## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Penerapan Metode Support Vector Machine Dalam Memprediksi Prediksi Cuaca
Muhammad Naufal Rifqi, Rima Tamara Aldisa *
Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 opalpapah10@gmail.com, 2,* rima.tamara@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: rima.tamara@civitas.unas.ac.id Submitted: 20/02/2024; Accepted: 27/02/2024; Published: 28/02/2024
Abstrak− Cuaca  merupakan  suatu  fenomena  alam  yang  sangat  berdampak  bagi  manusia.  Informasi  tentang  prediksi  cuaca sangat dibutuhkan oleh manusia dan terkhusus di Kota Medan. Informasi ini sangat bermanfaat untuk mengetahui kejadian cuaca disekitar kita.   Data  mining  merupakan suatu proses pengumpulan informasi penting pada data  yang besar, sehingga dapat  membantu  untuk  mengambil  keputusan  dan  bisa  membuat  prediksi  yang  akurat.  Sehingga  peneliti  tertarik  untuk melakukan  penelitian  dalam  memprediksi  cuaca  di  Kota  Medan  dengan  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine (SVM) sebagai solusi dalam memprediksi cuaca di Kota Medan. Penerapan data mining dengan menggunakan metode SVM membantu menghasilkan akurasi yang tepat untuk cuaca berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, metode ini cocok untuk untuk prediksi cuaca karna mampu memberikan penilaian yang jelas dan akurat dengan prediksi cuaca sebesar 54,55%.
Kata Kunci: Cuaca; Prediksi; Data Mining; SVM
Abstract− Weather is a natural that has a big impact on humans. Information about weather predictions is really needed by humans, especially in the city of Medan. This information is very useful for knowing weather events around us. Data mining is  a  process  of  collecting  important  information  from  large  data,  so  that  it  can  help  make  decisions  and  make  accurate predictions.  So  researchers  are  interested  in  conducting  research  in  predicting  the  weather  in  the  city  of  Medan  using  the Support Vector Machine (SVM) method as a solution for predicting the weather in the city of Medan. The application of data mining using the SVM method helps produce precise accuracy for weather based on predetermined criteria. This method is suitable  for  weather  predictions  because  it  is  able  to  provide  clear  and  accurate  assessments  with  weather  predictions  of 54.55%.
Keywords: Weather; Prediction; Data Mining; SVM

## 1. PENDAHULUAN
Prediksi  cuaca  merupakan  hal  yang  sangat  penting  bagi  beberapa  aktivitas.  Dalam  prediksi  cuaca,  terdapat banyak  kondisi  yang  dapat  diamati  misalkan  suhu  udara,  kelembaban  udara,  intensitas  matahari,  angin,  hujan dan  kondisi  udara  lainnya.  Prakiraan  cuaca  dilakukan  untuk  mengetahui  keadaan  cuaca  yang  akan  datang berdasarkan  kondisi  cuaca  terakhir  dan  lampau.  Di  Indonesia  situasi  cuaca    selalu  diumumkan  dalam  jangka waktu  24  jam  melalui  prediksi  cuaca  yang  di  perbaharui  oleh  Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika (BMKG),  Departemen  Perhubungan.  Cuaca  sangat  erat  hubungannya  dengan  aktivitas  manusia,  karena  faktor cuaca dapat memberikan keterbatasan dalam kegiatan yang dilakukan oleh manusia[1], [2][3].
Pemilihan metode yang tepat untuk memprediksi kondisi cuaca ialah kegiatan yang dilakukan oleh para peneliti  atmosfer  atau  cuaca.  Berhubung  banyaknya  permintaan  dari  berbagai  pihak  yang  membutuhkan informasi  tentang  atmosfer  yang  lebih  akurat,  cepat  dan  terperinci.  Bahkan  ada  pihak  yang  menginginkan tersedianya  prakiraan  atau  ramalan  cuaca  dalam  rentang  waktu  yang  cukup  kecil  misalnya  waktu  harian,  jam, dan  bahkan  dalam  waktu  menit.  Jadi  dengan  adanya  kebutuhan  seperti  ini,  mendorong  peneliti  untuk  terus melakukan  penelitian-penelitian  terkait  atmosfer  cuaca  dan  juga  mengembangkan  metode  untuk  menentukan cuaca sehingga  mampu  mendapatkan hasil  yang baik dan akurat[4], [5][6]. Prakiraaan dapat dilakukan dengan berbagai macam cara, salah satunya dengan menggunakan metode data mining. Data mining ialah suatu proses akumulasi  data  penting  yang  berukuran  besar.  Tujuan  dari  data  mining  ialah  memudahkan  pengambilan keputusan  dan  bisa  membuat  prediksi  yang  akurat.  Kelebihan  menggunakan  metode  data  mining  ialah  kajian suatu data yang besar menjadi lebih mudah[7], [8][9]. Ada pula jenis metode yang termasuk dalam data mining yaitu C4.5, Support Vector Machine (SVM), K-Means.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  mengatakan  bahwa  peningkatan  sistem  prediksi  hasil  panen  tananman padi  dengan  metode  SVM  dapat  dikatakan  berhasil  dengan  nilai  akurasi  yang  tinggi.  Terbukti  dengan  hasil prediksi  nilai  MAPE  sebesar  6635,53,  dan  nilai  RMSE  sebesar  1094810,74  [10].  Beberapa  contoh  metode tersebut, metode terbaik yang bisa digunakan adalah Support Vector Machine (SVM). Support Vector Machine (SVM)  ialah  merupakan  sistem  pembelajaran  dengan  menggunakan  ruang  hipotesis  yang  berupa  fungsi-fungsi linear di dalam sebuah fitur yang memiliki dimensi tinggi dan dilatih menggunakan algoritma pembelajaran yang berdasarkan teori optimasi. Metode Support Vector Machine(SVM) merupakan salah satu teknik yang baru bila dibangingkan  dengan  teknik  lain.  Pemilihan  fungsi  kernel  yang  tepat  dan  sesuai  merupakan  hal  yang  sangat penting  dan  diperlukan,  sebab  fungsi  dari  kernel  tersebut  yang  akan  menentukan  feature  space  dimana  fungsi dari klasifier akan dicari[11]–[13].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  mengimplementasikan  metode  SVM  untuk  memprediksi  siswa yang  berpeluang  drop  out,  disimpulkan  bahwa  penerapan  metode  SVM  mampu  memisahkan  siswa  yang

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
berpotensi baik dan siswa  yang berpeluang drop out dengan  mengolah  kalkulasi data dari nilai akhir, perilaku, dan  kehadiran  sehingga  data  tersebut  dapat    digunakan  untuk  memprediksi  siswa  yang  drop  out  [14]. Berdasarkan  penelitian  lainnya  yang  melakukan  prediksi  terhadap  harga  saham  PT.  Telekomunikasi  Indonesia menggunakan  metode  SVM  bahwa  setelah  mengumpulkan  data  dari  2015-2020  sebanyak  1265  dataset,  maka hasil  uji  pada  testing  menggunakan  metode  SVM  akurasi  yang  didapat  sebesar  0,9641  dengan  RMSE  0,0932 sedangkan  pada  metode  KKN  akurasi  yang  diperoleh  0,945.  Sehingga  setelah  dilaksanakan  perbandingan disimpulkan bahwa metode SVM mempunyai tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan metode KKN [15].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  menganalisis  prediksi  mahasiswa  mengundurkan  diri  dari Universitas  XYZ  dengan  metode  SVM,  meyimpulkan  bahwa  metode  SVM  adalah  metode  terbaik  untuk prediksi mahasiswa di Universitas XYZ yang mengundurkan diri. Dengan akurasi prediksi hingga 20% sampai 30% [16]. Penelitian lain yang mengimplementasikan metode SVM untuk memprediksi lulus tepat waktu pada tugas  akhir,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  SVM  bisa  dipergunakan  membantu  untuk  memprediksi kelulusan tugas akhir dengan  tepat  waktu  [17] Berdasarkan permasalahan dan penjelasan  yang telah diuraikan, data  mining  dengan  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  sangat  cocok  digunakan  untuk prediksi cuaca di Kota Medan, karena metode SVM mampu meminimalkan error pada training set dan memiliki persebaran  data  yang  tidak  teratur,  sehingga  hasil  penelitian  ini  diharapkan  bisa  menghasilkan  model  prediksi cuaca kota Medan yang akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Agar  penelitian  dilakukan  tepat  pada  tujuannya,  maka    sangat  diperlukan  metodologi    penelitian,  halini  di karenakan untuk memecahkan suatu masalah yang kompleks dan sistematis. Metodologi penelitian biasanya di gunakan dalam memecahkan masalah pada penelitian berupa langka-langkah yang menjadi pedoman.kerangka kerja sangat dibutuhkan di karenakan sebagai landasan sebelum melakukan penelitian.  Berikut ini GAMBAR 1 kerangka kerja pada penelitian ini:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah  mengidentifikasi  masalah  yang  terjadi  mengenai  prediksi  cuaca dengan menggunakan metode SVM untuk mendapatkan solusi dalam permasalahan tersebut.
2. Studi Literatur
Tahap  studi  literatur  dilakukan  dengan  mengumpulkan  sekelompok  data  atau  informasiyang  berkaitan dengan prediksi dan metode SVM pada buku ataupun jurnal.
3. Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data dilakukan untuk mengumpulkan sampel data yang akan digunakan dalam penelitian dengan cara mengambil data langsung di website BMKG sesuai arahan pihak BMKG.
4. Analisa Masalah
Analisa Masalah  merupakan  langkah-langkah dari proses  suatu penelitian.  Analisa  masalah  yang dilakukan pada tahap ini ialah bagaimana memprediksi cuaca dengan metode SVM.
5. Pengolahan Data
Pengolahan  data  merupakan  rangkaian  proses  atau  cara  mengolah  data  untuk  menghasilkan  informasi  yang berguna sesuai dengan hasil yang diinginkan agar dapat di gunakan.
6. Penerapan Metode
Penerapan  metode  dilakukan  sesuai  dengan  permasalahan  yang  telah  dianalisis.  berdasarkan  hasil  analisis, metode yang diterapkan adalah Support Vector Machine (SVM).

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
7. Pengujian
Pengujian  merupakan  proses  yang  dilakukan  untuk  menilai  apakah  sistem  yang  dirancang  sudah  sesuai dengan  yang  diharapkan.  tahap  pengujian  ini  merupakan  kegiatan  untuk  mengevaluasi  keakuratan  hasil prediksi, kelebihan dan kekurangan dari sistem.
8. Laporan
Tahapan  yang  terakhir  adalah  laporan,  pada  tahap  ini  peneliti  membuat  laporan  mengenai  hasil  penelitian. Laporan  yang  dibuat  didasarkan  pada  proses  penelitian,  sehingga  laporan  tersebut  akan  menyimpulkan apakah sistem yang dirancang layak untuk digunakan.

## 2.2 Data Mining
Data  mining  atau  knowledge  discovery  in  database  berarti  seluruh  proses  penggalian  atau  pengidentifikasian pola,  pengetahuan,  dan  informasi  potensial  dari  kumpulan  data  besar.  Pengetahuan  dan  informasi  yang dihasilkan  dari  data  mining  adalah  legal,  baru,  dan  mudah  dipahami  serta  berguna  [18].  Ada  beberapa  faktor yang mendukung perlunya data mining [19], yaitu: 1. Data sudah mencapai jumlah dan ukuran yang sangat besar
2. Telah dilakukan proses data warehousing
3. Kemampuan komputasi yang semakin terjangkau
4. Persaingan usaha yang semakin ketat

## 2.3 Metode Support Vector Machine (SVM)
Support  vector  machine  (SVM)  adalah  seperangkat  metode  supervised  learning  untuk  klasifikasi,  regresi,  dan deteksi  outlier.    Kelebihan  SVM  adalah  efektif  pada  ruang  berdimensi  tinggi  dan  menggunakan  subset  titik pelatihan dalam fungsi keputusan (support vector). SVM adalah pengklasifikasi terawasi yang sering digunakan untuk  mengekstrak  statistik  corpus  untuk  analisis  sentimen.  SVM  membentuk  hyperplane  atau  satu  set hyperplanes dalam ruang dimensi tak terbatas yang dapat digunakan untuk klasifikasi atau regresi [20][21], [22].
Meskipun pelatihan SVM biasanya lambat, namun metode SVM ini sangat akurat karena kemampuannya menangani model nonlinier yang kompleks. SVM kurang rentan terhadap overfitting daripada metode lain. SVM dapat digunakan untuk prediksi dan klasifikasi. contoh penerapannya adalah deteksi tulisan tangan, pengenalan objek,  identifikasi  suara,  dan  lain-lain  [23][24],  [25].  Kasus  data  dalam    metode  SVM  yang  terpisah  secara linear:
𝑋𝑖 . 𝑊 + 𝑏 ≥ 1 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑌𝑖 = 1 (1)
𝑋𝑖 . 𝑊 + 𝑏 ≤ −1 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑌𝑖 = −1 (2) Keterangan : 𝑋𝑖 = Data ke -i 𝑊
= Niai bobot support vector yang tegak lurus dengan hyperplane 𝑏 = Nilai bias 𝑌𝑖 = K𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒 – 𝑖
Bobot  vector (w) ialah garis vector yang tegak lurus antara titik pusat koordinat dengan garis hyperplane. Bias (b) ialah koordinat garis relatif terhadap titik koordinat. Persamaan (3) adalah persamaan untuk menghitung nilai b, dan persamaan (4) adalah persamaan untuk mencari nilai w.
𝑏 = - ( 𝑤 . 𝑥 + + 𝑤 . 𝑥 − ) (3)
𝑤 = ∑ i y i x i (4)
Keterangan :
𝑏
= Nilai bias 𝑤 . 𝑥 + = Nilai bobot untuk kelas data positif 𝑤 . 𝑥 − = Nilai bobot untuk kelas data negatif 𝑤 =  Bobot vector 𝛼𝑖 =  Nilai bobot data ke-i
𝑦𝑖
=  Kelas data ke-i
𝑥𝑖
=  Data ke-i
H 1 ialah hyperplane pendukung dari kelas +1 yang memiliki fungsi 𝑤𝑥 1  + 𝑏 =  +1.
Margin = |dH 1 -d H 2 | =
(5)
Keterangan : dH1 = Jarak hyperplane pendukung kelas +1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
dH2 = Jarak hyprplane pendukung kelas -1
Dan untuk membuktikan optimal hyperplane kedua kelas menggunakan persamaan berikut :
Minimize J 1 [W] = ||W|| 2 (6)
Dengan yi(xi. w + b) – 1 ≥ 0,i = 1,….,n (7) 𝐷 𝑖𝑗 = 𝑦𝑖 𝑦𝑗 (  ( 𝑥𝑖 , 𝑥𝑗 )  + 𝗁 2) (8)
Keterangan : 𝜎 1 =  Alfa/Lagrange Multiplier, digunakan untuk mencari support vector.
𝛾
=  Konstanta  Gamma,  digunakan  untuk meninjau kecepatan learning. C =  Konstanta C, digunakan untuk membatasi nilai alfa pada saat proses  training. 𝜀 =  Epsilon, digunakan untuk ukuran eror klasifikasi. Kemudian untuk menghitung matrik Hessian ialah sebagai berikut :
𝐷𝑖𝑗 = 𝑦 i 𝑦 j  (( 𝑥𝑖 , 𝑥𝑗 ) + λ 2 ) (9)
Untuk 𝑖 , 𝑗 = 1, … , 𝑛 Keterangan : 𝑥 i = Data ke− 𝑖 𝑥 j = Data ke - 𝑗 𝑦 i = Kelas data ke− 𝑖 𝑦 j = Kelas data ke - 𝑗
𝑛
= Jumlah data
( 𝑥𝑖 , 𝑥𝑗 ) =  Fungsi  kernel  yang  digunakan  Tahap  2  dilakukan  secara  berulang  sampai  didapatkan keadaan iterasi maksimum (itermax) tercapai atau max (| 𝛿𝛼𝑖 |) < 𝜀 ( 𝑒𝑝𝑠𝑖𝑙𝑜𝑛 ).
E i ∑ 𝑎 j D ij (10)
𝛿𝛼𝑖 =  min{max[ 𝛾 (1 − 𝐸𝑖 ), − 𝛼𝑖 ] , 𝐶 – 𝛼𝑖 (11)
𝛼𝑖 = 𝛼𝑖 + 𝛿𝛼𝑖 (12)
Keterangan :
𝛼 j = Alfa ke - 𝑗 𝐷 ij = Matriks Hessian 𝐸 ij = Error rate 𝛾 = Konstanta Gamma C = Konstanta C 𝛿𝛼𝑖 = delta alfa ke-i
Metode SVM memiliki beberapa keuntungan[26], yaitu : generalisasi, curse of dimensionality, feasibility.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  perhitungan  metode  SVM  dalam  prediksi  cuaca  di  Kota  Medan  dapat  dilakukan  dengan mengambil  10  sampel  data  dari  total  keseluruhan  data  untuk  pembuktian  cara  kerja  metode  SVM.  Untuk keseluruhan data akan dihitung menggunakan bahasa pemograman Phyton pada saat implementasi.
Tabel 1. Sampel Data Temperatur rata-rata (Tavg) Kelembapan rata-rata (RH_avg) Curah hujan (RR) Kecepatan angin rata-rata (ff_avg) Keterangan 24.6 96 12.9 2 Hujan 24.8 94 26.5 2 Berawan 26.6 85 6.5 1 Hujan 26.8 88 3.2 1 Hujan 26.1 84 21.1 2 Hujan 27.1 84 0.0 2 Berawan 27.4 80 0.0 1 Berawan 27.0 87 0.0 1 Berawan 27.2 84 1.4 2 Berawan 26.4 84 18.5 2 Berawan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Temperatur rata-rata (Tavg) Kelembapan rata-rata (RH_avg) Curah hujan (RR) Kecepatan angin rata-rata (ff_avg) Keterangan 27.2 84 3.5 1 Berawan 27.0 78 0.0 1 Berawan
Dua  data  terakhir  pada  tabel  1  digunakan  sebagai  data  testing  untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  dari prediksi cuaca. Ada empat atribut yang digunakan dalam perhitungan ini sesuai dengan parameter yang diamati yaitu  Temperatur  rata-rata  (Tavg),  Kelembapan  rata-rata  (RH_avg),  Curah  hujan  (RR),  dan  Kecepatan  angin rata-rata (ff_avg). dan w memiliki 4 fitur (w1, w2, w3, dan w4,). Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut : yi (w1. x1 + w2. x2 + w3. x3 + w4. x4 ≥ + 1
Sehingga didapatkan nilai masing-masing dari variabel yaitu sebagai berikut :
1. (w1. 24,6) (w2. 96) (w3. 12,9) (w4. 2) (b) > 1
2. w1. 24,8) (w2. 94) (w3. 26,5) (w4. 2) (b) > 1
3. (w1. 26,6) (w2. 85) (w3. 6,5) (w4. 1) (b) > 1
4. (w1. 26,8) (w2. 88) (w3. 3,2) (w4. 1) (b) > 1
5. (w1. 26,1) (w2. 84) (w3. 21,1) (w4. 2) (b) > 1
6. (w1. 27.1) (w2. 84) (w3.0.0) (w4. 2) (b) > 1
7. (w1. 27.4) (w2. 80) (w3.0.0) (w4. 1) (b) > 1
8. (w1. 27.0) (w2. 87) (w3.0.0) (w4. 1) (b) > 1
9. (w1. 27.2) (w2. 84) (w3.1,4) (w4. 2) (b) > 1
10. (w1. 26,4) (w2. 84) (w3.18,5) (w4. 2) (b) > 1
Langkah selanjutnya adalah mencari nilai w (bobot) dari masing-masing atribut dengan formulasi yi (w1. x1 + w2. x2 + w3. x3 + w4. x4 ≥ + 1, sehingga  prosesnya sebagai berikut :
Untuk  mendapatkan  nilai  dari  masing-masing  atribut,  dilakukan  perhitungan  linear  dengan  melakukan eliminasi pada masing-masing variabel.
1. Perhitungan eliminasi variabel 1 dan 2 :
24,6w1 + 96w2 + 12,9w3 + 2w4 + b = + 1
24,8w1 + 94w2 + 26,5w3 + 2w4 + b = + 1  _
-0,2 w1+ 2 w2 -13,6 w3 + 2b = 2
2. Perhitungan eliminasi variabel 2 dan 3 :
24,8w1 + 94w2 + 26,5w3 + 2w4 + b = + 1
26,6w1 + 85w2 + 6,5w3 + 1w4 + b = + 1  _
-1,8w1 +9w2 + 20w3 + 1w4 + 2b =2
3. Perhitungan eliminasi variabel 3 dan 4 :
26,6w1 + 85w2 + 6,5w3 + 1w4 + b = + 1
26,8w1 + 88w2 + 3,2w3 + 1w4 + b = + 1  _
-0,2w1 - 3w2 + 3,3w3 + 2b =2
4. Perhitungan eliminasi variabel 4 dan 5 :
26,8w1 + 88w2 + 3,2w3 + 1w4 + b = + 1
26,1w1 + 84w2 + 21,1w3 + 2w4 + b = + 1 _
0,7w1 + 4w2 - 17,9w3  -1w4 + 2b = 2 (14)
5. Perhitungan eliminasi variabel 5 dan 6 :
26,1w1 + 84w2 + 21,1w3 + 2w4 + b = + 1
27,1w1 +  84w2 + 0.0w3 + 2w4 + b = + 1  _
-1w1 + 21,1w3 + 2b =2

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 368-379 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4961
6. Perhitungan eliminasi variabel 6 dan 7
27,1w1 +  84w2 + 0,0w3 + 2w4 + b = + 1
27,4w1 +  80w2 + 0,0w3 + 1w4 + b = + 1  _
0,3w1 + 4w2 + 3w4 + 2b = 2
7. Perhitungan variabel 7 dan 8
27,4w1 +  80w2 + 0,0w3 + 1w4 + b = + 1
27,0w1 + 87w2 + 0,0w3 + 1w4 + b = +1  _
0,4w1 – 7w2 + 2w4 + 2b = 2
8. Perhitungan variabel 8 dan 9
27,0w1 + 87w2 + 0,0w3 + 1w4 + b = +1
27,2w1 + 84w2 + 1,4w3 + 2w4 + b = +1  _
-0,2w1 + 3w2 + 1,4w3 – 1w4 +2b = 2
9. Perhitungan variabel 9 dan 10
27,2w1 + 84w2 + 1,4w3 + 2w4 + b = +1
26,4w1 + 84w2 + 18,5w3 + 2w4 +b = +1  _
0,8w1 – 17,1w3 + 2b = 2
Setelah  nilai  masing-masing  atribut  di  dapatkan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah    mengeliminasi  nilai w1 (dengan cara perkalian silang indeks w1) : 1. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 1 dan 2
-0,2 w1+ 2 w2 -13,6 w3 + 2b = 2
-1,8w1 +9w2 + 20w3 + 1w4 + 2b =2 x
0,36w1 – 3,6w2 + 24,48w3 – 3,6b = -3,6
0,36w1 - 1,8w2 – 4w3 -0,2w4 – 0,4b = -0,4  _
1,8w2 + 28,48w3 – 0,2w4 – 3,2b = -3,2
2. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 2 dan 3
-1,8w1 +9w2 + 20w3 + 1w4 + 2b =2
-0,2w1 - 3w2 + 3,3w3 + 2b =2  x
0,36w1 – 1,8w2 – 4w3 + 0,2w4 – 0,4b = -0,4
0,36w1 + 5,4w2 – 5,94 w3 – 3,6b = -3,6  _
-7,2w2 + 1,94w3 +0,2 w4 + 3,2b = 3,2
3. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 3 dan 4
-0,2w1 - 3w2 + 3,3w3 + 2b =2
0,7w1 + 4w2 - 17,9w3  -1w4 + 2b = 2  x
0,14w1 – 2,1w2 + 2,31w3 + 0,14b = 0,14
0,14w1 – 0,8w2 + 2,58 w3 + 0,2w4 – 0,4b = -0,4  _
-1,3w2 + 1,27w3 + 0,2w4 – 0,26b = -0,26
4. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 4 dan 5
0,7w1 + 4w2 - 17,9w3  -1w4 + 2b = 2
-1w1 + 21,1w3 + 2b =2                              x -0,7w1 – 2w2 + 17,9w3 + 1w4 – 2b = -2 -0,7w1 + 0,77w3 + 1,4b = 1,4     _           _ _

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
-2w2 + 17,13w3 + 1w4 -3,4b = -3,4
5. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 5 dan 6
-1w1 + 21,1w3 + 2b =2
0,3w1 + 4w2 + 3w4 + 2b = 2      x
-0,3w1 + 6,33w3 + 0,6b =0,6
-0,3w1 - 4w2 - 3w4 - 2b = -2      _ -4w2 + 6,33w3 – 3w4 + 2,6 b = 2,6
6. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 6 dan 7
0,3w1 + 4w2 + 3w4 + 2b = 2
0,4w1 – 7w2 + 2w4 + 2b = 2 _ x
0,12w1 + 1,6w2 + 1,2w4 + 0,8b = 0,8
0,12w1 – 2,1w2 + 0,6w4 + 0,6b = 0,6_ _
-0,5w2 + 0,6w4 +0,2b = 0,2
7. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 7 dan 8
0,4w1 – 7w2 + 2w4 + 2b = 2
-0,2w1 + 3w2 + 1,4w3 – 1w4 +2b = 2 x
-0,08w1 + 1,4w2 – 0,4w4 – 0,4b = -0,4
-0,8w1 + 1,2w2 + 0,56w3 – 0,4w4 +0,8b = 0,8 _
0,2w2 – 0,56w3 -1,2b = -1,2
8. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 8 dan 9
-0,2w1 + 3w2 + 1,4w3 – 1w4 +2b = 2
0,8w1 – 17,1w3 + 2b = 2_ x
-0,16w1 + 2,4w2 + 1,12w3 – 0,8w4 + 1,6b = 1,6
-0,16w1 + 3,42w3 - 0,4b = -0,4_ _
-1,02w2 + 1,12w3 - 0,8w4 + 2b = 2
Setelah nilai w1 tereliminasi, maka dilakukan perhitungan eliminasi w2 (dengan cara perkalian silang indeks w2) :
9. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 10 dan 11
1,8w2 + 28,48w3 – 0,2w4 – 3,2b = -3,2
-7,2w2 + 1,94w3 +0,2 w4 + 3,2b = 3,2  x
12,96w2 – 205,056w3 + 1,44w4 + 23,04b = 23,04
12,96w2 – 3,492w3 – 0,36w4 – 5,76b = -5,76  _
-201,56w3 + 1,8w4 + 28,8b = 28,8
10. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 11 dan 12
-7,2w2 + 1,94w3 +0,2 w4 + 3,2b = 3,2
-1,3w2 + 1,27w3 – 0,2w4 – 0,26b = 0,26  x
9,36w2 – 2,522w3 – 0,26w4 – 4,164b =  -4,16
9,36w2 – 9,144w3 + 1,44w4 + 1,872b = 1,872  _
6,62w3 – 1,7w4 – 6,03b = -6,03
11. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 12 dan 13
-1,3w2 + 1,27w3 + 0,2w4 – 0,26b = -0,26

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
-2w2 + 17,13w3 + 1w4 -3,4b = -3,4  x
2,6w2 - 2,54w3 – 0,4w4 – 0,52b = - 0,52
2,6w2 – 22,27w3 - 1,3w4 – 4,42b = -4,42  _
19,73w3 + 0,9w4 + 3,88b = 3,88
12. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 13 dan 14
-2w2 + 17,13w3 + 1w4 -3,4b = -3,4
-4w2 + 6,33w3 – 3w4 + 2,6 b = 2,6 x
8w2 – 68,52w3 - 4w4 + 13,6b = 13,6
8w2 – 12,66w3 + 6w4 – 5,2b = 5,2 _ -55,86w3 – 10w4 + 18,8b = 18,8
13. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 14 dan 15
-4w2 + 6,33w3 – 3w4 + 2,6 b = 2,6
-0,5w2 + 0,6w4 + 0,2b = 0,2 x 2w2 – 3,165w3 + 1,5w4 – 1,3b = -1,3
2w2 – 2,4w4 – 0,8b = 0,8 _
-3,165w3 + 3,9w4 – 0,5b = 0,5
14. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 15 dan 16
-0,5w2 + 0,6w4 + 0,2b = 0,2
0,2w2 – 0,56w3 -1,2b = -1,2 x
-0,1w2 + 0,12w4 + 0,04b = 0,04
-0,1w2 + 0,28w3 +0,6b = 0.6 _
0,28w3 + 0,12w4 – 0,56b = 0,56
15. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 16 dan 17
0,2w2 – 0,56w3 -1,2b = -1,2
-1,02w2 + 1,12w3 - 0,8w4 + 2b = 2 x
-0,204w2 + 0,57w3 + 1,22b + 1,22
-0,204w2 + 0,244w3 – 0,16w4 + 0,4b = 0,4 _
0,326w3 – 0,16w4 + 0,82b = 0,82
Setelah nilai w2 tereliminasi, maka dilakukan eliminasi w3 (dengan cara perkalian silang indeks w3) :
16. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 18 dan 19
-201,56w3 + 1,8w4 + 28,8b = 28,8
6,62w3 – 1,7w4 – 6,03b = -6,03 x -1.334,35w3 +11,92w4 + 190,66b = 28,8
-1.334,35w3 + 342,65w4 + 1.215,407b = 1.215,407 _
-330,73bw4 – 1.024,48b = -1.024,48
17. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 19 dan 20
6,62w3 – 1,7w4 – 6,03b = -6,03
19,73w3 + 0,9w4 + 3,88b = 3,88 x
130,61w3 – 33,54w4 – 118,97b = 118,97
130,61w3 + 5,96w4 + 25,68b = 25,68 _ -39,5w4 – 144,65b = -144,65

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 368-379 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4961
18. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 20 dan 21
19,73w3 + 0,9w4 + 3,88b = 3,88
-55,86w3 – 10w4 + 18,8b = 18,8 x -1.102,18w3 – 50,27w4 – 216,74b = -216,74
-1.102,18w – 197,3w4 + 370,92b = 370,92 _
-147,03w4 – 587,66b = 587,66
19. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 21 dan 22
-55,86w3 – 10w4 + 18,8b = 18,8
-3,165w3 + 3,9w4 – 0,5b = 0,5 x 176,702w3 + 31,65w4 – 59,52b = -59,52
176,702w3 – 217,85w4 + 27,93b = 27,93 _
-186,2w4 – 87,45b = 87,45
20. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 22 dan 23
-3,165w3 + 3,9w4 – 0,5b = 0,5
0,28w3 + 0,12w4 – 0,56b = 0,56 x
-0,886w3 + 1,092w4 – 0,14b = -0,14b
-0,886w3 – 0,379w4 – 1,58b =-1,58b _
1,47w4 + 1,44b = 1,44
21. Perhitungan eliminasi dari hasil nilai variabel 23 dan 24
0,28w3 + 0,12w4 – 0,56b = 0,56
0,326w3 – 0,16w4 + 0,82b = 0,82 x
0,091w3 + 0.0326w4 – 0,182b = -0,182
0,091w3 – 0,045w4 + 0,23b = 0,23 _
0,78w4 – 0,41b = -0,41
Setelah semua bobot di eliminasi, maka langkah selanjut nya mencari nilai setiap atribut w, sebagai berikut: 1. Mencari nilai w4
0,78w4 = -0,41
w4= -0,526
2. Mencari nilai w3 dengan menggunakan nilai variabel 24 dengan subtitusi w4 :
0,326w3 – 0,16w4 = 0,82
0,326w3 – 0,16(-0,526) = 0,82
0,326w3 + 0,084 = 0,82
0,326w3 = 0,82 – 0,084
0,326w3 = 0,736
w3 = 2,3
3. Mencari nilai w2 dengan menggunakan nilai variabel 17 dengan subtitusi w4 = -0,526; W3 = 2,3 : -1,02w2 + 1,12w3 - 0,8w4  = 2
-1,02w2 + 1,12(2,3) - 0,8(-0,526)  = 2
-1,02w2 + 2,58 + 0,4208  = 2
-1,02w2 = 2 – 2,58 - 0,4208
-1,02w2 = -1,08

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
w2 = -0,06
4. Mencari nilai w1 dengan menggunakan nilai variabel 8 dengan subtitusi w4 = -0,526; W3 = 2,3; W2 = -0,06 : -0,2w1 + 3w2 + 1,4w3 – 1w4 = 2
-0,2w1 + 3(-0,06) + 1,4(2,3) – 1(-0,526) = 2
-0,2w1 – 0,18 + 2,8 + 0,526 =2
-0,2w1 = 2 + 0,18 – 2,8 – 0,526
-0,2w1 = - 1,146 w1 = -0,946
Setelah  semua  nilai  setiap  atribut  w  di  dapatkan,  maka  setelah  itu  mencari  nilai  bias  (b)  dengan menggunakan persamaan 10 subtitusi w4 = -0,526; w3 = 2,3; w2 = -0,06; w1 = -0,946 :
26,4w1 + 84w2 + 18,5w3 + 2w4 +b = +1
26,4(-0,946) + 84(-0,06) + 18,5(2,3) + 2(-0,526) +b = +1
-214,174 – 5,04 + 42,55 – 1,052 + b = 1 -177,714 + b = 1 b = -177,714
Setelah semua nilai w dan nilai b didapat, maka rangkuman dari datanya seperti terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Nilai w dan nilai b
Bobot w  Nilai w  Nilai Bobot (b)
w4 -0,526 -177,714 w3 2,3 w2 -0,06 w1 -0,946
Setelah  nilai  w  dan  nilai  b  di  dapatkan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  prediksi    di  data testing yang ada di tabel sampel data.
Kategori 𝑦 { 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑤  𝑧   𝑏 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑤  𝑧   𝑏
Keterangan :
1. 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑤  𝑧   𝑏 digunakan  untuk  syarat  mengetahui  apakah  keterangan  dalam  suatu  data  bernilai benar.
2. 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑤  𝑧   𝑏 digunakan  untuk  syarat  mengetahui  apakah  keterangan  dalam  suatu  data  bernilai salah.
Berikut Uraian untuk mendapatkan hasil akurasi dari data testing :
11-01-2022 = 27,2(-0,946) + 84(-0,06) + 3,5(2,3) + 1(-0,526) – (-177,714)
= -25,731 – 5,04 + 8,05 + 0,526 - (-177,714)
= 155,516 12-01-2022 = 27,0(-0,946) + 78(-0,06) + 0,0(2,3) + 1(-0,526) – (-177,714)
= -25,542 – 4,68 + 0,526 – (-177,714)
= 148,018
Untuk  data  11-01-2022  masuk  di  kategori  yang  pertama  yaitu  di  kelas  positif 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑤  𝑧   𝑏 sehingga data tersebut terprediksi benar (berawan), sedangkan untuk data 12-01-2022 masuk juga di kategori yang  sama  dengan  data  sebelumnya  yaitu  kelas  positif,  dan  datanya  terprediksi  benar.  Jadi,  kedua  data  testing untuk data uji hasil akurasinya 100% sesuai dengan data yang ada.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  dan  pembahasan  sebelumnya,  maka  penulis  mengambil  suatu  kesimpulan terhadap  penerapan  data  mining  dengan  metode  SVM  untuk  prediksi  cuaca  di  Kota  Medan  yaitu  Melalui

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
penerapan  data  mining  untuk  prediksi  cuaca  memberikan  hasil  lengkap  dan  akurat,  dan  dalam  penerapan  data Mining untuk prediksi cuaca di Kota Medan menggunakan tools pengujian berupa RapidMiner dengan data yang telah  ada  sesuai  dengan  data  BMKG  Medan  wilayah  1,  penerapan  Metode  SVM  dengan  rapidMiner mendapatkan hasil akurasi prediksi cuaca sebesar 54,55%.

## REFERENCES
[1]  A.  Zulfiani  and  C.  Fauzi,  “Penerapan  Algorimta  Backpropagation  Untuk  Prakiraan  Cuaca  Harian Dibandingkan  Dengan  Support  Vector  Machine  dan  Logistic  Regression,” J.  Media  Inform.  Budidarma , vol. 7, no. 3, pp. 1229–1237, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6173.
[2]  A. R. I. Pratama, S. A. Latipah, and B. N. Sari, “Optimasi Klasifikasi Curah Hujan Menggunakan Support Vector  Machine  (Svm)  Dan  Recursive  Feature  Elimination  (Rfe),” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan Pembelajaran Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 314–324, 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i2.2675.
[3]  A. Syaputra, B. Muslim, N. S. Prawira, and Edowinsyah, “Implementasi Metode Support Vector Machine Dengan  Algoritma  Genetika  Pada  Prediksi  Konsumsi  Energi  Untuk  Gedung  Beton  Bertulang,” Fakt. Exacta , vol. 16, no. 2, pp. 142–153, 2023, doi: 10.30998/faktorexacta.v16i2.16657.
[4]  I. Muslim Karo Karo et al. , “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Info BMKG di Google Play Menggunakan TF-IDF  dan  Support  Vector  Machine,” J.  Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1423–1430,  2023,  doi: 10.47065/josh.v4i4.3943.
[5]  N. H. Riyantoni, M. F. Bahreisy, I. Hakim, and D. Rolliawati, “Komparasi Support Vector Machine (Svm) Dan  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (Arima)  Pada  Peramalan  Hujan  Di  Daerah  Albury, Australia,” J. Sist. Inf. dan Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 59–68, 2023, doi: 10.47080/simika.v6i1.2412.
[6]  A.  Satria,  R.  Maulida  Badri,  I.  Safitri,  and  H.  Artikel,  “Prediksi  Hasil  Panen  Tanaman  Pangan  Sumatera dengan  Metode  Machine  Learning,” Digit.  Transform.  Technol.  |  e ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  389–398,  2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.47709/digitech.v3i2.2852.
[7]  Nurul  Salsabila  Syam et  al. ,  “Model  Support  Vector  Machine  untuk  Prediksi  pada  Penggunaan  Energi Listrik di Rumah Hemat Energi,” J. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 56–59, 2022, doi: 10.57094/ji.v1i2.360.
[8]  H.  Jayadianti,  T.  A.  Cahyadi,  N.  A.  Amri,  and  M.  F.  Pitayandanu,  “Metode  Komparasi  Artificial  Neural Network  Pada  Prediksi  Curah  Hujan  -  Literature  Review,” J.  Tekno  Insentif ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  48–53, 2020, doi: 10.36787/jti.v14i2.150.
[9]  A.  Arif  and  Nurmaleni,  “KOMPARASI  REGRESI  LINEAR  BERGANDA  DAN  SUPPORT  VECTOR MACHINE UNTUK  PREDIKSI KOPI ROBUSTA PAGAR  ALAM,” J.  Ilm.  Betrik ,  vol.  14,  no.  03,  pp. 713–726, 2023.
[10]  A. S. Budi and P. H. Susilo, “Implementasi Metode Svm Untuk Memprediksi Hasil Panen Tanaman Padi,” Joutica , vol. 6, no. 1, p. 434, 2021, doi: 10.30736/jti.v6i1.583.
[11]  W. Indrasari and H. Suhendar, “ANALISIS MODEL PREDIKSI CUACA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR  MACHINE  ,  GRADIENT  BOOSTING  ,  RANDOM  FOREST  ,  DAN,”  vol.  XII,  pp. 119–128, 2024.
[12]  J.  Yandi,  T.  B.  Kurniawan,  E.  S.  Negara,  and  M.  Akbar,  “Prediksi  Lokasi  Titik  Panas  Kebaran  Hutan menggunakan  Model  Regresion  SVM  (Support  Vector  Machine)  pada  Data  Kebakaran  Hutan  Daops Manggala Agni Oki Provinsi Sumatera Selatan Tahun 2019,” InfoTekJar  J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol.
6, no. 1, pp. 10–15, 2021, [Online]. Available:
https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/4101.
[13]  Zaenuddin and M. R. Wathani, “Prediksi Lama Matahari Bersinar Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Pros. Has. Penelit. Dosen Uniska , vol. 5, no. 3, pp. 248–253, 2019.
[14]  R.  R.  Fiska,  “Penerapan  Teknik  Data  Mining  dengan  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk Memprediksi  Siswa  yang  Berpeluang  Drop  Out  (Studi  Kasus  di  SMKN  1  Sutera),” SATIN  -  Sains  dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 15, 2017, doi: 10.33372/stn.v3i1.200.
[15]  W.  R.  U.  Fadilah,  D.  Agfiannisa,  and  Y.  Azhar,  “Analisis  Prediksi  Harga  Saham  PT.  Telekomunikasi Indonesia  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine,” Fountain  Informatics  J. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  45, 2020, doi: 10.21111/fij.v5i2.4449.
[16]  B. Miftahurrohmah and C. Wulandari, “Analisis Prediksi Mahasiswa Mengundurkan Diri Dari Universitas Xyz Dengan Metode Support Vector Machine,” Netw. Eng. Res. Oper. , vol. 4, no. 3, pp. 173–179, 2019.
[17]  Y. I. Mukti,  “Sistem Prediksi Lulus Tepat Waktu Tugas  Akhir Mahasiswa Menggunakan Support Vector Machine  (Svm),” JUTIM  (Jurnal  Tek.  Inform.  Musirawas) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  110–115,  2020,  doi: 10.32767/jutim.v5i2.1050.
[18]  B. Efori, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[19]  F. Luis and G. Moncayo, “Konsep Data Mining.”
[20]  Budiharto  Widodo, PEMROGRAMAN  PYTHON  UNTUK  ILMU  KOMPUTER  DAN  TEKNIK .  ANDI (Anggota IKAPI), 2018.
[21]  A.  Frenica,  L.  Lindawati,  L.  Lindawati,  S.  Soim,  and  S.  Soim,  “Implementasi  Algoritma  Support  Vector Machine (SVM) untuk Deteksi Banjir,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 8, no. 2, p. 291, 2023, doi:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
10.35314/isi.v8i2.3443.
[22]  N.  Pratiwi  and  Y.  Setyawan,  “Analisis  Akurasi  Dari  Perbedaan  Fungsi  Kernel  Dan  Cost  Pada  Support Vector Machine Studi Kasus Klasifikasi Curah Hujan Di Jakarta,” J. Fundam. Math. Appl. , vol. 4, no. 2, pp. 203–212, 2021, doi: 10.14710/jfma.v4i2.11691.
[23]  R. trias Handayanto and Herlawati, Data Mining dan Machine Learning Menggunakan Matlab dan Python . BANDUNG: informatika bandung, 2020.
[24]  B. D. Pranata, U. Mahdiyah, and P. Kasih, “Pemodelan Gaya Belajar Siswa dengan Menggunakan Support Vector Machine,” Nusant. Eng. , vol. 6, no. 2, pp. 144–150, 2023, doi: 10.29407/noe.v6i2.20884.
[25]  A.  Toha,  P.  Purwono,  and  W.  Gata,  “Model  Prediksi  Kualitas  Udara  dengan  Support  Vector  Machines dengan Optimasi Hyperparameter GridSearch CV,” Bul.  Ilm.  Sarj.  Tek.  Elektro ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  12–21, 2022, doi: 10.12928/biste.v4i1.6079.
[26]  N.  W.  Sri  wahyuni,  “Penerapan  Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine  (Svm)  Untuk  Menentukan Karyawan Putus Kontrak Pada Pt. Tae Hang Indonesia,” J. Inform. SIMANTIK , vol. 4, no. September, pp. 10–15, 2019.