## KLASIFIKASI CURAH HUJAN HARIAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR
Muhammad Alviriza Ramadhan, Fetty Tri Anggraeny, Chrystia Aji Putra Informatika, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
Jalan Raya Rungkut Madya No. 1  Surabaya, Indonesia
20081010143@student.upnjatim.ac.id

## ABSTRAK
Keberagaman  iklim  dan  cuaca  yang  diakibatkan  oleh  letak  geografis  Indonesia  yang  dilalui  oleh  garis khatulistiwa menyebabkan perubahan cuaca yang tidak menentu yang berpengaruh kepada kehidupan manusia. Oleh karena itu, diperlukan sebuah solusi berupa pengelompokan atau klasifikasi curah hujan harian. Penelitian ini  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  untuk  melakukan  proses  klasifikasi.  Yang  dimana  K-Nearest Neighbor adalah algoritma untuk menemukan kelompok K dalam data training yang paling dekat dengan data uji dan  melakukan  pencarian  label  pada  kelas  tertentu  dalam  lingkup  data.  Dengan  menggunakan  metrik  jarak euclidean, metode ini dapat menghasilkan akurasi paling akurat sebesar 86%.

## Kata kunci :  Cuaca, Curah Hujan Harian, Klasifikasi, K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  sebuah  negara  yang memiliki  letak  geografis  yang  strategis.  Dikarenakan posisinya  yang  terletak  di  daerah    tropis,    diantara Benua    Asia    dan    Australia,  diantara    Samudera Pasifik    dan    Samudera    Hindia,  serta    dilalui    garis khatulistiwa,  terdiri  dari  pulau  dan kepulauan   yang membujur   dari   barat   ke   timur,dikelilingi    oleh luasnya    lautan,    menyebabkan wilayah  Indonesia memiliki    keragaman    cuaca    dan  iklim  [1].  Hal tersebut juga menyebabkan Indonesia memiliki iklim hutan  hujan  tropis  dengan  suhu  udara  yang  hampir sama  dan  curah  hujan  yang  tinggi  yang  terbagi  rata sepanjang tahun.
Hujan  merupakan      bagian      dari      perubahan cuaca   yang dipengaruhi  oleh  perubahan-perubahan yang  terjadi pada beberapa variabel cuaca di atmosfer. Intensitas  hujan  yang  turun,  atau  biasa  disebut  curah hujan,  adalah  salah  satu  informasi  penting  tentang hujan.
Curah      hujan      itu      sendiri      berpengaruh terhadap  aktivitas    manusia,    seperti    kegiatan bercocok  tanam ataupun    kegiatan    sehari-harinya, Tak hanya itu intensitas curah hujan yang tinggi bisa menimbulkan bencana seperti banjir dan longsor [2].
Oleh      sebab      itu,  perlu  dilakukan  klasifikasi curah      hujan      untuk      bisa      memprediksi  seberapa besar tingkat  curah  hujan  pada  suatu  waktu  yang akan  datang  terutama      pada  prediksi    curah    hujan setiap    harinya    (curah    hujan  harian)  agar  dapat mempersiapkan rencana untuk menanggulangi bencana tersebut.
Salah  satu  metode  paling  sederhana  dan  tertua untuk klasifikasi adalah klasifikasi k tetangga terdekat (kNN).  Metode  ini  mengklasifikasikan  pengamatan yang  tidak  diketahui  ke  kelas  mayoritas  di  antara pengamatan tetangga terdekatnya, yang diukur dengan metrik  jarak,  dalam  data  pelatihan  [3].  Untuk menentukan  kedekatan  jarak antara tetangga biasanya
dilakukan  perhitungan  menggunakan  Euclidean Distance [4].
Metode  K-Nearest  Neighbor  (kNN)  merupakan salah  satu  algoritma  Machine  Learning  (ML)  yang dianggap sebagai suatu metode yang sederhana untuk diterapkan  dalam  analisis  data  dengan  dimensi variabel yang banyak [5].
Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan sebelumnya,  maka  penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui tingkat akurasi pada penerapan metode  K- Nearest  Neighbor  untuk  melakukan  klasifikasi  pada data curah hujan harian yang berasal dari pengamatan Stasiun  Meteorologi  Kelas  III  Sultan  Muhammad Salahuddin - Bima selama lima tahun terakhir.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Berikut  ini  adalah  pembahasan  mengenai literatur yang relevan dengan topik penelitian. Hal ini bertujuan  untuk  mendapatkan  gambaran  menyeluruh tentang penelitian yang dilakukan.

## 2.1. Cuaca
Cuaca  adalah  keadaan  atmosfer  di  suatu  tempat pada  waktu  dan  jangka  waktu  tertentu  yang ditunjukkan oleh berbagai unsur atmosfer, seperti suhu udara, tekanan udara, kelembapan udara, angin, awan, curah hujan, dan sinar matahari. Cuaca adalah dinamis, dan dapat berubah dalam waktu singkat.

## 2.2. Curah Hujan
Curah  hujan  juga  dapat  didefinisikan  sebagai jumlah air hujan yang terkumpul di daerah datar tanpa menguap,  meresap,  atau  mengalir.  Pada  umumnya, curah  hujan  diukur  menggunakan  satuan  per milimeter.  Hal  tersebut  menunjukan  bahwa  per  satu milimeter curah hujan berarti dalam luasan satu meter persegi pada tempat yang datar tertampung air setinggi satu  milimeter  tempat  yang  datar  tertampung  air setinggi satu milimeter atau tertampung air setinggi 1 liter [6].

## 2.3. Prediksi
Prediksi  merupakan  pernyataan  tentang  nilai- nilai  masa  depan  dari  suatu  variabel  yang  menarik minat.  Prediksi  ini  dapat  dibuat  berdasarkan  model statistik atau metode lain [7]. Berbagai teknik seperti jaringan saraf tiruan, model deret waktu, regresi linier, dan  beberapa  teknik  lainnya  dapat  digunakan  untuk membuat  prediksi  ini  untuk  berbagai  tujuan,  seperti perencanaan, pengambilan keputusan, dan pengendalian risiko.

## 2.4. Pra-Proses Data
Pra-proses data merupakan proses persiapan data untuk analisis yang melibatkan berbagai teknik, seperti pembersihan  data,  pendeteksian  anomali,  dan transformasi  data.  Pra-proses  data  penting  untuk memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  dalam analisis  akurat,  konsisten,  dan  bebas  dari  kesalahan [8]. Pra-proses data merupakan langkah penting dalam proses data mining . Melakukan pemrosesan data pada data yang belum disaring secara hati-hati untuk suatu permasalahan dapat menyebabkan hasil yang menyimpang atau tidak sesuai tujuan [9].

## 2.5. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  suatu  proses  yang bertujuan untuk mendapatkan suatu model yang dapat membedakan  kelas  data  yang  selanjutnya  digunakan untuk  kepentingan  tertentu.  Proses  klasifikasi  ini membantu  menemukan  label  kelas  yang  tidak diketahui sebelumnya, yang kemudian label yang telah diperoleh  dari  proses  klasifikasi  ini  dapat  digunakan untuk melakukan prediksi [10].

## 2.6. K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor  adalah  algoritma  untuk menemukan  kelompok  K  dalam  data  training  yang paling dekat dengan data uji dan melakukan pencarian label  pada  kelas  tertentu  dalam  lingkup  data  [11]. Metode K-Nearest Neighbor merupakan metode yang sering  digunakan  pada  proses  klasifikasi.  Metode  ini tergolong suatu metode supervised karena pada proses pengambilan  keputusannya,  KNN  menemukan  pola baru  dalam  data,  dengan  menghubungkan  pola  data yang sudah ada [12].

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  adalah  proses  penelitian yang  terdiri  dari  langkah-langkah  dan  penerapan prinsip  metode  ilmiah.  Setiap  penelitian  yang dilakukan  memerlukan  kerangka  kerja agar hasil dan tujuan  penelitian  dapat  dicapai  secara  optimal.  Pada penelitian  ini,  yang  menjadi  tujuan  capaian  hasil penelitian  adalah  klasifikasi  curah  hujan  harian menggunakan metode K-Nearest Neighbor.

## 3.1. Tahapan Penelitian
Berikut  ini  adalah  flowchart  mengenai  tahapan penelitian yang dilakukan pada penelitian ini.
Gambar 1. Diagram tahapan penelitian
Berdasarkan  diagram  diatas,  penjelasan  dari masing-masing  tahapan  penelitian  adalah  sebagai berikut.
a. Pengumpulan Data Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah data  yang  diambil  pada  website  pusat  database  data online BMKG (dataonline.bmkg.go.id) yang meliputi data  cuaca  harian  yang  merupakan  hasil  pengamatan Stasiun  Meteorologi  Kelas  III  Sultan  Muhammad Salahuddin - Bima selama lima tahun terakhir dengan jumlah data sebesar 1826 records, serta jumlah atribut sebesar 10 variabel. Berikut ini adalah informasi dari dataset yang digunakan.
Gambar 2. Informasi Dataset
Berdasarkan  keterangan  seperti  yang  tertera  pada gambar,  dapat  disimpulkan  bahwasanya  terdapat beberapa missing values pada dataset. Oleh karena itu, perlu  dilakukannya  tahapan  pra-proses  data  untuk memperbaikinya.
b. Pra-Proses Data
Tahapan  pra-proses  data  ini  terdiri  atas  seleksi data, pembersihan data, serta  pelabelan data  menurut kelasnya. Pada tahap seleksi data, data yang digunakan pada  penelitian  ini  selanjutnya  hanya  sebanyak  9 variabel  saja  yaitu  temp_min,  temp_max,  temp_avg, kelembapan_ avg, curah_hujan, penyinaran_matahari, kec_ angin, arah_angin, dan kec_angin_avg.
Lalu  untuk  proses  pembersihan  data,  data  yang dibersihkan disini merupakan data yang mengandung missing  values. Jadi,  apabila  dalam  sebuah  data tertentu  terdapat  satu  variabel  didalamnya  yang mengandung  missing  values,  maka  satu  baris  data tersebut akan dihilangkan. Setelah melalui proses ini, data  yang  semula  terdiri  atas  1826  record  telah dipangkas menjadi 1510 record.
Pada proses pelabelan data, data yang telah melalui proses  seleksi  dan  pembersihan  lalu  dikelompokkan sesuai  dengan  intensitas  curah  hujannya.  Berikut  ini adalah  kategori  tingkat  curah  hujan  beserta  labelnya menurut BMKG.
Tabel 1. Kategori curah hujan Tingkat Curah Hujan Keterangan 0 mm/hari Berawan 0,5 – 20 mm/hari Hujan Ringan 20 – 50 mm/hari Hujan Sedang 50 – 100 mm/hari Hujan Lebat 100 – 150 mm/hari Hujan Sangat Lebat >150 mm/hari Hujan Ekstrem
Setelah  dikelompokkan  menurut  kategori  curah hujan  masing-masing,  berikut  ini  adalah  persebaran curah hujan menurut kategorinya.
Tabel 2. Persebaran curah hujan Kelas Jumlah Data Berawan 993 Hujan Ringan 436 Hujan Sedang 71 Hujan Lebat 10
Sebagaimana  yang  terlihat  pada  tabel  diatas, karena  pada  dataset  tidak  mengandung  data  dengan kategori “Hujan Sangat Lebat”, dan “Hujan Ekstrem”, maka  untuk  pelabelan  kelas  pada  dataset  ini  hanya menggunakan  empat  kelas  saja  untuk  melakukan penelitian ini.
c. Klasifikasi K-Nearest Neighbor Tahapan ini merupakan tahapan inti dari penelitian ini.  Berikut  ini  merupakan  algoritma  dari  metode  K- Nearest Neighbor.
Tabel 3. Algoritma K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest Neighbor
MULAI Impor dataset Pilih Nilai k Hitung jarak antar setiap titik data menggunakan rumus euclidean distance Urutkan titik data berdasarkan jarak yang telah dihitung Pilih jarak minimum Tentukan titik data pada kelas yang paling sering END
Untuk menghitung jarak antar titik pada metode K- Nearest Neighbor seperti yang tertera pada tabel diatas menggunakan  rumus  jarak  euclidean.  Rumusnya adalah sebagai berikut.
𝑑(𝑥, 𝑦)   =   √∑ 𝑛 𝑖 (𝑦 𝑖 − 𝑥 𝑖 ) 2
(1)
d. Hasil Klasifikasi Hasil klasifikasi yang dimaksud disini  merupakan output yang dihasilkan setelah dataset melalui proses klasifikasi dengan metode K-Nearest Neighbor.
e. Validasi Hasil
Pada  proses  ini  dilakukannya  pencocokan sekaligus perhitungan data asli pada dataset terhadap data  prediksi  yang  dihasilkan  melalui  metode  K- Nearest Neighbor.

## 3.2. Skenario Uji Coba
Untuk  skenario  uji  coba  pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  menambahkan  variasi  dari  nilai  k tetangga terdekat serta perbandingan data training dan testing.  Untuk  nilai  k  yang  akan  diujicobakan  pada penelitian  ini  adalah  3,  5,  dan  7.  Sedangkan  untuk perbandingan  data  training  dan  data  testing  yang digunakan adalah 60:40, 70:30, serta 80:20.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  terdapat  penjelasan  terkait dengan  hasil  dari  keseluruhan  skenario  percobaan yang dilakukan dalam penelitian ini. Berikut ini adalah Penjelasannya secara satu persatu.

## 4.1. Uji Coba Nilai K 3 dan Perbandingan 60:40
Setelah  dilakukannya  uji  coba  dengan  variasi nilai  k  senilai  3  serta  perbandingan  data  training  dan data  testing  sebesar  60:40,  maka  didapatkanlah  hasil berupa  akurasi  sebesar  86,09%.  Berikut  ini  adalah hasil  pengujian  berupa  confusion  matrix  dari percobaan ini.
Gambar 3. Confusion Matrix Uji Coba Pertama
Dari  confusion  matrix  diatas  dapat  disimpulkan bahwasanya Kelas 1 memiliki akurasi tertinggi dengan 379 prediksi benar dan hanya 19 kesalahan pada kelas 2.  Kelas  2  memiliki  116  prediksi  benar  dengan  50 kesalahan pada kelas 1. Kelas 3 memiliki 23 prediksi benar  dengan  12  kesalahan  pada  kelas  2,  sedangkan kelas 4 memiliki 2 prediksi benar dengan 3 kesalahan pada kelas 3.
4.2. Uji Coba Nilai K 3 dan Perbandingan 70:30
Setelah  dilakukannya  uji  coba  dengan  variasi nilai  k  senilai  3  serta  perbandingan  data  training  dan data  testing  sebesar  70:30,  maka  didapatkanlah  hasil berupa  akurasi  sebesar  85,87%.  Berikut  ini  adalah hasil  pengujian  berupa  confusion  matrix  dari percobaan ini.
Gambar 4. Confusion Matrix Uji Coba Kedua
Dari  confusion  matrix  diatas  dapat  disimpulkan bahwasanya Kelas 1 memiliki akurasi tertinggi dengan 283 prediksi benar dan hanya 17 kesalahan pada kelas 2.  Kelas  2  memiliki  87  prediksi  benar  dengan  36 kesalahan pada kelas 1. Kelas 3 memiliki 19 prediksi benar  dengan  8  kesalahan  pada  kelas  2,  sedangkan kelas  4  tidak  memiliki  nilai  prediksi  benar  dengan  3 kesalahan pada kelas 3.

## 4.3. Uji Coba Nilai K 3 dan Perbandingan 80:20
Setelah  dilakukannya  uji  coba  dengan  variasi nilai  k  senilai  3  serta  perbandingan  data  training  dan data  testing  sebesar  80:20,  maka  didapatkanlah  hasil berupa  akurasi  sebesar  85,76%.  Berikut  ini  adalah hasil  pengujian  berupa  confusion  matrix  dari percobaan ini.
Gambar 5. Confusion Matrix Uji Coba Ketiga
Dari  confusion  matrix  diatas  dapat  disimpulkan bahwasanya Kelas 1 memiliki akurasi tertinggi dengan 191 prediksi benar dan hanya 13 kesalahan pada kelas 2.  Kelas  2  memiliki  55  prediksi  benar  dengan  20 kesalahan pada kelas 1. Kelas 3 memiliki 13 prediksi benar  dengan  6  kesalahan  pada  kelas  2,  sedangkan kelas  4  tidak  memiliki  nilai  prediksi  benar  dengan  3 kesalahan pada kelas 3.

## 4.4. Uji Coba Nilai K 5 dan Perbandingan 60:40
Setelah  dilakukannya  uji  coba  dengan  variasi nilai  k  senilai  5  serta  perbandingan  data  training  dan data  testing  sebesar  60:40,  maka  didapatkanlah  hasil berupa  akurasi  sebesar  85,26%.  Berikut  ini  adalah hasil  pengujian  berupa  confusion  matrix  dari percobaan ini.
Gambar 6. Confusion Matrix Uji Coba Keempat
Dari  confusion  matrix  diatas  dapat  disimpulkan bahwasanya Kelas 1 memiliki akurasi tertinggi dengan 379 prediksi benar dan hanya 19 kesalahan pada kelas 2.  Kelas  2  memiliki  116  prediksi  benar  dengan  50 kesalahan pada kelas 1. Kelas 3 memiliki 19 prediksi benar  dengan  16  kesalahan  pada  kelas  2,  sedangkan kelas 4 memiliki 1 prediksi benar dengan 4 kesalahan pada kelas 3.

## 4.5. Uji Coba Nilai K 5 dan Perbandingan 70:30
Setelah  dilakukannya  uji  coba  dengan  variasi nilai  k  senilai  5  serta  perbandingan  data  training  dan data  testing  sebesar  70:30,  maka  didapatkanlah  hasil berupa  akurasi  sebesar  83,89%.  Berikut  ini  adalah hasil  pengujian  berupa  confusion  matrix  dari percobaan ini.
Gambar 7. Confusion Matrix Uji Coba Kelima
Dari  confusion  matrix  diatas  dapat  disimpulkan bahwasanya Kelas 1 memiliki akurasi tertinggi dengan 281 prediksi benar dan hanya 19 kesalahan pada kelas 2.  Kelas  2  memiliki  84  prediksi  benar  dengan  39 kesalahan pada kelas 1. Kelas 3 memiliki 15 prediksi benar  dengan  12  kesalahan  pada  kelas  2,  sedangkan kelas  4  tidak  memiliki  nilai  prediksi  benar  dengan  3 kesalahan pada kelas 3.

## 4.6. Uji Coba Nilai K 5 dan Perbandingan 80:20
Setelah  dilakukannya  uji  coba  dengan  variasi nilai  k  senilai  5  serta  perbandingan  data  training  dan data  testing  sebesar  80:20,  maka  didapatkanlah  hasil berupa  akurasi  sebesar  84,44%.  Berikut  ini  adalah hasil  pengujian  berupa  confusion  matrix  dari percobaan ini.
Gambar 8 Confusion Matrix Uji Coba Keenam
Dari  confusion  matrix  diatas  dapat  disimpulkan bahwasanya Kelas 1 memiliki akurasi tertinggi dengan 188 prediksi benar dan hanya 16 kesalahan pada kelas 2.  Kelas  2  memiliki  56  prediksi  benar  dengan  20 kesalahan pada kelas 1. Kelas 3 memiliki 11 prediksi benar  dengan  8  kesalahan  pada  kelas  2,  sedangkan kelas  4  tidak  memiliki  nilai  prediksi  benar  dengan  3 kesalahan pada kelas 3.

## 4.7. Uji Coba Nilai K 7 dan Perbandingan 60:40
Setelah  dilakukannya  uji  coba  dengan  variasi nilai  k  senilai  7  serta  perbandingan  data  training  dan data  testing  sebesar  60:40,  maka  didapatkanlah  hasil berupa  akurasi  sebesar  84,44%.  Berikut  ini  adalah hasil  pengujian  berupa  confusion  matrix  dari percobaan ini.
Gambar 9. Confusion Matrix Uji Coba Ketujuh
Dari  confusion  matrix  diatas  dapat  disimpulkan bahwasanya Kelas 1 memiliki akurasi tertinggi dengan 380 prediksi benar dan hanya 18 kesalahan pada kelas 2.  Kelas  2  memiliki  117  prediksi  benar  dengan  49 kesalahan pada kelas 1. Kelas 3 memiliki 13 prediksi benar  dengan  22  kesalahan  pada  kelas  2,  sedangkan kelas  4  tidak  memiliki  nilai  prediksi  benar  dengan  5 kesalahan pada kelas 3.

## 4.8. Uji Coba Nilai K 7 dan Perbandingan 70:30
Setelah  dilakukannya  uji  coba  dengan  variasi nilai  k  senilai  7  serta  perbandingan  data  training  dan data  testing  sebesar  70:30,  maka  didapatkanlah  hasil berupa  akurasi  sebesar  84,33%.  Berikut  ini  adalah hasil  pengujian  berupa  confusion  matrix  dari percobaan ini.
Gambar 10. Confusion Matrix Uji Coba Kedelapan
Dari  confusion  matrix  diatas  dapat  disimpulkan bahwasanya Kelas 1 memiliki akurasi tertinggi dengan 280 prediksi benar dan hanya 20 kesalahan pada kelas 2.  Kelas  2  memiliki  89  prediksi  benar  dengan  34 kesalahan pada kelas 1. Kelas 3 memiliki 13 prediksi benar  dengan  14  kesalahan  pada  kelas  2,  sedangkan kelas  4  tidak  memiliki  nilai  prediksi  benar  dengan  3 kesalahan pada kelas 3.

## 4.9. Uji Coba Nilai K 7 dan Perbandingan 80:20
Setelah  dilakukannya  uji  coba  dengan  variasi nilai  k  senilai  7  serta  perbandingan  data  training  dan data  testing  sebesar  80:20,  maka  didapatkanlah  hasil berupa  akurasi  sebesar  84,11%.  Berikut  ini  adalah confusion matrix dari percobaan ini.
Gambar 11. Confusion Matrix Uji Coba Kesembilan
Dari  confusion  matrix  diatas  dapat  disimpulkan bahwasanya Kelas 1 memiliki akurasi tertinggi dengan 191 prediksi benar dan hanya 13 kesalahan pada kelas 2.  Kelas  2  memiliki  53  prediksi  benar  dengan  23 kesalahan pada kelas 1. Kelas 3 memiliki 10 prediksi benar  dengan  9  kesalahan  pada  kelas  2,  sedangkan kelas  4  tidak  memiliki  nilai  prediksi  benar  dengan  3 kesalahan pada kelas 3.
Pada  keseluruhan  hasil  percobaan  yang  telah dilakukan cenderung menunjukan bahwasanya terdapat ketimpangan hasil klasifikasi yang didapatkan, terutama pada kelas 1. Hal tersebut terjadi dikarenakan  terdapat  ketidakseimbangan  data  pada dataset yang digunakan yang dimana kelas 1 memiliki jauh  lebih  banyak  data  daripada  kelas  lainnya.  Oleh karena  itu,  model  yang  dihasilkan  cenderung  lebih akurat  dalam  memprediksi  kelas  1  karena  memiliki lebih banyak contoh untuk belajar.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, dapat ditarik kesimpulan bahwasanya klasifikasi curah hujan harian apabila dilakukan menggunakan metode K-Nearest  Neighbor  mendapatkan  hasil  akurasi  yang cukup  akurat.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  serangkaian percobaan  yang  telah  dilakukan,  akurasi  yang dihasilkan  rata-rata  diatas  80%.  Dengan  nilai  akurasi
tertinggi  sebesar  86,09%  yang  dimana  hal  tersebut didapatkan  dengan  variasi  nilai  k  sebesar  3  dan perbandingan data training dan testing sebesar 60:40. Namun,  torehan  angka  akurasi  tersebut  bukanlah merupakan  angka  akurasi  tertinggi.  Masih  terdapat banyak metode lain yang dapat dikembangkan dengan penelitian  ini  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih akurat.  Selain  itu,  jumlah  dimensi  dataset  juga  dapat diperluas sehingga memungkinkan variasi dalam nilai prediksi  yang  dihasilkan.  Selanjutnya,  penerapan metode ini ke dataset lain juga dapat digunakan untuk pekerjaan masa depan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Ridwan,   (06     Maret     2019). Prakiraan Musim   Kemarau   Tahun   2019   di Indonesia. Link  :  https://www.bmkg.go.id/iklim/prakiraan- musim. bmkg. Diakses pada 12 Mei 2024.
[2] I.  G.  J.  Adi  Putra  and  I.  M.  A.  Oka  Gunawan, “Klasifikasi  Curah Hujan Harian Menggunakan Learning  Vector  Quantization  (Studi  Kasus : Stasiun  Pengamatan  Ngurah  Rai),” Majalah Ilmiah Untab , vol. 19, no. 2, pp. 183–187, Sep.
2022. [3] T. Cover and P. Hart, “Nearest neighbor Pattern Classification,” IEEE Transactions on Information  Theory ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  21–27, Jan. 1967. doi:10.1109/tit.1967.1053964 [4] F.  M.  Fathoni,  C.  A.  Putra,  and  A.  L.  Nurlaili, “Klasifikasi Penyakit Daun Anggur menggunakan metode k-nearest neighbor Berdasarkan  Gray  level  co-occurrence  matrix,” Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer , vol.  3,  no.  1,  pp.  8–15,  Jan.  2024. doi:10.32699/biner.v3i1.6332
[5] K. Alkhatib, H. Najadad, and I. Hmeidi, “Stock Price  Prediction  Using  K-Nearest  Neighbor (kNN)  Algorithm,” International  Journal  of Business,  Humanities  and  Technology ,  vol.  3, no. 3, pp. 32–44, Mar. 2013.
[6] B. Triatmodjo, Hidrologi  Terapan .  Yogyakarta, Indonesia: Beta Offset, 2008.
[7] G.  E.  P.  Box,  (1971).  “Statistical  control:  A review  and  preview,” Journal  of  the  Royal Statistical  Society. Series  A  (General),  vol.134, no. 3, pp. 251-297, Jan 1971.
[8] J.  Johnson,  P.  Denning,  K.  A.  Delic,  and  D. Sousa-Rodrigues,  “Big  data:  big  data  or  big brother? that is the question now.,” Ubiquity, vol. 2018, no. August, Aug. 2018, doi: 10.1145/3158352.
[9] D. Pyle, Data Preparation for Data Mining . Los Altos: Morgan Kaufmann Publishers, 1999
[10] T.  A.  Pratiwi,  M.  Irsyad,  R.  Kurniawan,  S. Agustian,  and  B.  S.  Negara,  “Klasifikasi Kebakaran  Hutan  Dan  Lahan  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Di Kabupaten Pelalawan,” CESS  (Journal  of  Computer Engineering, System and Science) , vol. 6, no. 1,
Art.
no.
1, Feb
2021, doi: 10.24114/cess.v6i1.22555.
[11] X.  W.  Steinberg,  "Top  10  algorithms  in  data mining," Knowl  Inf  Syst (2008)  14:1–37  DOI 10.1007/s10115-007-0114-2, p. 14, 2008.
[12] Y.  V.  Via,  F.  T.  Anggraeny,  and  R.  A.  Jorgie, “ Penerapan algoritma case based reasoning Dan K-nearest  neighbor  Untuk  diagnosa  Penyakit Ayam,” Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela  Negara ,  vol.  2,  pp.  192–195,  Nov.  2021. doi:10.33005/santika.v2i0.140)