Notice: Undefined index: item_type_code in /var/www/html/pustaka/repository/lib/detail.inc.php on line 462
Fajar Gunawan Silaban Pengarang Alfonsus Situmorang, S.Si., M.Kom Dosen Pembimbing 1 Asaziduhu Gea, M.Kom Dosen Pembimbing 2

ABSTRAK Fenomena cuaca merupakan bagian dari dinamika atmosfer yang terus mengalami perubahan. Ia tidak hanya menggambarkan kondisi fisik udara di suatu tempat dan waktu tertentu, tetapi juga menjadi indikator penting dalam berbagai aktivitas kehidupan manusia. Dinamika ini terbentuk melalui interaksi berbagai elemen, seperti suhu, tekanan udara, kelembapan, angin, dan curah hujan, yang saling memengaruhi satu sama lain dalam siklus yang kompleks dan terus bergerak. Kemampuan untuk memperkirakan gejala-gejala atmosfer telah menjadi kebutuhan penting dalam perencanaan kegiatan manusia. Mulai dari sektor pertanian hingga transportasi, semua memerlukan gambaran tentang kondisi cuaca yang mungkin terjadi di masa mendatang. Namun, ketidakpastian yang menyertai perubahan atmosfer membuat proses prediksi tidak dapat dilakukan secara sembarangan. Oleh karena itu, dibutuhkan pendekatan yang tidak hanya mampu membaca data historis, tetapi juga memahami pola-pola tersembunyi yang muncul dari kumpulan informasi tersebut. Dalam kerangka ini, teknologi menjadi jembatan antara data dan keputusan. Pemanfaatan kecerdasan buatan sebagai alat bantu untuk mengenali pola dan memproyeksikan keadaan menjadi sebuah kebutuhan yang tidak terelakkan. Salah satu pendekatan yang relevan adalah penggunaan teknik pengambilan keputusan yang didasarkan pada pembelajaran dari data, memungkinkan terbentuknya model prediktif yang adaptif dan dapat dipertanggungjawabkan. Penelitian ini berangkat dari urgensi tersebut, dengan menjadikan kota Medan sebagai objek pengamatan, untuk mengeksplorasi kemungkinan penerapan pendekatan berbasis data dalam memahami pola cuaca yang khas di wilayah tersebut. Dengan menggali potensi dari teknik prediktif yang sistematis, diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam upaya meningkatkan akurasi dan efisiensi prakiraan cuaca, serta memperkuat landasan ilmiah dalam pengambilan keputusan yang bergantung pada kondisi atmosfer masa depan. Kata kunci: Prediksi Cuaca, Data Historis, Kecerdasan Buatan, Algoritma C4.5, Data Miningi