## PERBANDINGAN AKURASI ALGORITMA C4.5 DAN
K-NEAREST

## NEIGHBORS UNTUK KLASIFIKASI CURAH HUJAN BERDASARKAN IKLIM INDONESIA
Muhammad Fauzan Nasrullah* 1) , Rd. Rohmat Saedudin 2) , Faqih Hamami 3)
1. Telkom University, Indonesia
2. Telkom University, Indonesia
3. Telkom University, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: Curah hujan; Iklim Indonesia; Klasifikasi; Algoritma C4.5; K-Nearest Neigh- bor; Data Mining
Keywords: Rainfall; Indonesian Climate; Classification; C4.5 Algorithm; K-Nearest Neighbor
Article history: Received 18 February 2024 Revised 3 March 2024 Accepted 17 March 2024 Available online 1 June 2024
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v9i2.4655
* Corresponding author. Muhammad Fauzan Nasrullah E-mail address: fauzannash@student.telkomuniversity.ac.id
Indonesia memiliki iklim tropis yang dominan, karenanya Indonesia mengalami variasi suhu yang terbatas, namun memiliki variasi curah hu- jan yang beragam. Variabilitas curah hujan juga tidak lepas dengan dam- pak yang diberikannya pada berbagai aspek kehidupan manusia dan ak- tivitas bisnis. Oleh karena itu informasi curah hujan merupakan aspek penting dalam pengambilan keputusan. Namun, tentunya perlu tahapan dan metode untuk melakukan proses Analisa. Maka dari itu penelitian ini bertujuan untuk mencari metode terbaik antara C4.5 dan K-Nearest Neighbors  yang termasuk algoritma pada data mining untuk mengklasifikasi data curah hujan. Kedua algoritma digunakan untuk membangun model klasifikasi berdasarkan atribut-atribut yang relevan. Kemudian, model-model tersebut diuji dan dievaluasi menggunakan berbagai metrik seperti Akurasi, Precision, Recall dan F1-Score. Dalam penelitian ini juga menerapkan Tuning Hyperparameter dengan metode RandomizeSearchCV untuk mendapatkan parameter terbaik yang dapat menghasilkan nilai akurasi yang maksimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua algoritma memiliki kinerja yang baik dalam klasifikasi curah hujan. Jika berdasarkan nilai akurasi yang didapat dengan parameter  default  dari kedua algoritma, C4.5 memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi sebesar 81.42%, sementara K-Nearest Neighbors hanya sebesar 78.10%. Namun setelah menggunakan parameter terbaik hasil dari penerapan Tuning Hyperparameter RandomizedSearchCV, perubahan nilai akurasi yang cukup signifikan terjadi pada K-Nearest Neighbors yang didapati sebesar 83.37%, sementara C4.5 bertambah menjadi 82.56%

## ABSTRACT
Indonesia has a dominant tropical climate, which is why it experiences limited temperature variations but diverse rainfall patterns. The variabil- ity of rainfall is closely intertwined with the impacts it exerts on various aspects of human life and business activities. Therefore, rainfall infor- mation constitutes a crucial aspect in decision-making. However, of course, there is a need for stages and methods to conduct the analysis process. Hence, this study aims to determine the superior method between C4.5 and K-Nearest Neighbors, both of which are algorithms in data min- ing, for classifying rainfall data. Both algorithms are employed to con- struct classification models based on relevant attributes. Subsequently, these models are tested and evaluated using various metrics such as Ac- curacy, Precision, Recall, and F1-Score. In this study, Hyperparameter Tuning is also applied using the RandomizedSearchCV method to obtain optimal parameters that can yield maximum accuracy. The research find- ings indicate that both algorithms perform well in rainfall classification. When considering the accuracy values obtained with the default param- eters of both algorithms, C4.5 exhibits a higher accuracy rate of 81.42%, whereas K-Nearest Neighbors only achieves 78.10%. However, after uti- lizing the best parameters resulting from the implementation of Hyperpa- rameter Tuning with RandomizedSearchCV, a significant accuracy im- provement is observed in K-Nearest Neighbors, which reaches 83.37%. Meanwhile, C4.5's accuracy increases to 82.56%.

## I. P ENDAHULUAN
EBUAH bentuk ketidakseimbangan ekosistem yang terjadi di bumi, atau yang lebih kita kenal dengan pema- nasan global ( global warming ) terjadi akibat proses peningkatan suhu rata-rata atmosfer, laut, dan daratan di bumi. Selain berdampak langsung terhadap kenaikan suhu permukaan, pemanasan global juga menyebab- kan terjadinya perubahan iklim, yang berdampak pada kehidupan manusia. Iklim dapat diartikan sebagai suatu kondisi cuaca pada suatu daerah dalam kurun waktu yang lebih lama [1].
Informasi iklim/cuaca merupakan sebuah informasi penting yang tak dapat dipisahkan dari kegiatan manusia terlebih pada sektor pembangunan seperti sektor pertanian, perkebunan, kehutanan, transportasi, pengairan, ling- kungan hidup, pertambangan dan energi mitigasi bencana dan lain-lain [2]. Seperti permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini yaitu curah hujan yang memiliki berbagai dampak signifikan terhadap variabilitas iklim. Menurut Sipayung [3], karakteristik iklim suatu daerah juga dapat dilihat dari variasi cuaca hujannya. Variabilitas curah hujan juga tidak lepas dengan dampak yang diberikan seperti menyebabkan beberapa bencana alam seperti banjir dan kekeringan. Hal ini membuat masyarakat sekitar merasakan dampak yang begitu signifikan dari variabilitas curah hujan.
Pada bulan Juli 2022 curah hujan rendah di Kabupaten Lombok Barat mengakibatkan beberapa wilayah terdampak kekeringan. Selanjutnya berdasarkan hasil Rekap Data Kejadian Bencana Pusat Pengendalian Operasi Penanggulangan Bencana (Pusdalops PB) terdapat 10 kejadian banjir dikarenakan curah hujan tinggi di Kabupaten Probolinggo dihitung sejak bulan Maret 2020 lalu (BPBD, 2022). Hal seperti itu tentunya dapat menghambat aktivitas manusia di berbagai sektor, salah satu sektor yang sangat dipengaruhi variabilitas curah hujan yaitu sektor pertanian, karena hal itu menyebabkan dinamika pergeseran musim hujan dan kemarau yang membuat peningkatan terjadinya resiko gagal panen [4].
Berdasarkan peristiwa-peristiwa yang sudah terjadi, informasi iklim/cuaca kini menjadi suatu aspek penting dalam sistem informasi [5]. Hal tersebut disebabkan karena berdampak pada berbagai aspek kehidupan manusia dan aktivitas bisnis, seperti pada perusahaan pertanian yang mendapatkaan manfaat dalam memprediksi curah hujan yang akurat untuk mengatur jadwal tanam, pemeliharaan tanaman, dan kegiatan pertanian lainnya secara efisien [6]. Selain itu perusahaan di bidang energi terbarukan juga mendapatkan manfaat dari informasi curah hujan dalam mengoptimalkan produksi energi dan memprediksi potensi ketersediaan sumber energi  [7]. Dan masih banyak perusahaan lainnya pada macam-macam bidang yang dapat terbantu dengan informasi iklim/cuaca untuk pengambilan keputusan yang lebih tepat dan efisien [8]. Oleh karena itu informasi iklim/cuaca mempunyai nilai yang sangat strategis dalam pengambilan keputusan [9]. Namun, tentunya perlu berbagai tahap dan metode untuk melakukan proses analisa terhadap iklim suatu wilayah, salah satunya ialah proses data mining .
Data mining merupakan serangkaian proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang basis data yang besar [10]. Data mining juga dapat diartikan sebagai penggalian informasi baru dari sejumlah besar data untuk membantu dalam pengambilan keputusan. Di dalamnya pun terdapat banyak teknik seperti Algoritma C4.5, K-Nearest Neighbors dan sebagainya. Istilah data mining kini mulai populer seiring perkembangan zaman yang serba digital saat ini. Namun, terdapat beberapa tantangan dalam implementasi data mining di masa kini. Seperti struktur data yang cenderung heterogen yang berasal dari berbagai sumber, karenanya diperlukan pemrosesan awal dan penggabungan data terlebih dahulu [11]. Lalu perkembangan metode juga menyebabkan banyak lahirnya algoritma yang rumit dan memerlukan banyak parameter untuk mencapai hasil yang optimal. Terlepas dari hal itu, tentu data mining akan semakin dibutuhkan pada zaman ini dan zaman yang akan dating [12], maka dari itu peneliti ingin membuktikan bahwa implementasi data mining dapat memberikan solusi yang baik untuk klasifikasi curah hujan berdasarkan iklim di Indonesia. Namun, banyaknya jenis algoritma dalam data mining tentunya memiliki nilai positif dan negatifnya masing-masing bagi setiap algoritma[13]. Oleh karena itu dalam penelitian ini bertujuan untuk mencari algoritma dengan hasil akurasi terbaik dalam mengklasifikasi curah hujan  dari dua algoritma klasifikasi, yaitu K-Nearest Neighbors dan C4.5.
Penelitian dengan topik serupa juga sudah dilakukan seperti pada penelitian [14] yang berjudul Perbandingan Metode Data Mining untuk Prediksi Curah Hujan dengan Algoritma C4.5, Naïve Bayes, dan KNN, mendappatkan hasil dari ketiga algoritma yang diuji, didapatkan bahwa algoritma C4.5 mendapatkan hasil akurasi terbaik sebesar 88.03%. Selanjutnya pada penelitian [15] yang berjudul Analisis Teknik Data Mining Algoritma C4.5 dan K- Nearest Neighbors untuk Mendiagnosa Penyakit Diabetes Melitus, juga membandingkan hasil akurasi dari dua algoritma klasifikasi tersebut sehingga mendapatkan hasil bahwa algoritma KNN memiliki hasil akurasi yang lebih tinggi sebesar 79.14% daripada algoritma C4.5 dengan hasil akurasi sebesar 76.10%. Dari beberapa penelitian
S
terdahulu yang sudah dilakukan dapat dikatakan kedua algoritma sudah cukup baik dalam mengklasifikasi sebuah data, namun dengan perbedaan dataset, teknik dan tools yang dilakukan mungkin dapat membuat salah satu dari kedua algoritma tersebut terkadang lebih unggul dan tidak unggul.
Oleh karenanya dalam penelitian ini menggunakan K-Fold Cross Validation dalam memvalidasi dari kedua model untuk melihat konsistensi dari kedua model tersebut. Selain itu penulis juga menggunakan Tuning Hyperparameter dengan pendekatan RandomizedsearchCV untuk meningkatkan kinerja  kedua model agar menemukan parameter yang paling tepat sesuai dengan dataset yang digunakan. Sehingga pada akhirnya penulis dapat membandingkan kinerja algoritma C4.5 dan K-Nearest Neighbors dalam mengklasifikasi curah hujan berdasarkan iklim Indonesia.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Curah Hujan
Curah hujan dapat diartikan sebagai banyak atau ketinggian air hujan yang terkumpul pada tempat yang datar, tidak menguap, tidak meresap, dan tidak mengalir dalam jangka waktu tertentu. Satuan yang selalu digunakan dalam mengukur curah hujan ialah satuan milimeter atau inchi, namun untuk di Indonesia sendiri satuan curah hujan yang digunakan ialah dalam satuan milimeter (mm). Pada umumnya jika curah hujan sebanyak satu milime- ter, maka pada suatu tempat yang datar seluas satu meter persegi, air akan tertampung dengan ketinggian satu milimeter atau setara dengan satu liter [16]. Menurut BMKG terdapat lima kriteria curah hujan sebagai berikut :
TABEL I K ATEGORI C URAH H UJAN Status Rentang Curah Hujan Berawan 0 mm/hari Sangat Ringan < 5 mm/hari Ringan 5 – 20 mm/hari Sedang 21-50 mm/hari Lebat 51-100 mm/hari B. Data Mining
Data Mining atau penggalian data dalam bahasa Indonesia dapat diartikan sebagai suatu proses dimana kecer- dasan buatan, matematika, teknik statistik dan machine learning digunakan untuk mengekstrasi dan mengidentifi- kasi sebuah informasi yang memiliki sebuah value dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar [17].
Data mining juga sering disebut sebagai knowledge discovery in database ( KDD ), merupakan kegiatan yang meli- puti pengumpulan, pemakaian data, historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar [18]. Sederhananya data mining dapat didefinisikan sebagai proses untuk mendapatkan informasi yang memiliki value dari gudang basis data yang besar (Tan et al., 2006).

## C. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 adalah algoritma yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan ( Decision Tree ). Pohon keputusan sendiri merupakan sebuah metode klasifikasi dan prediksi yang kerap dikenal dan digunakan oleh ban- yak orang. Pohon keputusan berguna untuk mengeksplor data dan menemukan hubungan yang tersembunyi dari variabel atau atribut yang digunakan. Algoritma C4.5 juga merupakan pengembangan dari algoritma ID3 yang dikembangkan oleh J.Ross Quinlan, algoritma ini juga merupakan algoritma untuk membangun sebuah pohon keputusan [20]

## D. Algoritma K-Nearest Neighbors
K-Nearest Neighbors atau yang disingkat KNN merupakan salah satu algoritma yang bertujuan untuk mengklas- ifikasikan objek baru berdasarkan data pembelajaran ( neighbors ) yang jaraknya paling dekat dengak objek tersebut.
Dekat atau jauhnya neighbors dapat dihitung berdasarkan jarak euclidean [21]. KNN juga memiliki kelebihan sep- erti tangguh dan efektif terhadap data pembelajaran yang memiliki banyak noise dan ukuran yang besar.
E. Confusion Matrix
Confusion matrix adalah sebuah alat yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi dalam tugas data mining atau machine learning . Ini digunakan untuk menggambarkan perbandingan antara hasil klasifikasi
model dengan kelas sebenarnya dari data yang diuji . Confusion matrix terdiri dari empat sel atau nilai, yaitu True Positive (TP), False Positive (FP), True Negative (TN), dan False Negative (FN), matrks ini yangdigunakan untuk menghitung berbagai metrik evaluasi kenerja model, seperti akurasi, precision, recall, dan F1-score [22].

## F. K-Fold Cross Validation
K-fold cross-validation adalah metode statistik yang digunakan untuk mengevaluasi performa model atau algo- ritma yang telah dibuat. Pada tahap pelatihan, dataset akan dibagi menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data validasi. Model akan dilatih menggunakan data latih dan dievaluasi menggunakan data validasi sebanyak k-fold kali [23].

## G. SMOTE
SMOTE atau singkatan dari Synthetic Minority Oversampling Technique adalah sebuah teknik untuk mengatasi ketidakseimbangan jumlah sampel pada kelas minoritas dengan cara menciptakan sampel sintetis. Teknik ini akan menambahkan sampel sintetis hingga jumlah sampel pada kelas minoritas menjadi seimbang dengan jumlah sampel pada kelas mayoritas [24].
H. Hyperparameter
Hyperparameter adalah parameter yang tidak dihitung oleh model itu sendiri selama proses pembelajaran ( train- ing ), tetapi harus ditentukan oleh pengguna sebelum model dilatih. Dalam machine learning dan deep learning , algoritma memiliki hyperparameter yang mempengaruhi cara model belajar dan beroperasi. Pengaturan hyperpa- rameter yang tepat sangat penting dalam mencapai kinerja model yang optimal. Proses penentuan hyperparameter yang baik dapat melibatkan eksperimen dan validasi silang ( cross-validation) untuk menemukan kombinasi hy- perparameter yang menghasilkan hasil terbaik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya [25].

## I. Sistematika Penyelesaian Masalah
Dalam sistematika penyelesaian masalah dilakukan melalui tiga tahapan yaitu identifikasi masalah, analisa kebu- tuhan dan perancangan, dan tahapan implementasi dan hasil. Selengkapnya dijelaskan melalui gambar dari sistematika penyelesaian masalah pada gambar 1.
Gambar. 1. Sistematika penyelesaian masalah
J. Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, peneliti melakukan perbandingan tingkat akurasi pada dua algoritma klasifikasi, yaitu K- Nearest Neighbors dan C4.5. Menggunakan data iklim Indonesia yang telah didapat melalui situs penyedia data yaitu Kaggle dengan alamat https://www.kaggle.com/datasets/greegtitan/indonesia-climate/.   Data yang digunakan ialah data dengan periode waktu 5 tahun terakhir yakni dari tahun 2016 hingga 2020.
TABEL II D ATASET C LIMATE D ATA D AILY IDN date Tn Tx Tavg RH_avg RR ss ff_x ddd_x ff_avg ddd_car station_id 01-01-2016 24.8 30.8 27.6 81.0 0.0 7.0 9.0 110.0 7.0 E 96001 01-02-2016 24.0 30.0 26.2 88.0 0.0 6.0 8.0 110.0 6.0 E 96001 01-03-2016 24.0 31.4 27.2 87.0 6.5 4.5 6.0 110.0 4.0 E 96001 01-04-2016 24.0 31.0 27.6 86.0 1.4 7.5 8.0 100.0 5.0 E 96001 01-05-2016 24.4 31.4 28.0 84.0 NaN 10.0 5.0 70.0 3.0 E 96001

## K. Identifikasi Data
Pada tahap ini peneliti melakukan pemahaman dan analisis data yang sudah berhasil diperoleh tentang jenis data, format data, dan struktur data itu tersebut. Ini juga melibatkan seleksi data dengan memilih atribut yang relevan atau diperlukan untuk proses selanjutnya. Pada tahap ini, atribut yang tidak relevan atau tidak memiliki dampak signifikan pada tujuan klasifikasi dapat dihapus dari data. Atribut yang akan digunakan untuk proses pengolahan data selanjutnya yaitu Tavg, RH_avg, RR, ss dan ddd_x, atribut tersebut dipilih berdasarkan faktor yang dapat memengaruhi curah hujan. Setelah melakukan proses seleksi data, selanjutnya peneliti menentukan variabel yang akan digunakan untuk penelitian. Terdapat  dua jenis variabel dalam penelitian ini yaitu variabel dependen dan variabel independen. Pembagian kedua variabel dapat dilihat pada table 3.

## TABEL III V ARIABEL P ENELITIAN
Variabel Nama Variabel Definisi
Variabel Independen
(X) Tavg Rata-rata temperatur (°C)
RH_avg Rata-rata kelembaban (%)
ss Durasi sinar matahari  ( hour ) ddd_x Arah angin dengan kecepatan maksimum (º) ff_avg Kecepatan angin rata-rata (m/s) Variabel Dependen (Y) RR Curah hujan (mm) Dengan kategori 1 = Hujan Ringan 2 = Hujan Sedang
3 = Hujan Lebat
4 = Hujan Sangat lebat

## L. Data Preprocessing
Pada tahap ini peneliti melakukan proses persiapan data sebelum diproses lebih lanjut. Tujuan dari tahap ini ialah untuk mengubah data mentah ( raw data ) menjadi data yang lebih siap digunakan atau dapat diolah sistem komputer. Dalam tahapan Data Preprocessing , tahapan dimulai dari data cleansing dengan menghilangkan atau menghapus data yang tidak lengkap, tidak akurat, atau duplikat dari data yang digunakan. Apabila memang terdapat data yang tidak lengkap atau bernilai null , maka akan dilakukan pencarian mean dan atau median dari setiap kolom untuk dimasukkan kedalam data yang bernilai null . Dapat dilihat bahwa masih terdapat nilai null (NaN) di dalam dataset, jika dihitung dari setiap kolomnya menghasilkan jumlah nilai null seperti pada di tabel 4.

## TABEL IV J UMLAH N ILAI N ULL S ETIAP V ARIABEL
Nama Variabel Jumlah Nilai Null Tavg 29355 RH_avg 30286 RR 76390 ss 21390 ddd_x 2215 ff_avg 1468
Setelah melakukan perhitungan jumlah nilai null, selanjutnya peneliti melakukan imputasi missing value untuk mengatasi data yang tidak memiliki nilai ( null ). Pada penelitian ini imputasi missing value dilakukan dengan menggantikan atau mengisi nilai yang hilang ( null ) dengan rata-rata ( mean ) dan median dari setiap variabel yang sama. Hasil dari proses tersebut dapat dilihat pada tabel 5 dan 6.
TABEL V
D ATASET S EBELUM D ATA C LEANSING Tavg RH_avg RR ss ddd_x ff_avg 27.6 81.0 0.0 7.0 110.0 7.0 28.0 84.0 NaN 10.0 70.0 3.0 27.2 87.0 6.5 4.5 110.0 4.0 28.1 78.0 NaN 3.0 260.0 2.0 28.4 81.0 NaN 6.5 260.0 2.0 TABEL VI D ATASET S ETELAH D ATA C LEANSING Tavg RH_avg RR ss ddd_x ff_avg 27.6 81.0 0.0 7.0 110.0 7.0 28.0 84.0 1.6 10.0 70.0 3.0 27.2 87.0 6.5 4.5 110.0 4.0 28.1 78.0 1.6 3.0 260.0 2.0 28.4 81.0 1.6 6.5 260.0 2.0
Tahapan berikutnya yaitu data labeling , bertujuan untuk memberikan label pada dataset yang digunakan dengan kriteria tertentu. Label diberikan pada atribut RR atau curah hujan yang dikategorikan berdasarkan probabilitas curah hujan oleh BMKG. Data tersebut dapat dilihat pada tabel 7. Setelah dilakukan proses data labelling pada dataset berdasarkan kriteria tertentu, tampilan data yang sudah diberi label akan seperti pada tabel 8.
TABEL VII K ATEGORI L ABEL C URAH H UJAN Rentang Curah Hujan Label Kategori Curah Hujan 0.5 – 20 mm/hari 1 Ringan 21 – 50 mm/hari 2 Sedang 51 – 100 mm/hari 3 Lebat >100 mm/hari 4 Sangat Lebat
TABEL VIII
D ATASET SETELAH DATA LABELLING
Tavg RH_avg RR ss ddd_x ff_avg label 27.6 81.0 0.0 7.0 110.0 7.0 1.0 28.0 84.0 1.6 10.0 70.0 3.0 1.0 27.2 87.0 6.5 4.5 110.0 4.0 1.0 28.1 78.0 1.6 3.0 260.0 2.0 1.0 28.4 81.0 1.6 6.5 260.0 2.0 1.0
Pada tahap selanjutnya penulis melakukan pemeriksaan apakah data jumlah data sampel yang digunakan seim- bang atau tidak. Hasil pemeriksaan mendapati bahwa jumlah data setiap kelasnya tidak seimbang. Oleh karenanya penulis melakukan data oversampling yaitu teknik dalam pemrosesan data yang digunakan untuk mengatasi ma- salah ketidakseimbangan kelas dalam dataset. Dalam penelitian ini penulis menggunakan pendekatan SMOTE untuk melakukan data oversampling.
Gambar. 2. Grafik Jumlah Data Sebelum dan Sesudah Oversampling

## M. Pemodelan dan Evaluasi
Setelah proses data preprocessing selesai dapat diartikan bahwa data sudah siap diolah untuk pemodelan data. Pada penelitian ini penulis menggunakan algoritma C4.5 dan K-Nearest Neighbors . Tools yang digunakan yaitu
Google Colab dengan bahasa pemrograman python . Setelah berhasil membuat model tahapan selanjutnya yaitu melakukan tahap evaluasi untuk menguji kinerja dari masing-masing algoritma. Tahap evaluasi dilakukan dengan metode Confusion Matrix , Precision , Recall dan F1-Score .

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Implementasi Algoritma C4.5
Dalam melakukan implementasi algoritma C4.5 pada penelitian ini, penulis menggunakan fungsi DecisionTreeClassifier yang merupakan bagian dari modul tree dalam library scikit-learn yang digunakan untuk membangun model klasifikasi berbasis pohon keputusan. Pengujian awal algoritma C4.5 dengan menggunakan rasio perbandingan data splitting 80:20 mendapatkan hasil akurasi sebesar 81.42%.
Metode validasi hasil pengujian yang digunakan dalam penelitian kali ini yaitu K-Fold Cross Validation . Pengujian K-Fold Cross Validation pada algoritma C4.5 menggunakan nilai k sebanyak 10  fold dan rasio perbandingan 80:20. Hasil validasi dapat dilihat pada tabel 9 dan gambar 3 berikut.
TABEL XI K- FOLD C ROSS V ALIDATION A LGORITMA C4.5 Fold ke- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Akurasi 0.829 0.822 0.820 0.825 0.823 0.820 0.822 0.822 0.825 0.822
Akurasi rata-rata
82.36%
Gambar. 3. K-fold Cross Validation C4.5
Setelah melakukan pengujian, didapatkan hasil akurasi K-Fold Cross Validation pada algoritma C4.5 dengan akurasi rata-rata sebesar 82.36 %. Dapat dilihat juga bahwa tren tergolong stabil, dalam artian performa model yang diukur dengan metode K-Fold Cross Validation menunjukkan sedikit variasi antara setiap iterasi validasi. Dengan stabilitas yang baik, kemungkinan besar model tersebut juga tidak mengalami overfitting (terlalu sesuai dengan data pelatihan) atau underfitting (tidak cukup memahami pola dalam data). Pada tahap selanjutnya penulis melakukan proses Tuning Hyperparamater untuk meningkatkan kinerja dan generalisasi model dengan menemukan kombinasi hyperparameter yang optimal, dengan harapan dapat
menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi dari pengujian awal. Pada penelitian kali ini metode tuning hyperpa- rameter yang digunakan adalah Randomizedsearch Cross Validation . Hasil tuning hyperparameter dan akurasi algoritma C4.5 setelah menggunakan hasil tuning hyperparameter dapat dilihat pada tabel 10.
TABEL X H ASIL T UNING H YPERPARAMETER A LGORITMA C4.5 No. Hyperparameter Nilai 1. min_samples_split 3 2. criterion entropy 3. max_depth 256 4. min_samples_leaf 1 Akurasi 82.68%
Dapat dilihat pada tabel 10 bahwa dari hasil pengujian dengan menerapkan tuning hyperparameter dengan metode Randomizedsearch Cross Validation pada algoritma C4.5 menghasilkan peningkatan nilai akurasi sebesar 82.68%. Selanjutnya penulis melakukan proses evaluasi performa algoritma C4.5 dengan menggunakan metode Confusion Matrix, Precission, Recall dan F1-Score. Tahapan didahului dengan melakukan evaluasi dengan Con- fusion Matrix. Hasil Confusion Matrix dari algoritma C4.5 dapat dilihat pada tabel 11.
TABEL XI C ONFUSION M ATRIX A LGORITMA C4.5 Pred 1 Pred 2 Pred 3 Pred 4 Actual 1 28230 4870 1350 196 Actual 2 4758 24290 3849 983 Actual 3 1557 3802 27959 936 Actual 4 246 736 723 32206
Setelah mendapatkan hasil dari Confusion Matrix , selanjutnya penbulis akan melakukan perhitungan terhadap nilai Recall, Precision, dan F1-Score dari algoritma C4.5. Karena tipe kelas dalam penelitian ini bertipe multiclass , oleh karenanya perhitungan dilakukan untuk setiap kelas secara individu. Hal ini membantu dalam mengevaluasi sejauh mana model dapat mengklasifikasi data pada setiap kelas secara akurat, mengidentifikasi kelas yang mungkin memiliki masalah klasifikasi, dan membandingkan performa model antara kelas-kelas yang berbeda. Hasil perhitungan dengan rata-rata setiap kelas dapat dilihat pada tabel 12.

## TABEL XII
H ASIL E VALUASI A LGORITMA C4.5 Metrik Nilai Precision 82% Recall 82.25% F1-Score 82.25%

## B. Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbors
Pada tahap sebelumnya penulis sudah berhasil melakukan implementasi terhadap algoritma C4.5, tahapan selanjutnya penulis akan melakukan tahapan yang serupa terhadap algoritma K-Nearest Neighbors . Pengujian awal algoritma K-Nearest Neighbors dengan menggunakan rasio perbandingan data splitting 80:20 mendapatkan hasil akurasi sebesar 78.10%.
Tahap validasi juga dilakukan dengan K-Fold Cross Validation . Pengujian K-Fold Cross Validation pada algoritma K-Nearest Neighbors menggunakan nilai k sebanyak 10 fold dan rasio perbandingan 80:20. Hasil K- fold Cross Validation  pada algoritma C4.5 dapat dilihat pada tabel 13 dan gambar 4 berikut.

## TABEL XIII K- FOLD C ROSS V ALIDATION A LGORITMA
KNN Fold ke- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Akurasi 0.836 0.833 0.835 0.835 0.833 0.832 0.831 0.832 0.832 0.834 Akurasi rata-rata 83.37%
Gambar. 4. K-fold Cross Validation Algoritma KNN
Setelah melakukan pengujian, didapatkan hasil akurasi K-Fold Cross Validation pada algoritma K-Nearest Neighbors dengan akurasi rata-rata sebesar 83.37 %. Hasil visualisasi dari K-Fold Cross Validation pada algo- ritma K-Nearest Neighbors juga menunjukkan tren yang cukup stabil. Ini berarti performa model yang diukur dengan metode K-Fold Cross Validation menunjukkan sedikit variasi antara setiap iterasi validasi.
TABEL XVI H ASIL T UNING H YPERPARAMETER A LGORITMA KNN No. Hyperparameter Nilai 1. weights uniform 2. n_neighbors 1 3. metric minkowski 4. leaf_size 41 Akurasi 83.94%
Selanjutnya penulis juga melakukan hal yang sama dengan melakukan tuning hyperparameter pada algoritma K-Nearest Neighbors , dan mendapatkan hasil parameter serta hasil akurasi seperti pada tabel 14 diatas. Setelah melakukan pengujian dengan menerapkan tuning hyperparameter metode Randomizedsearch Cross Validation pada algoritma K-Nearest Neighbors terhadap rasio perbandingan 80:20, terbukti bahwa nilai akurasi mengalami peningkatan yang cukup signifikasi dari nilai akurasi pada pengujian awal sebelumnya. Peningkatan akurasi menghasilkan nilai sebesar 83.94%.
Selanjutnya penulis juga melakukan proses evaluasi performa algoritma K-Nearest Neighbors dengan menggunakan metode Confusion Matrix, Precission, Recall dan F1-Score. Tahapan didahului dengan melakukan evaluasi dengan Confusion Matrix. Hasil Confusion Matrix dari algoritma K-Nearest Neighbors dapat dilihat pada tabel 15.
TABEL XV C ONFUSION M ATRIX A LGORITMA KNN Pred 1 Pred 2 Pred 3 Pred 4 Actual 1 23560 6741 3046 896 Actual 2 3662 27051 2367 800 Actual 3 1369 1783 30511 591 Actual 4 176 281 175 33279
Setelah mendapatkan hasil dari Confusion Matrix , selanjutnya penulis akan melakukan perhitungan terhadap nilai Recall, Precision , dan F1-Score dari algoritma K-Nearest Neighbors . Karena tipe kelas dalam penelitian ini bertipe multiclass, oleh karenanya perhitungan dilakukan untuk setiap kelas secara individu. Hal ini membantu dalam mengevaluasi sejauh mana model dapat mengklasifikasi data pada setiap kelas secara akurat, mengidentifikasi kelas yang mungkin memiliki masalah klasifikasi, dan membandingkan performa model antara kelas-kelas yang berbeda. Hasil perhitungan dengan rata-rata setiap kelas dapat dilihat pada tabel 16.
TABEL XIV H ASIL E VALUASI A LGORITMA KNN Metrik Nilai Precision 83.50% Recall 83.40% F1-Score 83%

## C. Evaluasi Perbandingan Algoritma
Tabel 17 menampilkan hasil perbandingan dari kedua algoritma yaitu algoritma C4.5 dan K-Nearest Neighbors. Pertama dilakukan perbandingan pada nilai akurasi awal, pada perbandingan ini algoritma C4.5 lebih unggul dengan nilai akurasi 81.42% dibanding dengan nilai akurasi yang diperoleh algoritma K-Nearest Neighbors sebesar 78.10%. Setelah itu perbandingan kedua dilakukan pada nilai K-Fold Cross Validation dari kedua algoritma, pada perbandingan ini algoritma K-Nearest Neighbors unggul dengan nilai 83.37% dan 82.56% untuk algoritma C4.5 Selanjutnya perbandingan ketiga dilakukan pada nilai akurasi setelah menerapkan Tuning Hyperparameter dengan metode Randomizedsearch CV , dengan menggunakan parameter terbaik, nilai akurasi pada algoritma K-Nearest Neighbors mengalami kenaikan yang cukup signifikan sehingga melebihi nilai akurasi awal dan lebih besar dari algoritma C4.5. Nilai akurasi yang didapat sebesar 83.94% untuk algoritma K-Nearest Neighbors, sedangkan untuk algoritma C4.5 sebesar 82.68%.Selanjutnya penulis juga melakukan perbandingan pada nilai evaluasi model dari kedua algoritma, dimana pada nilai Precision untuk algoritma K-Nearest Neighbors memperoleh angka 83.25%, sedangkan untuk algoritma C4.5 memperoleh angka 82%. Selanjutnya pada nilai Recall untuk algoritma K-Nearest Neighbors memperoleh angka 83.50%, sedangkan untuk algoritma C4.5 memperoleh angka 82.25%. Sedangkan pada nilai F1-Score untuk algoritma K-NearestNeighbors memperoleh angka 83% dan 82.25% untuk algoritma C4.5. Dari hasil perbandingan ketiga evaluasi model pada kedua algoritma, dapat dilihat bahwa algoritma K- Nearest Neighbors menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik dari algoritma C4.5.
Dengan hasil akurasi yang diperoleh, terbukti seperti pada penelitian-penelitian sebelumnya bahwa kedua algoritma yaitu algoritma C4.5 dan K-Nearest Neighbors memang mampu mengklasifikasi data curah hujan dengan baik, hal tersebut dikarenakan nilai akurasi yang diperoleh diatas angka 80%. Selanjutnya penambahan penggunaan K-Fold Cross Validation juga dapat memastikan bahwa kedua model cukup konsisten dan tidak mengalami underfitting dan overfitting . Lalu penambahan penggunaan Tuning Hyperparameter juga dapat memberikan kontribusi guna upaya meningkatkan kinerja dari kedua model sehingga memperoleh nilai akurasi yang maksimal. Dengan begitu, hasil yang sudah diperoleh dengan menambahkan metode K-Folde Cross Validation dan Tuning Hyperparameter pada penelitian ini dapat meningkatkan tingkat ketepatan hasil akurasi dan meminimalisir nilai error .
TABEL XVII

## H ASIL P ERBANDINGAN K EDUA A LGORITMA
C4.5 K-Nearest Neighbors Accuracy 81.42% 78.10% K-Fold Cross Validarion 82.56% 83.37% Tuning Hyperparameter (accuracy) 82.68% 83.94% Precision 82% 83.50% Recall 82.25% 83.50% F1-Score 82.25% 83%

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil keseluruhan pengujian yang dilakukan, kedua algoritma dapat dikatakan sebagai algoritma yang baik dalam mengklasifikasi curah hujan berdasarkan iklim Indonesia. Hal tersebut dikarenakan semua hasil akhir dari kedua algoritma menghasilkan angka diatas 80%. Namun satu hal yang dapat menjadi perhatian yaitu pada pengujian awal, dimana sebelum menggunakan Tuning Hyperparameter pada algoritma C4.5 menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi dibanding nilai akurasi dari algoritma K-Nearest Neighbors. Hal tersebut dapat diartikan bahwa dengan menggunakan parameter default dari kedua algoritma, algoritma C4.5 lebih unggul dengan menghasil nilai akurasi yang lebih tinggi. Namun setelah menggunakan Tuning Hyperparameter, algoritma K-Nearest Neighbors memiliki angka yang lebih tinggi daripada algoritma C4.5 dalam hal akurasi, K- Fold Cross Validation , Precision, Recall dan F1-Score .

## D AFTAR P USTAKA
[1] S. Prawirowardoyo, Meteorology . Bandung: ITB, 1996.
[2]
N. Sunarmi et al. , “Analisis Faktor Unsur Cuaca terhadap Perubahan Iklim Di Kabupaten Pasuruan pada Tahun 2021 dengan Metode Principal Component Analysis,” Newton-Maxwell Journal of Physics , vol. 3, no. 2, Oct. 2022, [Online]. Available:
https://www.ejournal.unib.ac.id/index.php/nmj [3] S. B. Sipayung, “Dampak Variabilitas Iklim Terhadap Produksi Pangan di Sumatera,” vol. 2, Jun. 2005. [4] E. Aldrian, “Sistem Peringatan Dini Menghadapi Iklim Ekstrem,” vol. 10, no. 2, Dec. 2016.
[5] H. A. Tambunan and D. Saputra, “Rancang Bangun Aplikasi Prediksi Cuaca Berbasis Android,” Jurnal Bisantara Informatika (JBI) , vol. 6, no. 2, 2022.
[6] S. Chodijah, “Strategi Komunikasi Penyampaikan Informasi Iklim Stasiun Klimatologi Sampali Medan Dalam Upaya Meminimalkan Kegagalan Panen Padi Sawah Akibat Iklim Ekstrim,” Persepsi: Communication Journal , vol. 1, no. 1, pp. 55–69, Nov. 2018, doi: 10.30596/persepsi.v1i1.2506.
[7] J. H. Yousif, H. A. Al-Balushi, H. A. Kazem, and M. T. Chaichan, “Analysis and forecasting of weather conditions in Oman for renewable energy applications,” Case Studies in Thermal Engineering , vol. 13, p. 100355, Mar. 2019, doi: 10.1016/J.CSITE.2018.11.006.
[8] B. Poernomo, R. Dewi, and I. Sari, “Penerapan Data Mining untuk Prakiraan Cuaca di Kota Malang Menggunakan Algoritma Iterative Dichoto- miser Tree (ID3),” JOUTICLA , vol. 3, no. 2, 2017.
[9] Irmayani, “Penerapan Algoritma CART Klasisifikasi Sosial Ekonomi Masyarakat Kelurahan Amessangeng,” Jurnal Ilmiah Information Technol- ogy d’Computare , vol. 10, Jul. 2020.
[10] J. Han and M. Kamber, “Designing Data-Intensive Web Applications,” 2006.
[11] P. Meilina, “Penerapan Data Mining dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Decision Tree dan Regresi,” Jurnal Teknologi Universitas Mu- hammadiyah Jakarta , vol. 7, no. 1, 2015.
[12] R. Purba, “Data Mining : Masa Lalu, Sekarang dan Masa Mendatang,” vol. 13, no. 1, 2012.
[13] S. Anastassia Amellia Kharis and A. Haqqi Anna Zili, “Learning Analytics dan Educational Data Mining pada Data Pendidikan,” Jurnal Riset Pembelajaran Matematika Sekolah , vol. 6, 2022.
[14] A. Al Arif, M. Firdaus, Y. Maruhawa, S. AMIK Riau, and J. Purwodadi Panam, “Perbandingan Metode Data Mining untuk Prediksi Curah Hujan dengan Algoritma C4.5, Naïve Bayes, dan KNN,” Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI) , pp. 187–197, Jul. 2022, [Online]. Available:
https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas
[15] G. Karyono, “Analisis Teknik Data Mining ‘Algoritma C4.5 dan K-Nearest Neighbor’ untuk Mendiagnosa Penyakit Diabetes Mellitus,” Seminar Nasional Teknologi Informasi , May 2016.
[16] Y. Suwarno, Inovasi di Sektor Publik . Jakarta : STIA-LAN Press, 2008.
[17] E. Turban, Mechine Learning untuk Mengesktraksi dan Mengidentifikasi Informasi yang Bermanfaat . 2005.
[18] B. Santosa, Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis . Yogyakarta: Andi, 2007.
[19] P.-N. Tan, M. Steinbach, and V. Kumar, Introduction to Data Mining . Boston: Pearson Addison-Wesley., 2006.
[20] M. Wisnu Prihatmono and A. Felicia Watratan, “Implementasi Algoritma C4.5 Menggunakan Python Untuk Klasifikasi Kepuasan Konsumen,” 2019.
[21] Rafiq Amaliyah, “Aplikasi Klasifikasi Citra Kerusakan Aspal Menggunakan Matlab 2013A,” Universitas Gunadarma, 2014.
[22] C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning . Springer Science+Business Media, LLC, 2006. [Online]. Available: http://research.mi- crosoft.com [23] Y. N. Fuada, I. D. Ubaidullah, N. Ibrahim, F. F. Talingsing, N. K. Sy, and M. A. Pramudhito, “Optimasi Convolutional Neural Network dan K- Fold Cross Validation pada Sistem Klasifikasi Glaukoma,” ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik El- ektronika , vol. 10, no. 3, p. 728, Jul. 2022, doi: 10.26760/elkomika.v10i3.728. [24] R. Siringoringo, “Klasifikasi Data Tidak Seimbang Menggunakan Algoritma SMOTE dan K-Nearest Neighbor,” vol. 3, no. 1, 2018.
[25] I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning . MIT Press, 2016.