Prediksi Pola Curah Hujan di Kota Semarang Menggunakan Algoritma Naive Bayes

Ibnu Is’ad, Fadhil
Amirah Munif, Jihan
Hendra Wardana, Aliefian
Arum Sari, Aprilisa

Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025

Curah hujan merupakan faktor penting dalam menentukan kondisi cuaca harian yang berdampak pada aktivitas sosial, ekonomi, dan lingkungan. Prediksi cuaca yang akurat dibutuhkan untuk mengantisipasi potensi bencana seperti banjir atau kekeringan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kondisi cuaca harian di Kota Semarang berdasarkan curah hujan menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Data yang digunakan berasal dari BMKG berupa data iklim harian periode Januari hingga Juni 2025, dengan atribut yang digunakan meliputi curah hujan (RR), suhu minimum (Tn), suhu maksimum (Tx), suhu rata-rata (Tavg), kelembaban rata-rata (RH_avg), dan kecepatan angin rata-rata (FF_avg). Label cuaca dibentuk berdasarkan kaidah klasifikasi BMKG, yaitu cerah (RR=0), hujan ringan (0.1–5 mm), hujan sedang (5.1–20 mm), dan hujan lebat (>20 mm). Algoritma Naive Bayes diterapkan untuk mempelajari hubungan antar atribut dan label cuaca. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu melakukan klasifikasi cuaca harian dengan akurasi yang cukup baik, sehingga dapat digunakan sebagai sistem prediksi cuaca sederhana berbasis data historis.