SISTEM CERDAS PENDUGAAN SALINITAS AIR LAUT BERDASARKAN CITRA LANDSAT MENGGUNAKAN METODE Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ( ANFIS )

Miftahul Walid, A. Darmawan
{"title":"SISTEM CERDAS PENDUGAAN SALINITAS AIR LAUT BERDASARKAN CITRA LANDSAT MENGGUNAKAN METODE Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ( ANFIS )","authors":"Miftahul Walid, A. Darmawan","doi":"10.24002/jbi.v9i1.1283","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Penelitian ini merupakan salah satu tahapan untuk mengembangkan sistem dengan memanfaatkan teknologi komputasi yang diaplikasikan di bidang industri salah satunya adalah  industri garam. adapun tujuan dalam penelitian ini adalah untuk memprediksi salinitas air laut yang bisa dijadikan sebagai bahan refrensi untuk produksi garam. Salinitas adalah kadar garam terlarut dalam air, dengan salinitas yang sesuai standart dalam industri garam akan berdampak pada kualitas garam yang dihasilkan.  Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ( ANFIS ) yang merupakan salah satu cabang dari ilmu Artificial Intelegent ( AI ) atau kecerdasan buatan. Sistem kerja dalam penelitian ini dengan mengekstraksi citra landsat 8 sehingga menghasilkan beberapa variabel yang dijadikan sebagai dataset dalam sistem ANFIS diantaranya adalah variabel  red, green, blue, Longitude dan Latitude yang dihasilkan dari penggabungan band 2,3 dan 4, dataset tersebut akan dibagi menjadi dua bagian, yaitu Data Training dan Data Testing, Data Training digunakan untuk melatih sistem ANFIS sedangkan Data Testing digunakan untuk mengukur akurasi prediksi yang dihasilkan oleh ANFIS, untuk mengetahui tingkat akurasi akan digunakan metode pengukuran Root Means Square Error ( RMSE ). RMSE digunakan untuk membandingkan data yang dihasilkan oleh sistem ANFIS dengan nilai salinitas air laut dari lapangan., Sistem yang dibuat telah mampu melakukan prediksi dengan tingkat error rata – rata 2,0267.","PeriodicalId":381749,"journal":{"name":"Jurnal Buana Informatika","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-07-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Buana Informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24002/jbi.v9i1.1283","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Penelitian ini merupakan salah satu tahapan untuk mengembangkan sistem dengan memanfaatkan teknologi komputasi yang diaplikasikan di bidang industri salah satunya adalah  industri garam. adapun tujuan dalam penelitian ini adalah untuk memprediksi salinitas air laut yang bisa dijadikan sebagai bahan refrensi untuk produksi garam. Salinitas adalah kadar garam terlarut dalam air, dengan salinitas yang sesuai standart dalam industri garam akan berdampak pada kualitas garam yang dihasilkan.  Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ( ANFIS ) yang merupakan salah satu cabang dari ilmu Artificial Intelegent ( AI ) atau kecerdasan buatan. Sistem kerja dalam penelitian ini dengan mengekstraksi citra landsat 8 sehingga menghasilkan beberapa variabel yang dijadikan sebagai dataset dalam sistem ANFIS diantaranya adalah variabel  red, green, blue, Longitude dan Latitude yang dihasilkan dari penggabungan band 2,3 dan 4, dataset tersebut akan dibagi menjadi dua bagian, yaitu Data Training dan Data Testing, Data Training digunakan untuk melatih sistem ANFIS sedangkan Data Testing digunakan untuk mengukur akurasi prediksi yang dihasilkan oleh ANFIS, untuk mengetahui tingkat akurasi akan digunakan metode pengukuran Root Means Square Error ( RMSE ). RMSE digunakan untuk membandingkan data yang dihasilkan oleh sistem ANFIS dengan nilai salinitas air laut dari lapangan., Sistem yang dibuat telah mampu melakukan prediksi dengan tingkat error rata – rata 2,0267.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
根据陆地卫星图像,智能海水盐碱化系统使用一种试验性神经黄铁矿生物系统(ANFIS)。
这项研究是利用工业应用的计算机技术开发系统的一个阶段,其中一个阶段是盐工业。至于这项研究的目的,是预测海水的盐度,这可能是盐生产的参考资料。盐碱化是水中溶解的盐度,盐碱化符合盐行业的标准,将对其产生的盐度产生影响。本研究采用的方法是:一种神经富生系统(ANFIS),它是人工智能或人工智能的一个分支。系统工作在本研究中提取的陆地卫星8号形象产生系统中作为数据集的一些变量变量其中ANFIS是红,绿,蓝,合并产生的经度和纬度2.3和4页,这些数据集的乐队将分为两部分,即训练数据和测试数据,培训数据是用来训练ANFIS系统的,而测试数据是用来测量ANFIS产生的预测准确性,目的是确定RMSE被用来比较ANFIS系统生成的数据与现场海水盐度的值。制定的系统已经能够在平均水平上实现预测——平均水平为2.0267。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Blackbox Testing on Virtual Reality Gamelan Saron Using Equivalence Partition Method Implementasi Perbaikan Kualitas Citra Tanaman terhadap Perbedaan Kamera untuk Prediksi Pigmen Fotosintesis berbasis Machine Learning Comparative Analysis of Sound Response from Simple and Fuzzy Algorithm in Saron Virtual Reality Klasterisasi Puskesmas dengan K-Means Berdasarkan Data Kualitas Kesehatan Keluarga dan Gizi Masyarakat Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Jamsostek Mobile Menggunakan Metode Support Vector Machine
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1