Systematic Literature Review : Perbedaan Statistik dalam Perkiraan Cuaca Menurut BMKG Menggunakan Beberapa Metode

Penulis

  • Dwi Ayu Lestari STMIK YMI Tegal

Kata Kunci:

Data Mining, Systematic Literature Review, cuaca

Abstrak

Metode perkiraan cuaca telah berkembang secara signifikan dengan implementasi berbagai pendekatan statistik oleh BMKG. Studi ini mengkaji secara sistematis metode statistik yang digunakan dalam perkiraan cuaca BMKG, membandingkan pendekatan Rantai Markov, Extreme Learning Machine (ELM), dan kuisioner. Melalui systematic literature review terhadap artikel dari tahun 2020-2024, hasil menunjukkan ELM mencapai akurasi tertinggi dengan MSE 0.0116, Rantai Markov memberikan variasi cuaca harian yang reliabel dengan probabilitas hujan ringan 43,3%, dan metode kuisioner menunjukkan tingkat pengaruh 62,5% dalam analisis dampak cuaca.

Unduhan

Data unduhan tidak tersedia.

Unduhan

Diterbitkan

2025-07-31

Terbitan

Vol 9 No 1 (2025): Jurnal Bahari Teknik Informatika & Sistem Informasi

Bagian

Artikel

Lisensi

Hak Cipta (c) 2025 BATIRSI - Bahari Teknik Informatika dan Sistem Informasi

Creative Commons License

Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.

LICENCE TERM

 

Diterbitkan Oleh: LPPM STMIK YMI TEGAL p-ISSN: 2502-3691 (print), e-ISSN 2502-4361 (online)

 

Jurnal Ilmu Komputasi STMIK Tegal: Bahari Teknik Informatika dan Sistem Informasi (BATIRSI) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Cara Mengutip

Systematic Literature Review : Perbedaan Statistik dalam Perkiraan Cuaca Menurut BMKG Menggunakan Beberapa Metode. (2025). BATIRSI - Bahari Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 9(1), 16-18. https://e-journal.stmik-tegal.ac.id/index.php/batirsi/article/view/84