Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi pilihan sarapan pagi berdasarkan pola cuaca menggunakan algoritma Random Forest. Perilaku sarapan pagi dapat dipengaruhi oleh kondisi cuaca, seperti suhu, kelembaban, dan curah hujan. Dengan menggunakan data cuaca harian dan informasi preferensi makanan, penelitian ini menerapkan model pembelajaran mesin untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Metode Random Forest dipilih karena kemampuannya dalam menangani data yang kompleks dan variabel yang saling berhubungan. Hasil analisis menunjukkan bahwa model ini mampu mengidentifikasi pola-pola cuaca yang signifikan dalam menentukan pilihan sarapan pagi dengan tingkat akurasi yang memuaskan. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam bidang foodtech dan pengembangan sistem rekomendasi berbasis cuaca. Selain itu, hasilnya dapat digunakan untuk meningkatkan strategi pemasaran dalam industri makanan serta memberikan wawasan baru bagi penelitian di bidang pola konsumsi berbasis data.
Copyrights © 2024