Penanganan Imputasi Missing Values pada Data Time Series dengan Menggunakan Metode Data Mining

Muhammad, Riko Anshori Prasetya and Arif, Mudi Priyatno and Nurhaeni, Nurhaeni (2023) Penanganan Imputasi Missing Values pada Data Time Series dengan Menggunakan Metode Data Mining. [Karya Dosen UNISM]

[img] Text
324-Article Text-905-1-10-20230620.pdf

Download (353kB)

Abstract

engumpulan data untuk perkiraan cuaca menjadi sangat penting untuk dilakukan untuk meningkatkan kualitas dari perkiraan cuaca tetapi seringkali data yang didapatkan untuk melakukan perkiraan cuaca tersebut terdapat data yang hilang (missing values). Untuk mengatasi permasalahan missing values, metode yang paling umum dilakukan adalah dengan melakukan sebuah imputasi terhadap missing values tersebut. Agar dapat melakukan imputasi pada data yang terdapat missing values tersebut dibutuhkan suatu metode imputasi. Pada penelitian ini, metode imputasi yang dilakukan adalah dengan menggunakan metode konvensional yaitu dengan menggunakan mean dan nilai maksimum dan metode data mining yang menggunakan KNN dan Neural Network. Dari ujicoba yang dilakukan didapatkan jika Metode KNN memiliki nilai RMSE yang terendah.

Item Type: Karya Dosen UNISM
Kata Kunci Tidak Terkontrol: Data Mining, Missing Values, KNN, Neural Network, Mean
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Fakultas: FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
Pengguna Penyetoran: Falah
Tanggal Setoran: 29 Jun 2026 11:46
Last Modified: 29 Jun 2026 11:46
URI: http://repository.unism.ac.id/id/eprint/4389

Actions (login required)

View Item View Item