MODEL PREDIKSI HUJAN DI WILAYAH KABUPATEN
TANGERANG DENGAN METODE DECISION TREE C4.5

Data mining adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data
historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam data berukuran
besar. Keluaran data mining ini bisa dipakai untuk membantu pengambilan
keputusan di masa depan. Dengan data mining kita dapat mengklasifikasikan,
memprediksi, meramalkan, dan mendapat informasi berguna lainnya dari
kumpulan data besar. Klasifikasi dalam data mining dapat dilakukan dengan
algoritma C4.5. Dengan Algoritma C4.5, diperoleh sebuah pohon keputusan yang
mudah dipahami dan mudah dimengerti.
Informasi cuaca sudah menjadi kebutuhan masyarakat saat ini. Oleh
karena itu, diperlukan prakiraan yang akurat, tepat dan mudah dipahami. Pada
penelitian ini akan menggunakan data radiosonde sebagai referensi tambahan
dalam prakiraan khusunya potensi kejadian hujan. Penulis akan mencari nilai
ambang batas baru dari indeks stabilitas yang lebih sesuai untuk Kabupaten
Tangerang sebagai daerah penelitian dalam memprediksi potensi kejadian hujan.
Dalam mencari nilai ambang batas yang baru penulis menggunakan
metode data mining algoritma C4.5 dengan menggunakan software WEKA
(Waikato Environment for Knowledge Analysis). Dari hasil penelitian
menghasilkan Pola/Model Prediksi Hujan yang dapat dimanfaatkan untuk
membuat prediksi hujan di wilayah Kabupaten Tangerang. Hasil dari penelitian
ini menghasilkan 9 (Sembilan) rule nilai indeks ambang batas baru dengan nilai
akurasi yang baik dengan nilai akurasi diatas 74%, akurasi terbaik yaitu pada
bulan Desember jam 19.00 WIB dengan nilai PC 88%, FAR 0.3, POD 0.8, BIAS
1.2, dan TS 0.6. Hasil tersebut sangat penting untuk dijadikan pengambilan
keputusan dalam membuat prediksi hujan di wilayah Kabupaten Tangerang.
Kata Kunci: Data Mining, Decision Tree, C4.5, WEKA, metode Confusion
Matrix.