Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 5 No. 1 (2024) 72 – 80 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Pendekatan Metode Ensemble Learning untuk Prakiraan Cuaca menggunakan Soft Voting Classifier
Steven Joses 1 , Donata Yulvida 2 , Siti Rochimah 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia
1 stevenjoses@widyadharma.ac.id, 2 donata_yulvida@widyadharma.ac.id, 3 siti@if.its.ac.id

## Abstract
Weather  conditions  are  one  of  the  crucial  factors  that  need  attention.  Changes  in  weather  conditions  significantly  impact various activities. Weather condition changes are determined by numerous factors, often occurring within a relatively short period in the atmosphere, such as pressure, wind speed, rainfall, temperature, and other atmospheric phenomena. Issues in weather forecasting arise due to several factors, namely the fluctuating atmospheric conditions. This research proposes the development of a weather forecasting model using the ensemble learning method approach. The weather data used consist of 33746 records with attributes used after preprocessing, namely Temperature, Dew Point, Humidity, Wind Speed, Wind Gust, Pressure, Precipitation, and Condition. Testing in this research employs several single-machine learning methods such as K- Nearest Neighbor (KNN), Logistic Regression, Random Forest, Naive Bayes, and Multi-Layer Perceptron. The Naive Bayes method using default parameters achieves a high accuracy of 99.00%. In the ensemble method, combinations of three methods exhibit excellent accuracy for all combinations. The best combination methods are found in the Soft Voting Classifier method (Random  Forest,  MLP,  Naive  Bayes),  Soft  Voting  Classifier  (Logistic  Regression,  MLP,  Naive  Bayes),  and  Soft  Voting Classifier (Random Forest, KNN, Naive Bayes) with an accuracy of 99.03%.
Keywords: weather prediction, machine learning, ensemble method, soft voting classifier

## Abstrak
Kondisi cuaca merupakan salah satu faktor penting yang perlu diperhatikan. Perubahan kondisi cuaca berdampak signifikan pada berbagai aktivitas. Perubahan kondisi cuaca ditentukan oleh banyak faktor, seringkali dalam jangka waktu yang relatif singkat  dalam  kondisi  atmosfer  seperti  tekanan,  kecepatan  angin,  curah  hujan,  suhu  dan  fenomena  atmosfer  lainnya. Permasalahan pada prakiraan cuaca disebabkan oleh beberapa faktor yaitu kondisi atmosfer yang berubah-ubah. Penelitian ini mengusulkan  pengembangan  model  prakiraan  cuaca  dengan  pendekatan  metode ensemble  learning .  Data  cuaca  yang digunakan sebanyak 33746 record dengan atribut yang digunakan setelah proses preprocessing yaitu Temperature, Dew Point, Humidity, Wind Speed, Wind Gust, Pressure, Precipitation, Condition . Pengujian dalam penelitian ini menggunakan beberapa metode machine learning tunggal seperti K-Nearest Neighbour (KNN), Logistic Regression , Random Forest , Naive Bayes dan Multi  Layer  Perceptron .  Metode Naive  Bayes menggunakan  parameter  default  memperoleh  akurasi  tinggi  sebesar  99,00%. Pada ensemble method dengan kombinasi 3 metode memiliki akurasi yang sangat baik untuk semua kombinasinya. Kombinasi metode terbaik adalah pada metode Soft Voting Classifier ( Random Forest , MLP, Naive Bayes ), Soft Voting Classifier ( Logistic Regression ,  MLP, Naive  Bayes ),  dan Soft  Voting  Classifier ( Random  Forest ,  KNN, Naive  Bayes )  dengan  akurasi  sebesar 99,03%.
Kata kunci: prakiraan cuaca, machine learning, ensemble method, soft voting classifier

## 1. Pendahuluan
Cuaca  merupakan  aspek  penting  dalam  kehidupan sehari-hari masyarakat. Kondisi cuaca merupakan salah satu  faktor  penting  yang  perlu  diperhatikan,  karena cuaca pada suatu wilayah menentukan berbagai macam aktivitas manusia. Perubahan kondisi cuaca berdampak signifikan  pada  berbagai  aktivitas,  mulai  dari perencanaan  pariwisata,  pertanian,  hingga  keselamatan masyarakat.
Pontianak, ibu kota Provinsi Kalimantan Barat, memang terkenal merupakan kota khatulistiwa karena
bersinggungan  langsung  dengan  garis  khatulistiwa  [1]. Cuaca  di  kota  Pontianak  cenderung  panas  sepanjang tahun dengan suhu rata-rata harian sekitar 27 hingga 32 derajat  celcius.  Kota  Pontianak  memiliki  iklim  tropis basah  dan  kering  yang  dipengaruhi  oleh  kedekatannya dengan khatulistiwa. Kota Pontianak juga berada dalam negara yang terletak pada zona iklim tropis dan memiliki dua  musim  yaitu  musim  kemarau  dan  musim  hujan. Musim  kemarau  dan  musim  hujan  bergantian  setiap enam bulan sekali. Indonesia merupakan negara dengan iklim  hutan  hujan  tropis  yang  ditandai  dengan  suhu udara  hampir  seragam  dan  curah  hujan  tinggi  yang
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
tersebar  merata  sepanjang  tahun  [2].  Namun,  menurut WWF  ( World  Wildlife  Fund  for  Nature )  Indonesia, dalam beberapa tahun terakhir, perubahan iklim global ditandai dengan pergantian musim kemarau dan musim hujan yang tidak menentu [1].
Salah  satu  lembaga  yang  mencatat  perubahan  iklim  di Indonesia adalah Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika  (BMKG).  BMKG  merupakan  lembaga nasional yang memberikan informasi penting, termasuk prakiraan  kondisi  cuaca  [3].  BMKG  menyediakan prakiraan  cuaca  dengan  memperhatikan  kondisi  cuaca terkini  yang  terjadi  saat  ini,  misalnya  kondisi  suhu, kelembaban  dan  kecepatan  angin.  Setelah  mengamati kondisi cuaca, BMKG melakukan analisis kondisi cuaca yang diperoleh untuk memperoleh hasil prakiraan cuaca.
Kondisi cuaca ditentukan oleh banyak faktor, seringkali dalam jangka waktu yang relatif singkat dalam kondisi atmosfer,  yang  dapat  dirumuskan  menjadi  beberapa atribut  seperti  tekanan,  kecepatan  angin,  curah  hujan, suhu  dan  fenomena  atmosfer  lainnya  [4].  Besarnya pengaruh  yang  ditimbulkan  oleh  cuaca  mendorong dikembangkannya  sistem  penentuan  cuaca  untuk mengetahui  kondisi  cuaca  [5].  Untuk  mengetahui perubahan cuaca tersebut, maka dirancanglah prakiraan cuaca  untuk  melihat  dan  menganalisa  kondisi  cuaca yang akan terbentuk kedepannya [1]. Pemilihan metode yang tepat untuk menentukan kondisi cuaca akhir-akhir ini  menjadi  prioritas  utama  bagi  banyak  ahli  atmosfer atau cuaca.
Prakiraan cuaca merupakan kajian yang menarik untuk dilakukan,  apalagi  dengan  pesatnya  pertumbuhan kecerdasan buatan dalam penggunaannya di masyarakat global  [6].  Permasalahan  pada  prakiraan  cuaca disebabkan oleh beberapa faktor yaitu kondisi atmosfer yang  berubah-ubah,  kesalahan  pengukuran,  data  yang terlalu  banyak,  dan  pemahaman  yang  tidak  lengkap mengenai  faktor  yang  mempengaruhi  prakiraan  cuaca yang  dihasilkan.  Meskipun  terdapat  kemajuan  pesat dalam  prakiraan  cuaca,  cuaca  merupakan  sistem  yang sangat kompleks dengan banyak parameter yang saling bergantung. Perubahan kecil pada suatu parameter atau kesalahan dalam mengelompokkan kondisi cuaca dapat menyebabkan  perbedaan  signifikan  dalam  prakiraan jangka  panjang.  Keakuratan  dan  ketepatan  waktu prakiraan  cuaca  yang  terbatas  merupakan  sebuah kesenjangan yang terus menjadi fokus penelitian. Teknik klasifikasi  cuaca  yang  baik  dapat  memprediksi kemungkinan perubahan cuaca yang terjadi dengan lebih akurat [7].
Salah satu kegunaan klasifikasi adalah untuk menentukan  jenis  cuaca.  Beberapa  penelitian  telah menggunakan  algoritma  pembelajaran  mesin  untuk klasifikasi dan prakiraan cuaca  [7]. Melalui klasifikasi, dapat diidentifikasi jenis cuaca yang sedang terjadi atau yang akan datang dengan akurasi tinggi berdasarkan data yang tersedia, seperti suhu, kelembaban, tekanan udara,
dan data observasi lainnya. Studi terbaru menunjukkan bahwa  berbagai  algoritma Machine  Learning telah digunakan  untuk  identifikasi  dan  prediksi.  Metode Machine  Learning telah  menghasilkan  efisiensi  dan peningkatan  yang  sangat  besar  dibandingkan  dengan metode konvensional.
Penelitian  mengenai  prakiraan  cuaca  dengan  nilai akurasi Backpropagation pada  musim  hujan  lebih rendah  sebesar  68,33%  dibandingkan  pada  musim kemarau  (87,57%),  sedangkan  regularisasi  Bayesian pada  musim  hujan  mempunyai  nilai  akurasi  tertinggi sebesar  99,70%  dan  menurun  sebesar  99,06%  pada musim  kemarau.  Perbedaan  fluktuasi  kenaikan  dan penurunan  ini  disebabkan  karena  distribusi  data  yang tidak seimbang. Adapun masukan yang digunakan pada penelitian yaitu temperatur, tekanan udara, kelembaban udara,  tudung  awan,  kecepatan  angin,  dan  presipitasi. Hasil  keluaran  prakiraan  cuaca  berupa  cuaca  cerah, cuaca  berawan,  hujan  ringan,  dan  hujan  lebat.  Untuk mengembangkan  lebih  jauh  dapat  dilakukan  dengan membandingkannya  dengan  algoritma deep  learning . Selain  itu  perlu  dilakukan  rasionalisasi  kumpulan  data secara seimbang agar akurasi dan error lebih stabil untuk mencapai  performa  terbaik,  serta  algoritma  ini  layak untuk direkomendasikan [6].
Penelitian berikutnya mengenai prediksi cuaca menghasilkan  akurasi  sebesar  70%.  Penelitian  tersebut menggunakan hybrid  method yaitu Locality  Sensitive (LSH)  dan  algoritma K-Nearest  Neighbour (KNN) dengan  9  parameter  cuaca  yaitu  suhu  minimum,  suhu maksimum, suhu rata-rata, kelembaban rata-rata, curah hujan,  lama  penyinaran,  kecepatan  angin  rata-rata, kecepatan  angin  terbesar,  dan  arah  angin.  Penelitian tersebut  juga  menyarankan  untuk  menggunakan  data cuaca yang lebih banyak agar memperoleh hasil akurasi lebih baik atau menggunakan metode klasifikasi lainnya [8].
Penelitian berikutnya mengenai prakiraan cuaca dengan menggunakan optimasi metode Ensemble Learning pada Naive  Bayes dan  C4.5,  menghasilkan  akurasi  sebesar 49,76%  pada  metode Naive  Bayes dan  akurasi  sebesar 45,76% pada metode algoritma C4.5. Penelitian tersebut menyatakan bahwa atribut pada dataset yang digunakan memiliki nilai yang hampir sama untuk setiap kategori cuaca.  Oleh  karena  itu  sulit  untuk  membuat  model bahkan setelah optimasi menggunakan metode Ensemble  Learning .  Penelitian  tersebut  menyarankan untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  menambah  basis pengetahuan  para  ahli  untuk memperoleh hasil  akurasi yang lebih baik [9].
Penelitian  berikutnya  mengenai  prediksi  cuaca  dengan metode Ensemble  Learning memperoleh  hasil  akurasi adalah  81.21%. Ensemble  Learning menggunakan pembelajaran yang terdiri dari Naive bayes, Generalized Linear  Model,  Deep  Learning,  Decision  Tree dan Random  Forest .  Adapun  atribut-atribut  penelitian
berupa Date ,  Tanggal  observasi, Location,  MinTemp, MaxTemp, Rainfall, Evaporation,
Sunshine, WindGustDir, WindGustSpeed, WindDir9am, WindDir3pm,
WindSpeed9am,
WindSpeed3pm,
Humidity9am, Humidity3pm,
Pressure9am, Pressure3pm, Cloud9am , Cloud3pm, Temp9am, Temp3pm,  RainToday,  RISK_MM,  RainTomorrow . Penelitian  tersebut  membahas  metode Ensemble Learning dengan  banyak  karakteristik  metode  yang berbeda-beda  menyebabkan  hasil  akurasi  metode Ensemble Learning lebih rendah dibandingkan beberapa metode  lainnya.  Penelitian  tersebut  menyarankan penelitian berikut bisa  menggunakan algoritma klasifikasi lainnya [4].
Penelitian berikutnya mengenai klasifikasi dan prediksi pada  diabetes  mellitus  yang  menggunakan  pendekatan metode Ensemble  Learning dengan Soft  Voting Classifier . Peneliti telah mengusulkan model pengklasifikasi Soft  voting  Classifier dengan  tiga algoritma  pembelajaran  mesin  seperti Random  Forest , Logistic  Regression ,  dan Naive  Bayes .  Akurasi  yang diperoleh yaitu 79,08% pada data diabetes Indian Pima dan 97,02% pada data kanker payudara [10].
Penelitian  mengenai  efek  dari Data  Scaling  Methods pada  algoritma Machine  Learning menggunakan  11 algoritma Machine  Learning yaitu Logistic  Regression (LR),  Linear  Discriminant  Analysis  (LDA),  K-Nearest Neighbors (KNN), Classification and Regression Trees (CART),  Naive  Bayes  (NB),  Support  Vector  Machine (SVM),  XGBoost  (XGB),  Random  Forest  Classifier (RF), Gradient Boost (GB), AdaBoost (AB), Extra Tree Classifier (ET) . Penelitian tersebut menerapkan 6 Data Scaling Methods yaitu Normalization (NR), Standscale (SS), MinMax (MM), MaxAbs (MA), Robust Scaler (RS), dan Quantile  Transformer  (QT). Hasil  akurasi  terbaik diperoleh  menggunakan  algoritma  CART  dengan metode Robust  Scaler dan Quantum  Transformer dengan akurasi 100%, presisi 100%, recall 99% dan F1 score 100%.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa performa  model  bervariasi  bergantung  pada  metode penskalaan data yang digunakan [11].
Berdasarkan  temuan  penelitian  sebelumnya  yang menerapkan pendekatan Ensemble Learning, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas teknik Soft Voting Classifier dalam meningkatkan akurasi prakiraan cuaca.  Fokus  penelitian  ini  adalah  pada  penggunaan ensemble  learning yang  menggabungkan  beberapa algoritma,  dengan  harapan  bahwa  pengintegrasian algoritma-algoritma  ini  akan  menghasilkan  tingkat akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan penggunaan  algoritma  tunggal  dalam  prediksi  cuaca. Penelitian  ini  mengusulkan  pengembangan  model prakiraan  cuaca  dengan  pendekatan  metode Ensemble Learning dengan  menggunakan  beberapa  metode machine learning tunggal, seperti K-Nearest Neighbour (KNN), Logistic  Regression , Random  Forest , Naive Bayes dan Multi  Layer  Perceptron berdasarkan  fitur-
fitur  yang  mendukung  seperti  suhu  udara,  titik  embun, kelembaban  udara,  kecepatan  angin,  hembusan  angin dan tekanan udara.

## 2. Metode Penelitian

## Gambar 1. Metode Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  proses  atau  cara  ilmiah untuk  mendapatkan  data  yang  akan  digunakan  untuk keperluan  penelitian  [12]. Pada  penelitian  ini menggunakan metode Machine Learning dan Ensemble Learning untuk  prakiraan  cuaca,  dimana  penelitian  ini meliputi  beberapa  tahapan  dimulai  dari  pengambilan data, data preprocessing , model machine learning atau model Ensemble  Learning ,  proses  prediksi  data,  dan analisis hasil, lihat Gambar 1.
2.1 Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  cuaca  yang  diperoleh dari  website  https://www.wunderground.com.  Data cuaca  yang  diambil  adalah  di  mulai  dari  tanggal  1 September  2021  hingga  31  Agustus  2023.  Untuk  data cuaca diambil setiap 30 menit sekali. Jumlah data cuaca yang  digunakan  pada  penelitian  ini  sebanyak  33.746 record .  Data  terdiri  dari  11  atribut  yaitu Date,  Time, Temperature, Dew Point, Humidity, Wind, Wind Speed, Wind Gust, Pressure, Precipitation, dan Condition.

## 2.2 Pra-pemrosesan Data
Pra-pemrosesan  data  merupakan  proses  awal  terhadap data  masukan  untuk  menghasilkan  data  dalam  format yang  sesuai  dan  siap  untuk  diproses  pada  langkah berikutnya  [13]. Dalam tahap ini, data disiapkan untuk pengolahan lebih lanjut dengan tujuan mencapai kinerja sistem  yang  optimal  [14].  Setelah  data  diperoleh,  data awal diperiksa melalui tahap pra-pemrosesan data untuk melakukan  validasi  dan  membersihkan  sumber  data yang tidak lengkap, seperti data yang hilang atau tidak valid.
2.2.1 Transformasi Data
Penelitian  ini  melakukan  tahap  transformasi  data  yang bertujuan  untuk  mengubah  sejumlah  atribut  yang awalnya  tidak  bersifat  numerik  menjadi  format  yang lebih sesuai untuk analisis. Transformasi ini melibatkan konversi  satuan  pada  atribut Temperature,  Dew  Point, Humidity,  Wind  Speed,  Wind  Gust,  Pressure ,  dan Condition . Pertama, atribut Temperature dan Dew Point dikonversi  ke  dalam  satuan  derajat Fahrenheit , sedangkan  atribut Humidity dikonversi  ke  dalam bilangan desimal untuk mempermudah representasi nilai kelembaban.
Selanjutnya, atribut Wind Speed dan Wind Gust diubah ke dalam satuan kilometer per jam (km/h) agar memiliki kesesuaian satuan. Atribut Pressure dikonversi ke dalam satuan  inchi  (in)  untuk  representasi  yang  seragam. Atribut  kelas Condition mengalami  transformasi  nilai nominal  menjadi  kategorikal  untuk  memudahkan identifikasi dan analisis dalam kaitannya dengan kondisi cuaca  yang  mendasar.  Langkah  transformasi  ini bertujuan  untuk  menghadirkan  konsistensi  dalam representasi data dan mempersiapkan dataset agar lebih mudah dipahami serta digunakan dalam proses analisis lebih lanjut. Tabel 1 menjelaskan kelas Condition .
Tabel 1. Transformasi Kelas Cuaca Kondisi Cuaca Pelabelan Kategorikal Smoke 0 Mist 1 Haze 2 Fog 3 Fair 4 Cloudy 5 Partly Cloudy 6 Mostly Cloudy 7 Thunder in the Vicinity 8 Thunder 9 Light Rain 10 Light Rain with Thunder 11 Rain 12 Heavy Rain 13 T-Storm 14 Heavy T-Storm 15 2.2.2 Reduksi Data Dalam upaya untuk menyederhanakan dan mengoptimalkan dataset, penelitian ini melakukan tahap reduksi  data  yang  bertujuan  untuk  menghilangkan atribut  yang  dianggap  tidak  relevan  atau  kurang berpengaruh.  Salah  satu  langkah  yang  diambil  dalam tahap  ini  adalah  menghapus  atribut Wind dan Precipitation .  Alasan  penghilangan  kedua  atribut tersebut  adalah  nilai-nilai  yang  tercatat  dalam  atribut Wind dan Precipitation adalah 0 untuk semua entri data dalam dataset.
Dengan  melakukan  langkah  ini,  penelitian  bertujuan untuk mengeliminasi atribut-atribut yang tidak menyumbang secara signifikan terhadap informasi yang relevan  dan  tidak  memberikan  kontribusi  yang signifikan  terhadap  variabel  target  atau  atribut  kelas
yang  menjadi  fokus  analisis.  Tahap  reduksi  data  ini diharapkan dapat membantu dalam mengoptimalkan dan mempersiapkan dataset untuk proses analisis yang lebih akurat dan relevan.

## 2.3 Machine Learning Method
Prakiraan  cuaca  memiliki  peran  penting  dalam mendukung  berbagai  aspek  kehidupan  sehari-hari,  dan penggunaan  teknologi  machine  learning  diharapkan dapat  meningkatkan  akurasi  prediksi  serta  membantu mengatasi  kompleksitas  dari  data  cuaca  yang  terus berkembang.
Pada  bagian  ini  akan  dilakukan  eksplorasi  menyeluruh terkait  penelitian  prakiraan  cuaca  dengan  menerapkan metode machine learning .  Penelitian  ini  menggunakan empat  algoritma machine learning ,  yakni K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression , Random Forest , dan Naive Bayes .
2.3.1. K-Nearest Neighbour (KNN)
K-Nearest  Neighbour merupakan  algoritma  klasifikasi paling  sederhana  dan  paling  umum  digunakan  dalam pembelajaran  mesin. K-Nearest  Neighbor adalah  jenis klasifikasi  yang  dikenal  juga  sebagai lazy  learner classifier yang berdasarkan pada  pembelajaran melalui kesamaan,  yaitu  dengan  membandingkan  karakteristik uji yang diberikan dengan atribut-atribut pelatihan yang mirip  dengan  itu  [15].  Dalam  algoritma  KNN,  “K” mengacu  pada  jumlah  tetangga  terdekat  yang dipertimbangkan  oleh  algoritma  untuk  membuat prediksi.  KNN  akan  memberikan  tingkat  keakuratan yang  tinggi  jika  nilai  K  yang  dipilih  sesuai.  Ini disebabkan  oleh  fakta  bahwa  KNN  mengukur  jarak terpendek antara sampel uji dan sampel pelatihan tanpa mempertimbangkan distribusi probabilitas dari masing- masing kelas [16]. Berikut adalah algoritma KNN yang digunakan:

## Algoritma KNN
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score
modelKNN = KNeighborsClassifier() //parameter default # Latih model modelKNN.fit(xLatih, yLatih) # Lakukan prediksi pada data uji yPred = modelKNN.predict(xUji) hasilAkurasi = accuracy_score(yUji, yPred)
Pada  implementasi dengan menggunakan perpustakaan scikit-learn di  pemrograman  Python,  digunakan pernyataan `from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier` untuk mengimpor kelas KNeighborsClassifier  dari  perpustakaan  scikit-learn. Kelas  tersebut  berperan  dalam  menjalankan  proses klasifikasi  dengan  menggunakan  metode K-Nearest Neighbors (KNN).  Pembentukan  objek  model  KNN dilakukan  dengan  menggunakan  parameter  default, diwakili oleh deklarasi `modelKNN = KNeighborsClassifier()`.  Proses  pelatihan  model  KNN
dilakukan dengan memanfaatkan data latih, yang terdiri dari  fitur  (disebut  xLatih)  dan  label  (disebut  yLatih), melalui  pemanggilan  metode  `.fit(xLatih,  yLatih)`. Prediksi  pada  data  uji  (xUji)  dilakukan  dengan menggunakan  model  yang  telah  dilatih,  melibatkan penggunaan  metode  `.predict(xUji)`.  Evaluasi  akurasi model dilakukan dengan membandingkan hasil prediksi (yPred)  dengan  label  yang  sebenarnya  dari  data  uji (yUji).  Untuk  mengukur  akurasi  tersebut,  digunakan fungsi `accuracy_score(yUji, yPred)` dari perpustakaan scikit-learn .
2.3.2. Logistic Regression
Logistic  Regression adalah  bagian  dari  metode penambangan data yang digunakan untuk menganalisis data  yang  menggambarkan  suatu  variabel  respon (terikat) atau beberapa variabel prediktor [13]. Logistic Regression menggunakan  fungsi  matematika  yang disebut fungsi sigmoid untuk memperkirakan probabilitas  bahwa  variabel  terikat  mengambil  nilai tertentu  [17] . Tujuan  utama  dari Logistic  Regression adalah  untuk  memprediksi  kemungkinan  terjadinya suatu peristiwa dengan menghubungkannya dengan satu atau lebih variabel prediktor. Berikut algoritma Logistic Regression :
Algoritma Logistic Regression from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score
modelLR = LogisticRegression(random_state=0) //parameter default # Latih model modelLR.fit(xLatih, yLatih) # Lakukan prediksi pada data uji yPred = modelLR.predict(xUji)
hasilAkurasi = accuracy_score(yUji, yPred)
Dengan  mengimport  kelas  LogisticRegression  dan accuracy_score  dari  perpustakaan  scikit-learn,  langkah pertama  melibatkan  deklarasi  objek  model  regresi logistik menggunakan pernyataan modelLR = LogisticRegression(random_state=0).  Proses  latihan model dilakukan dengan memanfaatkan data latih, yang terdiri  dari  fitur  (xLatih)  dan  label  (yLatih),  melalui pemanggilan metode .fit(xLatih, yLatih). Setelah model terlatih, langkah berikutnya adalah melakukan prediksi pada  data  uji  (xUji)  menggunakan  model  tersebut, diwakili oleh pernyataan yPred = modelLR.predict(xUji). Untuk mengukur akurasi model,  digunakan  fungsi  accuracy_score(yUji,  yPred) dari scikit-learn.
2.3.3. Random Forest
Random  Forest adalah  sebuah  algoritma  machine learning  yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi dan  prediksi.  Algoritma Random  Forest dapat digunakan untuk mengklasifikasikan dataset yang besar. Kelebihan dari Random Forest terletak pada kemampuannya  untuk  menggabungkan  banyak  pohon, berbeda  dengan  pendekatan  satu  pohon  dalam
melakukan  klasifikasi  dan  meramalkan  kelas  [18] . Random  Forest dapat  mengurangi  variansi  sehingga membantu  mencegah  overfitting  [19] . Dalam  langkah pertama, dilakukan impor kelas RandomForestClassifier dan fungsi accuracy_score dari scikit-learn menggunakan pernyataan from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier  dan  from  sklearn.metrics import  accuracy_score.  Pembentukan  objek  model Random  Forest,  ditandai  dengan  deklarasi  modelRF  = RandomForestClassifier(random_state=0), dilakukan dengan  menggunakan  parameter  default.  Proses pelatihan  model  dilaksanakan  dengan  memanfaatkan data latih (xLatih sebagai fitur dan yLatih sebagai label) melalui  pemanggilan  metode  .fit(xLatih,  yLatih). Setelah  pelatihan  selesai,  model  Random  Forest  dapat digunakan untuk melakukan prediksi pada data uji (xUji) melalui  metode  .predict(xUji).  Evaluasi  akurasi  model dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  prediksi (yPred)  dengan  label  sebenarnya  dari  data  uji  (yUji) menggunakan  fungsi  accuracy_score(yUji,  yPred). Berikut  adalah  algoritma Random  Forest yang digunakan:
Algoritma Random Forest from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score
modelRF = RandomForestClassifier(random_state=0) //parameter default
# Latih model modelRF.fit(xLatih, yLatih) # Lakukan prediksi pada data uji yPred = modelRF.predict(xUji) hasilAkurasi = accuracy_score(yUji, yPred)

## 2.3.4. Naive Bayes
Algoritma Naive Bayes adalah suatu algoritma Machine Learning yang  digunakan  untuk  tugas  klasifikasi  pada kumpulan data berdimensi tinggi. Algoritma klasifikasi Naive Bayes ini merupakan suatu metode pengklasifikasi kumpulan data statistika yang bertujuan untuk  memprediksi  probabilitas  dari  setiap  anggota suatu kelas dalam kumpulan data [20]. Algoritma Naive Bayes menunjukkan keunggulan sebagai algoritma yang dapat  mengelola  kerumitan  dataset  yang  melibatkan berbagai fitur melalui pelaksanaan analisis probabilitas yang  teliti.  Algoritma  ini  terbukti  sangat  bermanfaat dalam  berbagai  situasi,  seperti  klasifikasi  teks, pengenalan  pola,  dan  penggunaan  pada  aplikasi  lain yang  melibatkan  beragam  jenis  data.  Dibandingkan dengan banyak teknik klasifikasi lainnya, algoritma ini sederhana, namun memiliki kinerja yang lebih baik [21] . Berikut algoritma Naive Bayes :

## Algoritma Naive Bayes
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.metrics import accuracy_score
modelNB= GaussianNB() //parameter default # Latih model modelNB.fit(xLatih, yLatih)
# Lakukan prediksi pada data uji yPred= modelNB.predict(xUji)
hasilAkurasi = accuracy_score(yUji, yPred)
Dalam implementasi menggunakan perpustakaan scikit- learn  di  Python,  langkah  pertama  adalah  mengimpor kelas GaussianNB dari modul naive_bayes. Pembentukan  objek  model  Naive  Bayes  dilakukan dengan  mendeklarasikan  modelNB  =  GaussianNB() menggunakan parameter default. Proses pelatihan model dilakukan  dengan  menggunakan  data  latih  (xLatih sebagai  fitur  dan  yLatih  sebagai  label)  melalui pemanggilan metode .fit(xLatih, yLatih). Setelah model dilatih, langkah selanjutnya adalah melakukan prediksi pada data uji (xUji) menggunakan metode .predict(xUji).  Akurasi  model  dievaluasi  dengan membandingkan  hasil  prediksi  (yPred)  dengan  label yang  sebenarnya  dari  data  uji  (yUji),  menggunakan fungsi accuracy_score(yUji, yPred) dari modul metrics di scikit-learn.
2.3.5. Multilayer Perceptron
Multilayer Perceptron (MLP) adalah salah satu metode dalam jaringan syaraf tiruan yang luas digunakan. MLP merupakan  salah  satu  jenis  dari feed-forward  neural network yang  memiliki  satu  atau  lebih  lapisan tersembunyi.  Pada  umumnya,  MLP  terdiri  dari  lapisan input  yang  terdiri  dari  neuron-neuron  yang  digunakan untuk memasukkan  data  [22].  MLP  merupakan bentuk algoritma  jaringan  saraf  yang  memiliki  kemampuan fleksibilitas  dan  dapat  diterapkan  dalam  berbagai konteks aplikasi, seperti pengenalan gambar, pemrosesan  teks,  pemodelan  data  berdasarkan  waktu, dan  sejumlah  tugas  lainnya.  Berikut  adalah  algoritma MLP yang digunakan:
Algoritma Multi Layer Perceptron from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score
modelMLP= MLPClassifier(random_state=0) # Melatih model modelMLP.fit(xLatih, yLatih) # Membuat prediksi yPred= modelMLP.predict(xUji) hasilAkurasi = accuracy_score(yUji, yPred)
Dalam implementasinya dengan menggunakan perpustakaan scikit-learn di Python, kelas MLPClassifier  dari  modul  sklearn.neural_network diimpor menggunakan pernyataan from sklearn.neural_network  import  MLPClassifier.  Pada tahap  awal,  objek  model  MLP  dibentuk  dengan menerapkan konstruktor MLPClassifier(random_state= 0),  dengan  penggunaan  parameter  random_state  untuk menjaga  reproduktibilitas  hasil.  Pelatihan  model dilakukan dengan memanfaatkan data latih, yang terdiri dari  fitur  (disebut  xLatih)  dan  label  (disebut  yLatih), melalui  metode  .fit(xLatih,  yLatih).  Setelah  pelatihan selesai, model dapat digunakan untuk membuat prediksi pada  data  uji  (xUji)  dengan  menggunakan  metode
.predict(xUji). Untuk mengukur kinerja model, digunakan  metode  akurasi  yang  dihitung  dengan membandingkan  hasil  prediksi  (yPred)  dengan  label sebenarnya  dari  data  uji  (yUji)  menggunakan  fungsi accuracy_score(yUji, yPred) dari modul sklearn.metrics.

## 2.4. Ensemble Method using Soft Voting Classifier
Ensemble classification merupakan metode pembelajaran mesin yang mengumpulkan hasil prediksi dari  beberapa  metode  klasifikasi  tunggal  untuk membentuk  prediksi  yang  lebih  akurat  dan  stabil  [23]. Teknik klasifikasi dengan Ensemble Method using Soft Voting  Classifier mengacu  pada  pendekatan    teknik Ensemble  Learning di  mana  model  yang  terlibat membuat  prediksi  dalam  bentuk  probabilitas  atau  skor keanggotaan  pada  kelas  tertentu,  bukan  hanya  label kelas  biner.  Tujuan  utama  dari  penerapan Soft  Voting Classifier adalah  untuk  mengurangi  bias  dan  varians sehingga  menghasilkan  prediksi  yang  lebih  baik  [24]. Berikut  algoritma Ensemble  Method using  Soft  Voting Classifier :
Algoritma Ensemble Method using Soft Voting Classifier from sklearn.ensemble import VotingClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score
model1 = algoritma1() model2 = algoritma2() model3 = algoritma3()
modelEnsemble= VotingClassifier (estimators = [(‘algoritma1’, model1), (‘algoritma2’, model2), (‘algoritma3’,model3)], voting='soft')
# Melatih model modelEnsemble.fit(xLatih, yLatih) # Membuat prediksi yPred= modelEnsemble.predict(xUji) hasilAkurasi = accuracy_score(yUji, yPred)
Algoritma Ensemble  Method menggabungkan  tiga model machine learning yang berbeda (model1, model2, dan  model3)  ke  dalam  satu  entitas ensemble dengan metode voting 'soft' . Langkah pertama adalah membuat tiga  model  machine  learning  yang  berbeda  untuk kemudian  digunakan  dalam ensemble .  Selanjutnya, model-model  ini  digabungkan  menggunakan Voting Classifier ,  di  mana  setiap  model  diidentifikasi  dengan nama  'algoritma1',  'algoritma2',  dan  'algoritma3'  dan disertakan  dalam  estimators  bersama  dengan instance model masing-masing. Ensemble ini dilatih menggunakan data latih (xLatih, yLatih) dan kemudian digunakan untuk membuat prediksi pada data uji (xUji). Akurasi  prediksi  dari  model ensemble diukur menggunakan  metrik  akurasi  dengan  membandingkan hasil prediksi (yPred) dengan nilai sebenarnya dari data uji  (yUji)  menggunakan  fungsi  accuracy_score()  dari scikit-learn.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1 Hasil
Penelitian  yang  dilakukan  dimulai  dengan  melibatkan tahap  pra-pemrosesan  data  untuk  beberapa  atribut. Proses  transformasi  data yang  dilakukan  antara  lain berupa konversi nilai nominal menjadi nilai kategorikal, konversi  nilai  menjadi  satuan  lain,  dan  konversi penyamaan  satuan  yang  berbeda  pada  dataset.  Setelah proses transformasi data, maka tahap selanjutnya adalah tahap reduksi  data.  Pada  tahap  ini  dilakukan penghilangan atribut yang memiliki nilai 0 untuk semua data di dalamnya. Pada awalnya, dataset terdiri dari 11 atribut  yaitu date,  time,  temperature,  dew  point, humidity,  wind,  wind  speed,  wind  gust,  pressure, precipitation,  condition .  Pada  proses  pelatihan  dan pengujian,  ada  atribut  yang  dihilangkan  dikarenakan semua  data  bernilai  0  yaitu  atribut wind dan  atribut precipitation . Atribut lain yang tidak digunakan adalah atribut date dan  atribut time .  Dari  tahap  reduksi  data, dataset yang  digunakan  menjadi  7  atribut  dengan  1 atribut sebagai kelas.
Tahap  selanjutnya  dalam  penelitian  ini  adalah  tahap pemodelan  pada  metode Machine  Learning dan Ensemble  Method .  Untuk  metode Machine  Learning tunggal  (KNN, Logistic  Regression,  RandomForest, Naive Bayes dan Multi Layer Perceptron ) menggunakan parameter  default  yang  ada  pada library  Scikit  Learn . Pada Ensemble Method disusun menjadi 3 metode setiap kombinasi.  Dikarenakan  metode Machine  Learning tunggal yang digunakan pada penelitian ini ada 5 metode sehingga untuk kombinasi per 3 metode dalam Ensemble Method sebanyak  10  kombinasi  diantaranya  seperti terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kombinasi metode pada Ensemble Learning

## Ensemble Method dengan 3 Metode
Logistic Regression, Random Forest, Naive Bayes (LRN) Random Forest , MLP, Naive Bayes (RMN) Random Forest , MLP, Logistic Regression (RML) Random Forest, Logistic Regression , KNN (RLK) Logistic Regression , MLP, Naive Bayes (LMN) Logistic Regression , MLP, KNN (LMK) Random Forest , KNN, Naive Bayes (RKN) Random Forest , MLP, KNN (RMK) KNN, MLP, Naive Bayes (KMN) KNN, Logistic Regression, Naive Bayes (KLN)
Langkah  selanjutnya  dalam  penelitian  ini  adalah memisahkan data menjadi data latih dan data uji dengan proporsi  70:30,  dengan  tujuan  untuk  mencegah overfitting dan  menguji  kemampuan  model  dalam memperkirakan  cuaca  yang  akan  datang.  Langkah selanjutnya  melakukan  proses  pelatihan  data  dengan parameter setiap metode yang telah diatur secara default. Setelah proses pelatihan selesai, maka dilakukan proses pengujian  untuk  memperoleh  akurasi.  Pengukuran akurasi yang dilakukan menggunakan library accuracy_score yang terdapat pada Scikit Learn. Tabel 3 adalah  hasil yang diperoleh dalam proses pengujian.
Tabel 3. Hasil Pengujian pada Machine Learning Method Machine Learning Method Accuracy KNN 92,41 % Logistic Regression 70,85 % Random Forest 97,65 % Naive Bayes 99,00 % MLP 98,98 %
Berdasarkan  hasil  dari  beberapa  metode Machine Learning , Naive  Bayes memiliki  tingkat  akurasi tertinggi  yaitu  sebesar  99,00%.  Sedangkan  akurasi terendah  ada  pada  metode Logistic  Regression yaitu sebesar 70,85%. Pada metode KNN, Random Fores t dan MLP memiliki akurasi yang sangat baik. Lihat Gambar 2.
Gambar 2. Grafik Hasil Akurasi pada Machine Learning Method
Setelah  pengujian  dilakukan  pada  metode Machine Learning tunggal,  langkah  selanjutnya  melakukan pengujian  pada  beberapa  kombinasi  metode  pada Ensemble  Method .  Berdasarkan  tabel  hasil  pengujian pada Ensemble Method , terdapat 3 kombinasi Ensemble Method yang  memiliki  akurasi  tertinggi  yaitu  pada metode Soft  Voting  Classifier ( Random  Forest,  MLP, Naive  Bayes ), Soft  Voting  Classifier ( Logistic Regression,  MLP,  Naive  Bayes ),  dan Soft  Voting Classifier ( RandomForest,  KNN,  Naive  Bayes )  dengan akurasi sebesar 99,03%. Akurasi terendah terdapat pada metode Soft Voting Classifier ( Random Forest, Logistic Regression,  KNN )  dengan  akurasi  sebesar  95,02%. Tabel  4  adalah  hasil  yang  diperoleh  dalam  proses pengujian. Lihat Gambar 3.
Tabel 4. Hasil Pengujian pada Ensemble Learning Method Ensemble Method Accuracy Soft Voting Classifier (LRN) 98,47 % Soft Voting Classifier (RMN) 99,03 % Soft Voting Classifier (RML) 98,38 % Soft Voting Classifier (RLK) 95,02 % Soft Voting Classifier (LMN) 99,03 % Soft Voting Classifier (LMK) 97,04 % Soft Voting Classifier (RKN) 99,03 % Soft Voting Classifier (RMK) 98,64 % Soft Voting Classifier (KMN) 98,98 % Soft Voting Classifier (KLN) 97,18 %
Gambar 3. Grafik Hasil Akurasi pada Ensemble Learning Method

## 3.2 Pembahasan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dipaparkan, terdapat 5 metode Machine Learning . KNN memperoleh akurasi  tinggi  dengan  parameter  default.  Berdasarkan karakteristik  model  KNN,  diperolehnya  akurasi  tinggi dikarenakan  kesesuaian dataset terhadap dataset yang digunakan.  Pada  metode Logistic  Regression memiliki akurasi  lebih  rendah  dibandingkan  metode  lain.  Lebih rendahnya  akurasi  pada  metode  ini  dibandingkan metode  lain  disebabkan  oleh  hubungan  antara  variabel dependen  dan  independen  tidak  linier,  maka  model Logistic Regression mungkin tidak mampu menangkap pola  yang  kompleks.  Akurasi  tinggi  pada  metode Random Forest dikarenakan agregasi dari banyak pohon keputusan ( decision trees ) sehingga cenderung mengurangi  varians  dan  kecenderungan overfitting . Metode Naive Bayes memperoleh akurasi terbaik karena pada  model Naive  Bayes yang  relatif  sederhana  dan efisien  secara  komputasi  cocok  untuk  digunakan  pada dataset  yang  besar  dan  jumlah  fitur  yang  besar  juga. Metode  MLP  mempelajari  representasi  yang  sangat kompleks  dari  data  karena  kemampuannya  untuk memiliki kumpulan hidden layer . Melalui hidden layer tersebut,  MLP  dapat  menangkap  pola  yang  lebih kompleks  dan  abstrak  pada  data,  sehingga  dapat meningkatkan  kemampuan  model  dalam  melakukan klasifikasi dengan akurasi  tinggi.
Berdasarkan  hasil  penelitian  pada Ensemble  Method , terdapat  10  kombinasi  metode.  Dengan  penggabungan beberapa  model Machine  Learning yang  berbeda, ensemble  method  using  Soft  Voting  Classifier dapat mengurangi  varian  dan  mencegah overfitting pada model Machine  Learning tunggal.  Pemilihan  model Machine  Learning dasar  yang  kuat  menjadikan  salah satu  peran  penting  dalam  meningkatkan  kinerja ensemble  method  using  Soft  Voting  Classifier dan mencapai akurasi prediksi yang tinggi. Hasil pengujian yang diperoleh menunjukkan bahwa meskipun Ensemble  Method memberikan  tingkat  akurasi  yang baik, namun peningkatannya tidak signifikan dibandingkan  dengan  pendekatan Machine  Learning tunggal untuk metode Naive Bayes.
Dari  10  kombinasi  pada Ensemble  Method ,  terdapat  3 kombinasi  terbaik  yaitu  pada  metode Soft  Voting Classifier ( Random  Forest,  MLP,  Naive  Bayes ), Soft Voting  Classifier ( Logistic  Regression,  MLP,  Naive
Bayes ),  dan Soft  Voting  Classifier ( RandomForest, KNN,  Naive  Bayes ).  Tiga  kombinasi  dalam  metode Ensemble  Learning menampilkan  satu  model Machine Learning tunggal,  yaitu  Naive  Bayes,  yang  secara konsisten  terdapat  dalam  setiap  kombinasi  tersebut. Dalam metode Machine Learning tunggal, Naive Bayes juga  menghasilkan  akurasi  tinggi,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa Naive Bayes menunjukkan korelasi yang signifikan antara model Machine Learning tunggal dan model Ensemble Learning .

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa beberapa metode Machine Learning tunggal cukup baik dalam prakiraan cuaca menggunakan parameter default dengan  akurasi  tinggi  sebesar  99,00%  pada  metode Naive Bayes dan akurasi terendah sebesar 70,85% pada metode Logistic  Regression .  Pada Ensemble  Method dengan kombinasi 3 metode juga memiliki akurasi yang sangat  baik  untuk  semua  kombinasinya.  Kombinasi metode  terbaik  adalah  pada  metode Soft  Voting Classifier  (Random  Forest, MLP ,  Naive  Bayes),  Soft Voting  Classifier  (Logistic  Regression, MLP ,  Naive Bayes),  dan  Soft  Voting  Classifier  (Random  Forest, KNN ,  Naive  Bayes) dengan  akurasi  sebesar  99,03%. Akurasi  terendah  terdapat  pada  metode Soft  Voting Classifier (Random Forest, Logistic Regression, KNN ) dengan  akurasi  sebesar  95,02%.  Walaupun  demikian, semua  kombinasi  metode  pada Ensemble  Method memiliki  akurasi  yang  baik.  Dari  tingginya  angka akurasi  membuktikan  bahwa Ensemble  Method sangat baik dalam penelitian prakiraan cuaca.

## Daftar Rujukan
[1]  D.  Desmonda,  T.  Tursina,  and  M.  A.  Irwansyah,  “Prediksi Besaran  Curah  Hujan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time Series,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) , vol. 6, no. 4, 2018, doi: 10.26418/justin.v6i4.27036.
[2]  A.  R.  I.  Pratama,  S.  A.  Latipah,  and  B.  N.  Sari,  “Optimasi Klasifikasi Curah Hujan Menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan Recursive Feature Elimination (RFE),” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) , vol. 7, no. 2, pp. 314–324, May 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i2.2675.
[3]  G. I. Merdekawati and Ismail, “Prediksi Curah Hujan di Jakarta Berbasis  Algoritma  Levenberg  Marquardt,” Jurnal  Ilmiah Informatika  Komputer ,  vol.  24,  no.  2,  pp.  116–128,  2019,  doi: 10.35760/ik.2019.v24i2.2366.
[4]  A. M. Siregar, “Klasifikasi Untuk Prediksi Cuaca Menggunakan Esemble  Learning,” PETIR ,  vol.  13,  no.  2,  2020,  doi: 10.33322/petir.v13i2.998.
[5]  A. Roy and A. MS. Hendriyawan, “Implementasi Metode Naive Bayes Classifier Untuk Perkitaan Cuaca,” 2019.
[6]  I.  Intan,  S.  Aminah  Dinayati  Ghani,  A.  T.  Koswara,  U.  Dipa Makassar,  K.  Arsip  Nasional  Republik  Indonesia,  and  J.  P. Kemerdekaan,  “Performance  Analysis  of  Weather  Forecasting using  Machine  Learning  Algorithms  (Analisis  Performansi Prakiraan Cuaca Menggunakan Algoritma Machine Learning),” Jurnal Pekommas , vol. 6, no. 2, 2021, Accessed: Oct. 19, 2023. [Online].
Available:
http://dx.doi.org/10.30818/jpkm.2021.206022
[7]  F.  Hamami  and  I.  A.  Dahlan, “Klasifikasi  Cuaca  Provinsi  DKI Jakarta Menggunakan Algoritma Random Forest dengan Teknik
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
Oversampling,” Jurnal  Teknoinfo ,  vol.  16,  no.  1,  2022,  doi: 10.33365/jti.v16i1.1533.
[8]  Utami,  D.  P.  Rini,  and  E.  &  Lestari,  “Prediksi  Cuaca  di  Kota Palembang  Berbasis  Supervised  Learning  Menggunakan Algoritma K-Nearest  Neighbour,” JUPITER:  Jurnal  Penelitian Ilmu Dan Teknologi Komputer , vol. 13, no. 1, 2021.
[9]  V.  I.  Yani,  A.  Aradea,  and  H.  Mubarok,  “Optimasi  Prakiraan Cuaca  Menggunakan  Metode  Ensemble  pada  Naïve  Bayes  dan C4.5,” Jurnal  Teknik  Informatika dan Sistem  Informasi ,  vol. 8, no. 3, Dec. 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i3.5455.
[10]  S. Kumari, D. Kumar, and M. Mittal, “An ensemble approach for classification  and  prediction  of  diabetes  mellitus  using  soft voting classifier,” International Journal of Cognitive Computing in Engineering , vol. 2, 2021, doi: 10.1016/j.ijcce.2021.01.001.
[11]  M. M. Ahsan, M. A. P. Mahmud, P. K. Saha, K. D. Gupta, and Z.  Siddique,  “Effect  of  Data  Scaling  Methods  on  Machine Learning  Algorithms  and  Model  Performance,” Technologies (Basel) , vol. 9, no. 3, 2021, doi: 10.3390/technologies9030052.
[12]  Alvina Felicia Watratan, Arwini Puspita. B, and Dikwan Moeis, “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia,” Journal of Applied Computer Science and Technology , vol. 1, no. 1, pp. 7–14, Jul. 2020, doi: 10.52158/jacost.v1i1.9.
[13]  F. R. Suprihati, “Analisis Klasifikasi SMS Spam Menggunakan Logistic Regression,” Jurnal Sistem Cerdas , vol. 4, no. 3, 2021, doi: 10.37396/jsc.v4i3.166.
[14]  S.  Sudianto,  A.  D.  Sripamuji,  I.  Ramadhanti,  R.  R.  Amalia,  J. Saputra,  and  B.  Prihatnowo,  “Penerapan  Algoritma  Support Vector Machine  dan  Multi-Layer  Perceptron pada Klasisifikasi Topik Berita,” Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI , vol. 11, no. 2, pp. 84–91, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/janapati/article/view/4 4151
[15]  K.  Sumwiza,  C.  Twizere,  G.  Rushingabigwi,  P.  Bakunzibake, and P. Bamurigire, “Enhanced cardiovascular disease prediction model  using  random  forest  algorithm,” Inform  Med  Unlocked , vol. 41, 2023, doi: 10.1016/j.imu.2023.101316.
[16]  O. Saeful Bachri and R. M. Herdian Bhakti, “Penentuan Status Stunting  pada  Anak  dengan  Menggunakan  Algoritma  KNN,”
Jurnal Ilmiah Intech: Information Technology Journal of UMUS , vol. 3, no. 02, pp. 130–137, Nov. 2021, doi:
10.46772/intech.v3i02.533.
[17]  O.  Iparraguirre-Villanueva,  K.  Espinola-Linares,  R.  O.  Flores Castañeda,  and  M.  Cabanillas-Carbonell,  “Application  of Machine  Learning  Models  for  Early  Detection  and  Accurate Classification of Type 2 Diabetes,” Diagnostics , vol. 13, no. 14, 2023, doi: 10.3390/diagnostics13142383.
[18]  B.  Prasojo  and  E.  Haryatmi,  “Analisa  Prediksi  Kelayakan Pemberian  Kredit  Pinjaman  dengan  Metode  Random  Forest,” Jurnal Nasional  Teknologi dan  Sistem  Informasi , vol.  7, no. 2, pp. 79–89, Sep. 2021, doi: 10.25077/teknosi.v7i2.2021.79-89.
[19]  N. M. Lutimath, N. Sharma, and B. K. Byregowda, “Prediction of  Heart  Disease  using  Biomedical  Data  through  Machine Learning  Techniques,” EAI  Endorsed  Trans  Pervasive  Health Technol ,  vol.  7,  no.  29,  2021,  doi:  10.4108/eai.30-8- 2021.170881.
[20]  A.  Ridwan,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Mellitus,” Jurnal  SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) , vol. 4, no. 1, 2020, doi: 10.47970/siskom-kb.v4i1.169.
[21]  U.  Nagavelli,  D.  Samanta,  and  P.  Chakraborty,  “Machine Learning Technology-Based Heart Disease Detection Models,” J Healthc Eng , vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/7351061.
[22]  M. S. Wibawa and I. M. D. Maysanjaya, “Multi Layer Perceptron dan  Principal  Component  Analysis  untuk  Diagnosis  Kanker Payudara,” Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika (JANAPATI) ,  vol.  7,  no.  1,  p.  90,  May  2018,  doi: 10.23887/janapati.v7i1.12909.
[23]  G.  Akilandasowmya,  G.  Nirmaladevi,  S.  U.  Suganthi,  and  A. Aishwariya,  “Skin  cancer  diagnosis:  Leveraging  deep  hidden features  and  ensemble  classifiers  for  early  detection  and classification,” Biomed  Signal  Process  Control ,  2023,  doi: 10.1016/j.bspc.2023.105306.
[24]  N.  Agustina  and  C.  N.  Ihsan,  “Pendekatan  Ensemble  untuk Analisis  Sentimen  Covid19  Menggunakan  Pengklasifikasi  Soft Voting,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.
10, no. 2, p. 263, Apr. 2023, doi: 10.25126/jtiik.20231026215.