Evaluasi Model Prediksi Curah Hujan Berbasis Machine Learning di Kota Bandung - Indri Hapsari; Shifa Pandya Wisesa (Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, 2025)
Model prediksi curah hujan berbasis machine learning bertujuan untuk memberikan prediksi curah hujan harian yang akurat. Penelitian ini membandingkan kinerja beberapa algoritma machine learning yang digunakan untuk membangun model prediksi kejadian hujan di Kota Bandung, yaitu Logistic Regression, Random Forest, dan Extreme Gradient Boosting. Evaluasi model prediksi dilakukan dengan menganalisis nilai accuracy, precision, recall, F1 score, dan AUC. Hasilnya menunjukkan bahwa ketiga model tersebut dapat memprediksi kejadian hujan harian di Kota Bandung secara efektif. Namun, model Random Forest secara umum menunjukkan performa terbaik dengan akurasi prediksi mencapai 85% sehingga model ini direkomendasikan untuk digunakan dalam memprediksi kejadian hujan guna mendukung pengambilan keputusan dan perencanaan kegiatan di Kota Bandung.