PERBANDINGAN PERFORMA MODEL MACHINE LEARNING DALAM PREDIKSI SUHU DI SEMARANG - Sutaryani, Apit; Sunarno, Sunarno; Djuniadi, Djuniadi (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2024)
Prediksi suhu udara sangat bermanfaat untuk pertimbangan kebijakan lokal, sepertinya suhu udara lebih tinggi dari tahun-tahun sebelumnya, sehingga perlunya perluasan lahan hijau sebagai strategi untuk memperbaiki kualitas udara dan meningkatkan kualitas hidup masyarakat. Oleh karena itu perencanaan dan implementasi proyek lahan hijau harus menjadi prioritas dalam upaya pengembangan kota yang berkelanjutan. Penelitian ini membandingkan algoritma machine laerning model regresi linier dengan decision tree untuk memprediksi suhu kota Semarang dari tahun 2019 hingga 2023. Variabel data yang digunakan meliputi temperatur, titik embun, kecapatan angin, curah hujan, tekanan udara, lamanya penyinaran matahari, dan kelembaban. Pengolahan data dilakukan menggunakan software rapid miner dengan menggunakan algoritma regresi linier dan decision tree. Hasil penelitian menunjukkan algoritma regresi linier memiliki nilai RMSE sebesar 0.131 +/- 0.000, MAE 0,099 +/- 0,086 dan R2 0.990, sedangkan pada algoritma decision tree nilai RMSE sebesar 0,293 +/- 0,000, nilai MEA 0,189 +/- 0,224 dan nilai R2 0,948. Kesimpulan analisis menunjukkan bahwa algoritma regresi linier lebih akurat daripada decision tree.