Penerapan Algoritma Decision Tree Untuk Kategorisasi Curah Hujan Di Kecamatan Gurah - Chrisnatae, Mayo Alvarosy; Mahdiyah, Umi; Wulanningrum, Resty (Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 2025)
Prediksi curah hujan memainkan peran penting dalam perencanaan pertanian, terutama di wilayah yang memiliki pola iklim yang tidak menentu. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan intensitas curah hujan di Kecamatan Gurah menggunakan algoritma klasifikasi pohon keputusan. Dataset yang digunakan berasal dari tahun 2015 hingga 2024, yang mencakup fitur-fitur seperti suhu rata-rata, kelembapan, dan data curah hujan bulanan. Langkah praproses mencakup penanganan data yang hilang serta transformasi data waktu kategorikal menjadi format numerik. Model Decision Tree dilatih menggunakan data tahun 2015 hingga 2023, dan diuji dengan data tahun 2024. Model klasifikasi ini mencapai akurasi sebesar 73,3%, presisi 75,1%, recall 73,3%, dan skor F1 sebesar 73,4%. Hasil ini menunjukkan bahwa klasifikasi menggunakan Decision Tree merupakan metode yang layak untuk mengelompokkan tingkat curah hujan ke dalam tiga kategori: rendah, sedang, dan tinggi. Temuan ini memberikan dasar untuk penerapan lebih lanjut dalam alat bantu pengambilan keputusan pertanian guna mengurangi risiko yang disebabkan oleh variabilitas cuaca.