## PENERAPAN DATA MINING UNTUK PRAKIRAAN CUACA DI KOTA MALANG MENGGUNAKAN ALGORITMA ITERATIVE DICHOTOMISER TREE (ID3)
Broto Poernomo T.P. 1) , Rina Dewi Indah Sari 2)
Dosen STMIK ASIA Malang e-mail: papung@gmail.com, rndinsr@gmail.com

## ABSTRACT
In the preparation of weather forecasts information there are several obstacles, involving many sources  of  data  and  weather  forecasts  relying  on  the  ability  of  the  forerunner,  so  that  the interpretations  produced  may  differ  between  forecasters  because  of  their  own  experience. Differences in interpretation can confuse users and potentially reduce the quality of information submitted.  Based  on  this  problem  the  author  intends  to  study  the  forecast  model  with  data mining  using ID3  algorithm  to  obtain  the  appropriate  model  so  as  to  facilitate the  process  of weather analysis and forecast. In building the application, data obtained from BMKG website is addressed dataonline.bmkg.go.id and the data taken is datacuaca on January 1, 2012 through November  30,  2015  for  a  total  of  2414  data  and  9  attributes.  After  the  selection  of  attributes (only  weather  related  attributes)  and  removing  damaged  data  (incomplete  data  and  outliers), the data is reduced to 1790 and attributes reduced to 6 pieces. In the testing process performed with  179  data  (10%  of  the  data  set)  random,  it  is  known  that  there  are  112  databases corresponding to the actual weather data. So it can be concluded that the accuracy of 73.74%.
Kata  Kunci : Data Mining,  Weather  Forecasting, Introduction, Iterative  Dichotomiser Tree (ID3)

## PENDAHULUAN
Cuaca  merupakan  keadaan  udara  pada suatu  waktu  yang  singkatdan  tempat  yang sempit. Kondisi cuaca di suatu tempat dapat ditentukan oleh beberapa faktor, seperti suhu udara,  kelembaban  udara,  intensitascahaya matahari,  arah  angin,  kecepatan  angin,  dan sebagainya. Sehinggadengan melihat faktor- faktor  ini  dapat  diprediksi  cuaca  yang  akan terjadipada  keesokan  harinya.Petani  dan nelayan  merupakan  bidang  pekerjaan  yang eratkaitannya  dengan  cuaca.  Prediksi  cuaca yang  tepat  sangat  dibutuhkanoleh  bidang tersebut dalam melakukan berbagai kegiatan.  Tentu  tidakhanya  petani  dan nelayan  yang  bisa  memanfaatkan  informasi prakiraan  cuaca,  masih  banyak  bidang pekerjaan  lain  yang  berkaitan,  seperti pariwisata, pelayaran, perkebunan, kehutanan,  pembangunan  gedung,  penataan wilayah,  dan  kesehatan.Sebagian  besar stasiun  meteorologi  melakukan  pengamatan sinoptik dan sebagian di antaranya memberikan pelayanan analisa dan prakiraan cuaca. Data pengamatan ini sangat penting  untuk  melihat  karakteristik  cuaca setempat dan pembuatan informasi
prakiraanbeberapa hari ke depan. Sementara itu  dalam  proses  pembuatan  informasi prakiraan  cuaca,  terdapat  beberapa  kendala. Pertama, sulitnya membuat informasi prakiraan karena melibatkan banyak sumber data  seperti  data  pengamatan,  data  model aplikasi  cuaca,  data  gambar  kondisi  awan dari  satelit,  data  kondisi  awan  dari  radar. Kedua,  prakiraan  cuaca  maritim  umumnya mengandalkan kemampuan dari prakirawan, sehingga  interpretasi  yang  dihasilkan  bisa berbeda  antar  prakirawan  satu  dengan  yang lain  karena  bergantung  dari  pengalaman masing-masing. Perbedaan interpretasi dapat membingungkan pengguna yang pada akhirnya  berpeluang  menurunkan  kualitas informasi yang disampaikan. Dengan pesatnya  teknologi  yang  berkembang  saat ini, prakiraan cuaca dapat dilakukan dengan membangun  sebuah  system  penunjang keputusan berbasis komputer yang mengimplementasikan  algoritma  klasifikasi data mining. Setiap harinya Badan Meteorologi dan Geofisika (BMKG)
melakukan  pengukuran  terhadap  faktor- faktor  cuaca.  Ketersediaan  data  yang melimpah tentang faktor-faktor cuaca
tersebutakan mendukung penggalian informasi
untuk prakiraan cuaca
menggunakan  data  mining.  Data  mining mampu memberikan suatu prakiraan kondisi cuaca yang akan terjadi.

## 1. KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MINING(KDD)
KDD  mengacu  pada  keseluruhan  proses menemukan  pengetahuan  yang  bermanfaat dari  data.  Ini  melibatkan  evaluasi  dan kemungkinan interpretasi pola untuk membuat  keputusan  tentang  apa  yang memenuhi syarat sebagai pengetahuan.
Gambar 1. Tahapan dalam KDD
Itu  juga  mencakup  pilihan  skema encoding, preprocessing, pengambilan sampel,  dan  proyeksi  data  sebelum  langkah data mining.
Secara garis besar, Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) adalah proses yang dibantu  oleh  komputer  untuk  menggali  dan menganalisis  sejumlah  besar  himpunan  data dan  mengekstrak  informasidan  pengetahuan yang berguna.
2. DATA MINING
Data  mining  adalah  proses  mencari  pola atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih dengan  menggunakan  teknik  atau  metode tertentu.Teknik,  metode,  atau  algoritma dalam  data  mining  sangat  bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat  bergantung  pada  tujuan  dan  proses KDD  secara  keseluruhan.  Data  mining adalah  teknik  yang  merupakan  gabungan metode  metode  analisis  data  secara  statistik dengan algoritma-algoritma untuk memproses  data  berukuran  besar.  Data mining  merupakan  proses  menemukan informasi  atau  pola  yang  penting  dalam basis data berukuran besar. (Susanto, 2010)
Gambar 2. Gambaran sistem kerja data mining

## 3. Tugas Data Mining
Tugas data mining secara prediktif adalah untuk  mengambil  kesimpulan  terhadap  data terakhir  untuk  membuat  prediksi  (Fadli, 2010). a. Association Analysis
Association  analysis  adalah  penemuan ssociation  rules  yang  menunjukkan  nilai kondisi suatu attribute yang terjadi bersama- sama secara terus-menerus dalam memberikan  dataset.  Association  analysis secara luas dipakai untuk market basket atau analisa data transaksi.
b. Klasifikasi dan Prediksi
Klasifikasi  dan  prediksi  mungkin  perlu diproses  oleh  analisis  yang  relevan,  yang berusaha  untuk  mengidentifikasi  atribut- atribut  yang  tidak  ditambahkan  pada  proses klasifikasi  dan  prediksi.  Atribut-atribut  ini kemudian dapat dikeluarkan.
c. Cluster Analysis
Tidak  seperti  klasifikasi  dan  prediksi,  yang menganalisis  objek  data  dengan  kelas  yang terlabeli,  clustering  menganalisisobjek  data tanpa  mencari  keterangan  pada  label  kelas yang  diketahui.  Pada  umumnya,  label  kelas tidak  ditampilkan  di  dalam  latihan  data simply, karena mereka tidak tahu bagaimana memulainya.  Clustering  dapat  digunakan untuk menghasilkan label-label.
4. Dataset
Dataset  merupakan  sekumpulan  data  yang saling  berhubungan  dan  dikumpulkan  dari sebuah  sumber  tunggal.  lstilah  ini  memiliki beberapa  penerapan,  mulai  dari  informasi yang dikompilasi dari hasil survei (surveyresults)  sampai  dengan  sejumlah hasil  penelitian  ilmiah  (scientific  research results).  Pada  dunia  komputer  dan  internet
dataset  merupakan  sekumpulan  angka  atau byte, seringkali ditampilkan pada suatu tabel dengan  kolom  yang  mengkategorikan  data tersebut ke dalam subset data.
Dataset  dapat  digunakan  untuk  memberikan pemahaman  mengenai  tema  atau  konsep tertentu.  Mereka  menyimpan  data  yang dibutuhkan oleh aplikasi atau sistem operasi agar  dapat  berfungsi  dengan  baik.  Pada umumnya,  data  yang  terdapat  di  dalamnya mencakup  macro  libraries,  source  program dan  sistem  parameter  atau  sistem  variabel. Dataset  ini  dapat  disusun  sedemikian  rupa sehingga  dapat  dengan  mudah  dimengerti tanpa  perlu  referensi  pada  area  penyimpan tertentu.
Tabel 1: Contoh Dataset Outlook Temperature  Humidity Play Sunny 34 Normal Yes Rainy 19 High No Overcast 22 High No Overcast 34 Normal Yes 5. ITERATIVE DICHOTOMISER 3
(ID3)
Algoritma  Iterative  Dichotomiser  3  adalah salah  satu  yang  paling  populer  karena mudah  diinterpretasikan  oleh  manusia. Decision  Tree  digunakan  untuk  pengenalan pola  dan  termasuk  dalam  pengenalan  pola secara statistik. Pengembang metode klasifikasi  algoritma  Iterative  Dichotomiser 3  adalah  Ross  Quinlan  pada  akhir  dekade 70-an,  di  mana  dalam  upaya  mewujudkan suatu sistem pakar yang mampu belajar dari kumpulan  contoh.  Quinlan  memperbaiki algoritma  Iterative  Dichotomiser  3  menjadi C4.5 pada tahun 1993. Jauh hari sebelumnya,  Hunt  dari  disiplin  Psychology menggunakan metode pencarian penuh pada decision  treeuntuk  memodelkan  belajar konsep  pada  manusia  pada  tahun  60-an. Algortima  pada  metode  ini  menggunakan konsep dari entropyinfomasi. Secara ringkas cara kerja algoritma ID3 dapat digambarkan sebagai berikut:
a. Pemilihan  atribut  dengan  menggunakan
Information Gain.
b. Pilih  atribut  yang  mempunyai  nilai Information Gain terbesar.
c. Buat simpul yang berisi atribut tersebut.
d. Proses  perhitungan  Information  Gain akan  terus  dilakukan  hingga  semua  data telah  termasuk  dalam  kelas  yang  sama. Atribut yang telah dipilih tidak diikutkan lagi  dalam  perhitungan  nilai  Information Gain.
Pemilihan  atribut  pada  ID3  dilakukan dengan  properti  statistik,  yang  disebut dengan  Information  Gain.  Information  Gain mengukur  seberapa  baik  suatu  atribut memisahkan  training  example  ke  dalam kelas  target.  Atribut  dengan  informasi tertinggi  akan  dipilih.  Dengan  tujuan  untuk mendefinisikan gain,
pertama-tama digunakanlah ide dari teori informasi dengan entropy.  Entropy  mengukur  jumlah  dari informasi yang ada. Kemudian untuk menghitung nilai Information  Gain,  yang  digunakan  untuk mengukur efektifitas suatu atribut pengklasifikasian data adalah: 𝑮𝒂𝒊𝒏 (𝑺, 𝑨) = 𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚 (𝑺) −   ∑ |𝑺 𝑽 | 𝑺 𝒗∈𝑽𝒂𝒍𝒖𝒆𝒔(𝑨) 𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚 (𝑺 𝒗 ) Keterangan dari rumus tersebut adalah: A :  Atribut v :  Menyatakan  suatu  nilai  yang mungkin untuk atribut A Values(A)  :  Himpunan  nilai-nilai  yang mungkin untuk atribut A |Sv| :  Jumlah sampel untuk nilai v S :  Jumlah seluruh sampel data Entropy :  Entropy  untuk  sampel-sampel yang memiliki nilai v

## 6. Struktur dari Iterative Dichotomiser 3
Iterative Dichotomiser 3 dibentuk dari 3 tipe simpul,  yaitu  simpulroot,  simpul  perantara, dan  simpul  leaf,  yang  masing-masing mempunyai pengertian berikut:
a. Simpul root adalah titik  awal dari suatu decision tree.
Gambar 3. Simbol Root
b. Setiap  simpul  perantara  berhubungan dengan  suatu  pertanyaan  atau  pengujian atau Branch
Gambar 4. Simbol Branch
c. Simpul  leaf  memuat  suatu  keputusan akhir atau kelas target untuk suatu pohon keputusan.
Gambar 5. Simbol Leaf
Setelah  melewati  berbagai  proses,  maka akan didapat sebuah tree Iterative Dichotomiser  3,  berikut  adalah  contoh  dari sebuah tree:
Gambar 6. Contoh Decesion tree

## 7. Penghitungan Impurity
Dalam  dataset  yang  memiliki  atribut  dan atribut  kelas,  dapat  dihitung  keseragaman (atau ketidakseragaman) dari tabel berdasarkan  kelasnya.  Dapat  disimpulkan bahwa  tabel  tersebut  seragam  atauhomogen jika hanya terdapat satu kelas saja (tunggal). Jika  tabel  memiliki  beberapa  kelas,  dapat disimpulkan  bahwa  tabel  tersebut  tidak seragam,  heterogen,  atau  impure.  Ada beberapa  cara  untuk  menghitung  derajat ketidakseragaman/impurity. Cara yang paling banyak diketahui yaitu:
𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚 (𝑺) =   ∑ −𝒑 𝒊 𝒍𝒐𝒈 𝟐 𝒑 𝒊 𝒄
Keterangan dari rumus tersebut adalah: c   : Jumlah nilai yang ada pada atribut target (jumlah kelas klasifikasi). pi  : Jumlah sampel untuk kelas i I   : Jumlah sampel
Gambar 7. Plot Entropy
8. Spliting Way Secara  umum  splitting memiliki  arti pemisahan  atau  pemecahan.  Dalam  ID3 splitting merupakan sebuah proses pembagian  atau  pemecahan  atribut  suatu node  untuk  menentukan  node  berikutnya dalam  proses  mencari  kelas  baru.  Dari banyaknya  nilai,  splitting  dinyatakan  dalam dua  cara,  yaitu  binary  split  dan  multiway split.  Binary  split  digunakan  pada  atribut yang  hanya  memiliki  dua  keluaran  (leaf), sedangkan  untuk  multiway  split  digunakan pada  atribut  yang  memiliki  lebih  dari  dua keluaran (leaf).
Gambar 8. Splitting atribut nomina
Gambar 9. Splitting atribut ordinal
Gambar 10. Splitting atribut kontinu

## 9. METEOROLOGI
Meteorologi  berasal  dari  kata  Yunani,  yaitu meteoros,  yang  artinya  benda  yang  ada  di dalam  udara  dan  logos  artinya  ilmu  atau
kajian. Jadi meteorologi didefinisikan sebagai  ilmu  yang  mempelajari  proses  fisis dan  gejala  cuaca  yang  terjadi  di  dalam atmosfer  terutama  pada  lapisan  bawah,yaitu troposfer.  Kajian  meteorologi  diperlukan dalam  pembangunan  irigasi,  objek  wisata, tempat peristirahatan, perkebunan, perikanan,  lapangan  terbang,  pelayaran, proyek industri, dan sebagainya. 10. Unsur Cuaca dan Iklim Suhu udara, kelembaban udara, curah hujan, tekanan  udara,  angin,durasi  sinar  matahari, dan  beberapa  unsur  iklim  yang  kurang penting lain merupakan faktor yang mempengaruhi  unsur  iklim  dan  cuaca. Matahari  adalah  kendali  iklim  yang  sangat penting  dan  sumber  energi  di  bumi  yang menimbulkan gerak udara dan arus laut.

## METODE PENELITIAN
Sistem  ini  merupakan  sistem  yang dikembangkan  untuk  membuat  analisis terhadap  data  cuaca  yang  jumlahnya  cukup banyak  hingga  ditemukan  hasil  akhir  untuk memperkirakan cuaca yang terjadi.
Datacuaca digunakan sebagai dataset. Dataset ini harus melalui tahap preprocessing  untuk  mendapatkan  dataset yang  siap  dihitung.  Dataset  yang  telah dipreprocessing akan detraining menggunakan algoritma Iterative Dicothomizer Three (ID3) untuk menemukan  rule  yang  nantinya  akan digunakan  sebagai  dasar  prakiraan.  Dalam sistem ini digunakan algoritma ID3 (Iterative Dicothomizer 3) sebagai algoritma dasar.  Record  tabel  yang  beragam  berupa simbolik  dan  numerik  merupakan  alasan dasar penggunaan algoritma ini. Sistem akan berhenti bekerja jika sudah mampu menemukan target cuaca.
Berikut  ini  akan  digambarkan  mengenai gambaran  diagram  blok  dari  sistem  yang dibuat
Gambar 11. Blok Diagram
Dataset  yang  digunakan  sebagai  sampel adalah dataset yangdidapat dari situs BMKG (dataonline.bmkg.go.id)  pada  bulan  Januari 2012  hingga  bulan  November  2015.  Record dataset  berjumlah  2415  dan  memiliki delapan atribut yaitu Nama Stasiun, Tanggal,  Suhu  Minimal,  Suhu  Maksimal, Suhu Rata Rata, Kelembaban, SunShine dan intensitas Hujan.
PreProcessing  yang  dilakukan  adalah dengan  menghapus  atribut  Nama  Stasiun dan  Tanggal,  penghapusan  missing  Value dan merubah nilai intensitas hujan ke dalam bentuk linguistik.
Tabel 2. Kategori Intensitas Hujan Kategori Intensitas Hujan Mm/Jam Tidak Hujan < 1 Hujan Ringan 1 – 5 Hujan Sedang 5 – 10 Hujan Lebat 10 – 20 Hujan Sangat Lebat >20
Berikut  ini  adalah  sampel  Dataset  setelah preprocessing. Tabel 3. Sampel Dataset ShMn  ShMx  ShRt  Klbn  Sunshine Intsts 20,7 26,8 22,8 87 1,5 Ringan 20, 5 28,5 23,4 86 3,5 Sedang 21 29 23,7 79 5 Tdk Hujan 20,8 28 24 85 2 Ringan 19 27,2 24,1 84 3,4 Sedang

## Contoh Perhitungan
Penghitungan  nilai  gain  bertujuan  untuk menentukan root nodepada sebuah tree yang akan  dibuat.  Nilai  root  node  didapat  dari nilai  gain  tertinggi.  Nilai  gain  didapat setelah menghitung impurity tiap value pada atribut. Dalam penghitungan ini, rumus yang digunakan  dalam  mencari  nilai  impurity menggunakan  rumus  entropy.  Nilai  gain terdiri  dari  atribut  SUHU  MIN  (SMI), SUHU MAKS (SMA), SUHU RATARATA (SR),  KELEMBABAN  (K),  dan  LAMA PENYINARAN (LP).
Berikut  ini  adalah  contoh  pencarian  root node  pada  penghitungan  atribut  Suhu Minimum.
Pada  dataset  terdapat  total  1790  record berupa  1110  TidakHujan  (TH),  225  Ringan (R), 140 Sedang (S), 139 Lebat (L), dan176 Sangat Lebat (SL). Sehingga proses penghitungan Entropy(S) adalah:
Entropy(S) = - (1110/1790)log2(1110/1790) –(225/1790)log2(225/1790) - (140/1790)log2(140/1790) - (139/1790)log2(139/1790) - (176/1790)log2(176/1790) =1.70645
Setelah  entropy  sudah  didapat,  selanjutnya mencari nilai gain tertinggi tiap atribut. Pada contoh ini dihitung hanya pada atribut Suhu Minimal.  Berikut  adalah  langkah-langkah perhitungan gain untuk suhu minimal.
a. Pengurutan  Data  dan  pencarian  transisi output
20.1   203   20.4   20.5 TH |  S
b. Perhitungan  gain  untuk  tiap  titik  transisi yng ditemukan yaitu pada titik :
< 20.45 [354,10,6,5,4] dan
> 20.45 [756,215,134,134,172]
e[354,10,6,5,4] = - (354/379).log2(354/379) - (10/379).log2(10/379) - (6/379).log2(6/379) - (5/379).log2(5/379) - (4/379).log2(4/379) = 0.47668
e[756,215,134,134, 172] = - (756/1411).log2(756/1411) – (215/1411).log2(215/1411) 172] - (134/1411).log2(134/1411) -
(134/1411).log2(134/1411) - (172/1411).log2(172/1411) = 1.91116
Gain 20.45 = Entropy(S) – (379/1790)e[354,10,6,5,4] - (1411/1790) e[756,215,134,134,172] = 1.70645 - (379/1790)0.48 - (1411/1790)1.91 = 0.09916 Nilai  0.09916  adalah  nilai  gain  pada  titik 20.5 Nilai gain ini masih harus dibandingkan dengan  nilai  dari  semua  titik  pada  atribut SUHU  MINIMAL.  Nilai  gain  terbesar  dari pilihan gain pada titik-titik spliitng yang ada yang akan mewakili nilai gain atribut SUHU MINIMAL.
Perhiutngan  ini  dilakukan  pada  semua atribut yang ada. Dan nilai gain terbesar dari seluruh  atribut  akan  menjadi  root  node (Node pada level 1).
Untuk  pencarian  node  pada  level  di  bawah root  node  menggunkan  cara  yang  sama. Dengan  catatan  nilai  impurity  menggukan value  dari  node  parent-nya  atau  node  pada level diatasnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  dilakukan  proses  preprocessing maka  selanjutnya  dilakukan  proses  mining. Program yang dibangun menggunkan bahasa pemrograman  Java  dengan  JDK  (Java Development  Kit)  Versi  8  dengan  editor NetBean  8.  Berikut  ini  adalah  hasil programnya
Gambar 12. Form Import data dari CSV
Form  ini  digunakan  untuk  mengambil dataset dari format CSV.
Gambar 13. Form Preprocessing dan Mining
Form  ini  digunakan  untuk  melakukan ppreprocessing  yang  meliputi  penghapusan missing value, penghapusan atribut, perubahan  value  curah  hujan  ke  bentuk linguistik  dan  penyimpanan  dataset  dengan nama baru.
Gambar 14. Form Dataset
Form  digunakan  untuk  melihat  hasil preprocessing
dataset serta untuk menampilkan informasi setiap atributnya. Gambar 15. Form Dataset
Form  di  atas  digunakan  untuk  testing data  baru  dan  untuk  menampilkan  decesion tree yang dihasilkan. Pada  uji  coba  yang  akan  dilakukan, digunakan  tabel  yang  berisidata  yang didapat  secara  acak  dari  dataset  karena mengingat data cuaca cenderung menghasilkan  konklusi  yang  sama  pada bulan  atau  musim  tertentu  seperti  pada musim kemarau yang cenderung tidak hujan dan  musim  hujan  yang  cenderung  hujan dengan  intensitas  sedang  hingga  sangat lebat. Pengujian dilakukan dengan mengambil  10%  data  dari  dataset  secara acak.  Sehingga  data  uji  yang  digunakan adalah: (1790 / 10 = 179).
Setelah  melakukan  pengujian  dengan memasukkan  179  data  pengujian  pada program,  diketahui  terdapat  132  data  yang sesuai dengan output. Maka dapat disimpulkan bahwa akurasinya adalah: Akurasi = (total benar / jumlah data) * 100% = (132 / 179 ) * 100% = 73.74% KESIMPULAN Berdasarkan uraian yang telah dipaparkan  sebelumnya,  dapat  disimpulkan bahwa:  Hasil  training  data  menggunakan algortima  Iterative  Dichotomiser  3  dapat membangun  tree  dengan  lima  level  dan  30 rule.  Pada  proses  testing  yang  dilakukan dengan  179  data  (10%  daridataset)  yang diperoleh  secara  acak,  diketahui  bahwa terdapat  132  data  yang  sesuai  dengan  data cuaca  sebenarnya.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa  akurasinya  sebesar  73,74%.  Atribut Kelembaban  memiliki  pengaruh  paling dominan  dalam  menentukan  prediksi  cuaca. Kelas  tidak  hujan  cenderung  muncul  lebih banyak  daripada  kelas  lain  seperti  Hujan Ringan,  Hujan  Sedang,  Hujan  Lebat,  dan
Hujan Sangat Lebat.
Dan  untuk  penelitian  lanjutan  kami sarankan  untuk  melakukan  beberapa  hal berikut  ini:  Untuk  menjaga  dan  memelihara keakuratan  data,  maka  perlu  dilakukan proses  penambahan  data  dan  dilakukan proses  miningulang  secara  berkala  dengan men-training  banyak  data  baru.  Dengan bertambahnya  data  training,  maka  perlu dilakukan prosespruning pada tree, sehingga
ukuran  tree  tidak  terlalu  besar,overfitting, dan  dapat  menambah  keakuratan.  Aplikasi sistem dapat dikembangkan dengan menambah  atributbaru  agar  hasil  yang diperoleh  lebih  akurat,  seperti  kecepatan danarah  angin,  tekanan  udara,  penguapan, dan parameter meteorologilainnya.

## REFERENSI
[1]  Bhukya,  D.  P.  dan  Ramachandram,  S. Decision  Tree  Induction:  AnApproach for  Data  Classification  Using  AVL- Tree,  InternationalJournal  of  Computer and  Electrical  Engineering,  Vol. 2,  No. 4,August, 2010 1793-8163 [2]  Fayyad, Usama. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining.California: AAAI Press, 1996
[3]  Kusumadewi,  Sri.  Artifical  Intelligence
(Teknik  dan  Aplikasinya).Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003 [4]  Larose,  D.  T.,  Discovering  Knowledge in Data: An Introduction to DataMining. Hoboken: Wiley Interscience,  John  Wiley  &  Sons,  Inc, 2005 [5]  Liang,  Y.  Daniel.  Introduction  to  Java Programming, Comprehensive (EightEdition).  New  Jersey:  Prentice Hall, 2010 [6]  Luthfi,  E.  T.,  dan  Kusrini,  Algoritma Data Mining. Yogyakarta: AndiPublisher, 2009 [7]  Nettleton,  David.  Commercial  Data Mining: Processing, Analysis andModeling  for  Predictive  Analytics Projects. Pennsylvania: ElsevierScience, 2014 [8]  Rajaraman,  A,  Leskovec,  J.,  dan Ullman, J. D., Mining of MassiveDatasets.  California:  Stanford University, 2014 [9]  Slocum,  M.  Decision  Making  Using ID3 Algorithm, Rivier AcademicJournal, Vol. 8, No. 2, 2012 [10] Susanto,  S,  dan  Suryadi,  D.,  Pengantar Data  Mining  “MenggaliPengetahuan dari  Bongkahan  Data”.  Yogyakarta: Andi Publisher,2010 [11] Tjasyono, Bayong. Klimatologi. Bandung: Penerbit ITB, 2004