## Modifikasi Estimasi Curah Hujan Satelit TRMM Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Studi Kasus Stasiun Klimatologi Siantan
Fanni Aditya 1)2)* , Joko Sampurno 2) , Andi Ihwan 2)
1) BMKG Stasiun Klimatologi Siantan
2) Program Studi Fisika Fakultas Matematika dan pengetahuan Alam Universitas Tanjungpura.
*Email : faud77@gmail.com

## Abstrak
Telah dilakukan modifikasi estimasi curah hujan TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) menggunakan data  curah  hujan  observasi  bulanan  di  Stasiun  Klimatologi  Siantan  tahun  2002  s.d  2013.  Estimasi  ini menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Propagasi Balik dengan arsitektur [45 40 35 30 25 20 15 10 5 1]. Hasil  simulasi  diperoleh  bahwa  pada  proses  pelatihan  antara  output  dan  target  menghasilkan  koefisien korelasi  0.80  untuk  pola  data  6  bulanan  dan  0.77  untuk  pola  data  tahunan.  Hasil  pengujian  menghasilkan koefisien  korelasi  0,73  untuk  pola  data  6 bulanan  dan  0.57  untuk  pola  data  tahunan.  Koefisien  Korelasi  ini menunjukkan  pola  data  6  bulanan  lebih  memiliki  pola  yang  mirip  dengan  data  observasi  di  Stasiun Klimatologi  Siantan  dibandingkan  pola  data  tahunan.  Perbandingan  nilai  korelasi  sebelum  dan  setelah dimodifikasi  menghasilkan  nilai  korelasi  yang  lebih  tinggi  setelah  dilakukan  modifikasi.  Dengan  demikian pola  data  6  bulanan  kedepan  bisa  digunakan  sebagai  data  pembanding  atau  pelengkap  untuk  daerah penelitian.
Kata kunci: TRMM, curah hujan, propagasi balik, korelasi.

## 1. Pendahuluan
Sebagai bagian dari wilayah tropis, Indonesia memiliki  kondisi  atmosfer  yang  sangat  kompleks. Pemanasan yang tinggi sepanjang tahun mengakibatkan  hujan  sering  terjadi.  Pengukuran curah  hujan  dilakukan  sebagai  langkah  awal mempelajari perilaku curah hujan di Indonesia.
Satelit TRMM adalah sebuah satelit pengamatan  bumi  yang  mengukur  distribusi curah  hujan  tropis.  Hal  ini  memungkinkan pemantauan curah hujan pada wilayah yang luas.
Metode  yang  dapat  digunakan  untuk menangani data dalam jumlah besar salah satunya adalah  metode  jaringan  syaraf  tiruan  (JST). Metode  ini  memiliki  kelebihan  yaitu  kemampuan metode ini untuk melakukan proses pembelajaran.
Dalam penelitian ini model curah hujan data satelit  TRMM  dibuat    menggunakan  data  curah hujan  observasi  di  Stasiun  Klimatologi  siantan sebagai  data  pembanding.  Metode  JST  telah digunakan untuk memprakirakan tinggi gelombang  laut  (Bekalani,  2013)  serta    untuk mengestimasi  curah  hujan  di  kota  Pontianak menggunakan  suhu  permukaan  laut  (Herkulana, 2014).

## a. Estimasi Curah Hujan
Hujan  yang  sampai  ke  permukaan  tanah dapat diukur melalui pengukuran tinggi air hujan. Hasil  dari  pengukuran  tersebut  dinamakan  curah hujan  yang  besarannya  dalam  satuan  milimeter. Estimasi  curah  hujan  disebut  sebagai  usaha penaksiran  intensitas  curah  hujan.  Tingkat keakuratan  data  estimasi  curah  hujan  perlu  diuji sebelum  digunakan.  Curah  hujan  diamati  atau diukur  dengan  menggunakan  alat  yang  disebut penakar hujan.

## b. Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik
JST  merupakan  suatu  sistem    jaringan pemroses  informasi  dengan  karakteristik  yang menyerupai  jaringan  syaraf  biologi  (Siang,  2005). Karena  meniru  system  syaraf  biologis  maka terdapat  tiga  karakteristik  utama  dari  JST  yakni arsitektur  jaringan, algoritma  jaringan  dan  fungsi aktivasi.  Secara  umum,  arsitektur  jaringan  syaraf tiruan  memiliki  beberapa  lapisan,  yaitu  lapisan masukan  (input  layer),  lapisan  tersembunyi (hidden layer) dan lapisan keluaran (output layer). Arsitektur jaringan tersebut diilustrasikan seperti Gambar 1 berikut ini
Gambar 1. Arsitektur Propagasi Balik (Siang,
2005)
2. Metodologi
a. Pengelompokan Data
Data  curah  hujan  bulanan  hasil  observasi berasal dari Stasiun Klimatologi Siantan (109°11'24"BT-0°4'30"  U)  tahun  2002-2013  dan data  curah  hujan  dari  satelit  TRMM  tahun  2002- 2013 (sumber : www.mirador.gsfc.nasa.gov). Data satelit  tersebut  diolah  menggunakan  perangkat lunak  TRMM  viewer  (sumber:  www.meteopaloh. com)  untuk  menghasilkan  nilai  curah  hujan bulanan.  Data  dikelompokan  menjadi  2  bagian, yaitu  data  pelatihan  (tahun  2002-2009)  dan  data pengujian  (tahun  2010-2013)  dimana  masing- masing kelompok data terdiri dari data input dan data target.

## b. Perancangan Arsitektur JST
Arsitektur  JST  dibuat  dengan  menentukan banyaknya  input  layer,  hidden  layer,  dan  output layer  yang  akan  digunakan  dalam  pelatihan. Lapisan input terdiri atas 4 neuron  yang mewakili TRMM 36 bulan , 24 bulan, 12 bulan dan 0 bulan sebelumnya  yang  akan  digunakan  pada  data tahunan. Proses yang menggunakan data rangkaian waktu enam bulanan pada lapisan input terdiri  atas  7  neuron  yang  masing-masing mewakili  input  data  satelit  TRMM  36  bulan,  30 bulan, 24 bulan, 18 bulan, 12 bulan, 6 bulan, dan 0 bulan  sebelumnya  serta  data  curah  hujan observasi digunakan sebagai target. Dalam model ini menggunakan 9 lapisan tersembunyi.
Tabel 1. Arsitektur JST
Lapisan tersembunyi ke- Neuron Fungsi Aktivasi 1 45 Sigmoid Bipolar 2 40 Sigmoid Biner 3 35 Sigmoid Biner 4 30 Sigmoid Bipolar 5 25 Sigmoid Biner 6 20 Sigmoid Biner 7 15 Sigmoid Biner 8 10 Sigmoid Biner 9 5 Sigmoid Bipolar
Untuk  output  layer  terdapat  1  neuron  dengan fungsi aktivasi linier. c. Algoritma Pelatihan
Metode penurunan gradien dengan
momentum merupakan metode penurunan gradien  yang  dilakukan  dengan  menambah momentum.  Dengan  momentum,  perubahan bobot  tidak  hanya  didasarkan  atas  error  yang terjadi pada epoh waktu itu. Perubahan bobot saat ini  dilakukan  dengan  memperhitungkan  juga perubahan bobot pada epoh sebelumnya.

## d. Pelatihan dan Pengujian Pada JST
1. Pelatihan JST (tahun 2002 s.d 2009)
Tahapan feedforward yang merupakan proses pengenalan  pola  data.  Pelatihan  JST  dilakukan dengan  menyesuaikan  nilai-nilai  bobot  yang ditetapkan diawal pelatihan supaya menghasilkan jaringan  terlatih.  Pelatihan  akan  dihentikan apabila tercapainya nilai Mean Square error (MSE) kurang  dari  atau  sama  dengan  nilai  MSE  yang ditetapkan  pada  awal  pelatihan.  Tetapi  apabila nilai  MSE  di  akhir  pelatihan  lebih besar  dari  nilai MSE  yang  ditetapkan  di  awal  pelatihan,  maka proses  pelatihan  akan  dilanjutkan  ke  tahap propagasi  balik  sampai  mendapatkan  nilai  MSE yang diinginkan.
2. Pengujian JST (tahun 2010 s.d 2013)
Pengujian  dilakukan  dengan  memberikan input  berupa  sebagian  dari  data  yang  tidak diikutsertakan  dalam  proses  pelatihan.  Sebagai pembanding  pada  proses  validasi,  digunakan target pada data observasi.

## e. Validasi
Validasi  dilakukan  dengan  mengkorelasikan data  curah  hujan  estimasi  TRMM  dengan  data curah hujan observasi pada tahun 2010 s.d 2013. Jika  koefisien  korelasi  (r)  antara  data  pelatihan dengan data pengujian ≥ 0.6 maka model tersebut dapat  mewakili  curah  hujan  yang  ada  di  daerah tersebut.
Tabel 2. Nilai koefisien korelasi
Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,000 – 0,199 Sangat Rendah 0,200 – 0,399 Rendah 0,400 - 0,599 Sedang 0,600 – 0,799 Kuat 0,800 – 1,000 Sangat Kuat (Sugijono, 2000) 3. Hasil dan Pembahasan
Beberapa  tahap  yang  dilakukan  dalam penelitian ini meliputi penentuan data, permodelan  (pelatihan  dan  pengujian)  serta validasi.  Sebelum  dimodifikasi  menggunakan  JST Propagasi  Balik  (PB)  terlebih  dahulu  dilakukan korelasi awal antara data curah hujan TRMM dan curah  hujan  observasi.  Hasil  dari  korelasi  awal adalah 0,51.

## a. Penentuan Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  curah hujan TRMM dan curah hujan bulanan pada tahun 2002 s.d 2013 yang dibagi menjadi dua kelompok, yaitu data pelatihan dan pengujian. Data pelatihan untuk  rangkaian  waktu  tahunan  menggunakan data curah hujan TRMM dan curah hujan bulanan dari  Januari  2002  sampai  Desember  2009.  Data pelatihan  untuk  rangkaian  waktu  data  enam bulanan  menggunakan  data  curah  hujan  TRMM dan  curah  hujan  bulanan  bulan  Januari  2002 sampai  bulan  Juni  2009.  Data  pelatihan  tersebut akan  dibagi  lagi  yaitu curah  hujan  TRMM  sebagai input  pada  JST  dan  curah  hujan  sebagai  target. Data  pengujian  untuk  rangkaian  waktu  tahunan menggunakan data curah hujan TRMM dan curah hujan  bulanan  dari  Januari  2010  sampai Desember  2013.  Untuk  rangkaian  waktu  data enam  bulanan  menggunakan  data  curah  hujan TRMM dan curah hujan bulanan dari Januari 2010 sampai Juni 2013.

## b. Pemodelan
Tujuan  pelatihan  pada  JST  adalah  untuk mengenali  pola  curah  hujan  TRMM  sebagai  input dan  curah  hujan  bulanan  sebagai  target.  Data curah  hujan  TRMM  dan  curah  hujan  bulanan dimasukkan pada input layer, kemudian data pada input  layer  tersebut  dipropagasi  maju  ke  hidden layer.  Fungsi    hidden  layer  adalah  meneruskan sinyal  dari  input  layer  sehingga  menghasilkan output  pada JST.
Nilai pembobotan pada hidden layer menggunakan nilai acak (random) dengan batasan antara  -0,5  hingga  0,5.  Pemberian  batas  ini dimaksudkan agar tidak terjadi pembobotan yang terlalu  besar  sehingga  dapat  menghasilkan  nilai keluaran  yang  bagus  dan  cenderung  stabil.  Pada tahap pelatihan ini juga digunakan modifikasi JST dengan  menambahkan    momentum.  Fungsi momentum adalah untuk perbaikan bobot.
Setelah  proses  propagasi  maju  dilakukan maka  akan  diperoleh  nilai  output.  Pada  tahapan ini  nilai  output  dibandingkan  dengan  target  yang harus  tercapai.  Selisih  target  yang  harus  dicapai dengan nilai output adalah kesalahan yang terjadi. Langkah  selanjutnya  yang  dilakukan  jika  output tersebut  tidak  sesuai  dengan  yang  diinginkan maka  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  akan melakukan tahapan Propagasi Balik (PB).

## c. Hasil Pelatihan
1. Proses Pelatihan  Pada JST
Untuk  data  enam  bulan,  pelatihan  berhenti pada  iterasi  yang  ke-10221  dan  MSE  sebesar 0,349.  Sedangkan  pada  data  tahunan  pelatihan berhenti  pada  iterasi  yang  ke-715  dan  MSE sebesar  0,408. Keduanya telah mencapai gradien yang diinginkan walaupun iterasi maksimum yang ditetapkan adalah 1,5.10 4 iterasi.
Pada  penelitian  ini  iterasi  berhenti  ketika nilai  gradien  mencapai  nilai    1,83.10 -6 pada  data enam  bulan  dan    3,49.10 -6 pada  data  tahunan. Perbedaan  nilai  MSE  yang  diperoleh  pada  saat pelatihan  menunjukkan  terdapat  kesalahan  pada kedua  data.  Hal  ini  bisa  terjadi  karena  adanya perbedaan peyusunan data antara keduanya yang menyebabkan  data  enam  bulanan  memiliki tingkat  kesalahan  yang  lebih  kecil  dibandingkan data  tahunan.  Hal  ini  menandakan  bahwa  data enam bulanan lebih mudah dikenali polanya pada saat pelatihan.
2. Evaluasi Data Pelatihan
Gambar 2. (a) Hasil evaluasi data pelatihan enam bulanan.  (b) Hasil evaluasi pada data pelatihan tahunan.
Pada  Gambar  2  hasil  evaluasi  data  enam bulanan  dan  tahunan  terlihat  bahwa  nilai  output dan  target  tidak  dalam  satu  garis  lurus.  Nilai korelasi  untuk  data  enam  bulanan  adalah  0,80 sedangkan  korelasi  untuk  data  tahunan  adalah 0,77. Nilai koefisien korelasi awal pada kedua data menunjukkan  proses  pengenalan  pola  pada pelatihan pada data enam bulanan lebih baik bila dibandingkan dengan data tahunan.
3. Simulasi Data Pelatihan
Gambar 3 (a) Hasil simulasi data pelatihan enam bulanan.  (b) Hasil simulasi pada data pelatihan tahunan.
Pada  Gambar  3  hasil  simulasi  pelatihan  data enam  bulan  dan  tahunan  terlihat  bahwa  masih terdapat  banyak  data  yang  tidak  sesuai  antara target (o) dan output (*). Hal tersebut disebabkan oleh perbedaan nilai MSE pada tahap pelatihandan koefisien korelasi awal yang hampir sama.
(a) (b) (a) (b)

## d. Hasil Pengujian dan Validasi Data
Proses  pengujian  pada  JST  bertujuan  untuk melihat  apakah  JST  telah  mampu  mengenali  pola input data baru yang telah diberikan. Pada proses ini akan terlihat berapa besar korelasi antara hasil data pelatihan dan data pengujian yang diberikan.

## 1. Evaluasi Data Pengujian
Gambar 4.(a) Nilai koefisien korelasi data pengujian enam bulanan. (b) Nilai koefisien korelasi data pengujian tahunan.
Pada  Gambar  4  terlihat  bahwa  nilai  korelasi pada  data  baru  yang  dijadikan  sebagai  data pengujian  pada  proses  pengujian  memiliki korelasi  yang  lebih  kecil  daripada  korelasi  pada proses  pelatihan.  Nilai  koefisien  korelasi  yang diperoleh  saat  pengujiansebesar  0,73  (kategori kuat)  untuk  pola  data  enam  bulanan  dan  0,57 (kategori  sedang)  untuk  pola  data  tahunan. Perbedaan  hasil  korelasi  kedua  data  di  atas merupakan  hasil  dari  proses  pengenalan  pada pelatihan  yang    menunjukkan  data  enam  bulan memilikikemiripan pola yang lebih baik dibandingkan data tahunan pada lokasi penelitian.
2. Simulasi Data Pengujian
Gambar 5. (a) Hasil simulasidata pengujian enam bulanan.   (b) Hasil simulasi pada data pengujian tahunan.
Pada  Gambar  5  nilai  RMSE  untuk  pola  data enam  bulanan  adalah  88.37  sedangkan  RMSE untuk pola data tahunan adalah 85.11.Nilai RMSE kedua data di atas tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara data enam bulan.
Dari  keseluruhan  proses  dari  pelatihan hingga  pengujian,  pola  data  enam  bulanan cenderung  lebih  stabil  saat  proses  pelatihan.  Hal ini  terlihat  dari  korelasi  awal  yang  lebih  baik dibandingkan  pola  data  tahunan.  Hal  tersebut semakin  diperkuat  pada  saat  pengujian  dengan hasil  korelasi  yang  masuk  kategori  kuat  untuk pola  data  enam  bulanan  sedangkan  pola  data tahunan memiliki korelasi yang lebih rendah.Nilai dari  kedua  hasil  korelasi  tersebut  menyatakan bahwa  pola  data  enam  bulanan  lebih  memiliki pola yang mirip dengan data observasi di Stasiun Klimatologi  Siantan  dibandingkan  pola  data tahunan.  Dari  hasil  modifikasi  estimasi  curah
(a) (b) (a) (b)
hujan  TRMM  menggunakan  metode  Propagasi Balik (PB) juga diperoleh nilai korelasi yang lebih tinggi yaitu 0,73  bila dibandingkan dengan tanpa modifikasi  oleh  JST  Propagasi  Balik  (PB)  yaitu 0,51.  Nilai  korelasi  yang  lebih  tinggi  tersebut menyatakan  bahwa  hasil  estimasi  curah  hujan TRMM  yang  dimodifikasi  menggunakan  JST Propagasi  Balik  (PB)  lebih  mendekati  nilai  curah hujan Stasiun Klimatologi Siantan.

## 4. Kesimpulan
Metode JST Propagasi Balik dengan algoritma  pelatihan  penurunan  gradien  dengan momentum  dapat  memperbaiki  estimasi  curah hujan satelit TRMM. Koefisien korelasi sebelum di perbaiki  adalah  0,51.  Koefisien  korelasi  setelah diperbaiki  mencapai  0,73.  Dari  hasil  korelasi kedua  jenis  data  yang  digunakan  (enam  bulanan dan  tahunan)  menunjukkan  bahwa  data  enam bulanan  memiliki  kemiripan  pola  yang  lebih  baik dengan  data  observasi  di  Stasiun  Klimatologi Siantan.

## Pustaka
Bekalani,  A.I.,  2013, Prediksi  Tinggi  Signifikan Gelombang Laut di Sebagian Wilayah Perairan Indonesia Menggunakan Jaringan Syaraf
Tiruan  Metode  Propagasi Balik ,  Prisma  Fisika, Pontianak.
Herkulana,  F.A.,  2013, Estimasi  Curah  Hujan Bulanan Kota Pontianak Dengan Suhu Permukaan Laut Sebagai Estimator Berdasarkan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)
Propagasi Balik (PB) , Prisma Fisika, Pontianak Siang,  J.J.,  2005, Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  Dan Pemogramannya  Menggunakan  Matlab ,  Andi, Yogyakarta.
Sugijono, 2000, Statistik Dalam Penelitian, Alvabeta, Bandung.
http://www.meteopaloh.com/detail.php?id=68 diakses pada tanggal 27 Januari2014
http://mirador.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/mirador/ presentNavigation.pl?tree=project&dataset= 3B43:%20Monthly%200.25%20x%200.25% 20degree%20merged%20TRMM%20and%2 0other%20sources%20estimates&project=T RMM&dataGroup=Gridded&version=007&CG ISESSID=9507f845fc8857cf50f9678b353a8e 26 diakses pada tanggal 27 Januari 2014