Arminarahmah dan Munir — Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Prakiraan Hujan Bulanan di Kalimantan Selatan

## IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PRAKIRAAN HUJAN BULANAN DI KALIMANTAN SELATAN
Nur Arminarahmah 1) dan Miftahul Munir 2)
1) Fakultas Teknologi Informasi, UNISKA MAAB Banjarmasin Jl.Adhyaksa Kel.Sungai Miai Kec.Banjarmasin Utara Kota Banjarmasin 70123
2) Stasiun Klimatologi Banjarbaru Jl. Trikora No.1 Banjarbaru e-mail: nur.armina@gmail.com 1) , miftahul.munir@bmkg.go.id 2)

## ABSTRAK
Prakiraan hujan bulanan bisa digunakan untuk antisipasi banjir dan manajemen sumber daya air, keselamatan jiwa dan harta  benda, serta  keberlangsungan aktivitas ekonomi.  Penggunaan Jaringan  Syaraf Tiruan sebagai  bagian  dari Machine Learning adalah teknik yang sering digunakan selain numerical weather prediction dan metode statistik. Menggunakan peru- bah data bulan dan data empirical orthogonal function anomali suhu muka laut bulanan pada 12 lokasi menghasilkan nilai korelasi  yang  baik  saat  pembuatan  model,  tetapi  hasil  verifikasi  menunjukkan  akurasi  yang  baik  didapatkan  saat  periode musim kemarau dan skill terjelek saat peralihan musim kemarau ke musim hujan.
Kata Kunci: JST, Prakiraan Hujan Bulanan, EOF.

## ABSTRACT
Monthly rainfall forecasting can be used to anticipate flooding and management of water resources, life and property safety, and the sustainability of economic activities. The use of Artificial Neural Networks as part of Machine Learning is a technique that is often used in addition to numerical weather prediction and statistical methods. Using variable of month and monthly Empirical Orthogonal Functions of sea surface anomaly at 12 locations yielded a good correlation value when making the model, but the verification results showed good accuracy obtained during the dry season and the worst skills during transition from dry season to rainy season.
Keywords: ANN, Monthly rainfall forecast, EOF.

## I. P ENDAHULUAN
RAKIRAAN  hujan  bulanan  merupakan  hal  yang  sangat  penting  dalam  antisipasi  banjir  dan  manajemen sumber daya air, keselamatan jiwa dan harta benda, serta keberlangsungan aktivitas ekonomi [1] . Beberapa model prakiraan hujan yang bisa digunakan adalah numerical weather prediction (NWP), metode statistik, dan teknik machine learning (ML) [1] , sementara teknik machine learning berupa jaringan syarap tiruan (JST), k- nearest neighbor, support vector machine, dan model random forest, sangat cocok digunakan untuk prakiraan hujan karena proses fisika yang mempengaruhi hujan sangat kompleks dan tidak bersifat linier. [2]
Penggunaan  JST  dalam  prakiraan  hujan  bulanan  telah  dilakukan  untuk  memprediksi  hujan  bulanan  di  basin sungai  Geum,  Korea  dengan  variable  bersifat  lag  seperti  indeks East  Atlantic  Pattern (EA), North  Atlantic Oscillation (NAO), Pacific  Decadal  Oscillation (PDO), East  Pacific/North  Pacific  Oscillation (EP/NP),  dan Tropical Northern Atlantic Index (TNA)  dengan hitskor mencapai 60% [1] , memprediksi hujan pada dua stasiun meteorologi di Ceko menggunakan variable hujan bulan sebelumnya dan hujan bulan yang sama pada dua tahun sebelumnya [3] , hujan bulanan pada negara bagian Kerala , India menggunakan data historis 4 Tahun dan 3 Bulan yang lalu [4], hujan bulanan di kota Teheran, Iran menggunakan JST dengan variable 53 tahun data historis hujan bulanan  menggunakan  genetic  algorithm  [5],  hujan  dan  suhu  bulanan  di  Turki  dengan  variable  memanfaatkan lintang, bujur, ketinggian, bulan, data hujan bulanan, dan suhu bulanan pada 59 stasiun. [6].
Penelitian ini menggunakan perubah data bulan dan data EOF ( Empirical  Orthogonal Functions ) anomali suhu muka  laut  bulanan  dari  12  lokasi  periode  1949  sampai  dengan  2017  bersumber  dari Bureau  of  Meteorology National Climate Centre . Hasil model yang dibentuk berupa prakiraan hujan bulanan satu bulan berikutnya (b+1), dua bulan berikutnya (b+2), dan tiga bulan berikutnya (b+3) menggunakan perubah data nilai bulan dan data EOF anomali suhu muka laut 12 lokasi lag 1 (satu) bulan sebelumnya (b-1).
P

## II. D ATA

## A. Perubah Curah Hujan Bulanan dan Bulan
Data total 60 Pos Hujan digunakan untuk pembentukan data latih dan data uji dengan panjang data minimal 10 tahun dan maksimal 40 tahun. Data hujan bulanan bersumber dari Stasiun Klimatologi Banjarbaru.

## B. EOF
Analisis EOF adalah metode paling ekstensif yang digunakan pada geosains [7], [8]. Lebih lanjut analisis EOF digunakan untuk mempelajari kemungkinan variabilitas pola iklim dan bagaimana perubahannya terhadap waktu hingga  beberapa  pencapaiannya  adalah  ditemukannya  beberapa  osilasi  dalam  iklim  seperti Pacific  Decadal Oscillation dan the  Arctic  Oscillation [9]  .  Analisis  EOF  dari  proses  fisis  antara  ruang  dan  waktu  mampu merepresentasikan  pola  orthogonal  ruang  dimana  kontraksi  varian  data  terjadi,  pola  pertama  menjadi  penyebab varian terbesar, pola kedua menjadi penyebab varian terbesar selanjutnya, dan seterusnya. [9].
Data EOF anomali suhu muka laut bulanan pada 12 lokasi yang digunakan untuk membangun model prakiraan berbasis JST ini bersumber dari Bureau of Meteorology National Climate Centre dengan periode waktu dari tahun 1949 sampai dengan 2018.

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. JST
JST adalah model matematis yang dikendalikan oleh data dan dibangun untuk meniru secara terbatas struktur jaringan  syaraf  otak  manusia  dan  secara  luas  telah  digunakan  untuk  memecahkan  beragam  masalah  seperti prakiraan dan diskriminasi data [1]. JST berbasis konsep perseptron sebagai kombinasi dari neuron dan recognition (pengenalan) yang terdiri dari sebuah lapisan masukan, dan sebuah lapisan keluaran, dimana tiap layer memiliki node untuk operasi data (menirukan kerja sel otak).  Dengan menambahkan lapisan tersembunyi dan beberapa node diantara lapisan masukan dan lapisan keluaran, jaringan terkembang menjadi multi lapisan perceptron[1].

## B. Matlab Toolbox
Matlab Toolbox adalah Neural Network Toolbox ™ yang menyediakan algoritma, model pralatihan, dan aplikasi untuk membuat, melatih, memvisualisasikan, dan menyimulasikan jaringan syaraf dangkal dan dalam. Toolbox ini bisa  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi,  regresi,  clustering,  pengurangan  dimensi,  prakiraan  berbasis time- series , dan modeling serta control model dinamis [10]

## C. Pengembangan aplikasi
Data EOF dalam bentuk file txt yang didapatkan dari Bureau of Meteorology National Climate Centre dirubah format menjadi file csv untuk pengolahan lebih lanjut seperti ditunjukkan pada Gambar 1.

## Arminarahmah dan Munir — Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Prakiraan Hujan Bulanan di Kalimantan Selatan
Dalam  kode  Matlab  dibuat  file  .m  untuk  memudahkan  pembuatan  model  untuk  tiap  pos  hujan  dengan menggunakan  data  latih  dari  data  historis  bulan,  data  EOF  bulanan  12  lokasi,  dan  data  curah  hujan  bulanan sepanjang 2/3 (dua per tiga) dari jumlah data historis curah hujan bulanan yang dimiliki dan kemudian diuji dengan data  uji  dari  1/3  (sepertiga)  sisa  data  historis  curah  hujan  bulanan  pos  hujan  tersebut.  Sebelum  dilakukan permodelan, semua data dilakukan normalisasi agar bisa digunakan oleh toolbox Matlab.
Setiap pos hujan dilakukan pembuatan model seperti pada Gambar 2 dan dipilih pos hujan yang memiliki korelasi diatas 0,6. Semua model terpilih disimpan dalam file .mat untuk digunakan dalam proses selanjutnya. Selanjutnya dibuat  sebuah  file  .m  yang  dirancang  untuk  melakukan  fungsi  prakiraan  berdasarkan  model  JST  yang  telah dibangun seperti ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar. 2.  Pembuatan file .m untuk memanfaatkan toolbox JST Matlab
Gambar. 3.  Contoh salah satu data Pos Hujan yang digunakan untuk pem- buatan model, data sengaja disamarkan.
Gambar. 4.  Penggalan kode file .m untuk melakukan normalisasi semua data
Gambar. 5.  Penggalan kode file .m untuk melakukan fungsi prakiraan
Hasil  prakiraan  dilakukan  normalisasi  (dirancang  fungsi  denormalisasi  dalam  sebuah  file  .m  pada  Gambar  6 kemudian dibandingkan curah hujan bulanan pada data uji untuk mendapatkan nilai korelasi uji.
Langkah  terakhir  semua  model  dijalankan  dan  dibandingkan  hasil  prakiraan  dengan  curah  hujan  bulanan sebenarnya. Hasil verifikasi tiap pos hujan direkap dalam sebuah tabel dan disimpulkan bagaimana keandalan JST untuk memprakirakan hujan bulanan di Kalimantan Selatan pada tahun 2018.

## IV. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Dari total 60 Pos Hujan yang digunakan untuk pembentukan data latih dan data uji ada 47 Pos Hujan yang bisa menghasilkan  korelasi  diatas  0,6  dan  dipakai  selanjutnya  untuk  melakukan  prakiraan  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 6.
Mayoritas Pos Hujan yang memiliki korelasi dibawah 0,6 berlokasi di pesisir tenggara Kalimantan Selatan. Hal ini  menunjukkan  daerah  tersebut  tidak  memiliki  ketergantungan  pada  bulan  terjadinya  hujan  (memiliki kecenderungan tidak memiliki periode musim) dan lebih dipengaruhi faktor lain.
Dari 47 Pos Hujan dilakukan prakiraan selama 1 tahun dengan menggunakan skript Matlab yang telah dibangun untuk automatisasi penggunaan toolbox Matlab dan mendapatkan nilai korelasi seperti pada Gambar 7.
Gambar. 6.  Penggalan kode file .m untuk melakukan denormalisasi

## Arminarahmah dan Munir — Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Prakiraan Hujan Bulanan di Kalimantan Selatan
Dari 47 Model Pos Hujan  dilakukan prakiraan selama 1 tahun dengan menggunakan skript Matlab yang telah dibangun untuk automatisasi seperti ditunjukkan pada Gambar 8.
Hasil  prakiraan  disimpan  dalam  file  .csv  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  9  dan  dilakukan  verifikasi  dengan data curah hujan bulanan tahun 2018 pada masing-masing pos hujan. Rekap verifikasi ditampilkan pada Tabel I.
Gambar. 7.  Contoh korelasi salah satu pos hujan. korelasi 0,8 sangat tinggi.
Hasil verifikasi prakiraan tahun 2019 disimpan dalam file .csv seperti ditunjukkan pada Gambar 9 dan dilakukan verifikasi dengan data curah hujan bulanan tahun 2018 menunjukkan  akurasi semakin baik pada musim kemarau (bulan Agustus) dilihat dari nilai Proportion of Correct, Skill Score, dan Pierce Skill Score yang paling mendekati 1, dan nilai terburuk didapat saat peralihan dari musim kemarau ke musim hujan (September-Nopember).

## V. K ESIMPULAN
Menggunakan  JST  sebagai  pembuatan  model  prakiraan  hujan  bulanan  dengan  perubah  data  bulan  dan  data empirical orthogonal function anomali suhu muka laut bulanan pada 12 lokasi menghasilkan nilai korelasi yang baik saat pembuatan model, tetapi hasil verifikasi menunjukkan akurasi yang baik didapatkan saat periode musim
Gambar. 9. Contoh hasil prakiraan untuk 3 Bulan.
T ABEL I
H ASIL VERIFIKASI PRAKIRAAN TAHUN 2018
No Bulan Sesuai Dengan Proportion Of
Skill
Score Pierce Skill Prakiraan Correct Score 1 Januari 22 0.328 0.021 0.021 2 Pebruari 25 0.357 0.054 0.049 3 Maret 30 0.390 0.016 0.015 4 April 30 0.405 0.011 0.010 5 Mei 27 0.333 0.080 0.079 6 Juni 21 0.256 0.012 0.012 7 Juli 30 0.361 0.135 0.126 8 Agustus 33 0.407 0.155 0.148 9 September 21 0.256 -0.085 -0.078 10 Oktober 21 0.247 -0.059 -0.055 11 November 15 0.183 -0.045 -0.047 12 Desember 27 0.318 0.068 0.070 Rata-Rata 0.320 0.030 0.029
Arminarahmah dan Munir — Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Prakiraan Hujan Bulanan di Kalimantan Selatan
kemarau dan skill terjelek saat peralihan musim kemarau ke musim hujan. Pengembangan model lebih lanjut bisa dengan menggunakan variasi lain pelatihan data yang disediakan toolbox Matlab.

## D AFTAR P USTAKA
[1] J. Lee, C.-G. Kim, J. E. Lee, N. W. Kim and H. Kim, "Application of Artificial Neural Networks to Rainfall Forecasting in the Geum River Basin, Korea," Water, vol. 10, pp. 1448.1-1448.14, 14 10 2018.
[2]   J. Adamowski and K. Sun, "Development of a coupled wavelet transform and neural network method for flow," Journal of Hydrology, vol. 390, no. 1-2, pp. 85-91, 2010.
[3]   L. Bodri and V. Cermak, "Neural network prediction of monthly precipitation: Application to summer flood," Stud. Geophys. Geod., no. 45, pp. 155- 167, 2001.
[4]   N. Philip and K. Joseph, " A neural network tool for analyzing trends in rainfall," Comput. Geosci, no. 29, pp. 215-223, 2003.
[5]   M. Gholizadeh and M. Darand, "Forecasting precipitation with artificial neural networks (Case Study: Tehran)," Journal of Applied Sciences, vol. 9, no. 9, pp. 1786-1790, 2009.
[6]   M. Bilgili and B. Sahin, "Prediction of long-term monthly temperature and rainfall in Turkey," Energy Sources, Part A., vol. 32, pp. 60-71, 2010.
[7]   I. Jolliffe, Principal Component Analysis, 2nd ed., New York: Springer, 2002.
[8]   A. U. S. T. N. T. a. J. I. T. Hannachi, "Independent com-ponent analysis of climate data: A new look at EOF rotation," Journal of Climate, vol. 22, pp. 2797-2812, 2009.
[9]   Z. Zhang and J. C. Moore, Mathematical and Physical Fundamentals of Climate Change, Amsterdam: Elsevier, 2015.
[10]  Matlab Documentation., "Neural Network Toolbox," The MathWorks, Inc..