PERBANDINGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI RAMALAN CUACA

Muriza, Irva (2022) PERBANDINGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI RAMALAN CUACA. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (429kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (179kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (561kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (202kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (730kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (33kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA - LAMPIRAN) Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (387kB)
	Archive (SOURCE CODE) Source Code_18.11.1978_Irva_Muriza - 1978 Irva Muriza.rar Restricted to Repository staff only Download (117kB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi_18.11.1978_Irva Muriza - 1978 Irva Muriza.pdf Restricted to Repository staff only Download (272kB)

Abstract

Cuaca merupakan faktor penting yang dipertimbangkan untuk berbagai pengambilan keputusan. Prediksi ramalan cuaca dapat dilakukan dengan algoritma Deep Learning dan Machine Learning. Deep Learning dan Machine Learning dapat menerima input berupa gambar, dalam menentukan aspek atau obyek apa saja dalam sebuah gambar yang bisa digunakan mesin untuk mengenali gambar, dan membedakan antara satu gambar dengan yang lain. Pada algoritma Machine Learning data asset yang diperlukan sedikit tidak menjadi masalah, karena algoritma ini mampu mengolah data dalam jumlah yang kecil. Namun hal ini berbanding terbalik dengan algoritma Deep Learning, algoritma ini memiliki kekurangan yaitu membutuhkan data besar yang berkualitas untuk bisa melakukan tugas secara akurat, karea deep learning tidak mampu mengolah data dalam jumlah yang kecil. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk membandingkan keakuratan prediksi ramalan cuaca menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Dengan cara mengolah data berupa gambar awan yang terdiri dari beberapa kelas cuaca diantaranya : cloudy, rain, shine, sunrise. Yang dihasilkan dari penelitian ini berbentuk data akurasi dari algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Adapun beberapa data akurasi terdiri dari precision, recall, f1-score.

Actions (login required)

View Item