(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 23 - 30
ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print):
2614-7467

## Analisis Curah Hujan Menggunakan Machine Learning Metode Regresi Linier Berganda Berbasis Python dan Jupyter Notebook
Rainfall Analysis using Machine Learning-Multiple Linear Regression Method Based on Python and Jupyter Notebook
Jesi Pebralia 1*
1* Program Studi Fisika, Universitas Jambi, Jambi, Indonesia
Email: jesipebralia@unja.ac.id

## ABSTRAK
Indonesia  merupakan  negara  yang  berada  di  garis  khatulistiwa.  Akibatnya  Indonesia  memiliki  musim  kemarau  dan  musim penghujan. Prediksi curah hujan sangat bermanfaat dalam berbagai bidang. Metode prediksi yang sedang berkembang dengan pesat  pada  saat  ini  yaitu  metode  prediksi  menggunakan  teknik  kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligent /AI).  Machine  learning adalah bagian dari AI. Penerapan algoritma regresi linier berganda pada machine learning dapat digunakan untuk memprediksi suatu  variable  terikat  dengan  berbagai  jenis  variable  bebas  yang  mempengaruhinya.  Pada  penelitian  ini,  telah  dilakukan prediksi  curah  hujan  dengan  melibatkan  tiga  variable  bebas  yaitu  kecepatan  angin,  suhu  udara  maksimum,dan  suhu  udara minimum dengan dataset diperoleh dari situs kaggle.com. Dataset yang digunakan berjumlah 6.574 data, dimana data tersebut dikelompokkan  ke  dalam  data  training  sebanyak  80%  dan  data  test  sebanyak  20%.  Algoritma  regresi  linier  berganda  dibuat dalam  Bahasa  pemrograman  python  dan  diimplementasikan  menggunakan  jupyter  notebook.  Pada  penelitian  ini  dihasilkan model regresi linier berganda dengan persamaan 𝑦 = 1.23 + 0.1𝑥 1 − 0.06𝑥 2 + 0.07𝑥 3 , nilai MSE sebesar 14.02, RMSE sebesar 3.74, dan MAE sebesar 2.27.

## Kata Kunci: curah hujan; jupyter notebook; machine learning; python; regresi linier berganda

## ABSTRACT
Indonesia is a country located on the equator. As a result, Indonesia has a dry season and a rainy season. Rainfall prediction is very useful in various fields. The prediction method that is currently developing rapidly is the prediction method using artificial intelligence  (AI)  techniques.  Machine  learning  is  a  subset  of  AI.  The  application  of  multiple  linear  regression  algorithms  in machine learning can be used to predict a dependent variable with various types of independent variables that affect it. In  this study,  rainfall  prediction  has  been  carried  out  involving  three  independent  variables,  namely  wind  speed,  maximum  air temperature,  and  minimum  air  temperature  with  dataset  obtained  from  the  kaggle.com  site.  The  dataset  used  is  6,574  data, where  the  data  is  grouped  into  training  data  as  much  as  80%  and  test  data  as  much  as  20%.  Multiple  linear  regression algorithm is written  in  Python  programming  language  and  implemented  using  jupyter  notebook. In this study,  a  multiple linear regression model was produced with the equation 𝑦 = 1.23 + 0.1𝑥 1 − 0.06𝑥 2 + 0.07𝑥 3 , , MSE value was 14.02, RMSE was 3.74, and MAE was 2.27.
Keyword: rainfall; jupyter notebooks; machine learning; multiple linear regression; pythons

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  berada di  garis  khatulistiwa.  Akibatnya  Indonesia memiliki musim kemarau dan musim penghujan. Dua  musim  ini  sangat  berpengaruh  terhadap kelangsungan  hidup  makhluk  hidup  di  negara Indonesia.  Salah  satu  faktor  yang  berpengaruh terhadap  musim-musim  tersebut  adalah  curah
hujan.  Curah  hujan  merupakan  jumlah  air  yang jatuh  di  permukaan  tanah  datar  selama  periode tertentu  yang  diukur  dengan  satuan  tinggi milimeter  (mm)  di  atas  permukaan  horizontal. Curah  hujan  juga  dapat  diartikan  sebagai ketinggian  air  hujan  yang  terkumpul  dalam tempat  yang  datar,  tidak  menguap,  tidak meresap dan tidak mengalir.
(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 23 - 30
ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print):
2614-7467
Prediksi  curah  hujan  sangat  bermanfaat dalam  berbagai  bidang,  misalnya  di  bidang pertanian, prediksi curah hujan dapat digunakan sebagai  informasi  di  sector  pertanian  untuk menghadapi  perubahan  iklim  (Surmaini,  dkk., 2011),  informasi  mengenai  curah  hujan  juga dapat digunakan sebagai upaya deteksi bencana  kekeringan  (Laksono  dan  Nurgiyatna, 2020), di bidang pembudidayaan informasi curah hujan  juga  sangat  berguna  untuk  meningkatkan produktivitas  hasil  budidaya,  misalnya  pada budidaya lebah penghasil madu, informasi curah hujan  dapat  digunakan  untuk  menghitung besarnya  pembiayaan  budidaya  (Yuda,  2011), melalui  informasi  indeks  curah  hujan  dapat diperoleh informasi prediksi harga premi asuransi  pertanian  (Erfiana,  dkk.,  2020).  Oleh sebab  itu,  metode  prediksi  curah  hujan  sangat penting sekali untuk dikembangkan.
Metode  prediksi  yang  sedang  berkembang dengan  pesat  pada  saat  ini  yaitu  metode prediksi  menggunakan  24eknik  kecerdasan buatan  ( Artificial  Intelligent /AI).  Pada  dasarnya kecerdasan  buatan  adalah  suatu  pengetahuan yang membuat computer dapat meniru kecerdasan manusia, misalnya melakukan analisis  penalaran  untuk  mendapatkan  suatu kesimpulan  (Subakti,  dkk.,  2022).  Machine learning  adalah  bagian  dari  AI  yang  berfungsi untuk  membuat  computer  memiliki  kemampuan untuk  belajar  tentang  data  baru  tanpa  harus deprogram  secara  eksplisit.  Fokus  utamanya adalah  untuk  membangun  sebuah  aplikasi computer yang dapat mempelajari data, kemudian  membuat  sebuah  model  yang  siap digunakan  untuk  menyelesaikan  kasus  tertentu (Id, Ibnu Daqiqil, 2021).
Machine learning dapat dibedakan
menjadi  dua  tipe,  yaitu supervised  learning dan unsupervised
learning.
Pada
pembelajaran  tipe supervised  learning ,  telah diketahui  apa  yang  akan  diprediksi  atau target variabelnya. Terdapat berbagai macam algoritma pada  pembelajaran tipe supervised
learning,  yaitu  linear  regression,  neural network,  decision  trees,  support  vector machine  (SVM),  naïve  Bayes,  dan  K-nearest neighbors. Sedangkan pada
tipe pembelajaran  unsupervised  learning  tidak terdapat  target  variable  (target  feature)  pada dataset. Contoh
algoritma
pada
pembelajaran  unsupervised  learning  yaitu association  rule  dan  K-mean  clustering (Faisal dan Nugrahadi, 2017).
Penerapan algoritma regresi linier berganda  pada  machine  learning  telah banyak  dilakukan  oleh  peneliti  terdahulu. Algoritma  regresi  linier  berganda  dapat digunakan  untuk  melakukan  prediksi  biaya asuransi  kesehatan  berdasarkan  kriteria variable  bebas  seperti  umur,  jenis  kelamin, berat badan, jumlah anak, kebiasaan merokok,  dan  wilayah  (Sholeh,  dkk.,  2022). Penelitian  lain  yang  menggunakan  algoritma regresi  linier  dilakukan  oleh  Maulidi  dan Nafiiyah  tahun  2022  yang  memprediksi presentasi potongan harga penjualan dengan dataset  berjumlah  1.525  data.  Selain  itu, algoritma  regresi  linier  juga  dapat  digunakan untuk  memprediksi  jumlah  peminat  mata kuliah  pilihan  (Afkarina,  dkk.,  2019),  prediksi penyebaran  Covid-19  (Putri,  dkk.,  2021), prediksi tingkat inflasi (Amrin, 2016), prediksi omset  penjualan  suatu  produk  ((Adiguno, dkk.,  2022),  (Nafiiyah,  2019)),  dan  prediksi hujan  bulanan  menggunakan  data  suhu  dan kelembaban udara (Fadholi, 2013), (Budiman dan  Akhlakulkarimah,  2016)).  Penelitian- penelitian  yang  telah  dilakukan  tersebut menunjukkan  bahwa  algoritma  regresi  linier berganda dapat
digunakan untuk memprediksi  suatu  variable  terikat  dengan berbagai jenis variable bebas yang mempengaruhinya.
Penelitian  untuk  memprediksi  curah hujan  menggunakan  metode  regresi  linier pernah  dilakukan  oleh  Fadholi  pada  tahun 2013.  Pada  penelitian  tersebut  digunakan data curah hujan, suhu udara, dan
(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 23 - 30
ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print):
2614-7467
kelembaban  udara  bulanan  yang  diperoleh dari  Stasiun  Meteorologi  Sultan  Baabullah
Ternate. Selain
itu, Budiman dan Akhlakulkarimah  pada  tahun  2016  juga  telah melalukan  penelitian  prediksi  curah  hujan menggunakan metode regresi linier berganda dengan  melibatkan  dua  variable  bebas berupa jumlah hari hujan dan lama
penyinaran  matahari  dalam  sebulan,  yang diperoleh dari Badan Meteorologi,
Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG)  Stasiun Klimatologi  Kls  I  Banjarbaru.  Pada  penelitian ini,  peneliti  melakukan  prediksi  curah  hujan dengan  melibatkan  tiga  variable  bebas  yaitu kecepatan angin, suhu udara maksimum,dan suhu udara minimum dengan dataset diperoleh  dari  situs  kaggle.com.  Peneliti menggunakan algoritma regresi linier
berganda  pada machine  learning yang
dijalankan
menggunakan
Bahasa
pemrograman python dan jupyter notebook.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini menggunakan metode  regresi linier  berganda  untuk  memprediksi  curah  hujan. Terdapat  tiga  variable  bebas  yang  digunakan yaitu  kecepatan  angin,  suhu  maksimum,  dan suhu minimum. Dataset yang digunakan diperoleh  dari  situs www.kaggle.com .  Diagram alir penelitian ditampilkan pada gambar 1.
Gambar 1. Diagram alir penelitian

## Dataset Penelitian
Jumlah  dataset  yaitu  sebesar  6.574  data. Terdapat  dua  tahapan  yang  harus  dilakukan dalam proses pembelajaran algoritma di machine learning, yaitu tahap training dan tahap pengujian  (testing).  Pada  penelitian  ini,  dataset dibagi  menjadi  80%  data  training  dan  20%  data testing.

## Eksplorasi Data
Langkah  eksplorasi  data  bertujuan  untuk lebih  mengenal  data  dan  untuk  meningkatkan kualitas  data  yang  akan  digunakan.  Langkah pertama  dalam  proses  eksplorasi  data    yaitu menyesuaikan  data  mentah  dengan  kebutuhan data yang akan dianalisis.
Mulai Penentuan Dataset Persiapan Software Eksplorasi Data Data Training Data Testing Analisis Regresi Linier Berganda Selesai
(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 23 - 30
ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print):
2614-7467
Analisis Data Analisis  regresi  linier  adalah  metode statistic
yang
dapat
digunakan untuk mempelajari hubungan antar sifat permasalahan yang  sedang  diselidiki.  Model  regresi  linier berganda  merupakan  model  regresi  yang melibatkan  lebih  dari  satu  variable  bebas. Analisis  regresi  linier  berganda  bertujuan  untuk mengetahui  arah  dan  seberapa  besar  pengaruh variable bebas terhadap variable terikat.
𝑦 = 𝑎 + 𝑏 1 𝑥 1 + 𝑏 2 𝑥 2 + ⋯ + 𝑏 𝑛 𝑥 𝑛 (1)
Pada persamaan 1 variabel 𝑦 merupakan variable terikat, 𝑎 merupakan intersept atau konstanta regresi, 𝑥 merupakan variable bebas, dan 𝑏 merupakan koefisien regresi pada masing- masing variable bebas. Besarnya keterkaitan antara variable terikat dengan variable bebas dinyatakan oleh koefisien korelasi,
𝑟 = 𝑁 ∑ (𝑥𝑖𝑦𝑖)−∑ (𝑥𝑖)∙∑ (𝑦𝑖) 𝑁 𝑖=1 𝑁 𝑖=1 𝑁 𝑖=1 √[𝑁 ∑ (𝑥𝑖 2) 𝑁 𝑖=1 −(∑ (𝑥𝑖) 𝑁 𝑖=1 ) 2 ][𝑁 ∑ (𝑦𝑖 2) 𝑁 𝑖=1 −(∑ (𝑦𝑖) 𝑁 𝑖=1 ) 2 ] (2)
Nilai  r  yang  positif  mengindikasikan  bahwa meningkatnya  nilai  x akan  menyebabkan meningkatnya  nilai  y,  sebaliknnya  untuk  nilai  r yang negative
mengindikasikan
bahwa meningkatnya  nilai  x akan  menyebabkan menurunnya nilai y, dan jika nilai r sama dengan nol  mengindikasikan  bahwa  tidak  ada  korelasi antara x dan y. Pengujian model algoritma yang digunakan dapat dilakukan dengan cara mencari nilai Mean  Square  Error (MSE), Root  Mean Square Error (RMSE), dan Mean  Absolute  Error (MAE).  MSE  merupakan  kuadrat  rata-rata  dari nilai error (Kusuma, 2020),
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝑦′−𝑦)2 𝑛
(3)
dimana 𝑦′ merupakan  nilai  variable  terikat hasil  prediksi,  y  merupakan  nilai  variable  terikat sebenarnya, dan n merupakan jumlah data. Root Mean  Square  Error (RMSE)  adalah  jumlah  dari kesalahan  kuadrat  atau  selisih  antara  nilai
sebenarnya  dengan  nilai  prediksi  yang  telah ditentukan.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √∑ (𝑦′−𝑦)2 𝑛 (4)
Mean  Absolute  Error (MAE)  menunjukkan  nilai kesalahan  rata-rata  yang  error  dari  nilai sebenarnya  dengan  nilai  prediksi.  MAE  sendiri secara  umum  digunakan  untuk  pengukuran prediksi error pada analisis time series.
𝑀𝐴𝐸 = ∑ |𝑦′−𝑦| 𝑛 (5)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  prediksi  curah  hujan  dibuat menggunakan bahasa pemrograman python dan diimplementasikan menggunakan software jupyter  notebook.  Jupyter  notebook  memiliki protocol  kernel  yang  memungkinkan  server untuk  melimpahkan  tugas  menjalankan  kode menjadi berbagai bahasa.
Gambar 2. Tampilan awal software jupyter notebook
Terdapat  lima  jenis  modul  pada  python yang  digunakan  untuk  membuat  prediksi  curah hujan berdasarkan metode regresi linier berganda yaitu modul pandas, numpy, matplotlib, scikit-Learn, dan seaborn.
(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 23 - 30
ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print):
2614-7467
Gambar 3. Modul-modul python yang digunakanuntuk prediksi curah hujan berbasis metode regresi linier berganda

## Pengolahan Dataset
Data  mentah  yang  diperoleh  dari  situs www.kaggle.com pada  awalnya  terdiri  dari sembilan kolom, yaitu kolom DATE, WIND, IND, RAIN,  IND.1,  T.MAX,  IND.2,  T.MIN,  dan T.MIN.G.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  hanya mengambil  tiga  kolom  yang  akan  digunakan sebagai  variable  bebas,  yaitu  kolom  WIND, T.MAX,  dan  T.MIN.  Adapun  variable  yang berfungsi  sebagai  variable  terikat  yaitu  terdapat pada kolom RAIN.
(a) (b)
Gambar 4. a) Data mentah yang digunakan sebagai dataset penelitian, terdiri dari Sembilan kolom dan 6.574 baris, b) Data yang dipilih untuk dijadikan sebagai variable bebas dan variable
terikat pada penelitian.
Variable-variabel bebas berfungsi sebagai  variable  input,  dan  variable  terikat berfungsi  sebagai  variable  output.  Nilai  dari variable-variabel  input  akan  bertanggung  jawab terhadap  nilai  keluaran  variable  output.  Berikut
grafik  histogram  dari  variable-variabel  input  dan variable output.
Gambar 5. Grafik histogram variable-variabel penelitian

## Analisis Regresi Linier Berganda
Pada penelitian ini terdapat tiga variable bebas yang dilambangkan dengan 𝑥 1 , 𝑥 2 , dan 𝑥 3 , dan mengikuti persamaan berikut,
𝑦 = 𝑎 + 𝑏 1 𝑥 1 + 𝑏 2 𝑥 2 + 𝑏 3 𝑥 3 (6)
Dengan mencari nilai 𝑎 , 𝑏 1 , 𝑏 2 , dan 𝑏 3 melalui perintah  pada  modul  scikit-Learn,  maka persamaan regresi linier berganda menjadi,
𝑦 = 1.23 + 0.1𝑥 1 − 0.06𝑥 2 + 0.07𝑥 3 (7)
Pada  persamaan  tersebut,  y  merupakan variable  curah  hujan, 𝑥 1 merupakan  variable kecepatan  angin, 𝑥 2 merupakan  variable
(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 23 - 30
ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print):
2614-7467
suhu  maksimum  perhari,  dan 𝑥 3 merupakan variable suhu minimum perhari. Nilai korelasi antara  variable  bebas  dan  variable  terikat ditampilkan pada table 1,
Tabel 1. Nilai korelasi antara variable bebas
dan variable terikat WIND  TMAX  TMIN  RAIN WIND 1.00 -0.21 -0.10 0.12 TMAX  -0.21 1.00 0.80 -0.05 TMIN -0.10 0.80 1.00 0.01 RAIN 0.12 -0.05 0.01 1.00
Berdasarkan  table  1,  korelasi  paling  kuat terdapat pada korelasi antara variable kecepatan angin dengan variable curah hujan. Nilai korelasi antara  kedua  variable  tersebut  bernilai  positif, yang  mengindikasikan  bahwa  semakin  besar nilai  kecepatan  angin,  maka  curah  hujan  juga akan  meningkat.  Korelasi  positif  juga  terdapat antara  variable  suhu  minimum  dan  curah  hujan, yang  mengindikasikan  bahwa  semakin  tinggi suhu  minimum, maka curah hujan juga semakin meningkat. Adapun nilai korelasi  antara variable suhu  maksimum  dengan  curah  hujan  bernilai negative, hal ini mengindikasikan bahwa semakin  tinggi  suhu  maksimum,  maka  curah hujan akan semakin menurun.
Untuk  melihat  seberapa  baik  kemampuan algoritma  dalam  melakukan  prediksi,  digunakan tiga  indikator  statistic  yaitu  MSE,  RMSE,  dan MAE.  Perhitungan  ketiga  indikator  tersebut masing-masing  mengikuti  persamaan  3,  4,  dan 5.  Nilai  dari  MSE,  RMSE,  dan  MAE  ditampilkan pada table 2.
Tabel 2. Nilai MSE, RMSE, dan MAE dari
analisis regresi linier berganda Indikator Nilai MSE 14.02 RMSE 3.74 MAE 2.23
Berdasarkan  tabel  2,  dapat  diketahui  bahwa implementasi  algoritma  regresi  linier  berganda
untuk  memprediksi  curah  hujan  mempunyai performansi yang baik.
Setelah  proses  pelatihan  data  selesai dijalankan,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan uji  coba  terhadap  data  uji.  Data  uji  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  sebanyak 1.314 data.
Tabel 3. Sampel perbandingan nilai 𝑦 sebenarnya dengan 𝑦 prediksi
𝑦 𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑦 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 16.1 1.8 0.0 0.7 5.5 1.6 0.0 1.1 4.3 1.3 1.9 2.1 0.2 2.9 6.4 2.1 0.2 1.9
Tabel  3  menampilkan  10  sampel  perbandingan data y sebenarnya dengan y prediksi.
Perbandingan  nilai  antara  nilai  y  sebenarnya dengan y prediksi dapat dilihat pada gambar 6,
Gambar 6. Grafik antara y sebenarnya dengan y prediksi untuk semua data uji.

## KESIMPULAN
Prediksi  curah  hujan  dapat  dilakukan menggunakan  algoritma  linier  berganda  dengan Bahasa
pemrograman
python dan
(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 23 - 30
ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print):
2614-7467
diimplementasikan
menggunakan jupyter notebook.  Terdapat  lima  jenis  modul  python yang  digunakan  yaitu  modul  pandas,  numpy, matplotlib,  scikit-Learn,  dan  seaborn.  Kelima modul  tersebut  dapat  berfungsi  dengan  baik. Dataset yang digunakan mempunyai 6.574 data, yang  dibagi  menjadi  80%  untuk  data  training, dan  20%  untuk  data  testing.  Pada  penelitian  ini dihasilkan  persamaan  regresi  linier  berganda yaitu 𝑦 = 1.23 + 0.1𝑥 1 − 0.06𝑥 2 + 0.07𝑥 3 . Berdasarkan  perhitungan  nilai  korelasi,  dapat disimpulkan  bahwa  korelasi  antara  kecepatan angin  dan  curah  hujan  mempunyai  hubungan yang  paling  kuat,  dibandingkan  dengan  variable suhu  maksimum  dan  suhu  minimum.  Terdapat tiga  analisis  statistic  yang  digunakan  untuk melihat  performansi  dari  algoritma  regresi  linier berganda,  yaitu  MSE,  RMSE,  dan  MAE.  Pada penelitian  ini,  dihasilkan  nilai  MSE  sebesar 14.02,  RMSE  sebesar  3.74,  dan  MAE  sebesar 2.23.

## DAFTAR PUSTAKA
Adiguno,  S.,  Syahra,  Y.,  &  Yetri,  M.  (2022).
Prediksi  Peningkatan  Omset  Penjualan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda. Jurnal  Sistem  Informasi  Triguna Dharma (JURSI TGD) , 1 (4), 275-281.
Afkarina, N.  K.,  Widodo, A. W.,  & Furqon, M. T. (2019). Implementasi Regresi Linier
Berganda  Untuk  Prediksi  Jumlah  Peminat Mata  Kuliah  Pilihan. Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  e- ISSN , 2548 , 964X.
Amrin,  A.  (2016).  Data  Mining  Dengan  Regresi Linier  Berganda  Untuk  Peramalan  Tingkat
Inflasi. Techno  Nusa  Mandiri:  Journal  of Computing and Information Technology , 13 (1), 74-79.
Budiman,  I.,  &  Akhlakulkarimah,  A.  N.  (2016). Aplikasi Data Mining Menggunakan Multiple Linear  Regression  Untuk  Pengenalan  Pola
Curah  Hujan. Klik-Kumpulan  Jurnal  Ilmu Komputer , 2 (1), 34-33.
Erfiana,  D.,  Prabowo,  A.,  Tripena,  A.,  &  Riyadi, S. (2020). Penentuan Harga Premi Asuransi Pertanian  Berbasis  Indek  Curah  Hujan Dengan Model Black-Scholes.
Fadholi,  A.  (2013).  Persamaan  regresi  prediksi curah  hujan  bulanan  menggunakan  data suhu dan kelembapan udara
di
Ternate. Statistika , 13 (1).
Faisal,  M.R,  dan  Nugrahadi,  D.T.  2019.  Belajar Data  Science:  Klasifikasi  dengan  Bahasa Pemrograman R. Banjarbaru: Scripta Cendekia.
Id,  Ibnu  Daqiqil.  2021.  Machine  Learning:  Teori,
Studi Kasus, dan Implementasi Menggunakan Python. Riau: UR Press.
Kusuma,  Purba  Daru.  2020.  Machine  Learning
Teori, Program, dan Studi Kasus.
Yogyakarta: Deepublish. Laksono, S. S., & Nurgiyatna, N. (2020). Sistem Pengukur Curah Hujan sebagai Deteksi Dini Kekeringan pada Pertanian Berbasis
Internet  of  Things  (IoT). Emitor:  Jurnal
Teknik Elektro , 20 (2), 117-121.
Nafi'iyah,  N.,  &  Maulidi,  N.  F.  (2022).  Linear regression  for  discounting  presentation recommendations  (kaggle  dataset). Jurnal teknologi  informasi  dan  komunikasi , 13 (2), 67-73.
Nafi'iyah,  N.  (2019).  Prediksi  jumlah  penjualan pada  toko  makmur  jaya  elektronik  dengan regresi linier. RESEARCH: Journal of Computer, Information System & Technology Management , 2 (2), 47-50.
Putri,  E.  R.  S.,  Novianti,  F.,  Yasmin, Y.  R.  A.,  & Novitasari,  D.  C.  R.  (2021).  prediksi  kasus aktif kumulatif covid-19 di indonesia menggunakan model regresi linier
berganda. Transformasi:  Jurnal  Pendidikan Matematika Dan Matematika , 5 (2), 567-577.
(Jurnal Ilmu Fisika dan Pembelajarannya) http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jifp/index Vol. 6, No. 2, Desember 2022, 23 - 30
ISSN (online): 2549-6158 ISSN (print):
2614-7467
Subakti, dkk. 2022. Artificial Intelligence. Bandung: Media Sains Indonesia.
Surmaini,  E.,  Runtunuwu,  E.,  &  Las,  I.  (2011).
Upaya  sektor  pertanian  dalam  menghadapi perubahan iklim. Jurnal Litbang Pertanian , 30 (1), 1-7.
YUDA, A. (2011). Analisa Pembiayaan Budidaya Lebah  Madu  Apis  Mellifera  pada  Periode Musim  Hujan  di  Kecamatan  Tumpang Kabupaten  Malang (Doctoral  dissertation,
University of Muhammadiyah Malang).