Prediksi Curah Hujan Dari Data Satelit Himawari-8 Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) - Nisya, Hikmah; Setianingsih, Casi; Harjupa, Wendi (eProceedings of Engineering, 2023)
Abstrak— cuaca adalah fenomena yang terjadi di atmosfer bumi yang berlangsung selama beberapa hari, dan yang berlangsung lama disebut iklim. Kondisi cuaca saat ini dipengaruhi oleh beberapa hal, seperti suhu, tekanan udara, kecepatan angin, kelembapan udara, dan curah hujan. Perkiraan cuaca di Indonesia tidak menentu dan akan berubah setiap minggunya. Untuk memprediksi suhu dan kondisi cuaca secara akurat di suatu tempat, diperlukan teknologi yang dapat menganalisa dan memprediksi suhu dan kondisi cuaca di daerah tersebut. Salah satu teknologi yang dapat digunakan adalah aplikasi Machine Learning (ML). penelitian yang dilakukan pada tugas akhir ini membahas tentang prediksi suhu awan dan hujan menggunakan data dari Satelit Himawari-8 dengan menerapkan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Hasil prediksi yang telah didapatkan akan dibandingkan Kembali untuk mengetahui dan menilai kesesuaian hasil. Prediksi dengan fakta yang terjadi secara langsung untuk mendapatkan hasil prediksi yang optimal. Dalam prediksi hujan ini menggunakan NetCDF (ekstensi .nc) untuk melakukan proses prediksi, untuk memprediksi suhu awan dan hujan digunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan titik acuan suhu. Pengujian data dari 180 dataset telah dilakukan dan telah diperoleh hasil akurasi tertinggi beserta peta plot. Tingkat akurasi yang dihasilkan adalah 90-100 %.Kata kunci— Curah hujan, suhu awan, Himawari -8, Machine Learning, K-Nearest Neighbor.