Implementasi Teknik Data Mining terhadap Klasifikasi Data Prediksi Curah Hujan BMKG Di Sulawesi Selatan

## ANDI SADRI AGUNG, A. ARFAN FAUZI, ANDI AKRAM NUR RISAL, FHATIAH ADIBA
Universitas Negeri Makassar, Indonesia Email : andisadriagung20@gmail.com

## ABSTRAK
Cuaca cenderung tidak stabil dan susah diprediksi mempengaruhi beberapa sektor kehidupan  manusia.  Pemanfaatan  teknologi  dibidang  data  sains  dalam memprediksi cuaca mendatang sangat dibutuhkan. Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) merupakan organisasi pemerintahan, bertugas memprediksi cuaca di Indonesia. Namun dalam menentukan akurasi data, diperlukan metode yang  memprediksi  cuaca  dengan  akurat.  Penelitian  ini  bertujuan  menghasilkan informasi  dari  klasifikasi  data  prediksi  curah  hujan  BMKG  di  Sulawesi  Selatan. Klasifikasi  dibagi  menjadi  5  kategori  dengan  1036  data  dan  11  atribut. Pengumpulan data dimulai dari 1 Januari 2020 hingga 31 Oktober 2022. K = 3 menjadi nilai K terbaik dengan akurasi mencapai 82,21%. Sehingga disimpulkan bahwa data prediksi curah hujan BMKG memiliki tingkat akurasi data yang baik dan hasil penelitian ini dapat dijadikan acuan dalam menginformasikan curah hujan di Sulawesi Selatan.
Kata  kunci :  curah  hujan, data  mining,  K-Nearest  Neighbor,  prediksi,  Sulawesi Selatan

## ABSTRACT
The weather tends to be unstable and difficult to predict, affecting several sectors of  human  life.  The  utilization  of  technology  in  the  field  of  scientific  data  in predicting future weather is urgently needed. The Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency (BMKG) is a government organization, tasked with predicting weather  in  Indonesia.  But  in  determining  the  accuracy  of  data,  we  require  a method  that  predicts  the  weather  accurately.  This  study  aims  to  produce information  from  the  classification  of  BMKG  rainfall  prediction  data  in  South Sulawesi.  Classification  is  divided  into  5  categories  with  1036  data  and  11 attributes. Data collection starts from 1 January 2020 to 31 October 2022. K = 3 is the best K value with an accuracy of 82.21%. So it was concluded that BMKG rainfall prediction data has a good data accuracy level, and this study's results can be used as a reference in informing rainfall in South Sulawesi.
Keywords : rainfall, data mining, K-Nearest Neighbor, predictions, South Sulawesi

## 1. PENDAHULUAN
Sulawesi Selatan merupakan provinsi yang terletak di semenanjung bagian selatan Sulawesi yang terletak di negara Indonesia. Terdapat 2 jenis musim di Indonesia yaitu musim kemarau dan musim hujan. Pergantian musim ini dipengaruhi oleh perubahan iklim global bumi yang mengalami kenaikan setiap tahun. Cuaca cenderung tidak stabil dan susah diprediksi sangat mempengaruhi beberapa sektor dalam kehidupan manusia (Utami et al., 2021).
Cuaca merupakan kondisi atmosfer pada wilayah terbatas dan dalam jangka waktu tertentu (Subagyo, 2015) . Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi kondisi cuaca, diantara- Nya ialah kelembaban, suhu, angin, curah hujan, sinar matahari, dan tekanan atmosfer. Faktor tersebut  dapat  dijadikan  atribut  dalam  memprediksi  cuaca  yang  akan  terjadi  di  waktu mendatang. Banyak orang yang akan terbantu dengan adanya prakiraan cuaca terkhusus pada pekerja  di  bidang  pertanian  dan  kelautan.  Prediksi  cuaca  yang  akurat  dan  cepat  dapat memudahkan stakeholder terkait dalam mengelola informasi perubahan cuaca (Muhandhis et al., 2021).
Seiring dengan perkembangan teknologi  saat ini dalam bidang data sains memprediksi cuaca di masa yang akan datang. Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) merupakan stakeholder  terkait  dalam  mengelola  informasi  prediksi  cuaca  di  Indonesia,  namun  dalam menentukan tingkat akurasi data tersebut, diperlukan sebuah metode khusus.
Data  mining  merupakan  salah  satu  metode  yang  cocok,  dimana  proses  dengan mengimplementasikan  matematika  dan  teknik  statistik  dalam  kecerdasan  buatan  hingga machine learning terhadap berbagai database, kemudian diolah dan diekstraksi, lalu dilakukan identifikasi  pengetahuan  serta  memanfaatkan  data  yang  berpotensi  menghasilkan  sebuah informasi (Mohamed & Ezzati, 2019)(Mulyati et al., 2020). Adapun data mining dapat dikategorikan  berdasarkan  tugas  serta  fungsi  yang  dapat  dilakukan,  antara  lain  prediksi, klasifikasi, pengelompokan ( clustering), deskripsi, estimasi dan asosiasi.
Adapun  klasifikasi  merupakan  ilmu  yang  terdapat  pada machine  learning  dan  juga  sebuah metode yang dapat mengolah dan menangani big data (Mulyati et al., 2020) . Sebagaimana data iklim yang telah kami kumpulkan melalui Data Online BMKG ( DATA ONLINE - PUSAT DATABASE - BMKG, n.d.). Diperoleh 1036 buah data cuaca harian time series di Provinsi Sulawesi Selatan dengan 11 jenis atribut dari bulan Januari 2020 hingga Oktober 2022.
Berdasarkan penelitian sebelumnya terkait prediksi cuaca menggunakan metode data mining berjudul “Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam memprediksi dan menghitung tingkat akurasi Data Cuaca di Indonesia”, diperoleh tingkat akurasi data sebesar 89% (Rangkuti et al., 2021). Peneliti berikutnya, yang juga mengimplementasi Algoritma KNN menggunakan metode regresi dalam menentukan potensi hujan harian, diperoleh nilai RMSE 9.899 +/- 0.000 (Rofiq et al., 2020).
Selain  itu,  terdapat  penelitian  yang  membangun  sebuah  sistem  deteksi  kondisi  cuaca berdasarkan analisis histogram HCL berbasis pengolahan citra dengan menerapkan algoritma KNN. Hasil yang didapatkan adalah tingkat akurasi sebesar 84,21%. Kondisi cuaca yang dapat diprediksi adalah cerah berawan, berawan, hujan, malam cerah dan malam hujan (Hariani, 2020).
Selanjutnya,  penelitian  lain  yang  juga  mengimplementasikan  metode  KNN  dalam mengklasifikasi cuaca di wilayah Tanjungpinang, didapatkan persentase tertinggi yaitu dengan nilai  K=  31,  33,  35,  37,  39,  41,  45,  47,  50  tingkat  persentase  kesamaan  sebesar  70% (Syarifaturrahmah et al., 2022).
Terakhir,  penelitian  yang  melakukan  modifikasi  terhadap  Algoritma  KNN,  tingkat  akurasi terbaik yang dihasilkan hanya mencapai 70,47%. Akurasi terbaik dalam memprediksi 12 bulan kedepan,  dihasilkan  oleh  BPNN – lm  mencapai  82,46%.  Sedangkan  dalam  memprediksi  24 bulan kedepan, nilai MAPE terbaik dihasilkan BPNN-lm (Lareno & Muhammad, 2015).
Namun, berdasarkan hasil penelitian di atas, dapat disimpulkan bahwa dari beberapa metode yang digunakan, masih dapat dikembangkan, terutama dalam menghitung akurasi data cuaca harian. Selain itu, belum ada penelitian sebelumnya yang melakukan implementasi data mining terhadap prediksi data cuaca harian dan curah hujan, khususnya di provinsi Sulawesi Selatan.
Oleh  karena  itu,  berdasarkan  uraian  permasalahan  diatas,  peneliti  memutuskan  untuk melakukan  “Implementasi Data  Mining  Algoritma  K-Nearest  Neighbor    terhadap  Klasifikasi Data Prediksi Curah Hujan BMKG Di Sulawesi Selatan”. Algoritma ini melakukan klasifikasi data berdasarkan 5 kategori klasifikasi curah hujan dengan kode 1 hingga 5 yaitu tidak hujan (1), hujan ringan (2), hujan sedang (3), hujan lebat (4), dan hujan sangat lebat (5) dengan 1036 data  cuaca  harian.  Hasil  akhir  yang  dicapai  adalah  nilai  K  (ketetanggaan  terdekat)  terbaik dengan tingkat akurasi tertinggi menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor.

## 2. METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metode  yang  terdiri  dari  beberapa  tahap  secara  terurut sebagaimana  pada  Gambar  1,  diawali  dengan  pengumpulan  data  hingga  hasil  akhir  yaitu mencari akurasi hasil klasifikasi nilai K terbaik.

## 2.1 Pengumpulan Data
Tahapan awal dalam penelitian ini adalah pengumpulan data berbentuk dataset. Dataset yang digunakan merupakan data cuaca harian yang tercatat di Stasiun Klimatologi Sulawesi Selatan dan  diunduh  dari Database  Online  BMKG.  Terdiri  atas  1036  records  data  dengan  11  total atribut dari 1 Januari 2020 hingga 31 Oktober 2022.
Data  tersebut  merupakan  data  cuaca  harian  dengan  atribut  seperti  tanggal,  Tn  atau  suhu minimum (°C), Tx atau suhu maksimum (°C), Tavg atau suhu rata-rata (°C), RH_avg atau kelembaban  rata-rata(%),  RR  atau  curah  hujan  (mm),  ss  atau  lama  penyinaran  matahari (jam), ff_x atau Kecepatan angin maksimum (m/s), ddd_x atau Arah angin saat kecepatan maksimum (°), ff_avg atau Kecepatan angin rata-rata (m/s), dan ddd_car atau Arah angin terbanyak(°)

## 2.2 Preprocessing Data
Preprocessing data merupakan sebuah tahapan yang perlu dilalui sebelum memasukkan data yang akan diklasifikasi. Hal ini bertujuan agar data yang diklasifikasi bersih dari atribut kosong hingga jenis data yang berbeda, yang dapat mempengaruhi hasil klasifikasi dan akurasi yang akan diperoleh (Bertalya et al., 2021).
Preprocessing data yang dilakukan terhadap data cuaca harian yaitu membentuk data baru dengan  melakukan  penghapusan  ( drop)  atribut  tanggal  dan  arah  angin  terbanyak, dikarenakan  keduanya  bertipe  data object/string.  Informasi  data  setelah  drop  atribut ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Informasi Data setelah Penghapusan ( drop) Atribut Indeks Column Non-Null Count Dtype 0 Tn 1014 non-null float64 1 Tx 1022 non-null float64 2 Tavg 1022 non-null float64 3 RH_avg 1022 non-null float64 4 RR 934 non-null float64 5 Ss 1021 non-null float64 6 ff_x 1023 non-null float64 7 ddd_x 1022 non-null float64 8 ff_avg 1023 non-null float64 9 Rain 1036 non-null int64
Dari tabel diatas, diketahui bahwa data terdiri 1036 jumlah data dan terdapat beberapa data yang jumlah non-null atau kolom terisi tidak mencapai 1036 baris. Hal itu disebabkan karena adanya  atribut  kosong,  yang  akan  mengganggu  proses  klasifikasi  nantinya.  Sehingga diperlukan proses pengisian atribut kosong dengan mengambil nilai mean atau rata-rata dari nilai keseluruhan atribut tersebut. Informasi data setelah pengisian atribut ditunjukkan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Informasi Data setelah Pengisian Atribut Kosong
Indeks Column Non-Null Count Dtype 0 Tn 1036 non-null float64 1 Tx 1036 non-null float64 2 Tavg 1036 non-null float64 3 RH_avg 1036 non-null float64 4 RR 1036 non-null float64 5 ss 1036 non-null float64 6 ff_x 1036 non-null float64 7 ddd_x 1036 non-null float64 8 ff_avg 1036 non-null float64 9 rain 1036 non-null int64
Terakhir, atribut akan dibagi menjadi dua kategori variabel, yaitu independen (mempengaruhi) yang berupa masukan untuk hasil prediksi kategori curah hujan dan dependen (dipengaruhi) yaitu data target yang akan dicapai berupa hasil prediksi. Pada penelitian ini, yang menjadi variabel dependen adalah atribut rain (hujan) yang berisi data diskrit berupa angka 1 sampai 5 yang masing-masing mewakili label kelas klasifikasi kategori tidak hujan (1), hujan ringan (2),  hujan  sedang  (3),  hujan  lebat  (4),  dan  hujan  sangat  lebat  (5)  sebagaimana  dengan ketentuan  BMKG  ( Probabilistik  Curah  Hujan  20  Mm  (Tiap  24  Jam)  |  BMKG,  n.d.).  Adapun rincian variabel dependen atau klasifikasi hujan ditunjukkan pada histogram Gambar 2.
Gambar 2. Histogram Data Label Klasifikasi Hujan ( Dependen )
Gambar 2 menjelaskan atribut Rain, data target yang akan diproses menggunakan algoritma KNN. Pada kategori 1 terdapat 549 data (Tidak Hujan), 2 sebanyak 331 data (Hujan Ringan), 3  memiliki  data  100  data  (Hujan  Sedang),  4  memiliki  42  data  (Hujan  Lebat)  dan  terakhir kategori  5  terdapat  14  data  (Hujan  Sangat  Lebat).  Sedangkan  untuk  variabel independen menggunakan atribut Tavg atau suhu rata-rata (°C), RH_avg atau kelembaban rata-rata (%),
RR atau  curah  hujan  (mm) dan  ff_avg  atau  Kecepatan  angin  rata-rata (m/s)  sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Sample Data Atribut Independen Indeks Tavg RH_avg ff_avg RR 0 27 89 3 30 1 25,2 97 2 15,5 2 25,1 95 1 69,3 3 27,2 86 3 32,9 4 26,1 88 3 1,5

## 2.3 Pembagian Data
Tahapan berikutnya adalah pembagian data pelatihan dan data pengujian. Proses ini dilakukan menggunakan sklearn. model_selection dengan data latih sebesar 80% atau 828 data dari keseluruhan data, dan sisanya 20% atau 208 data menjadi data uji nantinya. Selain itu juga ditentukan nilai random state yang akan melakukan proses acak untuk pembagian data. Hal ini berguna agar tingkat akurasi nantinya tidak terpengaruhi oleh urutan data time series yang disediakan.
2.4 Klasifikasi menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  klasifikasi  menggunakan K-Nearest Neighbor atau KNN. Merupakan salah satu supervised learning yang dikenal juga sebagai lazy learning. Hal tersebut dikarenakan KNN hanya melakukan proses pembelajaran (learning) dan klasifikasi tanpa membangun model (Brawijaya et al., 2020). Seluruh data latih hanya disimpan ke dalam memori (Fajri et al., 2020). Sehingga proses klasifikasi yang dilakukan juga lebih mudah dan cepat.
Proses klasifikasi pada algoritma ini terhadap objek, berdasarkan data pelatihan yang memiliki jarak terdekat dengan objek tersebut atau dikenal sebagai nilai K (ketetanggaan terdekat), sehingga akan dicari nilai K dengan akurasi terbaik (Widaningsih, 2019).
Proses penerapan algoritma KNN secara berurut dibagi kedalam 3 proses seperti dibawah ini: (1) Menentukan nilai K awal atau jumlah ketetanggaan yang digunakan sebagai penentuan kelas awal pada proses training atau pelatihan. (2) Menghitung jarak antar data baru pada proses pengujian terhadap data lainnya pada data pelatihan menggunakan metrik jarak, dan (3)  Memilih  sejumlah  K  data  dengan  jarak  terdekat  dan  menentukan  kelas  dari  data  baru tersebut.

## 2.5 Pengukuran Akurasi Nilai K Terbaik
Tahap  terakhir  dalam  penelitian  ini  adalah  melakukan  pengukuran  tingkat  akurasi  nilai  K terbaik  dari  proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma  KNN.  Proses  pengukuran  ini menggunakan  metode Confusion  Matrix,  merupakan  metode  analitik  prediktif  yang  dapat menampilkan  serta dapat  memberikan perbandingan  nilai aktual dengan nilai hasil prediksi dari proses model training (Martia Nanda et al., n.d.). Nilai perbandingan tersebut digunakan untuk menghitung metrik evaluasi beberapa nilai diantaranya nilai Accuracy , Precision, Recall, dan F1-Score atau F-Measure.
Accuracy atau akurasi adalah nilai yang diperoleh berdasarkan jumlah data yang bernilai benar atau positif dan data hasil prediksi benar ditambah data yang bernilai salah atau negatif dan
hasil prediksi negatif. Kemudian dibagi dengan total seluruh data yang berada pada dataset. Perhitungannya menggunakan Persamaan 1.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (1) Keterangan : TP = True Positive yaitu jumlah data benar dan hasil prediksi benar. TN = True Negative yaitu jumlah data benar namun hasil prediksi salah. FP = False Positive yaitu jumlah data salah dan hasil prediksi salah. FN = False Negative yaitu jumlah data salah namun hasil prediksi benar.
Precision  adalah  nilai  peluang  data  yang  hasil  prediksinya  benar  atau  positif  dan  pada kenyataannya  termasuk  data  kategori  benar  atau  positif.  Perhitungannya  menggunakan Persamaan 2.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2)
Recall merupakan nilai peluang data dengan kategori benar atau positif dan dengan tepat hasil prediksinya benar atau positif. Perhitungannya menggunakan Persamaan 3.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3) F1-Score atau F-Measure merupakan nilai yang diperoleh dari hasil nilai Precision dan Recall antara  kategori  hasil  prediksi  dengan  kategori  sebenarnya.  Perhitungannya  menggunakan Persamaan 4.
𝐹1  = 2 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (4)
Sedangkan  untuk  mencari  nilai  K  dengan  akurasi  terbaik,  dilakukan  proses  perulangan kemudian dicari nilai akurasi dari tiap nilai K yang diinisiasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  proses  prediksi  dan  perhitungan  akurasi  dari  data  curah  hujan  di  provinsi  Sulawesi Selatan  dilakukan  melalui  beberapa  tahapan,  yaitu  mulai  dari  tahap  pengumpulan  data, preprocessing data, klasifikasi data, hingga dengan pengukuran dan pencarian tingkat akurasi yang terbaik.
Data awal yang dikumpulkan terdiri atas 1036 buah data dengan 11 total atribut awal dari 1 Januari 2020 hingga 31 Oktober 2022. Data belum siap melalui proses klasifikasi, sehingga perlu  dilakukan  tahap  berikutnya  yaitu preprocessing  data,  dimana  dilakukan  pembersihan data dan pengisian atribut kosong serta penentuan atribut independen dan atribut dependen. Selanjutnya, dilakukan proses pembagian data latih dan data uji menggunakan model sklearn pada python dengan data latih sebanyak 828 atau 80% dari 1036 total data keseluruhan dan sisanya 208 atau 20% data cuaca sebagai data latihnya.
Tahap  berikutnya  adalah  proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma  KNN,  sebagaimana langkah awal yaitu menentukan nilai K awal. Dalam penelitian ini, nilai K awal yang digunakan adalah 5. Dari proses pelatihan, juga diukur tingkat akurasi terhadap data latih dengan nilai K =  5  yaitu  sebesar  84,54%.  Selanjutnya,  dilakukan  pengukuran  akurasi  terhadap  data  uji
dengan  nilai  K  =  5.  Diperoleh  hasil  pengujian  dengan  akurasi  sebesar  79,32%  yang ditampilkan dalam confusion matrix classification report sebagaimana pada Gambar 3.

## Gambar 3. Confusion Matrix Pengujian K = 5
Berdasarkan  Gambar  3,  dapat  diamati,  bahwa  untuk  klasifikasi  terhadap  5  kelas,  untuk kategori  1  (tidak  hujan)  sebesar  84%,  kategori  2  (hujan  ringan)  sebesar  66%,  kategori  3 (hujan  sedang)  sebesar  82%  dan  masing-masing  kategori  4  (hujan  lebat)  dan  kategori  5 (hujan  sangat  lebat)  sebesar  100%.  Selanjutnya  akan  mencari  nilai  K  terbaik  untuk mendapatkan  akurasi  yang  jauh  lebih  baik.  Sehingga  proses  terakhir  adalah  melakukan perbandingan terhadap semua nilai K dengan range 1 hingga 50. Hasil perbandingan nilai K terbaik ditunjukkan Gambar 4.
Gambar 4. Perbandingan Akurasi Nilai K terbaik
Hasil pengujian untuk akurasi terendah berada pada nilai K = 41 sebesar 69,71%, sedangkan untuk akurasi tertinggi dicapai pada nilai K = 3 sebesar 82,21%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai K = 3 merupakan nilai K terbaik dalam melakukan pengujian terhadap data prediksi curah hujan di provinsi Sulawesi Selatan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  terhadap  data  prediksi  curah  hujan  di provinsi Sulawesi Selatan yang berasal dari Stasiun Klimatologi Sulawesi Selatan dan masalah serta tujuan penelitian yang telah dibahas sebelumnya. Maka kami dapat menarik beberapa kesimpulan sebagaimana berikut ini :
1. Implementasi data mining dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) terhadap data prediksi curah hujan BMKG di provinsi Sulawesi Selatan dapat diterapkan dengan baik.
2. Akurasi pelatihan awal nilai K = 5 sebesar 84,54% dan pengujian awal sebesar 79,32%, maka model klasifikasi yang dirancang dikategorikan sangat baik dengan akurasi yang tergolong tinggi.
3. Selanjutnya  dalam  melakukan  perbandingan  nilai  K  terbaik,  diperoleh  nilai  K  =  3 sebagai nilai K terbaik dengan akurasi tertinggi sebesar 82,21%.
4. Hasil penelitian diatas, dapat disimpulkan juga bahwa data prediksi curah hujan BMKG memiliki tingkat akurasi data yang cukup tinggi, sehingga hasil prediksi curah hujan dapat menjadi informasi penting BMKG dalam menginformasikan tingkat curah hujan di Sulawesi Selatan.
Adapun saran peneliti terhadap penelitian selanjutnya yaitu diharapkan agar menggunakan data  yang  lebih  banyak,  semakin  banyak  data  yang  digunakan,  maka  akurasi  dari  model prediksi yang diteliti akan semakin tinggi. Selain itu juga disarankan menggunakan atribut lain dalam menentukan prediksi, serta perbandingan dengan metode lain menggunakan data yang sama maupun dengan lokasi yang berbeda.

## DAFTAR RUJUKAN
Bertalya, Prihandoko, Setyowati, L., Irawan, F. I., & Irlianti, S. R. (2021). Formulation of city health development index using data mining. Indonesian Journal of Electrical Engineering and  Computer  Science,  23(1),  362 – 369.  https://doi.org/10.11591/ijeecs.v23.i1.pp362- 369
Brawijaya, J., Djohan, F., & Suryaningrum, K. M. (2020). Aplikasi Pendeteksi Dan Analisa Cuaca Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Android. JSTIE (Jurnal Sarjana Teknik Informatika), 8(2), 1 – 10. https://doi.org/10.12928/jstie.v8i1.14623
DATA  ONLINE  -  PUSAT  DATABASE  -  BMKG.  (n.d.).  Retrieved  January  17,  2022,  from https://dataonline.bmkg.go.id/home
Fajri,  M.  S.,  Septian,  N.,  &  Sanjaya,  E.  (2020).  Evaluasi  Implementasi  Algoritma  Machine Learning K-Nearest Neighbors (kNN) pada Data Spektroskopi Gamma Resolusi Rendah. Al-Fiziya:  Journal  of  Materials  Science,  Geophysics,  Instrumentation  and  Theoretical Physics, 3(1), 9 – 14. https://doi.org/10.15408/fiziya.v3i1.16180
Hariani,  S.  (2020).  Sistem  Deteksi  Kondisi  Cuaca  Berdasarkan  Analisis  Histogram  HCL
Menggunakan  Algoritma  k-Nearest  Neighbor  (KNN). Jurnal  EECCIS,  14(1),  27 – 30. https://doi.org/10.21776/jeeccis.v14i1.626
Lareno,  B.,  &  Muhammad.  (2015).  Modified  Nearest  Neighbor  Untuk Prediksi  Curah Hujan.
Proceedings Konferensi Nasional Sistem Dan Informatika (KNS&I), 272 – 277.
Martia  Nanda,  D.,  Hendro  Pudjiantoro,  T.,  Nurul  Sabrina,  P.,  &  Yani,  A.  (n.d.). Metode  K- Nearest  Neighbor  (KNN)  dalam  Memprediksi  Curah  Hujan  di  Kota  Bandung.  387. https://doi.org/10.31284/p.snestik.2022.2750
Mohamed, S., & Ezzati, A. (2019). A data mining process using classification techniques for employability  prediction. Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering  and  Computer Science, 14(2), 1025 – 1029. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v14.i2.pp1025-1029
Muhandhis, I., Ritonga, A. S., & Murdani, D. M. H. (2021). Implementasi Metode Inferensi Fuzzy Tsukamoto Untuk Memprediksi Curah Hujan Dasarian Di Sumenep. Jurnal Ilmiah Edutic, 8(1), 1 – 10. https://doi.org/10.21107/edutic.v8i1.8907
Mulyati, S., Husein, S. M., & Ramdhan. (2020). Rancang Bangun Aplikasi Data Mining Prediksi Kelulusan  Ujian  Nasional  Menggunakan  Algoritma  (KNN)  K-Nearest  Neighbor  dengan Metode Euclidean Distance pada SMPN 2 Pagedangan. Jurnal Teknik Informatika (JIKA) Universitas Muhammadiyah Tangerang, 4(1), 65 – 73. https://doi.org/10.31000/jika.v4i1.2288
Probabilistik Curah Hujan 20 mm (tiap 24 jam) | BMKG. (n.d.). Retrieved January 21, 2023, from https://www.bmkg.go.id/cuaca/probabilistik-curah-hujan.bmkg
Rangkuti, M. Y. R., Alfansyuri, M. V., & Gunawan, W. (2021). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor  (KNN)  Dalam  Memprediksi  Dan  Menghitung  Tingkat  Akurasi  Data  Cuaca  Di Indonesia. Hexagon Jurnal Teknik Dan Sains, 2(2), 11 – 16. https://doi.org/10.36761/hexagon.v2i2.1082
Rofiq,  H.,  Pelangi,  K.  C.,  &  Lasena,  Y.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan Potensi Hujan Harian Dengan Menggunakan Algoritma K Nearest Neighbor (KNN). MISI
(Jurnal Manajemen Informatika Dan Sistem Informasi), 3(1), 8 – 15. https://doi.org/10.36595/misi.v3i1.125
Subagyo, A. (2015). Cuaca Panas Berpengaruh terhadap Terjadinya Kebakaran di Perumahan Padat  Penduduk. Orbith :  Majalah  Ilmiah  Pengembangan  Rekayasa  Dan  Sosial , 11(3), 153 – 160. https://doi.org/10.32497/orbith.v11i3.88
Syarifaturrahmah, Uperiati, A., & Suswaini, E. (2022). Penerapan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Klasifikasi Cuaca Di Wilayah Tanjungpinang. Student Online Journal (SOJ) UMRAH - Teknik, 2(1), 250 – 256.
Utami,  A.  S.,  Rini,  D.  P.,  &  Lestari,  E.  (2021).  Prediksi  Cuaca  di  Kota  Palembang  Berbasis Supervised  Learning  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbour. JUPITER  (Jurnal Penelitian Ilmu Dan Teknologi Komputer), 13(1), 9 – 18. https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/article/view/3243%0Ahttps://jurnal.polsri.ac. id/index.php/jupiter/article/download/3243/1390
Widaningsih,  S.  (2019). Perbandingan  Metode Data Mining  Untuk  Prediksi Nilai Dan  Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4.5, Naïve Bayes, KNN Dan SVM. Jurnal Tekno Insentif, 13(1), 16 – 25. https://doi.org/10.36787/jti.v13i1.78