Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Hujan menjadi salah satu parameter cuaca yang paling banyak diperhatikan karena fenomena kejadiannya secara signifikan dapat mempengaruhi aktivitas manusia, termasuk dalam bidang pertanian, perkebunan, perikanan, transportasi dan lain-lain. Selain itu informasi curah hujan sangat penting untuk melakukan analisis cuaca, khususnya dalam menganalisis kejadian banjir yang disebabkan oleh hujan lebat sehingga perlu adanya informasi terkait curah hujan yang tepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model estimasi curah hujan yang optimal dengan beberapa metode machine learning. Machine learning merupakan aplikasi artificial intelligence (AI) yang menyediakan sistem pembelajaran bagi mesin untuk belajar secara otomatis tanpa diperintahkan secara eksplisit. Machine learning yang digunakan dalam penelitian ini adalah multi-layer perceptron (MLP), support vector regression (SVR) dan random forest (RF). Data radar dan jarak dari radar digunakan sebagai input model, untuk data target/validasi digunakakan data pengamatan hujan otomatis disekitar pengamatan Radar Polarisasi Tunggal di Yogyakarta. Hasil model akan dievaluasi nilai galat dan tingkat akurasinya, sehingga didapatkan metode machine learning yang optimal dalam mengestimasi curah hujan.

---

Rain is one of the weather parameters that is the most widely considered because the phenomenon of its occurrence can significantly affect human activities, including in agriculture, plantations, fisheries, transportation and others. In addition, rainfall information is very important to do weather analysis, especially in analyzing the occurrence of floods caused by heavy rains so there is a need for accurate and accurate rainfall related information. This study aims to obtain an optimal rainfall estimation model with several machine learning methods. Machine learning is an artificial intelligence (AI) application that provides a learning system for machines to learn automatically without explicit instruction. The machine learning used in this study is multi-layer perceptron (MLP), support vector regression (SVR) and random forest (RF). Radar data and distance from the radar are used as input models, for target/validation data used automatic rain observation data around the Single Polarization Radar observation in Yogyakarta. The results of the model will be evaluated for error values ​​and their level of accuracy, so that an optimal machine learning method is obtained in estimating rainfall."

"Curah hujan mempunyai dampak yang signifikan terhadap berbagai sektor kehidupan dan lingkungan. Misalnya, curah hujan membantu meningkatkan produktivitas pertanian, menjamin cadangan pangan dan air. Selain itu, curah hujan juga mempengaruhi kekeringan dan siklus air tanah. Oleh karena itu, mengetahui cara memperkirakan curah hujan di suatu daerah secara akurat sangat penting. Salah satu cara memperkirakan curah hujan adalah dengan menggunakan radar cuaca yang mengukur nilai reflektivitas, kemudian menggunakan persamaan Z-R untuk menghitung curah hujan yang terjadi. Namun, beberapa penelitian sebelumnya telah menggunakan model estimasi curah hujan kuantitatif dengan machine learning dari data radar hujan karena dapat memberikan prediksi yang lebih akurat dibandingkan persamaan Z-R. penelitian lain menyatakan bahwa gradient boosting menghasilkan estimasi curah hujan yang lebih akurat dibandingkan beberapa algoritma lainnya. Pada penelitian ini, estimasi curah hujan dilakukan pada satu wilayah dengan tipe curah hujan lokal di Kota Gorontalo. Estimasi ini dilakukan dengan membandingkan keakuratan dua metode: persamaan Z-R dan algoritma machine learning. Persamaan Z-R yang digunakan adalah persamaan Z-R oleh Marshall-Palmer (𝐴 = 200, 𝑏 = 1.6) dan Rosenfeld (𝐴 = 250, 𝑏 = 1.2), sedangkan algoritma machine learning yang digunakan adalah gradient boosting. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa gradient boosting memberikan estimasi yang lebih akurat dibandingkan dengan kedua persamaan Z-R tersebut. Hasil estimasi algoritma gradient boosting memberikan nilai RMSE, MAE, dan R 2 masing-masing sebesar 0,61, 0,17, dan 0,86. Persamaan Marshall-Palmer Z-R menghasilkan nilai RMSE, MAE, dan R 2 sebesar 8,14, 3,66, dan -0,19. Estimasi persamaan Z-R Rosenfeld menghasilkan nilai RMSE, MAE, dan R 2 sebesar 8,18, 3,71, dan -0,20. Dari ketiga metrik tersebut, dapat disimpulkan bahwa gradient boosting memberikan estimasi yang paling akurat untuk curah hujan di wilayah dengan tipe hujan lokal di Kota Gorontalo.

---

Rainfall has a significant impact on various sectors of life and the environment. For example, rainfall helps increase productivity in agriculture, ensuring food reserves and water. In addition, rainfall also affects drought and the soil water cycle. Therefore, knowing how to estimate rainfall in an area accurately is essential. One way to estimate rainfall is to use a weather radar that measures reflectivity values, then use the Z-R equation to calculate the rainfall that occurs. However, Several previous studies have used machine learning quantitative rainfall estimation models from rain radar data because it can provide more accurate predictions than the Z-R equation. Another study state that gradient boosting provides more accurate rainfall estimation than several other algorithms. In this study, rainfall estimation was carried out in an area with local rainfall types in Gorontalo City. This estimation is done by comparing the accuracy of two methods: the Z-R equation and machine learning algorithms. The Z-R equation used is the Z-R Equation by Marshall-Palmer (𝐴 = 200, 𝑏 = 1.6) and Rosenfeld (𝐴 = 250, 𝑏 = 1.2), while the machine learning algorithm used is gradient boosting. The comparison results show that gradient boosting provides a more accurate estimation than the two ZR equations. The gradient boosting algorithm estimation results provide RMSE, MAE, and R 2 values of 0.61, 0.17 and 0.86, respectively. The Marshall-Palmer Z-R equation obtained RMSE, MAE, and R 2 values of 8.14, 3.66, and -0.19. The estimation of Rosenfeld's Z-R equation resulted in RMSE, MAE, and R 2 values of 8.18, 3.71, and - 0.20. From these three metrics, it is concluded that gradient boosting provides the most accurate estimate for rainfall in areas with localized rainfall types in Gorontalo City."

"Curah hujan merupakan unsur iklim yang memiliki keragaman dan fluktuasi yang tinggi di Indonesia. Hal ini membuat curah hujan merupakan unsur iklim yang paling dominan untuk mencirikan iklim di Indonesia. Berdasarkan gerakan udara naik untuk membentuk awan, terdapat tiga tipe hujan yaitu konvektif, orografik, dan gangguan. Pengukuran terhadap curah hujan dapat dilakukan dalam berbagai metode, salah satunya dengan menggunakan pengukuran jarak jauh yaitu radar (Radio Detecting and Ranging). Pada studi ini dilakukan perhitungan radar cuaca dengan menggunakan machine learninguntuk mengkaji keakuratan perhitungan data radar cuaca terhadap estimasi curah hujan di Pulau Biak, Indonesia. Produk dari radar cuaca merupakan data reflektifitas (Z). Penggunaan machine learning ini diterapkan pada data reflektifitas radar cuaca dimana data yang digunakan adalah C-MAX atau Column Maximum. Data curah hujan pada periode Desember 2021 sampai Februari 2022 di Kabupaten Biak diolah menggunakan algoritma yang berbeda, yaitu Decision Tree, Random Forest, Adaptive Boosting, Gradient Boosting Extreme Gradient Boosting. Hasil dari studi ini akan menunjukkan algoritma terbaik yang dapat digunakan untuk memprediksi estimasi curah hujan konvektif di Pulau Biak, Indonesia. Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan, didapatkan hasil R2 pada algoritma Decision Tree sebesar 0,70; Random Forest 0,60; Adaptive Boosting sebesar 0,42; Gradient Boosting sebesar 0,71 dan Extreme Gradient Boosting sebesar 0,73. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma Extreme Gradient Boosting dapat memberikan estimasi curah hujan paling baik di Pulau Biak, Indonesia.

---

Rainfall is an element of climate with high diversity and fluctuation in Indonesia. This makes rainfall the most dominant climate element to characterize the climate in Indonesia. Based on the movement of rising air to form clouds, there are three types of rain: convective, orographic, and disturbance. Rainfall can be measured in various methods, one of which is by using remote measurement, namely radar (Radio Detecting and Ranging). In this study, weather radar calculations were carried out using machine learning to assess the accuracy of weather radar data calculations on the estimated rainfall value on Biak Island, Indonesia. The product of weather radar is reflectivity (Z) data. The use of machine learning is applied to weather radar reflectivity data where the data used is C-MAX or Column Maximum. Rainfall data from December 2021 to February 2022 in Biak Regency is processed using five different algorithms: Decision Tree, Random Forest, Adaptive Boosting, Gradient Boosting, and Extreme Gradient Boosting. The result of this study will show the best algorithm that can be used to predict convective rainfall estimation in Biak Island, Indonesia. Based on the research that has been done, the R2 results obtained on the Decision Tree algorithm of 0.70; Random Forest 0.60; Adaptive Boosting of 0.42; Gradient Boosting of 0.71 and Extreme Gradient Boosting of 0.73. The analysis shows that the Extreme Gradient Boosting algorithm can estimate the best rainfall in Biak Island, Indonesia."

"Radio Detection and Ranging (Radar) cuaca merupakan instrumen meteorologi yang umum digunakan dalam mengidentifikasi curah hujan menggunakan prinsip kerja pulsa Doppler. Produk radar berupa data reflektifitas (Z) dengan satuan [dBZ] diyakini memiliki hasil yang sebanding dengan data tampungan air hujan oleh tipping bucket. Namun, hal ini dapat berbanding terbalik oleh adanya pengaruhi dari kecepatan angin yang berhembus secara horizontal, dimana dapat membawa sejumlah droplet hujan sehingga tidak bisa terekam oleh tipping bucket. Pada penelitian ini, dilakukan pengukuran curah hujan dan kecepatan angin pada Stasiun Meteorologi Kelas I Djalaluddin, Gorontalo, Indonesia pada bulan Desember 2021 sampai Februari 2022. Pengolahan data berbasis Machine Learning dengan jenis algoritma berupa Decision Tree, Random Forest, AdaBoost, dan Gradient Boosting. Pengolahan data menggunakan data reflektivitas radar dan data besar kecepatan angin sebagai input, serta data curah hujan oleh tipping bucket digunakan sebagai data target. Dalam penelitian ini digunakan metriks evaluasi untuk mengetahui nilai algoritma yang paling baik dengan nilai matriks kesalahan RMSE, MSE, dan MAE yang relatif rendah dan hasil Rooted Squared Error (R-squared) yang mendekati 1. Hasil penelitian ini digunakan untuk mengetahui pengaruh kecepatan angin terhadap estimasi curah hujan di Gorontalo, Indonesia, serta mengetahui jenis algoritma yang paling baik untuk mengestimasinya.

---

Weather Radio Detection and Ranging (Radar) is a meteorological instrument used in identifying rainfall using the working principle of Doppler pulses. Radar products in the form of reflectivity (Z) data with units of [dBZ] are believed to have comparable results with rainwater storage data by tipping buckets. However, this can be inversely affected by the horizontal wind speed, which can carry the rain droplets that cannot be recorded by the tipping bucket. In this study, rainfall and wind speed measurements were taken at the Djalaluddin Class I Meteorological Station, Gorontalo, Indonesia from December 2021 to February 2022. Based on Machine Learning data processing with algorithm types such as Decision Tree, Random Forest, AdaBoost, and Gradient Boosting. Data processing uses radar reflectivity data and wind speed data as input, and rainfall data by tipping bucket is used as target data. In this study, an evaluation metric is used to determine the best algorithm value with relatively low RMSE, MSE, and MAE error matrix values and Rooted Squared Error (R-squared) results. The results of this study are used to determine the effect of wind speed on rainfall estimation in Gorontalo, Indonesia, and to determine the best type of algorithm to estimate it."

"Aktivitas produksi dan ekspor komoditas kelapa sawit terus mengalami ekspansi dan peningkatan. Indonesia memiliki perkebunan kelapa sawit dengan luas mencapai 12.761.586 Hektar. menjadikan Indonesia sebagai salah satu penghasil CPO (Crude Palm Oil) terbesar di dunia. Keberhasilan produksi dari kelapa sawit tidak terlepas dari kegiatan perencanaan dan pengawasan sehingga diperlukan pemantauan secara cepat dan efektif. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui karakteristik dan pola persebaran umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter pada citra radar Sentinel-1. Data berupa citra radar Sentinel-1 digunakakan untuk dapat melakukan estimasi terhadap umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter menggunakan pendekatan machine learning. Hasil pemodelan menunjukan bahwa tren nilai backscatter terhadap umur kelapa sawit memiliki karakter berbanding lurus dengan umur kelapa sawit. Estimasi umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter pada Sentinel-1 GRD menghasilkan 3 kelas umur kelapa sawit dengan tingkat overall accuracy sebesar 93.3% pada anlisis yang dilakukan secara Single Time, sedangkan pada analisis time series diperoleh nilai overall accuracy sebesar 94.5% Hasil menunjukkan bahwa kelas umur dewasa memiliki nilai z score sebesar - 4.190963 dengan pola persebaran clustered (mengelompok), kelas umur taruna dengan z score -8.388942 berpola clustered (mengelompok), dan kelas umur remaja dengan perolehan nilai z score 7.801667 dengan pola persebaran dispersed (seragam).

---

Production and export activities of palm oil commodities continue to expand and increase. Indonesia has oil palm plantations with an area of 12,761,586 hectares. making Indonesia one of the largest CPO (Crude Palm Oil) producers in the world. The success of production from oil palm cannot be separated from planning and monitoring activities so that it is necessary to monitor quickly and effectively. This study was conducted with the aim of knowing the characteristics and patterns of age distribution of oil palms based on the backscatter value on Sentinel-1 radar images. Data in the form of Sentinel-1 radar images are used to estimate the age of oil palms based on the backscatter value using a machine learning approach. The modeling results show that the trend of the backscatter value of the age of the oil palm has a character that is directly proportional to the age of the oil palm. Oil palm age estimation based on the backscatter value on Sentinel-1 GRD resulted in 3 oil palm age classes with an overall accuracy rate of 93.3% in the Single Time analysis, while the time series analysis obtained an overall accuracy value of 94.5%. adults have a z score of -4.190963 with a clustered distribution pattern, the cadet age class with a z score of -8.388942 with a clustered pattern, and the adolescent age class with a z score of 7.801667 with a dispersed distribution pattern (uniform)."

"Aktivitas produksi dan ekspor komoditas kelapa sawit terus mengalami ekspansi dan peningkatan. Indonesia memiliki perkebunan kelapa sawit dengan luas mencapai 12.761.586 Hektar. menjadikan Indonesia sebagai salah satu penghasil CPO (Crude Palm Oil) terbesar di dunia. Keberhasilan produksi dari kelapa sawit tidak terlepas dari kegiatan perencanaan dan pengawasan sehingga diperlukan pemantauan secara cepat dan efektif. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui karakteristik dan pola persebaran umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter pada citra radar Sentinel-1. Data berupa citra radar Sentinel-1 digunakakan untuk dapat melakukan estimasi terhadap umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter menggunakan pendekatan machine learning. Hasil pemodelan menunjukan bahwa tren nilai backscatter terhadap umur kelapa sawit memiliki karakter berbanding lurus dengan umur kelapa sawit. Estimasi umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter pada Sentinel-1 GRD menghasilkan 3 kelas umur kelapa sawit dengan tingkat overall accuracy sebesar 93.3% pada anlisis yang dilakukan secara Single Time, sedangkan pada analisis time series diperoleh nilai overall accuracy sebesar 94.5% Hasil menunjukkan bahwa kelas umur dewasa memiliki nilai z score sebesar -4.190963 dengan pola persebaran clustered (mengelompok), kelas umur taruna dengan z score -8.388942 berpola clustered (mengelompok), dan kelas umur remaja dengan perolehan nilai z score 7.801667 dengan pola persebaran dispersed (seragam).

---

Production and export activities of palm oil commodities continue to expand and increase. Indonesia has oil palm plantations with an area of ​​12,761,586 hectares. making Indonesia one of the largest CPO (Crude Palm Oil) producers in the world. The success of production from oil palm cannot be separated from planning and monitoring activities so that it is necessary to monitor quickly and effectively. This research was conducted with the aim of knowing the characteristics and patterns of age distribution of oil palms based on the backscatter value on Sentinel-1 radar images. Data in the form of Sentinel-1 radar images are used to estimate the age of oil palms based on the backscatter value using a machine learning approach. The modeling results show that the trend of the backscatter value of the age of the oil palm has a character that is directly proportional to the age of the oil palm. Oil palm age estimation based on the backscatter value on Sentinel-1 GRD resulted in 3 oil palm age classes with an overall accuracy rate of 93.3% in the Single Time analysis, while the time series analysis obtained an overall accuracy value of 94.5%. adults have a z score of -4.190963 with a clustered distribution pattern, the cadet age class with a z score of -8.388942 with a clustered pattern, and the adolescent age class with a z score of 7.801667 with a dispersed distribution pattern."

"Aktivitas produksi dan ekspor komoditas kelapa sawit terus mengalami ekspansi dan peningkatan. Indonesia memiliki perkebunan kelapa sawit dengan luas mencapai 12.761.586 Hektar. menjadikan Indonesia sebagai salah satu penghasil CPO (Crude Palm Oil) terbesar di dunia. Keberhasilan produksi dari kelapa sawit tidak terlepas dari kegiatan perencanaan dan pengawasan sehingga diperlukan pemantauan secara cepat dan efektif. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui karakteristik dan pola persebaran umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter pada citra radar Sentinel-1. Data berupa citra radar Sentinel-1 digunakakan untuk dapat melakukan estimasi terhadap umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter menggunakan pendekatan machine learning. Hasil pemodelan menunjukan bahwa tren nilai backscatter terhadap umur kelapa sawit memiliki karakter berbanding lurus dengan umur kelapa sawit. Estimasi umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter pada Sentinel-1 GRD menghasilkan 3 kelas umur kelapa sawit dengan tingkat overall accuracy sebesar 93.3% pada anlisis yang dilakukan secara Single Time, sedangkan pada analisis time series diperoleh nilai overall accuracy sebesar 94.5% Hasil menunjukkan bahwa kelas umur dewasa memiliki nilai z score sebesar -4.190963 dengan pola persebaran clustered (mengelompok), kelas umur taruna dengan z score -8.388942 berpola clustered (mengelompok), dan kelas umur remaja dengan perolehan nilai z score 7.801667 dengan pola persebaran dispersed (seragam).

---

Production and export activities of palm oil commodities continue to expand and increase. Indonesia has oil palm plantations with an area of ​​12,761,586 hectares. making Indonesia one of the largest CPO (Crude Palm Oil) producers in the world. The success of production from oil palm cannot be separated from planning and monitoring activities so that it is necessary to monitor quickly and effectively. This research was conducted with the aim of knowing the characteristics and patterns of age distribution of oil palms based on the backscatter value on Sentinel-1 radar images. Data in the form of Sentinel-1 radar images are used to estimate the age of oil palms based on the backscatter value using a machine learning approach. The modeling results show that the trend of the backscatter value of the age of the oil palm has a character that is directly proportional to the age of the oil palm. Oil palm age estimation based on the backscatter value on Sentinel-1 GRD resulted in 3 oil palm age classes with an overall accuracy rate of 93.3% in the Single Time analysis, while the time series analysis obtained an overall accuracy value of 94.5%. adults have a z score of -4.190963 with a clustered distribution pattern, the cadet age class with a z score of -8.388942 with a clustered pattern, and the adolescent age class with a z score of 7.801667 with a dispersed distribution pattern."

"Rumah menjadi tempat tinggal yang memiliki fungsi untuk memberikan rasa aman dan nyaman bagi penghuninya. Oleh sebab itu, pemilihan lokasi tempat tinggal menjadi penting, terutama bagi penduduk Jakarta, dimana Jakarta termasuk daerah rawan terhadap banjir. Banjir di Jakarta berdampak pada keamanan dan keselamatan hingga memberikan kerugian secara materil. Oleh karena itu, penelitian ini mengestimasikan property value harga rumah dengan mempertimbangkan lokasi tempat tinggal. Namun, penelitian ini juga akan menggunakan faktor penentu lokasi dalam pemilihan rumah lainnya, seperti atribut aksesibilitas dan atribut struktutal. Dalam pembuatan model estimasi ini akan menggunakan machine learning (ML) sebagai metodenya, yaitu Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) dan Random Forest (RF), dengan optimasi Genetic Algorithm (GA) untuk meningkatkan kinerja model. Hasil penelitian ini menunjukkan GBDT dan RF memiliki performa sama baiknya dalam mengestimasi model property value rumah. Serta, penggunaan GA untuk meningkatkan kinerja model berhasil dengan meningkatnya nilai R², serta menurunnya nilai MAPE dan RMSE. Penelitian ini juga melihat faktor – faktor yang berpengaruh terhadap model, dengan luas tanah dan luas bangunan menjadi faktor paling berpengaruh, yang diikuti oleh MRT, rumah sakit, pusat perbelanjaan, tol, SMP, dan lokasi rawan.

---

A home serves as a place of residence that provides a sense of safety and comfort for its occupants. Therefore, the selection of the location for a residence is crucial, especially for residents of Jakarta, as Jakarta is prone to flooding. Flooding in Jakarta impacts security, safety, and even material losses. Hence, this research aims to estimate the property value of houses by considering the location of the residence. Additionally, the research will incorporate other factors that influence housing selection, such as accessibility attributes and structural attributes. The estimation model will utilize machine learning (ML) techniques, specifically Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) and Random Forest (RF), with Genetic Algorithm (GA) optimization to enhance the model's performance. The research findings indicate that both GBDT and RF perform equally well in estimating the property value model. Moreover, the use of GA to improve the model's performance is successful, as evidenced by an increase in the R2 value and a decrease in the MAPE and RMSE values. The research also examines the factors that influence the model, with land area and building area being the most influential factors, followed by proximity to the MRT, hospitals, shopping centres, toll roads, junior high schools, and flood-prone areas."

"Banyaknya konferensi menyulitkan peneliti memilih konferensi berkualitas. Kemungkinan peneliti tertipu dengan konferensi predator merupakan ancaman nyata yang perlu diperhatikan. Penilaian konferensi umumnya menggunakan pakar yang membutuhkan waktu dan biaya yang tinggi. Penelitian ini fokus untuk menganalisis jika h-indeks, impact factor, jumlah dokumen, dan SJR dapat menghasilkan penilaian kualitas yang sesuai dengan penilaian manual pakar dari beberapa situs penilaian konferensi serta membandingkan hasil performanya dengan penilaian jurnal. Data yang digunakan dikumpulkan dari empat sumber situs web yang mengkalkulasi kualitas konferensi luar negeri, yaitu CORE, ERA/QUALIS, AMiner, dan ScimagoJR. Data untuk penilaian jurnal didapatkan dari Guide2Research. Variabel yang digunakan untuk penilaian adalah h-indeks, jumlah dokumen, impact factor, dan SJR. Penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, dan Decision Tree (DT). KNN menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 72,22% dan f1 score senilai 63,06% menggunakan data Qualis dengan faktor h-indeks, IF, dan SJR.

---

The number of conferences makes it difficult for researchers to choose quality conferences. The possibility of researchers being fooled by predatory conferences is a real threat that deserves attention. Conference assessments generally use experts who require time and money to evaluate the conferences. This study focuses on analyzing whether h-index, impact factor, number of documents, and SJR can produce quality assessments in accordance with expert manual assessments from several conference assessment sites and compare the resulting performance with journal assessments. The data used were collected from four website sources that calculate the quality of overseas conferences, namely CORE, ERA/QUALIS, AMiner, and ScimagoJR. Data for journal assessments were obtained from Guide2Research. The variables used for the assessment are h-index, number of documents, impact factor, and SJR. This research used K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, and Decision Tree (DT). KNN produced the highest accuracy value of 72.22% and the f1 score of 63.06% using Qualis data with the h-index, IF, and SJR factors."

"Moda transportasi udara sangat bergantung pada keadaan dan perubahan cuaca, baik saat lepas landas, mengudara, maupun saat pendaratan, dengan lebih dari 50% kecelakaan pesawat diakibatkan oleh cuaca. Curah hujan yang tinggi dapat mengganggu aktivitas penerbangan dengan menurunkan visibilitas, meningkatkan massa pesawat, mengurangi akurasi instrumen pengukuran, serta menyebabkan turbulensi. Oleh karena itu, penting bagi manajemen bandara untuk memastikan kondisi cuaca aman bagi operasi pesawat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi kategori hujan berdasarkan curah hujan untuk 1 jam, 3 jam, dan 9 jam ke depan, menggunakan data dari AWOS di Bandara Jenderal Ahmad Yani, Semarang. Algoritma yang digunakan adalah Random Forest dengan 100 pohon dan K-Nearest Neighbor (KNN) dengan k sebesar 5. Hasil analisis menunjukkan bahwa model KNN dan Random Forest memiliki performa yang cukup baik, dengan prediksi terbaik untuk periode 1 jam ke depan. Model KNN memiliki performa terbaik dengan akurasi 0,86, presisi 086, recall 0,86, F1-score 0,85, dan MCC 0,83.

---

Air transportation is highly dependent on weather conditions and changes, both during takeoff, flight, and landing, with more than 50% of aircraft accidents caused by weather. Heavy rainfall can disrupt flight activities by reducing visibility, increasing aircraft mass, decreasing the accuracy of onboard measurement instruments, and causing turbulence. Therefore, it is crucial for airport management to ensure that weather conditions are safe for aircraft operations. This study aims to develop a model to predict rain categories based on rainfall for 1 hour, 3 hours, and 9 hours ahead, using data from AWOS at Jenderal Ahmad Yani Airport, Semarang. The algorithms used are Random Forest with 100 trees and K-Nearest Neighbor (KNN) with k set to 5. The analysis results show that the KNN and Random Forest models perform reasonably well, with the best predictions made for the 1-hour ahead period. The KNN model demonstrated the best performance with an accuracy of 0.86, precision of 0.86, recall of 0.86, F1-score of 0.86, and MCC of 0.86."