Prediksi pertumbuhan awan cumulonimbus pada citra himawari ir enhanced menggunakan deep echo state network (deepesn)

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Rozi, Muhammad Fahrur (2019) Prediksi pertumbuhan awan cumulonimbus pada citra himawari ir enhanced menggunakan deep echo state network (deepesn). Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

Text Muhammad Fahrur Rozi_H02216010.pdf Download (20MB)

Abstract

Awan Cumulonimbus (Cb) merupakan awan yang memiliki suhu sangat rendah. Suhu yang dimiliki oleh awan Cb dapat mencapai -100◦ C. Suhu dalam awan Cb memicu turunnya sebuah hujan es. Aktivitas updraft ,dan downdraft memicu munculnya badai petir yang ada dalam sebuah awan Cb. Dibutuhkan sebuah pengamatan awan untuk memberi peringatan ketika tumbuh awan dengan suhu yang cukup rendah. Citra Himawari IR Enhanced merupakan citra satelit yang menampilkan suhu awan yang sedang diamati. Sebagai upaya untuk mengetahui kondisi awan selanjutnya diperlukan sebuah sistem prediksi. Salah satu sistem prediksi yang diusulkan yaitu Deep Echo State Network (DeepESN). Metode DeepESN merupakan salah satu metode yang dapat mempelajari pola data berdasarkan waktu. DeepESN yang termasuk dalam Deep Learning, memiliki kemampuan untuk mempelajari sebuah citra tanpa melalui proses ekstraksi fitur. Sebagai tolak ukur sistem yang dibuat DeepESN baik digunakan evaluasi kemiripan citra Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR). Setelah dilakukan beberapa percobaan didapatkan model DeepESN terbaik dengan learning rate 0.5, jumlah node 120, dan 150 lapisan reservoir. Pada percobaan tersebut menghasilkan hasil prediksi dengan rata-rata tingkat kemiripan citra sebesar 22.994 dB. Hasil terbaik
dengan DeepESN untuk memprediksi satu citra dapat mencapai 51.2006 dB.

Statistic

Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Creators:	Creators Email NIM Rozi, Muhammad Fahrur m.f.rozi.mfr@gmail.com H02216010
Contributors:	Contribution Name Email NIDN Thesis advisor Novitasari, Dian Candra Rini diancrini@uinsby.ac.id 198511242014032001
Subjects:	Matematika Teknologi
Keywords:	Cumulonimbus (Cb), Citra Himawari IR Enhanced, Deep Echo State Network (DeepESN), Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)
Divisions:	Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Matematika
Depositing User:	Rozi Muhammad Fahrur
Date Deposited:	07 Jan 2020 07:52
Last Modified:	07 Jan 2020 07:52
URI:	http://digilib.uinsa.ac.id/id/eprint/38115

Actions (login required)

View Item