Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 53447 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Muhammad Rafi Zhafran Wisnuwardana
Evaluasi Penggunaan Metode Long Short-Term Memory untuk Prediksi Curah Hujan-Limpasan Permukaan DKI Jakarta = Evaluating the Usage of Long Short-term Memory Method for Rainfall-Runoff Prediction in DKI Jakarta
"Jakarta merupakan ibukota Indonesia yang berfungsi sebagai pusat pemerintahan dan ekonomi, dimana urbanisasi menjadi masalah di Jakarta yang memiliki laju pertumbuhan penduduk yang mencapai 0,86% menurut Badan Pusat Statistik. Dengan pertumbuhan penduduk yang masih terus bertambah, pengelolaan sumber air menjadi aspek yang krusial dalam tata kota dan urban planning. Salah satu aspek utama dalam pengelolaan tersebut adalah mengelola hubungan curah hujan-limpasan permukaan pada daerah tersebut. Salah satu cara dalam pengelolaan tersebut adalah melalui metode pemodelan dimana metode ini dapat memberikan analisis secara mendalam serta kemampuannya dalam memprediksi yang berguna untuk pengelolaan sumber air. Terdapat berbagai cara dalam memodelkan hubungan curah hujan-limpasan permukaan dimana salah satunya adalah pemodelan berbasis data. Salah satu metode pemodelan tersebut adalah melalui deep learning dimana pada penelitian ini penulis mengunakan metode Long Short-term Memory (LSTM). Penelitian ini akan menggunakan LSTM sebagai alat untuk memodelkan data curah hujan dari tiga stasiun pengukuran dan data debit sungai dari tiga stasiun pengukuran dengan rentang waktu sepanjang 12 tahun (2009-2020). Hasil dari prediksi menunjukkan bahwa model LSTM memiliki performa yang buruk dalam dataset curah hujan dimana nilai R² tertinggi yang mencapai 0.09 dengan nilai MAE dan RMSE yang masing-masing berada pada 9,7 mm dan 18,14 mm. Performa pada dataset limpasan permukaan menunjukkan bahwa LSTM memiliki performa yang cukup baik dimana masing-masing rata-rata nilai R², MAE dan RMSE tertinggi berada pada 0,58, 4,15 m³/s dan 8 m³/s. Berdasarkan dari hasil evaluasi tersebut, penulis menyimpulkan bahwa meskipun dengan nilai akurasi yang rendah, model LSTM masih memiliki potensi untuk dikembangkan secara lebih lanjut apabila melihat nilai MAE dan RMSE yang berada pada kisaran yang cenderung lumayan sehingga LSTM dapat dikembangkan dengan penambahan data masukan.
Jakarta is a capital city which functioned as both a governmental and economic centre in Indonesia, which makes urbanization a problem in Jakarta, on which Jakarta itself has a population growth rate of 0.86% according to Statistic Indonesia. As Jakarta is still growing in terms of its population, managing water resources in the city is such a critical aspect of its urban planning. ­One of the key aspects of water resources management is managing the rainfall-runoff relationship in the area. One of the ways of managing it is through modelling the relationship itself which can give an in-depth analysis and its capability for forecasting which can be valuable in water resources management. Various approaches to modelling rainfall-runoff have been developed over the years, which data-driven modelling is one of them. One of the methods is through deep learning, which in this study we will use long short-term memory (LSTM) neural network. This study will use LSTM neural network as a tool to model 9 years (2009-2020) of rainfall data from three rain gauge stations and three discharge gauge stations to train the model. Results from the prediction shows that the LSTM model performed terribly on rainfall datasets, which the highest from the R² values are 0.09 with MAE and RMSE are on 9.7 mm and 18.4 respectively. Performance on runoff datasets shows that LSTM performed on a decent level, which mean from the R², MAE and RMSE are on 0.58, 4.15 m³/s and 8 m³/s respectively. Based on the evaluation results, author suggests that despite of its low level of accuracy, models based on LSTM still have some room for improvement based on their MAE and RMSE value that at least are on a respectable level shown that they could benefit from adding more data as an input for better performance of the model."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Windu Praputra Setia
Analisa perbandingan penentuan debit limpasan menggunakan metode rasional dan simulasi program TR-20 akibat pengaruh perubahan tata guna lahan (Studi kasus Sub Das Sugutamu, kota Depok) = The comparison analysis in determining the runoff discharge caused by land use changes using rational method and TR-20 program simulation (Case study : Sugutamu Sub-Catchment, Depok City)
"Kota Depok pada awalnya merupakan daerah agraris dan direncanakan sebagai daerah resapan air untuk ibukota Jakarta. Namun pada kurun waktu 20 tahun terakhir ini telah banyak terjadi perubahan tata guna lahan. Menjamurnya pembangunan perumahan di wilayah ini dan diikuti dengan tumbuhnya sarana dan prasarana penunjang seperti tempat-tempat komersil akan mempersempit ruang terbuka hijau untuk daerah resapan. Demikian halnya yang terjadi di wilayah Sub DAS Sugutamu. Laju pembangunan fisik memicu Sub DAS Sugutamu yang berada di bagian wilayah Kota Depok, berubah dari daerah pedesaan (rural) menjadi daerah perkotaan (urban). Perubahan tersebut menyebabkan Sub DAS Sugutamu mengalami banjir yang cukup mengkhawatirkan. Selain perubahan tata guna lahan di sekitar wilayah tersebut, penyempitan alur sungai sepanjang pemukiman juga menjadi faktor yang menyebabkan meningkatnya debit limpasan yang terjadi.
Mengacu pada hal tersebut, maka diperlukan suatu metode teknologi yang dapat menentukan debit limpasan yang akan terjadi. Metode teknologi yang dimaksud adalah metode rasional dan simulasi program TR-20. Akan tetapi diperlukan perbandingan metode yang mana yang lebih efektif untuk menghitung debit limpasan yang terjadi di Sub DAS Sugutamu, Kota Depok.
Dari hasil perhitungan analisa yang dilakukan menunjukan bahwa tata guna lahan Sub DAS Sugutamu tahun 2007 sudah tidak memenuhi syarat karena mengalami peningkatan koefisien limpasan. Apabila tata guna lahan tersebut tetap dipertahankan maka diperlukan suatu usaha konservasi untuk mengurangi debit limpasan yang terjadi. Selain itu perlu peran Pemerintah Daerah Kota Depok dalam membuat suatu peraturan atau kebijakan dalam hal penggunaan lahan agar tidak membebani kapasitas daya dukung Sub DAS Sugutamu.
Depok, from the beginning is the agricultural region and planned to be the infiltration site for Jakarta. But around 20 years, there are many changes in land use. Accelerated housing development in this region followed by the development of supporting facilities such commercial places has reduced the open-green area and the infiltration site which mostly happened in sub-catchment of the Sugutamu river. The physical development triggers the sub-catchment of the Sugutamu river to change from the rural area into the urban area. This change causes the serious flood in Sugutamu sub-catchment. Beside the change of the land use, another factor that cause the increasing of the runoff discharge is the narrowed down of the river line.
Based on that fact, then it is needed to introduce a technology method to determine the runoff discharge might occur. The technology methods proposed are the rational method and TR-20 program simulation. However, it also necessary to compare which method that will give more effective result in determining the runoff discharge happened in Sugutamu sub-catchment.
From the analysis, it shows that the land use of the Sugutamu sub-catchment in the year 2007 is no longer valid because of the increasing of the runoff coefficient. If the land use remains the same, then it will need some conservation efforts to minimize the runoff discharge occurred. In the other hand, the government of the Depok city has to regulate the land use issues, so it will not burden the capacity of the Sugutamu sub-catchment."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2008
S35796
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
Perbandingan simulasi modek eksponensial hujan-limpasan permukaan dengan data lapangan untuk kasus DAS Ciliwung-Ratujaya
Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 1998
S35583
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Zahara Aramus Putri
Pemanfaatan Kembali Limpasan Hujan: Ulasan Teknologi Pengolahan Awal Yang Berpotensi Untuk Penerapan Di Permukiman Padat DKI Jakarta = Runoff Re-Utilization: A Review of Pre-Treatment Technologies Potential for Implementation in Dense Settlement of DKI Jakarta
"Meningkatnya permukaan kedap air di DKI Jakarta, salah satunya karena alih guna lahan untuk permukiman yang saat ini mencapai 50% serta fakta penurunan muka tanah akibat praktik abstraksi air tanah karena kemampuan suplai air bersih dari pemerintah baru mencapai 65%, mendorong penerapan konsep pemanfaatan kembali limpasan sebagai cara alternatif untuk membantu suplai kebutuhan air di permukiman yang saat ini semakin padat. Studi ini bertujuan untuk fokus mengkaji teknologi pengolahan awal untuk pemanfaatan kembali limpasan yang berpotensi untuk penerapan di permukiman padat DKI Jakarta. Melalui identifikasi terhadap karakteristik tapak sampel permukiman padat dari studi terdahulu yaitu di Kampung Luar Batang, Penjaringan, Jakarta Utara, ditemukan bahwa untuk kondisi saat ini teknologi pengolahan awal untuk pemanfaatan kembali limpasan tidak ada yang berpotensi untuk diterapkan. Namun, dengan dengan peluang pembangunan kembali di masa depan sesuai Rencana Detail Tata Ruang DKI Jakarta, teknologi pengolahan awal seperti buffer strip, permeable pavement, sand filter, dan biofilter berpotensi diterapkan sebagai elemen ruang terbuka hijau yang berfokus melakukan pengolahan awal limpasan untuk pemanfaatan yang dapat dilakukan di ruang terbuka seperti irigasi ruang terbuka hijau ataupun kebutuhan air bukan untuk minum lainnya yang diperlukan bagi sarana publik yang direncanakan dibangun di ruang terbuka hijau tersebut.
The increasing amount of impermeability in DKI Jakarta is partly due to land conversion for settlement purposes, which is currently reaching 50%. Additionally, the fact that land subsidence is due to groundwater abstraction practices, caused by the government's clean water supply, only reaches 65%, which has prompted the implementation of the concept of re-utilizing runoff as an alternative method to support water supply in dense settlement areas. This study aims to focus on identify preliminary treatment technologies for re-utilizing runoff that have the potential for implementation in dense settlement areas in DKI Jakarta. Through the identification of site characteristics in a previous study conducted in Kampung Luar Batang, Penjaringan, North Jakarta. It was found that currently there are no potential preliminary treatment technologies for re-utilizing runoff that can be applied. However, according to the Detailed Spatial Plan of DKI Jakarta, preliminary treatment technologies such as buffer strips, permeable pavements, sand filters, and biofilters have the potential to be implemented as green open space elements in the future. Those technologies focus on the preliminary treatment of runoff for re-utilization purposes such as irrigation or other non-potable water needs for public facilities in those green open spaces."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Luluk Azkarini
Pengaruh penerapan bangunan low impact development-best management practices terhadap reduksi limpasan permukaan di daerah tangkapan air kampus UI Depok = The influence of low impact development best management practices implementation on surface runoff reduction: a case study in Universitas Indonesia catchment area
"Laju pertumbuhan penduduk yang tinggi menyebabkan tutupan lahan pada suatu daerah akan semakin besar. Pada tahun 2017, presentase lahan yang sudah terbangun di DTA UI pada bagian luar kamus UI Depok mencapai 95 dan pada bagian dalam kampus UI mencapai 20 yang selalu bertambah setiap tahunnya. Hal ini menyebabkan terjadinya peningkatan volume limpasan permukaan. LID adalah salah satu metode untuk mengelola limpasan hujan untuk kawasan skala mikro. Bangunan LID dirancang untuk mengelola hujan dengan spektrum ringan sampai sedang. Salah satu alat yang dapat mensimulasikan peletakan bangunan LID adalah BMP Siting tool. Penelitian terdahulu sudah menghasilkan suatu usulan terapan berbagai bangunan LID-BMP di DTA UI Depok dengan menggunakan bantuan BMP Siting Tools.
Pada penelitian ini bertujuan untuk membandingkan volume limpasan permukaan tanpa dan dengan adanya bangunan LID pada DTA UI Depok serta menghitung efektifitas bangunan LID untuk berbagai spektrum hujan. Dengan menghitung nilai CN yang terjadi akibat adanya perubahan tata guna lahan setelah penerapan bangunan berkonsep LID di DTA Kampus UI Depok maka akan mempengaruhi besar volume limpasan di DTA tersebut.
Bangunan berkonsep LID yang digunakan adalah bioretention, porous pavement, infiltration trench, infiltration basin, vegetated filterstrip, sand filter nonsurface, sand filter surface, rain barrel dan grassed swales. Sand filter merupakan bangunan termudah dan terbanyak yang dapat dibangun di DTA UI menurut BMP Siting Tools. Efektifitas penurunan volume limpasan setelah peletakkan bangunan LID-BMP terhadap kondisi eksisting bervariasi dari 3-30 dengan efektifitas terbesar menggunakan teknologi sand filter surface/nonsurface.
High population growth rate will increased the impervious land cover in a certain area will be greater. In 2016, the percentage of impervious area in DTA UI Depok has reached 95 on the outside Campus UI and on the inside reaches 20 which is always increasing every year. This condition causes the surface runoff volume will increase. LID is a new paradigm for stormwater management in micro scale areas. LID infrastructure is designed to manage stormwater for light to moderate rainfall spectrum. Previous research has produced an applied proposal of various LID BMP infrastructure in UI catchment area, Depok, by using BMP Siting Tools.
This study aims to compare the volume of surface runoff without and with the LID infrastructures on UI catchment area, Depok, and to calculate the effectiveness of LID infrastructure for various spectrum of rainfall. By calculating the CN value that occurs due to the change of land use after the implementation of LID concept building in DTA UI Depok Campus it will affect the volume of runoff at the DTA.
The LID infrastructures used are bioretention, porous pavement, infiltration trench, infiltration basin, vegetated filterstrip, nonsurface sand filter, sand filter surface, rain barrel, green roof and grassed swales. By applying said infrastructures, the reduction of peak flow on various rain spectrums various from 3 30 with the greatest effectiveness using sand filter surface nonsurface technology. "
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2018
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Ryan Hidayat
Pengelolaan limpasan hujan pada daerah tangkapan air Waduk Pluit berbasis Integrated Stormwater Management (ISWM) = Rainfall runoff management at Waduk Pluit catchment area based on Integrated Stormwater Management (ISWM) / Ryan Hidayat
"Urbanisasi merupakan salah satu masalah yang terjadi di Jakarta sebagai ibukota Indonesia. Implikasinya adalah perubahan tutupan lahan menjadi impervous cover sehingga berdampak pada peningkatan limpasan hujan. Lokasi penelitian berada pada Daerah Tangkapan Air Waduk Pluit dengan luas 1.863,60 Ha dan tergolong sangat impervious (diperkirakan 93,56% pada tahun 2011 dan 93,42% pada tahun 2030). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh penerapan infrastruktur stormwater yakni bioretention, permeable pavement, green roof dan rain barrel terhadap perubahan limpasan tahunan, infiltrasi, storage, total volume limpasan dan debit puncak. Infrastruktur stormwater tersebut diterapkan pada kondisi awal tahun 2011 (skenario-1) dan kondisi akhir berdasarkan RDTR pada tahun 2030 (skenario-2).
Simulasi menunjukkan bahwa pada skenario-1 dan skenario-2 pengurangan limpasan tahunan masing-masing sebesar 78,06% dan 78,24%, sedangkan volume storage masing-masing sebesar 15.930,13 m3 dan 17.013,39 m3. Peningkatan infiltrasi untuk skenario-1 dari 121,99 mm/tahun menjadi 2.577,67 mm/tahun (bertambah sebesar 2.455,68 mm/tahun) sedangkan untuk skenario-2 dari 98,11 mm/tahun menjadi 2.584,57 mm/tahun (bertambah sebesar 2.486,46 mm/tahun). Pengurangan total volume limpasan untuk skenario-1 sebesar 4,60% untuk kala ulang 2 tahun dan 3,43% untuk kala ulang 10 tahun sedangkan pada skenario-2 sebesar 6,57% untuk kala ulang 2 tahun dan 5,05% untuk kala ulang 10 tahun. Pengurangan debit puncak untuk masing-masing kala ulang 2, 5, 10, 25, 50, dan 100 tahun adalah berurutan 10,10%, 8,59%, 7,93%, 7,32%, 7,00% dan 6,82% untuk skenario-1 dan berurutan 12,73%, 10,91%, 10,16%, 9,42%, 8,96% dan 8,73% untuk skenario-2. Secara umum infrastruktur stormwater yang direncanakan efektif hanya untuk hujan ringan, pengaruhnya tidak signifikan terhadap hujan ekstrim.
The high rate of urbanization is one of the problems that has occurred in Jakarta as capital of Indonesia. The implication is the change in land use to impervious cover which have an impact on increasing stormwater runoff. Study area is in the Waduk Pluit Catchment Area with an area of 1,863.60 Ha and classified as highly impervious (estimated at 93.56% in 2011 and 93.42% in 2030). The purpose of this study is to determine the effect of the stormwater infrastructure, such as bioretention, permeable pavement, green roof and rain barrel on annual runoff, infiltration, storage, total runoff volume and peak flow. The stormwater infrastructure is applied to the initial conditions in 2011 (skenario-1) and the final conditions based on the RDTR in 2030 (skenario-2).
The simulation shows that in skenario-1 and skenario-2 the annual runoff reduced by aproximately 78.06% and 78.24%, respectively, while the storage volume was 15,930.13 m3 and 17,013.39 m3, respectively. The increase in infiltration for skenario-1 from 121.99 mm/year to 2,577.67 mm/year (increased by 2,455.68 mm/year) while for skenario-2 from 98.11 mm/year to 2,584.57mm/year ( increased by 2,486.46 mm /year). The reduction in total runoff volume for skenario-1 was 4.60% for the 2-year return period and 3.43% for the 10-year return period while in skenario-2 it is 6.57% for the 2-year return period and 5.05% for the 10-year return period. Reduction of peak discharge for each 2-, 5-, 10-, 25-, 50-, 100-years return period is 10.10%, 8.59%, 7.93%, 7.32%, 7.00% and 6.82%, respectively for skenario-1 and 12.73%, 10.91%, 10.16%, 9.42%, 8.96% and 8.73%, respectively for skenario-2. In general, stormwater infrastructure is effective only for light rainfall, and the effect is not significant to extreme rainfall."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2020
T55373
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Ahmad Fady Ganis
Analisis Penanganan Limpasan Hujan Berdasarkan Konsep Zero Delta Runoff di Fakultas Teknik Universitas Indonesia = Analysis of Rainfall Runoff Management Based on The Zero Delta Runoff Approach in The Faculty of Engineering in Universitas Indonesia
"Dengan melajunya urbanisasi, semakin banyak lahan digunakan untuk aktivitas manusia. Ini mengakibatkan lebih banyaknya lahan yang berubah menjadi permukaan kedap air, dan selanjutnya mengakibatkan lebih banyaknya limpasan hujan. Penelitian ini bertujuna untuk merancang sistem pengelolaan limpasan hujan berdasarkan konsep zero delta runoff melalui implementasi infrastruktur BMP di dalam Fakultas Teknik Universitas Indonesia. Pemilihan infrastruktur BMP dan penempatannya menggunakan BMP Siting Tool. Sementara ArcGIS digunakan untuk pemetaan DTA dan tata guna lahannya. Untuk perhitungan laju limpasan menggunakan WinTR-55. Hasil menunjukan bahwa penggunaan infrastruktur BMP yaitu green roof, cistern dan porous pavement dapat mengurangi limpasan hujan rata-rata sebesar 7.8% untuk periode ulang 2, 5, 10 dan 25 tahun dengan pengurangan terbanyak terjadi pada periode ulang 2 tahun. Porous pavement juga memberikan kontribusi terbesar dalam pengurangan limpasan terlihat pada sub-DTA yang memiliki paling banyak porous pavement dapat mengurangi sebesar 9.67% dalam area tersebut. Dapat disimpulkan, infrastruktur BMP tidak dapat digunakan untuk mengurangi kondisi limpasan sampai sebelum terjadi perubahan tata guna lahan. Tetapi, pengurangan limpasan yang terjadi tetap memberikan keuntungan dan dapat dengan efektif mengurangi limpasan dalam hujan ringan yang lebih sering terjadi.

 

With urbanization accelerating, more land is developed for further human activities. This in turn would create more impermeable surfaces so that less rainfall will be infiltrated, and more runoff is created. This research aims to design a stormwater management system based on the Zero Delta Runoff Approach through implementation of BMP infrastructure in the Faculty of Engineering in Universitas Indonesia.

The types of BMP infrastructures used as well as the placement of each infrastructures is done using the BMP Siting Tool. The ArcGIS is also used to map the whole catchment area and the land use. As for the calculation of runoff conditions, the software used is WinTR-55. Results show that through the proposed implementation of BMP infrastructures recommended by the BMP Siting Tool, which are green roofs, cistern systems and porous pavements, it reduces the amount of runoff by on average 7.8 % for return periods of 2, 5, 10, and 25 years with the highest in the 2-year return period. Porous pavement also provides the highest amount of contribution shown in the sub-area that has the largest amount can reduce by up to 9.67% in that sub-area. In conclusion, the proposed design could not create runoff conditions as the same as the pre-development conditions. However, the amount of reduced runoff still creates benefits and can reduce runoff effectively especially in low intensity precipitations."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2019
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Kintan Maulidina
Karakteristik Wilayah Potensial untuk Penerapan Infrastruktur Hijau di Lahan Terbangun Sub DAS Ciliwung Tugu, Jawa Barat = The Characteristic of Potential Area for Green Infrastructure Implementation in Ciliwung Tugu Sub-Watershed Built-Up Areas, West Java
"

Maraknya pembangunan di sub DAS Ciliwung Tugu menyebabkan kenaikan wilayah tutupan lahan kedap air yang menyebabkan kenaikan limpasan permukaan dari waktu ke waktu. Dalam upaya penanggulangannya tidak mungkin dilakukan penggusuran bangunan di lahan terbangun. Maka dari itu digunakanlah penerapan infrastruktur hijau untuk pengelolaan air limpasan permukaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik wilayah yang berpotensi diterapkan teknologi infrastruktur hijau dan mengidentifikasi peran penerapan infrastruktur hijau dalam pengelolaan limpasan permukaan di lahan terbangun Sub DAS Ciliwung Tugu. Analisis tumpang-susun digunakan untuk mendapatkan lokasi potensial penerapan infrastruktur hijau dan Metode Rasional digunakan untuk menghitung perubahan debit sebelum dan sesudah diterapkannya infrastruktur hijau. Hasil wilayah potensial dan perubahan debit dianalisis dengan memperhatikan aspek fisik DAS. Hasilnya diketahui bahwa jenis infrastruktur hijau sengkedan berumput paling berpotensi diterapkan pada bentuk medan hummocky, atap hijau paling berpotensi diterapkan pada bentuk medan hilly, trotoar berpori paling berpotensi diterapkan pada bentuk medan hilly, dan lajur saringan bervegetasi paling berpotensi diterapkan pada bentuk medan hilly. Penerapan infrastruktur hijau di lahan terbangun sub DAS Ciliwung Tugu berpotensi untuk menurunkan debit limpasan. Berdasarkan perhitungan, persen penurunan debit limpasan klasifikasi tinggi berpotensi terjadi pada bentuk medan hummocky, hillocky, hilly, dan mountainous. Sedangkan persen penurunan debit limpasan klasifikasi rendah berpotensi terjadi pada bentuk medan undulating.

 

Massive development in Ciliwung Tugu sub watershed has caused an increase in imprevious cover area. This also causes an increase in surface runoff over time. In an effort to overcome them, it is impossible to do eviction of buildings in the built-up areas. Therefore, the application green infrastructure is used for managing the stormwater itself. The aim of this research is to determine the characteristics of potential area of green infrastructure implementation, and identificate the function of green infrastructure in case of  reduce  runoff  discharge in Ciliwung Tugu sub watershed built-up areas. Overlay analysis is used to get the potential area to aplicate the green infrastructure and the Rational Method is used to calculate the runoff discharge change of green infrastructure implementation. The result of potential areas and runoff discharge change is analyzed with  concern in watershed physical aspect.

The results show that the type of grassed swales has the most potential to be applied to hummocky terrain, green roofs have the most potential to be applied to hilly terrain, porous pavements have the most potential to be applied to hilly terrain, and vegetated filterstrips have the most potential to be applied to hilly terrain. The implementation of green infrastructure in the built-up areas of the Ciliwung Tugu sub-watershed has the potential to reduce runoff discharge. Based on calculations, the high percentage reduction in runoff discharge has the potential to occur in hummocky, hillocky, hilly, and mountainous terrain. Meanwhile, the low percentage reduction in runoff discharge has the potential to occur in the undulating terrain.

 

"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Fairuzia Zahira
Prediksi Insiden Demam Berdarah Dengue (DBD) di DKI Jakarta dengan Mempertimbangkan Faktor Iklim Menggunakan Metode Long Short-Term Memory = Predicting Dengue Hemorrhagic Fever Incidents in DKI Jakarta by Considering Climate Factors using Long Short-Term Memory
"Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus dengue (DENV) yang ditularkan kepada manusia melalui gigitan nyamuk betina. DBD cenderung memiliki siklus musiman, dimana puncak transmisinya di saat dan setelah musim hujan. Faktor iklim yang paling berpengaruh terhadap kasus DBD adalah curah hujan, suhu, dan kelembapan. Berdasarkan data dari Kemenkes (2021), masih terjadi penurunan dan peningkatan jumlah penderita DBD pada tahun 2016-2020. Oleh karena itu, diperlukan adanya pencegahan untuk mengendalikan jumlah kasus DBD. Prediksi jumlah insiden DBD dengan menggunakan deep learning dapat menjadi alternatif dalam pengendalian kasus DBD. Penelitian ini menggunakan data insiden DBD dan data iklim yang terdiri dari data temperatur rata-rata, kelembapan rata-rata, dan curah hujan di DKI Jakarta. Data yang digunakan merupakan data yang tercatat dari tahun 2008-2023. Prediksi insiden DBD dilakukan pada 5 wilayah di DKI Jakarta, yaitu Jakarta Barat, Jakarta Pusat, Jakarta Selatan, Jakarta Timur, dan Jakarta Utara. Untuk mencapai tujuan penelitian, penelitian ini menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM). LSTM merupakan merupakan arsitektur recurrent network yang mampu mengingat informasi dalam jangka waktu yang lama. Hasil analisis menunjukkan bahwa LSTM dapat diimplementasikan untuk memprediksi insiden DBD di DKI Jakarta dimana wilayah Jakarta Pusat memiliki hasil terbaik dengan nilai MAE sebesar 6,021466 dan nilai RMSE sebesar 9,062668.
Dengue Hemorrhagic fever (DHF) is a disease caused by the dengue virus (DENV), which is transmitted to humans through the bite of female mosquitoes. Dengue tends to have a seasonal cycle, with transmission peaks during and after the rainy season. The climatic factors that have the most influence on dengue cases are rainfall, temperature, and humidity. Based on data from the Ministry of Health (2021), there are still changes in the number of dengue patients in 2016-2020. Therefore, prevention is needed to control the number of dengue cases. Predicting the number of dengue incidents using deep learning can be an alternative in controlling dengue cases. This study uses dengue incidence data and climate data consisting of average temperature, average humidity, and rainfall in DKI Jakarta. Data used is data recorded from 2008 - 2023. The prediction of dengue incidence was carried out in 5 regions in DKI Jakarta, namely West Jakarta, Central Jakarta, South Jakarta, East Jakarta, and North Jakarta. To achieve the research objectives, this study uses the Long Short-Term Memory (LSTM) method. LSTM is a recurrent network architecture that is able to remember information over a long period of time. The analysis results show that LSTM can be implemented to predict dengue incidents in DKI Jakarta, where Central Jakarta region has the best results with an MAE value of 6,021466 and an RMSE value of 9,062668.
"
Depok: Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Sulthan Ali Pasha
Prediksi Tren Harga Saham Menggunakan Metode Long Short Term Memory = Forecasting Stock Market Trend Using Long Short Term Memory Method
"Saham merupakan salah satu surat berharga yang diterbitkan dan dijual oleh perusahaan,
yang telah memenuhi syarat, di Bursa Efek Indonesia. Prinsip dasar yang dimiliki oleh
saham adalah High Risk High Reward, yang menggambarkan bahwa saham memang
dapat memiliki hasil yang besar, namun memiliki risiko yang tinggi pula. Dengan
prinsip High Risk High Reward, tentunya para investor harus lebih hati-hati dalam
menentukan langkah yang akan mereka lakukan. Salah satu cara yang dapat digunakan
untuk mengurangi risiko, yaitu melakukan prediksi tren harga saham menggunakan
Machine Learning. Menggunakan data historis saham pada Bursa Efek Indonesia,
yaitu open, high, low, dan close price, algoritma Machine Learning dapat melakukan
prediksi tren harga saham yang selanjutnya akan digunakan sebagai strategi investasi
para investor. Terdapat banyak metode Machine Learning yang dapat digunakan untuk
melakukan prediksi, salah satu metode yang dapat digunakan adalah Recurrent Neural
Network yaitu Long Short Term Memory (LSTM). Pada metode LSTM, data historis
harga saham akan dibawa ke depan melalui seluruh gerbang LSTM yaitu: Forget
Gate, Input Gate, dan Output Gate. Selanjutnya akan dicari nilai loss dari model,
setelah didapat nilai loss, model akan ditinjau kembali setiap tahapannya, dimulai dari
belakang. Langkah pengulangan tesebut dilakukan agar mendapat variabel Weight dan
Bias yang optimal. Kemudian, tingkat akurasi dari metode tersebut akan ditentukan
menggunakan: Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Error (MAE).
Penelitian ini menggunakan data historis perusahaan yang termasuk pada Indeks LQ45
dan dapat diambil melalui website, finance.yahoo.com. Dari penelitian ini, diketahui
bahwa, masing-masing masalah memiliki model terbaiknya, untuk penyelesaian masalah
tersebut.
Stock is a part of ownership of a company, that have fulfill the requirement to be sold at
Bursa Efek Indonesia. The basic principal of stock market is High Risk High Reward,
which describe that stock market indeed have a chance to get a great profit, but it also
come with a high risk. This principal is the reason that all investor must be cautious in
deciding their move. There’s many method to do this, with one of the being, forecasting
the stock market trend with machine learning. With the historical data, that include
open, high, low, dan close price, the machine learning algorithm, could forecast the stock
market direction for the next days, which will be one of the deciding factor for investor to
choose their move. Nowadays, there’s many machine learning method that can be used to
forecast, one of them is the branch method of Recurrent Neural Network, which is, Long
Short Term Memory (LSTM). LSTM use the historical data, and bring them forward to,
Forget Gate, Input Gate, Memory State, Output Gate. Then the loss value of the model
will be calculated. After all the process the model will be re-evaluated. The re-evaluation
step is to update all the weights and biases in the model. Then the accuracy of the model
will be evaluated with Root Mean Squared Error (RMSE) and Mean Absolute Error
(MAE). This study uses the historical data of the companys that’s included in the index
LQ45, and the data is taken from the website, finance.yahoo.com. From this research, it
is known that every problem has their own preference model to solve."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>