Komparasi Algoritma Machine Learning dalam Klasifikasi El Niño-Southern Oscillation

Abstract

Letak geografis Indonesia yang berada di daerah khatulistiwa menyebabkan Indonesia beriklim tropis dan mata pencaharian utama masyarakat berada di sektor pertanian. Perubahan iklim merupakan ancaman terbesar dalam produksi pertanian Indonesia sebagai negara agraris. ENSO merupakan indikator yang dapat dijadikan sebagai acuan dalam melihat perubahan iklim. Dengan begitu perlu dilakukan klasifikasi faktor apa saja yang dapat mempengaruhi perubahan iklim. Klasifikasi dilakukan dengan memanfaatkan metode machine learning dengan tiga algoritmanya, yaitu KNN, SVM, dan Naive Bayes. Hasil klasifikasi dengan akurasi tertinggi sebesar 85,23% didapatkan dengan menggunakan algoritma SVM.