Skripsi

METODE DATA MINING UNTUK MENENTUKAN JADWAL BERLAYAR NELAYAN BERBASIS WEBSITE

---

RINGKASAN

Sebagian masyarakat Cilacap yang tinggal di daerah pesisir bermata pencaharian sebagai nelayan yang memanfaatkan hasil laut untuk memenuhi kebutuhan hidup. Tentu saja untuk kelancaran aktivitas kondisi laut sangat berpengaruh. Salah satu pendukung nelayan dalam pelayaran adalah adanya informasi dari BMKG Cilacap. Untuk membantu menyelesaikan masalah tersebut, dilakukan penelitian untuk menentukan jadwal berlayar nelayan menggunakan metode data mining dengan algoritma klasifikasi Support Vector Machine berbasis website. Penelitian ini menggunakan data dari BMKG Cilacap mulai dari tahun 2015 sampai dengan 2017. Data pengujian adalah sebagian data yang diambil secara acak dari keseluruhan data yang digunakan. Dari pengujian model, mendapatkan nilai dengan hasil performa dari dataset yang menghasilkan accuracy sebesar 88%, precision 87% dan recall 89%. Maka untuk menyelesaikan permasalahan ini peneliti membuat sistem penjadwalan berlayar nelayan berbasis website.

Kata kunci: Data Mining, Gelombang laut, Support Vector Machine, Website













ABSTRACT

Some of Cilacap people live in coastal areas as fishermen who utilize the seafood to meet the needs of life. Of course for the smooth activity of marine conditions is very influential. One of the fishermen supporters in the cruise is the information of BMKG Cilacap. To help solve the problem, research is conducted to determine the sailing schedule of fishermen using data mining method with the website based Support Vector Machine classification algorithm. This research uses data from BMKG Cilacap from 2015 until 2017. Test data is part of data that is randomly fetched from the overall data used. From model testing, get value with performance results from datasets that generate accuracy of 88%, 87% precision and 89% recall. So to solve this problem, the researcher created a website-based fishermen sailing scheduling system.

Keywords: Data Mining, Ocean waves, Support Vector Machine, Website


 

---

Ketersediaan

IF2308

IF 2308 ALU M

UPT. PERPUSTAKAAN PUSAT

Tersedia - No Loan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

IF 2308 ALU M

Penerbit

Purwokerto : Universitas Amikom Purwokerto., 2020

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

16.11.0292

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

Maret 2020

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Alung Susli

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar