## PREDIKSI CURAH HUJAN MENGGUNAKAN METODE CATEGORICAL BOOSTING (CATBOOST)
Andrian Febriansyah Istianto, Asep Id Hadiana, Fajri Rakhmat Umbara Teknik Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Jl. Terusan Jend. Sudirman, Cibeber, Kec. Cimahi Sel., Kota Cimahi, Jawa Barat 40531 Andrian.febriansyah@student.unjani.ac.id

## ABSTRAK
Curah hujan memiliki peran krusial dalam banyak aspek kehidupan manusia dan lingkungan.  Curah hujan memiliki  dampak  sosial  dan  ekonomi  yang  besar,  termasuk  kerusakan  infrastruktur,  banjir,  dan  gangguan transportasi. Banjir dan peristiwa ekstrem serupa dapat mengakibatkan kerugian jiwa dan kerusakan properti yang parah  setiap  tahun,  dan  ini  dihubungkan  dengan  perubahan  iklim  yang  diperkirakan  akan  semakin  sering  dan merusak  di  masa  yang  akan  datang.  Dalam  upaya  untuk  memantau,  mengantisipasi  dan  memproyeksikan terjadinya hujan, maka penelitian ini berfokus dalam memprediksi curah hujan dengan menggunakan data mining. Dalam penelitian ini, berfokus dalam penerapan metode Categorical Boosting (CatBoost) yang dapat mengelola data kategorikal secara efisien yang merupakan pengembangan dari Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) . Berdasarkan data yang diperoleh dari kaggle yang terdiri dari 23 atribut, penelitian ini akan memprediksi curah hujan.  Pra-pemrosesan  data  melibatkan  langkah-langkah  seperti  pembersihan  data,  penyeimbangan  kelas, pemilihan  fitur,  dan  pengkodean  data.  Pengujian  menggunakan  metode Categorical  Boosting menghasilkan tingkat  akurasi  prediksi  curah  hujan  sebesar  94,22%  berdasarkan  evaluasi Confusion  Matrix .  Penelitian  ini bertujuan untuk memprediksi curah hujan dengan menggunakan metode Categorical Boosting (CatBoost).
Kata kunci : Curah Hujan, Prediksi, Categorical Boosting, Confusion Matrix

## 1. PENDAHULUAN
Iklim  merupakan  hal  sangat  penting  dalam kehidupan  kita  sehari-hari[1].  Salah  satu  faktor  yang memicu  perubahan  iklim  adalah  curah  hujan,  maka dari  itu  curah  hujan  memiliki  peran  penting[2]. Kategorisasi iklim dapat dilakukan dengan menggunakan data curah hujan dengan membandingkan jumlah rata-rata bulan kering dengan jumlah  rata-rata  bulan  basah.  Keakuratan  dalam memprediksi curah hujan secara akurat sangat penting karena dapat digunakan untuk berbagai tujuan. Suhu, kelembaban udara, kecepatan angin, dan tekanan udara semuanya berdampak pada curah hujan[3].
Curah  hujan  merupakan  salah  satu  parameter iklim  yang  paling  berpengaruh  dalam  banyak  aspek dalam  kehidupan  kita  sehari-hari.  Dampak  sosial ekonomi dari fenomena curah hujan cukup signifikan, mulai  dari  kerusakan  infrastruktur,  banjir  hingga gangguan  transportasi.  Banjir  dan  peristiwa  ekstrem serupa  yang dapat menyebabkan  banyak korban  jiwa dan  kerusakan  properti  benda  setiap  tahunnya merupakan  akibat  dari  perubahan  iklim  dan diperkirakan akan semakin sering terjadi dan  bersifat menghancurkan di tahun-tahun mendatang[4] [5].
CatBoost merupakan metode yang berfokus pada karakteristik sebuah kategori. CatBoost juga merupakan  bagian  dari  metode Gradient  Boosting Decision Tree (GBDT) , yang memanfaatkan decision trees  sebagai  prediktor  dasar[6]. CatBoost ini diperkenalkan  oleh  Prokhorenkova  et  al[7],  dan Dorogush  et  al[8],  yang  dimana  ini  digunakan  untuk mendapatkan  kerugian  terendah  ketika  berbicara tentang  fitur  kategorikal  dan  kumpulan  data  yang banyak  dengan  tingkat  kehilangan  informasi  yang rendah[9]. Secara singkat, CatBoost dirancang khusus
untuk  menangani  data  kategorikal  dan  mampu mengatasi  nilai  yang  hilang  serta  volume  data  yang besar[10]. CatBoos t juga mampu menangani jenis data lain  seperti time  series ,  teks, medical  data ,  dan keuangan guna meningkatkan akurasi prediksi. Selain itu,  metode  ini  dapat  menghadapi  volume  data  yang besar  dan  mendukung  kemampuan  pemrosesan paralel[11].
Penelitian  lainnya  berdasarkan  Usman  C,  dan Sudibyo U, menerapkan prediksi terhadap curah hujan dengan  metode machine  learning ,  yaitu  Regresi Logistik, Random  Forest ,  dan Gradient  Boosting dengan  9  variabel  yang  mempengaruhi  curah  hujan, yaitu suhu minimum, suhu maksimum, suhu rata-rata, kelembaban,  lama  penyinaran  matahari,  kecepatan angin maximum, kecepatan angin rata-rata, kecepatan arah  angin  dan  arah  angin  maksimum  serta  memiliki tujuan,  yaitu  berupa  kategori  curah  hujan.  Pada penelitian  tersebut  berfokus  terhadap  menyatakan akurasi  dari  masing  masing  model,  mengukur keseluruhan pengklasifikasi biner[12].
Berdasarkan penelitian terdahulu, prediksi curah hujan dilakukan dengan metode berbasis jaringan saraf tiruan  seperti K-Nearest  Neighbor dengan  akurasi 83%, Decision  Tree dengan  akuras  83%, Random Forest dengan  akurasi  83%,  dan Neural  Networks dengan  akurasi  84%,  yang  dimana  pada  penelitian tersebut menunjukan bahwa metode Neural Networks bekerja cukup baik untuk memodelkan prediksi curah hujan[13]. Penelitian selanjutnya yaitu prediksi curah hujan  dengan  menggunakan  metode AdaBoost yang dimana merupakan metode boosting yang menghasilkan  akurasi  sebesar  82%,  penelitian  ini menggunakan  parameter  seperti  iterasi  sebesar  250
dengan learning  rate 0.02  untuk  mendapatkan  hasil akurasi sebesar 82%[14].
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  penelitian  ini telah menetapkan penggunaan metode CatBoost untuk melakukan prediksi terhadap curah hujan yang dimana pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  variabel kelembaban, sinar matahari, tekanan udara, temperatur minimum,  temperatur  maksimum,  kecepatan  angin, dan  pengupaan  dengan  fokus  penelitian  yaitu bagaimana metode CatBoost menangani data prediksi curah hujan yang bersifat  kategorikal,  serta mengevaluasi  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  dari metode  CatBoost  dengan  menggunakan  data  yang diperoleh  dari  kaggle.com  yang  berjudul  ” Rain  in Australia – Predict next-day in Australia ”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Tinjauan  pustaka  di  bawah  ini  bertujuan  untuk menguraikan teori pendukung dan penelitian terdahulu mengenai penelitian yang dilakukan sebagai berikut.

## 2.1. Prediksi
Kebanyakan orang menganggap prediksi sebagai tindakan  menggambarkan  masa  depan.  Dengan mempertimbangkan  pengalaman,  pandangan,  dan fakta lain saat melakukan peramalan, maka peramalan berbeda  dengan  menebak-nebak.  Peramalan  adalah kata  yang  sering  digunakan  untuk  merujuk  pada "prediksi".  Meskipun  banyak  orang  yang  keliru mengira  bahwa  kedua  istilah  tersebut  dapat dipertukarkan,  namun  ada  perbedaan  kecil  namun krusial  di  antara  keduanya.  Sementara  "peramalan" biasanya  didasarkan  pada  data  dan  model,  "prediksi" biasanya didasarkan pada opini dan pengalaman[15].
Karena  ada  begitu  banyak  variabel  yang  dapat memengaruhi  prediksi,  terkadang  mustahil  untuk mendapatkan data atau, sebaliknya, sangat sulit untuk mengumpulkan data yang akurat dengan menggunakan  sensor  yang  sangat  sensitif.  Model probabilistik digunakan untuk membuat prakiraan, dan kesalahan  sering  terjadi  karena  ketidakpastian  yang cukup besar dari informasi yang terkadang tersedia[13].

## 2.1. Machine Learning
Disiplin ilmu machine learning berkaitan dengan bagaimana  mesin  mengambil  pengetahuan  melalui pengalaman.  Mengingat  bahwa  kemampuan  untuk belajar adalah kualitas utama dari entitas yang disebut cerdas  dalam  arti  yang  paling  luas,  bagi  banyak ilmuwan,  istilah  " machine  learning "  dan  " artificial intelligence " dapat dipertukarkan. Membangun sistem komputer  yang  dapat  beradaptasi  dan  belajar  dari pengalaman  mereka  adalah  tujuan  dari machine learning [16]. Machine  Learning memungkinkan pendeteksian  pola  tersembunyi  dalam  data  dan memodifikasi algoritma untuk meningkatkan ketahanan pola[17].
Sekumplan  instrksi  yang  dikenal  sebagai algoritma machine learning memungkinkan komputer untuk  secara  otomatis  belajar  dari  masa  lalu  dan
menjadi  lebih  baik  tanpa  perlu  pemrograman  yang rumit[18].

## 2.2. Data Mining
Data  Mining adalah  proses  menemukan  pola yang  berpotensi  signifikan  dalam  sebuah  kumpulan data  yang  berjumlah  besar. Machine  Learning , Statistika,  dan  Kecerdasan  Buatan  ( AI )  digunakan dalam  proses  ini,  hal  tersebut  digunakan  dalam melakukan  proses  pengekstrakan  informasi  tentang kemungkinan kejadian di masa yang akan datang yang mungkin  terjadi.  Berbagai  komponen data  mining antara lain  kategorisasi  data,  integrasi  data, transformasi data, diskritisasi data, dan penilaian pola. Teknik  data  mining  digunakan  dalam  pemasaran, penjualan,  penemuan  ilmiah,  pengembangan  produk, prediksi  data  untuk  mengidentifikasi  hubungan tersembunyi dan tak terduga di antara data[19].

## 2.3. Gradient Boosting
Gradient  Boosting adalah  metode Machine Learning tambahan  untuk  klasifikasi  dan  regresi. Metode ini membuat ramalan menggunakan ansambel model  prediksi Decision  Tree yang  lemah.  Gagasan bahwa boosting dapat dilihat sebagai metode optimasi untuk fungsi biaya tertentu pertama kali dikemukakan. Sebagai  hasilnya,  telah  dicatat  bahwa  banyak algoritma boosting yang berkembang di bidang-bidang seperti statistik dan kecerdasan buatan[20].
Gradient Boosting menggunakan pengklasifikasi pembelajar  yang  kuat  yang  berkorelasi  baik  dengan klasifikasi sebenarnya dan dibangun dengan menggabungkan  berbagai  pengklasifikasi  pembelajar yang  lemah  yang  hanya  berkorelasi  sedikit  dengan klasifikasi  sebenarnya  untuk  membuat  prediksi. Strategi ini digunakan secara berulang[21].

## 2.4. CatBoost
CatBoost merupakan  algoritma boosting yang terurut, dan diimplementasikan berdasarkan algoritma peningkatan  gradien  dengan  menggunakan decision tree yang  digunakan  untuk  regresi,  dan  dari  masing- masing tree sesuai dengan partisi sebuah feature space dan output value [22]. CatBoost ini  menangani  data  kategorkal  secara otomatis menggunakan metode statistik. CatBoost ini dapat menghindari overfitting data dengan mengoptimalkan  berbagai  parameter  masukan,  hal tersebut tidak berurusan dengan karakteristik kategori selama pemrosesan[23]. CatBoost ini akan melakukan eksekusi  permutasi  secara  acak  pada  data  kategori alih-alih penggantian biner dan tiap-tiap label dihitung rata-ratanya[24].
Untuk  mengatasi  masalah  kebocoran  target, pertama,  dengan  mengimplementasikan ordered boosting ,  sebuah  versi  yang  efektif  dari  metode gradient boosting [8] [25]. Selanjutnya, pendekatan ini bekerja dengan baik dengan data set yang kecil. Yang terakhir,  fitur  kategorikal  dapat  ditangani  melalui peningkatan  kategorikal.  Penanganan  ini  biasanya dilakukan  selama  tahap  pra-processing  dan  hanya
mengganti  variabel  kategori  asli  dengan  satu  atau beberapa nilai numerik[9].

## 2.5. Evaluasi Model
Kinerja model dapat diukur dengan membandingkan  hasil  prediksi  dengan  data  aktual menggunakan confusion  matrix . Confusion  matrix merupakan sebuah tabel yang digunakan untuk menilai performa model klasifikasi. Tabel ini membandingkan hasil prediksi model dengan nilai aktual dari data yang diamati. Confusion  matrix terdiri  dari  empat komponen,  yakni True  Positive  (TP),  True  Negative (TN),  False  Positive  (FP),  dan  False  Negative  (FN). Untuk  mengetahui  kinerja  model  dapat  dilakukan dengan  beberapa  metrik  seperti accuracy,  precision, recall, f1-score [26]. 1. Accuracy Accuracy adalah  metrik  evaluasi  yang  paling umum digunakan untuk klasifikasi.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 × 100
(1)
2. Precision
Precision mengindikasikan  sejauh  mana  hasil prediksi  model  sesuai  dengan  data  yang  diminta. Rumus untuk menghitung Precision : 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) × 100%
(2)
3. Recall digunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana sistem dapat menghasilkan nilai yang benar dengan target positif. Rumus untuk menghitung Recall : 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) × 100%
(3)
4. F1-Score F1-Score dapat digunakan sebagai matrix evaluasi yang  menggabungkan  kedua  nilai Precision dan Recall . F1-Score merupakan  alternatif  yang digunakan untuk mengukur akurasi sistem.
𝐹 − 1 = 2 × (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)
(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)
(4)

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  telah  melakukan  beberapa tahapan metode penelitian seperti pada Gambar 1.

## 3.1. Dataset
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini diperoleh  dari  website  Kaggle  yaitu  dengan  judul “ Rain  in  Australia  –  Predict  next-day  in  Australia ” yang berisikan data sekitar 10 tahun pengamatan cuaca harian dari banyak lokasi di seluruh Australia dengan jumlah data sebanyak 145460.

## 3.2. Preprocessing
Tahap  ini  melibatkan  beberapa  proses  penting untuk  mempersiapkan  data  yang  nantinya  digunakan dalam  proses  analisi  dan  pemodelan.  Proses  yang dilakukan  pada  penelitian  ini  termasuk  pembersihan data,  penyeimbangan  kelas,  seleksi  fitur,  dan encoding .

## 3.3. Pembagian Data
Pembagian  data  adalah  tahap  kritis  dalam pembelajaran  mesin  yang  melibatkan  memisahkan
dataset  Anda  menjadi subset yang  berbeda  untuk melatih, mengvalidasi, dan menguji model. Tujuannya adalah  untuk  memastikan  bahwa  model  yang dihasilkan  dapat  diuji  dan  dievaluasi  dengan  benar serta  memiliki  kemampuan  umum  yang  baik  untuk melakukan prediksi pada data baru.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3.4. Data Mining
Pusat dari seluruh proses ini adalah data mining . Pada  tahap  ini,  diterapkan  metode  dan  algoritma berdasarkan  informasi  yang  diinginkan.  Metode  dan algoritma  ini  dapat  berupa  klasifikasi,  prediksi, klastering, estimasi, dan lainnya. Dalam penelitian ini, algoritma yang digunakan adalah CatBoost.

## 3.5. Evaluasi
Evaluasi  merupakan  langkah  terakhir  dengan tujuan  untuk  menguraikan  atau  menginterpretasikan pola  yang  dihasilkan  pada  proses data  mining .  Pada tahap ini, dilakukan pemeriksaan terhadap akurasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  melakukan  prediksi  curah  hujan dengan  menggunakan  metode CatBoost .  Tujuan penelitian  ini  untuk  menghasilkan  nilai  akurasi  pada metode  prediksi  yang  dipakai  untuk  memprediksi
curah hujan. Pada Tabel 1 meunjukan contoh data dari dataset yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1. Contoh dataset Rain in Australia
Date Location … Rain Today Rain Tomorrow 12/1/2008 Albury … No No 12/2/2008 Albury … No No … … … … … 6/24/2017 Uluru … No No 6/25/2017 Uluru … Yes NA
Pada Tabel 2 menunjukan atribut yang ada pada data pada dataset yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 2. Atribut data curah hujan
No Atribut Data 1 Date 2 Location 3 MinTemp 4 MaxTemp 5 Rainfall
6 Evaporation 7 Sunshine 8 WindGustDir 9 WindGustSpeed 10 WindDir9am 11 WindDir3pm 12 WindSpeed9am 13 WindSpeed3pm 14 Humidity9pm 15 Humidity3pm 16 Pressure9am 17 Pressure3pm 18 Cloud9am 19 Cloud3pm 20 Temp9am 21 Temp3pm 22 RainToday 23 RainTomorrow
Berdasarkan dataset yang  diperoleh  dapat disimpulkan  bahwa  data  curah  hujan  terdiri  dari  23 atribut  yang  dimana  atribut  tersebut  diantaranya terdapat  7  atribut  yang  bertipe  kategorikal,  dan  16 atribut lainnya bersifat numerik. Untuk perbandingannya dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Perbandingan tipe data
Tahapan  selanjutnya  yaitu  dengan  melakukan prepocessing  data.  Tahap  ini  melibatkan  beberapa proses utama, termasuk pembersihan data, penyeimbangan kelas, seleksi fitur, dan encoding .
Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah  dengan melakukan  pembersihan  data  yang  dimana  pada tahapan  ini  data  yang  diperoleh  akan  dilakukan pembersihan  untuk  menganalisis  informasi  dari  data yang tidak lengkap seperti data curah hujan yang tidak memiliki  kelengkapan  data,  dengan  tujuan  untuk mempermudah proses pencarian dan pengolahan data.
Gambar 3. Pola data yang hilang
Berdasarkan Gambar 3, dapat dinyatakan bahwa atribut “Evaporation”, “Sunshine”, “Cloud9am” dan “Cloud3pm” merupakan  atribut  yang  memiliki persentase  kehilangan  yang  tinggi.  Maka  dari  hasil tersebut  akan  dilakukan  pembersihan  data  dengan teknik oversampling terhadap  data  yang  memiliki persentase kehilangan yang tinggi sehingga menghasilkan  persentase  kehilangan  yang  sedikit seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil pembersihan data
Tahapan  berikutnya  adalah  penyeimbangan kelas,  pada  data  yang  diperoleh  terdapat  kelas  yang tidak seimbang seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Kelas sebelum penyeimbangan
Pada  Gambar  5  terdapat  dua  kelas  utama  yaitu kelas “0.0” dan kelas “1.0” yang dimana kelas tersebut memiliki ketidak seimbangan  yang signifikan. Untuk mengatasi  ketidakseimbangan  terhadap  kelas  seperti pada  Gambar  5  maka  akan  dilakukan oversampling kelas minoritas sehingga data yang sebelumnya tidak seimbang  seperti  pada  Gambar  5  akan  menjadi seimbang seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Kelas setelah penyeimbangan
Setelah dilakukan penyeimbangan kelas, tahapan berikutnya  adalah  dengan  melakukan  seleksi  fitur. Pada tahapan  ini data  yang diperoleh akan dilakukan seleksi fitur untuk melatih model prediksi curah hujan. Sebelum  melakukan  seleksi  fitur,  harus  dilakukan standarisasi data terlebih dahulu dengan menggunakan MinMaxScaler untuk  menghindari  nilai  negatif. Kemudian  setelah  proses  standarisasi  data  selesai dilakukan,  maka  akan  dilakukan  seleksi  fitur  dengan fitur yang akan digunakan dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Seleksi fitur
Pada Gambar 7 dapat disimpulkan bahwa atribut yang  akan  digunakan  sebagai  fitur  adalah Location, MinTemp, MaxTemp, Rainfall, Evaporation, Sunshine, WindGustDir, WindGustSpeed, WindDir9am, WindDir3pm, WindSpeed9am, WindSpeed3pm, Humidity9am, Humidity3pm, Pressure9am, Pressure3am,  Cloud9am,  Cloud3pm,  Temp9am, Temp3pm,  dan  RainToday. Sedangkan  untuk  target atau  kelas  yang  akan  digunakan  adalah  atribut RainTomorrow.
Setelah melakukan penyeimbangan kelas dilanjut dengan melakukan proses encoding . Pada tahapan ini akan  melakukan encoding yang  dimana  akan mengubah  nilai  kategorikal  menjadi  nilai  numerik dengan  menggunakan LabelEncoder dari  modul sklearn.  preprocessing.  pada  Gambar  8,  Gambar  9, Gambar  10,  dan  Gambar  11  dapat  dilihat  bahwa terdapat  perubahan  terhadap  atribut  yang  bernilai kategorikal telah berubah menjadi atribut dengan nilai numerik.
Gambar 8. Hasil encoding 1 Gambar 9. Hasil encoding 2 Gambar 10. Hasil encoding 3
Gambar 11. Hasil encoding 4
Gambar 12. Contoh data latih
Setelah  dilakukan  pemrosesan  terhadap  data tahapan selanjutnya akan melakukan pembagian data. Pada  penelitian  ini  menggunakan  skema  pengujian dengan  proporsi  data  latih  sebesar  70%  dan  data  uji sebesar 30% dengan tujuan data latih digunakan untuk
proses  oleh  model  prediksi  dan  data  uji  digunakan untuk menguji model prediksi. Contoh data untuk data latih  dapat  dilihat  pada  Gambar  12,  dan  contoh  data untuk data uji dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Contoh data uji
Tahapan selanjutnya dengan proses data mining . Penelitian  ini  akan  melakukan  prediksi  dengan menggunakan  metode CatBoost .  Diawali  dengan pembuatan  model CatBoost .  Dalam CatBoost memerlukan  beberapa  parameter  pengukuran  yang telah  ditentukan  setelah  melakukan  beberapa  kali eksperimen  sehingga  dapat  diperoleh  hasil  prediksi yang  baik.  Tahapan  ini  juga  akan  menggunakan parameter  pada  model  yang  telah  dibuat.  Terdapat beberapa parameter yang akan digunakan pada model CatBoost ini, yang dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Parameter catboost
Parameter Kegunaan iteration Parameter iteration mengacu pada jumlah iterasi atau langkah boosting yang akan dilakukan oleh CatBoost. max_depth Parameter max_depth mengontrol kedalaman maksimum dari pohon dalam ansambel. Kedalaman pohon mempengaruhi kompleksitas model.
Setelah melakukan beberapa tahapan sebelumnya, maka akan dilakukan beberapa percobaan  untuk  menemukan  hasil  prediksi  terbaik berdasarkan  data  curah  hujan  dengan  melakukan percobaan  penyetelan  parameter.  Hasil  eksperimen dengan  melakukan  penyetelan  parameter  ini  dapat meningkatkan  kinerja  model CatBoost ,  dengan  hasil yang dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil eksperimen parameter
Parameter  Percobaan 1  Percobaan 2  Percobaan 3 iteration 300 100 50 max_depth 8 8 16 Akurasi 89,7% 87,1% 94,2%
Pada  Tabel  4  dapat  disimpukan  bahwa  terdapat akurasi yang tidak jauh berbeda, tiap eksperimen yang dihasilkan telah didasarkan pada penelitian sebelumnya yang telah melakukan hal tersebut.
Untuk  hasil  eksperimen  kedua  yaitu  berfokus kepada  penerapan  model CatBoost dengan  melihat akurasi  yang  diperoleh  oleh  model  tersebut.  Untuk menguji  performa  model,  pada  penelitian  ini menggunakan  evaluasi  model  dengan confusion matrix .  Perhitungan  dengan  menggunakan confusion matrix digunakan  untuk  menentukan  persentase  data yang  sesuai  dengan  kenyataan  dan  dibandingkan dengan  data  yang  tidak  sesuai  atau  tidak  ada.  Untuk hasil confusion matrix dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 14. Confusion matrix
Pada  gambar  14  terdapat  beberapa  nilai  yang dapat dihitung untuk perhitungan akurasi model. Hasil dari confusion  matrix tersebut  dapat  disimpulkan bahwa terdapat nilai TP sebesar 21855.00, FP sebesar 1814.00, FN sebesar 583.00, dan TN sebesar 17240.00 yang  dapat  dihitung  untuk  mendapatkan  nilai accuracy,  precision,  recall,  f1-score  dengan  hasil seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Matriks evaluasi Matriks Evaluasi Skor Accuracy 94,22% Precision 92,33% Recall 97,40% F1-Score 94,80%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  penelitian  ini,  menggunakan  metode CatBoost ,  data  yang  digunakan  terdiri  dari  145460 data yang dibagi menjadi 70% data latih dan 30% data uji,  kemudian  data  tersebut  mengimplementasian beberapa  tahap pre-processing yaitu data  cleaning , class balancing , feature selection dan encoding . Dari hasil akurasi yang diperoleh dari evaluasi menggunakan confusion  matrix cukup  tinggi  dalam memprediksi  curah  hujan  yaitu  sebesar  94.2% berdasarkan  atribut  yang  digunakan  pada  data. Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa  metode CatBoost adalah sebuah metode yang dapat menangani data  yang  bersifat  kategorikal  dengan  jumlah  data yang  banyak  sebanyak  145460  data.  Serta  untuk
penelitian selanjutnya disarankan untuk mempertimbangkan  penggunaan  metode  yang  lebih beragam, terutama metode yang dapat menangani data yang bersifat kategorikal seperti data yang digunakan pada  penelitian  ini,  dan  juga  jumlah  data  yang  lebih banyak untuk meningkatkan tingkat akurasi yang lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  U. Shah, S. Garg, N. Sisodiya, N. Dube, and S. Sharma, “Rainfall prediction: Accuracy enhancement  using  machine  learning  and forecasting techniques,” PDGC 2018 - 2018 5th Int.  Conf.  Parallel,  Distrib.  Grid  Comput. ,  pp. 776–782, Dec. 2018, doi: 10.1109/PDGC.2018.8745763.
[2]  N. Nyaupane, S. R. Mote, M. Bhandari, A. Kalra, and  S.  Ahmad,  “Rainfall-Runoff  Simulation Using  Climate  Change  Based  Precipitation Prediction in HEC-HMS Model for Irwin Creek, Charlotte,  North  Carolina,” World  Environ. Water  Resour.  Congr.  2018  Watershed  Manag. Irrig.  Drainage,  Water  Resour.  Plan.  Manag.  - Sel.  Pap.  from  World  Environ.  Water  Resour. Congr.  2018 ,  pp.  352–363,  2018,  doi: 10.1061/9780784481400.033.
[3]  N.  Ritha,  M.  Bettiza,  and  A.  Dufan,  “Prediksi Curah  Hujan  dengan  Menggunakan  Algoritma Levenberg  Marquardt  dan  Backpropagation,” Oct.  2016,  Accessed:  Dec.  01,  2022.  [Online]. Available:
https://media.neliti.com/media/publications/266 810-prediksi-curah-hujan-dengan- menggunakan-d6a27956.pdf
[4]  A. Y. Barrera-Animas, L. O. Oyedele, M. Bilal, T.  D.  Akinosho,  J.  M.  D.  Delgado,  and  L.  A. Akanbi,  “Rainfall  prediction:  A  comparative analysis of modern machine learning algorithms for  time-series  forecasting,” Mach.  Learn.  with Appl. ,  vol.  7,  p.  100204,  Mar.  2022,  doi: 10.1016/J.MLWA.2021.100204.
[5]  J. Sun, Y. Zhang, J. Ban, J. S. Hong, and C. Y. Lin, “Impact of Combined Assimilation of Radar and Rainfall Data on Short-Term Heavy Rainfall Prediction: A Case Study,” Mon. Weather Rev. , vol. 148, no. 5, pp. 2211–2232, May 2020, doi: 10.1175/MWR-D-19-0337.1.
[6]  A. A. Ibrahim, R. L. Ridwan, M. M. Muhammed, R. O. Abdulaziz, and G. A. Saheed, “Comparison of  the  CatBoost  Classifier  with  other  Machine Learning  Methods,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci. Appl. ,  vol.  11,  no.  11,  pp.  738–748,  2020,  doi: 10.14569/IJACSA.2020.0111190.
[7]  L. Prokhorenkova, G. Gusev, A. Vorobev, A. V. Dorogush,  and  A.  Gulin,  “CatBoost:  unbiased boosting with categorical features,” Adv. Neural Inf.  Process.  Syst. ,  vol.  2018-December,  pp. 6638–6648, Jun. 2017,
doi:
10.48550/arxiv.1706.09516.
[8]  A. V. Dorogush, V. Ershov, and A. G. Yandex,
“CatBoost:  gradient  boosting  with  categorical features support,” Oct. 2018, doi:
10.48550/arxiv.1810.11363.
[9]  S.  Ben  Jabeur,  C.  Gharib,  S.  Mefteh-Wali,  and W.  Ben  Arfi,  “CatBoost  model  and  artificial intelligence  techniques  for  corporate  failure prediction,” Technol. Forecast. Soc. Change , vol.
166, p. 120658, May 2021, doi: 10.1016/J.TECHFORE.2021.120658.
[10]  T. Wu, J. Li, W. Zhang, W. Guo, and X. Jiao, “A Novel Reference Evapotranspiration Forecasting Model  Based  on  Categorical  Feature  Encoding Methods,” Yingyong Jichu yu Gongcheng Kexue Xuebao/Journal  Basic  Sci.  Eng. ,  vol.  30,  no.  6, pp.
1402–1419, Dec. 2022, doi: 10.16058/J.ISSN.1005-0930.2022.06.007.
[11]  S. Lee, T. P. Vo, H. T. Thai, J. Lee, and V. Patel, “Strength  prediction  of  concrete-filled  steel tubular  columns  using  Categorical  Gradient Boosting algorithm,” Eng. Struct. , vol. 238, Jul. 2021, doi: 10.1016/j.engstruct.2021.112109.
[12]  C. D. Usman and U. Sudibyo, “Klasifikasi Curah Hujan di Kota Semarang Menggunakan Machine Learning,” Pros. Sains dan Teknol. , vol. 1, no. 1, pp.  1–5,  Aug.  2022,  Accessed:  Dec.  07,  2022. [Online]. Available: https://www.jurnal.pelitabangsa.ac.id/index.php/ SAINTEK/article/view/1091
[13]  A.  Sarasa-Cabezuelo,  “Prediction  of  Rainfall  in Australia  Using  Machine  Learning,” Inf.  2022, Vol.  13,  Page  163 ,  vol.  13,  no.  4,  p.  163,  Mar. 2022, doi: 10.3390/INFO13040163.
[14]  Y. Zhao, H. Shi, Y. Ma, M. He, H. Deng, and Z. Tong,  “Rain  Prediction  Based  on  Machine Learning,” 2022.
[15]  “Cara Kerja Data Mining - Seri Data Mining for Business Intelligence (3) | BINUS UNIVERSITY  MALANG  |  Pilihan  Universitas Terbaik di Malang.”
https://binus.ac.id/malang/2019/01/cara-kerja- data-mining-seri-data-mining-for-business- intelligence-3/ (accessed Feb. 13, 2023).
[16]  I.  Kavakiotis,  O.  Tsave,  A.  Salifoglou,  N. Maglaveras,  I.  Vlahavas,  and  I.  Chouvarda, “Machine Learning and Data Mining Methods in Diabetes Research,” Comput. Struct. Biotechnol. J. ,  vol.  15,  pp.  104–116,  Jan.  2017,  doi: 10.1016/J.CSBJ.2016.12.005.
[17]  A. Yosipof, R. C. Guedes, and A. T. García-Sosa, “Data  mining  and  machine  learning  models  for predicting  drug  likeness  and  their  disease  or organ category,” Front. Chem. , vol. 6, no. MAY, May 2018, doi: 10.3389/fchem.2018.00162.
[18]  N. Khan, D. A. Sachindra, S. Shahid, K. Ahmed, M.  S.  Shiru,  and  N.  Nawaz,  “Prediction  of droughts  over  Pakistan  using  machine  learning algorithms,” Adv.  Water  Resour. ,  vol.  139,  p. 103562, May
2020, doi: 10.1016/J.ADVWATRES.2020.103562.
[19]  D.  Papakyriakou  and  I.  S.  Barbounakis,  “Data
Mining  Methods:  A  Review,” Int.  J.  Comput.
Appl. , vol. 183, no. 48, pp. 5–19, Jan. 2022, doi: 10.5120/ijca2022921884.
[20]  M. R. Machado, S. Karray, and I. T. De Sousa, “LightGBM: An effective decision tree gradient boosting  method  to  predict  customer  loyalty  in the  finance  industry,” 14th  Int.  Conf.  Comput. Sci.  Educ.  ICCSE  2019 ,  pp.  1111–1116,  Aug. 2019, doi: 10.1109/ICCSE.2019.8845529.
[21]  C.  Li,  “A  Gentle  Introduction  to  Gradient Boosting”,  Accessed:  Feb.  13,  2023.  [Online]. Available: https://github.com/cheng-li/pyramid
[22]  P. Kang, Z. Lin, S. Teng, G. Zhang, L. Guo, and W.  Zhang,  “Catboost-based  framework  with additional  user  information  for  social  media popularity  prediction,” MM  2019  -  Proc.  27th ACM Int. Conf. Multimed. , pp. 2677–2681, Oct. 2019, doi: 10.1145/3343031.3356060.
[23]  M.  Saber et  al. ,  “Examining  LightGBM  and CatBoost models for wadi flash flood
susceptibility prediction,” https://doi.org/10.1080/10106049.2021.197495 9 , 2021, doi: 10.1080/10106049.2021.1974959.
[24]  P. S.  Kumar,  K.  Anisha  Kumari,  S.  Mohapatra, B.  Naik,  J.  Nayak,  and  M.  Mishra,  “CatBoost ensemble approach for diabetes risk prediction at early stages,” 1st Odisha Int. Conf. Electr. Power Eng.  Commun.  Comput.  Technol.  ODICON
2021 , Jan. 2021, doi: 10.1109/ODICON50556.2021.9428943. [25]  H. Wang and L. Cheng, “CATBOOST MODEL WITH SYNTHETIC FEATURES IN APPLICATION TO LOAN RISK
ASSESSMENT  OF  SMALL  BUSINESSES  A PREPRINT,” 2021.
[26]  G. S. P. Ghantasala, N. V. Kumari, and R. Patan, Cancer  prediction  and  diagnosis  hinged  on HCML  in  IOMT  environment .  Elsevier,  2021. doi: 10.1016/B978-0-12-821229-5.00004-5.