Perpustakaan Digital ITB

Kabupaten Sukabumi merupakan salah satu kabupaten di Indonesia yang diberkahi dengan kawasan pesisir yang indah dan menarik dan menjadi salah satu sektor andalan pariwisata yang mendukung perkembangan ekonomi daerah Kabupaten Sukabumi. Namun, di beberapa pantai dijumpai rip current, yaitu arus yang bergerak menuju laut lepas dengan kecepatan bervariasi yang seringkali membahayakan nyawa wisatawan. Pada penelitian ini akan dilakukan identifikasi citra rip current menggunakan salah satu metode machine learning yaitu Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan rip current dan tempat kejadiannya, data yang digunakan adalah data citra kenampakan rip current dari Pantai Istana Presiden dan Pantai Karang Naya Palabuhanratu sebanyak 570 gambar yang dibagi menjadi data train dan test dengan persentase 70:30 persen. Digunakan tiga skenario kombinasi hyperparameter meliputi jumlah filter dalam convolution layer, jumlah neuron dalam fully connected layer dan nilai learning rate, yang kemudian akan dibandingkan hasilnya terhadap performa dan nilai akurasi keluaran model. Digunakan juga data batimetri dan data gelombang untuk mengetahui jenis dari rip current yang terjadi. Hasil training model menunjukkan bahwa model dengan skenario satu dapat digunakan untuk memprediksi daerah terjadinya rip current di Pantai Palabuhanratu Sukabumi dengan akurasi model sebesar 100%, dan berdasarkan analisis data oseanografi rip current yang terjadi di Pantai Istana Presiden dan Karang Naya adalah rip current jenis topographic rip.