Jurnal: Analisa Keterkaitan (Link Analysis) Dengan Menggunakan Sequential Pattern Discovery Untuk Prediksi Cuaca

Jurnal: Analisa Keterkaitan (Link Analysis) Dengan Menggunakan Sequential Pattern Discovery Untuk Prediksi Cuaca

Jurnal: Analisa Keterkaitan (Link Analysis) Dengan Menggunakan Sequential Pattern Discovery Untuk Prediksi Cuaca

Abstrak 

Tujuan penelitian ini adalah menganalisa keterkaitan antar atribut/itemset pada parameter yang digunakan dalam prediksi cuaca untuk menghasilkan suatu aturan(rule) yang dapat membuktikan suatu kondisi apakah hujan atau tidak hujan. Metoda yang akan digunakan untuk analisa antar atribut ini adalah Sequential Pattern Mining, dimana pola kerjanya adalah menganalisa keterkaitan suatu atribut akan mempengaruhi atribut lainnya dan bagaimana ketergantungan atribut yang satu dengan atribut lainnya. Hasil akhir dari penelitian ini adalah menemukan pola-pola pengetahuan yang tersembunyi di dalam data. Pola tersebut berbentuk aturan (rule) yang dapat membantu menentukan kondisi cuaca apakah hari ini hujan atau tidak. 

Kata kunci : Sequential pattern mining, Prediksi cuaca,Link analisa, Association Rule Mining (ARM)


Pendahuluan 

Pemanasan oleh sinar matahari menyebabkan dinamika di atmosfer bumi. Akibat faktor perubahan lingkungan serta gejala meteorologi dan geofisika lainnya dapat menimbulkan kondisi anomali cuaca yang terkadang ekstrim[1]. Seperti kondisi cuaca di bulan Juni yang biasanya sudah menginjak ke musim panas/kemarau, namun ternyata hujan masih tetap ada dan terkadang tidak tentu datangnya. Curah hujan yang cukup lebat disertai dengan angin kencang muncul dengan intensitas yang tak terbatas.

Peneliti: Wiwin Suwarningsih 

Untuk lebih lengkapnya silahkan download di link berikut:
Jurnal: Analisa Keterkaitan (Link Analysis) Dengan Menggunakan Sequential Pattern Discovery Untuk Prediksi Cuaca