Nola Ritha 1 , Martaleli Bettiza, Ariel Dufan Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang 29115
1 Corresponding author, e-mail : nola_ritha@yahoo.com

## Abstrak
Salah satu faktor yang mempengaruhi tipe iklim adalah curah hujan. Keakuratan dalam prediksi  curah  hujan  menjadi  faktor  penting  karena  dapat  digunakan  dalam  berbagai kepentingan.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  curah  hujan bulanan,  suhu,  kelembaban  udara,  kecepatan  angin  dan  tekanan  udara  dari  tahun  2010 sampai  dengan  2014  yang  diperoleh  dari  BMKG  Tanjungpinang.  Penelitian  ini dilakukan  dengan  membandingkan  dua  buah  algoritma  yakni  Algoritma Levenberg- Marquardt dan Backpropagation dalam  memprediksi  curah  hujan.  Hasil  penelitian menunjukan  pemodelan  dengan  Algoritma  Levenberg  Marquardt  memberikan  hasil terbaik  pada  pemodelan  data  dengan  jumlah neuron  hidden  layer 10, Epoch 100, dengan  nilai  mse  sebesar  0.0776.  Sedangkan  Algoritma Backpropagation jumlah neuron  hidden  layer 4, Epoch 1.000  dengan  nilai  mse  sebesar  0.07876.  Penelitian  ini menunjukkan  bahwa  perbandingan  hasil  prediksi  curah  hujan  dengan  menggunakan Algoritma Levenberg  Marquardt menghasilkan  prediksi  yang  lebih  baik  dibanding dengan Algoritma Backpropagation .
Kata kunci : Curah Hujan, Levenberg Marquardt , Backpropagation .

## I.   PENDAHULUAN
Curah  hujan  mempunyai  peran  yang  sangat penting. Berdasarkan data curah hujan dapat dilakukan  penggolongan  iklim  menurut perbandingan  antara  jumlah  rata-rata  bulan kering dengan jumlah rata-rata bulan basah. Bulan  kering  terjadi  jika  curah  hujan bulanan kurang dari 60 mm/bulan, sedangkan  bulan  basah  terjadi  jika  curah hujan  bulanan  diatas  100  mm/bulan. Diantara  bulan  kering  dan  bulan  basah tersebut  terdapat  bulan  lembab  yang  terjadi apabila  curah  hujan  bulanan  antara  60-100 mm/bulan [6].
Kondisi  topografi  kota  Tanjungpinang menjadikan  hujan  sebagai  hal  yang  sangat vital terutama curah hujan yang tinggi dapat
memberikan efek  yang besar terutama pada kota  Tanjungpinang.  Untuk  masa  lampau, perkiraan  curah  hujan  sangat  bergantung dengan  bulannya,  ada  musim  kemarau  dan musim  penghujan.  Namun  saat  ini,  curah hujan  semakin  sulit  untuk  diprediksi sehingga diperlukan model atau sistem yang dapat  memprediksi  curah  hujan  dengan akurat.  Untuk  itu  diperlukan  prediksi  curah hujan dengan presisi tinggi berdasarkan data masa  lampau  sehingga  efek  negatifnya dapat dicegah dengan tindakan preventif. Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  tipe iklim adalah curah hujan. Keakuratan dalam prediksi curah hujan menjadi faktor penting karena  dapat  digunakan  dalam  berbagai kepentingan.  Curah  hujan  dipengaruhi  oleh beberapa  faktor  diantaranya  adalah  suhu,

## Prediksi Curah Hujan dengan Menggunakan Algoritma Levenberg- Marquardt dan Backpropagation
kelembaban  udara,  kecepatan  angin  dan tekanan  udara.  Faktor-faktor  tersebut  akan digunakan dalam penelitian ini.
Pada  penelitian  ini,  data  curah  hujan  yang digunakan  adalah  data  curah  hujan  bulanan dari  tahun  2010  sampai  dengan  tahun  2014 yang diperoleh dari BMKG Kota
Tanjungpinang.  Kemudian  dengan  data tersebut  selanjutnya  akan  dibuat  sistem menggunakan algoritma Levenberg-
Marquardt dan Backpropagation sebagai algoritma  pembanding.  Algoritma  ini  akan menghitung  dan  prediksi  curah  hujan  pada bulan berikutnya.

## II.  METODE PENELITIAN

## A. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang dilakukan  adalah  dimulai  dari  studi literatur  baik  dari  buku,  jurnal  ilmiah, internet,  maupun  wawancara  kepada responden  yang  pakar  dalam  bidang meteorologi dan geofisika.

## B. Metode Pengembangan Sistem
Dalam  membangun  sistem  ini,  peneliti menggunakan  model  linear  sequential . Model ini sering disebut juga dengan model linear sequential, dimana dalam pengembangan perangkat lunak akan melalui  proses  analisis,  desain, coding , pengujian [4] .

## C. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  yang  dilakukan pada  penelitian  ini  menggunakan data flow  diagram (DFD)  yang  ditunjukkan dengan DFD level 0 pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur Sistem menggunakan Data Flow Diagram (DFD) level 0
Pada penelitian ini Algoritma yang digunakan  adalah  Algoritma Levenberg Marquardt dan Algoritma
Backpropagation . Hasil  prediksi dari kedua metode  ini  akan  dibandingkan  dengan melihat hasil prediksi yang lebih baik.
Dapat  dilihat  pada  Gambar  3  yang merupakan flowchart dari  pemodelan  data menggunakan Backpropagation .
Gambar 3. Flowchart Pemodelan Data Backpropagation
Gambar 1. Metode Pengembangan Sistem
Pada  Algoritma Backpropagation dalam tahap  awal  pelatihan  data  dinormalisasi terlebih dahulu, Kemudian dilakukan inisialisasi  bobot  awal  dan  parameter- parameter dimana parameter yang digunakan adalah learning rate , maks epoch dan  target error .  Selanjutnya  dilakukan perhitungan feedforward dengan menggunakan fungsi aktivasi. Fungsi aktivasi  yang  digunakan  adalah  fungsi sigmoid  biner.  Setelah  proses feedforward selesai,  maka  proses  selanjutnya  adalah proses Backpropagation untuk  meng update bobot.  Pada  proses  pelatihan,  proses  ini dilakukan sampai memperoleh bobot optimal  dengan  memperhatikan  nilai error terkecil .
Dapat  dilihat  pada  Gambar  4  yang merupakan flowchart pelatihan  dengan menggunakan
dengan menggunakan
Algoritma Levenberg Marquardt .
Gambar 4. Flowchart Levenberg Marquardt
Pada  Algoritma Levenberg  Marquardt Proses training prediksi  curah  hujan  ini menggunakan  target error dan  nilai  MSE, nilai  tersebut  merupakan  kuadrat  kesalahan dari selisih hasil prediksi dengan data target. Proses  berhenti  jika  nilai error lebih  kecil dengan  target error yang  telah  ditentukan atau  dengan  maksimum epoch yang  telah ditentukan dan bobot akhir diperoleh. Tahap awal  proses training terlebih  dahulu dilakukan inisialisasi dan parameter- parameter  awal  seperti  inisialisasi  bobot awal dengan bilangan acak kecil, parameter marquardt yang  nilainya  harus  lebih  besar dari  nol  ( µ >0),  parameter  faktor Beta (β) yang  digunakan  sebagai  parameter  yang dikalikan  atau  dibagi  dengan  parameter marquardt ,  target error dan  maksimum epoch .
Kemudian,  lakukan  proses  perhitungan feedforward dengan  menggunakan  fungsi aktivasi sigmoid biner. Selanjutnya, Menentukan  matriks Jacobian .  Matriks Jacobian tersusun  dari  turunan  pertama fungsi error terhadap masing-masing komponen bobot. Kemudian, hitung perubahan  bobot  dengan  menggunakan persamaan (1).
  e T T J I J J w * 1      (1)
Selanjutnya,  hitung  bobot  baru  dengan mengurangkan  bobot  lama  dengan  hasil perubahan bobot yang diperoleh. Kemudian, memasuki  tahapan  seleksi  apakah  sudah mencapai epoch maksimum atau atau target lebih  kecil  dari error target.  Jika  sudah terpenuhi  maka  akan  diperoleh  nilai  mse dan  bobot  optimal.  Jika  proses  tersebut belum  terpenuhi,  maka  akan  dilakukan pengecekan  kembali  apakah error yang diperoleh  lebih  kecil  dari error lama.  Jika error yang  diperoleh  lebih  kecil  dari error lama,  maka  nilai µ akan  dibagi  oleh  faktor β.  Kemudian,  kembali  hitung feedforward dan  perubahan  bobot.  Jika  nilai error baru lebih  besar  dari error lama,  maka  nilai µ akan dikalikan dengan faktor β. Selanjutnya
lakukan  kembali  hitung  perubahan  bobot baru.
Setelah  melakukan  proses  pelatihan,  maka selanjutnya  dilakukan  proses testing .  Pada proses testing hasil  prediksi  akan  diuji menggunakan  nilai Mean  Square  Error (MSE). Mean  Square  Error (MSE)  adalah kuadrat  kesalahan dari selisih  hasil prediksi dengan  data  target  curah  hujan  yang  dibagi dengan jumlah data [3].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada
algoritma
Backpropagation
pemodelan  yang  akan  dibangun  terdiri  dari 3  lapisan  yaitu    masukan (input  layer), hidden layer dan 1 lapisan keluaran (output layer). Untuk  membangun  model  simulasi dan  prediksi  curah  hujan  ini  dilakukan berkali-kali untuk mencari kombinasi model terbaik  dengan  cara  mengubah  neuron hidden layer, learning rate .
Proses  pelatihan  dengan  menggunakan algoritma Backpropagation pengujian terbaik  terdapat  pada  pemodelan  data  yang dilatih  dengan  jumlah neuron  hidden  layer 4, learning  rate 0.2  dengan  Epoch  1.000 memperoleh  nilai  error  terkecil  sebesar 0.02826.  Sedangkan  pelatihan  dengan menggunakan
algoritma Levenberg Marquardt (LM)    terdapat  pada  pemodelan data  yang  dilatih  dengan  jumlah neuron hidden  layer 10,  parameter  LM  0,002  dan faktor Beta 0,002 dengan  Epoch  100 memperoleh  nilai  error  terkecil  sebesar 0,03053.
Berikut  ini  hasil  prediksi  curah  hujan  pada proses testing dengan Algoritma Levenberg Marquardt dan Backpropagation yang ditunjukkan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Prediksi curah hujan Algoritma
Levenberg Marquardt dan Backpropagation Tahun Bulan Data Aktual (mm) Data Prediksi LM (mm) Data Prediksi BP (mm) 2014 Januari 244.3 181.659 173.3606 2014 Februari 395.8 155.984 154.3525 2014 Maret 138.1 66.306 76.4373 2014 April 530.1 452.447 332.3865 2014 Mei 292.7 389.595 358.1324 2014 Juni 172.5 196.299 216.6674 2014 Juli 144.1 147.828 150.0729 2014 Agustus 98.1 186.258 226.8429 2014 September 253.2 180.963 115.4644 2014 Oktober 234.8 236.476 242.5523 2014 November 558.0 489.546 435.3286 2014 Desember 327.0 329.278 434.4753
Selanjutnya,  perbandingan  data  target  dan hasil keluaran curah hujan diinterpretasikan melalui  grafik.  Hasil  perbandingan  data aktual  dan  data  prediksi  curah  hujan menggunakan Algoritma Levenberg Marquardt ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Grafik prediksi curah hujan dengan Algoritma Levenberg Marquardt
Sedangkan  grafik  prediksi  curah  hujan menggunakan  algoritma Backpropagation ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Grafik prediksi curah hujan dengan Algoritma Backpropagation Perbandingan  nilai  mse  yang  diperoleh antara Algoritma Levenberg Marquardt dan Algoritma Backpropagation ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Mse NO Algoritma Mse Training Mse Testing 1 LM 0,03053 0,0776 2 Backpropagation 0,02826 0,07876 Berdasarkan  Tabel  2  Perbandingan Mse diatas, Algoritma Levenberg Marquardt pengujian terbaik pada pemodelan  data  dengan  jumlah neuron hidden  layer 10,  dengan Epoch 100,  yang memperoleh  nilai  mse  sebesar  0.776 Sedangkan Algoritma Backpropagation jumlah neuron  hidden  layer 4,  dengan Epoch 1.000,  yang    memperoleh  nilai  mse sebesar 0.07876
Perbandingan  hasil  prediksi  Curah Hujan  dengan  menggunakan  Algoritma
Levenberg Marquardt menghasilkan prediksi  dengan  tingkat  akurasi  lebih  baik dibanding dengan Algoritma
Backpropagation . Pada penelitian ini menjelaskan  bahwa  dalam  melakukan Epoch Levenberg  Marquardt lebih  kecil daripada Backpropagation yaitu  100 Epoch untuk  mencapai  hasil  pengujian,  sedangkan dengan Backpropagation dibutuhkan  1.000
Epoch .

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Penelitian ini menunjukkan bahwa perbandingan  hasil  prediksi  Curah  Hujan dengan menggunakan Algoritma Levenberg Marquardt menghasilkan prediksi  dengan  tingkat  akurasi  lebih  baik dibanding dengan Algoritma Backpropagation . 2. Algoritma Levenberg Marquardt
pengujian  terbaik  pada  pemodelan  data dengan jumlah neuron hidden layer 10, dengan Epoch 100,  yang  memperoleh mse sebesar 0.776. Sedangkan Algoritma Backpropagation jumlah
neuron  hidden  layer 4,  dengan Epoch 1.000,  yang    memperoleh  mse  sebesar 0.07876.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  pihak- pihak yang telah membantu dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Antiliani,  A,.  2013., Pelatihan  jaringan syaraf tiruan multilayer perceptron menggunakan genetic algorithm Levenber Marquardt ., Skripsi,
[2] Indrabayu,  Harun,  N.,  Pallu,  M.S.,  dan Achmad,  A.,  2011,    Prediksi  curah  hujan di wilayah makassar menggunakan metode  wavelet  -  neural  network, Jurnal Ilmiah  “Elektrikal  Enjiniring”  UNHAS : Volume 09/ No.02/Mei -Agustus/ 2011.
[3] Hansun,  S.,  2013,  Penerapan  WEMA dalam  peramatan  data  IHSG, Ultimatics ,
Vol.  No 2 Desember 2013, 63-66.
[4] Kusumadewi,  S.,  dan  Hartati,  S.,  2010, Neuro-Fuzzy  integrasi  sistem  fuzzy  dan jaringan syaraf, Yogyakarta, Graha Ilmu.
[5] Pressman,  Roger.,  S.  2001, Software
Engineering:  A  Practitioner’s  Approach,
McGraw-Hill Companies, ISBN 0073655783.
[5] Seno,  B.A.,  Adiwijaya,  dan  Nhita.  F., 2014, Prediksi Curah Hujan Menggunakan Evolving fuzzy , Universitas
Telkom: Tugas  Akhir  Ilmu  Komputasi ,
Fakultas Teknik Informatika, 2014.
[7]   Warsito,  B.,  dan  Sumiyati,  S.,  2007 Prediksi  Curah  Hujan  Kota  Semarang Dengan  Feed  Forward  Neural  Network Menggunakan  Algoritma  Quasi  Newton
Bfgs  Dan  Levenberg-Marquardt, Jurnal presipitasi Semarang:  Vol.  3  No.2 September 2007,46-52.