BULLETIN ILMIAH PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK MENINGKATKAN PREDIKSI CUACA: STUDI KASUS PADA PEMANTAUAN IKLIM NASIONAL - KIKI ANDRIYANA (BIKARMA : Buletin Ilmiah Karya Mahasiswa, 2023)
<span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstrak Prediksi cuaca yang akurat memiliki dampak signifikan pada berbagai aspek kehidupan sehari-hari. Dalam studi ini, kami mengeksplorasi penerapan metode Naïve Bayes untuk meningkatkan prediksi cuaca di lingkungan pemantauan iklim lokal. Metode ini memungkinkan kami untuk menggabungkan data cuaca historis dengan data observasi saat ini untuk memperkirakan kondisi cuaca yang lebih akurat. Melalui pengembangan model berdasarkan prinsip probabilitas, penelitian ini bertujuan untuk memberikan kontribusi pada peningkatan prediksi cuaca lokal. Pendahuluan Prediksi cuaca yang tepat memiliki peran penting dalam berbagai sektor, termasuk pertanian, transportasi, dan pengelolaan sumber daya alam. Namun, cuaca adalah fenomena alam yang kompleks dan seringkali sulit untuk diprediksi dengan akurasi tinggi. Dalam upaya meningkatkan akurasi prediksi cuaca, kami memutuskan untuk menerapkan metode Naïve Bayes pada data pemantauan iklim lokal. Metodologi 1. Pengumpulan Data Data cuaca historis dan data observasi cuaca saat ini dikumpulkan dari pemantauan iklim lokal. Data ini mencakup parameter seperti suhu, kelembaban udara, tekanan atmosfer, dan arah serta kecepatan angin. 2. Pra-pemrosesan Data Data cuaca historis dibagi menjadi kategori cuaca seperti cerah, berawan, hujan, salju, dan lainnya. Data observasi saat ini juga dikelompokkan ke dalam kategori yang sama. 3. Pembentukan Model Naïve Bayes Model Naïve Bayes dikembangkan dengan memanfaatkan data cuaca historis dan observasi saat ini. Model ini menghitung probabilitas terjadinya setiap kategori cuaca berdasarkan data yang ada. 4. Validasi Model Model yang dikembangkan divalidasi dengan menggunakan teknik pembelajaran mesin yang sesuai. Kami menggunakan data cuaca yang telah terjadi sebelumnya untuk mengukur akurasi model dalam memprediksi kondisi cuaca saat ini. Hasil dan Diskusi Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penerapan metode Naïve Bayes berhasil meningkatkan akurasi prediksi cuaca. Model ini mampu memberikan perkiraan cuaca yang lebih akurat dibandingkan dengan model konvensional. Selain itu, metode ini juga memiliki kemampuan untuk mengakomodasi perubahan dalam data observasi cuaca saat ini dengan cepat. Diskusi melibatkan pertimbangan terkait dengan keandalan data observasi cuaca saat ini dan keperluan pembaruan berkelanjutan pada model. Dalam konteks pemantauan iklim lokal, metode Naïve Bayes menunjukkan potensi yang signifikan untuk meningkatkan prediksi cuaca. Kesimpulan Penerapan metode Naïve Bayes dalam pemantauan iklim lokal telah berhasil meningkatkan akurasi prediksi cuaca. Penelitian ini memberikan bukti kontribusi metode probabilitas dalam memprediksi cuaca lokal dengan lebih baik. Selain itu, studi ini juga menyoroti pentingnya pembaruan berkelanjutan pada model dengan data observasi cuaca saat ini yang akurat. "}" data-sheets-userformat="{"2":513,"3":{"1":0},"12":0}"> Prediksi cuaca yang akurat memiliki dampak signifikan pada berbagai aspek kehidupan sehari-hari. Dalam studi ini, kami mengeksplorasi penerapan metode Naïve Bayes untuk meningkatkan prediksi cuaca di lingkungan pemantauan iklim lokal. Metode ini memungkinkan kami untuk menggabungkan data cuaca historis dengan data observasi saat ini untuk memperkirakan kondisi cuaca yang lebih akurat. Melalui pengembangan model berdasarkan prinsip probabilitas, penelitian ini bertujuan untuk memberikan kontribusi pada peningkatan prediksi cuaca lokal. Pendahuluan Prediksi cuaca yang tepat memiliki peran penting dalam berbagai sektor, termasuk pertanian, transportasi, dan pengelolaan sumber daya alam. Namun, cuaca adalah fenomena alam yang kompleks dan seringkali sulit untuk diprediksi dengan akurasi tinggi. Dalam upaya meningkatkan akurasi prediksi cuaca, kami memutuskan untuk menerapkan metode Naïve Bayes pada data pemantauan iklim lokal. Metodologi 1. Pengumpulan Data Data cuaca historis dan data observasi cuaca saat ini dikumpulkan dari pemantauan iklim lokal. Data ini mencakup parameter seperti suhu, kelembaban udara, tekanan atmosfer, dan arah serta kecepatan angin. 2. Pra-pemrosesan Data Data cuaca historis dibagi menjadi kategori cuaca seperti cerah, berawan, hujan, salju, dan lainnya. Data observasi saat ini juga dikelompokkan ke dalam kategori yang sama. 3. Pembentukan Model Naïve Bayes Model Naïve Bayes dikembangkan dengan memanfaatkan data cuaca historis dan observasi saat ini. Model ini menghitung probabilitas terjadinya setiap kategori cuaca berdasarkan data yang ada. 4. Validasi Model Model yang dikembangkan divalidasi dengan menggunakan teknik pembelajaran mesin yang sesuai. Kami menggunakan data cuaca yang telah terjadi sebelumnya untuk mengukur akurasi model dalam memprediksi kondisi cuaca saat ini. Hasil dan Diskusi Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penerapan metode Naïve Bayes berhasil meningkatkan akurasi prediksi cuaca. Model ini mampu memberikan perkiraan cuaca yang lebih akurat dibandingkan dengan model konvensional. Selain itu, metode ini juga memiliki kemampuan untuk mengakomodasi perubahan dalam data observasi cuaca saat ini dengan cepat. Diskusi melibatkan pertimbangan terkait dengan keandalan data observasi cuaca saat ini dan keperluan pembaruan berkelanjutan pada model. Dalam konteks pemantauan iklim lokal, metode Naïve Bayes menunjukkan potensi yang signifikan untuk meningkatkan prediksi cuaca. Kesimpulan Penerapan metode Naïve Bayes dalam pemantauan iklim lokal telah berhasil meningkatkan akurasi prediksi cuaca. Penelitian ini memberikan bukti kontribusi metode probabilitas dalam memprediksi cuaca lokal dengan lebih baik. Selain itu, studi ini juga menyoroti pentingnya pembaruan berkelanjutan pada model dengan data observasi cuaca saat ini yang akurat.