Cover Image

Pengelompokan Data Kaji Cuaca Menggunakan Algoritma K-Means Bagi Peramalan Taburan Hujan

Pengelompokan merupakan salah satu teknik utama di dalam perlombongan data di mana set entiti dibahagikan kepada beberapa subkelas. Tujuan utama proses pengelompokan adalah untuk mengenalpasti corak sesebuah kumpulan, yang membolehkan persamaan serta perbezaan yang wujud antara kumpulan dikenalpasti...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Bahari, Mahadi, Dollah @ Md. Zain, Rozilawati, Bakri, Aryati, Mohamad Adini, Mohamad Fahmi, Md. Sap, Mohd. Nor
Format: Conference or Workshop Item
Language:English
Published: 2005
Subjects:
QA75 Electronic computers. Computer science
Online Access:http://eprints.utm.my/id/eprint/3245/2/PENGELOMPOKAN_DATA_KAJI_CUACA_MENGGUNAKAN_____K-MEANS_BAGI_PERAMALAN_TABURAN_HUJAN.pdf
http://eprints.utm.my/id/eprint/3245/
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id my.utm.3245
record_format eprints
spelling my.utm.32452017-08-28T08:25:51Z http://eprints.utm.my/id/eprint/3245/ Pengelompokan Data Kaji Cuaca Menggunakan Algoritma K-Means Bagi Peramalan Taburan Hujan Bahari, Mahadi Dollah @ Md. Zain, Rozilawati Bakri, Aryati Mohamad Adini, Mohamad Fahmi Md. Sap, Mohd. Nor QA75 Electronic computers. Computer science Pengelompokan merupakan salah satu teknik utama di dalam perlombongan data di mana set entiti dibahagikan kepada beberapa subkelas. Tujuan utama proses pengelompokan adalah untuk mengenalpasti corak sesebuah kumpulan, yang membolehkan persamaan serta perbezaan yang wujud antara kumpulan dikenalpasti. Terdapat pelbagai kaedah di dalam pengelompokan di mana setiap satunya berfungsi mengikut cara tersendiri dan mengeluarkan keputusan yang berlainan. Kajian ini menekankan kepada proses pengelompokan data kaji cuaca dengan menggunakan algoritma K-Means. Di dalam kajian ini, beberapa algoritma K-Means yang dihasilkan oleh penulis yang berlainan, dibincangkan secara umum. Penulis juga telah memfokuskan kajian kepada pengelompokan parameter data kaji cuaca kepada beberapa kelompok yang berlainan. Kelompok-kelompok ini dihasilkan melalui pembangunan algoritma K-Means dengan menggunakan program Borland C. Hanya beberapa wakil parameter sahaja diambil daripada setiap kelompok yang telah dihasilkan), akan digunakan bagi melakukan proses peramalan taburan hujan. Hasil yang diperolehi di dalam kajian menunjukkan proses pengelompokan dapat memudahkan proses peramalan taburan hujan. 2005 Conference or Workshop Item NonPeerReviewed application/pdf en http://eprints.utm.my/id/eprint/3245/2/PENGELOMPOKAN_DATA_KAJI_CUACA_MENGGUNAKAN_____K-MEANS_BAGI_PERAMALAN_TABURAN_HUJAN.pdf Bahari, Mahadi and Dollah @ Md. Zain, Rozilawati and Bakri, Aryati and Mohamad Adini, Mohamad Fahmi and Md. Sap, Mohd. Nor (2005) Pengelompokan Data Kaji Cuaca Menggunakan Algoritma K-Means Bagi Peramalan Taburan Hujan. In: Simposium Kebangsaan Sains Matematik ke xiii, 31 May - 2 June 2005, Hotel Holiday Villa, Alor Star, Kedah.
institution Universiti Teknologi Malaysia
building UTM Library
collection Institutional Repository
continent Asia
country Malaysia
content_provider Universiti Teknologi Malaysia
content_source UTM Institutional Repository
url_provider http://eprints.utm.my/
language English
topic QA75 Electronic computers. Computer science
spellingShingle QA75 Electronic computers. Computer science
Bahari, Mahadi
Dollah @ Md. Zain, Rozilawati
Bakri, Aryati
Mohamad Adini, Mohamad Fahmi
Md. Sap, Mohd. Nor
Pengelompokan Data Kaji Cuaca Menggunakan Algoritma K-Means Bagi Peramalan Taburan Hujan
description Pengelompokan merupakan salah satu teknik utama di dalam perlombongan data di mana set entiti dibahagikan kepada beberapa subkelas. Tujuan utama proses pengelompokan adalah untuk mengenalpasti corak sesebuah kumpulan, yang membolehkan persamaan serta perbezaan yang wujud antara kumpulan dikenalpasti. Terdapat pelbagai kaedah di dalam pengelompokan di mana setiap satunya berfungsi mengikut cara tersendiri dan mengeluarkan keputusan yang berlainan. Kajian ini menekankan kepada proses pengelompokan data kaji cuaca dengan menggunakan algoritma K-Means. Di dalam kajian ini, beberapa algoritma K-Means yang dihasilkan oleh penulis yang berlainan, dibincangkan secara umum. Penulis juga telah memfokuskan kajian kepada pengelompokan parameter data kaji cuaca kepada beberapa kelompok yang berlainan. Kelompok-kelompok ini dihasilkan melalui pembangunan algoritma K-Means dengan menggunakan program Borland C. Hanya beberapa wakil parameter sahaja diambil daripada setiap kelompok yang telah dihasilkan), akan digunakan bagi melakukan proses peramalan taburan hujan. Hasil yang diperolehi di dalam kajian menunjukkan proses pengelompokan dapat memudahkan proses peramalan taburan hujan.
format Conference or Workshop Item
author Bahari, Mahadi
Dollah @ Md. Zain, Rozilawati
Bakri, Aryati
Mohamad Adini, Mohamad Fahmi
Md. Sap, Mohd. Nor
author_facet Bahari, Mahadi
Dollah @ Md. Zain, Rozilawati
Bakri, Aryati
Mohamad Adini, Mohamad Fahmi
Md. Sap, Mohd. Nor
author_sort Bahari, Mahadi
title Pengelompokan Data Kaji Cuaca Menggunakan Algoritma K-Means Bagi Peramalan Taburan Hujan
title_short Pengelompokan Data Kaji Cuaca Menggunakan Algoritma K-Means Bagi Peramalan Taburan Hujan
title_full Pengelompokan Data Kaji Cuaca Menggunakan Algoritma K-Means Bagi Peramalan Taburan Hujan
title_fullStr Pengelompokan Data Kaji Cuaca Menggunakan Algoritma K-Means Bagi Peramalan Taburan Hujan
title_full_unstemmed Pengelompokan Data Kaji Cuaca Menggunakan Algoritma K-Means Bagi Peramalan Taburan Hujan
title_sort pengelompokan data kaji cuaca menggunakan algoritma k-means bagi peramalan taburan hujan
publishDate 2005
url http://eprints.utm.my/id/eprint/3245/2/PENGELOMPOKAN_DATA_KAJI_CUACA_MENGGUNAKAN_____K-MEANS_BAGI_PERAMALAN_TABURAN_HUJAN.pdf
http://eprints.utm.my/id/eprint/3245/
_version_ 1643643764399407104
score 13.211869

Similar Items