…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: PREDIKSI EKSOPLANET DI ZONA LAYAK HUNI DALAM SISTEM KEPLANETAN LUAR TATA SURYA MENGGUNAKAN UNSUPERVISED MACHINE LEARNING

PREDIKSI EKSOPLANET DI ZONA LAYAK HUNI DALAM SISTEM KEPLANETAN LUAR TATA SURYA MENGGUNAKAN UNSUPERVISED MACHINE LEARNING
type: Thesis
type: Article
abstract: Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi dan memprediksi eksoplanet yang berpotensi berada pada zona layak huni di luar tata surya dengan menggunakan metode unsupervised machine learning, khususnya teknik clustering K-Means dan Hierarchical Clustering. Data eksoplanet diolah berdasarkan berbagai parameter fisik planet dan karakteristik bintang induknya untuk mengelompokkan planet-planet yang memiliki kesamaan dengan Bumi, khususnya yang berada pada zona layak huni konservatif (CHZ) dan optimis (OHZ). Analisis clustering ini dilakukan untuk menemukan pola-pola yang dapat menunjang penentuan eksoplanet kandidat yang mungkin mendukung kehidupan. Evaluasi hasil clustering menggunakan metrik validasi internal mengindikasikan bahwa Hierarchical Clustering dengan average dan complete linkage memberikan hasil pengelompokan yang lebih optimal dibandingkan K-Means, meskipun kedua metode menunjukkan kemampuan yang baik dalam mengelompokkan eksoplanet. Salah satu hasil menarik dari penelitian ini adalah identifikasi Kepler-1638 b sebagai kandidat eksoplanet yang memiliki kemiripan tinggi dengan Bumi dan berpotensi berada di zona layak huni. Penelitian ini memberikan kontribusi penting bagi bidang astrobiologi dan pencarian kehidupan di luar tata surya dengan pendekatan machine learning, sekaligus menekankan pentingnya kelengkapan data serta penggunaan parameter tambahan untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas prediksi eksoplanet di masa depan. This study aims to identify and predict exoplanets that potentially reside within the habitable zone outside our solar system using unsupervised machine learning methods, specifically clustering techniques such as K-Means and Hierarchical Clustering. Exoplanet data were analyzed based on various physical parameters of the planets and characteristics of their host stars to group planets that share similarities with Earth, particularly those located within the conservative (CHZ) and optimistic (OHZ) habitable zones. The clustering analy…
date: 2025-08-28
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: PREDIKSI EKSOPLANET DI ZONA LAYAK HUNI DALAM SISTEM KEPLANETAN LUAR TATA SURYA MENGGUNAKAN UNSUPERVISED MACHINE LEARNING (Text)
subject: QA Mathematics
subject: QB Astronomy
subject: QC Physics

PREDIKSI EKSOPLANET DI ZONA LAYAK HUNI DALAM SISTEM KEPLANETAN LUAR TATA SURYA MENGGUNAKAN UNSUPERVISED MACHINE LEARNING (Text)
type: Document
has file: S_FIS_2103075_Title.pdf
has part: S_FIS_2103075_Title.pdf

PREDIKSI EKSOPLANET DI ZONA LAYAK HUNI DALAM SISTEM KEPLANETAN LUAR TATA SURYA MENGGUNAKAN UNSUPERVISED MACHINE LEARNING (Text)
type: Document
has file: S_FIS_2103075_Chapter1.pdf
has part: S_FIS_2103075_Chapter1.pdf

PREDIKSI EKSOPLANET DI ZONA LAYAK HUNI DALAM SISTEM KEPLANETAN LUAR TATA SURYA MENGGUNAKAN UNSUPERVISED MACHINE LEARNING (Text)
type: Document

PREDIKSI EKSOPLANET DI ZONA LAYAK HUNI DALAM SISTEM KEPLANETAN LUAR TATA SURYA MENGGUNAKAN UNSUPERVISED MACHINE LEARNING (Text)
type: Document
has file: S_FIS_2103075_Chapter3.pdf
has part: S_FIS_2103075_Chapter3.pdf

PREDIKSI EKSOPLANET DI ZONA LAYAK HUNI DALAM SISTEM KEPLANETAN LUAR TATA SURYA MENGGUNAKAN UNSUPERVISED MACHINE LEARNING (Text)
type: Document

PREDIKSI EKSOPLANET DI ZONA LAYAK HUNI DALAM SISTEM KEPLANETAN LUAR TATA SURYA MENGGUNAKAN UNSUPERVISED MACHINE LEARNING (Text)
type: Document
has file: S_FIS_2103075_Chapter5.pdf
has part: S_FIS_2103075_Chapter5.pdf

PREDIKSI EKSOPLANET DI ZONA LAYAK HUNI DALAM SISTEM KEPLANETAN LUAR TATA SURYA MENGGUNAKAN UNSUPERVISED MACHINE LEARNING (Text)
type: Document

Universitas Pendidikan Indonesia
type: Organization

KODEPRODI45201#Fisika_S1, Universitas Pendidikan Indonesia
type: Organization

- Judhistira Aria Utama
type: Person
given name: -
family name: Judhistira Aria Utama

- Lala Septem Riza
type: Person
given name: -
family name: Lala Septem Riza

- Muhammad Azfa Az-Dzikri
type: Person
given name: -
family name: Muhammad Azfa Az-Dzikri

HTML Summary of #138357 PREDIKSI EKSOPLANET DI ZONA LAYAK HUNI DALAM SISTEM KEPLANETAN LUAR TATA SURYA MENGGUNAKAN UNSUPERVISED MACHINE LEARNING
format: text/html
primary topic: PREDIKSI EKSOPLANET DI ZONA LAYAK HUNI DALAM SISTEM KEPLANETAN LUAR TATA SURYA MENGGUNAKAN UNSUPERVISED MACHINE LEARNING

QA Mathematics
type: Concept

QB Astronomy
type: Concept

QC Physics
type: Concept