Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.789
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Agrokreatif Jurnal Ilmiah Pengabdian kepada Masyarakat ILKOM Jurnal Ilmiah Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Nasional Cosphi Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Banthayo Lo Komputer (BALOK)
Kartika Chandra Pelangi
Universitas Ichsan Gorontalo
Aerospace Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi

 1 
PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN POTENSI HUJAN HARIAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K NEAREST NEIGHBOR (KNN) Rofiq Harun; Kartika Chandra Pelangi; Yuliyanti Lasena
Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Vol. 3 No. 1 (2020): MISI Januari 2020
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/misi.v3i1.125

Abstract

Pentingnya informasi ramalan cuaca yang tepat dan tidak membingungkan untuk berbagai hal bidang-bidang seperti pertanian perikanan yang terkait erat dengan prakiraan cuaca, Prediksi cuaca yang tepat dan cepat diperlukan oleh bidang-bidang ini untuk melakukan berbagai variasi kegiatan Tentunya tidak hanya nelayan atau petani yang dapat memanfaatkan ramalan cuaca informasi, masih banyak bidang kerja terkait lainnya, seperti pariwisata, perkapalan, perkebunan, kehutanan, konstruksi bangunan, perencanaan regional, kesehatan dan bahkan di bidang olahraga memerlukan informasi ini karena itu perlu membuat aplikasi untuk menentukan informasi cuaca, sehingga informasi tersebut dapat dimanfaatkan secara maksimal oleh Publik. desain sistem yang akan mengklasifikasikan secara otomatis dapat dikembangkan dengan menerapkan metode (KNN) berdasarkan Analisis data cuaca untuk menentukan apakah cuaca tidak hujan, cuaca hujan, hujan lebat, dan Dan hasil pengujian menunjukan baahwa klasifikasi penentuan cuaca harian dengan algoritma K-Nearest Neighbor mendapatkan Nilai RMSE 9.899 +/- 0.000 Kata kunci: K-Nearest Neighbor, Informasi cuaca
Co-Authors Abd Rahmat Karim Haba Aprianto Alhamad Iftinan Inayah Mohamad Irvan A. Salihi Maryam Hasan Muh Faisal Nurhayati Olii Rofiq Harun Sudirman S. Panna Tri Handayani Yulianty Lasena