Penerapan Metode Support Vector Machine Dalam Memprediksi Prediksi Cuaca


  • Muhammad Naufal Rifqi Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
  • Rima Tamara Aldisa * Mail Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
  • (*) Corresponding Author
Keywords: Weather; Prediction; Data Mining; SVM

Abstract

Weather is a natural that has a big impact on humans. Information about weather predictions is really needed by humans, especially in the city of Medan. This information is very useful for knowing weather events around us. Data mining is a process of collecting important information from large data, so that it can help make decisions and make accurate predictions. So researchers are interested in conducting research in predicting the weather in the city of Medan using the Support Vector Machine (SVM) method as a solution for predicting the weather in the city of Medan. The application of data mining using the SVM method helps produce precise accuracy for weather based on predetermined criteria. This method is suitable for weather predictions because it is able to provide clear and accurate assessments with weather predictions of 54.55%.

Downloads

Download data is not yet available.

References

A. Zulfiani and C. Fauzi, “Penerapan Algorimta Backpropagation Untuk Prakiraan Cuaca Harian Dibandingkan Dengan Support Vector Machine dan Logistic Regression,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 3, pp. 1229–1237, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6173.

A. R. I. Pratama, S. A. Latipah, and B. N. Sari, “Optimasi Klasifikasi Curah Hujan Menggunakan Support Vector Machine (Svm) Dan Recursive Feature Elimination (Rfe),” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 7, no. 2, pp. 314–324, 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i2.2675.

A. Syaputra, B. Muslim, N. S. Prawira, and Edowinsyah, “Implementasi Metode Support Vector Machine Dengan Algoritma Genetika Pada Prediksi Konsumsi Energi Untuk Gedung Beton Bertulang,” Fakt. Exacta, vol. 16, no. 2, pp. 142–153, 2023, doi: 10.30998/faktorexacta.v16i2.16657.

I. Muslim Karo Karo et al., “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Info BMKG di Google Play Menggunakan TF-IDF dan Support Vector Machine,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 4, pp. 1423–1430, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3943.

N. H. Riyantoni, M. F. Bahreisy, I. Hakim, and D. Rolliawati, “Komparasi Support Vector Machine (Svm) Dan Autoregressive Integrated Moving Average (Arima) Pada Peramalan Hujan Di Daerah Albury, Australia,” J. Sist. Inf. dan Inform., vol. 6, no. 1, pp. 59–68, 2023, doi: 10.47080/simika.v6i1.2412.

A. Satria, R. Maulida Badri, I. Safitri, and H. Artikel, “Prediksi Hasil Panen Tanaman Pangan Sumatera dengan Metode Machine Learning,” Digit. Transform. Technol. | e, vol. 3, no. 2, pp. 389–398, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.47709/digitech.v3i2.2852.

Nurul Salsabila Syam et al., “Model Support Vector Machine untuk Prediksi pada Penggunaan Energi Listrik di Rumah Hemat Energi,” J. Inform., vol. 1, no. 2, pp. 56–59, 2022, doi: 10.57094/ji.v1i2.360.

H. Jayadianti, T. A. Cahyadi, N. A. Amri, and M. F. Pitayandanu, “Metode Komparasi Artificial Neural Network Pada Prediksi Curah Hujan - Literature Review,” J. Tekno Insentif, vol. 14, no. 2, pp. 48–53, 2020, doi: 10.36787/jti.v14i2.150.

A. Arif and Nurmaleni, “KOMPARASI REGRESI LINEAR BERGANDA DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK PREDIKSI KOPI ROBUSTA PAGAR ALAM,” J. Ilm. Betrik, vol. 14, no. 03, pp. 713–726, 2023.

A. S. Budi and P. H. Susilo, “Implementasi Metode Svm Untuk Memprediksi Hasil Panen Tanaman Padi,” Joutica, vol. 6, no. 1, p. 434, 2021, doi: 10.30736/jti.v6i1.583.

W. Indrasari and H. Suhendar, “ANALISIS MODEL PREDIKSI CUACA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE , GRADIENT BOOSTING , RANDOM FOREST , DAN,” vol. XII, pp. 119–128, 2024.

J. Yandi, T. B. Kurniawan, E. S. Negara, and M. Akbar, “Prediksi Lokasi Titik Panas Kebaran Hutan menggunakan Model Regresion SVM (Support Vector Machine) pada Data Kebakaran Hutan Daops Manggala Agni Oki Provinsi Sumatera Selatan Tahun 2019,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar., vol. 6, no. 1, pp. 10–15, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/4101.

Zaenuddin and M. R. Wathani, “Prediksi Lama Matahari Bersinar Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Pros. Has. Penelit. Dosen Uniska, vol. 5, no. 3, pp. 248–253, 2019.

R. R. Fiska, “Penerapan Teknik Data Mining dengan Metode Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Siswa yang Berpeluang Drop Out (Studi Kasus di SMKN 1 Sutera),” SATIN - Sains dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 1, p. 15, 2017, doi: 10.33372/stn.v3i1.200.

W. R. U. Fadilah, D. Agfiannisa, and Y. Azhar, “Analisis Prediksi Harga Saham PT. Telekomunikasi Indonesia Menggunakan Metode Support Vector Machine,” Fountain Informatics J., vol. 5, no. 2, p. 45, 2020, doi: 10.21111/fij.v5i2.4449.

B. Miftahurrohmah and C. Wulandari, “Analisis Prediksi Mahasiswa Mengundurkan Diri Dari Universitas Xyz Dengan Metode Support Vector Machine,” Netw. Eng. Res. Oper., vol. 4, no. 3, pp. 173–179, 2019.

Y. I. Mukti, “Sistem Prediksi Lulus Tepat Waktu Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Support Vector Machine (Svm),” JUTIM (Jurnal Tek. Inform. Musirawas), vol. 5, no. 2, pp. 110–115, 2020, doi: 10.32767/jutim.v5i2.1050.

B. Efori, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi. Yogyakarta: Deepublish, 2020.

F. Luis and G. Moncayo, “Konsep Data Mining.”

Budiharto Widodo, PEMROGRAMAN PYTHON UNTUK ILMU KOMPUTER DAN TEKNIK. ANDI (Anggota IKAPI), 2018.

A. Frenica, L. Lindawati, L. Lindawati, S. Soim, and S. Soim, “Implementasi Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk Deteksi Banjir,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 8, no. 2, p. 291, 2023, doi: 10.35314/isi.v8i2.3443.

N. Pratiwi and Y. Setyawan, “Analisis Akurasi Dari Perbedaan Fungsi Kernel Dan Cost Pada Support Vector Machine Studi Kasus Klasifikasi Curah Hujan Di Jakarta,” J. Fundam. Math. Appl., vol. 4, no. 2, pp. 203–212, 2021, doi: 10.14710/jfma.v4i2.11691.

R. trias Handayanto and Herlawati, Data Mining dan Machine Learning Menggunakan Matlab dan Python. BANDUNG: informatika bandung, 2020.

B. D. Pranata, U. Mahdiyah, and P. Kasih, “Pemodelan Gaya Belajar Siswa dengan Menggunakan Support Vector Machine,” Nusant. Eng., vol. 6, no. 2, pp. 144–150, 2023, doi: 10.29407/noe.v6i2.20884.

A. Toha, P. Purwono, and W. Gata, “Model Prediksi Kualitas Udara dengan Support Vector Machines dengan Optimasi Hyperparameter GridSearch CV,” Bul. Ilm. Sarj. Tek. Elektro, vol. 4, no. 1, pp. 12–21, 2022, doi: 10.12928/biste.v4i1.6079.

N. W. Sri wahyuni, “Penerapan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (Svm) Untuk Menentukan Karyawan Putus Kontrak Pada Pt. Tae Hang Indonesia,” J. Inform. SIMANTIK, vol. 4, no. September, pp. 10–15, 2019.


Bila bermanfaat silahkan share artikel ini

Berikan Komentar Anda terhadap artikel Penerapan Metode Support Vector Machine Dalam Memprediksi Prediksi Cuaca

Dimensions Badge
Article History
Submitted: 2024-02-20
Published: 2024-02-28
Abstract View: 1376 times
PDF Download: 801 times
Section
Articles