Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining dalam Memprediksi Curah Hujan di Jawa Barat

Abstract

Penelitian ini membandingkan tiga algoritma klasifikasi, yaitu Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), dan Artificial Neural Network (ANN) untuk memprediksi curah hujan di Jawa Barat pada tahun 2022. Data iklim yang digunakan diperoleh dari API Google Earth Engine (GEE), mencakup curah hujan, kecepatan angin, suhu, kelembapan, dan lama penyinaran matahari. Evaluasi kinerja dilakukan dengan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, dan kurva ROC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ANN dengan 10 hidden layer memberikan hasil terbaik dengan akurasi 90,28%. Variabel kecepatan angin memiliki pengaruh terbesar terhadap curah hujan. Penelitian ini menyarankan penggunaan algoritma dan rasio data yang berbeda untuk mendapatkan hasil klasifikasi yang lebih optimal.