Indonesia, un país ubicado en la región ecuatorial con tierras montañosas y valles rodeados de vastos océanos, tiene patrones de lluvia complejos que generalmente se pueden clasificar en tres tipos: ecuatorial, monzónico y local. Hasta ahora, las estimaciones de lluvia se han derivado únicamente de datos y características locales, y aún no se han desarrollado basadas en datos universales para toda Indonesia. Este estudio tuvo como objetivo desarrollar un modelo de estimación de lluvia basado en datos de radar meteorológico en toda Indonesia utilizando aprendizaje automático en conjunto con el algoritmo de aumento de gradiente. El modelo de estimación de lluvia propuesto es universal, puede aplicarse a diferentes áreas con patrones de lluvia y tiene una resolución temporal de 10 minutos. Se basa en la determinación del error cuadrático medio (RMSE) y los valores de R-cuadrado (R). La investigación se llevó a cabo en seis áreas con diferentes patrones de lluvia: Bandar Lampung y Banjarmasin con patrones de lluvia monzónica, Pontianak y Deli Serdang con patrones de lluvia ecuatorial, y las áreas de Gorontalo y Biak con patrones de lluvia local. El análisis del modelo propuesto revela que los mejores hiperparámetros para la tasa de aprendizaje, la profundidad máxima y el número de árboles son 0.7, 3 y 50, respectivamente. Los resultados demuestran que la lluvia estimada en las seis áreas fue muy precisa, con RMSE < 2 mm/h y R > 0.7.