Analisis Prediksi Kecepatan Angin Menggunakan Sarima dan LSTM Untuk Laut Jimbaran

Angin menjadi salah satu faktor yang sangat mempengaruhi kegiatan nelayan di Indonesia. Kencangnya hembusan angin laut dapat mengakibatkan gelombang laut tinggi yang bisa menghambat kinerja dan mengancam nyawa para nelayan. Berdasarkan wawancara yang telah dilakukan, kecepatan angin sulit untuk diprediksi oleh nelayan di pesisir Laut Jimbaran sehingga menyebabkan tangkapan yang dihasilkan kurang maksimal. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu model yang dapat memprediksi kecepatan angin di daerah pesisir Laut Jimbaran dengan menggunakan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dan Long-Short Term Memory (LSTM). Data kecepatan angin akan diagregatkan menjadi data per jam dan 6 jam lalu akan ada berbagai model yang dibangun menggunakan data dengan periode 7 hari, 30 hari, dan 6 bulan dan 1 tahun. Model SARIMA dan LSTM dengan MAE yang paling rendah akan dibandingkan dan dikomparasi. Kedua model SARIMA dan LSTM memiliki keunggulan dan kelemahannya masing-masing, SARIMA dapat dengan baik memprediksi kecepatan angin dalam jangka pendek namun tidak cocok untuk melatih data yang terlalu banyak. Sebaliknya, model LSTM dapat memprediksi dengan baik untuk periode yang lebih panjang dan jumlah data yang lebih banyak.