Prediksi Suhu Udara Kota Surabaya Menggunakan Prophet dengan Grid Search Hyperparameter - Kemal Fahreza Jibran Jibran; Rizky Parlika; Wahyu Syaifullah Jauharis Saputra (Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, 2026)
Perubahan iklim meningkatkan jumlah panas yang mencapai permukaan terutama wilayah inti perkotaan seperti Surabaya yang terkena dampak urbanisasi dan fenomena Urban Heat Island. Model ini memprediksi suhu dengan cara yang seakurat mungkin, dan kondisi ini menuntut model prediksi suhu udara harian. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi suhu udara harian Kota Surabaya menggunakan model deret waktu Prophet yang dioptimasikan menggunakan Grid Search Hyperparameter. Sample data sebanyak 2.182 observasi setiap triwulan mulai Januari 2020 hingga akhir Desember 2025. Tahapan penenitian meliputi pengumpulan data, prapemrosesan, transformasi, pembagian data secara-kronologis, pelatihan model baseline, optimasi hyperparameter, and evaluasi kinerja. RMSE 0,868362, MAE 0,660211, dan MAPE 2,325906 adalah model prophet baseline RMSE, MAE, and MAPE. Setelah dilakukan optimasi pada parameter changepoint_prior_scale, seasonality_prior_scale, and seasonality_mode, diperoleh peningkatan kinerja dengan nilai evaluasi RMSE 0,858426, MAE 0,657965, and MAPE 2,311441. Hasil dekomposisi menunjukkan adanya tren jangka panjang serta pola musiman tahunan yang dominan. Optimasi hyperparameter terbukti secara keseluruhan meningkatkan prediksi suhu udara di Surabaya.