@thesis{thesis,
		author={Yani  Vini Indri},
		title ={OPTIMASI PRAKIRAAN CUACA MENGGUNAKAN 
METODE ENSEMBLE PADA ALGORITMA NAÏVE 
BAYES DAN C4.5},
		year={2020},
		url={http://repositori.unsil.ac.id/7782/},
		abstract={ABSTRAK 
Peramalan cuaca merupakan hal yang penting bagi kehidupan masyarakat 
luas. Oleh karena itu, akurasi dari peramalan cuaca haruslah tinggi. Penelitian 
terkait prakiraan cuaca telah beberapakali dilakukan dengan berbagai metode 
seperti naïve bayes dan C4.5. Namun, masih terdapat beberapa kekurangan seperti 
sedikitnya dataset dan kategori yang digunakan, sehingga akan berpengaruh besar 
pada akurasi. Berdasarkan hal itu maka dilakukan optimasi prakiraan cuaca 
menggunakan metode ensemble pada algoritma naïve bayes dan C4.5 dengan lima 
kategori. Dataset yang digunakan merupakan data cuaca hasil pengamatan dari 
BMKG Bandung selama 10 tahun. 
Hasil dari penelitian menunjukan penggunaan dataset dari BMKG Bandung 
tidak mendapatkan hasil yang maksimal karena nilai dari setiap parameter memiliki 
nilai yang hampir sama pada setiap kategori, sehingga membuat pola sulit dikenal 
dan diklasifikasikan dengan benar. Hasil klasifikasi dan optimasi menunjukan 
akurasi dari naïve bayes adalah 49,45%, sedangkan untuk C4.5 adalah 41,24%. 
Hasil akurasi setelah dioptimasi tidak terlalu signifikan. Kenaikan akurasi yang 
terjadi pada proses bagging adalah 0,31% untuk naïve bayes dan 4,52% untuk C4.5. 
Lalu, kenaikan akurasi pada proses boosting adalah -2,69% untuk naïve bayes dan 
-2,42% untuk C4.5. Berdasarkan eksperimen yang dilakukan akurasi tertinggi 
didapatkan oleh model bagging Naïve Bayes. Berdasarkan uraian dari hasil 
eksperimen penelitian ini, diusulkan untuk mengikut sertakan forecaster yang 
sudah berpengalaman dalam penelitian peramalan cuaca, sehingga hasil penelitian memiliki akurasi yang baik dan juga dapat diimplementasikan secara langsung 
dalam proses peramalan cuaca.
Kaca Kunci: C4.5, Metode Ensemble, Naïve Bayes, Peramalan cuaca.}
		}