Extreme Gradient Boosting pada Peramalan Pola Curah Hujan Bulanan Kabupaten Banyuwangi Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen

## Extreme Gradient Boosting pada Peramalan Pola Curah Hujan
Bulanan Kabupaten Banyuwangi
Ana Fauziah 1* , Hermanto Hermanto 1 , Mita Akbar Sukmarini 1 .
1 Universitas Bakti Indonesia, Banyuwangi, Indonesia
ana@ubibanyuwangi.ac.id *
Copyright©2024 by authors, all rights reserved. Authors agree that this article remains permanently open access under the terms of the Creative Commons Attribution License 4.0 International License

## Abstrak
Data  meteorologi  jangka  panjang  sangat  berguna  untuk  mengidentifikasi  tanda- tanda  fenomena  perubahan  iklim.  Fenomena  tersebut  mengacu  pada  perubahan jangka  panjang  kondisi  fisik  atmosfer  bumi  seperti  suhu  dan  pola  cuaca.  Hal tersebut  berdampat  sangat  besar,  terutama  di  Banyuwangi  yang  merupakan  salah satu wilayah produksi beras terbesar di Jawa Timur. Memprediksi tren curah hujan bulanan  penting  untuk  mengantisipasi  kegagalan  panen  akibat  cuaca  ekstrem  dan bencana  alam  seperti  banjir  dan  tanah  longsor.  Penelitian  ini  menggunakan parameter  cuaca  pada  skala  global  seperti  suhu,  hujan,  penguapan,  kelembaban permukaan  dan  tekanan  permukaan  laut,  sedangkan  untuk  informasi  skala  lokal menggunakan  data  curah  hujan  bulanan  di  wilayah  Banyuwangi  pada tahun  2011 hingga  2023.  Metode Extreme  Gradient  Boosting (XGBoost)  akan  digunakan untuk memprediksi curah hujan bulanan dalam model ensemble learning berbasis pendekatan boosting .  Secara  khusus,  studi  ini  menekankan  kemampuannya  untuk membangun  model  prediktif  pada  data  deret  waktu  yang  terbatas  dan  dampak pemisahan  data  terhadap  performa  model.  Hasil  terbaik  ditunjukkan  oleh  model dengan rasio pemisahan data 1:12 atau mencakup 80% data sebagai data pelatihan. Akurasi model mencapai MAE sebesar 72.579 mm pada pelatihan dan 80.777 mm pada  pengujian.  Selain  itu RMSE sebesar  95.940  mm  pada  pelatihan  dan  95.775 mm  pada  pengujian.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  acuan  untuk membangun model peramalan cuaca jangka panjang yang lebih optimal.
Kata  kunci:  Curah  Hujan,  Peramalan,  Ensemble  Learning,  XGBoost, Banyuwangi

## Abstract
Long-term  meteorological  data  is  very  useful  for  identifying  signs  of  climate change  phenomena.  The  phenomenon refers  to long-term  changes in  the  physical conditions  of  the  Earth's  atmosphere,  such  as  temperature  and  weather  patterns. This has a huge impact, especially in Banyuwangi, which is one of the largest rice production  areas  in  East  Java.  Predicting  monthly  rainfall trends  is  important  to anticipate  crop  failures  due  to  extreme  weather  and  natural  disasters  such  as floods  and  landslide.  This  research  uses  weather  parameters  on  a  global  scale, such  as  temperature,  rain,  evaporation,  surface  humidity,  and  sea  level  pressure,
Received: 22/05/2024 Revised: -/-/- Accepted: 29/07/2024
Extreme Gradient Boosting pada Peramalan Pola Curah Hujan Bulanan Kabupaten Banyuwangi Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
while for local-scale information, it uses monthly rainfall data in the Banyuwangi area from 2011 to 2023. The extreme gradient boosting (XGBoost) method will be used  to  predict  monthly  rainfall  in  an  ensemble  learning  model  based  on  the boosting  approach.  In  particular,  this  study  emphasizes  its  ability  to  build predictive models on limited time series and the impact of data splitting on model performance.  The  best  results  were shown  by the  model  with  a  data  split  ratio of 1:12, or covering 80% of the data as training data. The model accuracy achieved a MAE  of  72.579  mm  in  training  and  80.777  mm  in testing. In  addition, the  RMSE was 95.940 mm in training and 95.775 mm in testing. The results of this study are expected to be a reference for building a more optimal long-term weather forecast model.
Keywords: Rainfall, Forecast , Ensemble Learning, XGBoost, Banyuwangi

## 1. Pendahuluan
Wilayah  Indonesia  memiliki  letak  geografis  yang  istimewa  yakni  selain  terletak  pada daerah ekuator, Indonesia juga diapit oleh benua Asia dan Australia serta  samudra Hindia dan samudra Pasifik. Hal ini mengakibatkan beberapa pengendali iklim seperti El Nino dan La Nina terjadi  pada  perairan  Indonesia  dan  sekitarnya.  Pengendali  iklim  lain  seperti  Moonson (angin muson)  yang  seringkali  bertiup  ke  wilayah  Indonesia  mengakibatkan  kondisi  iklim  yang semakin  kompleks  dan  dinamis  (Helmi,  2022).  Curah  hujan  merupakan  salah  satu  parameter iklim  yang  sangat  bedampak  pada  aspek  kehidupan  dan  berkaitan  erat  dengan  musim  daerah tropis seperti Indonesia. Curah hujan yang tinggi menunjukkan periode musim hujan dan curah hujan rendah menunjukkan periode musim kemarau.
Pengamatan  pada  curah  hujan  jangka  panjang  seperti  pola  curah  hujan  bulanan  dapat menggambarkan  awal,  durasi  dan  akhir  periode  musim  hujan  (Bagirov  dkk.,  2017).  Informasi tersebut sangat membantu sektor pertanian  di daerah lumbung padi seperti Banyuwangi  dalam pengelolaan irigasi tanaman dan penentuan musim tanam sehingga dapat meminimalkan potensi gagal  panen  (Nurdin,  2011).  Selain  itu,  informasi  pola  curah  hujan  bulanan  juga  dapat digunakan sebagai upaya mitigasi bencana hidrologi seperti banjir dan tanah longsor (He dkk., 2024).  Rumitnya  perubahan  sifat  curah  hujan  yang  disebabkan  oleh  faktor  alam  dan antropogenik,  maka  faktor  fisik  yang  mempengaruhi  karakteristik  dampak  curah  hujan diperlukan  dalam  pemodelan  sebagai  faktor  prediksi  curah  hujan  jangka  panjang  (Gu  dkk., 2022).  Pendekatan  yang  berbasis  luaran  model  iklim  global,  Global  Climate  Model (GCM), dapat  digunakan  dalam  pengamatan  pola  curah  hujan  bulanan.  Pendekatan  ini  menggunakan data  luaran  atsmosfir  pada  grid  yang  berskala  global  di  periode  tertentu  untuk  memprediksi informasi  data  pada skala lokal yang lebih  kecil (Najafi,  2009).  Pendekatan  ini cukup  populer karena  memiliki  biaya  komputasi  yang  murah,  tidak  memakan  banyak  waktu  dan  dapat digunakan di berbagai wilayah penelitian.(Salathe dkk., 2007).
Luaran  GCM  dirancang  untuk  mensimulasikan  iklim  baik  pada  masa  lalu,  sekarang maupun  masa  depan  sehingga  mampu  memprediksi  pola  iklim  jangka  panjang  (Robock dkk.,1993).  Desain  GCM  digunakan  untuk  memperkirakan  banyak  variabel,  misalnya,  radiasi permukaan, kelembapan, suhu, dan curah hujan pada resolusi spasial dan temporal asli. Resolusi spasial GCM cukup besar dan bervariasi dari 100 km hingga 500 km terdiri dari sejumlah besar lapisan vertikal untuk mewakili atmosfer dan juga lautan. Untuk mempelajari dampak regional,
Extreme Gradient Boosting pada Peramalan Pola Curah Hujan Bulanan Kabupaten Banyuwangi Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
resolusi  GCM  yang  kasar  akan  ditransformasikan  ke  skala  lokal  yang  lebih  kecil  atau  dikenal sebagai teknik downscaling (Li dkk., 2024).
Berbagai  macam  model  prediksi  curah  hujan  telah  dilakukan  menggunakan  teknik berbasis  luaran GCM  diantaranya  menggunakan  pendekatan machine  learning seperti  pada penelitian  Pour  dkk.  (2018)  yang  memodelkan  perubahan  curah  hujan  di  Bangladesh menggunakan  Support  Vector  Machine (SVM).  Adapun  Sachindra  dkk.  (2018)  menggunakan beberapa  model  sekaligus  yakni  SVM,  Artificial  Neural  Network  (ANN),  Relevant  Vector Machine (RVM)  dan  Genetik  Programming  (GP)  untuk  analisa  pengembangan  model  curah hujan di wilayah Australia. Teknik machine learning dianggap memiliki kemampuan yang lebih baik  dalam  mengidentifikasi  pola  curah  hujan  dibandingkan  dengan  teknik  konvensional (Pathan dkk., 2022). Hal ini terkait dengan kemampuannya dalam menangani data dalam jumlah besar  sehingga  memungkinkan  penggabungan  dari  berbagai  sumber  data  seperti  citra  satelit, data radar maupun data pengamatan di lapangan (Latif dkk., 2023).
Penelitian  ini  akan  menggunakan  salah  satu  tipe machine  learning yakni ensemble learning berupa algoritma XGBoost untuk memperkirakan pola curah hujan bulanan kabupaten Banyuwangi. Secara khusus penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sejauh mana kemampuan model  XGBoost  dalam  kasus  regresi  pada  data  deret  waktu.  Pembagian  data  pelatihan  dan pengujian  merupakan  masalah  yang  tidak  dapat  dihindari  dalam  prediksi  deret  waktu.  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  akan  melakukan  analisis  untuk  menyelidiki  rasio  ideal  dalam pembagian  data  pelatihan  ( training  set )  dan  pengujian  ( testing set )  terhadap  performa  model yang  dihasilkan.  Principal  Component  Analysis  (PCA)  juga  akan  dilibatkan  pada  tahap pre- processing untuk mereduksi variabel luaran GCM yang dihasilkan dari beberapa grid spasial.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Observasi
Data luaran GCM diambil dari situs KNMI Climate Explorer (2022) berupa 5 parameter cuaca seperti suhu (celcius), presipitasi (mm), evaporasi (mm), kelembapan permukaan (%) dan tekanan permukaan laut (Pa).
Gambar 1. Peta daerah penelitian dengan 4 ukuran grid
Extreme Gradient Boosting pada Peramalan Pola Curah Hujan Bulanan Kabupaten Banyuwangi Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Data luaran tersebut diambil pada rentang wilayah yang mencakup kawasan kabupaten Banyuwangi  yakni  pada  koordinat  112.5⁰-117.5⁰  bujur  timur  dan  5⁰-10⁰  lintang  selatan.  Area tersebut  terbagi  menjadi  4  grid  berukuran  2.5⁰ × 2.5⁰  sehingga  akan  menghasilkan  total  20 variabel prediktor. Untuk variabel respon menggunakan data curah hujan bulanan yang diambil dari situs badan pusat Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) kabupaten Banyuwangi (2024).  Semua  data  baik  data  luaran  GCM  maupun  data  curah  hujan  bulanan  diambil  dalam kurun waktu 13 tahun yakni dari tahun 2011 hingga 2023 atau sekitar 156 bulan.

## 2.2. Pre-processing
Pada  tahap  ini  langkah  awal  adalah  melakukan  pembersihan  data  agar  menghasilkan data  yang  berkualitas  sehingga  dapat  meningkatkan  kualitas  hasil  prediksi.  Tahapan  dalam pembersihan  data  dilakukan  dengan  menghilangkan outlier dan  menangani  data  yang  hilang ( missing  value )  (Siregar  dkk.,  2020).  Tahapan  pembersihan  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan  mengisi  beberapa  data  curah  hujan  bulanan  yang  tidak  terukur  dengan  nilai  nol. Selanjutnya  melakukan  penskalaan  variabel  berupa  standarisasi  pada  variabel  predikor. Standarisasi diperlukan agar variabel dengan nilai rentang yang lebih besar tidak mendominasi variabel lain yang memiliki rentang nilai lebih kecil serta membantu mempercepat perhitungan dalam  algoritma  pemodelan.  Standarisasi  dilakukan  dengan  mengubah  kumpulan  data sedemikian  rupa  hingga  memiliki  nilai  rata-rata  0  dan  standar  deviasi  1.  Nilai  standarisasi diperoleh dengan mengurangi setiap nilai dengan rata-rata nilai kemudian membaginya dengan standar deviasi (Thara dkk., 2019)
𝑋 𝑛𝑒𝑤 = 𝑥 − 𝜇 𝜎
Langkah  selanjutnya  adalah  dengan  melakukan  reduksi  variabel  menggunakan  PCA. Reduksi variabel dapat meningkatkan kecepatan dan efisiensi pemodelan (Raymer dkk., 2000). Berbeda  dengan  teknik  pemilihan  variabel,  reduksi  variabel  pada  PCA  bekerja  dengan  tetap melibatkan  seluruh  komponen  variabel  untuk  diekstraksi  sehingga  menghasilkan  jumlah komponen  variabel  baru  yang  lebih  kecil.  Model  PCA  dapat  dituliskan  sebagai  persamaan berikut:
𝑦 1 = 𝑃𝐶 1 = 𝑒 1 ′ 𝑋 = 𝑒 11 𝑋 1 + 𝑒 12 𝑋 2 + ⋯ + 𝑒 1𝑝 𝑋 𝑝 𝑦 2 = 𝑃𝐶 2 = 𝑒 2 ′ 𝑋 = 𝑒 21 𝑋 1 + 𝑒 22 𝑋 2 + ⋯ + 𝑒 2𝑝 𝑋 𝑝 ⋮ 𝑦 𝑛 = 𝑃𝐶 𝑛 = 𝑒 𝑛 ′ 𝑋 = 𝑒 𝑛1 𝑋 1 + 𝑒 𝑛2 𝑋 2 + ⋯ + 𝑒 𝑝𝑝 𝑋 𝑝
Jika terdapat 𝑝 variabel maka kita dapat membuat 𝑝 kombinasi linear sedemikian rupa sehingga  setiap  variabel  saling  bebas  linear  atau  tidak  berkorelasi  sehingga  diperoleh  varian ( 𝑃𝐶 𝑖 ) = 𝑒 𝑖 ′ ∑ 𝑒 𝑖 dan    kovarian (𝑃𝐶 𝑖 , 𝑃𝐶 𝑘 ) = 𝑒 1 ′ ∑ 𝑒 1 dengan 𝑖, 𝑘 = 1,2, … , 𝑛 (Munandar  dkk., 2022). Langkah terakhir pada tahap pre-processing adalah dengan membagi data menjadi data training  set dan testing  set . Training  set digunakan  untuk  melatih  algoritma  XGBoost  dalam membangun  model  prediksi.  Sedangkan testing  set digunakan  untuk  mengukur  kinerja  model setelah pelatihan. Penelitian ini berfokus pada 3 rasio pembagian data.
Extreme Gradient Boosting pada Peramalan Pola Curah Hujan Bulanan Kabupaten Banyuwangi Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Table 1. Rasio pembagian data Rasio Training Set Testing Set Tahun Banyak Data Tahun Banyak Data 1:12 2011-2022 144 2023 12 2:11 2011-2021 132 2022-2023 24 3:10 2011-2020 120 2021-2023 36

## 2.3. Membangun Model
Model  prediktif  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  XGBoost.  Algoritma XGBoost  adalah  model  yang  menggunakan  beberapa  pohon  keputusan  yang  dapat  digunakan untuk masalah  klasifikasi dan  regresi.  Model-model  lemah  yang  dihasilkan  dari  pohon  regresi digabungkan  secara  berurutan  dan  setiap  model  berikutnya  berusaha  untuk  memperbaiki kesalahan  prediksi  yang  dilakukan  oleh  model  sebelumnya  (Chen  &  Guestrin,  2016).  Untuk kumpulan  sejumlah  n  data  dan  m  variabel  maka  persamaan  model  pohon ensemble adalah sebagai berikut:
𝑦 𝑖 ̂ = 𝜙(𝑥 𝑖 ) = ∑ 𝑓 𝑘 (𝑥 𝑖 ) 𝑘 𝑘=1 , 𝑓 𝑘 ∈ ℱ (1)
Pada  Persamaan  (1), 𝑦 𝑖 ̂ mewakili  nilai  prediksi,  dan 𝑓 𝑘 adalah  pohon  regresi  sejumlah k pada himpunan  pohon regresi ℱ . Selanjutnya menghitung fungsi objektif .
ℒ(𝜙) = ∑ 𝑙(𝑦 𝑖 ̂, 𝑦 𝑖 ) 𝑖 + ∑ Ω𝑓 𝑘 𝑘 (2)
𝑙 merupakan loss  function yang  menunjukkan  selisih  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual. Ω𝑓 𝑘 menunjukkan  regularisasi  yang  menggambarkan  kompleksitas  model.  Regularisasi  dinyatakan pada persamaan (3).
Ω(𝑓) = 𝛾𝑇 + 1 2 𝜆‖𝑤‖ 2 (3)
Pada setiap langkah proses pelatihan XGBoost fungsi objektif akan diminalkan dengan menghasilkan  model  pohon  regresi  baru  berdasarkan  model  yang  sudah  ada  sebelumnya. Selanjutnya  mempercepat  optimasi  pada  fungsi  objektif  melaui  aproksimasi  orde  ke  2  dan menghapus suku-suku konstanta sehingga diperoleh fungsi objektif yang lebih sederhana.
ℒ̃ (𝑡) = ∑ [𝑔 𝑖 𝑓 𝑖 (𝑥 𝑖 ) + 1 2 ℎ 𝑖 𝑓 𝑡 2 (𝑥 𝑖 )] + Ω(𝑓 𝑡 ) 𝑛 𝑖=1 (4)
𝑔 𝑖 dan ℎ 𝑖 adalah  gradien  orde  pertama  dan  kedua  pada  fungsi  kesalahan.  Dengan mensubstitusikan persamaan (3) pada persamaan (4) maka fungsi objektif dapat ditulis kembali menjadi persamaan berikut:
Extreme Gradient Boosting pada Peramalan Pola Curah Hujan Bulanan Kabupaten Banyuwangi Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
ℒ̃ (𝑡) = ∑ [(∑ 𝑔 𝑖 𝑖∈𝐼 𝑗 ) 𝑤 𝑗 + 1 2 (∑ ℎ 𝑖 𝑖∈𝐼 𝑗 + 𝜆) 𝑤 𝑗 2 ] + γ(𝑇) 𝑇 𝑗=1 (5)
Bobot pada tiap daun dapat dihitung menggunakan persamaan (6).
𝑤 𝑗 ∗ = − ∑ 𝑔 𝑖 𝑖∈𝐼 𝑗 ∑ ℎ 𝑖 + 𝜆 𝑖∈𝐼 𝑗 (6)
Dari persamaan (5) dan (6) maka diperoleh persamaan objektif yang optimal.
ℒ̃ (𝑡) (𝑞) =   − 1 2 ∑ (∑ 𝑔 𝑖 𝑖∈𝐼 𝑗 ) 2 ∑ ℎ 𝑖 + 𝜆 𝑖∈𝐼 𝑗 + 𝛾𝑇 𝑇

## 𝑗=1
Fungsi  objektif  optimal  yang  menampilkan  nilai  prediksi  pada  setiap leaf  node disajikan  pada persamaan berikut:
ℒ 𝑠𝑝𝑙𝑖𝑡 = 1 2 [ (∑ 𝑔 𝑖 𝑖∈𝐼 𝑗 ) 2 ∑ ℎ 𝑖 + 𝜆 𝑖∈𝐼 𝐿 + (∑ 𝑔 𝑖 𝑖∈𝐼 𝑗 ) 2 ∑ ℎ 𝑖 + 𝜆 𝑖∈𝐼 𝑅 − (∑ 𝑔 𝑖 𝑖∈𝐼 ) 2 ∑ ℎ 𝑖 + 𝜆 𝑖∈𝐼 ] − 𝛾

## 2.4. Membangun Model
Data  deret  waktu  memiliki  tantangan  tersendiri  dalam  proses  evaluasi  model.  Metode cross validation biasa kurang tepat digunakan untuk memvalidasi karakteristik data deret waktu. Hal  ini  dikarenakan  metode  tersebut  tidak  mempertimbangkan  struktur  temporal  data  yang bergantung pada urutan kemunculan observasi.  Oleh karena itu proses validasi pada penelitian ini  akan  menggunakan  skema time  series  split .  Jumlah split yang  akan  digunakan  sebanyak 11,10 dan 9 split .  Tiap fold hasil split akan membagi training set menjadi data training fold dan data  validasi  dengan  rentang  yang  berbeda.  Proses time  series  split dapat  dijelaskan  melalui gambar berikut:
Gambar 2. Proses time series split
Tujuan utama dalam analisis deret waktu sering kali adalah untuk memperkirakan nilai masa  depan  daripada  menjelaskan  variasi  data  historis.  Oleh  karena  itu,  metrik  evaluasi  yang berfokus pada akurasi perkiraan dan performa model dalam struktur bergantung waktu  seperti MAE  dan  RMSE  akan  digunakan  dalam  mengevaluasi  model.  Setiap fold akan  dievaluasi menggunaksn matrik evaluasi. MAE mengukur rata-rata kesalahan prediksi dengan mengambil
Extreme Gradient Boosting pada Peramalan Pola Curah Hujan Bulanan Kabupaten Banyuwangi Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
nilai  absolut  dari  selisih  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual  pada training  set .  Sedangkan RMSE  mendefinisikan  akar  dari  rata-rata  kesalahan  kuadrat.  Semakin  kecil  nilai  keduanya menunjukkan kemampuan model prediksi yang semakin baik.
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑|𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
𝑛

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Reduksi Dimensi
Data  spasial  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menghasilkan  20  variabel  prediktor yang  akan  direduksi  menggunakan  PCA.  Ada  beberapa  cara  yang  digunakan  untuk  memilih jumlah variabel baru hasil reduksi (PC) yakni dengan memilih persentase nilai varian kumulatif lebih dari 80% atau memilih PC dengan nilai eigen lebih dari 1 (Vieira, 2012). Cara lain yang bisa  dilakukan  untuk  memilih  jumlah  PC  adalah  dengan  melihat  bagian  siku  pada scree  plot (Jhonson & Winchern, 2007).

## Gambar 3. Grafik varian kumulatif
Dari Gambar 3. jumlah PC memiliki nilai eigen lebih dari 1 dan menunjukan persentase varian  kumulatif  lebih  dari  80  %  sebanyak  4.  Dengan  pertimbangan  tersebut  maka  variabel prediktor akan diekstraksi menjadi 4 variabel saja.

## 3.2 Performa Algoritma XGBoost
Algoritma XGBoost dilatih menggunakan parameter n_estimators = 500, max_depth = 8, eta = 0.1, subsample = 0.8 dan colsample_bytree = 0.8. Hasil evaluasi yang dilakukan pada tiap rasio pembagian data tersaji pada Table 2. Ketiga rasio pembagian data tidak menunjukkan pengaruh  yang  signifikan  terhadap  performa  model  yang  dihasilkan.  Nilai  MAE  dan  RMSE terkecil  pada testing  set dihasilkan  pada  rasio  1:12.  Selain  itu  perbedaan  yang  sangat  kecil antara  nilai  evaluasi training  set dan testing  set pada  rasio  ini  menunjukkan  performa  model yang lebih baik dibanding dengan model lainnnya.
Extreme Gradient Boosting pada Peramalan Pola Curah Hujan Bulanan Kabupaten Banyuwangi Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Table 2. Evaluasi Model XGBoost Rasio Training Set Testing Set MAE (mm) RMSE(mm) MAE (mm) RMSE (mm) 1:12 72.579 95.940 80.777 95.775 2:11 70.311 98.700 88.323 113.332 3:10 69.014 95.291 90.985 114.528
Hasil  prediksi  curah  hujan  bulanan  pada testing  set rasio  1:12  menunjukkan  bahwa secara umum model mampu memprediksi pola ekstrim seperti curah hujan tinggi yang terjadi di bulan  Februari  dan  curah  hujan  rendah  di  bulan  Oktober  walaupun  dengan  ketepatan  nilai prediksi yang masih rendah.
Gambar 4. Perbandingan  curah hujan bulanan aktual dan prediksi

## 3.3 Pembahasan
Besar kesalahan prediksi rata-rata sekitar 7.2% dari total curah hujan dalam satu tahun. Dampak  signifikan  dari  perbedaan  nilai  rasio  pembagian  data  umumnya  dapat  terlihat  ketika bekerja  pada  data  yang  besar.  Pembagian  data  yang  tepat  sangat  penting  untuk  mencegah overfitting dan mendapatkan kemampuan generalisasi yang baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Ketidakmampuan  algoritma  dalam  menggeneralisasi  pola  data  juga  dapat  dipengaruhi oleh beberapa hal seperti ketersediaan data yang terbatas serta karakteristik dan tantangan yang unik  data  deret  waktu.  Data  deret  waktu  biasanya  menunjukkan  dinamika  kompleks,  seperti tren,  musiman  dan  adanya  autokorelasi.  Fluktuasi  yang  tidak  tercakup  secara  memadai  dalam kumpulan data pelatihan, menimbulkan tantangan bagi kapasitas model untuk menggeneralisasi dengan tepat.
Extreme Gradient Boosting pada Peramalan Pola Curah Hujan Bulanan Kabupaten Banyuwangi Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  model  XGBoost  memiliki kemampuan  dalam  menghasilkan  model  prediksi  data  deret  waktu.  Model  ini  cukup  efektif menangkap  pola  ketersebaran  data  khususnya  pada  kondisi  ekstrem.  Penggunaan  80%  data sebagai data latih atau training set menunjukkan performa model yang lebih baik dibandingkan model dengan presentase training set yang lebih kecil. Penelitian selanjutnya dapat melakukan eksplorasi  metode ensemble  learning yang  lain  seperti  teknik stacking  model ,  menggunakan rekayasa  fitur  serta  memilih  parameter  yang  tepat  melalui hyperparameter  tuning guna meningkatkan kemampuan prediksi.

## Daftar Pustaka
Bagirov, A.M., Mahmood, A., & Barton, A. (2017). Prediction of monthly rainfall in Victoria, Australia:  clusterwise  linear  regressionapproach. Atmospheric  Research ,188,20-29. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2017.01.003
BMKG  Banyuwangi.  (2024).  [Web  application].  https://www.bmkg.go.id/tag/?tag=stasiun- meteorologi-banyuwangi&lang=ID
bmkg-sebut-fenomena-iklim-di-indonesia-kian-tak-pasti-dan-cepat-berubah-ini- sebabnya
Chen,  T.,  &  Guestrin,  C.  (2016).  XGBoost:  A  scalable  Tree  Boosting  System. KDD  '16: Proceedings  of  the  22nd  ACM  SIGKDD  International  Conference  on  Knowledge Discovery and Data Mining, 785-794. https://doi.org/10.1145/2939672.2939785
Gu,  J.,  Liu,  S.,  Zhou,Z.,  Chalov,  S.R.,  &  Zhuang,  Q.  (2022).  A  Stacking  Ensemble  Learning Model  for  Monthly  Rainfall  Prediction  in  the  Taihu  Basin,  China  [Special  section].
Water , 14(3), 492.
He,  R.,  Zhang,  L., &  Chew,  A.W.Z. (2024).  Data-driven  multi-step  prediction and  analysis  of monthly  rainfall  using  explainable  deep  learning. Expert  Systems  with  Applications,
235(121160). https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.121160
Helmi,  I.  (2022,  Maret  23).  BMKG  Sebut  Fenomena  Iklim  di  Indonesia  Kian  Tak  Pasti  dan Cepat Berubah, Ini Sebabnya. Kompas TV . https://www.kompas.tv/nasional/273138/
Jhonson,  R.A.  &  Wichern,  D.W.  (2007). Applied  multivariate  statistical  analysis .  Pearson Prentice Hill.
KNMI climate explorer. (2022). [Web application]. https://climexp.knmi.nl/start.cgi?id=
Latif,  S.D.,  Hazrin,  N.A.B.,  koo,  C.H.,  Lin  Ng, J.,  Chaplot,  B.,  Huang,  Y.F.,  El-Shafie,  A.,  & Ahmed, A.N. (2023). Assessing rainfall prediction models: Exploring the advantages of machine learning and remote sensing approaches. Alexandria Engineering Journal, 82, 16-25. https://doi.org/10.1016/j.aej.2023.09.060
Li,  S.,  Xu,  C.,  Su,  M.,  Lu,  W.,  Chen,  Q.,  Huang,  Q.,  &  Teng  Y.(2024).  Downscaling  of environmental  indicators:  A  review. Science  of  The  Total  Environment, 916. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.170251
Extreme Gradient Boosting pada Peramalan Pola Curah Hujan Bulanan Kabupaten Banyuwangi Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Munandar, D., Ruchjana, B.N., & Abdullah, A.S. (2022). Principal component analysis-vector autoregressive  integrated  (PCA-VARI)  model  using  data  mining  approach  to  climate data  in  the  west  java  region. Jurnal  Ilmu  Matematika  dan  Terapan, 16(1),  099-112. https://doi.org/10.30598/barekengvol16iss1pp099-112
Najafi,  M.R.,  Hamid,  M.,  &  Wherry,  S.A.  (2009).  A  procedure  for  statistical  downscaling  of precipitation  with  an  objective  method  for  predictor  selection. Journal  of  Hydrologic Engineering . 16(8). https://doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000355
Nurdin.  (2011).  Antisipasi  perubahan  iklim  untuk  keberlanjutan  ketahanan  pangan  [Srikpsi].
Universitas Negeri Gorontalo.
https://repository.ung.ac.id/karyailmiah/show/20/antisipasi-perubahan-iklim-untuk- keberlanjutan-ketahanan-pangan.html#
Pathan,  M.S.,  Nag,  A.,  &  Dev,  S.  (2022,  Juli  17-22).  Efficient  rainfall  prediction  using  a dimensionality reduction method. IGARSS 2022 - 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing [Symposium] . Kuala Lumpur, Malaysia. https://doi.org/10.1109/IGARSS46834.2022.9884849
Pour, S.H., shahid, S., Chung, E.S., & Wang, X.J. (2018). Model output statistics downscaling using  support  vector  machine  for  the  projection  of  spatial  and  temporal  changes  in rainfall of Bangladesh. Atmospheric Research, 213, 149-163.
https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2018.06.006
Raymer, M.L., Punch, W.F., Goodman, E.D., Khun, L.A., & Jain, A.K. (2000). Dimensionality reduction  using  genetic  algorithms. IEEE  Transactions  on  Evolutionary  Computation , 4(2), 164-171. https://corescholar.libraries.wright.edu/knoesis/9
Robock,  A.,  Turco,  R.P.,  Harwell,  M.A.,  Ackerman,  T.P.,  Andressen,R.,  Chang,H.S.,  & Sivakumar,M.V.K.  (1993).  Use  of  general  circulation  model  output  in  the  creation  of climate  change  scenarios  for  impact  analysis. Climatic  Change ,  23,  293-335. https://link.springer.com/article/10.1007/BF01091621
Sachindra,  D.A.,  Ahmed,  K.,  Rashid,  M.M.,  Shahid,  S.,  &  Perera,  B.J.C  (2018).  Statistical downscaling of precipitation using machine learning techniques. Atmospheric Research,
212, 240-248. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2018.05.022
Salathe,  E.  P.,  Jr.,  Mote,  P.  W.,  &  Wiley,  M.  W.  (2007).  Review  of  scenario  selection  and downscaling methods for the assessment of climate change impacts on hydrology in the United States pacific northwest. Int. J. Climatol, 27(12), 1611–1621. https://doi.org/10.1002/joc.1540
Siregar,  A.M.,  Tukino,  Faisal,  S.,  Fauzi,  A.,  &  Kadori,  I.  (2020).  Klasifikasi  untuk  prediksi cuaca  menggunakan  esemble  learning. Jurnal  Pengkajian  dan  Penerapan  Teknik Informatika , 13, 138-147. DOI:https://doi.org/10.33322/petir.v13i2.998
Thara, D.K. Prema, P.S., &  Xiong, F. (2019). Auto-detection of epileptic seizure events using deep  neural  network  with  different  feature  scaling  techniques. Pattern  Recognition Letters, 128, 544-550. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2019.10.029
Vieira,  V.M.  (2012).  Permutation  tests  to  estimate  significances  on  Principal  Components
Analysis. Computational Ecology and Software, 2, 103-123.
Extreme Gradient Boosting pada Peramalan Pola Curah Hujan Bulanan Kabupaten Banyuwangi Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
http://www.iaees.org/publications/journals/ces/articles/2012-2(2)/permutation-tests-to- estimate-significances.pdf