Perbandingan Algoritma Generalized Linear Model Dan Linear Regression Untuk Prediksi Hujan Berbasis Data Kaggle - Irawan, Muhamad Anggi; Juwita, Ayu Ratna; Awal, Elsa Elvira; Rohana, Tatang (Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia, 2025)
Prediksi curah hujan sangat penting bagi berbagai aktivitas yang dipengaruhi kondisi cuaca, khususnya di negara beriklim tropis mengalami kondisi ini secara signifikan. Prediksi curah hujan yang akurat sangat penting untuk mendukung berbagai aspek  perencanaan  kota,  termasuk  pengelolaan  sumber  daya  air  dan  mitigasi  risiko  bencana banjir. Penelitian ini membandingkan dua algoritma machine learning, Generalized Linear Model (GLM) dan Linear Regression, dalam memprediksi curah hujan berdasarkan fitur cuaca seperti suhu, kelembaban, tekanan, angin, tutupan awan, dan data historis. Selanjutnya diproses melalui encoding yang dimana akan mengubah nilai kategorikal menjadi nilai numerik, normalisasi yang melibatkan penyesuaian ulang nilai nilai dalam dataset, dan penanganan class imbalance untuk melakukan duplikasi sample pada kelas minotitas. Setelah dibagi menjadi data latih dan uji, kedua algoritma diterapkan dan dievaluasi menggunakan akurasi, RMSE, dan MAE. Hasilnya, GLM memiliki akurasi sebesar 90.17% lalu untuk RMSE sebesar 0.3949 dan MAE 0.3836, se  dangkan Linear Regression lebih baik dalam nilai MAE sebesar 0.2656  dan RMSE 0.3218 untuk akurasi sebesar 89.26%. Dengan pendekatan analisis yang tepat, pola tersebut dapat dimanfaatkan untuk mendukung keputusan dan perencanaan secara lebih terarah.