Prediksi Cuaca Kota Jakarta menggunakan Metode Random Forest: Studi Optimalitas

## ZIAN ASTI DWIYANTI, CAHYO PRIANTO
Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Indonesia Email : ziandwiasti23@gmail.com

## ABSTRAK
Prediksi  cuaca  berperan  penting  dalam  berbagai  bidang  kehidupan,  seperti pertanian,  transportasi,  pariwisata,  dan  mitigasi  bencana.  Kemampuan memprediksi  cuaca  secara  akurat  dan  tepat  waktu  sangat  berdampak  dalam pengambilan  keputusan  yang  cerdas.  Kota  Jakarta,  sebagai  ibu  kota  Indonesia yang padat penduduk dan memiliki aktivitas ekonomi tinggi, membutuhkan sistem prediksi cuaca yang handal untuk mendukung pengelolaan sektor-sektor tersebut. Studi  ini  bertujuan  memprediksi  cuaca  di  Kota  Jakarta  dengan  menggunakan metode  Random  Forest  dan  data  cuaca  historis  yang  terpercaya  dari  website OpenData  Jakarta.  Evaluasi  menunjukkan  bahwa  model  Random  Forest memberikan prediksi cuaca yang baik, dengan akurasi, presisi dan recall sebesar 0.71,  F1-score  sebesar  0.70,  serta  ROC-AUC  sebesar  0.92.  Metrik  evaluasi  ini menggambarkan  kinerja  model  dalam  mengklasifikasikan  cuaca  dengan  baik, mempertimbangkan keakuratan, ketepatan, dan keseimbangan antara presisi dan recall.  Hasil  prediksi  cuaca  tersebut  mencakup  kemampuan  model  untuk mengidentifikasi dengan benar berbagai kelas cuaca, dan memberikan informasi berharga dalam pengambilan keputusan terkait kondisi cuaca di Kota Jakarta.
Kata kunci : akurasi , prediksi cuaca, random forest, ROC-AUC

## ABSTRACT
Weather  prediction  plays  a  crucial  role  across  various  life  domains,  including agriculture, transportation, tourism, and disaster mitigation. The ability to predict weather accurately and in a timely manner significantly impacts informed decision- making.  Jakarta,  as  Indonesia's  populous  capital  with  high  economic  activity, necessitates a reliable weather forecasting system to support sector management. This study aims to predict Jakarta's weather using the Random Forest method and dependable historical weather data from the OpenData Jakarta website. Evaluation reveals  that  the  Random  Forest  model  offers  favorable  weather  predictions, boasting an accuracy, precision, and recall of 0.71, an F1-score of 0.70, and an ROC-AUC of 0.92. These evaluation metrics epitomize the model's adeptness in effectively classifying weather, striking a balance between precision and recall. The weather  prediction  outcomes  encompass  the  model's  capacity  to  accurately identify  diverse  weather  categories,  thereby  furnishing  valuable  insights  for decision-making concerning Jakarta's weather conditions.
Keywords : accuracy, random forest, ROC-AUC, weather prediction

## 1. PENDAHULUAN
Cuaca adalah fenomena alam yang terjadi di atmosfer Bumi dan berhubungan dengan kondisi udara  seperti  suhu,  kelembaban,  waktu,  dan  wilayah (Zittis et al., 2022) .  Kondisi  cuaca yang  berubah-ubah  dapat  memiliki  dampak  signifikan  pada  berbagai  aspek  kehidupan manusia, termasuk pertanian, transportasi, pariwisata, dan mitigasi bencana. Oleh karena itu, kemampuan untuk memprediksi cuaca dengan akurat dan tepat waktu menjadi sangat penting dalam pengambilan keputusan yang berkaitan dengan kegiatan sehari-hari.
Dalam  era  digital  saat  ini,  teknologi  dan  metode  komputasi  telah  memungkinkan pengembangan model prediksi cuaca yang lebih canggih dan presisi. Salah satu pendekatan yang  populer  dalam  memprediksi  cuaca  adalah  dengan  menggunakan  metode Machine Learning.  Machine  Learning  adalah  cabang  dari  kecerdasan  buatan  yang  memungkinkan komputer  belajar  dan  beradaptasi  dari  data  tanpa  harus  secara  eksplisit  diprogram (Fossaceca & Young, 2018) .
Dalam konteks prediksi cuaca, metode Machine Learning dapat digunakan untuk mempelajari pola dan hubungan kompleks antara variabel cuaca yang beragam, seperti suhu, kelembaban, waktu,  dan  wilayah.  Metode  ini  memanfaatkan  teknik  statistik  dan  algoritma  yang  dapat menghasilkan  model  prediksi  yang  dapat  memperkirakan  kondisi  cuaca  di  masa  depan berdasarkan data historis (Zulkifri et al., 2023) .
Salah satu algoritma Machine Learning yang sering digunakan dalam prediksi cuaca adalah Random Forest. Random Forest adalah sebuah algoritma ensemble yang terdiri dari kumpulan pohon keputusan (decision trees) (Indahyanti et al., 2022). Setiap pohon keputusan dalam Random Forest melakukan prediksi secara independen, dan hasil prediksi dari setiap pohon digabungkan  untuk  menghasilkan  prediksi  akhir (Mishina  et  al.,  2015) .  Kelebihan  dari Random  Forest  adalah  kemampuannya  dalam  mengatasi  masalah  prediksi  cuaca  yang kompleks,  termasuk  non-linearitas,  interaksi  antar  variabel,  dan  keberadaan outliers  dalam data.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi cuaca di Kota Jakarta menggunakan metode Random  Forest.  Data  cuaca  historis  yang  terpercaya,  yang  diperoleh  dari  website  resmi OpenData  Jakarta,  digunakan  sebagai  dataset  untuk  melatih  dan  menguji  model  prediksi. Metode Random Forest dipilih karena kemampuannya dalam mengatasi masalah overfitting, serta  keandalannya  dalam  menghasilkan  prediksi  yang  akurat  dan  stabil (Sirikulviriya  & Sinthupinyo, 2011) .
Selain itu, dalam evaluasi kinerja model prediksi cuaca, salah satu metrik yang penting untuk diperhatikan adalah Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (ROC-AUC). ROC- AUC  adalah  ukuran  yang  digunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana  model  mampu membedakan antara kelas positif dan negatif dalam prediksi (Kubben et al., 2018). Grafik ROC-AUC menggambarkan hubungan antara True Positive Rate (TPR) dan False Positive Rate (FPR) pada berbagai ambang batas ( threshold) prediksi.
Secara  intuitif,  ROC-AUC  menggambarkan  kemampuan  model  dalam  membedakan  antara prediksi yang benar positif dengan prediksi yang salah positif. Nilai ROC-AUC berkisar antara 0 hingga 1, di mana nilai 0 menunjukkan kinerja yang buruk (model tidak dapat membedakan antara  kelas  positif  dan  negatif)  dan  nilai  1  menunjukkan  kinerja  yang  sempurna  (model mampu membedakan secara sempurna antara kelas positif dan negatif) (Adawiyah, 2023) .
Dalam  penelitian  ini,  kami  akan  menggunakan  nilai  ROC-AUC  sebagai  salah  satu  metrik evaluasi untuk mengukur kinerja model prediksi cuaca menggunakan metode Random Forest. Nilai ROC-AUC yang tinggi menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan yang baik dalam membedakan  antara  prediksi  cuaca  yang  benar  dan  prediksi  yang  salah.  Dengan menggunakan  ROC-AUC,  kami  dapat  mengevaluasi  sejauh  mana  model Random  Forest mampu menghasilkan prediksi cuaca yang akurat dan dapat diandalkan.
Pada akhir penelitian akan dilakukan analisis hasil evaluasi kinerja model Random Forest dalam prediksi cuaca di Kota Jakarta. Kami akan melaporkan nilai akurasi, precision, recall, dan F1- score  sebagai  metrik  evaluasi  lainnya  untuk  memberikan  gambaran  yang  komprehensif tentang performa model. Selain itu, nilai ROC-AUC akan dijelaskan untuk menunjukkan sejauh mana model mampu membedakan antara prediksi

## 2. METODE
Dalam penelitian ini, digunakan metode CRISP-DM ( Cross-Industry Standard Process for Data Mining)  yang  terdiri dari  enam  tahapan  utama.  Metodologi  ini  memberikan  kerangka  kerja yang terstruktur dan sistematis untuk melakukan analisis data dan membangun model prediksi cuaca yang akurat (Darono, 2021) . Berikut adalah tahapan dalam metodologi CRISP-DM :
Gambar 1. CRISP-DM

## 2.1 Business Understanding
Pada tahap ini, penelitian akan secara mendalam memahami tujuan bisnis yang mendasari pelaksanaan prediksi cuaca di Kota Jakarta menggunakan berbagai metode klasifikasi. Tujuan bisnis ini memiliki relevansi yang sangat penting dalam upaya memahami dinamika cuaca kota dan mengantisipasi dampaknya terhadap berbagai sektor masyarakat.
Dengan demikian, fokus utama tahap ini adalah untuk merumuskan dan mengklarifikasi aspek- aspek fundamental yang melandasi pelaksanaan prediksi cuaca. Lebih dari sekadar menyajikan prediksi  yang  akurat,  penelitian  ini  memiliki  misi  untuk  memberikan  pandangan  yang  lebih dalam  terkait  bagaimana  metode-metode  klasifikasi  dapat  saling  dibandingkan  dan  diukur kinerjanya dalam menghadapi tantangan kompleksitas prediksi cuaca.
Lebih  jauh,  tujuan  bisnis  yang  tercantum  adalah  melampaui  sekadar  menghadirkan  hasil prediksi  cuaca  yang  lebih  baik.  Penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  memberikan  kontribusi signifikan dalam pengembangan metode analisis cuaca di lingkungan perkotaan, yang pada gilirannya dapat memberikan panduan berharga bagi berbagai sektor, mulai dari transportasi hingga pertanian, dalam menghadapi variasi cuaca yang berpotensi mengganggu.

## 2.2 Data Understanding
Dalam  tahap Data  Understanding,  dilaksanakan  serangkaian  langkah  yang  terarah  untuk memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  sebagai  dasar  penelitian  memiliki  integritas  dan relevansi  yang  diperlukan.  Penyelidikan  ini  melibatkan  beberapa  tahap,  mulai  dari  proses pencarian dan pengumpulan data hingga analisis mendalam terhadap atribut-atribut yang ada serta evaluasi keseluruhan kualitas dataset (Chen et al., 2014) .
Studi  ini  memfokuskan  pada  objek  penelitian  yang  melibatkan  pemahaman  mendalam mengenai kondisi cuaca di Provinsi DKI Jakarta. Data yang diambil berasal dari sumber open data  Jakarta,  memberikan  wawasan  yang  berharga  tentang  variabilitas  cuaca  di  kawasan tersebut.  Rentang  waktu  pengumpulan  data  ini  meliputi  periode  dari  bulan  Januari  hingga Desember  2018,  memungkinkan  pemodelan  berdasarkan  data  historis  yang  cukup representatif. Dataset ini terdiri dari enam atribut utama yang mencakup informasi penting, seperti  tanggal,  wilayah  yang  diobservasi,  waktu  pengamatan,  kondisi  cuaca  aktual, persentase kelembaban udara, dan suhu udara dalam skala Celsius.
Total data yang tersedia dalam dataset ini mencapai 8535 entri. Atribut-atribut ini bukan hanya sekadar  sekumpulan  data,  tetapi  juga  kunci  untuk  memahami  pola  dan  dinamika  cuaca  di wilayah  tersebut.  Tabel  1,  yang  disajikan  dalam  penelitian  ini,  mendetailkan  informasi mengenai  setiap  atribut  dataset,  memberikan  pandangan  menyeluruh  mengenai  kontribusi masing-masing variabel terhadap pemodelan prediksi cuaca.
Dalam  upaya  menjaga  kualitas  data,  tahap  analisis  juga  mencakup  evaluasi  yang  ketat terhadap  keandalan  dataset.  Ini  melibatkan  identifikasi  dan  penanganan  nilai  yang  hilang, perbaikan  duplikasi  data,  serta  verifikasi  konsistensi  dan  keteraturan  data.  Dengan menjalankan  tahap  ini secara  komprehensif,  dataset  yang  dihasilkan  menjadi sumber  daya yang dapat diandalkan untuk mendukung pengembangan model prediksi cuaca yang akurat dan efektif dalam menciptakan pemahaman tentang perubahan cuaca di Kota Jakarta.

## Tabel 1. Detail Atribut Dataset
Nama Atribut Keterangan Tanggal Tanggal data diambil Wilayah Wilayah data Waktu Waktu data dari kelembaban dan suhu diambil Cuaca Jenis cuaca Kelembaban Nilai kelembaban dalam presentase Suhu Nilai suhu dalam derajat celcius
Sedangkan Potongan dataset cuaca di DKI Jakarta terdapat dalam Tabel 2.
Prediksi Cuaca Kota Jakarta Menggunakan Metode Random Forest: Studi Optimalitas
Tabel 2. Preview Dataset Cuaca DKI Jakarta Tanggal Wilayah Waktu Cuaca Kelembaban Suhu 2018-01-02 Jakarta Timur Pagi Cerah Berawan  65-95 % 23-32 ° 2018-01-02 Jakarta Barat Pagi Cerah 65-95 % 23-32 ° 2018-01-02 Jakarta Selatan Pagi Cerah Berawan  65-95 % 23-32 ° 2018-01-02 Kepulauan Seribu  Pagi Cerah 65-95 % 23-32 ° 2018-01-02 Jakarta Pusat Pagi Cerah 65-95 % 23-32 °

## 2.3 Data Preparation
Data Preparation atau adalah proses yang dilakukan untuk mengubah data mentah menjadi data  yang  berkualitas  dan  cocok  sebagai  input  untuk  alat-alat  analisis  data (Lenz  et  al., 2018). Data yang  digunakan  terdistribusi ke dalam  12  dataset  berdasarkan  bulan.  Untuk menyimpan data dari bulan Januari hingga Desember, dataset per bulan perlu diintegrasikan menjadi satu dataset utuh. Metode yang digunakan untuk menggabungkan semua file adalah dengan menempatkannya dalam satu folder. Proses iterasi dilakukan untuk membaca setiap dataset  dalam  folder  tersebut  dan  menggabungkannya  dengan  menggunakan  operasi penggabungan ( concatenation).
Dalam dataset ini, kelas yang akan diprediksi terdapat pada kolom Cuaca. Setelah melakukan eksplorasi data, ditemukan bahwa terdapat 27 kelas yang berbeda, antara lain Cerah Berawan, Berawan, Hujan Lokal, Hujan Ringan, Cerah, Hujan Petir, Berawan Tebal, Hujan Sedang, Cerah Berawan, Cerah, Berawan, Hujan Lokal, Berawan, Cerah Berawa, Hujan, Hujan Ringan, Cerah berawan, Beawan, Hujan Ringan, Cerang Berawan, Cerah, Hujan Loka, Hujan Sedang, Hujan Petir, Berawa, Hujan Sedang dan Cerah Berawan. Namun, terdapat perbedaan penulisan dan variasi nama  untuk jenis cuaca  yang  sebenarnya sama.  Sebagai contoh, "Hujan  Loka" dan "Hujan Lokal" sebenarnya mengacu pada jenis cuaca yang sama. Hal yang serupa juga terjadi pada "Beawan" dan "Berawa" yang memiliki arti yang sama dengan "Berawan". Oleh karena itu, diperlukan proses normalisasi kelas untuk menghindari adanya duplikasi jenis cuaca. Dari 27 kelas awal, akan dilakukan normalisasi menjadi 8 kategori cuaca yang lebih umum, seperti Cerah, Cerah Berawan, Berawan, Berawan Tebal, Hujan Lokal, Hujan Ringan, Hujan Sedang, dan Hujan Petir.
Atribut waktu terdiri dari tahun, bulan, dan tanggal. Untuk atribut tanggal, digunakan ekspresi lambda untuk memisahkan nilai tanggal berdasarkan separator "-" dalam format "yyyy-mm- dd". Hasilnya akan diubah menjadi format "yyyy", "mm", dan "dd". Selanjutnya, DataFrame 'df'  akan  diperbarui  dengan  penambahan  dua  kolom  baru,  yaitu  kolom  "hari"  dan  kolom "bulan", yang berisi informasi hari dan bulan yang diekstraksi dari atribut tanggal.
Atribut suhu dan kelembaban awalnya memiliki tipe data string dengan postfix tambahan "%" dan " ° ". Agar nilai suhu dan kelembaban dapat diolah secara numerik, postfix tersebut akan dihilangkan. Selain itu, jika nilai suhu dan kelembaban berada dalam interval tertentu, maka nilai  tersebut  akan  dipisah  menjadi  dua  kolom  baru,  yaitu  kolom  "suhu_min"  dan  kolom "suhu_ max" untuk suhu, serta kolom "kelembaban_min" dan kolom "kelembaban_max" untuk kelembaban.
Atribut waktu memiliki 8 jenis waktu, yaitu Dini Hari, Pagi, Siang, Malam, dini hari, pagi, siang, dan malam. Terdapat beberapa entitas yang merujuk pada objek yang sama, misalnya "Pagi" dan "pagi". Untuk mengatasi hal ini, dilakukan transformasi bentuk waktu menjadi lowercase sehingga terdapat 4 jenis waktu yang dihasilkan, yaitu dini hari, pagi, siang, dan malam.
Sebelum  data  dapat  digunakan  sebagai  input  untuk  algoritma  pembelajaran  mesin,  perlu dilakukan konversi atribut kategorikal yang awalnya berbentuk string menjadi bentuk numerik. Pada  dataset  ini,  terdapat  3  atribut  yang  memerlukan  konversi,  yaitu  wilayah,  waktu,  dan cuaca.  Untuk  melakukan  konversi,  digunakan  pendekatan mapping  atau  pemetaan  nilai. Setiap  nilai  unik  akan  dihubungkan  dengan  sebuah  nilai  numerik  yang  mewakili  kategori tersebut. Dengan menggunakan pemetaan ini, atribut wilayah, cuaca dan waktu akan diubah menjadi representasi numerik yang dapat digunakan dalam algoritma pembelajaran mesin.

## 2.4 Modelling
Pada tahap modelling dalam metodologi CRISP-DM, dilakukan pengembangan model prediksi cuaca  menggunakan  pendekatan  yang  cermat  dan  terstruktur.  Dalam  konteks  ini,  model prediksi cuaca menjadi inti dari upaya penelitian, yang ditujukan untuk menghadirkan solusi yang efektif dalam mengatasi tantangan prediksi cuaca yang kompleks di Kota Jakarta.
Dalam menjalankan tahap ini, dataset cuaca historis yang telah melalui preprocessing akan menjadi bahan baku utama. Dataset ini akan dipisahkan menjadi dua subset: data pelatihan yang akan digunakan untuk melatih model dan data pengujian yang akan digunakan untuk mengevaluasi  kinerja  model.  Melalui  pendekatan  ini,  tahap modelling  tidak  hanya  merujuk pada proses pembentukan model semata, tetapi juga menegaskan pentingnya pengujian yang akurat dan representatif.
Model prediksi cuaca akan dibangun dengan menerapkan algoritma Random Forest pada data pelatihan. Random Forest merupakan pendekatan yang kuat dalam klasifikasi dan regresi yang memanfaatkan  sekumpulan  pohon  keputusan  untuk  menghasilkan  prediksi  yang  lebih  kuat dan  tahan  terhadap overfitting (anwar,  2022) .  Dalam  konteks  ini,  algoritma  ini  akan diterapkan untuk memahami hubungan kompleks antara berbagai variabel cuaca historis dan kondisi cuaca aktual di Kota Jakarta.
Penting untuk dicatat bahwa tahap modelling ini bukan hanya tentang menerapkan algoritma secara  teknis,  tetapi  juga  melibatkan  eksplorasi  parameter-parameter  yang  optimal  untuk memastikan model memiliki kinerja yang baik. Hasil dari tahap ini akan memberikan wawasan berharga mengenai kemampuan model dalam menggeneralisasi dan mengatasi situasi cuaca yang beragam. Dengan memanfaatkan alat komputasi dan analisis yang canggih, tahap ini menjadi  landasan  untuk  mengukur  efektivitas  metode Random  Forest  dalam  memprediksi cuaca di lingkungan yang dinamis seperti Kota Jakarta.

## 2.5 Evaluation
Dalam evaluasi kinerja model, kami menggunakan confusion matrix untuk menganalisis hasil prediksi model. Confusion matrix digunakan untuk menghitung jumlah true positive (TP), false positive (FP), true negative (TN), dan false negative (FN) (Indrayuni, 2018) .

## Gambar 2. Confusion Matrix
Dari confusion matrix ini, kita dapat menghitung beberapa metrik evaluasi kinerja model, yaitu akurasi, presisi, recall, dan F1 score. Akurasi merupakan persentase prediksi yang benar dari seluruh  prediksi  yang  dilakukan  oleh  model (Arini,  2021) .  Presisi  mengukur  persentase prediksi positif yang benar dari seluruh prediksi positif yang dilakukan oleh model (Purwono et al., 2022) . Recall mengukur persentase prediksi positif yang benar dari seluruh data positif yang ada pada dataset (Ragab et al., 2021) . F1 score merupakan rata-rata harmonis dari presisi dan recall, memberikan indikasi keseluruhan kinerja model dalam memprediksi kelas yang  berbeda.  ROC-AUC  memberikan  gambaran  tentang  seberapa  baik  model  dapat membedakan antara kelas positif dan negatif dalam prediksi cuaca. Nilai ROC-AUC mendekati 1 menunjukkan kinerja yang lebih baik, yang berarti model memiliki kemampuan yang tinggi dalam memprediksi cuaca dengan akurasi yang tinggi. Selain itu, akurasi juga menjadi metrik penting  yang  mengukur  sejauh  mana  model  dapat  mengklasifikasikan  data  cuaca  dengan benar.  Semakin  tinggi  nilai  akurasi,  semakin  baik  model  dalam  melakukan  prediksi  cuaca secara tepat.

## 2.6 Deployment
Tahap deployment  dalam  metodologi  CRISP-DM  membawa  kita  ke  langkah  implementasi praktis  dari  model  prediksi  cuaca  yang  telah  dikembangkan.  Setelah  model  prediksi  cuaca melalui proses pelatihan dan evaluasi, langkah selanjutnya adalah memastikan bahwa model ini dapat diakses dan dimanfaatkan secara efisien. Pada tahap ini, model prediksi cuaca akan diintegrasikan  ke  dalam  alur  kerja  yang  dapat  memberikan  manfaat  nyata  bagi  berbagai pemangku kepentingan.
Konkretnya,  untuk  mengimplementasikan  model  ini,  kita  akan  menggunakan  modul  pickle yang  terdapat  dalam  bahasa  pemrograman Python.  Modul  ini  memungkinkan  kita  untuk menyimpan model yang telah dilatih dalam bentuk file, sehingga kita dapat dengan mudah mengakses dan memuatnya kembali di masa depan. Dengan pendekatan ini, model prediksi cuaca  dapat  diintegrasikan  ke  dalam  berbagai  platform,  seperti Jupyter  Notebook  atau lingkungan pemrograman Python lainnya, untuk penggunaan yang lebih lanjut.
Pada tahap ini, model yang telah dilatih akan disimpan menggunakan modul pickle. Proses ini mengemas  model  beserta  semua  parameter  dan  informasi  pentingnya  ke  dalam  suatu  file yang dapat diarsipkan dan dibagikan. Ketika model perlu digunakan untuk prediksi cuaca pada data baru, kita cukup memuat model dari file yang telah disimpan. Langkah ini dapat dilakukan dengan mudah menggunakan fungsi pickle yang tersedia dalam bahasa pemrograman Python. Setelah model dimuat, kita dapat langsung memanfaatkannya untuk melakukan prediksi cuaca
pada  data  baru.  Hal ini cukup dengan  mengimpor model  yang telah  dimuat,  memuat data cuaca baru, dan memanggil metode prediksi dari model tersebut.
Dengan  demikian,  tahap deployment  bukan  hanya  sekadar  mengakhiri  proses  penelitian, tetapi  juga  membuka  pintu  bagi  pemanfaatan  praktis  dari  hasil  penelitian.  Dengan  model prediksi  cuaca  yang  telah  diimplementasikan,  pemangku  kepentingan  dari  berbagai  sektor dapat memanfaatkannya untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan lebih terinformasi dalam menghadapi variasi cuaca yang kompleks di Kota Jakarta.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  evaluasi  kinerja  model Random  Forest  dalam  prediksi  cuaca  di  Kota Jakarta dilakukan dengan menganalisis metrik-metrik evaluasi yang dijelaskan sebelumnya. Metrik-metrik  ini  memberikan  pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang  keakuratan,  presisi, recall, F1-score, dan ROC-AUC dari model dalam melakukan prediksi cuaca.
Dalam tahap evaluasi, model Random Forest dievaluasi menggunakan dataset pengujian yang terpisah dari dataset pelatihan dengan perbandingan 80:20 antara data latih dan data tes. Hasil  evaluasi  ini  memberikan  gambaran  yang  obyektif  tentang  kinerja  model  dalam menggeneralisasi pola dari data pelatihan ke data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Tabel  hasil  evaluasi  kinerja  model Random  Forest  di  bawah  ini  menyajikan  rata-rata  dari metrik-metrik evaluasi yang dihasilkan dari pengujian model pada dataset pengujian.
Table 3. Hasil Evaluasi Metrik Hasil Accuracy 0.71 Precision 0.71 Recall 0.71 F1-score 0.70 ROC-AUC 0.92
Tabel yang dipaparkan di  atas mengungkapkan  hasil evaluasi yang  komprehensif  terhadap kinerja model Random Forest dalam konteks prediksi cuaca di Kota Jakarta. Berdasarkan hasil evaluasi  ini,  model Random  Forest  menunjukkan  kualitas  yang  mengesankan  dalam mengklasifikasikan kondisi cuaca dengan akurasi mencapai 0.71. Angka ini mengindikasikan bahwa model mampu dengan benar mengklasifikasikan cuaca dalam 71% dari total prediksi yang  dilakukan.  Selain  itu,  aspek  presisi, recall,  dan  F1-score  juga  menunjukkan  performa yang kuat dengan nilai 0.71. Hal ini menggambarkan kemampuan model dalam memprediksi cuaca dengan akurasi yang tinggi, sambil menjaga keseimbangan antara false positive dan false negative.
Selain  metrik-metrik  tersebut,  penting  untuk  melihat  metrik  ROC-AUC  yang  memiliki  nilai sebesar 0.92. Metrik ROC-AUC memberikan gambaran tentang sejauh mana model mampu membedakan antara prediksi positif dan negatif menggunakan kurva ROC. Nilai ROC-AUC yang mendekati 1 mengindikasikan tingkat kinerja yang sangat baik dalam membedakan berbagai kelas cuaca. Hasil ini menunjukkan bahwa model Random Forest memiliki kemampuan yang tangguh dalam mengenali perbedaan antara kondisi cuaca yang berbeda secara efisien.
Lebih  lanjut, grafik  ROC-AUC  yang  ditampilkan di bawah  ini  memberikan  pandangan  visual mengenai  performa  model.  Kurva  ROC  ini  menggambarkan  hubungan  antara True  Positive Rate  (TPR)  dan  False  Positive  Rate  (FPR)  pada  berbagai  ambang  batas  (threshold)  untuk membedakan kelas cuaca yang berbeda. Grafik ini membantu untuk secara lebih terperinci memahami kemampuan model dalam menyesuaikan pengaturan ambang batas yang berbeda untuk meminimalkan kesalahan klasifikasi.
Dengan  kombinasi  antara  nilai-nilai  metrik  dan  visualisasi  ini,  hasil  evaluasi  memberikan dukungan  kuat  terhadap  kinerja  model Random  Forest  dalam  menjalankan  tugas  penting dalam prediksi cuaca di lingkungan yang dinamis seperti Kota Jakarta. Hasil ini memberikan dasar yang meyakinkan bagi kesimpulan mengenai efektivitas model dalam memberikan solusi yang handal dan akurat dalam prediksi cuaca.

## Gambar 3. Grafik ROC-AUC
Berdasarkan grafik ROC-AUC yang tersaji, dapat kita amati bahwa kurva ROC menjulur ke arah sudut kiri atas, mengindikasikan performa model yang luar biasa dalam membedakan antara kelas cuaca yang berbeda. Semakin mendekati kurva ROC ke garis diagonal, semakin terbatas kemampuan model dalam membedakan kelas cuaca, namun dalam kasus ini, bentuk kurva yang mendekati sudut kiri atas menandakan kemampuan memisahkan kelas cuaca yang tinggi.
Dengan nilai ROC-AUC sebesar 0.92 dan bentuk kurva ROC yang mendekati posisi optimal di sudut kiri atas, dapat diambil kesimpulan bahwa model Random Forest memiliki kinerja yang unggul  dalam  memprediksi  cuaca  di  wilayah  Kota  Jakarta.  Kemampuan  model  dalam membedakan  berbagai  variasi  cuaca  memberikan  keyakinan  dalam  hasil  prediksi  yang dihasilkan, mengarah pada prediksi yang akurat dan dapat diandalkan.
Secara  keseluruhan,  hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  model Random  Forest  adalah  alat prediksi  cuaca  yang  efisien  dan  andal  untuk  wilayah  Kota  Jakarta.  Dengan  akurasi  yang mencolok,  serta  nilai precision,  recall,  F1-score,  dan  ROC-AUC  yang  mencerminkan  kinerja yang  solid,  model  ini  memiliki  potensi  untuk  menjadi  alat  yang  sangat  berharga  dalam menyediakan  informasi  cuaca  yang  sangat  diperlukan  oleh  berbagai  sektor,  mulai  dari pertanian yang tergantung pada kondisi cuaca hingga industri transportasi yang memerlukan pemahaman yang akurat tentang cuaca untuk mengatur operasional mereka. Tidak hanya itu,
model ini juga memiliki potensi untuk mendukung upaya mitigasi bencana dan pengambilan keputusan yang lebih baik dalam situasi cuaca yang tidak pasti.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menggunakan metode Random Forest untuk melakukan prediksi cuaca di Kota Jakarta.  Evaluasi  kinerja  model  menunjukkan  hasil  yang  menggembirakan,  dengan  akurasi sebesar  0.71,  menunjukkan  kemampuan  model  untuk  memprediksi  cuaca  dengan  tingkat keberhasilan sebesar 71%. Selain itu, nilai ROC-AUC sebesar 0.92 menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan yang baik dalam membedakan antara kelas cuaca yang berbeda. Dengan hasil ini, model Random Forest memiliki potensi untuk digunakan dalam pengembangan sistem prediksi  cuaca  yang  lebih  akurat  dan  dapat  diandalkan  di  Kota  Jakarta.  Hasil  penelitian  ini memberikan  kontribusi  yang  penting  dalam  bidang  prediksi  cuaca  dan  dapat  memberikan manfaat  bagi  berbagai  sektor  yang  terkait  dengan  cuaca  seperti  pertanian,  transportasi, pariwisata, dan mitigasi bencana.
Dalam kesimpulan, penelitian ini menunjukkan bahwa metode Random Forest memiliki kinerja yang  baik  dalam  prediksi  cuaca  di  Kota  Jakarta.  Meskipun  masih  ada  ruang  untuk pengembangan  lebih  lanjut,  hasil  evaluasi  yang  positif  menunjukkan  potensi  penggunaan model ini dalam mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik terkait dengan cuaca di Kota Jakarta. Dengan memanfaatkan data historis cuaca yang tersedia dan metode machine learning,  model  Random  Forest  dapat  memberikan  prediksi  cuaca  yang  lebih  akurat  dan berguna dalam berbagai sektor kehidupan sehari-hari.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Bapak Cahyo Prianto  selaku pembimbing pada penelitian ini dan kepada teman-teman D4 Teknik Informatika B Angkatan 2020 yang telah memberikan support. Tak lupa untuk mengucapkan terima kasih kepada kedua orang tua yang telah mendukung baik itu materil maupun non materil.

## DAFTAR RUJUKAN
Adawiyah,  R.  (2023). Eksplorasi  Kapasitas  Pengkodean  Amplitudo  Untuk  Model  Quantum
Machine Learning. 3(1), 38 – 58. http://journal.politeknik- pratama.ac.id/index.php/JTIM page38
anwar, S. R. (2022). Perbandingan Prediksi Harga Saham menggunakan Metode SVR, RFR,
dan  DTR. Prosiding  Seminar  Pendidikan  Matematika  Dan  Matematika,  6(2). http://prosiding.himatikauny.org/index.php/prosidinglsm/article/view/250
Arini,  I.  N.  (2021).  Analisis  Akurasi  Model-Model  Prediksi  Financial  Distress. Jurnal  Ilmu Manajemen, 9(3), 1196 – 1204. https://doi.org/10.26740/jim.v9n3.p1196-1204
Chen, H., Hailey, D., Wang, N., & Yu, P. (2014). A review of data quality assessment methods for public health information systems. International Journal of Environmental Research and Public Health, 11(5), 5170 – 5207. https://doi.org/10.3390/ijerph110505170
Darono, A. (2021). Sains Data Perpajakan di Indonesia: Implementasi Praktis, Pembelajaran, dan Agenda Kajiannya. Simposium Nasional Perpajakan, 1(1), 9 – 17.
Fossaceca, J. M., & Young, S. H. (2018). Artificial intelligence and machine learning for future army applications. 1063507(May 2018), 6. https://doi.org/10.1117/12.2307753
Indahyanti, U., Azizah, N. L., & Setiawan, H. (2022). Pendekatan Ensemble Learning Untuk Meningkatkan  Akurasi  Prediksi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa. Jurnal  Sains  Dan Informatika, 8(2), 160 – 169. https://doi.org/10.34128/jsi.v8i2.459
Indrayuni, E. (2018). Komparasi Algoritma Naive Bayes Dan Support Vector Machine Untuk Analisa  Sentimen  Review  Film. Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri,  14(2),  175. https://doi.org/10.33480/pilar.v14i2.918
Kubben, P.,  Dumontier, M., &  Dekker,  A.  (2018).  Fundamentals  of clinical data  science.  In Fundamentals of Clinical Data Science. https://doi.org/10.1007/978-3-319-99713-1
Lenz, J., Wuest, T., & Westkämper, E. (2018). Holistic approach to machine tool data analytics.
Journal of Manufacturing Systems, 48(July 2021), 180 – 191. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.03.003
Mishina, Y., Murata, R., Yamauchi, Y., Yamashita, T., & Fujiyoshi, H. (2015). Boosted random forest. IEICE  Transactions  on  Information  and  Systems,  E98D(9),  1630 – 1636. https://doi.org/10.1587/transinf.2014OPP0004
Purwono, P., Dewi, P., Wibisono, S. K., & Dewa, B. P. (2022). Model Prediksi Otomatis Jenis Penyakit  Hipertensi  dengan  Pemanfaatan  Algoritma  Machine  Learning  Artificial  Neural Network. Insect  (Informatics  and  Security):  Jurnal  Teknik  Informatika,  7(2),  82 – 90. https://doi.org/10.33506/insect.v7i2.1828
Ragab, M., Abdel Aal, A. M. K., Jifri, A. O., & Omran, N. F. (2021). Enhancement of Predicting Students Performance Model Using Ensemble Approaches and Educational Data Mining Techniques. Wireless Communications and Mobile Computing, 2021. https://doi.org/10.1155/2021/6241676
Zittis, G., Almazroui, M., Alpert, P., Ciais, P., Cramer, W., Dahdal, Y., Fnais, M., Francis, D., Hadjinicolaou,  P.,  Howari,  F.,  Jrrar,  A.,  Kaskaoutis,  D.  G.,  Kulmala,  M.,  Lazoglou,  G., Mihalopoulos, N., Lin, X., Rudich, Y., Sciare, J., Stenchikov, G., … Lelieveld, J. (2022). Climate Change and Weather Extremes in the Eastern Mediterranean and Middle East. Reviews of Geophysics, 60(3). https://doi.org/10.1029/2021RG000762
Zulfikri, A., Gunawan, & Andriani, W. . (2023). Tinjauan Pustaka Sistematis: Penerapan Metode Naives  Bayes  untuk  Klasifikasi  dalam  Dataset  Cuaca. Journal  of  Practical  Computer Science, 2(2), 90-95.