PENERAPAN PROBABILISTIC NEURAL NETWORK(PNN) UNTUK PRAKIRAAN CUACA KOTA PEKANBARU

ASZANI, (2018) PENERAPAN PROBABILISTIC NEURAL NETWORK(PNN) UNTUK PRAKIRAAN CUACA KOTA PEKANBARU. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

[img]
Preview
Text
1. COVER_201829SIF.pdf

Download (124kB) | Preview
[img]
Preview
Text
2. PENGESAHAN_201829SIF.pdf

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
3. ABSTRAK_201829SIF.pdf

Download (104kB) | Preview
[img]
Preview
Text
4. KATA PENGANTAR_201829SIF.pdf

Download (235kB) | Preview
[img]
Preview
Text
5. DAFTAR ISI_201829SIF.pdf

Download (107kB) | Preview
[img]
Preview
Text
6. BAB I_201829SIF.pdf

Download (367kB) | Preview
[img]
Preview
Text
7. BAB II_201829SIF.pdf

Download (747kB) | Preview
[img]
Preview
Text
8. BAB III_201829SIF.pdf

Download (292kB) | Preview
[img] Text
9. BAB IV_201829SIF.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)
[img]
Preview
Text
10. BAB V_201829SIF.pdf

Download (238kB) | Preview
[img]
Preview
Text
11. DAFTAR PUSTAKA_201829SIF.pdf

Download (413kB) | Preview

Abstract

Pekanbaru adalah ibukota Provinsi Riau dan merupakan wilayah pusat pertumbuhan baru yang berkembang cukup pesat dilihat dari hasil pembangunan ekonomi. Pemanfaatan informasicuaca sangat dibutuhkandalam membuat perencanaan dan pelaksanaan program diberbagai sektor pembangunan, pertanian,maupun kegiatan ekonomi.Aktivitas prakiraan cuaca dilakukan oleh Stasiun Meteorologi dan Klimatologi Klas 1 Pekanbaru yang memiliki tugas mengamati, mengumpulkan, mengolah data dan menyebarkaninformasi kepada instansi dan pihak terkait serta masyarakat yang berkaitan dengan perubahan iklim dan cuaca. Pencarian metode untuk memprediksi cuaca adalah kegiatan yang belakangan ini banyak dilakukan oleh para peneliti. Pada penelitian ini dilakukan penerapan Probabilistic Neural Network(PNN) sebagai algoritma klasifikasi untuk sistem prakiraan cuaca Kota Pekanbaru. Untuk mendapatkan hasil akurasi terbaik, dilakukan beberapa percobaan pembagian datasetyaitu pembagian data latih dan data uji dengan K-Fold Cross Validation danK-Means Clustering. Pengujian algoritmaPNN dengan pembagian data latih dan data ujimenggunakan K-Fold Cross Validationmenghasilkan akurasi sebesar 77%pada pengujianK-9dan 73,65%pada percobaan K-Means Clustering.Hasil dari perhitungan klasifikasi algoritmaPNNdiimplementasikandalam bentuk sistem prakiraan cuaca Kota Pekanbarusehingga diharapkan dapat membantu forecastermelakukan prakiraan cuaca. Kata Kunci:K-Fold Cross Validation,K-Means Clustering,Pembagian Dataset, Prakiraan Cuaca, Probabilistic Neural Network.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: 000 Karya Umum > 005 Program Komputer, program-program, data
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi
Depositing User: Ms. Nilam Badriyah
Date Deposited: 05 Jul 2019 07:36
Last Modified: 05 Jul 2019 07:36
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/15304

Actions (login required)

View Item View Item