PEMODELAN KEDALAMAN LAUT PADA PERAIRAN SELAT SUNDA DAN SEKITARNYA MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK

Abstract

Indonesia telah ditetapkan sebagai negara kepulauan oleh Deklarasi Juanda pada tahun 1957 dan diperkuat oleh United Nations Convention on the Law of the Sea 1982 (UNCLOS 1982). Berbagai upaya telah dilakukan untuk memetakan wilayah maritim Indonesia, salah satunya adalah peta kontur batimetri. Peta analog memiliki keterbatasan karena bentuk fisiknya serta informasi yang belum lengkap. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan peta kedalaman dengan menggunakan neural network. Data diperoleh dari digitasi manual dengan mengambil data kedalaman pada peta kontur menggunakan perangkat lunak ArcGIS. Proses digitasi menghasilkan dataset sebanyak 41.978 titik yang terdiri dari informasi koordinat dan kedalaman. Dataset yang telah didigitalkan ini digunakan sebagai input untuk arsitektur model jaringan saraf untuk memprediksi kedalaman yang sesuai dengan representasi analog. Analisis error pada arsitektur model neural network menunjukkan nilai kesalahan yang rendah dengan RMSE sebesar 0,00277, menandakan efektivitas model dalam merepresentasikan kedalaman secara akurat sesuai dengan peta analog. Studi ini berkontribusi pada penerapan model jaringan saraf dengan data analog yang telah didigitalkan untuk prediksi kedalaman yang lebih baik.