Perbandingan Regresi Logistik dan Random Forest pada Klasifikasi Cuaca Wilayah Jawa Tengah - Niken Larasati (AKSIOMA : Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika, 2023)
Cuaca merupakan salah satu aspek penting yang berpengaruh terhadap aktivitas manusia. Adanya perubahan cuaca yang dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti suhu, kelembapan udara, kecepatan angin, arah angin, waktu, dan lokasi, menjadikan pentingnya untuk mengetahui kemungkinan cuaca yang akan terjadi guna menghindari dan mempersiapkan solusi dari dampak yang ditimbulkan. Kemungkinan cuaca yang akan terjadi dapat ditentukan dengan lebih akurat menggunakan metode klasifikasi cuaca yang baik. Pada penelitian ini metode klasifikasi yang digunakan adalah regresi logistik dan random forest. Peneliti membandingkan kedua metode tersebut menggunakan data cuaca di wilayah Jawa Tengah yang dibagi dalam tiga proporsi data latih yang berbeda, yaitu 60%, 70% dan 80%, dan evaluasi modelnya menggunakan nilai area under curve (AUC). Rata-rata AUC dari metode regresi logistik dan random forest berturut-turut adalah 0,6923 dan 0,7419. Berdasarkan hasil analisis kedua metode tersebut, nilai AUC tertinggi didapatkan dari hasil klasifikasi menggunakan metode random forest.Kata kunci: klasifikasi cuaca; regresi logistik; random forest; AUC