Optimasi Prakiraan Cuaca Menggunakan Metode Ensemble pada Naïve Bayes dan C4.5

Abstract

Peramalan cuaca merupakan hal yang penting bagi keberlangsungan hidup masyarakat luas. Oleh karena itu, akurasi dari peramalan cuaca haruslah tinggi. Berdasarkan hal itu maka dilakukan penelitian untuk meningkatkan akurasi peramalan cuaca dengan model naïve Bayes dan C4.5 kemudian dilakukan optimasi dengan metode ensemble. Dataset yang digunakan merupakan data cuaca hasil pengamatan dari BMKG Bandung selama 10 tahun. Akurasi pada proses pretest menunjukkan jika algoritma naïve Bayes memiliki akurasi sebesar yakni 49,45% dan algoritma C4.5 menghasilkan akurasi 41,24%, sementara pada proses posttest akurasi yang didapatkan adalah 49,76% untuk bagging naïve Bayes, 46,47% untuk boosting naïve Bayes, 45,76 untuk bagging C4.5 dan 38,82% untuk C4.5.

Keywords

• bagging
• boosting
• c4.5
• ensemble
• naïve bayes