digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

Meningkatnya kualitas hidup manusia memerlukan informasi untuk mengetahui kondisi cuaca. Informasi tentang kondisi cuaca ini yang dapat diperoleh dari prakiraan cuaca sangat berguna bagi dunia penerbangan, pertanian, perdagangan dan kegiatan lain seperti pariwisata, pagelaran seni dan lain-lain. Salah satu metode yang digunakan dalam melakukan prakiraan cuaca adalah teknik Data Mining. Usaha pembuatan model prakiraan cuaca menggunakan Data Mining sudah banyak dilakukan pada penelitian sebelumnya Penelitian tersebut membuktikan bahwa prakiraan cuaca dapat dilakukan dengan menggunakan teknik Data Mining. Meskipun demikian, ketepatan prakiraan selalu menjadi permasalahan yang menantang sehingga membuka peluang penelitian untuk menemukan teknik prakiraan cuaca yang lebih tepat. Pada penelitian ini dibuat prakiraan cuaca menggunakan sebuah metode Artificial Intelligence baru bernama Knowledge Growing System. Knowledge Growing System memanfaatkan kriteria indikasi cuaca sebagai dasar dari prakiraan cuaca. Kriteria indikasi cuaca tersebut akan dirumuskan berdasarkan pendapat ahli cuaca dan penggunaan metode Decision Tree pada Data Mining. Penelitian ini akan mengukur akurasi dari Knowledge Growing System dalam melakukan prakiraan cuaca. Prakiraan cuaca dilakukan menggunakan Data Cuaca Sinoptik tahun 2012 hingga 2016. Kesimpulan dari penelitian ini adalah Knowledge Growing System dapat digunakan sebagai sebuah metode untuk melakukan prakiraan cuaca. Dengan perumusan kriteria masalah, penyusunan skenario yang baik Knowledge Growing System mampu memberikan prakiraan cuaca dengan tingkat akurasi yang tinggi. Namun, Knowledge Growing System membutuhkan kriteria indikasi cuaca sehingga perlu adanya perumusan kriteria indikasi cuaca oleh pakar cuaca.