Prediksi Ketinggian Air Laut untuk Pertimbangan Otomasi Buka Tutup Pintu Air Laut Menggunakan Neural Network

Abstract

Proses produksi garam di PT. Garam bermula dari mengalirkan air laut melalui sebuah pintu air ke dalam tambak pengeringan. Air akan masuk ke dalam tambak secara alami hanya saat ketinggian air di luar tambak lebih tinggi dibandingkan dengan ketinggian air di dalam tambak. Untuk mengoptimalkan produksi garam, PT. Garam membutuhkan kemampuan memprediksi ketinggian air laut. Kemampuan memprediksi ketinggian air laut diperuntukkan untuk peng-optimalan penggunaan pintu air laut dalam proses produksi garam seperti waktu pembukaan dan penutupan pintu air laut. Waktu pembukaan atau penutupan yang tidak tepat dapat menyebabkan air laut mengalir kembali keluar yang akan mengurangi potensial kuantitas garam yang akan dihasilkan. Proyek Akhir ini dilakukan untuk memenuhi kebutuhan dari PT. Garam dengan menggunakan metode Feedforward Neural Network untuk memprediksi ketinggian air laut. Model Feedforward Neural Network akan menggunakan nilai kecepatan angin, nilai temperatur, dan nilai derajat fase bulan untuk menghasilkan nilai prediksi ketinggian air laut. Penggunaan metode Feedforward Neural Network didasarkan dari jumlah data yang digunakan yang berjumlah 17.520 di mana metode peramalan konvensional dinilai kurang memadai. Hasil dari Proyek Akhir ini adalah sebuah model FeedForward Neural Network yang dapat memprediksi ketinggian air laut dengan nilai mean squared error antara nilai prediksi dan nilai nyata sebesar 0,0386.

CC Licencing

Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).