Prediksi Lintasan Kapal Menggunakan Data Automatic Identification System dan Metode Long Short Term Memory - Setiawan, Widyadi; Nugraha, I Putu Elba Duta; Asri, Sri Andriati (Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi (Senastek), 2023)
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi lintasan kapal menggunakan data Automatic Identification System (AIS) dan Long Short-Term Memory (LSTM) sebagai metode jaringan saraf rekuren. Data AIS memberikan informasi dinamis tentang posisi, kecepatan, dan arah kapal, yang digunakan sebagai input untuk model LSTM. Penelitian ini menerapkan pendekatan pemodelan sekuensial yang memungkinkan model memahami pola temporal dari data lintasan kapal. Penggunaan LSTM diharapkan dapat meningkatkan akurasi prediksi lintasan, terutama dalam mengatasi kompleksitas perubahan dinamika pergerakan kapal di laut. Eksperimen dilakukan dengan memanfaatkan dataset lintasan kapal yang luas dan beragam. Hasil menunjukkan bahwa model LSTM memberikan performa yang memuaskan dalam memprediksi lintasan kapal, membuka peluang untuk penerapan teknologi ini dalam pemantauan dan manajemen lalu lintas maritim secara lebih efisien dan akurat.