Kondisi cuaca merupakan faktor yang sangat mempengaruhi aktivitas manusia, termasuk sektor perkebunan kelapa sawit yang dalam praktiknya mempertimbangkan kondisi cuaca dan iklim. Kelapa sawit merupakan tanaman tahunan yang membutuhkan nutrisi yang tepat sepanjang tahun. Nutrisi tanaman melalui pemupukan harus sesuai dengan kebutuhan spesifik kelapa sawit. Mengetahui jenis pupuk, menghitung dosis dan mengevaluasi karakteristik iklim sangat mempengaruhi efektivitas dan efisiensi pemupukan. Menurut CV Drone Tani Riau, pemupukan idealnya dilakukan sata tanah dalam keadaan lembab atau tidak saat musim kemarau, hal ini agar tanaman dapat menyerap pupuk dengan baik. Apabila pemupukan kurang efektif, maka biaya operasional perawatan tanaman untuk membeli pupuk menjadi kurang efisien. Karena faktor perubahan iklim, petani seringkali kesulitan dalam menentukan waktu pemupukan yang optimal. Untuk itu prediksi curah hujan penting dilakukan, sehingga pemupukan dapat berjalan dengan baik untuk mendapatkan hasil yang maksimal. Sistem prediksi curah hujan yang akan dibangun menerapkan salah satu metode machine learning, yaitu Neural Network. Aplikasi mobile yang dibuat membantu petani kelapa sawit memperoleh informasi terkait waktu yang tepat untuk melakukan pemupukan berdasarkan curah hujan. Berdasarkan hasil pengujian machine learning, diperoleh nilai MSE sebesar 0.0019981 dan nilai MAPE sebesar 9.355% dapat disimpulkan bahwa model prediksi curah hujan dapat berjalan dengan baik.