Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4884

## PERBANDINGAN PERFORMA MODEL MACHINE LEARNING DALAM PREDIKSI SUHU DI SEMARANG
Apit Sutaryani 1 * , Sunarno Sunarno 2 , Djuniadi Djuniadi 3
1,2 Fisika Universitas Negeri Semarang
3 Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang, Indonesia
Received: 11 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: 3-5 keyword; prediksi, machine learning, regresi linier, decision tree
Corespondent Email: 1) pitsutar@students.unnes.ac.id 2) NarnoPhysics@mail.unnes.ac .id 3) djuniadi@mail,unnes.ac.id
Abstrak. Prediksi  suhu  udara  sangat  bermanfaat  untuk  pertimbangan kebijakan  lokal,  sepertinya  suhu  udara  lebih  tinggi  dari  tahun-tahun sebelumnya, sehingga perlunya  perluasan lahan  hijau  sebagai  strategi untuk memperbaiki  kualitas  udara  dan  meningkatkan  kualitas  hidup  masyarakat. Oleh  karena  itu  perencanaan  dan  implementasi  proyek  lahan  hijau  harus menjadi  prioritas  dalam  upaya  pengembangan  kota  yang  berkelanjutan. Penelitian  ini  membandingkan  algoritma machine  laerning model regresi linier dengan decision tree untuk memprediksi suhu kota Semarang dari tahun 2019  hingga  2023.  Variabel  data  yang  digunakan  meliputi temperatur,  titik embun,  kecapatan  angin,  curah  hujan,  tekanan  udara,  lamanya  penyinaran matahari, dan kelembaban. Pengolahan data dilakukan menggunakan software rapid miner dengan menggunakan algoritma regresi linier dan decision tree . Hasil  penelitian  menunjukkan  algoritma regresi  linier memiliki nilai  RMSE sebesar 0.131 +/- 0.000, MAE 0,099 +/- 0,086 dan R2 0.990, sedangkan pada algoritma decision tree nilai RMSE sebesar 0,293 +/- 0,000, nilai MEA 0,189 +/-  0,224  dan  nilai  R2  0,948.  Kesimpulan  analisis  menunjukkan  bahwa algoritma regresi linier lebih akurat daripada decision tree.
Abstract. Forecasting the temperature of the air is very useful for local policy considerations,  it  seems that  the  air  temperature  is  higher  than  in  previous years, so the need for greenery expansion as a strategy to improve air quality and  improve  the  quality  of  life  of  people.  Therefore,  planning  and implementation  of  green  land  projects  should  be  a  priority  in  sustainable urban  development  efforts.  The  study  compared  the  algorithm  machine laerning  linear  regression  model  with  the  decision  tree  to  predict  the temperature  of  Semarang  city  from  2019  to  2023.  The  data  variables  used include temperature, dew point, wind intensity, rainfall, air pressure, sunlight duration, and humidity. Data processing is done using rapid miner software using  linear  regression  algorithms  and  decision  trees.  The  results  of  the research  showed  that  the  linear  regression  algorithm  has  RMSE  values  of 0.131  +/-  0,000,  MAE  of  0.099  +/-  0.086  and  R2  of  0.990,  whereas  on  the decision tree algoritm the RMSE value is 0.293 +/- 0.000, the MEA value of 0.189  +/-  0,224  and  the  R2  value  of  0,948.  Analysis  conclusions  show  that linear regression algorithms are more accurate than the decision tree.

## 1. PENDAHULUAN
Prediksi  (peramalan)  adalah  upaya  untuk mengetahui apa yang akan terjadi di masa depan dengan  melihat  apa  yang  telah  terjadi sebelumnya. Ini dilakukan dengan mengumpulkan  sejarah  data,  atau  jumlah  data sebelumnya, dan kemudian melakukan analisis dilanjutkan dengan  penghitungan data tersebut untuk  menghasilkan  data  prediksi  untuk  masa depan. [1] .
Prediksi  suhu  merupakan  aspek  krusial dalam  berbagai  bidang,  termasuk  pertanian, perencanaan  kota,  manajemen  energi,  dan mitigasi bencana [2] . Sebagai ibu kota Provinsi Jawa  Tengah,  Indonesia,  Semarang  memiliki iklim  tropis  dengan  karakteristik  cuaca  yang beragam  sepanjang  tahun [3] .  Wilayah  Kota Semarang  dikatakan  mempunyai karakteristik geografis yang unik dengan pesisir di utara dan pegunungan  di  selatan  serta  memiliki  iklim tropis  basah  [4][5].  Disamping  itu  Wilayah
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Kota Semarang juga mempunyai topografi yang bervariasi dan curah hujan yang tinggi.[6] . Perubahan  suhu  yang  tak  terduga  dapat mempengaruhi kehidupan sehari-hari masyarakatnya , aktivitas ekonomi, serta berbagai  sektor  lainnya.  Oleh  karena  itu, prediksi  suhu  yang  akurat  sangat  dibutuhkan untuk  meningkatkan  pengambilan  keputusan dan perencanaan. [7].
Suhu  adalah  komponen  penting  dari  iklim dan cuaca, dan sangat memengaruhi kehidupan manusia  dan  lingkungan.  Masa  depan  iklim akan ditunjukkan oleh prediksi suhu. Dibutuhkan  alat  untuk  menganalisa  dan memprediksi  cuaca. Machine  learning adalah teknologi  yang  tepat  untuk  digunakan  dalam situasi ini. [8]
Teknologi machine learning telah membuka  peluang  baru  dalam  meningkatkan akurasi  prediksi  suhu.  Model-model machine learning menawarkan  pendekatan  yang  lebih fleksibel  dan  adaptif  dibandingkan  metode statistik tradisional.
Machine learning adalah bidang ilmu yang mencakup  perancangan  dan  pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk mengubah  perilaku  berdasarkan  data  yang diberikan.  Metode  untuk  membuat  model algoritma  ini  dikenal  sebagai  pembelajaran (learning) otomatis mesin. [9] Model regresi  linier dan decision  tree memungkinkan sistem komputer untuk mempelajari pola-pola dari data dan menghasilkan  prediksi  yang  akurat.  Berkaitan dengan  konteks  prediksi  cuaca  dan  iklim, machine learning dapat membantu mengidentifikasi  pola-pola  yang  berulang  dan menghasilkan  prediksi  yang  lebih  akurat berdasarkan data historis. [10]
Prediksi  suhu  menggunakan machine learning maka kualitas dan kuantitas data yang digunakan memiliki peran yang sangat penting.
[11] Data  historis  cuaca  dan  iklim  menjadi komponen utama yang digunakan sebagai input untuk  sistem machine  learning .  Data  tersebut mencakup  berbagai  parameter  meliputi  suhu udara,  titik  embun,  kelembaban,  curah  hujan, tekanan  udara,  penyinaran  matahari  dan kecepatan angin.
Terdapat banyak algoritma machine learning ataupun deep learning untuk prediksi cuaca  dan iklim  maupun  salah satu  unsur  atau variabel [12][13][14],  deep  learning  selain
dapat  memprediksi  cuaca  atau  parameternya dapat  juga  diimplementasikan  untuk  perkiraan energi  terbarukan  atau  dapat  menganalisai object  unstructure [15][16]  Penelitian  ini menggunakan 2 metode machine learning yaitu Regresi  Linear dan Decision  Tree. Penelitian ini  bertujuan  untuk  melakukan  perbandingan performa  dua  model  machine  learning  dalam memprediksi suhu di Semarang. Studi perbandingan  dua  model  tersebut,  diharapkan dapat ditemukan model yang paling efektif dan akurat  dalam  konteks  geografis  dan  iklim    di Semarang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Tempat penelitian yang dipilih adalah Kota
Semarang dengan
koordinat
110.4222301937964  BT-6.989896609324934
LS.
Data  yang  digunakan  merupakan  data  harian dari  Stasiun    Meteorologi  Ahmad  Yani Semarang selama 5 tahun dari 1 Januari 2019 - 31 Desember 2023.

## 2.1  Data Penelitian
Data-data yang digunakan untuk prediksi suhu di Semarang meliputi,
a. Data  Temperatur  adalah  data  Suhu, data  disini  data  yang  diperoleh  dalam interval  waktu  per  hari.  (Tricahyono, 2007).
b. Data  DEW  ( Dew  point / titik  embun) adalah  suhu  di  mana  udara  jenuh dengan  uap  air,  sehingga  udara  tidak dapat  menahan  lebih  banyak  uap  air tanpa kondensasi. Titik embun merupakan indikasi kelembaban udara, dimana  semakin  tinggi  titik  embun, semakin tinggi kelembaban udara. Titik embun digunakan dalam model peramalan  cuaca  untuk  memprediksi kondisi  kelembaban  udara  di  masa depan.
c. Data kecepatan angin adalah kecepatan pergerakan udara horizontal di permukaan  bumi.  Prediksi  kecepatan dan  arah  angin  membantu  dalam meramalkan  kondisi  cuaca  di  masa depan.
d. Jumlah air yang jatuh dari atmosfer ke permukaan  bumi  dalam  bentuk  hujan, salju,  hujan  es,  atau  bentuk  presipitasi
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
lainnya  dalam  jangka  waktu  tertentu dikenal sebagai data curah hujan. Data curah hujan digunakan dalam peramalan  cuaca  untuk  memprediksi jumlah  dan  intensitas  hujan  di  masa depan.
e. Data  PS  ( Pressure /Tekanan  Udara) adalah  kekuatan  yang  dihasilkan  oleh berat  udara  di  atas  suatu  titik  dalam atmosfer,  dan  biasanya  diukur  dalam satuan  seperti hectopascal (hPa)  atau millibar (mb).  Perubahan  tekanan udara  dapat  menunjukkan  perubahan cuaca yang akan datang.
f. Data MAT (Matahari) adalah data yang mengukur durasi dan intensitas cahaya matahari yang diterima di suatu lokasi selama periode waktu tertentu.
g. Data  Kelembaban adalah  kekuatan yang dihasilkan oleh berat udara di atas suatu  titik  dalam  atmosfer,  dan biasanya  diukur  dalam  satuan  seperti hectopascal (hPa)  atau millibar (mb).
Perubahan tekanan udara dapat menunjukkan  perubahan  cuaca  yang akan datang.

## 2.2  Model Machine learning
Tujuan machine learning dalam kecerdasan buatan adalah untuk memahami bagaimana data terstruktur  dan  mengubahnya  menjadi  model. Supervised learning adalah bagian dari machine learning yang  bertujuan  untuk  menggunakan data  yang  ada  untuk  membuat  fungsi  input- output  atau  hubungan  input  dan  output . (Tagliaferri, 2017).
Algoritma yang belajar dari data latih yang sudah dilabeli juga disebut supervised learning.
dengan  tujuan  melakukan  generalisasi  data input  (I gual  &  Segui,  2017) . Supervised learning bertugas  membangun  fungsi  y=f(x) dimana  y  adalah  output  dan  x  adalah  input dengan data x bisa lebih dari 1 parameter. Data yang  disediakan  untuk  membangun  fungsi disebut  data  latih,  data  ini  digunakan  untuk memprediksi data output. Sedangkan data yang digunakan  untuk  menguji  akurasi  sistem  atau fungsi disebut dengan data uji.
Salah  satu  bagian  dari supervised learning yang paling dikenal adalah model
regresi  linier .  Pada  penelitian  ini,  model machine learning yang digunakan, yaitu :
1. Regresi linier . Nilai data yang terkait dan  diketahui  digunakan  dalam regresi  linier dalam  analisis  data untuk  memprediksi  nilai  data  yang tidak  diketahui . ( Suspeno,  2009 ). Regresi  linier merupakan  hubungan linear (dalam parameter) antara dependent variable (yi) dan
explanatory variables (x′i) = (xi0, xi1, ..., xiK). xi0 :1 (konstan kecuali dinyatakan lain xik : independent variable i : 1, ... , Ni
𝒀𝒕 = 𝑿𝒕 𝜷 +  𝜺𝒕 (1)
Yt  :  nilai  estimasi  pada  waktu  t (variabel respon)
β :  (β0,  β1,.....  ,  βk)  indikator  dari hubungan antara Yt and Xt,
Xt  :  (1,  x1t,  x2t,  .  .  .  ,  xjt)  variabel prediktor εt : istilah kesalahan acak pada waktu t dimana t = 1,.. .. , N.
2. Decision Tree (Perintah Keputusan).
Metode  pohon  keputusan  adalah  bagian dari  pendekatan  fungsi  target  bernilai diskrit.  Ini  paling  umum  digunakan  dalam pembelajaran  mesin  dasar  (Grosan  & Abraham, 2011).
Formula  berikut  digunakan  untuk menentukan  akar  berdasarkan  nilai  gain tertinggi dari atribut yang tersedia. Sebelum mendapatkan nilai gain, nilai entropy harus ditentukan.     Rumus Entropy :
𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚 (𝒔) =   ∑ − 𝒑 𝒊 𝒍𝒐𝒈 𝟐 𝒑𝒊 𝒏 𝒊=𝟏 (2)
Dimana S   : Himpunan Kasus n   : Jumlah partisi S Pi   : Proporsi dari Si terhadap S
Rumus Gain :
𝑮𝒂𝒊𝒏(𝑺, 𝑨) = 𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚(𝑺) −   ∑ |𝑺 𝒊 | |𝑺| 𝒏 𝒊=𝟏 𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚(𝑺 𝒊 ) (3)
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Dimana S : Himpunan Kasus
A : Atribut N : Jumlah Partisi Atribut a
|S| : Jumlah Kasus pada Partisi ke-1
|S| : Jumlah Kasus dalam S

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan teknik
machine  learning dengan  algoritma Regresi Linier dan Decision  tree dengan  tujuan membandingkan dua algoritma tersebut sehingga  diperoleh  nilai  prediksi  yang  lebih akurat.
Pengolah data untuk menghasilkan prediksi  pada  penelitian  ini  menggunakan software  rapid  miner.  Software  tersebut  salah satu  untuk  menerapkan  metode machine learning dalam  suatu  prediksi  dan  untuk mengevaluasi
hasil prediksi
dapat menggunakan  matriks  statistik  RMSE (Root
Mean  Squared  Erorr) dan  MAE (Mean Absolute Erorr) serta R 2 (Squared Correlation).
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑛 𝑖=1 𝑦 𝑖 ′ ) 2 (4)
Dimana ; 𝑦 𝑖 = Nilai data pengamatan 𝑦 𝑖 ′ = Nilai data prakiraan n   = Jumlah data
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑|𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑖 ′ |                     (5)
𝑛 𝑖=1
Dimana ;
𝑥 𝑖 = Nilai data sebenarnya 𝑥 𝑖 ′ = Nilai data prediksi n  = Jumlah data
𝑅 2 = 1 − ∑ (𝑧 𝑖 −   𝑧 𝑖 ′ ) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑧 𝑖 − 𝑛 𝑖=1 𝑧̂) 2 (6)
Dimana ; 𝑧 𝑖 = Data aktual 𝑧 𝑖 ′ = Data prediksi
𝑧̂ = Rata – rata dari data aktual
n  = Jumlah data
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  penelitian  yang  terdiri  dari  varibel temperatur, titik embun, kecapatan angin, curah hujan,  tekanan  udara,  lamanya  penyinaran matahari dan kelembaban selama periode tahun 2019 – 2023 kemudian data tersebut di import ke dalam software rapid miner untuk dilakukan pengolahan.
Setelah  data  dinyatakan  lengkap  maka langkah  berikutnya  menentukan  parameter yang  akan  di  prediksi  menggunakan  dua algoritma  yaitu  regresi  linier  dan  decision  tree dengan  komposisi  data  uji  30%  dan  data  latih 70%.
Tahapan  pengolahan  dengan  algoritma regresi  linier  terlihat  pada  gambar  1  dan  hasil prediksi  temperatur  dapat  dilihat  di  gambar  2 sedangkan  performa  dari  algoritmanya  lihat tabel 1
Gambar 1 Pengolahan dengan Regresi Linier
Gambar 2 Hasil Prediksi dengan Regresi Linier
Tabel 1 Performace Regresi Linier No. Uji Performance Nilai 1. Root Mean Squared Erorr (RMSE) 0.131 +/- 0.000 2. Mean Absolute Erorr (MAE) 0.099 +/- 0.086 3. Squared Correlation (R 2 ) 0.990 Gambar 3 menunjukkan tahapan pengolahan  dan  hasil  prediksi  temperatur dengan  algoritma  decision  tree,  dan  tabel  2 menunjukkan kinerja algoritma.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 3 Pengolahan dengan Decision Tree
Gambar 4 Hasil Prediksi dengan Decision Tree
Tabel 2 Performace Decision Tree No. Uji Performance Nilai 1. Root Mean Squared Erorr (RMSE) 0.293 +/- 0.000 2. Mean Absolute Erorr (MAE) 0.189 +/- 0.224 3. Squared Correlation (R 2 ) 0.948
Performa model machine learning dari algoritma  regresi  linier  pada  tabel  1  menunjukkan hasil nilai RMSE sebesar 0,131 +/- 0,000, nilai MAE 0,099  +/-  0,086  dan  nilai  R 2 0,990  sedangkan  dari algoritma  decision  tree  yang  ditunjukkan  tabel  2 menghasilkan  nilai  RMSE  sebesar  0,293  +/-0,000, nilai MAE 0,189 +/-0,224 dan R 2 0,948.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan
hasil analisis maka
disimpulkan bahwa algoritma regresi linier dan algoritma decision tree pada machine learning dapat digunakan untuk memprediksi temperatur di Kota Semarang.
Dari  hasil  analisis  yang  didapatkan algoritma regresi  linier menghasilkan  nilai RMSE  sebesar  0,131  +/-  0,000,  nilai  MAE 0,099  +/-  0,086  dan  nilai  R 2 0,990,  sedangkan algoritma decision  tree menghasilkan  nilai RMSE sebesar 0,293 +/-0,000, nilai MAE 0,189
+/-0,224  dan  R 2 0,948,  sehingga  algoritma regresi  linear lebih  akurat  dibanding  dengan decision  tree karena dilihat  dari  korelasinya yang lebih mendekati 1 (satu) yaitu R 2 sebesar 0.990 dan tingkat error nya yaitu RMSE sebesar 0.131  +/-  0.000  dan  MAE  sebesar  0.099  +/- 0.086 lebih mendekati 0 (nol).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Citra Agustina Rahayu et al,”Prediksi Penderita Diabetes  menggunakan  metode  Naive  Bayes” JITET  (Jurnal  Informatika  dan  Teknik  Elektro Terapan)  Vol.  11  No.  3,  pISSN:  2303-
0577eISSN:2830-7062DOI: https://doi.org/10.23960/jitet.v11i3.3055L. Aryani,  Fatmasari,  Afriyudi,  and  N.Hadinata,
“Prediksi jumlah siswa baru dengan menggunakan  metode  exponential  smoothing (studi  kasus:  SMK  Ethika  palembang),”  Bina Darma Conf.Comput.…,pp.237–44,2020, [Online]. Available:https://conference.
binadarma.ac.id/index.php/BDCCS/article/vie w/1615%0Ahttps://conference.binadarma.ac.id /index.php/BDCCS/article/download/1615/693
[2] R.  Limehuwey,  W.  Multi,  and  S.  H. Kotarumalos,  “Prediksi  Suhu  Udara  Rata-rata Harian Dengan Metode Regresi Linier di Kota Ambon,” Tanah Goyang , vol. 1, no. 1, pp. 18– 25, 2023.
[3]  R. Akbar, R. Santoso, and B. Warsito, “Prediksi Tingkat Temperatur Kota Semarang Menggunakan Metode Long Short-Term Memory (Lstm),” Jurnal Gaussian , vol. 11, no.
4, pp. 572–579, 2023, doi:
10.14710/j.gauss.11.4.572-579.
[4]  Yuwono,  B.  D.,  Abidin,  H.  Z.,  &  Hilmi,  M. (2013). ”Analisa geospasial penyebab penurunan  muka  tanah  di  Kota  Semarang”. Prosiding Sains Nasional dan Teknologi , 1 (1).
[5]  Ahmad  Suryadi.  “ Tropical  Rainfall  and  Its Effect  on  Urban  Life  in  Indonesia ”.  Springer, 2021 ISBN: 978-981-15-9476-4.
[6]  Yufahri,  M.  O.,  &  WIdjajanti,  R.  (2022). “Kajian  Lahan  Terbangun  pada  Kawasan Rawan  Bencana  Longsor  di  Kecamatan Tembalang,  Kota  Semarang”. Teknik  PWK
(Perencanaan Wilayah Kota) , 11 (3), 224-237.
[7]  R.  Risanti,  “Analisis  Model  Prediksi  Cuaca Menggunakan Support Vector Machine, Gradient  Boosting,  Random  Forest,  Dan Decision  Tree,”  vol.  XII,  pp.  119–128,  2024, doi: 10.21009/03.1201.fa18.
[8]  C.  D.  Usman,  A.  P.  Widodo,  K.  Adi,  and  R. Gernowo,  “Rainfall  prediction  model  in
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Semarang  City  using  machine  learning,”
Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering and Computer Science , vol. 30, no. 2, p. 1224, May 2023, doi: 10.11591/ijeecs.v30.i2.pp1224- 1231.
[9]   Agusti Frananda Alfonsus Naibaho dan Amalia Zahra  “Prediksi  kelulusan  siswa  Sekolah Menengah  Pertama  menggunakan Machine Learning ”  JITET  (Jurnal  Informatika  dan Teknik  Elektro  Terapan)  -  Vol.  11  No.  3, pISSN:  2303-0577  eISSN:  2830-7062  DOI: https://doi.org/10.23960/  jitet.v11i3.3056  -B. Wu,  C.  Zheng,  “An  Analysis  of  the Effectiveness  of  Machine  Learning  Theory  in the  Evolution  of  Education  and  Teaching”, Hindawi Journal, Northeast Normal University (China), October 11, 2021, pp. 1-10.
[10] F.  Indriaharti  Harida  and  N.  Khazizah, “Analisis Cuaca Di Kota Jakarta Bulan Januari Tahun 2018 Menggunakan Algoritma Decision Tree,” Jurnal Poros Teknik , vol. 14, no. 1, pp.
33–37, 2022, [Online].
Available:
https://www.kaggle.com/datasets/msf1203/pr
[11] K. Halim, D. Erny Herwindiati, and T. Sutrisno, “Penerapan  Metode  Decision  Tree  Untuk Prakiraan  Cuaca  Kota  Bekasi,” Jurnal  Ilmu Komputer dan Sistem Informasi , vol. 11, no. 2, pp. 1–5, 2023, doi: 10.24912/jiksi.v11i2.26026.
[12] S.  Hidayatullah  and  A.  Cherid,  “Prediksi Temperatur  Cuaca  di  Negara  Norwegia Menggunakan Metode LSTM,” Simkom , vol. 8, no. 2, pp. 187–198, 2023, doi:
10.51717/simkom.v8i2.192.
[13] I.  Intan,  S.  Aminah  Dinayati  Ghani,  A.  T. Koswara, U. Dipa Makassar, K. Arsip Nasional Republik  Indonesia,  and  J.  P.  Kemerdekaan, “Analisis Performansi Prakiraan Cuaca Menggunakan  Algoritma  Machine  Learning Performance  Analysis  of  Weather  Forecasting using Machine Learning Algorithms,”
Jurnal_Pekommas_Vol._6_No , vol. 2, pp. 1–8,
2021, doi: 10.30818/jpkm.2021.2060221.
[14] A. Y. Barrera-Animas, L. O. Oyedele, M. Bilal, T.  D.  Akinosho,  J.  M.  D.  Delgado,  and  L.  A. Akanbi,  “Rainfall  prediction:  A  comparative analysis of modern machine learning algorithms for time-series forecasting,” Machine Learning with  Applications ,  vol.  7,  no.  August  2021,  p. 100204, 2022,
doi:
10.1016/j.mlwa.2021.100204.
[15] D.  A.  Widodo,  N.  Iksan,  E.  D.  Udayanti,  and Djuniadi, “Renewable energy power generation forecasting  using  deep  learning  method,” IOP Conf  Ser  Earth  Environ  Sci ,  vol.  700,  no.  1, 2021, doi: 10.1088/1755-1315/700/1/012026.
[16] Djuniadi et al. , “Face mask detection services of Covid19 monitoring system  to  maintain a safe environment using deep learning method,” IOP
Conf  Ser  Earth  Environ  Sci ,  vol.  969,  no.  1, 2022, doi: 10.1088/1755-1315/969/1/012016.