KLASTERISASI CUACA DI WILAYAH KEDIRI MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING

Pramoedya, Muhammad Firmandani (2025) KLASTERISASI CUACA DI WILAYAH KEDIRI MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full text) RAMA_55201_2113020035.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (3MB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_55201_2113020035_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (964kB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_2113020035_0708049001_0703018704_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (851kB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_2113020035_0708049001_0703018704_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (433kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_55201_2113020035_0708049001_0703018704_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (772kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_55201_2113020035_0708049001_0703018704_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (582kB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_55201_2113020035_0708049001_0703018704_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (171kB) | Request a copy
	Text (References) RAMA_55201_2113020035_0708049001_0703018704_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (183kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_2113020035_0708049001_0703018704_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem dengan menggunakan K-Means Clustering yang bertujuan untuk dapat melakukan pengelompokan cuaca berdasarkan beberapa atribut seperti suhu dan kelembapan udara. Metode K-Means Clustering dipilih karena kemampuan dalam mengidentifikasi pola data yang besar. Metode ini efisien dalam melakukan pengelompokan data berdasarkan kesamaan, sehingga dapat membantu menganalisis kondisi cuaca dari suatu wilayah, khususnya di wilayah Kediri. Sistem ini dikembangkan dan diimplementasikan dalam platform berbasis website. Hasil yang didapat menunjukkan pengelompokan cuaca pada setiap wilayah kediri dengan visualisasi dalam bentuk peta. Proses evaluasi dilakukan dengan menggunakan elbow method dan DBI. Dengan menggunakan metode evaluasi tersebut bisa didapati jumlah cluster yang paling optimal serta seberapa bagus kualitas dari cluster yang ada.

Actions (login required)

View Item