## ANALISIS DATA IKLIM INDONESIA MENGGUNAKAN APLIKASI WEKA DENGAN METODE KLASIFIKSI NAIVE BAYES

## Aswendy
Jurusan Teknik Informatika, Universitas Gunadarma aswendy24@yahoo.com

## Abstrak
Penulisan  ini  membahas  tentang  analisis  data  iklim  Indonesia  menggunakan  aplikasi weka dengan metode naive bayes.Naive Bayes merupakan metode klasifikasi dalam data mining  yang  mengklasifikasikan  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class. Data mining merupakan serangkaian proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang basis data yang besar. Data mining juga dapat diartikan sebagai pengekstrakan informasi baru yang diambil dari bongkahan data besar yang membantu dalam pengambilan keputusan. Dalam data mining terdapat banyak  teknik  dalam  pengerjaannya,  diantaranya  yaitu  algoritma  naïve  bayes,  decision tree, jaringan saraf tiruan dan masih banyak lainnya. Proses analisis ini menggunakan aplikasi weka yang merupakan salah satu aplikasi pengolah data mining dan merupakan suatu  perangkat  lunak  yang  berisikan  koleksi  dari  perangkat  visualisasi  dan  algoritma untuk analisis data dan predictive modelling, termasuk dengan tampilan antar muka yang mudah  diakses  oleh  pengguna.  Dari  hasil  analisis  sangat  diharapkan  dapat  membantu memberi peringatan atas iklim ekstrim yang ada di Indonesia.
Kata kunci :  Analisis, Data Iklim Indonesia, Aplikasi Weka, Klasifikasi Naive Bayes

## INDONESIAN CLIMATE DATA ANALYSIS USING WEKA APPLICATIONAND NAÏVE BAYES CLASSIFICATION METHOD

## Abstract
This  research  discussed  Indonesian  climatic  data  analysis  using  weka  application  with Naive Bayes method. Naive Bayes is a classification method in data mining that classifies statistics that used to predict membership probability of a class. Data mining is a series of  processes  to  obtain  useful  information  from  large  database.  Data  mining  can  also define as the extraction of new information from a piece of large database that can help us  in  decision-making.  There  are  many  techniques  in  doing  data  mining,  such  as naïve bayes  algorithm,  decision  tree,  artificial  neural  network,  and  many  more.  This  analysis process  using  wekaapplication,  which  is  one  of  data  mining  processor  application, software that contains collections of visualization tools, algorithm for data analysis and predictive modeling, including an simple interface display for the users easy accessibility. The  analysis  result  expected  to  be  an  early  warning  upon  the  extreme  climate  in Indonesia.
Keywords : Analysis, Data climate Indonesia, WekaApplication, Naive BayesClassification

## PENDAHULUAN
Data  mining  merupakan  serang- kaian  proses  untuk  mendapatkan  infor- masi yang berguna dari gudang basis data yang  besar  [6].  Data  mining  juga  dapat diartikan  sebagai  pengekstrakan  infor- masi  baru  yang  diambil  dari  bongkahan data  besar  yang  membantu  dalam  pe- ngambilan keputusan. Dalam data mining terdapat  banyak  teknik  dalam  pengerja- annya,  diantaranya  yaitu  algoritma naïve bayes, decision tree , jaringan saraf tiruan dan masih banyak lainnya. Tehnik data  mining secara  garis besar  dapat  dibagi  dalam  dua  kelompok yaitu  verifikasi  dan discovery .  Metode verifikasi  umumnya  meliputi  tehnik- tehnik statistik seperti goodness of fit , dan analisis variansi . Metode discovery lebih lanjut  dapat  dibagi  atas  model  prediktif dan  model  deskriptif.  Tehnik  prediktif melakukan prediksi terhadap data dengan menggunakan  hasil-hasil  yang  telah diketahui  dari  data  yang  berbeda.  Model ini  dapat  dibuat  berdasarkan  penggunaan data  historis  lain.  Sementara  itu,  model deskriptif  bertujuan  mengidentifikasi pola-pola  atau  hubungan  antar  data  dan memberikan  cara  untuk  mengeksplorasi karakteristik data yang diselidiki [9].
Berbagai tools komersial  maupun non-komersial  beredar  dan  digunakan untuk  berbagai  tujuan  yang  berkaitan dengan data mining. Salah satunya adalah WEKA,  yang  merupakan  alat  bantu dalam data  mining, terutama  dalam penerapan  untuk  menyelesaikan  masalah klasifikasi.
Sebagian  besar  penelitian  terbaru pada  data  spasial  menggunakan  tehnik klasifikasi dikarenakan oleh sifat dari data tersebut, algoritma yang digunakan dalam penelitian  yakni  algoritma naive  bayes . Algoritma Naive  Bayes adalah  pengkla- sifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan untuk  memprediksi  probabilitas  keang- gotaan  suatu class . Naive  Bayes didasar- kan  pada  teorema Bayes yang  memiliki
kemampuan  klasifikasi  serupa  dengan decision  tree dan neural  network . Naive
Bayes terbukti  memiliki  akurasi  dan kecepatan  yang  tinggi  saat  diaplikasikan ke  dalam  database  dengan  data  yang besar [13].
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka akan dilakukan penelitian tentang klasifi- kasi  data  dengan  mengimplementasikan algoritma naivebayes pada  pengolahan data iklim seluruh wilayah indonesia.

## METODE PENELITIAN
Merupakan  sebuah  metoda  klasi- fikasi  dengan  menggunakan  metode probabilitas  dan  statistik,  yaitu  mem- prediksi  peluang  dimasa  depan  berdasar- kan  pengalaman  dimasa  sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes . Salah satutugas Data Mining adalah klasifikasi data, yaitu memetakan (meng- klasifikasikan)  data  kedalam  satu  atau beberapa  kelas  yang  sudah  didefinisikan sebelumnya.Salah  satu  metoda  dalam klasifikasi data adalah naive bayes . Naïve  Bayes merupakan  salah  satu metode machine  learning yang  meng- gunakan  perhitungan  probabilitas.  Algo- ritma  ini  memanfaatkan  metode  proba- bilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes, yaitu  memprediksi  probabilitas  di  masa depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya.  Dasar  dari  teorema naïve bayes yang  dipakai  dalam  pemrograman adalah rumus Bayes :
Dasar  dari Naïve  Bayes yang  dipakai dalam pemrograman adalah rumus Bayes :
P (A|B) = (P(B|A) * P(A))/P(B) ............ (1)
Peluang kejadian A sebagai B ditentukan dari  peluang  B  saat  A,  peluang  A,  dan peluang B. Pada pengaplikasiannya nanti rumus ini berubah menjadi :
P(Ci|D) = (P(D|Ci)*P(Ci)) / P(D) .........  (2)
Naïve  Bayes  Classifier atau  bisa  disebut sebagai Multinomial Naïve Bayes merupakan  model  penyederhanaan  dari
Metoda  Bayes yang  cocok  dalam pengklasifikasian  teks  atau  dokumen. Persamaannya adalah:
VMAP = arg max P(Vj | a1 , a2 ,.......an) ...... (3)
Menurut persamaan (3), maka persamaan (1) dapat ditulis:
P(a1,  a2,.......an)  konstan,  sehingga  dapat dihilangkan menjadi
Keterangan :
Dimana untuk:
• P(vj)  :  Probabilitas  setiap  dokumen terhadap sekumpulan dokumen.
• P(wk|vj)  :  Probabilitas  kemunculan kata  wk  pada  suatu  dokumen  dengan kategori class vj
• |docs| : Frekuensi dokumen pada setiap kategori.
• |Contoh| : Jumlah dokumen yang ada
• Nk  :  Frekuensi  kata  ke-k  pada  setiap Kategori
• Kosakata   : Jumlah kata pada dokumen test.
Pada  persamaan  (8)  terdapat  suatu penambahan  1  pada  pembilang,  hal  ini dilakukan  untuk  mengantisipasi  jika terdapat  suatu  kata  pada  dokumen  uji
yang tidak ada pada setiap dokumen data training.
Cara kerja Navie Bayes Classifier melalui dua tahapan, yaitu:
1. Learning (Pembelajaran)
Naïve Bayes adalah suatu metoda yang termasuk  kedalam  unsupervised  lear- ning,  maka  akan  dibutuhkan  penge- tahuan  awal  untuk  dapat  mengambil keputusan. Langkah-langkah ;
• Step  1  :  Bentuk vocabulary pada setiap dokumen data BMKG
• Step  2  :  Hitung  probabilitas  pada setiap kategori P(vj)
Step 3 : Tentukan frekuensi setiap kata wk pada setiap kategori P(wk|vj).
2. Classify (Pengklasifikasian)
• Step  1:  Hitung  P(vj)II  P(wk|vj) untuk setiap kategori
• Step  2:  Tentukan  kategori  dengan nilai P(vj)IIP(wk|vi) maksimal.
Pada  tahap  pre-processing  ini  data masih  berekstensi  .xlsx,  data  .xlsx  ini didapat  dari  BMKG  dan  masih  berda- sarkan  stasiun  per  provinsi.  Data  yang didapat  dari  BMKG  kemudian  di  ga- bungkan menjadi satu data dan kemudian diubah menjadi data yang berekstensi .csv yang  selanjutnya  dapat  diproses  pada tahap uji coba. Gambar 1 memperlihatkan data  yang  didapat  dari  BMKG  terdapat field-field.
Field  terdiri  dari  :  nama_provinsi, kd_provinsi_nama_stasiun,
WMO_ID, tanggal, suhu_minimum, suhu_maksimum, suhu_rata-rata,
kelembaban  rata-rata,  curah_hujan,  serta lama_penyinaran.
Pada  tahap  pre-procesing  ini  data yang  digabungkan  secara  manual  serta setiap  field  harus  didalam  satu  cell  dan dibatsi  dengan“,  dan  _”agar  dapat dilanjutkan  pada  tahap  uji  coba  serta dapat diinput kedalam WEKA.

## Gambar 1. Data BMKG

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  diperoleh  melalui  Badan Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika dapat  diakses  melalui website BMKG http://dataonline.bmkg.go.id/data_iklim.. Proses mining menggunakan  apli-
kasi weka perlu  dilakukan  tranformasi karena weka hanyadapatmembaca  file yang  memiliki  format  .csv,  sedangkan data  BMKG  yang  diunduh  berformat .xlsx.  Maka  perlu  dilakukan  transformasi data,  agar  proses mining dapat  berjalan dengan lancar. Mining merupakan  proses mencari  sebuah  informasi  yang  terkan- dung  dalam  sebuah  kumpulan  data  yang berjumlah  banyak.  Penjabaran  proses mining  data  iklim  dengan  aplikasi  Weka akan dilakukan pada tahap ini.
Tahap awal yaitu membuka aplikasi Weka.  Kemudian  dipilih  menu  explorer selanjutnya  dimasukan  file  data  yang sudah  ditransformasikan  ke  dalam  apli- kasi  weka.  Selanjutnya  pada  tahap  beri- kutnya  akan  muncul  jendela  menu
explore untuk memulai klasifikasi dengan memilih  menu  open  file  dan  selanjutnya dimasukan  file  dengan  ekstensi  csv kemudian  masuk  kedalam  menu  browse komputer  lalu  dipilih  lokasi  keberadaan file .csv, lalu membuka file tersebut. File dinamakan 33 provinsi CSV.csv.
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap persiapan untuk data dioalah oleh aplikasi weka  yang  nantinya  akan  menggunakan metode  naive  bayes  dan  pada  tahap  ini data masih dalam perhitungan kasar serta belum menggunakan metode naive bayes sehingga  belum  menghasilkan  perhi- tungan yang akurat.
Pada tahap ini memlihi untuk menen- tukan menggunakan Numeric to Nominal untuk  mengubah  data  yang  berbentuk string (karakter) ke dalam bentuk integer atau  nominal,  yang  akan  mempermudah dalam  mengklasifikasikan  data  kedalam algoritma  naive  bayes.  Gambar  2  adalah hasilvisualisasi naive  bayes menurut  suhu minimum.
Gambar 2. Tampilan Visualisasi Naive Bayes Menurut Suhu Minimum
Hasil  dari  visualisasi  didapat  dari sumbu  x  dan  y,  sumbu  x  dan  y  dapat ditentukan  dari  suhu  minimum,  suhu maksimum,  suhu  rata-rata,  dan  sebagai- nya.  Pemetaan  visual  grafik  didasarkan nilai  prediksi  yang  telah  di  hitung menggunakan  algoritma  naïve  bayes. Nilai  prediksi  yang  hanya  selisih  0.01 yang membuat dua titik ini berdekatan.
Untuk  diketahui  bahwa  hasil  dari titik-titik  tersebut  ditentukan  dari  jumlah instance yang  berdekatan  juga,  sehingga titik-titik  tersebut  saling  berhimpitan antara  satu  dengan  yang  lainnya  namun jika instance tersebut  memiliki  jumlah yang  cukup  jauh  maka  hasil  dari  titik tersebut tidak saling berhimpitan. Pada  bar  sumbu  x  dan  y  yang berwarna  hijau  didapat  dari  hasil  per- hitungan  klasifikasi  naive  bayes  yang berupa  kelas-kelas  untuk  menentukan titik visual grafik prediksi suhu minimum. Berdasarkan  visualisasi  pada  gambar sudah  menggunakan  hasil  prediksi  suhu minimum  sehingga  hasil  yang  didapat berdasarkan klasifikasi suhu minimum.
Pada  grafik  terdapat  titik-titik  ber- warna  yang  merupakan  nilai  class  dari hasil  visualisasi  yang  didapat  dari  hasil klasifikasi class perhitungan naive bayes,
class  tersebut  berfungsi  mengelompokan suatu nilai hasil klasifikasi.
Hasil  dari  prediksi  tersebut  dapat dijelaskan bahwa pada tiap hasil prediksi memiliki instance sebagai  nomor  id  dari setiap  titik,  setiap  titik  memiliki  hasil yang  berbeda.  Klasifikasi  berdasarkan naïve  bayes  merupakan  hasil  mengum- pulkan  berbagai  nilai  data  yang  sama kemudian  diklasifikasikan  dan  kemudian dihitung dengan rumus naïve bayes.
Padahasil  visualisasi  dan  prediksi terdapat  beberapa  kelas  klasifikasi  ber- dasarkan suhu  minimum ,  setelah  memi- lih  titik  koordinat  maka  detail  akan menampilkan  gambar  dengan  penjelasan dan  juga  detailnya.  Gambar  2  menun- jukan  instance  157822  dan  157933  yang setelahmelewatihasilprediksinilai yang sama  adalah suhu  minimum sebanyak 242,  dengan  predicted  242  data  yang sama di kelas suhu minimum .
Pada  Gambar  3  menampilakan  hasil prediksi  suhu  minimum  dari  setiap  provinsi yang  apabila  semakin  tinggi  maka  akan semakin  ekstrim  suhu  yang  ada  didaerah tersebut.  Dalam  grafik  visual  tersebut  sudah menggunakan  prediksi  suhu  minimum sehingga  hasil  yang  didapat  dari  grafik tersebut  sudah  menampilkan  hasil  suhu minimum  teresktrim  pada  provinsi  yang berpotensi.
Gambar 3. Tampilan Visualisasi Hasil Prediksi Naive Bayes (Suhu Minimum)

## Gambar 4.Tampilan Visualisai Suhu Maksimum
Gambar 4 menunjukkan hasil dari visualisasi  didapat  dari  sumbu  x  dan  y, sumbu x dan y dapat ditentukan dari suhu minimum,  suhu  maksimum,  suhu  rata- rata,  dan  sebagainya.  Pemetaan  visual grafik didasarkan nilai prediksi yang telah di  hitung  menggunakan  algoritma naïve bayes .  Nilai  prediksi  yang  hanya  selisih 0.01  yang  membuat  dua  titik  ini berdekatan.
Untuk  diketahui  bahwa  hasil  dari titik-titik  tersebut  ditentukan  dari  jumlah instance yang  berdekatan  juga,  sehingga titik-titik  tersebut  saling  berhimpitan antara  satu  dengan  yang  lainnya  namun jika instance tersebut  memiliki  jumlah yang  cukup  jauh  maka  hasil  dari  titik tersebut tidak saling berhimpitan.
Pada  bar  sumbu  x  dan  y  yang berwarna  hijau  didapat  dari  hasil perhitungan  klasifikasi  naive  bayes  yang berupa  kelas-kelas  untuk  menentukan
titik  visual  grafik  prediksi  suhu  maksi- mum.  Berdasarkan  visualisasi  pada  gam- bar  sudah  menggunakan  hasil  prediksi suhu  maksimum  sehingga  hasil  yang didapat  berdasarkan  klasifikasi  suhu maksimum.
Pada  grafik  terdapat  titik-titik  ber- warna  yang  merupakan  nilai  class  dari hasil  visualisasi  yang  didapat  dari  hasil klasifikasi class perhitungan naive bayes, class  tersebut  berfungsi  mengelompokan suatu nilai hasil klasifikasi.
Untuk  dapat  melihat  detail,  klik salah satu titik koordinat kemudian klik 2 kali  pada  titik  koordiant  tersebut  maka akan  muncul  table  prediksi  atau  hasil klasifikasi dari metode naive bayes.
Pada  Gambar  5  menampilakan  hasil prediksi suhu maksimum dari setiap provinsi yang  apabila  semakin  tinggi  maka  akan semakin  ekstrim  suhu  yang  ada  didaerah tersebut.
Gambar 5. Tampilan Visualisasi Hasil Prediksi Naive Bayes ( Suhu Maksimum)

## Gambar 6. Tampilan Visualisasi Suhu Rata-Rata
Hasil  dari  visualisasi  didapat  dari sumbu  x  dan  y,  sumbu  x  dan  y  dapat ditentukan  dari  suhu  minimum,  suhu maksimum,  suhu  rata-rata,  dan  seba- gainya.  Pemetaan  visual  grafik  didasar- kan  nilai  prediksi  yang  telah  di  hitung menggunakan  algoritma  naïve  bayes. Nilai  prediksi  yang  hanya  selisih  0.01 yang membuat dua titik ini berdekatan.
Untuk  diketahui  bahwa  hasil  dari titik-titik  tersebut  ditentukan  dari  jumlah instance  yang  berdekatan  juga,  sehingga titik-titik  tersebut  saling  berhimpitan antara  satu  dengan  yang  lainnya  namun jika  instance  tersebut  memiliki  jumlah yang  cukup  jauh  maka  hasil  dari  titik tersebut tidak saling berhimpitan.
Pada  bar  sumbu  x  dan  y  yang berwarna  hijau  didapat  dari  hasil perhitungan  klasifikasi  naive  bayes  yang berupa  kelas-kelas  untuk  menentukan titik  visual  grafik  prediksi  suhu  rata-rata.
Berdasarkan  visualisasi  pada  gambar  su- dah  menggunakan  hasil  prediksi  suhu rata-rata  sehingga  hasil  yang  didapat berdasarkan klasifikasi suhu rata-rata.
Pada  grafik  terdapat  titik-titik berwarna yang merupakan nilai class dari hasil  visualisasi  yang  didapat  dari  hasil klasifikasi class perhitungan naive bayes, class  tersebut  berfungsi  mengelompokan suatu nilai hasil klasifikasi.
Untuk dapat melihat detail dari titik koordinat,  klik  salah  satu  titik  koordinat kemudian klik 2 kali pada titik koordiant tersebut maka akan muncul table prediksi atau  hasil  klasifikasi  dari  metode naive bayes .
Pada  gambar  7  menggunakan  algorit- ma naive  bayes yang  menampilakan  hasil prediksi  suhu  rata-rata  dari  setiap  provinsi yang  apabila  semakin  tinggi  maka  akan semakin  ekstrim  suhu  yang  ada  didaerah tersebut.
Gambar 7. Tampilan Visualisasi Hasil Prediksi Naive Bayes (Suhu Rata-Rata)

## Gambar 8. Tampilan Visualisasi Rata-Rata
Hasil  dari  visualisasi  didapat  dari sumbu  x  dan  y,  sumbu  x  dan  y  dapat ditentukan  dari  suhu  minimum,  suhu maksimum,  suhu  rata-rata,  kelembaban rata-rata dan sebagainya. Pemetaan visual grafik didasarkan nilai prediksi yang telah di  hitung  menggunakan  algoritma  naïve bayes.  Nilai  prediksi  yang  hanya  selisih 0.01  yang  membuat  dua  titik  ini berdekatan.
Untuk  diketahui  bahwa  hasil  dari titik-titik  tersebut  ditentukan  dari  jumlah instance yang  berdekatan  juga,  sehingga titik-titik  tersebut  saling  berhimpitan antara  satu  dengan  yang  lainnya  namun jika  instance  tersebut  memiliki  jumlah yang  cukup  jauh  maka  hasil  dari  titik tersebut tidak saling berhimpitan.
Pada  bar  sumbu  x  dan  y  yang berwarna  hijau  didapat  dari  hasil perhitungan  klasifikasi  naive  bayes  yang berupa  kelas-kelas  untuk  menentukan titik  visual  grafik  prediksi  kelembaban
rata-rata.  Berdasarkan  visualisasi  pada gambar  sudah  menggunakan  hasil prediksi  kelembaban  rata-rata  sehingga hasil yang didapat berdasarkan klasifikasi kelembaban rata-rata.
Pada  grafik  terdapat  titik-titik berwarna yang merupakan nilai class dari hasil  visualisasi  yang  didapat  dari  hasil klasifikasi class perhitungan naive bayes, class  tersebut  berfungsi  mengelompokan suatu nilai hasil klasifikasi.
Untuk  dapat  melihat  detail,  klik salah satu titik koordinat kemudian klik 2 kali  pada  titik  koordiant  tersebut  maka akan  muncul  table  prediksi  atau  hasil klasifikasi dari metode naive bayes.
Pada gambar 9 menggunakan algo- ritma naive  bayes yang  menampilakan hasil  prediksi  kelembaban  rata-rata  dari setiap  provinsi  yang  apabila  semakin tinggi  maka  akan  semakin  ekstrim  suhu yang ada didaerah tersebut.
Gambar 9. Tampilan Visualisasi Hasil Prediksi Naive Bayes (Kelembaban Rata-Rata)

## Gambar 10. Tampilan Visualisasi Lama Penyinaran
Hasil  dari  visualisasi  didapat  dari sumbu  x  dan  y,  sumbu  x  dan  y  dapat ditentukan  dari  suhu  minimum,  suhu maksimum, suhu rata-rata, lama penyinaran  dan  sebagainya.  Pemetaan visual  grafik  didasarkan  nilai  prediksi yang  telah  di  hitung  menggunakan algoritma  naïve  bayes.  Nilai  prediksi yang  hanya  selisih  0.01  yang  membuat dua titik ini berdekatan.
Untuk  diketahui  bahwa  hasil  dari titik-titik  tersebut  ditentukan  dari  jumlah instance  yang  berdekatan  juga,  sehingga titik-titik  tersebut  saling  berhimpitan antara  satu  dengan  yang  lainnya  namun jika instance tersebut  memiliki  jumlah yang  cukup  jauh  maka  hasil  dari  titik tersebut tidak saling berhimpitan.
Pada  bar  sumbu  x  dan  y  yang  ber- warna hijau didapat dari hasil perhitungan klasifikasi naive bayes yang berupa kelas- kelas untuk menentukan titik visual grafik prediksi  lama  penyinaran.  Berdasarkan visualisasi pada gambar sudah menggunakan hasil prediksi lama penyinaran  sehingga  hasil  yang  didapat berdasarkan klasifikasi lama penyinaran.
Untuk  dapat  melihat  detail,  klik salah satu titik koordinat kemudian klik 2 kali  pada  titik  koordiant  tersebut  maka akan  muncul  table  prediksi  atau  hasil klasifikasi dari metode naive bayes . Pada gambar 11 menggunakan algoritma  naive  bayes  yang  menampilakan hasil  prediksi  lama  penyinaran  dari  setiap provinsi  yang  apabila  semakin  tinggi  maka akan semakin ekstrim suhu yang ada didaerah tersebut.
Gambar 11. Tampilan Visualisasi Hasil Prediksi Naive Bayes (Lama Penyinaran)
Gambar 12. Tampilan Visualisasi Nama Provinsi
Gambar13. Tampilan Visualisasi Hasil Prediksi Naive Bayes (Nama Provinsi)
Hasil  dari  visualisasi  didapat  dari sumbu  x  dan  y,  sumbu  x  dan  y  dapat ditentukan  dari  suhu  minimum,  suhu maksimum,  suhu  rata-rata,  dan  seba- gainya. Untuk diketahui bahwa hasil dari titik-titik  tersebut  ditentukan  dari  jumlah instance yang  berdekatan  sehingga  titik- titik  tersebut  saling  berhimpitan  antara satu  dengan  yang  lainnya  namun  jika instance tersebut  memiliki  jumlah  yang cukup  jauh  maka  hasil  dari  titik  tersebut tidak saling berhimpitan.
Pada  bar  sumbu  x  dan  y  yang berwana  hijau  didapat  dari  hasil perhitungan  klasifikasi  naive  bayes  yang berupa  kelas-kelas  untuk  menentukan titik visual grafik prediksi nama provinsi. Berdasarkan  visualisasi  pada  gambar sudah  menggunakan  hasil  prediksi  nama provinsi  sehingga  hasil  yang  didapat berdasarkan klasifikasi nama provinsi.
Pada  grafik  terdapat  titik-titik  ber- warna  yang  merupakan  nilai  class  dari hasil  visualisasi  yang  didapat  dari  hasil klasifikasi class perhitungan naive bayes,
class  tersebut  berfungsi  mengelompokan suatu nilai hasil klasifikasi.
Untuk  dapat  melihat  detail,  klik salah satu titik koordinat kemudian klik 2 kali  pada  titik  koordiant  tersebut  maka akan  muncul  table  prediksi  atau  hasil klasifikasi dari metode naive bayes.
Pada  gambar  13  menggunakan algoritma  naive  bayes  yang  menam- pilkan  hasil  prediksi  dari  nama  provinsi yang  apabila  semakin  tinggi  maka  akan semakin ekstrim suhu yang ada diprovinsi tersebut.

## SILMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pengolahan  data  pada penulisan  ini,  wilayah  Papua  memiliki prediksi  suhu  minimum  yang  paling tinggi yakni 242. Untuk suhu maksimum yang tertinggi masih pada provinsi Papua dengan 322. Suhu rata-rata yang tertinggi pada  provinsi  Papua  dengan  282  dan untuk prediksi kelembaban rata-rata yang memiliki  intensitas  tertinggi  pada  pro-
vinsi  Jawa  Barat  dan  Sulawesi  Selatan dengan 100 predicted kelembaban. Untuk lama  penyinaran  yang  memiliki  prediksi tertinggi  yakni  pada  provinsi  DI Yogyakarta dengan prediksi sebesar 17.1.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ahmad.Basuki.
MetodeBayes.PENS-ITS.  Sutamto,
2007.
ModulDiklatKlimatologidanKualita sUdara.
BadanMeteorologidanGeofisika. Jakarta. 2006.
(diakses: 13 Juni 2016) [2] Aksenova,  Svetlana  S.  Mechine Learning  with  WEKA  –  WEKA Tutorial  –  Explore  Tutorial  for WEKA Version 3.4.3. California:California State University. 2004. [3] Anonim.BMKG.TentangBMKG. http://www.bmkg.go.id/BMKG_Pu sat/Profil/Sejarah.bmkg.2016. (tgl akses 07 Juni 2016)
[4] Anonim.BMKG.DataBMKG. http://www.bmkg.go.id/BMKG_Pu sat/Informasi_Iklim/Informasi_Peru bahan_Iklim/Informasi_Proyeksi_P
erubahan_Iklim.bmkg.2016.
(tgl akses 07 Juni 2016)
[5] Anonim.BMKG.Data BMKG. http://www.bmkg.go.id/BMKG_Pu sat/Informasi_Iklim/Informasi_Peru bahan_Iklim/Informasi_Indeks_Eks trim_Perubahan_Iklim.bmkg. 2016. (tgl akses 07 Juni 2016)
[6] Han, J., &Kamber, M. Data mining Concepts  and  Techniques  Second
Edition.  San  Fransisco:  Morgan
Kauffman. 2006.
[7] HariadiMochammad, RatnasariDwi, Sumpeno  Surya.  Klasifikasi  Text
Mining  Dalam  Game  Tutor  Cerdas “DasarListrik” MenggunakanMetode  Naïve  Bayes Classifier. Surabaya: Seminar NasionalPascasarjana  XI  Program PascaSarjanaInstitutSepuluh November. 2011. [8] Kusrini,&EmhaTaufikLuthfi. Algoritma Data mining. Yogyakarta:  Andi.  2009.  Nuryani, A.,  Susanto,  B.,  danProboyekti,  U. Implementasi Naive Bayes Classifier  pada  Program  Bantu PenentuanBukuReferensi Mata Kuliah, JurnalInformatikaVol 3 No. 2, 32-36. 2007. [9] Larose,  Daniel  T.  Data  Mining Methods  and  Models.  Wiley-IEEE Press. December 2005.
[10] MacLennan,  J.,  Zhao  Hui  Tang,
Bog,  Crivat,  “Data  Mining  with Microsoft®  SQL  Server®  2008”, Wiley Publishing, Inc., Indianapolis, Indiana. 2009. [11] Nuryani,  A.,  Susanto,  B.,  dan Proboyekti,  U.  Implementasi  Naive Bayes  Classifier  pada  Program Bantu  Penentuan  Buku  Referensi Mata  Kuliah,  Jurnal  Informatika Vol 3 No. 2, 32-36. 2007.
[12] PrasetyoEko.  Data  Mining  Konsep Dan AplikasiMenggunakan MATLAB,  Ed.  1,  Andi  Offset, Yogyakarta.  ISBN:  978-979-29- 3282-9. Hal: 36-39. 2012. [13] Rish,  I.An  empirical  study  of  the Naive Bayes Classifier, International  Joint  Conference  on Artificial  Intelegence,  California, 41-46. 2006.
[14] Shadiq  M.  Ammar.  Keoptimalan Naïve  Bayes  DalamKlasifikasi. UniversitasPendidikan  Indonesia. 2009.
[15] Shrivastava, Ajay Kumar & Panda, R.N.  Implementation  of  Apriori Algorithm  using  WEKA.  KIET International  Journal  of  Intelligent Computing  and  Informatics  Vol.  1, Issue 1. 2014.
[16] Susanto, Sani, Ph.D, Suryadi, Dedy, Pengantar Data Mining: MenggaliPengetahuandariBongkah an Data, Andi, Yogyakarta.2010.
[17] Tan,  P.  N.,  Stenbach,  M.,  dan Kumar,  V. Introduction  to  Data Mining,Pearson Education, Boston. ,2006.
[18] Tjasyono,  Bayong  “Klimatologi  / Bayong  Tjasyono”  .  Bandung  :
Penerbit ITB, 2004. [19] Turban,  Efraim  et  al.  Introduction to  Information  Technology,  3rd Edition.  John  Wiley  &  Sons,  Inc. New York. USA. 2005.