🌩️ Aplikasi Prediksi Petir

Aplikasi ini menggunakan model Machine Learning (XGBoost) untuk memprediksi kemungkinan terjadinya petir berdasarkan parameter atmosfer dan waktu (jam, musim, bulan).

📥 Input dari Pengguna

• Jam (00 atau 12 UTC)
• Musim (DJF, MAM, JJA, SON)
• Bulan
• Parameter atmosfer:
  • KI Index
  • SWEAT Index
  • Lifted Index (LI)
  • CAPE (Convective Available Potential Energy)
  • TTI (Total Totals Index)
  • SI (Showalter Index)
  • PW (Precipitable Water)

🔎 Output

• Probabilitas petir
• Klasifikasi biner (⚡ Petir / ✅ Non-Petir)

🚀 Cara Menjalankan

Lokal

Pastikan sudah menginstal streamlit:

pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py

Online (Streamlit Cloud)

1. Upload project ini ke GitHub
2. Buka https://streamlit.io/cloud
3. Klik New app dan pilih repositori ini
4. Pastikan file utama adalah app.py
5. Klik Deploy

---

Model telah dilatih dengan data meteorologi dan fitur musiman menggunakan cos_month, yang terbukti meningkatkan akurasi.