Rancang Bangun Dasbor Interaktif untuk Analisis dan Prediksi Data Cuaca Menggunakan Algoritma Temporal Fusion Transformer di Kota Makassar = Design and Development of an Interactive Dashboard for Weather Data Analysis and Prediction Using the Temporal Fusion Transformer Algorithm in Makassar City

Latar belakang. Prediksi cuaca menghadapi tantangan seperti kompleksitas data, hubungan antar variabel yang rumit, dan ketergantungan temporal yang panjang. Model deep learning, seperti Temporal Fusion Transformer (TFT), menawarkan solusi yang lebih canggih dibandingkan metode tradisional. Tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi curah hujan berbasis TFT dan menyajikan analisis dasar data cuaca Kota Makssar melalui dasbor interaktif. Metode. Metode penelitian meliputi pengumpulan data cuaca dari Open-Meteo dan BMKG, pelatihan model TFT dengan Nixtla, pengembangan dasbor interaktif dengan Streamlit, serta evaluasi model dan sistem. Hasil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model TFT memberikan kinerja prediksi yang baik dengan nilai MAE sebesar 14.21, MSE 305.26, RMSE 17.47, MAPE 1.24, dan SMAPE 0.35. Dasbor interaktif berhasil menyajikan data cuaca historis, prediksi model TFT, serta prakiraan dari BMKG secara efektif. Fitur-fitur interaktif seperti filter data, kustomisasi grafik, serta interpretasi model juga tersedia untuk memfasilitasi pemahaman pengguna. Kesimpulan. Penelitian ini berhasil membangun model prediksi curah hujan Kota Makassar menggunakan algoritma Temporal Fusion Transformer (TFT) dan dasbor interaktif untuk visualisasi hasil prediksi dan analisis dasar data cuaca Kota Makassar. Model TFT menunjukkan performa prediksi yang efektif, dengan kemampuan menganalisis pola cuaca secara akurat.