Sunspot is an area on photosphere layer which is dark-colored. Sunspot is very important to be researched because sunspot is affected by sunspot numbers, which present the level of solar activity. This research was conducted to make prediction on sunspot numbers using Gated Recurrent Unit (GRU) algorithm. The work principle of GRU is similar to Long short-term Memory (LSTM) method: the information from the previous memory is processed through two gates, that is update gate and reset gate, then the output generated will be input for the next process. The purpose of predicting sunspot numbers was to find out the information of sunspot numbers in the future, so that if there is a significant increase in sunspot numbers, it can inform other physical consequences that may be caused. The data used was the data of monthly sunspot numbers obtained from SILSO website. The data division and parameters used were based on the results of the trials resulted in the smallest MAPE value. The smallest MAPE value obtained from the prediction was 7.171% with 70% training data, 30% testing data, 150 hidden layer, 32 batch size, 100 learning rate drop.
Peristiwa magnetik pada matahari ditandai dengan salah satu tanda yaitu munculnya sunspot atau bintik matahari. Sunspot terletak di fotosfer matahari yang memiliki warna lebih gelap dari pancaran sekitarnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi bilangan sunspot dengan menggunakan metode ARIMA. Metode ARIMA dilakukan dengan melihat plot ACF dan PACF untuk mendapatkan model yang akan digunakan dalam prediksi. Penelitian ini menggunakan data bilangan sunspot yang dimulai dari bulan Januari tahun 1987 hingga bulan Desember 2019 sebanyak 396 data. Dari data tersebut didapatkan 4 model ARIMA yaitu ARIMA(3,1,2), ARIMA(3,1,1), ARIMA(2,1,2), ARIMA(2,1,1). Dari keempat model tersebut, model terbaik yang digunakan untuk prediksi yaitu ARIMA(2,1,2) dengan nilai AIC sebesar -884,87.
Analisis klaster merupakan teknik interpendensi yang mengelompokkan suatu objek berdasarkan kemiripan dan kedekatan jarak antar objek. Pengelompokan objek dengan jumlah banyak membutuhkan waktu yang lama. Salah satu analisis klaster yang dapat digunakan dalam situasi ini adalah analisis klaster non hierarki, yaitu K-means. Pada artikel ini mengelompokkan data luas grup sunspot dan data grup sunspot klasifikasi Mc.Intosh yang membangkitkan flare soft X-Ray dan Hα. Untuk mengetahui luas grup sunspot dan grup sunspot klasifikasi Mc.Intosh yang berpeluang membangkitkan flare soft X-Ray dan Hα dengan intensitas ledakan yang tinggi dan rendah. Berdasarkan hasil analisis, diperoleh dua klaster yaitu klaster pertama yang tergolong mampu membangkitkan flare Soft X-Ray dan Hα dengan intensitas yang tinggi. Sedangkan klaster kedua yang tergolong mampu membangkitkan flare Soft X-Ray dan Hα dengan intensitas yang rendah
ABSTRAKTransit planet Venus di cakram matahari (jari-jari = 696000 km) merupakan peristiwa alam yang dapat dilihat secara berkala. Planet Venus merupakan planet kedua dalam sistem tata surya yang mempunyai orbit lebih dekat ke matahari (= 0,723 Astronomical Unit) dibanding jarak bumi-matahari (= 149.600.000 km = 1 AU). Sehingga pada suatu waktu tertentu ada peluang berada tepat di depan Bumi, saat menghadap matahari atau dikenal dengan transit Venus. Proses pengamatan fenomena transit Venus di cakram matahari tersebut dapat diimplimentasikan sebagai aplikasi dua segitiga sebangun, Dimana jari-jari planet Venus (jari-jari = 6051,8 km) dinyatakan sebagai tinggi benda dan jari-jari tinggi bayangan Venus sebesar 20880 km (= 3,65 mm pada cakram matahari). Dimana diameter matahari 1.392.000 km (= 240 mm pada lembar sket (= 149,600,000 km = 1 AU)
ABSTRACT
Transit of the planet Venus in the Sun disk (radius = 696.000 km) is a natural event that can be seen on a regularly. Venus is the second planet in the solar system have orbits closer to the sun (=0.723 Astronomical Units) compared to the Earth-Sun distance
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.