Cuaca merupakan fenomena yang terjadi di atmosfer bumi yang berlangsung dalam waktu beberapa hari, dan yang berlangsung dalam waktu jangka panjang disebut sebagai iklim. Kondisi cuaca saat ini dipengaruhi oleh beberapa hal seperti suhu, tekanan udara, kecepatan angin, kelembapan udara dan curah hujan. Perkiraan cuaca di Indonesia bahkan tidak menentu dan akan terjadi perubahan setiap sepekan, untuk memprediksi kondisi suhu dan cuaca di suatu tempat dengan akurat, maka diperlukan sebuah teknologi yang dapat melakukan analisa dan prediksi kondisi suhu dan cuaca pada daerah tersebut. Salah satu teknologi yang dapat digunakan adalah aplikasi Machine Learning (ML).
Penelitian yang dilakukan pada Tugas Akhir ini dibahas tentang prediksi suhu awan dan hujan menggunakan data dari Satelit Himawari-8 dengan menerapkan metode K-Nearest Neighbor (KNN), hasil dari prediksi yang telah diperoleh akan dilakukan perbandingan untuk mengetahui dan mendapatkan kesesuain hasil prediksi dengan fakta yang terjadi langsung untuk memperoleh hasil prediksi yang optimal.
Pada prediksi hujan ini menggunakan data netCDF (ekstensi .nc) untuk melakukan proses prediksi, untuk memprediksi suhu awan dan hujan digunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan titik acuannya adalah suhu. Pengujian data sebanyak 180 data telah dilakukan dan didapatkan hasil akurasi tertinggi beserta dengan plot map. Tingkat akurasi yang dihasilkan adalah 100%.
Kata Kunci: Curah hujan, Suhu Awan, Himawari-8, Machine Learning, K-Nearest Neighbor.