Simulasi Prakiraan dan Klasifikasi Hujan Wilayah Kota Jakarta dengan Metode Decision Tree

Authors

  • Arif Ega Prakosa Universitas Pamulang
  • Ahmad Fawaid Universitas Pamulang
  • Irkhas Nusantara Universitas Pamulang
  • Faisal Amri Universitas Pamulang
  • Aries Saifudin Universitas Pamulang http://orcid.org/0000-0002-3882-633X

Keywords:

Weather Data, Data Mining, Decision tree

Abstract

Rain is a natural occurrence that occurs in the hydrological and climatic circulation. Based on the ups and downs of the hydrological circulation, one of the sources of water is rain. rain is very useful in life, because rain can meet the needs of water for living creatures. However, rain can also cause floods. A flood tragedy can cause loss and casualties. Then our activities are checking the forecast simulation forecast and rain classification using the accurate decision tree method. We take forecast and classification data because the weather in DKI Jakarta is currently very difficult to predict. Next, we use a decision tree for data mining with a dataset spanning 5 years from 2011-2015. The problem here is the weather in DKI Jakarta which is very difficult to predict.

References

Dhawangkhara, M., & Riksakomara, E. (2017). Prediksi Intensitas Hujan Kota Surabaya dengan Matlab menggunakan Teknik Random Forest dan CART (Studi Kasus Kota Surabaya). Jurnal Teknik ITS, 6(1), 94-99.

Gunadi, I. G., & Dewi, A. A. (2018). Klasifikasi Curah Hujan di Provinsi Bali Berdasarkan Metode Naïve Bayesian. Wahana Matematika dan Sains: Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya, 12(1), 14-25.

Laia, M. L., & Setyawan, Y. (2020). Perbandingan Hasil Klasifikasi Curah Hujan Menggunakan Metode SVM dan NBC. Jurnal Statistika Industri dan Komputasi, 5(2), 51-61.

Lumbansiantar, D. S. (2019). Analisa Data Bencana Alam Untuk Prediksi Dampak Yang Ditimbulkan Dengan Algoritma J48 (Studi Kasus : Palang Merah Indonesia). KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), 3(1), 25-29. doi:10.30865/komik.v3i1.1562

Maesaroh, S., & Kusrini, K. (2017). Sistem Prediksi Produktifitas Pertanian Padi Menggunakan Data Mining. Energy : Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik, 7(2), 25-39.

Mendrofa, Y. (2019). Implementasi Algortima C4.5 Untuk Memprediksi Tingkat Kerusakan Akibat Banjir (Studi Kasus : BPBD Prov.Sumut). Jurnal Pelita Informatika, 7(4), 584-592.

Mujiasih, S. (2011). Pemanfatan Data Mining Untuk Prakiraan Cuaca. Jurnal Meteorologi Dan Geofisika, 12(2), 189-195. doi:10.31172/jmg.v12i2.100

Rosdiana, D., & Rismayana, A. H. (2018). Prediksi Waktu Tanam Cabai Menggunakan Algoritma C4.5. Prosiding SINTAK (pp. 436-442). Semarang: Universitas Stikubank.

Saifudin, A. (2018). Metode Datamining untuk Seleksi Calon Mahasiswa Baru. Jurnal Teknologi, 10(1), 25-36. doi:10.24853/jurtek.10.1.25-36

Siregar, A. M., Faisal, S., Cahyana, Y., & Priyatna, B. (2020). Perbandingan Algoritme Klasifikasi Untuk Prediksi Cuaca. Accounting Information System, 15-24.

T., P. B., & Sari, R. D. (2017). Penerapan Data Mining untuk Prakiraan Cuaca di Kota Malang Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomiser Tree (ID3). JOUTICLA, 3(2), 101-108.

Published

2021-01-31

How to Cite

Prakosa, A. E., Fawaid, A., Nusantara, I., Amri, F., & Saifudin, A. (2021). Simulasi Prakiraan dan Klasifikasi Hujan Wilayah Kota Jakarta dengan Metode Decision Tree. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Aplikasi, 4(1), 27–31. Retrieved from https://openjournal.unpam.ac.id/index.php/JTSI/article/view/7780