Analisis Dinamika Permukaan Laut di Laut Jawa dengan Recurrent Neural Network Periode 1993 sampai 2019

Abstract

Kenaikan muka air laut yang terjadi setiap tahun dapat disebabkan oleh perubahan iklim yang tidak stabil. Perubahan iklim tersebut disebabkan oleh meningkatnya suhu bumi yang merupakan dampak dari peningkatan gas rumah kaca. Kenaikan muka air laut dapat menyebabkan terganggunya aktivitas manusia terutama di daerah pesisir. Penelitian ini bertujuan menganalisis dinamika perubahan permukaan laut di Laut Jawa dan memprediksi data masa depan menggunakan pendekatan machine learning dengan arsitektur jaringan Recurrent Neural Network (RNN). Data utama yang digunakan adalah data sea level anomaly di Laut Jawa dari tahun 1993 sampai 2019 yang diterbitkan Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS) didukung peta RBI Indonesia dan peta arus permukaan di Laut Jawa. Hasil analisis menunjukkan terjadinya peningkatan nilai muka air laut sejak tahun 1993 sekitar 37,545 mm/tahun. Tren kenaikan tercepat muka air laut di Laut Jawa mencapai nilai 72,313 mm pada tahun 2015-2016 sedangkan tren paling lambat terjadi pada tahun 2002-2005 sekitar 16,7 mm. Perubahan tren muka air laut yang ekstrim terjadi pada tahun 1996-1998 dan pada tahun 2010-2016 dikarenakan terjadinya fenomena El Nino dan La Nina. Evaluasi model dari RNN didapatkan nilai MSE sebesar 0,0000343, nilai RMSE 0,0058564, nilai R² 0,993, dan nilai MAE 0,0045024. Hasil evaluasi tersebut menunjukkan nilai error yang sangat kecil sehingga dapat disimpulkan bahwa model RNN sangat akurat untuk memprediksi dinamika permukaan laut.