• Tidak ada hasil yang ditemukan

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Pre-processingData untuk Peramalan Curah Hujan Guna Menentukan Kesesuaian Pola Tanam

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Pre-processingData untuk Peramalan Curah Hujan Guna Menentukan Kesesuaian Pola Tanam"

Copied!
1
0
0

Teks penuh

(1)

Pre-processing Data untuk Peramalan Curah Hujan

Guna Menentukan Kesesuaian Pola Tanam

1)

Dian Ardiyanto, 2)Kristoko Dwi Hartomo

Program Studi Teknik Informatika

Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga, Jawa Tengah 50711

Phone (0298) 321212

Email :1)[email protected],2)[email protected]

Abstract

Global climate change causes uncertain climatechange. This happens in the agricultural sector,where it changes the cycle of dry and rainy season.Consequently it is necessary to predict the accurate forecasting of rainfall. The forecasting isconducted by collecting data in the past, then thedata is analysed to get the weather forecast in the future. The result is we will get raw data for the next process to obtain a high validity value. The use ofpre - processing data to obtain data with a highvalidity value is to use replace missing valuetechniques, detect outliers and discretization. So the data with a high validity value can provide accurate forecasting results. In this study, we use classification naïve bayes to predict the rainfall in order to determine suitability for crop planting. The forecasting rainfall is using tools Rapidminer with visual graphic output.

Keyword : RapidMiner, Naïve Bayes, Data preprocessing. Forecasting, croping patterns.

Abstraksi

Perubahan iklim global menimbulkan masalah yang menyebabkan perubahan iklim yang tidak menentu. Termasuk di sektor pertanian, yang mengubah pola musim kemarau dan musim hujan. Maka dari itu diperlukan peramalan yang akurat untuk memprediksi curah hujan. Peramalan dilakukan dengan mengumpulkan data pada masa lalu, data dianalisis untuk mendapatkan prediksi cuaca untuk masa yang akan dating. Data nyata yang di dapatkan adalah data mentah yang perlu diolah terlebih dahulu untuk mendapatkan validitas nilai yang tinggi. Penggunaan pre-processingdata untuk mendapatkan data dengan validitas nilai yang tinggi yaitu dengan teknik replace missing value, detect outlier dan discretization. Sehingga data yang memiliki validitas tinggi ini dapat memberikan hasil peramalan yang tinggi dan akurat. Dalam penelitian ini menggunakan metode kalsifikasi Naïve Bayes untuk memperkirakan curah hujan guna menentukan kesesuaian pola tanam untuk tanaman pangan. Peramalan ini curah hujan ini menggunakan tools RapidMiner dengan output berupa grafik visual.

Kata kunci :RapidMiner, NaïveBayes, Data preprocessing, Peramalan, Pola tanam

1)

Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana

2)

Referensi

Dokumen terkait

Perubahan iklim adalah serangkaian peristiwa alam yang mempengaruhi pola pertanian global di pulau Jawa, hal ini membuat para petani setempat tidak bisa menggunakan

Kombinasi Model yang dirancang menggunakan metode peramalan Indeks Musim dan Fuzzy Multy Criteria Desecion Making (Fuzzy-MCDM) dengan mengambil indikator Curah Hujan, Kelembaban, dan

Adapun tujuan dari penulisan ini adalah untuk mengkaji dan menganalisi fenomena curah hujan yang akan datang dengan menggunakan metode time-series dengan model ARIMA guna

Setelah melakukan perancangan terhadap sistem dan menetapkan metode yang akan digunakan, maka pada bab ini akan dibahas mengenai cara-cara yang dilakukan

Dari model tersebut didapat hasil berupa ARIMA (2,0,2) dan model itulah yang akan digunakan untuk melakukan proses peramalan. Dalam proses peramalan didapatkan hasil berupa

merupakan mobile application agar aplikasi dapat dioperasikan dimana saja dan kapan saja. Aplikasi ini dikembangkan pada platform Android mobile OS, menggunakan

Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode ARMA (1,1) memberikan hasil peramalan yang mendekati dengan data nyata. Kata Kunci: ARMA, ARIMA, Prediksi, Curah

Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode ARMA (1,1) memberikan hasil peramalan yang mendekati dengan data nyata. Kata Kunci: ARMA, ARIMA, Prediksi, Curah