Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) , Volume  7 , No : 2, November  2022 p-ISSN : 2615-2703 (Print)   dan  e-ISSN: 2615-2711 (Online)

## KLASIFIKASI CURAH HUJAN HARIAN MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION

## (Studi Kasus : Stasiun Pengamatan Ngurah Rai)
I Gede Aris Gunadi 1 , I Made Agus Oka Gunawan 2 , Putu Eka Widastra Hary Candana 5 , Ida Ayu Widyantari Arnawa 4 , Kadek Agoes Edo Kharisma Putra 5
1, Program Studi Pendidikan Fisika / Program Studi S2  Ilmu Komputer, Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Indonesia
2,3,4,5 Program Studi Ilmu Komputer, Program Pascasarjana Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Indonesia e-mail: igedearisgunadi@undiksha.ac.id

## Abstrak
Salah satu informasi yang penting terkait hujan adalah intensitas hujan yang turun, yang biasa disebut  dengan  curah  hujan.  Curah  hujan  itu  sendiri  berpengaruh  terhadap  aktifitas  manusia, sehingga  informasi  tingkat  curah  hujan  pada  suatu  waktu  menjadi  sangat  penting,  salah  satu informasi  terkait  curah  hujan  adalah  prediksi  curah  hujan  harian.  Pada  penelitian  ini  dicoba mengklasifikasi curah hujan harian pada stasiun pengamatan Ngurah Rai ke dalam 5  kategori, yaitu  hujan  sangat  ringan,  hujan  ringan,  hujan  sedang,  hujan  lebat  dan  hujan  sangat  lebat. Terdapat  6  parameter  cuaca  yang  digunakan  yaitu  suhu  udara,  kelembaban,  kecepatan  angin, tekanan  udara,  lapisan  awan  dan  lama  penyinaran.  Jaringan  syaraf  tiruan learning  vector quantization digunakan untuk metode klasifikasinya. Learning vector quantization suatu metode klasifikasi  dengan  mencari output yang  terdekat  dengan  vektor input .  Dari  hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  klasifikasi  kelas  curah  hujan  dengan  metode  LVQ  berhasil  dilakukan namun  tidak  menghasilkan  klasifikasi  yang  baik.  Klasifikasi  terbaik  pada  kelas  curah  hujan sangat  ringan  dengan  persentase  rata-rata  80%  dari  beberapa  pengujian.  Tingkat  akurasi  yang rendah  di  bawah  50%  pada  kelas  curah  hujan  lainnya  menunjukan  sistem  belum  bisa menghasilkan  hasil  klasifikasi  yang  baik.  Pengujian  keterkaitan  pada  parameter  cuaca  sudah dilakukan, namun masih menghasilkan tingkat klasifikasi yang rendah pada 4 kelas curah hujan lainnya.
Keywords: klasifikasi, prediksi, hujan, learning, vector, quantization.

## Abstrak
The most important information related to rain is the rain fall intensity, also known as rainfall. Rainfall  itself  affects  human  activities,  as  rainfall  information  becomes  vital,  one  of  the important  information  related  to  rainfall  is  the  rainfall  forecast.  In  this  study,  we  going  to classify daily rainfalls at the Ngurah Rai’s observation station into 5 categories, which are very light rain, light rain, moderate rain, heavy rain and very heavy rain. There are 6 parameters, temperature,  humidity,  wind  speed,  air  pressure,  cloud  layer  and  irradiation  time.  Learning vector  quantization  neural  networks  are  used  for  the  classification  method.  Learning  vector quantization  is  a  classification  method  by  finding  the  closest  output  to the  input  vector.  From the  test  results  show  that  the  classification  of  rainfall  classes  with  the  LVQ  method  was successfully carried out but did not produce a good classification. The best classification in the class of rainfall is very light with an average percentage of 80% of several tests. A low level of accuracy  below  50%  in  other  rainfall  classes  shows  the  system  cannot  produce  good classification results. Tests on the relevance of weather parameters have been carried out, but still produce a low classification level in 4 other rainfall classes.
Kata Kunci: classification, prediction, rain, learning, vector, quantization.

## Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) , Volume  7 , No : 2, November  2022 p-ISSN : 2615-2703 (Print)   dan  e-ISSN: 2615-2711 (Online)

## I. PENDAHULUAN
Posisi  geografis  Indonesia  yang strategis,  terletak  di  daerah  tropis,  diantara Benua Asia dan Australia, diantara Samudera  Pasifik  dan  Samudera  Hindia, serta  dilalui  garis  katulistiwa,  terdiri  dari pulau  dan  kepulauan  yang  membujur  dari barat  ke  timur,  dikelilingi  oleh  luasnya lautan,  menyebabkan  wilayah  Indonesia memiliki  keragaman  cuaca  dan  iklim  [1]. Salah  satu  keragaman  cuaca  di  Indonesia adalah  curah  hujannya  yang  tinggi.  Hujan merupakan  bagian  dari  perubahan  cuaca yang dipengaruhi oleh perubahan- perubahan  yang  terjadi  pada  beberapa variabel  cuaca  di  atmosfer.  Salah  satu informasi yang penting terkait hujan adalah intensitas  hujan  yang  turun,  yang  biasa disebut dengan curah hujan.
Curah hujan itu sendiri berpengaruh  terhadap  aktifitas  manusia, seperti  kegiatan  bercocok  tanam  ataupun kegiatan  sehari-harinya.  Oleh  sebab  itu, klasifikasi curah hujan untuk bisa memprediksi tingkat curah hujan pada suatu waktu  yang  akan  datang  menjadi  sangat penting, terutama pada prediksi curah hujan setiap harinya (curah hujan harian).
Untuk  melakukan  klasifikasi  curah hujan  hariannya,  diperlukan  beberapa  data parameter cuaca pendukung yang berpengaruh  terhadap  perubahan  cuaca sehingga  terjadi  hujan.  Dalam  penelitian sebelumnya  [2],  digunakan  5  parameter cuaca, yaitu suhu minimum, suhu maksimum,  kelembaban  rata-rata,  lama penyinaran,  dan  kecepatan  angin.  Pada penelitian  lainnya,  digunakan  6  parameter cuaca  sebagai  input,  yaitu  suhu  udara, kelembaban,  kecepatan  angin,  tekanan udara,  lapisan  awan  dan  lama  penyinaran yang  akan  menghasilkan  output  prediksi curah hujan keesokan harinya [3].
Pada  penelitian  ini  akan  dicoba menentukan  klasifikasi  curah  hujan  harian pada  stasiun  pengamatan  Ngurah  Rai berdasarkan  6  parameter  cuaca  yang  ada. Jaringan  syaraf  tiruan learning  vector quantization digunakan  untuk  metode klasifikasinya. Learning vector quantization suatu metode klasifkasi
dengan  mencari output yang  terdekat dengan vektor input . Hasil akhir implementasi  yang  dihasilkan  akan  diuji dengan data riwayat curah hujan hariannya.

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan beberapa tahapan, sebagai berikut : II.1 Pengumpulan Data
Data-data  parameter  cuaca  yang diperoleh dari situs http://www.ogimet.com,  yang  merupakan situs  pertukaran  data  cuaca  dunia.  Data cuaca  yang  disediakan  di  situs  ini  cukup bervariasi, mulai dari data laporan tahunan, bulanan  dan  harian  dari  masing-masing stasiun  pengamatan  dari  masing-masing negara  di  dunia.  Adapun  data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data cuaca  harian  dari  stasiun  Ngurah  Rai  – Denpasar  [4].  Tampilan  data  harian  yang disediakan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Data cuaca harian Ngurah Rai

## II.2 Pengolahan Data Awal
Data  parameter  cuaca  harian  yang diambil  dari  situs  ogimet.com  adalah parameter suhu udara, kelembaban, kecepatan  angin,  tekanan  udara,  lapisan awan, lama penyinaran dan curah hujannya. Dari  data  yang  didapatkan  kemudian dikelompokkan  sesuai  dengan  intensitas curah hujannya, seperti tabel 1 [5].
Tabel 1. Kategori curah hujan harian

## Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) , Volume  7 , No : 2, November  2022 p-ISSN : 2615-2703 (Print)   dan  e-ISSN: 2615-2711 (Online)
Kelas 1 Sangat ringan <=5 2  ringan >5 &&<=20 3  sedang >20&&<=50 4  lebat >50&&<=100 5  sangat lebat >100
Data-data  yang  digunakan  untuk proses  pelatihan  dan  pengujian  akan dinormalisasi  menggunakan  persamaan  (1) [6].  ogranisasi.  Proses  normalisasi  data dilakukan  dengan  membagi  nilai  data tersebut  dengan  nilai  range  data  (nilai  data maksimum- nilai data minimum) [6].
……………
……..(1) dengan, x n = nilai data normal. x 0 =nilai data aktual.
X min = nilai minimum data aktual keseluruhan.  X max =  nilai  maksimum  data aktual keseluruhan.

## II.3 Pelatihan LVQ
Learning Vector Quantization (LVQ)  adalah  suatu  metode  klasifkasi  pola dimana masing – masing input
merepresentasikan kelas atau kategori yang sama [7].
Gambar 2. Arsitektur jaringan LVQ
Jika  dua  vektor  input  mendekati sama,  maka  lapisan  kompetitif  akan meletakkan  kedua  vektor  input  tersebut  ke dalam kelas yang sama. Setelah pembelajaran, lapisan  LVQ membagi vektor input (x) dengan penempatan lapisan
LVQ ke kelas yang sama sebagai unit ouput (y)  yang  mempunyai  vektor  bobot  (w) terdekat dengan vektor input [7].
Cara  kerja  algoritma  untuk  LVQ yaitu  dengan  mencari  output  yang  terdekat dengan  vektor  input.  Algoritma  pelatihan LVQ dapat dijelaskan sebagai berikut [7]:
a. Menetapkan learning  rate (α),  bobot
( w ),  maksimum  epoh,  dan  error minimal yang diharapkan.
b. Untuk  masing-masing  pembelajaran vektor  input training x melakukan langkah ke c sampai f.
c. Mencari  Cj  dimana j w x  dengan persamaan (2).
      n i ij i j w x C
1 2 ………………… ….(2) (2.3) d. Update w j dengan cara : Jika T = C j maka : w j (t+1) = w j (t) + α (t) (x – w j
(t) )..(3)
atau
Jika T ≠ C j maka: w j (t+1) = w j (t) – α (t) (x – w j
(t) )...(4)
e. Mengurangi learning rate. α = α * pengurang rasio ……………………..(5) (2.6) f. Kondisi  berhenti  jika  mencapai maksimum  iterasi  atau  nilai learning rate cukup kecil. Keterangan : x = Vektor input training
T = Kategori atau kelas yang benar
w j =  Vektor  bobot  untuk  output  ke-j ( w 1j , ...., w ij ,....., w nj ) C j =  Kategori  atau  kelas  yang ditunjukkan oleh output ke–j
j w x  =  Jarak  Euclidian  antara  vektor
input training dan vektor bobot ke-j.

## II.4 Pengujian LVQ
Setelah  melakukan  proses  pelatihan akan  dihasilkan  bobot  optimal  yang  akan digunakan  untuk  proses  pengujian  LVQ.
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) , Volume  7 , No : 2, November  2022

## p-ISSN : 2615-2703 (Print)   dan  e-ISSN: 2615-2711 (Online)
Adapun  algoritma  untuk  tahap  pengujian LVQ adalah sebagai berikut :
1. Menetapkan  bobot  ( w )  optimal  hasil pelatihan, vektor input x .
2. Mencari j C dimana j w x 
dengan persamaan 7.17
      n i ij i j w x C 1 2 (6) 3. Tentukan kelas x dari nilai j C , sesuai
dengan  kategori  curah  hujan  yang paling dekat dengan hasil perhitungannya.

## II.5 Evaluasi Sistem
Dalam penelitian  ini, evaluasi hasil klasifikasi  curah  hujan  hariannya  dihitung dengan persamaan berikut [8]:
………………………… ………….(7) Keterangan : P(n) : nilai akurasi i
: jumlah data klasifikasi benar
n : total jumlah data uji

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dimulai  dari  proses pengumpulan data cuaca dari situs ogimet.com yang kemudian dikelompokkan sesuai  kategori  curah  hujannya  (tabel  1). Dari  pengelompokkan  data,  didapatkan masing-masing  75  data  untuk  setiap kategori  (seperti  gambar  2).  Untuk  data pelatihan  diambil  50  data  dari  masing- masing  kategori,  sehingga  diperoleh  250 data  cuaca  harian  untuk  data  pelatihan. Untuk  data  pengujian  digunakan  sisa datanya, sehingga diperoleh 125 data cuaca harian  untuk  proses  pengujian  sistem klasifikasi curah hujan yang dihasilkan.
Temperature Hr. Wind Pres. Tot Sun Prec. (C) Avg (km/h) s.lev Cl D-1 (mm)
Avg (%) Int. (Hp) Oct (h)
1 28.2 77.1 8.6 1010 3.1 11.1 0
1 SANGAT RINGAN 2 27.9 77.6 9.3 1010.3 2.9 11.8 0 1 SANGAT RINGAN 3 28.2 72.3 7.9 1011.2 3.1 11.2 0
1 SANGAT RINGAN 4 27.6 76.6 6.9 1010.5 2.9 11.3 0 1 SANGAT RINGAN 5 28.2 77.4 6.7 1011.9 4.1 10.7 0
1 SANGAT RINGAN 6 28.1 78 10.9 1012.9 6.1 10.6 0 1 SANGAT RINGAN 7 28 80.5 11.6 1012.4 4.4 11.1 0 1 SANGAT RINGAN 8 27.6 76.4 6.9 1011.9 4.4 10.8 0 1 SANGAT RINGAN 9 27.8 75.4 35.7 1012.5 3.1 10.8 0
1 SANGAT RINGAN 10 28.3 79.3 14.4 1012.7 5 10.8 0 1 SANGAT RINGAN 11 28.3 78.5 16.9 1013 4.8 10.3 0 1 SANGAT RINGAN
12 28.5 79 17.4 1011.7 4.8 9.3 0.2 1 SANGAT RINGAN
13 28.5 78.5 12.7 1011.1 5.5 10.2 0 1 SANGAT RINGAN 14 28.2 81.1 13.4 1010.7 4.8 10.6 0.1 1 SANGAT RINGAN 15 28.2 81.8 11.6 1010.8 4.4 10.2 0 1 SANGAT RINGAN 16 28.3 80.2 10.1 1011.3 4.6 10 0 1 SANGAT RINGAN 17 27.7 82.7 9.3 1011.3 4.4 9.8 0 1 SANGAT RINGAN
18 27.4 78.3 6.7 1011.8 3.8 6.5 0 1 SANGAT RINGAN 19 27.1 81.5 7.2 1012.1 4.9 10.5 0 1 SANGAT RINGAN 20 26.9 81.9 10.6 1010.6 4 10 0 1 SANGAT RINGAN 21 26.9 80 10.1 1011.4 5.9 10.3 0 1 SANGAT RINGAN 22 26.8 79.1 8.6 1011.8 3.5 10.8 0 1 SANGAT RINGAN 23 26.7 80.2 13.9 1012.6 5 10 0 1 SANGAT RINGAN Kelas Curah Hujan No
Gambar 3. Data cuaca harian Ngurah Rai
Setiap  data  akan  dilakukan  proses normalisasi  dan  dilanjutkan  dengan  proses klasifikasi  LVQ.  Pada  tahapan  pelatihan LVQ, digunakan beberapa parameter terkait, seperti tabel 2. Tabel 2. Parameter pelatihan LVQ Learning Rate 0.5 Decrement 0.1 Min Learning Rate 0.00005 Max Epoch 20
Adapun  untuk  penentuan  bobot awal masing-masing kelas curah hujan akan menggunakan  1  data  bobot  dari  masing- masing  kelas,  sehingga  didapat  tabel  3 sebagai  bobot  awal  untuk  tahap  pelatihan LVQ.
Tabel 3. Bobot awal pelatihan LVQ
No Suhu Lembab Angin Tekanan Awan Sinar Kelas 1 0.693878 0.220833 0.230321 0.648352 0.019231 0.991597 1 2 0.795918 0.35 0.457726 0.197802 0.807692 0.773109 2 3 0.367347 0.583333 0.323615 0.428571 0.884615 0.504202 3 4 0.571429 0.495833 0.195335 0.406593 0.653846 0.453782 4 5 0.040816 0.95 0.145773 0.703297 0.923077 0.109244 5 Bobot Awal Proses  pelatihan  LVQ  kemudian akan dilakukan untuk setiap data latih yang ada.  Proses  pelatihan  akan  terus  berulang sampai  learning  rate  bernilai  kurang  dari minimum learning rate atau epoch (pengulangan) sudah mencapai nilai maksimum.  Adapun  dari  proses  pelatihan dengan menggunakan parameter pada tabel 2  dan  bobot  awal  pelatihan  pada  tabel  3

## Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) , Volume  7 , No : 2, November  2022 p-ISSN : 2615-2703 (Print)   dan  e-ISSN: 2615-2711 (Online)
menghasilkan  bobot  akhit  kelas  seperti tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Bobot akhir pelatihan LVQ Suhu Lembab Angin Tekanan Awan Sinar Kelas 1 0.440342 -0.40355 0.478848 1.391521 -0.67449 1.431343 1 2 0.598298 0.104306 -1.81344 0.176034 -0.05141 0.102975 2 3 0.12085 -0.06185 1.544341 -0.12293 0.171493 -1.33966 3 4 0.727575 -0.59353 0.309448 1.511454 -0.05379 -1.12156 4
5 -0.31369 1.072238 1.038192 -0.57695 1.326826 0.481318 5
Bobot Akhir
Bobot akhir pelatihan ini selanjutnya  digunakan  untuk  menguji  125 data uji yang telah dipersiapkan.
Berdasarkan hasil pengujian yang
dilakukan (tabel 5), didapatkan hasil bahwa model  klasifikasi  LVQ  yang  digunakan cukup baik dalam mengklasifikasikan kelas Hujan Sangat Ringan dengan menghasilkan 22  klasifikasi  benar  dari  25  data  uji kelasnya.  Sedangkan  untuk  kelas  lainnya tidak menghasilkan hasil yang cukup baik.
Tabel 5. Hasil Pengujian LVQ
1 2 3 4 5
1 22 0 0 3 0 2 0 10 5 9 1 3 0 2 13 10 0 4 0 3 12 9 1 5 0 1 12 4 8 Kelas LVQ Kelas Dari hasil pengujian, dengan menggunakan  rumus  (7)  didapatkan  hasil klasifikasi sebesar 49,6 %, dimana terdapat 62 data klasifikasi benar dari 125 data yang diujikan.
Adapun  karena  kecilnya  nilai akurasi  sistem,  akan  dilakukan  uji  validasi parameter terhadap akurasi yang dihasilkan. Setiap  pelatihan  dan  pengujian  LVQ  akan dicoba dilakukan tanpa melibatkan masing- masing parameter untuk melihat pengaruhnya. Tanpa menggunakan parameter  suhu  udara,  dihasilkan  hasil  57 data  klasifikasi  yang  sesuai  dengan  kelas aslinya. Tabel 6. Hasil Pengujian tanpa Suhu Udara 1 2 3 4 5 1 24 0 0 1 0 2 0 7 9 8 1 3 1 3 13 7 1 4 0 0 18 4 3 5 0 1 13 2 9 Kelas Kelas LVQ
Hasil  pengujian  lainnya  (tabel  7  – tabel  11)  tanpa  menggunakan  parameter- parameter  yang  ada  juga  menunjukkan tingkat keberhasilkan klasifikasi yang kecil secara  keseluruhan.  Sistem  hanya  bisa mengklasifikasikan  dengan  baik  pada  data untuk  kelas  hujan  sangat  ringan,  yang ditunjukkan  oleh  hasil  klasifikasi  di  atas 80%.  Sehingga  parameter  yang  digunakan tidak  mempengaruhi  tingkat  klasifikasi yang dihasilkan.
Untuk validasi kedepannya,  perlu  ditambahkan  data-data pelatihan  dan  pengujian  terutama  pada kelas data curah hujan ringan, sedang, lebat dan sangat lebat.
Tabel 7. Hasil Pengujian tanpa Kelembaban
1 2 3 4 5
1 22 0 1 2 0
2 0 10 5 9 1
3 1 2 12 8 2
4 0 3 12 8 2
5 0 1 11 4 9 Kelas Kelas LVQ

## Tabel 8. Hasil Pengujian tanpa Kecepatan
Angin 1 2 3 4 5 1 22 0 0 3 0 2 0 11 5 8 1 3 0 4 10 11 0 4 0 2 12 8 3 5 0 1 11 4 9 Kelas Kelas LVQ
Tabel 9. Hasil Pengujian tanpa Tekanan Udara
1 2
3 4 5 1 21 2 0 2 0 2 0 12 6 7 0 3 0 6 12 7 0 4 0 5 13 6 1 5 0 1 12 4 8
Kelas Kelas LVQ
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) , Volume  7 , No : 2, November  2022

## p-ISSN : 2615-2703 (Print)   dan  e-ISSN: 2615-2711 (Online)
Tabel 10. Hasil Pengujian tanpa Jumlah Awan 1 2 3 4 5 1 24 0 1 0 0
2 6 6 2 10 1 3 2 2 5 16 0 4 2 1 10 11 1
5 0 1 11 6 7 Kelas Kelas LVQ Tabel 11. Hasil Pengujian tanpa Lama Penyinaran
1 2 3 4 5 1 22 0 0 3 0 2 0 9 3 12 1
3 0 5 13 7 0
4 0 2 13 10 0 5 0 2 15 4 4 Kelas Kelas LVQ

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan evaluasi yang telah dilakukan dapat diambil beberapa kesimpulan, sebagai berikut: .
a. Dari  hasil  pengujian  menunjukkan bahwa klasifikasi kelas curah hujan yang  dilakukan  dengan  metode LVQ  berhasil  dilakukan  namun tidak menghasilkan klasifikasi yang baik.
b. Klasifikasi  terbaik  dihasilkan  pada kelas  curah  hujan  sangat  ringan dengan  persentase  rata-rata  80% dari  beberapa  pengujian  yang dilakukan.
c. Tingkat  akurasi  yang  rendah  di bawah 50% pada kelas curah hujan ringan,  sedang,  lebat  dan  sangat lebat  menunjukan  sistem  belum bisa  menghasilkan  hasil  klasifikasi yang baik.
d. Pengujian keterkaitan pada
parameter  cuaca  sudah  dilakukan, namun masih menghasilkan tingkat klasifikasi  yang  rendah  pada  4 kelas  curah  hujan.  Kemungkinan hasil klasifikasi yang  masih rendah pada  kelas  hujan  ringan,  sedang, lebat dan sangat lebat terletak pada data  yang  belum  cukup  banyak pada pelatihan dan pengujian
sehingga. Perlu dilakukan pengujian  ulang  dengan  data  yang lebih banyak.

## REFRENSI
[1] Ridwan,  Mohammad  (06  Maret  2019). Prakiraan Musim Kemarau Tahun 2019 di Indonesia. Link : https://www.bmkg.go.id/iklim/prakiraa n-musim.bmkg.  Diakses  pada  03  Juli 2019. [2] Gunadi, Aris & Dewi, A.A.K, “Klasifikasi  Curah  Hujan  di  Provinsi Bali Berdasarkan Metode Naïve Bayesian,”  Wahana  Matematika  dan Sains:  Jurnal  Matematika,  Sains,  dan Pembelajarannya,  Vol.  12  No.  1,  April 2018.
[3] Navianti,  D.R.,  “Penerapan  Fuzzy Inference  System  pada  Prediksi  Curah Hujan  di  Surabaya  Utara,”  JURNAL SAINS  DAN  SENI  ITS  Vol.  1,  No.  1,
(Sept.  2012)  ISSN:  2301-928X,  pp. A23 – A28.
[4] Ogimet.  Form  to  get  daily  summaries from synop reports. Link : http://www.ogimet.com/gsynres.phtml. en. Diakses pada 01 Juli 2019. [5] HRDP.  Human  Resource  Development Platform  (HRDP)  Master.  Link  : http://www.hrdp-
network.com/pirba/content/e5781/e579 5/e6331/e15201/eventReport15215/Cur ahHujan_PotensiGertan_BMKG.pdf. Diakses pada 02 Juli 2019. [6] Hidayat, R., dan Suprapto, “Meminimalisasi Nilai Error Peramalandenganalgoritma Extreme Learning  Machine,”  Jurnal  Optimasi Sistem  Industri,  Vol.  11  No.  1,  April 2012 :187-192. [7] Fausett,  L.  1994.  Fundamentals  of Neural Network : Architecture, Algorithm,  and  Application.  New Jersey: Prentice-Hall.
[8] Kohavi,  R.,  &  Provost,  F.  1998. Glossary  of  Terms  Special  Issue  on Aplication  of  Machine  Learning  and the  Knowledge  Discovery  Proceess. Academic Publishers Boston, 271-274
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) , Volume  7 , No : 2, November  2022

## p-ISSN : 2615-2703 (Print)   dan  e-ISSN: 2615-2711 (Online)