Admin Website UNIKOM

Tag: riset mitigasi bencana Universitas Komputer Indonesia

  • Pengembangan Sistem Mitigasi Perangkat Keras dan Pemantauan Banjir Terintegrasi Menggunakan Sensor Fusi

    Pengembangan Sistem Mitigasi Perangkat Keras dan Pemantauan Banjir Terintegrasi Menggunakan Sensor Fusi

    Penulis: Agus Mulyana, Dicky Kurniawan

    Abstrak

    Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem mitigasi dan pemantauan banjir terintegrasi perangkat keras menggunakan sensor. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif kuantitatif. Hasil penelitian ini adalah terciptanya sistem mitigasi pengembangan perangkat keras. Hal ini menunjukkan persentase kesesuaian alat untuk membaca jarak dan ketinggian air sebesar 92,2%. Integrasi alat dan sistem yang ada di situs web atau aplikasi Android telah berjalan dengan baik dan mengalami pembaruan sesuai dengan kondisi lapangan. Sistem dapat secara otomatis terputus jika permintaan klien telah terpenuhi untuk meminimalkan penggunaan baterai agar masa pakai baterai lebih lama. Kesimpulan penelitian ini menunjukkan pentingnya penggunaan alat mitigasi banjir yang mudah, andal, dan mutakhir. Selain menggunakan alat pengecekan mitigasi, integrasi diperlukan pada aplikasi web dan Android untuk memberikan informasi terbaru terkait banjir. © School of Engineering, Taylor’s University

    Kata kunci penulis

    Arduino; Server basis data; Sensor ketinggian air banjir; PHP MySQL; Sensor hujan; Sensor suhu

    Artikel ini dapat diakses di https://www.scopus.com/pages/publications/85101924621

  • Studi Pendekatan Peramalan Banjir Hibrida yang Menggabungkan Multiplicative Seasonal ARIMA dan Hybrid-Neuro Fuzzy Berdasarkan Deret Waktu Jangka Panjang

    Studi Pendekatan Peramalan Banjir Hibrida yang Menggabungkan Multiplicative Seasonal ARIMA dan Hybrid-Neuro Fuzzy Berdasarkan Deret Waktu Jangka Panjang

    Penulis: Sri Supatmi, Irfan Dwiguna Sumitra, Rongtao Hou

    Abstrak

    Penelitian ini mengusulkan metode hibrida modern untuk meramalkan banjir dengan menggunakan pendekatan yang menggabungkan Multiplicative Seasonal Autoregressive Moving Average (MSARIMA) dan Hybrid-Neuro Fuzzy Inference System (HN-FIS) berdasarkan deret waktu jangka panjang. Metode yang diusulkan ini disebut Teknologi Sistem Peramalan Banjir Hibrida (Hybrid-FFST). Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan tiga jenis penelitian sebelumnya tentang peramalan banjir, seperti prediksi banjir menggunakan HNFIS dan peramalan banjir menggunakan MSARIMA dan prediksi curah hujan menggunakan Multiplicative Seasonal Autoregressive Moving Average Subsequence Aggregate (MSARIMASA). Penelitian ini dilakukan di Bandung, Provinsi Jawa Barat, Indonesia. Kinerja peramalan kejadian banjir meningkat dengan menggunakan metode pendekatan hibrida yang menggunakan MSARIMA dan dua tingkat HN-FIS. Metode yang diusulkan ini menggunakan enam parameter: curah hujan, suhu, kepadatan penduduk, daerah aliran sungai yang besar, ketinggian daerah, dan kemiringan lahan untuk memprediksi kejadian banjir. Kinerja metode ini dihasilkan dan sesuai dengan baik menggunakan pendekatan Hybrid-FFST dan diverifikasi oleh Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Root Means Square Percentage Error (RMSPE), dan Mean Forecast Error (MFE) untuk mengidentifikasi model yang paling sesuai dari model yang diusulkan. Kinerja model yang diusulkan dibandingkan menggunakan MAPE, RMSPE, dan MFE dengan model MSARIMA, HN-FIS, dan MSARIMASA. Kinerja kepercayaan metode yang diusulkan memperoleh nilai yang lebih signifikan dari 97% menurut nilai MAPE, RMSE, dan MFE. Hasil model yang diusulkan menunjukkan kinerja yang lebih baik daripada model MSARIMA, HN-FIS, dan MSARIMASA untuk memprediksi kejadian banjir. Dampak dari penelitian ini adalah banjir dapat diprediksi sebelum terjadi di suatu tempat. © School of Engineering, Taylor’s University.

    Kata kunci penulis

    Banjir; Sistem peramalan banjir; Pendekatan hibrida; Prediksi

    Artikel ini dapat diakses di https://www.scopus.com/pages/publications/85111844671