KLASIFKASI CURAH HUJAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DI SULAWESI TENGAH - Aldy, Moh.Fajrin Sigit; Angreni, Dwi Shinta; Pusadan, Mohammad Yazdi; Wirdayanti, Wirdayanti (STKIP PGRI Tulungagung, 2024)
Provinsi Sulawesi Tengah memiliki letak yang berdekatan dengan garis khatulistiwa, hal ini dapat mempengaruhi perubahan iklim didaerah tersebut salah satunya curah hujan. Perubahan curah hujan yang tidak menentu mengakibatkan timbulnya bencana seperti banjir yang dapat mempengaruhi gerak aktivitas masyarakat sehari-hari. Salah satu hal yang perlu dilakukan untuk mengantisipasi dengan prediksi cuaca. Pemanfaatan metode data mining dapat membantu dalam melakukan prediksi serta akurasi data dengan baik. Penelitian ini menggunakan dataset BMKG di Provinsi Sulawesi Tengah yang dikumpulkan dari 1 Januari 2019 sampai 31 Oktober 2023 serta klasifikasi dibagi menjadi 5 kelas menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Tujuan penelitian ini memperoleh informasi dengan mengelompokkan data guna memprediksi curah hujan di BMKG Sulawesi Tengah. Hasil evaluasi menujukan bahwa nilai K = 23 dengan akurasi sebesar 83,0%, dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) memiliki kinerja yang cukup baik dalam melakukan klasifikasi cuaca.