Fenomena alam terkait cuaca yang memberikan pengaruh terhadap curah hujan salah satunya adalah El Nino. Penelitian ini menggunakan sistem Vallis El Nino dimana sistem ini berisi model persamaan diferensial untuk fenomena El Nino dan Southern Oscillation (ENSO). El Nino umumnya terjadi di wilayah Samudra Pasifik dan berlangsung secara berulang antara dua sampai tujuh tahun dan bertahan hingga 15 bulan. Fokus dari penelitian ini adalah penggunaan metode LightGBM dalam melakukan prediksi berdasarkan sistem persamaan Vallis El Nino.Untuk mendapatkan model terbaik, akan dilakukan optimasi parameter menggunakan Grid Search CV dan menghasilkan parameter terbaik yaitu lags sebesar 10, output_chunk_length sebesar 15, dan random_state 0. Dari proses tersebut diperoleh hasil bahwa model mampu melakukan prediksi dengan baik hingga 200 langkah ke depan atau sekitar 4.421 detik ke depan dengan nilai SMAPE sebesar 31.95%. Signifikansi dari penelitian ini dapat bermanfaat di kehidupan nyata guna memprediksi solusi selanjutnya tanpa mengetahui persamaan diferensialnya.
Kata Kunci : Cuaca, El Nino-Osilasi Selatan, Forecasting, LightGBM