Perbandingan Performa Multi-Algoritma Machine Learning dengan Dua Strategi Validasi pada Klasifikasi Curah Hujan - I Dewa Gede Loka Maheswara; Arya Zaki Ramadhan; Rica Azzura Maldina; Muhammad Fany Nurwibowo; Yosik Norman (Universitas Budi Darma, 2026)
Prediksi curah hujan yang akurat masih menjadi tantangan karena kompleksitas proses atmosfer serta dampaknya terhadap berbagai sektor. Performa algoritma machine learning dalam klasifikasi curah hujan sangat dipengaruhi oleh karakteristik data dan metode validasi, sehingga diperlukan evaluasi komparatif untuk menentukan model yang paling sesuai pada konteks lokal. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa lima model machine learning, yaitu Random Forest, XGBoost, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, dan Decision Tree dalam klasifikasi curah hujan di Kabupaten Tapanuli Tengah menggunakan data observasi harian periode 2015–2024 sebanyak 32.796 data yang diperoleh dari Stasiun Meteorologi FL Tobing. Evaluasi dilakukan melalui skema pembagian data dan 10-cross fold validation dengan metrik precision, recall, dan f1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest secara konsisten memberikan performa terbaik pada kedua skema validasi dengan f1-score sebesar 62% dan 63%, lebih stabil dibandingkan model lainnya pada kondisi distribusi kelas yang tidak seimbang. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan ensemble lebih adaptif dalam menangkap hubungan nonlinier parameter meteorologi serta memberikan dasar metodologis dalam pemilihan model klasifikasi curah hujan untuk mendukung mitigasi bencana hidrometeorologi.