Perbandingan Algoritma C4.5 dengan Naive Bayes Untuk Klasifikasi Curah Hujan - Martadiansyah, Muhamd Wendy; Ghufron, Arya; Hidayah, Ryan Alfaret; Salzabila, Dwi; Amanda, Lorenza (Jurnal Komputer Antartika, 2025)
Penelitian ini membandingkan performa algoritma C4.5 dan Naive Bayes dalam mengklasifikasikan curah hujan dengan menggunakan data curah hujan selama 10 tahun di Kecamatan Jatiwangin, Kabupaten Majalengka. Algoritma C4.5, yang berbasis pada pohon keputusan, menunjukkan kemampuan dalam menangani data yang rumit dengan membagi data berdasarkan aturan tertentu. Di sisi lain, Naive Bayes, yang menggunakan pendekatan probabilitas sederhana, memberikan hasil yang sangat tepat. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Naive Bayes memiliki tingkat akurasi 100%, sedangkan C4.5 mencapai 99,83%. Walaupun Naive Bayes lebih unggul dalam hal akurasi, C4.5 lebih mudah dipahami karena tampilannya yang jelas. Penelitian ini memberikan informasi penting dalam memilih algoritma yang tepat untuk klasifikasi curah hujan, tergantung pada kebutuhan akan akurasi atau kemudahan pemahaman.   This study compares the performance of the C4.5 and Naive Bayes algorithms in classifying rainfall using rainfall data for 10 years in Jatiwangin District, Majalengka Regency. The C4.5 algorithm, which is based on a decision tree, demonstrates the ability to handle complex data by dividing data based on specific rules. On the other hand, Naive Bayes, who uses a simple probability approach, gives very precise results. The results of this study show that Naive Bayes has an accuracy rate of 100%, while C4.5 reaches 99.83%. While Naive Bayes is superior in terms of accuracy, the C4.5 is easier to understand because of its clear appearance. This study provides important information in choosing the right algorithm for rainfall classification, depending on the need for accuracy or ease of understanding.