Bagian Operasional Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika hingga saat ini belum memiliki metode baku dalam memprakirakan cuaca jangka pendek. Metode yang selama ini digunakan adalah dengan analogi peristiwa cuaca yang telah lampau. Penelitian ini berusaha menjawab apakah metode pohon keputusan yang dihasilkan algoritma C4.5 dapat digunakan untuk memprakirakan cuaca jangka pendek? Bagaimana tingkat akurasi yang dapat diberikan oleh metode ini? Training data serta testing data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data hasil pengamatan unsur cuaca rata-rata harian (temperatur udara, kelembaban udara, tekanan udara, kecepatan angin, arah angin, lama penyinaran matahari, dan curah hujan) yang diperoleh dari Stasiun Meteorologi 745 Kemayoran Jakarta. Sebagai training data digunakan data pengamatan unsur cuaca dari tahun 2002 hingga 2006 sedangkan testing data adalah data tahun 2007 dan 2008. Tingkat akurasi prakiraan cuaca yang dihasilkan metode pohon keputusan ini berkisar pada angka 40% hingga 80% untuk 2 kategori (hujan dan tidak hujan). Sedangkan untuk tingkat akurasi prediksi 6 kategori (tidak hujan, hujan sangat ringan, hujan ringan, hujan sedang, hujan lebat, dan hujan sangat lebat) berkisar pada angka 30% hingga 80%. Perbedaan akurasi dipengaruhi dari jenis musim testing data (musim hujan, pancaroba I, kemarau, dan pancaroba II). Metode pohon keputusan ini dapat digunakan untuk memprakirakan cuaca jangka pendek dimana akurasi yang dihasilkan telah diterima Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika karena untuk 2 kategori, nilai akurasinya relatif berada diatas 60%.