## PRAKIRAAN FLARE SINAR-X MATAHARI BERDASARKAN EVOLUSI DAERAH AKTIF
(PREDICTION OF SOLAR X-RAY FLARES BASED ON ACTIVE REGIONS EVOLUTION)
Santi Sulistiani* dan Tiar Dani
Pusat Sains Antariksa, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN), Indonesia *e-mail: santi.sulistiani@lapan.go.id
Diterima 27 Desember 2018; Direvisi 27 Februari 2019; Disetujui 28 Februari 2019

## ABSTRACT
Solar flares are known to originate from active regions and can release energy up to 10 23 ergs. Radiation from a solar flare can ionize the Earth's upper atmosphere and cause radio communication disruption. Therefore, solar flare prediction is very important for space weather early warning. This study aims to improve the prediction of x-ray flare produced by an active region for the next 24 hours based on active region’s three-days evolution including heliographic latitude and longitude, area, individual spot  count  and  McIntosh  and  Hale  classifications.  Flare  prediction  model  was  developed  by  using random forest algorithm.  The most  optimum  configurations used in this algorithm yield a  prediction model with accuracy of around 75% for predicting non-flaring conditions, around 40-45% for predicting C and M class flares and around 80% for predicting X class flares. A configuration of 500 trees and 90 leaves yields a prediction of ≥ C class X-ray flare with training accuracy and testing F-score of 71.9% and 70.0%, respectively. While that of 500 trees and 150 leaves yields a prediction with training accuracy and testing F-score of 71.0% and 70.4%, respectively. Physical properties with the highest importances in  predicting  the  solar  flare  are  the  area,  Hale  class,  McIntosh  class,  spot  count,  and  heliographic longitude 24 and 48 hours prior to flare occurrence. This flare prediction model can be used to support SWIFtS activity that has been operating in LAPAN since 2015.
Keywords: solar flare, prediction, active region, McIntosh classification, Hale classification, random forest

## ABSTRAK
Flare Matahari diketahui berasal dari daerah aktif dan dapat melontarkan energi hingga 10 23 erg.  Radiasi  flare  Matahari  dapat  mengionisasi  atmosfer-atas  Bumi  sehingga  mengakibatkan terganggunya  komunikasi  radio.  Oleh  karena  itu,  prakiraan  flare  Matahari  sangat  penting  untuk peringatan dini cuaca antariksa. Makalah ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prakiraan flare sinar-X yang dihasilkan suatu daerah aktif untuk 24 jam ke depan menggunakan masukan perubahan parameter dari daerah aktif selama tiga hari sebelum terjadinya flare, meliputi posisi lintang dan bujur heliografis,  luas,  jumlah  bintik,  dan  kelas  McIntosh  dan  Hale.  Model  prakiraan  flare  dikembangkan menggunakan salah satu metode machine learning, yaitu algoritma random forest. Konfigurasi paling optimal  yang  digunakan  dalam  algoritma  ini  menghasilkan  model  prakiraan  dengan  akurasi  sekitar 75% untuk prakiraan kondisi tanpa-flare, sekitar 40-45% untuk prakiraan flare kelas C dan M, dan sekitar 80% untuk prakiraan flare kelas X. Konfigurasi 50 pohon dan 90 daun menghasilkan prakiraan flare sinar-X kelas ≥ C dengan akurasi data latih sebesar 71,9% dan F-score data uji sebesar 70,0%. Sementara itu, konfigurasi 500 pohon dan 150 daun menghasilkan prakiraan dengan akurasi data latih sebesar  71,0%  dan  F-score  data  uji  sebesar  70,4%.  Parameter  fisis  daerah  aktif  yang  paling berkontribusi  terhadap  prakiraan  flare  adalah  luas,  kelas  Hale,  kelas  McIntosh,  jumlah  bintik,  dan posisi bujur dalam 24 dan 48 jam menjelang flare. Model prakiraan flare ini dapat digunakan untuk mendukung kegiatan SWIFtS yang telah beroperasi di LAPAN sejak tahun 2015.
Kata kunci: flare Matahari, prakiraan, daerah aktif, klasifikasi McIntosh, klasifikasi Hale, random forest

## 1 PENDAHULUAN
Flare  Matahari  adalah  peristiwa peningkatan  intensitas  radiasi  pada berbagai  panjang  gelombang  yang berlangsung  sangat  kuat  dan  cepat  di atmosfer  Matahari  (Gold  dan  Hoyle, 1960;  Parker,  1963;  Hudson,  2011). Berdasarkan fluks puncak pada panjang gelombang  sinar-X  1-8  Å,  flare  dibagi menjadi  kelas  B,  C,  M,  dan  X  dengan fluks  minimum  pada  saat  puncak  flare masing-masing  sebesar  10 -7 ,  10 -6 ,  10 -5 , dan  10 -4 Wm -2 .  Salah  satu  dampak  flare terhadap  atmosfer  Bumi  adalah  radiasi yang dapat mengakibatkan atmosfer atas Bumi  terionisasi  dan  mengembang sehingga mengganggu komunikasi radio yang  memanfaatkan  lapisan  ionosfer Bumi.  Oleh  karena  itu,  prakiraan  flare Matahari sangat penting untuk peringatan dini cuaca antariksa.
Energi  hingga 10 23 erg  (Emslie  et al.  2012)  dilontarkan  pada  peristiwa flare,  berupa  energi  magnet  yang disimpan di dalam medan magnet daerah aktif.  Dengan  kata  lain,  grup  bintik Matahari adalah sumber utama peristiwa flare Matahari.
Daerah  aktif  yang  sering  diamati sebagai grup bintik Matahari telah lama dipelajari  terkait  potensinya  dalam menghasilkan flare Matahari. Berdasarkan  kompleksitas  magnetnya, bintik  Matahari  dibagi  menjadi  delapan kelas, yaitu α, β, γ, βγ, δ, βδ, βγδ, dan γδ (Hale  et  al.,  1919;  Künzel,  1960). Klasifikasi ini dikenal sebagai klasifikasi Hale  atau  klasifikasi  Mount  Wilson. Daerah  aktif  dengan  kompleksitas magnet lebih tinggi dan luas bintik lebih besar menghasilkan flare yang lebih kuat (Sammis  et  al.,  2000).  Berdasarkan bentangan  grup  bintik,  jenis  penumbra bintik  utama,  dan  distribusi  bintik, McIntosh (1990)  mengklasifikasikan grup  bintik  Matahari  menjadi  60  kelas. Daerah aktif dengan kelas McIntosh lebih tinggi  (bentangan  lebih  lebar  dengan penumbra lebih besar dan asimetris, dan memiliki lebih banyak bintik) menghasilkan lebih banyak flare
(McIntosh,  1990;  Bornmann  dan  Shaw, 1994; Norquist, 2011).
LAPAN telah membangun sebuah perangkat lunak menggunakan algoritma jaringan saraf  tiruan  propagasi mundur yang  diberi  nama  SOLARe  (Solar  Flare Prediction) yang mampu memprakirakan kejadian  flare  sinar-X  untuk  24  jam  ke depan berdasarkan parameter fisis bintik Matahari  pada  saat  itu  dengan  akurasi maksimum  sekitar  75%  (Dani  et  al., 2010). SOLARe pada awalnya dirancang untuk  memprakirakan  kejadian  flare berdasarkan parameter fisis yang diperoleh dari pengamatan yang dilakukan  di  Pusat  Sains  Antariksa, Balai  Pengamat Antariksa  dan  Atmosfer Sumedang,  dan  Balai  Pengamatan Antariksa  dan  Atmosfer  Pasuruan. LAPAN  juga  telah  menggembangkan layanan  prakiraan  cuaca  antariksa harian  di  bawah  kegiatan  bernama SWIFtS  (Space  Weather  Information  and Prediction Services) yang beroperasi sejak Maret 2015 (Dani, 2016). SOLARe belum dapat  memenuhi kebutuhan para forecaster SWIFtS dalam memprakirakan flare  karena  hasil  evaluasi  selama Januari 2017-Maret 2018 menunjukkan bahwa ketepatan prakiraan flare menggunakan  SOLARe  hanya  sebesar 68%  (Sulistiani  et  al.,  2018).  Selain  itu, SOLARe belum mempertimbangkan klasifikasi Hale daerah aktif. Sementara itu, studi menunjukkan bahwa kejadian flare  tidak  hanya  bergantung  pada karakteristik  morfologi  dan  medan magnet  fotosfer  saat  itu,  tetapi  juga dipengaruhi  oleh  karakteristik  daerah aktif sebelumnya (Yu et al. 2009; Li dan Zhu, 2013).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk mengembangkan sistem prakiraan  flare  sinar-X  yang  dihasilkan suatu  daerah  aktif  untuk  24  jam  ke depan  berdasarkan  klasifikasi  McIntosh dan  Hale,  dan  parameter  fisik  lain  dari grup  bintik  Matahari  selama  rentang waktu  tertentu  menggunakan  algoritma random  forest  (RF)  (Breiman,  2001; Cutler  et  al.,  2012;  Cutler,  2014).
Penelitian
ini dilakukan untuk mendukung  kegiatan  SWIFtS  dengan menyempurnakan SOLARe.

## 2 METODOLOGI

## 2.1   Data
Penelitian  ini  menggunakan  data flare  sinar-X  dan  data  daerah  aktif selama  Januari  1998-Juni  2018  yang dirangkum  oleh  SWPC-NOAA  (Space Weather Prediction Center-National Oceanic and Atmospheric Administration) pada  tautan  ftp://ftp.swpc.noaa.gov/ pub/warehouse/.
Data  flare  sinar-X  merupakan hasil pengamatan satelit GOES (Geostationary Operational Environmental Satellite) (Allegrino et al., 2011). Data ini mencantumkan informasi mengenai tiap flare yang diamati, meliputi waktu awal, maksimum,  dan  akhir  flare,  posisinya dalam koordinat heliografis, kelas sinar- X,  dan  nomor  NOAA  daerah  aktif penghasil  flare  tersebut.  Penelitian  ini hanya mempertimbangkan flare kelas C, M,  dan  X  untuk  menyesuaikan  dengan pembagian  kondisi  Matahari  pada layanan  evaluasi  dan  prediksi  SWIFtS (Tabel  2-1).  Flare  kelas  B  dianggap sebagai kondisi tanpa flare.

## Tabel  2-1:  PEMBAGIAN  KONDISI  MATAHARI PADA LAYANAN SWIFtS.
No.  Kondisi Penjelasan 1. Tenang Tidak ada flare kelas ≥ C 2. Eruptif Flare kelas C 3. Aktif Flare kelas M 4. Flare kuat Flare kelas X
Data  daerah  aktif  merupakan hasil  analisis  dan  kompilasi  harian dari laporan  enam  observatorium  yang tergabung  dalam  jaringan  pengamatan optik  Matahari  (SOON/Solar  Optical Observing Network)  USAF (United States Air  Force).  Data  ini  berisi  informasi harian tiap daerah aktif meliputi tanggal pengamatan,  posisi  dalam  koordinat heliografis,  luas  grup  bintik,  jumlah
bintik, klasifikasi McIntosh, dan klasifikasi Hale.

## 2.2   Metode Penelitian
Data  flare  sinar-X  dicocokkan dengan data daerah aktif dan dipilih flare terkuat yang dihasilkan tiap daerah aktif tiap  harinya.  Rekapitulasi  data  ini digunakan untuk menghitung persentase  kelas  flare  terkuat  yang dihasilkan  oleh  tiap  kelas  Hale  daerah aktif.  Rekapitulasi  ini  juga  digunakan untuk menghitung usia rata-rata daerah aktif  ketika  pertama  kali  menghasilkan flare sinar-X kelas ≥ C. Usia rata-rata ini dijadikan dasar dalam  penentuan interval waktu evolusi daerah aktif untuk prakiraan peristiwa flare sinar-X.
Data  sebanyak  43.733  baris  ini kemudian  digunakan  untuk  membuat prakiraan  flare  sinar-X  menggunakan salah  satu  metode  machine  learning, yaitu random forest (RF) (Breiman, 2001; Cutler  et  al.,  2012;  Cutler,  2014). Pemilihan algoritma RF didasarkan pada hasil penelitian Florios et al. (2018) dan Liu  et  al.  (2017)  yang  menyimpulkan bahwa  RF  adalah  algoritma yang  paling bisa  diandalkan  dalam  melakukan prakiraan flare jika dibandingkan dengan metode machine learning lainnya. Dalam penelitiannya,  Florios  et  al.  (2018) menggunakan  data  SHARP  (Space Weather  HMI  Active  Region  Patches) (Bobra et al., 2014) dalam rentang waktu 1  Oktober  2012-13  Januari  2016. Sementara  itu,  Liu  et  al.  (2017) menggunakan  data  yang  sama  dalam rentang waktu Mei 2010-Desember 2016 dengan sistem prediksi biner (flare kelas B/C dan kelas M/X).
Breiman (2001) juga telah mengungkapkan  keunggulan  algoritma RF dibandingkan dengan metode machine  learning  lainnya.  Algoritma  RF membangun  sekelompok  model  dari pelatihan  sebagian  data  yang  ada. Sebagian data ini diambil acak dari satu set data pelatihan yang lengkap. Elemen keacakan lain yang digunakan adalah set data  pelatihan  untuk  pohon-pohon
individu  dalam  sekelompok  hutan  acak (random
forest) yang
tidak menggabungkan
semua atribut/ prediktor,  melainkan  mengambil  bagian acak  juga dari  atribut  tersebut. Intinya, RF  merupakan  sekumpulan  keputusan pohon  biner  yang  dari  masing-masing pohon  tersebut  akan  dipilih  dan menghasilkan prediksi akhir.
Gambar  2-1:  Ilustrasi  algoritma  random  forest (Koehrsen, 2017). Pohon individu dinyatakan sebagai Tree-1 hingga Tree-n  dengan  simpul-simpul yang disebut daun.
Tabel 2-2: TABEL KONVERSI KLASIFIKASI

## HALE DAERAH AKTIF
Kelas Hale Angka konversi α 1 β 2 γ 3 βγ 4 δ 5 βδ 6 βγδ 7 γδ 8
Koehrsen (2017) mengilustrasikan algoritma  RF  seperti  pada  Gambar  2-1. Pohon  individu  ditunjukkan  sebagai Tree-1  hingga  Tree-n  dengan  simpul- simpul  yang  disebut  daun  pada  tiap pohon.  Pohon  di  sini  adalah  pohon keputusan  yang  dipilih  secara  acak, sedangkan  daun  adalah  kriteria  yang harus dipenuhi dalam menghasilkan
sebuah prediksi. Hasil akhir dari prediksi adalah keputusan kolektif (wisdom of the crowd)  dari  daun-daun  terakhir  di  tiap pohon.
Data daerah aktif yang digunakan sebagai  masukan  adalah  posisi  lintang (NS) dan bujur (EW) heliografis, luas grup bintik Matahari, jumlah bintik (f) dalam grup yang bersangkutan, dan klasifikasi McIntosh  (McIn)  dan  Hale  daerah  aktif dalam beberapa hari menjelang peristiwa flare  sinar-X  kelas  ≥  C.  Klasifikasi McIntosh  dikonversikan  menjadi  angka 1-60 berdasarkan nilai kelas yang dapat diakses melalui http://www.cv- helios.net/zmci_tab.html. Klasifikasi
Hale  dikonversikan  menjadi  angka  1-8 seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.2. Makin besar angkanya, makin kompleks pula konfigurasi medan magnetnya. Data yang  mencakup  siklus  Matahari  ke-23 dan  24  ini  dibagi  menjadi  data  latih sebanyak  70%  dan  data  uji  sebanyak 30%.

## 3 HASIL PEMBAHASAN
Daerah aktif yang tercatat selama Januari  1998-Juni  2018  hanya  terbagi menjadi  tujuh  kelas  Hale,  yaitu  α,  β,  γ, βγ,  βδ,  βγδ,  dan  γδ.  Beberapa  peristiwa flare  juga  terjadi  di  daerah  aktif  tanpa bintik (plage), ketika daerah aktif masih berada di  tepi  timur,  dan  ketika  daerah aktif  telah  berada  di  balik  tepi  barat piringan  Matahari  (Gambar  3-1).  Dari Gambar  3-1  dapat  dilihat  bahwa  flare kelas C (kondisi eruptif) paling berpeluang  (51,6%)  muncul  di  daerah aktif kelas β, flare kelas M (kondisi aktif) paling  berpeluang  (32,4%)  muncul  di daerah  aktif  kelas  βγ,  sedangkan  flare kelas  X  (kondisi  flare  kuat)  paling berpeluang  (61,8%)  muncul  di  daerah aktif  kelas  βγδ.  Sementara  itu,  dari penelitian sebelumnya, Dani et al. (2007) menyimpulkan bahwa lima kelas McIntosh  daerah aktif  dengan  produktif tertinggi dalam menghasilkan flare kelas M dan X adalah kelas Fkc, Dac, Dkc, Cki, dan Fko.
Gambar  3-1:  Persentase  kejadian  flare  sinar-X kelas  C,  M,  dan  X  sebagai  flare terkuat di tiap kelas Hale daerah aktif, di daerah aktif tanpa bintik (plage), di tepi timur, dan di balik tepi  barat  piringan  Matahari. Persentase  di  bawah  10%  tidak dicantumkan.
Berdasarkan  data  yang  sama, diperoleh  bahwa  daerah  aktif  pertama kali  menghasilkan  flare  kelas  ≥  C  rata- rata  pada  hari  ke-3  atau  ke-4 kemunculannya  di  piringan  Matahari. Dengan demikian,  prakiraan  flare dilakukan  berdasarkan  evolusi  daerah aktif  dalam  tiga  hari  karena  data  yang digunakan adalah data harian.
Penggunaan  data  evolusi  daerah  aktif selama tiga hari ini juga telah dilakukan oleh  Li  dan  Zhu  (2013)  yang  membuat prakiraan  flare  menggunakan  dua metode  jaringan  saraf,  yaitu  multilayer perceptron  (MLP)  dan  learning  vector quantization  (LQV).  Li  dan  Zhu  (2013) menggunakan  data  selama  rentang waktu  Januari  1996-Desember  2008 yang  meliputi  luas,  klasifikasi  Mt. Wilson,  dan  klasifikasi  McIntosh  bintik Matahari  yang  dilengkapi  dengan  fluks f10,7.
Untuk mendapatkan model prakiraan  flare  yang  optimal,  telah dicoba  berbagai  konfigurasi  pohon  dan daun dalam RF. Konfigurasi yang diambil adalah  dua  konfigurasi  terbaik  dengan akurasi  ≥  70%.  Konfigurasi  pertama adalah  50  pohon  dengan  90  daun  di masing-masing  pohon.  Konfigurasi  ini memberikan  akurasi  data  latih  sebesar 71,9%  dan  F-score  data  uji  sebesar 70,0% dengan confusion matrix
ditunjukkan  pada  Gambar  3-2.  Pada Gambar  3-2  dapat  dilihat  bahwa  data latih  memiliki  akurasi  76%  untuk prediksi tanpa flare, 45% untuk prediksi flare  kelas  C, 54% untuk  flare  kelas M, dan 89% untuk flare kelas X. Sedangkan untuk  data  uji  diperoleh  akurasi  75% untuk  prediksi  tanpa  flare,  41%  untuk prediksi  flare  kelas  C,  45%  untuk  flare kelas M, dan 77% untuk flare kelas X.
Gambar 3-2: Confusion matrix untuk data latih (atas) dan data uji (bawah) selama Januari  1998-Juni  2018  dengan konfigurasi  50  pohon  dan  90 daun di masing-masing pohon.
Dengan  konfigurasi  ini  juga diperoleh kontribusi dari tiap parameter daerah  aktif  yang  digunakan  untuk prediksi,  seperti  yang  ditunjukkan  oleh Gambar 3-3. Indeks 1, 2, dan 3 masing- masing mengindikasikan nilai parameter dalam 24, 48, dan 72 jam menjelang flare sinar-X kelas ≥ C. Dari Gambar 3-3 dapat
dilihat bahwa luas daerah aktif dalam 24 jam menjelang flare memberikan kontribusi tertinggi pada prakiraan flare, diikuti  oleh  kelas  Hale  dalam  24  jam menjelang  flare,  luas  dalam  48  jam menjelang flare, kelas McIntosh dalam 24 jam menjelang flare, dan kelas McIntosh dalam 48 jam menjelang flare. Kontribusi terkecil  diberikan  oleh  posisi  lintang dalam  48  jam  menjelang  flare,  jumlah bintik  dalam  72  jam  menjelang  flare, posisi  lintang  dalam  24  dan  72  jam menjelang flare.
Gambar 3-3: Kontribusi tiap parameter daerah aktif pada prakiraan
flare menggunakan algoritma RF dengan konfigurasi 50 pohon dan
90 daun di masing-masing pohon. EW,  NS,  f,  dan  McIn  masing- masing adalah posisi bujur, posisi lintang,  jumlah  bintik,  dan  kelas McIntosh.  Indeks  1,  2,  dan  3 masing-masing  mengindikasikan nilai parameter daerah aktif dalam 24, 48, dan 72 jam menjelang flare sinar-X kelas ≥ C.
Konfigurasi
kedua adalah konfigurasi 500 pohon dan 150 daun di masing-masing pohon yang memberikan akurasi data latih sebesar 71,0% dan F- score data  uji sebesar 70,4%.  Confusion matrix untuk konfigurasi ini ditunjukkan pada  Gambar  3-4.  Data  latih  memiliki akurasi  76%  untuk  prakiraan  tanpa- flare, 43% untuk prakiraan flare kelas C, 46% untuk flare M, dan 89% untuk flare X.  Sementara  itu,  untuk  data  uji diperoleh  akurasi  76%  untuk  prakiraan tanpa-flare,  40%  untuk  prakiraan  flare
C,  41%  untuk  flare  M,  dan  83%  untuk flare X.
Gambar 3-4: Confusion matrix untuk data latih (atas) dan data uji (bawah) selama Januari  1998-Juni  2018  dengan konfigurasi  500  pohon  dan  150 daun di masing-masing pohon.
Kontribusi  dari  tiap  parameter fisis daerah aktif yang digunakan untuk prakiraan  flare  dengan  konfigurasi  ini ditunjukkan  pada  Gambar  3-5.  Luas daerah  aktif  dalam  24  jam  menjelang flare  memberikan  kontribusi  tertinggi pada  prakiraan  flare,  diikuti  oleh  kelas Hale dalam 24 jam menjelang flare, kelas McIntosh dalam 24 jam menjelang flare, luas  daerah  aktif  dalam  48  jam menjelang flare, dan posisi bujur dalam 48  jam  menjelang  flare.  Kontribusi terkecil  diberikan  oleh  posisi  lintang dalam  72,  48,  dan  24  jam  menjelang flare.
Gambar 3-5: Kontribusi tiap parameter daerah
aktif pada prakiraan flare menggunakan algoritma
RF dengan konfigurasi 500 pohon dan
150  daun  di  masing-masing pohon.  EW,  NS,  f,  dan  McIn masing-masing adalah posisi bujur,  posisi  lintang,  jumlah bintik, dan kelas McIntosh. Indeks 1,  2,  dan  3  masing-masing mengindikasikan  nilai  parameter daerah aktif dalam 24, 48, dan 72 jam  menjelang  flare  sinar-X  kelas ≥ C.
Kontribusi  posisi  lintang  daerah aktif  yang  sangat  rendah  terhadap prakiraan  flare  dapat  dipahami  karena posisi lintang daerah aktif tidak banyak berubah  selama  kemunculannya  pada piringan  Matahari  dan  daerah  aktif hanya muncul di lintang < 50° (Uddin et al.,  1991).  Walaupun  umumnya  tidak ada  keterkaitan  langsung  secara  fisis antara parameter posisi dengan peristiwa flare,  posisi  bujur  daerah  aktif  cukup berpengaruh terhadap parameter lainnya terutama  ketika  daerah  aktif  berada  di tepi piringan Matahari. Penentuan luas, jumlah  bintik,  kelas  Hale,  dan  kelas McIntosh  daerah  aktif  di  sekitar  tepi piringan  Matahari  akan  menyimpang dari  kondisi  sebenarnya  karena  adanya efek proyeksi. Dari Gambar 3-3 dan 3-5 juga  dapat  dilihat  bahwa  parameter daerah  aktif  dalam  72  jam  menjelang flare berkontribusi sangat sedikit terhadap prakiraan flare.

## 4      KESIMPULAN
Dengan menggunakan data Januari 1998-Juni 2018, telah diperoleh model  prakiraan  flare  sinar-X  yang dihasilkan suatu daerah aktif  untuk 24 jam  ke  depan  berdasarkan  masukan posisi, klasifikasi Hale, klasifikasi McIntosh,  jumlah  bintik,  dan  luas  grup bintik Matahari dalam rentang waktu 72 jam terakhir menggunakan algoritma RF. Konfigurasi  50  pohon  dan  90  daun menghasilkan  prakiraan  flare  sinar-X kelas  ≥  C  dengan  akurasi  data  latih sebesar  71,9%  dan  F-score  data  uji sebesar 70,0%. Sementara itu, konfigurasi  500  pohon  dan  150  daun menghasilkan prakiraan dengan akurasi data  latih  sebesar  71,0%  dan  F-score data  uji  sebesar  70,4%.  RF  dapat memprakirakan kondisi tenang dan flare kuat dengan cukup baik, dengan akurasi masing-masing  sekitar  75%  dan  80%. Hal ini menunjukkan adanya peningkatan  akurasi  jika  dibandingkan dengan  akurasi  yang  dicapai  oleh SOLARe  (Dani,  2010).  Sementara  itu, prakiraan kondisi eruptif dan aktif masih perlu ditingkatkan lagi karena akurasinya hanya sekitar 40-45%.
Prakiraan  flare  lebih  banyak dipengaruhi  oleh  kondisi  fisis  daerah aktif  dalam  24  jam  terakhir,  terutama parameter  luas,  kelas  Hale,  dan  kelas McIntosh.  Namun,  luas  daerah  aktif dalam  48  jam  terakhir  pun  cukup berkontribusi pada prakiraan flare.
Parameter  fisis  daerah  aktif yang paling berkontribusi terhadap prakiraan flare  adalah  luas,  kelas  Hale,  kelas McIntosh,  jumlah  bintik,  dan  posisi bujur  dalam  24  dan  48  jam  menjelang flare.  Sedangkan parameter  yang  paling sedikit  berkontribusi  adalah  posisi lintang  dalam  24  hingga  72  jam menjelang peristiwa flare dan parameter lain, kecuali posisi bujur, dalam 72 jam menjelang  peristiwa  flare.  Posisi  lintang daerah  aktif  tidak  terlalu  berpengaruh terhadap prakiraan flare karena perubahannya  sangat  kecil  selama kemunculan  daerah  aktif  di  piringan
Matahari.
Posisi bujur cukup
berpengaruh  karena  berkaitan  dengan efek proyeksi ketika daerah aktif berada di tepi piringan Matahari.
Evolusi daerah aktif yang ditunjukkan
sebagai perubahan parameter  fisik  harian  saja  belum memadai  untuk  digunakan  sebagai masukan  dalam  prakiraan  flare.  Oleh karena  itu,  masih  perlu  dilakukan pengembangan  lebih  lanjut,  misalnya dengan  mempertimbangkan  perubahan medan  magnet  daerah  aktif  dengan resolusi  waktu  yang  lebih  tinggi  untuk menghasilkan model prakiraan flare yang lebih komprehensif.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Kementerian Riset,
Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi  atas dukungannya  melalui  Insentif  Riset Sistem Inovasi Nasional Flagship LAPAN 2018  berjudul  “Pengembangan  Sistem Layanan  Informasi  dan  Prediksi  Cuaca Antariksa”  dengan  group  leader  Tiar Dani;  tim  SWPC  atas  tersedianya  data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini; Farahhati  Mumtahana  dan  Futikhatun Rohmah atas  bantuannya dalam proses kompilasi data; dan kepada Tim Redaksi Jurnal  Sains  Dirgantara,  Mitra  Bestari dan  rekan-rekan  peneliti  Pusat  Sains Antariksa atas masukan dan diskusinya yang bermanfaat.

## DAFTAR RUJUKAN
Allegrino,  A.,  A.S.  Bachmeier,  A.  Bailey,  E.
Brunning, H. Bysal, J. Cantril, L. Carey, J.M.  Daniels,  P.  Dash,  M.  Grotenhuis, M.M. Gunshor, J. Hanna, A. Harris, M. P. Hiatt, J.A. Knaff, J. Li, D.T. Lindsey, E.M.  Maturi,  K.  Micke,  J.  Mittaz,  D.
Molenar, J.P. Nelson III, W. Petersen, R. Potash,  E.  Prins,  G.  Rancic,  D.G. Reinke, C.C. Schmidt, A.J. Schreiner, C. Schultz,  D.  Sheffler,  D.  Stettner,  W. Straka  III,  C.  Velden,  G.S.  Wade,  S. Wanzong, D. Watson, X. (F.) Wu, dan F. Yu,  2011.  The  GOES-15  Science  Test: Imager  and  Sounder  Radiance  and
Product  Validations,  dalam  NOAA Technical Report NESDIS 141, Washington, D.C. November 2011.
Bornmann, P.L. dan D. Shaw, 1994. Flare Rates
and the McIntosh Active-Region
Classifications, Solar Physics, 150, 127- 146.
Breiman L., 2010. Random Forests, dalam R.E.
Schapire  (editor),  Machine  Learning, Kluwer  Academic  Publishers,  45(1),  5- 32.
Cutler,  A.,  2014.  Random  Forests,  dalam  N. Balakrishnan, T. Colton, B. Everitt et al. (editor),  Wiley  StatsRef:  Statistics Reference  Online,  American  Cancer Society.
Cutler, A., Cutler, D.R. Cutler, dan J.R. Stevens, 2012. Random Forests, dalam C. Zhang dan  Y.  Ma  (editor),  Ensemble  Machine Learning:  Methods  and  Applications, Springer US, Boston, MA, 157-175. Dani,  T.,  2016.  SWIFtS,  dalam  R.  Priyatikanto (editor), SWIFtS Space Weather Information  and  Forecast  Services,
Pusat  Sains  Antariksa,  Bandung,  15- 23.
Dani,  T.,  J.T.  Nugroho,  E.S.  Mumpuni,  dan  N.
Suryana,  2010.  Design  of  X-ray  Solar Flare  Prediction  Based  on  Sunspot Physical  Parameters  Using  Neural Network, Proceeding of Earth and Space Sciences Conference. July 2010. Dani, T., S. Jasman, dan A.G. Admiranto, 2007.
Analisis  Empirik  Kejadian  Flare  Terkait dengan  Perubahan  Fisik  Sunspot,
Majalah Sains dan Teknologi Dirgantara, 2(3), 122-131.
Emslie,  A.G.,  B.R.  Dennis,  A.Y.  Shih,  P.C.
Chamberlin, R.A. Mewaldt, C.S. Moore, G.H.  Share,  A.  Vourlidas,  dan  B.T. Welsch,  2012.  Global  Energetics  of Thirty-Eight Large Solar Eruptive Events, The Astrophysical Journal, 759(1), 71.
Florios,  K.,  I.  Kontogiannis,  S.  -h.  Park,  J.A.
Guerra, F. Benvenuto, D.S. Bloomfield, dan M.K. Georgoulis, 2018. Forecasting
Solar  Flares  Using  Magnetogram-based Predictors  and  Machine  Learning,  Solar
Physics, 293(2), 28.
Gold,  T.  dan  F.  Hoyle,  1960.  On  the  Origin  of Solar  Flares,  Monthly  Notices  of  the
Royal Astronomical Society, 120(2), 89- 105.
Hale, G.E., F. Ellerman, S.B. Nicholson, dan A. H.  Joy,  1919.  The  Magnetic  Polarity  of Sun-Spots,  The  Astrophysical  Journal, 49(26), 153.
Hudson, H. S., 2011. Global Properties of Solar Flares,  Space  Science  Reviews,  158(1), 5-41.
Koehrsen,  W.,  2017.  Random  Forest  Simple Explanation, https://medium.com/
@williamkoehrsen/random-forest- simple-explanation-377895a60d2d, diakses 4 Juni 2018.
Künzel,  H.,  1960.  Die  Flare-Häufigkeit  in
Fleckengruppen Unterschiedlicher Klasse  und  Magnetischer  Struktur,
Astronomische  Nachrichten,  285(5),
271. Li, R. dan J. Zhu, 2013. Solar Flare Forecasting
Based  on  Sequential  Sunspot  Data,
Research in Astronomy and
Astrophysics, 13(9), 1118-1126.
Liu,  C.,  N.  Deng,  J.T.L.  Wang,  dan  H.  Wang,
2017.  Predicting  Solar  Flares  Using SDO/HMI Vector Magnetic Data Products and  the  Random  Forest  Algorithm,  The Astrophysical Journal, 856(1), 7.
McIntosh,  P.S.,  1990.  The  Classification  of Sunspot  Groups,  Solar  Physics,  125(2), 251-267.
Norquist, D.C., 2011. An Analysis of the Sunspot Groups  and  Flares  of  Solar  Cycle  23, Solar Physics, 269(1), 111-127.
Parker, E.N., 1963. The Solar-Flare Phenomenon and  the  Theory  of  Reconnection  and Annihilation of Magnetic Fields,
Astrophysical  Journal  Supplement,  8,
177.
Sammis,  I.,  F.  Tang,  dan  H.  Zirin,  2000.  The Dependence of Large Flare Occurrence on the Magnetic Structure of Sunspots, The Astrophysical Journal, 540(1), 583-587.
Sulistiani,  S.,  T.  Dani,  F.  Mumtahana,  A.G.
Admiranto,  2018.  Laporan  Evaluasi Penelitian Prakiraan Flare Berdasarkan Klasifikasi  McIntosh  dan  Hale  Daerah Aktif, Pusat Sains Antariksa, Juli 2018.
Uddin, W., M.C. Pande, dan V.K. Verma, 1991.
The  distribution  of  Sunspots  Over  the Sun,  Astrophysical  and  Space  Science, 181(1), 111, 115.
Yu, D., X. Huang, H. Wang, dan Y.  Cui, 2009.
Short-Term  Solar  Flare  Prediction  Using Sequential Supervised Learning Method, Solar Physics, 255(1), 91-105.