BIAS CORRECTION BERBASIS LSTM DENGAN PERBANDINGAN ROBUSTSCALER DAN MINMAXSCALER UNTUK PREDIKSI SUHU PERMUKAAN LAUT REGIONAL DI MALUKU UTARA

Rizky Febrian Dwi Putra, 3022210026 (2026) BIAS CORRECTION BERBASIS LSTM DENGAN PERBANDINGAN ROBUSTSCALER DAN MINMAXSCALER UNTUK PREDIKSI SUHU PERMUKAAN LAUT REGIONAL DI MALUKU UTARA. Undergraduate thesis, Universitas Internasional Semen Indonesia.

	Text (COVER) COVER.pdf Download (512kB)
	Text (HALAMAN JUDUL) HALAMAN JUDUL.pdf Download (544kB)
	Text (HALAMAN PENGESAHAN) HALAMAN PENGESAHAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (481kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI) HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS) HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf Restricted to Repository staff only Download (806kB) | Request a copy
	Text (ABSTRAK) ABSTRAK.pdf Download (585kB)
	Text (KATA PENGANTAR) KATA PENGANTAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (367kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR ISI) DAFTAR ISI.pdf Download (485kB)
	Text (DAFTAR GAMBAR) DAFTAR GAMBAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (427kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR TABEL) DAFTAR TABEL.pdf Restricted to Repository staff only Download (430kB) | Request a copy
	Text (BAB I PENDAHULUAN) BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (504kB)
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (573kB) | Request a copy
	Text (BAB III METODOLOGI PENELITIAN) BAB III METODOLOGI PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only Download (522kB) | Request a copy
	Text (BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN) BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only Download (512kB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Registered users only Download (488kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (498kB)
	Text (LAMPIRAN) LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (460kB) | Request a copy
	Text (SKRIPSI - RIZKY FEBRIAN DWI PUTRA (3022210026)) SKRIPSI - RIZKY FEBRIAN DWI PUTRA (3022210026).pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy
	Text (SKRIPSI - RIZKY FEBRIAN DWI PUTRA (3022210026)) SKRIPSI - RIZKY FEBRIAN DWI PUTRA (3022210026).docx Restricted to Repository staff only Download (9MB) | Request a copy
	Image (POSTER) POSTER.png Download (1MB)

Abstract

Model iklim global Beijing Normal University Earth System Model memiliki bias sistematis yang tinggi dalam memproyeksikan Suhu Permukaan Laut di perairan Maluku Utara. Penelitian ini menerapkan metode koreksi bias berbasis Deep Learning menggunakan algoritma Long Short-Term Memory untuk memprediksi nilai kesalahan model, dengan membandingkan efektivitas teknik normalisasi RobustScaler dan MinMaxScaler. Menggunakan data periode 1980–2005 dengan referensi observasi ECMWF Reanalysis v5, hasil penelitian menunjukkan bahwa MinMaxScaler lebih unggul dibandingkan RobustScaler. Keunggulan ini disebabkan oleh rentang transformasi data pada MinMaxScaler yang lebih kompatibel dengan fungsi aktivasi pada arsitektur Long Short-Term Memory, sehingga mempercepat konvergensi pelatihan. Metode ini terbukti berhasil menurunkan rata-rata kesalahan absolut secara signifikan dari 1.37°C pada data mentah menjadi 0.14°C. Model terbaik mencatatkan akurasi tinggi dengan Mean Absolute Error 0.1444°C dan Mean Absolute Percentage Error 0.50%, membuktikan efektivitas metode ini dalam meningkatkan akurasi data model iklim global untuk analisis regional

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	Softfile/KK.26/UISI-01/SI
Uncontrolled Keywords:	Koreksi Bias, Long Short-Term Memory, Maluku Utara, MinMaxScaler, Suhu Permukaan Laut
Contributors:	Contribution Name Email Thesis advisor Brina Miftahurrohmah, S.Si., M.Si., MCE, MCF UNSPECIFIED
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Department of Information System
Depositing User:	Rizky Febrian Dwi Putra
Date Deposited:	24 Feb 2026 15:24
Last Modified:	24 Feb 2026 15:25
URI:	https://repository.uisi.ac.id/id/eprint/8397

Actions (login required)

View Item