SEMINAR IDSEMINAR ID

Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

Cuaca merupakan suatu fenomena alam yang sangat berdampak bagi manusia. Informasi tentang prediksi cuaca sangat dibutuhkan oleh manusia dan terkhusus di Kota Medan. Informasi ini sangat bermanfaat untuk mengetahui kejadian cuaca disekitar kita. Data mining merupakan suatu proses pengumpulan informasi penting pada data yang besar, sehingga dapat membantu untuk mengambil keputusan dan bisa membuat prediksi yang akurat. Sehingga peneliti tertarik untuk melakukan penelitian dalam memprediksi cuaca di Kota Medan dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) sebagai solusi dalam memprediksi cuaca di Kota Medan. Penerapan data mining dengan menggunakan metode SVM membantu menghasilkan akurasi yang tepat untuk cuaca berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, metode ini cocok untuk untuk prediksi cuaca karna mampu memberikan penilaian yang jelas dan akurat dengan prediksi cuaca sebesar 54,55%.

Melalui penerapan data mining untuk prediksi cuaca, dihasilkan informasi yang lengkap dan akurat.Penerapan metode SVM dengan RapidMiner pada data BMKG Medan wilayah 1 menghasilkan akurasi prediksi cuaca sebesar 54,55%.Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem prediksi cuaca yang lebih akurat dan bermanfaat bagi masyarakat.

Penelitian selanjutnya dapat difokuskan pada peningkatan akurasi model prediksi cuaca dengan mengintegrasikan lebih banyak variabel meteorologi, seperti tekanan udara, radiasi matahari, dan arah angin, untuk memberikan gambaran cuaca yang lebih komprehensif. Selain itu, eksplorasi penggunaan metode data mining lainnya, seperti jaringan saraf tiruan (neural networks) atau algoritma ensemble, dapat dibandingkan dengan SVM untuk mengidentifikasi pendekatan yang paling efektif dalam memprediksi cuaca di Kota Medan. Terakhir, pengembangan sistem prediksi cuaca berbasis web atau aplikasi seluler yang mudah diakses oleh masyarakat umum dapat menjadi langkah penting dalam menyebarluaskan informasi cuaca yang akurat dan tepat waktu, sehingga membantu mereka dalam merencanakan aktivitas sehari-hari dan mengurangi risiko akibat cuaca buruk.

  1. Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Info BMKG di Google Play Menggunakan TF-IDF dan Support Vector Machine... ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/article/view/3943Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Info BMKG di Google Play Menggunakan TF IDF dan Support Vector Machine ejurnal seminar id index php josh article view 3943
  2. IMPLEMENTASI METODE SVM UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PANEN TANAMAN PADI | Joutica. implementasi metode svm... doi.org/10.30736/jti.v6i1.583IMPLEMENTASI METODE SVM UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PANEN TANAMAN PADI Joutica implementasi metode svm doi 10 30736 jti v6i1 583
  3. METODE KOMPARASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA PREDIKSI CURAH HUJAN - LITERATURE REVIEW | Jurnal Tekno... jurnal.lldikti4.or.id/index.php/jurnaltekno/article/view/150METODE KOMPARASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA PREDIKSI CURAH HUJAN LITERATURE REVIEW Jurnal Tekno jurnal lldikti4 index php jurnaltekno article view 150
  4. Model Support Vector Machine untuk Prediksi pada Penggunaan Energi Listrik di Rumah Hemat Energi | Jurnal... doi.org/10.57094/ji.v1i2.360Model Support Vector Machine untuk Prediksi pada Penggunaan Energi Listrik di Rumah Hemat Energi Jurnal doi 10 57094 ji v1i2 360
  1. #support vector machine#support vector machine
  2. #hasil panen#hasil panen
Read online
File size968.84 KB
Pages12
Short Linkhttps://juris.id/p-2Rk
Lookup LinksGoogle ScholarGoogle Scholar, Semantic ScholarSemantic Scholar, CORE.ac.ukCORE.ac.uk, WorldcatWorldcat, ZenodoZenodo, Research GateResearch Gate, Academia.eduAcademia.edu, OpenAlexOpenAlex, Hollis HarvardHollis Harvard
DMCAReport

Related /

ads-block-test