Laporan Implementasi (LI) merupakan buku (jupyter notebook) yang memeragakan penggunaan python dan/atau machine learning pada topik sumberdaya air. Buku ini juga sebagai demonstrasi penggunaan paket hidrokit, yaitu proyek open-source paket python untuk analisis hidrologi (kunjungi: github.com/taruma/hidrokit).

# Nomor Laporan Judul Laporan Versi Laporan
Judul Lain Laporan
Tanggal Publikasi Lisensi Versi hidrokit
Penulis
Blogpost Unduh PDF Buka Menggunakan Google Colab Lihat Github Gist Lihat Melalui NBViewer
#4 Perbandingan Model Variasi Recurrent Neural Networks (RNN) Pada Kasus Prediksi Debit Aliran 1.0.0
Perbandingan Model Konseptual (NRECA dan FJMOCK) dan Model Deep Learning (ANN, RNN, LSTM, dan GRU) Dengan Variasi Timesteps Pada Kasus Prediksi Debit Aliran
11 Feb 2020 MIT CC-BY-4.0 hidrokit 0.3.5
Megariansyah, Taruma S.
#3 Analisis Hidrologi Menggunakan hidrokit 1.0.0
Pengembangan Paket Python Open-Source Dalam Bidang Hidrologi
16 Jan 2020 MIT CC-BY-4.0 hidrokit 0.3.5
Megariansyah, Taruma S.
#2 Prediksi Debit Aliran Menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM) 1.0.0
Long Short-Term Memory Single-Output Regression pada Kasus Prediksi Debit Aliran
22 Oct 2019 MIT CC-BY-4.0 hidrokit 0.3.2
Megariansyah, Taruma S.
#1 Prediksi Kualitas Air Menggunakan Artificial Neural Networks (ANN) 2.0.0
Multi Layer Perceptron Single-Output Regression pada Kasus Prediksi Kualitas Air
13 Jul 2019 MIT CC-BY-4.0 hidrokit 0.2.0
Megariansyah, Taruma S.

Jumlah: 4 Laporan