Record Detail Back
Pengembangan Sistem Verifikasi Pembayaran Kknm Berbasis Web Dengan Integrasi Api Dan Notifikasi Whatsapp Otomatis (Studi Kasus: Universitas Langlangbuana)
- Share to:
Kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Riau memerlukan dukungan prediksi dini karena pemantauan hotspot yang bersifat reaktif belum cukup untuk menunjukkan area berisiko pada hari berikutnya. Penelitian ini mengembangkan prototype sistem web prediksi area risiko hotspot H+1 menggunakan deep learning dengan arsitektur Convolutional Long Short-Term Memory (ConvLSTM). Dataset yang digunakan berupa 1060 citra historis hotspot berformat PNG pada rentang 2023-01-01 sampai 2025-11-25. Data disusun secara kronologis menjadi sequence tujuh citra historis H-6 sampai H0 untuk memprediksi target H+1. Tahap data preparation meliputi ekstraksi hotspot red mask, input dilation, label dilation, label blur, dan patch sampling berukuran 160x160 agar hotspot kecil tetap dapat dipelajari. Model terbaik menggunakan profile historical_risk_patch_160 dengan loss wbce_dice_context dan threshold rekomendasi 0,55. Hasil evaluasi standard memperoleh precision 0,1601, recall 0,2919, F1-score 0,2068, dan IoU 0,1153. Evaluasi buffered radius 5 memperoleh precision 0,1949, recall 0,3474, F1-score 0,2497, dan IoU 0,1427. Sistem telah diintegrasikan ke web untuk menghasilkan heatmap, overlay, binary mask, dan riwayat prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model lebih tepat digunakan sebagai prediksi indikatif area risiko hotspot, bukan prediksi titik hotspot presisi tinggi
Yuga Azka Al Razzak - Personal Name
005 RAZ P
NONE
Text
Indonesia
Universitas Langlangbuana
2026
Bandung
LOADING LIST...
LOADING LIST...
APA Citation
Yuga Azka Al Razzak. (2026).Pengembangan Sistem Verifikasi Pembayaran Kknm Berbasis Web Dengan Integrasi Api Dan Notifikasi Whatsapp Otomatis (Studi Kasus: Universitas Langlangbuana).(Electronic Thesis or Dissertation). Retrieved from https://localhost/etd