Skripsi

Pengembangan Aplikasi Prediksi Cuaca Menggunakan Algoritma XGBoost Dengan Local Interpretable Model Agnostic Explanations Di Kota Makassar

---

ABSTRAK

AKBAR IBRAHIM, 2026. Pengembangan Aplikasi Prediksi Cuaca Menggunakan Algoritma XGBoost dengan Local Interpretable Model Agnostic Explanations di Kota Makassar (dibimbing oleh Suryadi Syamsu dan Syahril Amin)

Cuaca merupakan faktor yang memengaruhi berbagai aktivitas masyarakat sehingga informasi prediksi cuaca yang akurat sangat dibutuhkan. Permasalahan yang terjadi adalah ketidakpastian kondisi cuaca di Kota Makassar sehingga diperlukan aplikasi yang dapat memberikan informasi prediksi cuaca secara lebih spesifik. Solusi yang ditawarkan adalah pengembangan aplikasi prediksi cuaca berbasis Android menggunakan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) dengan interpretasi model Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME). Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi prediksi cuaca berbasis Android di Kota Makassar. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui studi pustaka dan dokumentasi dengan memanfaatkan data cuaca historis dari Open-Meteo. Metode analisis data menggunakan Research and Development (R&D), prapemrosesan data, rekayasa fitur, Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), pelatihan XGBoost, dan interpretasi LIME. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model XGBoost memperoleh akurasi sebesar 82,76% dengan nilai rata-rata precision, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 0,83. Pengujian Black-box Testing memperoleh tingkat keberhasilan 100%, sedangkan pengujian System Usability Scale (SUS) memperoleh skor rata-rata 82,75 dengan Grade A (Excellent). Hasil tersebut menunjukkan bahwa aplikasi memiliki kinerja yang baik dan mudah digunakan sebagai media penyedia informasi prediksi cuaca bagi masyarakat Kota Makassar.

Kata Kunci: Prediksi Cuaca, XGBoost, LIME, Android, Kota Makassar.
 

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

SKR AKB p

Penerbit

Makassar : UNITAMA., 2026

Deskripsi Fisik

xviii + 149 hlm., 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

REF AKB p

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

Pembimbing I: Suryadi Syamsu dan Pembimbing II: Syahril Amin Penguji: Listia Utami, Fitriana M. Sabir dan Kamaruddin

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar