Prediksi Curah Hujan Kota Bogor Menggunakan Algoritma Random Forest

Ayu Syaharani, Maesha
Arif Dermawan, Budi
Ibnu Adam, Riza

Jurnal Sistem Informasi dan Aplikasi
Vol 3 No 1 (2025): Vol 3 No 1 (Jurnal Sistem Informasi dan Aplikasi)

Kota Bogor merupakan salah satu wilayah di Indonesia dengan intensitas curah hujan yang tinggi sepanjang tahun. Tingginya curah hujan tersebut menjadi salah satu faktor penyebab terjadinya bencana seperti banjir dan tanah longsor. Pengembangan model prediksi curah hujan menjadi kebutuhan penting untuk mendukung perencanaan dan mitigasi risiko bencana oleh pemerintah daerah Kota Bogor. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi curah hujan harian. Rancangan penelitian menggunakan metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan algoritma Random Forest sebagai metode utama dalam analisis. Model Random Forest diterapkan dengan penyesuaian Quantile Transform dan Grid Search untuk memperoleh nilai parameter terbaik. Hasil penyesuaian menunjukkan bahwa kinerja model optimal dengan bootstrap:True, n_estimators: 500, max_depth: 5, dan max_features: sqrt. Model diuji menggunakan K-Fold Cross Validation pada beberapa nilai K = 3, 5, 7, 10, dan 15 yang diukur berdasarkan selisih antara nilai prediksi dan aktual. Nilai K = 15 menunjukkan tingkat kesalahan terendah dengan RMSE sebesar 21,92 mm dan MAE sebesar 15,21 mm.