Sistem Cerdas Monitoring Arah Dan Kecepatan Angin Pada Bandara Berbasis IOT Could Sistem
Abstract
Penggunaan moda transportasi udara di Indonesia pertama menggunakan pesawat terbang tercatat pada
tahun 1913.Pada tahun yang sama, Indonesia memulai penerbangan berjadwal untuk mengangkut 
penumpang, sehingga sejak saat itu pesawat terbang dapat digunakan oleh masyarakat umum,meskipun
rute dan jumlah penerbangan masih terbatas. Karena perkembangan transportasi udara yang begitu
pesat dan rute penerbangan di Indonesia telah banyak berkembang, pemerintah Indonesia telah
melakukan banyak pembangunan bandar udara di seluruh daerah untuk mendukung kegiatan 
penerbangan tersebut. merancang alat pengaruh integrasi sistem monitoring arah dan kecepatan angin
secara real-time terhadap peningkatan keselamatan penerbangan. Metode yang dilakukan yait metode
eksperimen intstumental kecepatan angin, suhu udara, dan kelembaban relatif yang seluruhnya berada
dalam kategori ―AMAN‖. Kecepatan angin umumnya rendah pada malam hingga pagi hari dengan
kisaran 0,13–0,25 m/s, dan cenderung meningkat pada siang hingga sore hari, bahkan mencapai lebih
dari 3 m/s pada waktu-waktu tertentu seperti 23 April pukul 14:28 dan 8 April pukul 11:03. Suhu udara
mengikuti pola harian, relatif rendah pada dini hari (sekitar 26–28°C) dan meningkat signifikan pada
siang hari hingga melewati 40°C, dengan puncak tertinggi tercatat 42,98°C
Keywords
Full Text:
PDFReferences
BMKG(2014). Peraturan Kepala BMKG Nomor 9
Tahun 2014Tentang Uraian Tugas Stasiun
Meteorologi, Jakarta: BMKG.
Fadholi, A. (2013). Analisis Data Arah dan
Kecepatan Angin Landas Pacu (Runway)
Menggunakan Aplikasi Windrose Plot
(Wrplot), Jurnal Ilmu Komputer, 9 (2), 9194.[10]Crutcher,
H.L. (1956). On The
Standard Vector-Deviation Wind Rose,
Jurnal Of Meteorology, 14, 28-33.
Fausett, L. (1994). Fundamentals of Neural Networks:
Architectures, Algorithms, and Applications.
Prentice Hall.
Fitriyawita, M., dkk. (2020). Hubungan Pola
Garis Arus Angin (Streamline) dengan
Distribusi Hujan di Kalimantan Barat,
PRISMA FISIKA, 8(2), 135-146.
Haykin, S. (2009). Neural Networks and Learning
Machines (3rd ed.). Pearson Education.
ICAO (2009). Annex 14: Aerodromes.Vol1.
Aerodrome Design and Operations, Montreal:
ICAO
Lakes Environmental (2011). WRPLOT
View:Wind Rose Plots for Meteorological
Data, Ontario:Lakes Environmental.
Amelia, L. (2023). Implementasi Artificial Neural
Network dalam Sistem Prediksi Cuaca
Berbasis IoT. Jurnal Teknologi dan Sains
Data, 7(2), 101–110.
Putra, M.,dkk. (2020). Mengenal Awos Sistem
Pengamat Cuaca Otomatis untuk Layanan
Informasi Cuaca Penerbangan, Jakarta:
Kencana.
Patterson, D. W. (1996). Artificial Neural Networks:
Theory and Applications. Prentice Hall.
Rahman, M. M., & Hasan, M. R. (2020). "Smart LED
Indicator System Based on
IoT."
International Journal of Scientific &
Technology Research, 9(2), 112-117.
Soepangkat (1994). Pengantar Meteorologi,
Jakarta: Akademi Meteorologi dan Geofisika.
DOI: http://dx.doi.org/10.31000/jte.v9i2.15152
Article Metrics
Abstract - 0 PDF - 0Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2025 Jurnal Teknik Elektro

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
CURRENT INDEXING JTE
|  |  |  | 
|  |  | |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 






