PREDIKSI KELEMBAAN UDARA DI PROVINSI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR SEDERHAN

Putra, Rakhman Maulana (2023) PREDIKSI KELEMBAAN UDARA DI PROVINSI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR SEDERHAN. Other thesis, UNIVERSITAS ISLAM LAMONGAN.

	Text HAL SAMPUL.pdf Download (97kB)
	Text ABSTRAK.docx.pdf Download (83kB)
	Text DAFTAR ISI.docx.pdf Download (94kB)
	Text BAB I.docx.pdf Download (107kB)
	Text BAB II.pdf Download (1MB)
	Text BAB III.docx.pdf Download (381kB)
	Text BAB IV.docx.pdf Restricted to Repository staff only Download (765kB)
	Text BAB V.docx.pdf Restricted to Repository staff only Download (537kB)
	Text BAB VI.docx.pdf Restricted to Repository staff only Download (71kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.docx.pdf Download (82kB)

Abstract

Sistem prediksi merupakan sistem yang digunakan untuk meramalkan sebuah peristiwa di masa depan berdasarkan data dan informasi yang ada. Kelembapan udara adalah parameter penting dalam meteorologi yang memengaruhi cuaca dan kualitas udara. Prediksi kelembapan yang akurat dapat memiliki berbagai aplikasi, termasuk perencanaan pertanian, pengelolaan sumber daya alam, dan pemantauan lingkungan. Prediksi kelembapan udara yang dilakukan dengan metode regresi linear sederhana menggunakan prediktor suhu. Sistem ini menggunakan bahasa pemrograman PHP, HTML, dan CSS. Data yang digunakan berdasarkan anasila di Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur pada tahun 2006 sampai 2023. Hasil implementasi regresi linear sederhana dengan data uji coba kelembapan udara sebanyak 20 data dan menghitung akurasi sistem prediksi kelembapan udara menggunakan rumus MAD (mean absolute deviation) sebesar 0.95.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Sistem Prediksi, Kelembapan Udara, Regresi Linear Sederhana, Website
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	FAKULTAS TEKNIK > PRODI TEKNIK INFORMATIKA
Depositing User:	Perpus admin UNISLA
Date Deposited:	20 Feb 2024 05:45
Last Modified:	20 Feb 2024 05:45
URI:	http://eprints.unisla.ac.id/id/eprint/2184

Actions (login required)

View Item