Bian Suma, mhs and Mellia Liyanthy, Ds and ANGGORO ARI NURCAHYO, DS (2020) PENERAPAN MACHINE LEARNING DI DALAM PREDIKSI CUACA. Skripsi(S1) thesis, Fakultas Teknik Unpas.
|
Text
Bian-Suma_163040084_Teknik-Informatika.pdf Download (452kB) | Preview |
Abstract
ABSTRAK Prediksi cuaca merupakan hal yang penting dalam kehidupan sehari-hari. Prediksi cuaca akan memberikan gambaran mengenai iklim di masa yang akan datang. Memprediksi cuaca membantu perencanaan baik itu menguntungkan ataupun merugikan. Kita harus waspada terhadap kondisi cuaca yang tidak bersahabat dengan menggunakan teknologi untuk peringatan dini dari bahaya. Banyak prediksi cuaca seperti prediksi curah hujan, prediksi badai petir, prediksi kondisi awan merupakan tantangan utama dalam meneliti atmosfer. Penelitian ini dilakukan untuk membantu dalam menyelesaikan masalah prediksi cuaca dengan memanfaatkan pengunaan teknologi. Penelitian dilakukan dengan menggunakan metodologi waterfall sesuai dalam buku karangan Roger S. Pressman yang berjudul Software Engineering Practitioner’s Approach dan metodologi machine learning sesuai dalam buku karangan Suresh Samudrala yang berjudul Demystifying Machine Learning, Neural Network and Deep Learning: Machine Intelligence. Penelitian ini dilakukan dengan melakukan studi literatur dan wawancara, serta mempelajari konsep pembangunan perangkat lunak berbasis web dan konsep pembangunan machine learning. Selanjutnya akan dilakukan tahapan analisis, perancangan, dan implementasi. Hasil akhir dari penelitian ini adalah aplikasi yang terdiri dari aplikasi web yang dapat membantu proses pengelolaan data cuaca, mulai dari proses memprediksi cuaca dan pembuatan laporan untuk hasil prediksi cuaca sehingga data-data cuaca dapat terdokumentasi dengan baik. Kata kunci: Prediksi Cuaca, Machine Learning, Pengelolaan Data Cuaca, Aplikasi Web
Item Type: | Thesis (Skripsi(S1)) |
---|---|
Subjects: | S1-Skripsi |
Divisions: | Fakultas Teknik > Teknik Informatika 2018 |
Depositing User: | Ms sri - |
Date Deposited: | 19 Nov 2020 03:10 |
Last Modified: | 19 Nov 2020 03:10 |
URI: | http://repository.unpas.ac.id/id/eprint/50046 |
Actions (login required)
View Item |