Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi
Vol. 3 No. 1 (2020): MISI Januari 2020

PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN POTENSI HUJAN HARIAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K NEAREST NEIGHBOR (KNN)

Rofiq Harun (Universitas Ichsan Gorontalo)
Kartika Chandra Pelangi (Unisa Gorontalo)
Yuliyanti Lasena (Unisa Gorontalo)



Article Info

Publish Date
02 Mar 2020

Abstract

Pentingnya informasi ramalan cuaca yang tepat dan tidak membingungkan untuk berbagai hal bidang-bidang seperti pertanian perikanan yang terkait erat dengan prakiraan cuaca, Prediksi cuaca yang tepat dan cepat diperlukan oleh bidang-bidang ini untuk melakukan berbagai variasi kegiatan Tentunya tidak hanya nelayan atau petani yang dapat memanfaatkan ramalan cuaca informasi, masih banyak bidang kerja terkait lainnya, seperti pariwisata, perkapalan, perkebunan, kehutanan, konstruksi bangunan, perencanaan regional, kesehatan dan bahkan di bidang olahraga memerlukan informasi ini karena itu perlu membuat aplikasi untuk menentukan informasi cuaca, sehingga informasi tersebut dapat dimanfaatkan secara maksimal oleh Publik. desain sistem yang akan mengklasifikasikan secara otomatis dapat dikembangkan dengan menerapkan metode (KNN) berdasarkan Analisis data cuaca untuk menentukan apakah cuaca tidak hujan, cuaca hujan, hujan lebat, dan Dan hasil pengujian menunjukan baahwa klasifikasi penentuan cuaca harian dengan algoritma K-Nearest Neighbor mendapatkan Nilai RMSE 9.899 +/- 0.000 Kata kunci: K-Nearest Neighbor, Informasi cuaca

Copyrights © 2020






Journal Info

Abbrev

misi

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

MISI (Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi) diterbitkan oleh LPPM STMIK Lombok sebagai wadah untuk mempublikasikan artikel tentang pengetahuan baru dan penelitian dengan isu terkini yang berkaiatan dengan teknologi informasi, dengan topik Sistem Informasi, Rekayasa Perangkat Lunak, ...