Analisis Faktor Cuaca Terhadap Keputusan Bermain Badminton Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Kata Kunci:
Naive Bayes, Badminton, RapidMinerAbstrak
Dengan menggunakan algoritma Naive Bayes sebagai metode klasifikasi, penelitian ini akan menyelidiki bagaimana faktor cuaca memengaruhi keputusan yang dibuat seseorang saat bermain badminton. Dataset Badminton, termasuk atribut kondisi cuaca, suhu udara, tingkat kelembapan dan kondisi angin dikumpulkan dan diproses menggunakan software RapidMiner. Tahap preprocessing termasuk pembersihan data dan mengubah atribut agar sesuai untuk analisis. Untuk memprediksi keputusan bermain badminton berdasarkan kondisi cuaca, algoritma Naive Bayes dipilih karena kemampuan untuk menghitung probabilitas kelas dengan mudah dan efektif. Penelitian ini menemukan bahwa faktor cuaca memiliki pengaruh yang signifikan pada pilihan pemain dalam bermain badminton, dan model Naive Bayes menunjukkan kemampuan untuk membuat prediksi yang cukup akurat. Kesimpulannya, algoritma Naive Bayes dapat digunakan secara efektif untuk memprediksi keputusan pemain dalam bermain badminton.
Referensi
Azhar, J., & Syaharani, W. (2024). Weather forecast using Naive Bayes classifier method. Jurnal Media Teknik Elektro dan Komputer, 1(1), 11-18.
Nur Kirana, A., Nurhakim, B., Eka Permana, S., Prihartono, W., & Dwilestari, G. (2024). Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Cuaca Menggunakan Rapidminer. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(2), 1637–1642.
Prasetya, R. (2020). PENERAPAN TEKNIK DATA MINING DENGAN ALGORITMA CLASSIFICATION TREE UNTUK PREDIKSI HUJAN. Jurnal Widya Climago, 2(2).
Rizqi, A. A., & Kusumaningsih, D. (2022). Klasifikasi Curah Hujan di Kota Bogor Provinsi Jawa Barat dengan Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), September, 542–550.
Yani, V. I., Aradea, A., & Mubarok, H. (2022). Optimasi Prakiraan Cuaca Menggunakan Metode Ensemble pada Naïve Bayes dan C4. 5. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 8(3), 607–619.
Joses, S., Yulvida, D., & Rochimah, S. (2024). Pendekatan metode ensemble learning untuk prakiraan cuaca menggunakan soft voting classifier. Journal of Applied Computer Science and Technology, 5(1), 72-80.
Martha, R., & Herwindiati, D. E. (2024). Prediksi Hujan Menggunakan Metode Artificial Neural Network, K-Nearest Neighbors, dan Naïve Bayes. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 6(4), 859-865.
PUTRA, B. P. (2023). Penerapan Algoritma Naive Bayes Dalam Prediksi Cuaca dan Pengaruhnya Terhadap Persawahan Padi Di Kecamatan Godean Yogyakarta (Doctoral dissertation, Universitas Duta Bangsa Surakarta).
IRHAMNA, A. S. (2022). PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER DALAM KLASIFIKASI CURAH HUJAN DKI JAKARTA (Doctoral dissertation, Universitas Mercu Buana Jakarta).
Hapsari, W. K. (2022). Sistem Prediksi Hujan Menggunakan Naïve Bayes. Jurnal Stars, 1(1 Mei).
Lindawati, L., Fadhli, M., & Wardana, A. S. (2023). Optimasi Gaussian Naïve Bayes dengan Hyperparameter Tuning dan Univariate Feature Selection dalam Prediksi Cuaca. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika, 7(2), 237-246.
Pinem, T. T., & Sipayung, S. S. (2024). The Effect of Weather On Agricultural Results Using Naïve Bayes Calculation. SEMICOLON: Computer Science Journal, 1(1), 34-41.
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 Gusti Alfian, Ageng Samudro Ndiko Laksono, Ardiansyah, Mahis Duhan, Raffa Nurprasetyo Araya, Maulana Fansyuri (Author)
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
This work is licensed under a 