KLASIFIKASI CUACA BERBASIS FAKTOR PENENTU HUJAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR PADA WILAYAH KABUPATEN TUBAN

Kondisi cuaca yang berubah-ubah setiap hari sangat berpengaruh pada berbagai sektor pekerjaan dan kehidupan manusia. Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) di Indonesia menyediakan prakiraan cuaca harian dan peringatan dini terkait cuaca. Penentuan cuaca di masa depan penting untuk mengurangi risiko dan dampak yang terjadi. Dalam konteks Kabupaten Tuban, Jawa Timur, penulis memiliki gagasan untuk mengembangkan sistem klasifikasi cuaca berbasis faktor penentu hujan. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengembangkan klasifikasi cuaca berbasis faktor penentu hujan di Kabupaten Tuban. Tujuannya untuk memberikan informasi cuaca terkait kondisi cuaca. Penelitian ini memberikan hasil klasifikasi kondisi cuaca hujan atau tidak hujan setelah memasukan beberapa variable. Penelitian akan menggunakan rumus Euclidean distance untuk menghitung jarak terdekat antara data yang dimasukkan dan data latih yang ada. Dalam metode K-Nearest Neighbor, akan dilakukan eksperimen pengubahan nilai k sebanyak 3 kali yaitu 3, 5 dan 7. Setelah data uji diproses menggunakan data latih, penelitian ini mengklasifikasikan kondisi cuaca dan menghasilkan prediksi dengan menggunakan confusion matrix. Dalam pengujian ini, nilai k=3 menghasilkan akurasi sebesar 70%, nilai k=5 menghasilkan akurasi sebesar 82,5% dan nilai k=7 menghasilkan akurasi sebesar 77,5%. Sehingga nilai k yang digunakan pada penelitian in yaitu nilai k=5.