Vol. 14, No. 2 September 2023 e-ISSN 2579-7646
Perbandingan Regresi Logistik dan Random Forest pada Klasifikasi Cuaca Wilayah Jawa Tengah
1 Ayu Sulistiara, 2 Najmah Istikaanah, 3 Niken Larasati
1,2,3 Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Jenderal Soedirman Email: niken.larasati@unsoed.ac.id

## Abstrak
Cuaca merupakan salah satu aspek penting yang berpengaruh terhadap aktivitas manusia. Adanya perubahan cuaca yang dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti suhu,  kelembapan  udara,  kecepatan  angin,  arah  angin,  waktu,  dan  lokasi, menjadikan pentingnya untuk mengetahui kemungkinan cuaca yang akan terjadi guna menghindari dan mempersiapkan solusi dari dampak yang  ditimbulkan. Kemungkinan  cuaca  yang  akan  terjadi  dapat  ditentukan  dengan  lebih  akurat menggunakan  metode  klasifikasi  cuaca  yang  baik.  Pada  penelitian  ini  metode klasifikasi  yang  digunakan  adalah  regresi logistik dan  random forest. Peneliti membandingkan  kedua  metode  tersebut  menggunakan  data  cuaca  di  wilayah Jawa  Tengah  yang  dibagi  dalam  tiga  proporsi  data  latih  yang  berbeda,  yaitu 60%, 70% dan 80%, dan evaluasi modelnya menggunakan nilai area under curve (AUC). Rata-rata AUC dari metode regresi logistik dan random forest berturut- turut  adalah  0,6923  dan  0,7419.  Berdasarkan  hasil  analisis  kedua  metode tersebut,  nilai  AUC  tertinggi  didapatkan  dari  hasil  klasifikasi  menggunakan metode random forest.
Kata kunci: klasifikasi cuaca; regresi logistik; random forest; AUC

## Abstract
Weather  is  one  of  the  important  aspects  that  affect  human  activity.  There  are changes in weather that are influenced by various factors such as temperature, air humidity,  wind  speed,  wind  direction,  time  of  day,  and  location,  making  it important to know the possibility of the weather that will occur in order to avoid and prepare solutions for the impacts. The possibility of weather that will occur can be determined more accurately using good weather classification methods. In this study the classification method used is logistic regression and random forest. Researchers compared the two methods using weather data in the Central Java region divided into three different proportions of training data, namely 60%, 70% and 80%, and evaluated the model using the area under curve (AUC) value. The average AUC of the logistic regression method and random forest were 0.6923 and 0.7419, respectively. Based on the results of the analysis of the two methods, the highest AUC value was obtained from the classification results using the random forest method.
Keywords : weather classification; logistic regression; random forest; AUC

## A. Pendahuluan
Cuaca merupakan salah satu aspek penting dalam kehidupan manusia. Cuaca  yang  tidak  menentu  dan  berubah-ubah  berpengaruh  terhadap aktivitas  manusia  seperti  pertanian,  perkebunan,  dan  penerbangan. Perubahan cuaca yang ekstrem dapat menyebabkan  bencana  alam  yang menimbulkan  kerugian  material  dan menghilangkan nyawa  manusia. Oleh karena  itu,  cuaca  menjadi  penting  untuk  dimonitor  sehingga  potensi
Vol. 14, No. 2 September 2023 e-ISSN 2579-7646
terjadinya  dampak  dari  perubahan  cuaca  dapat  dihindari  dan  juga dipersiapkan solusinya.
Jawa  Tengah  merupakan  salah  satu  wilayah  di  Indonesia  yang  sering mengalami  cuaca  ektrem  seperti  hujan  lebat  dan  hujan  angin.  Menurut Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG,  2023),  terjadinya cuaca  ektrem  tersebut  disebabkan  oleh  adanya  pola  belokan  angin  dan pertemuan angin di wilayah Jawa Tengah, serta didukung oleh suhu muka laut  di  perairan  Jawa  Tengah  dan  kelembapan  udara  yang  relatif  tinggi. Selain itu, menurut BMKG (2020), terdapat faktor-faktor yang secara umum berpengaruh terhadap cuaca seperti suhu, kelembapan udara, angin, waktu, lokasi, dan lain sebagainya. Faktor-faktor tersebut membentuk cuaca yang kemudian  terbagi  ke  dalam  beberapa  jenis,  yaitu  cerah,  cerah  berawan, berawan,  berawan  tebal,  udara  kabur,  asap,  kabut,  hujan  ringan,  hujan sedang, hujan lebat, hujan lokal, dan hujan petir. Kemungkinan cuaca yang akan  terjadi  dapat  ditentukan  dengan  lebih  akurat  menggunakan  metode klasifikasi cuaca yang baik.
Klasifikasi merupakan proses pengelompokan objek ke dalam beberapa kelas  berdasarkan  karakteristik  yang  sama.  Salah  satu  pemanfaatan klasifikasi  adalah  untuk  menentukan  jenis  cuaca.  Metode  yang  biasa digunakan  untuk  klasifikasi  di  antaranya  yaitu  regresi  logistik, support vector machine, naive bayes classifier, decision tree, random forest , dan lain sebagainya.  Beberapa  penelitian  telah  menggunakan  beberapa  metode sekaligus  untuk  memperoleh  metode  yang  paling  optimal  dalam mengklasifikasikan cuaca. Siregar (2020) menggunakan decision tree, naive bayes, dan random forest untuk klasifikasi cuaca dengan variabel bebas yang digunakan  yaitu  suhu,  kecepatan  angin,  tekanan,  dan  curah  hujan.  Hasil penelitian  yang  dilakukan  Siregar  menyatakan random  forest sebagai metode  dengan  tingkat  akurasi  lebih  tinggi  dibandingkan  dua  metode lainnya. Penelitian lain dilakukan oleh Fallo (2021) yang mengklasifikasikan cuaca  Bogor,  Malang,  dan  Jakarta  Utara.  Penelitian  Fallo  tersebut menggunakan  metode support  vector  machine,  naive  bayes  classifier , dan regresi  logistik, dengan  akurasi  tertinggi  diperoleh  dari  klasifikasi menggunakan  regresi  logistik.  Berdasarkan  kedua  penelitian  yang  telah disebutkan,  dapat  diketahui  bahwa  regresi  logistik  dan random  forest merupakan metode klasifikasi cuaca yang paling baik pada masing-masing penelitian.
Regresi  logistik  dan  random  forest  memiliki  cara  kerja  yang  berbeda dalam melakukan klasifikasi. Klasifikasi dengan regresi logistik dilakukan melalui  suatu  model  matematika  yang  menghubungkan  antara  variabel respon dengan variabel bebas (Hosmer, dkk., 2013), sedangkan random forest mengklasifikasikan  objek  dengan  mengombinasikan  sejumlah  pohon keputusan  (Breiman,  2001).  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  terdapat peneliti  yang  membandingkan  hasil  dan  kinerja  antara  metode  regresi logistik  dengan random  forest dalam  penelitian  mereka.  Purwa  (2019) membandingkan metode regresi logistik dan random forest untuk klasifikasi rumah  tangga  miskin  di  Kabupaten  Karangasem,  Bali  tahun  2017.
Vol. 14, No. 2 September 2023 e-ISSN 2579-7646
Kemudian, Tanujaya, dkk. (2020) juga melakukan penelitian serupa dalam melakukan klasifikasi fitur mode pada audio Spotify . Hasil penelitian yang dilakukan  Purwa  dan  juga  Tanujaya  yang  menggunakan  data  biner  pada penelitian  mereka  sama-sama  menyatakan  bahwa  metode random  forest lebih baik dalam mengklasifikasi objek dibandingkan dengan regresi logistik. Berdasarkan uraian di atas, maka pada penelitian ini akan dibandingkan antara  metode  regresi  logistik  dan random  forest dalam  mengklasifikasi cuaca  di wilayah Jawa Tengah, dengan variabel respon cuaca dan variabel bebas  yaitu  suhu  udara,  kelembapan  udara,  arah  angin,  kecepatan  angin, waktu,  dan  lokasi.  Dari  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  ditentukan penggunaan metode klasifikasi yang tepat untuk menentukan jenis cuaca di wilayah Jawa Tengah.

## B. Metode Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data prakiraan cuaca BMKG di wilayah Provinsi Jawa Tengah dalam kurun waktu tujuh hari (5- 11 Januari 2021) yang terdiri dari 1 variabel respon dan 6 variabel bebas, sebanyak 1880 ` teori pada penelitian Alasadi dan Bhaya (2017), Kwak dan Kim (2017), Senthilnathan (2019), Damuri, dkk. (2021), Goruunescu (2011), serta Heydarian (2022), peneliti menyusun langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini sebagai berikut:
1. Mengumpulkan dan mendeskripsikan data.
2. Melakukan data pre-processing
a. Mengecek keberadaan missing value. Apabila terdapat missing value kurang dari 70% maka akan dilakukan imputasi menggunakan nilai mean  (data  numerik)  atau  nilai  modus  (data  kategorik).  Namun, apabila missing  value lebih  dari  70%  maka  kolom/variabel  yang mengandung missing value tersebut akan dihapus.
b. Mendeteksi outlier menggunakan  boxplot.  Apabila  terdapat outlier pada  data  penelitian  maka  data  pengamatan  yang  mengandung outlier akan dihilangkan.
3. Melakukan analisis korelasi dengan menghitung nilai koefisien korelasi. Variabel bebas yang akan digunakan dalam membentuk model klasifikasi adalah variabel yang memiliki nilai koefisien korelasi 𝑅 ≠ 0 .
4. Membagi  dataset  menjadi  data  latih  dan  data  uji  secara  acak  dengan perbandingan  proporsi  data  latih  dan  data  uji  yaitu  60:40,  70:30  serta 80:20.
5. Membentuk  model  klasifikasi  regresi  logistik  dan random  forest menggunakan data latih.
6. Melakukan  klasifikasi  untuk  data  uji  dengan  model  klasifikasi  regresi logistik dan random forest yang telah terbentuk.
7. Melakukan  evaluasi  model  dengan confusion  matrix dan  pengukuran AUC.
8. Membandingkan hasil evaluasi masing-masing model berdasarkan nilai AUC.
9. Menarik  kesimpulan  dari  hasil  analisis  perbandingan  yang  telah dilakukan.

## C. Hasil dan Pembahasan

## 1. Deskripsi data
Penelitian ini menggunakan data prakiraan cuaca yang terdiri dari 6 variabel  bebas  dan  satu  variabel  respon.  Tipe  dan  jumlah  data  pada masing-masing variabel disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Tipe dan jumlah data berdasarkan variabel penelitian
Variabel Tipe data Jumlah data Notasi Nama 𝑋 1 Lokasi Kategorik 1880 𝑋 2 Waktu Kategorik 1880 𝑋 3 Suhu udara Numerik 1880 𝑋 4 Kelembapan udara  Numerik 1880 𝑋 5 Arah angin Kategorik 1880 𝑋 6 Kecepatan angin Numerik 1880 𝑌 Cuaca Kategorik 1880
Selanjutnya, statistika deskriptif untuk data pada variabel bebas yang bertipe numerik disajikan pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Statistika deskriptif variabel bebas bertipe numerik Variabel bebas  Rata-rata  Min  Kuartil ke-1  Median  Kuartil ke-3  Maks
𝑋 3 25,830 17 24 25 28 32 𝑋 4 77,173 60 65 80 90 95 𝑋 6 13,330 0 10 10 20 30

## 2. Data Preprocessing
Berdasarkan  Tabel  1,  diketahui  bahwa  jumlah  objek  pada  masing- masing  variabel  bernilai  sama  sehingga  tidak  terdapat missing  values pada  data  penelitian  yang  digunakan.  Selanjutnya,  dari  nilai  statistik deskriptif  data  yang  bertipe  numerik  pada  Tabel  2,  dilakukan pengecekan outliers dengan  melihat  distribusi  data  menggunakan boxplot (Gambar 1). Berdasarkan Gambar 1, dapat dilihat bahwa pada variabel suhu udara terdapat outlier yang terletak di luar batas bawah. Adapun batas bawah dari distribusi data suhu udara adalah
BB =  24 − 1,5 × (28 − 24) = 18.
Dengan demikian, untuk data dengan suhu udara yang bernilai kurang dari 18 akan dihilangkan.

## Gambar 1. Boxplot untuk variabel numerik

## 3. Korelasi
Hasil perhitungan koefisien korelasi untuk masing-masing variabel 𝑋 terhadap  variabel 𝑌 sebagai  variabel  respon  disajikan  pada  Tabel  3 berikut.
Tabel 3. Koefisien korelasi variabel bebas terhadap variabel cuaca
Variabel Koefisien korelasi terhadap 𝒀 𝑋 1 -0,003767 𝑋 2 -0,065064 𝑋 3 0,140051 𝑋 4 -0,120274 𝑋 5 0,074057 𝑋 6 0,091970
Dari Tabel 3 diketahui bahwa koefisien korelasi masing-masing variabel 𝑋 terhadap variabel 𝑌 tidak bernilai 0 sehingga seluruh variabel bebas 𝑋 memiliki korelasi dengan variabel respon 𝑌 .

## 4. Pembagian Data
Pada penelitian ini data penelitian yang telah melalui preprocessing dibagi secara acak ke dalam tiga proporsi data latih yang berbeda yaitu 60%, 70%, dan 80% sehingga membentuk tiga data baru yaitu data A, B, dan C. Adapun jumlah masing-masing data yang digunakan dituliskan ke dalam Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Pembagian data penelitian Data  Jumlah data latih  Jumlah data uji  Total A 1122 748 1870 B 1309 561 1870 C 1496 374 1870

## 5. Hasil Klasifikasi
Klasifikasi dilakukan pada data uji A, B, dan C menggunakan model regresi logistik dan random forest yang telah dibentuk dari data latih A, B, dan C.
a. Hasil klasifikasi regresi logistik
Vol. 14, No. 2 September 2023 e-ISSN 2579-7646
Estimasi parameter regresi logistik dari data A, B, dan C dilakukan dengan  menggunakan  bantuan software Ananconda  Python. Dari  hasil estimasi  parameter  tersebut,  didapatkan  model  regresi  logistik  yang digunakan untuk mengklasifikasi data uji. Hasil klasifikasi data uji A, B, dan  C  menggunakan  model  regresi  logistik  disajikan  ke  dalam  bentuk confusion matrix multi kelas pada Gambar 3.
Selanjutnya,  dari confusion  matrix hasil  klasifikasi  akan  dihitung nilai  dari true  positive  rate (TPR)  dan false  positive  rate (FPR). Perhitungan TPR dan FPR dilakukan dengan menggunakan perhitungan rata-rata mikro. Nilai rata-rata mikro dari TPR dan FPR pada data latih A, B, dan C disajikan pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Rata-rata mikro klasifikasi dengan model regresi logistik
Model Data 𝑻𝑷𝑹 𝒎𝒊𝒄𝒓𝒐 𝑭𝑷𝑹 𝒎𝒊𝒄𝒓𝒐 Regresi logistik A 0,4465 0,0615 B 0,4456 0,0616 C 0,4465 0,0615
Gambar 3. Confusion matrix klasifikasi regresi logistik pada data A, B, dan C
b. Hasil klasifikasi random forest
Pembentukan dan klasifikasi random forest dilakukan menggunakan software Anaconda  Python.  Jumlah  pohon  keputusan  yang  digunakan
Vol. 14, No. 2 September 2023 e-ISSN 2579-7646
untuk  klasifikasi  yaitu  sebanyak  50  pohon.  Adapun  untuk  hasil klasifikasi disajikan ke dalam bentuk confusion matrix multi kelas pada Gambar 4.
Selanjutnya,  nilai  rata-rata  mikro  dari  TPR dan  FPR untuk klasifikasi dengan random forest diperoleh sebagai berikut.
Tabel 6 . Rata-rata mikro klasifikasi dengan random forest Model Data 𝑻𝑷𝑹 𝒎𝒊𝒄𝒓𝒐 𝑭𝑷𝑹 𝒎𝒊𝒄𝒓𝒐 Random forest A 0,5294 0,0523 B 0,5472 0,0503 C 0,5294 0,523
Gambar 4. Confusion matrix klasifikasi random forest pada data A, B, dan C

## 6. Evaluasi Hasil Klasifikasi
Setelah dilakukan klasifikasi, model akan dievaluasi menggunakan ukuran nilai AUC.  Nilai AUC diperoleh dengan menghitung luas daerah di bawah kurva ROC yang merupakan hasil plot antara nilai TPR dan FPR yang telah diperoleh pada bagian 5.
a. Regresi logistik
Kuva ROC dari klasifikasi regresi logistik disajikan pada Gambar 5. Nilai AUC d ari kurva ROC pada Gambar 5 disajikan pada Tabel 7.
Vol. 14, No. 2 September 2023 e-ISSN 2579-7646

## Tabel 7. Nilai AUC klasifikasi regresi logistik
Model Data AUC Regresi logistik A 0,6925 B 0,6920 C 0,6925 Rata-rata  0,6923
Dari Tabel 7,  diketahui  bahwa  rata-rata nilai  AUC  dari  klasifikasi regresi  logistik  yaitu  0,6923 . Berdasarkan  rata-rata  nilai  AUC  yang diperoleh,  model  klasifikasi  regresi  logistik  tersebut  dikategorikan sebagai klasifikasi yang buruk.
Gambar 5. Kurva ROC regresi logistik
b. Random forest
Kuva ROC dari klasifikasi random forest disajikan pada Gambar 6. Selanjutnya nilai AUC dari kurva ROC klasifikasi random forest tersebut disajikan pada Tabel 8.
Gambar 6. Kurva ROC random forest
Vol. 14, No. 2 September 2023 e-ISSN 2579-7646
Tabel 8. Nilai AUC klasifikasi random forest Model Data AUC Random forest A 0,7386 B 0,7485 C 0,7386 Rata-rata  0,7419
Dari  Tabel  8  diketahui  bahwa  rata-rata  nilai  AUC  dari  klasifikasi random forest yaitu 0,7419, sehingga klasifikasi random forest tersebut termasuk ke dalam model klasifikasi yang cukup baik.

## D. Simpulan
Klasifikasi cuaca di wilayah Jawa Tengah dengan metode regresi logistik dan random  forest memperoleh  rata-rata  nilai  AUC  berturut-turut  yaitu 0,6923  dan  0,7419.  Berdasarkan  nilai  tersebut,  diperoleh  bahwa  metode random forest lebih baik dari regresi logistik dalam mengklasifikasi cuaca di wilayah Jawa Tengah karena memiliki nilai AUC yang lebih tinggi.
Penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk  menambahkan  variabel  lain yang  mungkin  berpengaruh  terhadap  cuaca,  serta  menggunakan  data dengan  interval  waktu  1-3  tahun.  Peneliti  juga  menyarankan  untuk melakukan  peninjauan  kembali  terhadap  teknik  pengolahan  data  lainnya agar dapat meningkatkan ketepatan hasil klasifikasi.

## E. Daftar Pustaka
Alasadi,  S.  A.,  dan  Bhaya,  W.  S.  (2017).  Review  of  Data  Preprocessing Techniques in Data Mining. Journal of Engineering and Applied Sciences , 12(16), 4102–4107.
Badan  Meteorologi,  Klimatologi,    dan  Geofisika. Data  Prakiraan  Cuaca Terbuka BMKG (Cuaca Jalur Transportasi Darat) . http://diseminasi.meteo.bmkg.go.id/posko-jalur-darat,  diakses  pada  16 Oktober 2022.
Badan  Meteorologi,  Klimatologi,    dan  Geofisika.  (2020). Pengertian  Cuaca Menurut BMKG . https://maritim.kalbar.bmkg.go.id/konten/pengertian-cuaca/,  diakses  pada 15 Januari 2023.
Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning , 45(1), 5–32.
Damuri,  A.,  Riyanto,  U.,  Rusdianto,  H.,  dan  Aminudin,  M.  (2021). Implementasi Data  Mining dengan  Algoritma Naïve  Bayes untuk Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako. Jurnal  Riset Komputer , 8(6), 219–225.
Fallo,  S.  I.  (2021). Support  Vector  Machine,  Naive  Bayes  Classifier, dan Regresi  Logistik  Ordinal  dalam  Prediksi  Cuaca.  Universitas  Gadjah Mada.
Vol. 14, No. 2 September 2023 e-ISSN 2579-7646
Gorunescu, F. (2011). Data Mining: Concepts, Models and Techniques (Vol. 12). Springer Science dan Business Media.
Heydarian,  M.,  Doyle,  T.  E.,  dan  Samavi,  R.  (2022).  MLCM:  Multi-label Confusion Matrix. IEEE Access , 10, 19083–19095.
Hosmer  Jr,  D.  W.,  Lemeshow,  S.,  dan  Sturdivant,  R.  X.  (2013). Applied Logistic Regression. 398. John Wiley dan Sons.
Kwak,  S.  K.,  dan  Kim,  J.  H.  (2017).  Statistical  Data  Preparation: Management  of  Missing  Values  and  Outliers. Korean  Journal  of Anesthesiology , 70(4), 407–411.
Purwa, T. (2019). Perbandingan Metode Regresi Logistik dan Random Forest untuk  Klasifikasi Data  Imbalanced (Studi  Kasus:  Klasifikasi  Rumah Tangga  Miskin  di  Kabupaten  Karangasem,  Bali  Tahun  2017). Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi , 16(1), 58–73.
Senthilnathan,  S.  (2019).  Usefulness  of  Correlation  Analysis. Available  at SSRN 3416918 .
Siregar,  A.  M.  (2020).  Klasifikasi  untuk  Prediksi  Cuaca  Menggunakan Esemble Learning .
Tanujaya, L. B. C., Susanto, B., dan Saragih, A. (2020). The Comparison of Logistic Regression Methods and Random Forest for Spotify Audio Mode Featurre  Classification. Indonesian  Journal  of  Data  and  Science ,  1(3),
68–78.