## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7098

## Prediksi Banjir Berdasarkan Indeks Curah Hujan Menggunakan Deep Neural Network (DNN)
Safira Alya Fafaza, Muhammad Syaifur Rohman * , Ricardus Anggi Pramunendar, Nurul Anisa Sri Winarsih, Galuh Wilujeng Saraswati, Filmada Ocky Saputra, Danny Oka Ratmana, Guruh Fajar Shidik
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia Email: 1 safira.alyafafaza31@gmail.com, 2,* syaifur@dsn.dinus.ac.id, 3 ricardus.anggi@dsn.dinus.ac.id,
4 nurulanisasw@dsn.dinus.ac.id, 5 galuhwilujengs@dsn.dinus.ac.id, 6 filmada.os@dsn.dinus.ac.id, 7 rdannyoka@psi.dinus.ac.id,
8 guruh.fajar@research.dinus.ac.id Email Penulis Korespondensi: syaifur@dsn.dinus.ac.id
Abstrak− Banjir merupakan bencana alam yang sering terjadi dan merupakan salah satu bencana alam yang paling merusak karena mempunyai dampak ekonomi dan sosial yang besar. Prediksi banjir yang tepat sangat penting untuk mengelola risiko dan  mengatur  perencanaan  tanggap  darurat  secara  efektf.  Penelitian  ini  menggunakan  Deep  Neural  Network  (DNN)  untuk membangun model prakiraan banjir yang mengandalkan indikator indeks curah hujan, selain itu untuk menangkap pola rumit dan selalu berubah yang diperoleh dari data indeks curah hujan. Dengan menggunakan informasi historis dari kejadian bencana banjir di Kerala, India, analisis dilakukan untuk menilai dampak dari berbagai faktor, khususnya dalam learning rate dan jenis optimizer, terhadap performa model. Hasil percobaan menunjukkan bahwa  jenis optimizer merupakan faktor penting dalam menentukan  efektivitas model  yang ditunjukkan dalam  statistik ANOVA  dengan  nilai  P-value sebesar 0.008493, yang jauh lebih  rendah  dari  ambang  batas  umum  yaitu  0,05.  Hal  ini  dikarenakan  jenis  optimizer  dapat  sangat  meningkatkan  akurasi prediksi. Dengan jenis optimizer Adam pada kisaran learning rate antara 0,1 hingga 0,4 menunjukkan tingkat akurasi mencapai 100%.  Namun,  pemilihan  learning  rate  tampaknya  tidak  memiliki  dampak  yang  signifikan,  yang  menunjukkan  bahwa penekanan  utama  pada  penyesuaian  parameter  harus  ditentukan  secara  akurat.  Maka  dari  itu,  dengan  telah  dilakukannya penyesuaian  parameter  yang  tepat  dan  validasi  yang  menyeluruh,  sampai  menemukan  konfigurasi  optimal  yang  dapat meningkatkan akurasi dalam prediksi bencana banjir berdasarkan indeks curah hujan, dapat disimpulkan bahwa model DNN memiliki potensi untuk menjadi alat yang dapat membantu dalam perencanaan dan manajemen risiko banjir.
Kata Kunci: Klasifikasi; Deep Learning; Deep Neural Network; Indeks Curah Hujan; Prediksi Banjir
Abstract− Floods  are  natural  disasters  that  often  occur  and  are  among  the  most  destructive  because  they  have  significant economic  and  social  impacts.  Accurate  flood  predictions  are  essential  to  manage  risk  and  organize  emergency  response planning effectively. This research uses Deep Neural Network (DNN) to build a flood forecasting model that relies on rainfall index  indicators  and  captures  complex  and  ever-changing  patterns  obtained  from  rainfall  index  data.  Using  historical information from flood disaster  events in  Kerala,  India, an analysis  was  conducted to assess the impact  of  various factors, particularly in learning rate and optimizer type, on model performance. The experimental results show that the type of optimizer is a crucial factor in determining the model's effectiveness, as shown in the  ANOVA statistics with a P-value  of 0.008493, much lower than the  general threshold  of 0.05. This is because this type  of  optimizer  can significantly  improve prediction accuracy. With the Adam optimizer type, the learning rate range is between 0.1 and 0.4, showing an accuracy level of up to 100%. However, the  choice of learning rate  does  not significantly  impact, indicating that the  main  emphasis  on parameter adjustment  should  be  determined  accurately.  Therefore,  by  carrying  out  appropriate  parameter  adjustments  and  thorough validation to find the optimal configuration that can increase accuracy in predicting flood disasters based on rainfall indices, the DNN model has the potential to become a tool that can assist in flood risk planning and management.
Keywords : Classification; Deep Learning; Deep Neural Network; Rainfall Index; Flood Prediction

## 1. PENDAHULUAN
Banjir merupakan salah satu bencana alam yang paling merusak, dalam arti menimbulkan kerusakan yang meluas pada  kehidupan  manusia  seperti  pada  infrastruktur,  sektor  pertanian,  serta  pada  sistem  sosial  dan  ekonomi  [1]. Seperti yang terjadi di Indonesia dalam kurun waktu 01 Januari sampai 03 Oktober 2023, terdapat 839 kejadian banjir dari total 3.056 kejadian bencana alam yang terjadi. Berdasarkan laporan Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) kejadian banjir di Indonesia telah menyebabkan 10 orang hilang, 204 orang meninggal dunia, 5.555 orang luka-luka, 5,35 juta orang menderita dan mengungsi serta kerusakan yang terjadi pada 25.116 rumah dan 714 fasilitas umum [2]. Akibat dari terjadinya banjir yang sering melanda Indonesia pada tahun 2023, ekonomi penduduk yang terkena dampaknya mengalami kemunduran selama periode tertentu dan diperlukan waktu yang cukup lama bagi mereka untuk dapat kembali menjalankan pekerjaan sehari-hari mereka.
Banjir yang terjadi pada suatu daerah disebabkan oleh berbagai faktor yang berkontribusi dominan, antara lain  karena  intensitas  curah  hujan,  infiltrasi  air  sungai,  dan  bangunan  pengendali  banjir  [3].  Aktivitas  manusia seperti perubahan penggunaan lahan menjadi pemukiman dan pertanian juga berkontribusi dalam terjadinya banjir [4].  Selain  itu  ekstremnya  kondisi  iklim  dan  perubahan  pola  cuaca  yang  disebabkan  karena  pemanasan  global, yang  secara  signifikan  berkontribusi  pada  peningkatan  frekuensi  dan  intensitas  bencana  banjir  [5].  Memahami faktor-faktor penyebab banjir yang ada, diperlukan adanya kewaspadaan terhadap kejadian banjir yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Karena bencana alam terbukti sangat berdampak pada keselamatan hidup masyarakat dan pembangunan pada suatu daerah [6].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7098
Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan prediksi dan analisis dengan menggunakan data seperti indeks curah hujan yang berisi kumpulan data dari kejadian-kejadian banjir sebelumnya. Curah hujan merupakan suatu peristiwa yang acak dan penyebab terjadinya sangat kompleks [7]. Dengan melakukan prediksi banjir  melalui  data  indeks  curah  hujan  dari  kejadian  banjir  sebelumnya,  dapat  membantu  dalam  melakukan penilaian  bahaya  dari  suatu  kejadian  bencana  yang  akan  terjadi,  persiapan  dan  respons  yang  lebih  baik  dalam manajemen bencana. Prediksi yang akurat dapat menyelamatkan nyawa, mengurangi kerusakan infrastruktur, dan meningkatkan  alokasi  sumber  daya,  pengiriman,  dan  evakuasi  korban  yang  terdampak  serta  meminimalkan kerugian dalam bidang sosial dan ekonomi [8].
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  telah  membahas  mengenai  klasifikasi  atau  prediksi  hujan  dengan menggunakan data  indeks curah  hujan,  baik  menggunakan  metode  Machine Learning (ML) [8]–[10] dan Deep Learning (DL) [5], [7]. Dalam proses klasifikasi atau prediksi dengan menggunakan  metode Machine Learning (ML)  terdapat  beberapa  metode  yang  sering  digunakan,  seperti  Naïve  Bayes,  K-Nearest  Neighbors  (KNN), Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, dan Ensemble Learning.  Penelitian [9] yang menggunakan Naïve Bayes untuk melakukan klasifikasi bencana banjir dengan RapidMiner dan  library Gaussian Naïve Bayes dari  Scikit-Learn.  Dari  pengujian  pada  penelitian  tersebut  yang  menggunakan  library  dari  Scikit-Learn,  Naïve Bayes  mampu  memberikan  akurasi  sebesar  79,16%.  Sedangkan  pengujian  menggunakan  RapidMiner  sebagai pembanding, ternyata hasil akurasi dari RapidMiner cukup jauh yaitu sebesar 98,31%. Dari perbedaan yang cukup signifikan itu, peneliti menjadi sulit menyimpulkan apakah Naïve Bayes efektif untuk digunakan pada klasifikasi atau prediksi untuk dataset banjir. Proses splitting dataset yang berbeda antara Python dan RapidMiner juga dapat mempengaruhi  akurasi  yang  diperoleh.  Selanjutnya,  pada  penelitian  [10]  yang  juga  melakukan  klasifikasi  atau prediksi  banjir dengan  menggunakan  dataset yang sama seperti penelitian  [9] yaitu  dataset dari  Kaggle dengan judul “Monthly Rainfall Index and Flood Probability”. Pada penelitian tersebut didapatkan akurasi sebesar 86,08% dengan  menggunakan  Logistic  Regression,  namun  disampaikan  bahwa  sistem  prediksi  dengan  menggunakan Logistic Regression ini masih jauh dari sempurna dan memerlukan perbaikan sistem. Selain itu, juga ada penelitian tentang prediksi hujan yang dilakukan [8] dengan menggunakan dataset yang berisi beberapa atribut terkait hujan seperti, cuaca, suhu, tekanan atmosfer, kelembaban, dan lain-lain di kota Lahore, Pakistan. Penelitian tersebut juga membandingkan teknik data mining seperti Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, KNN, Decision Tree, dan Multilayer Perceptron. Dihasilkan bahwa penggunaan teknik klasifikasi bekerja dengan baik pada kelas  no- rain, sedangkan pada kelas rain tekniknya tidak bekerja dengan baik. Terdapat beberapa alasan dibalik rendahnya akurasi pada kelas rain seperti, terdapat nilai yang hilang, tidak adanya atribut penting mengenai iklim pada dataset, dan kebanyakan karena tingkat curah hujan yang lebih rendah serta disarankan agar penelitian lanjutan dilakukan dengan menggunakan atribut iklim yang berbeda dalam data cuaca untuk mendapatkan hasil prediksi yang lebih akurat.
Penelitian [7] juga melakukan prediksi hujan namun dengan menggunakan pendekatan yang berbeda yaitu menggunakan  metode  DL,  dengan  Intensified  LSTM  (ILSTM)  berbasis  Recurrent  Neural  Network  dan dibandingkan  dengan  metode  lain,  seperti  Holt-Winters,  ARIMA,  ELM,  RNN,  dan  LSTM.  Didapatkan  hasil akurasi dari ILSTM sebesar 88%, walaupun jika dibandingkan dengan metode lain peningkatan akurasinya hanya sedikit  seperti  pada  metode  LSTM  sebesar  87,01%,  RNN  dengan  SILU  sebesar  86,91%,  RNN  dengan  RELU sebesar  86,44%,  ELM  sebesar  63,5%,  ARIMA  sebesar  81,15%,  dan  Holt-Winters  sebesar  77,55%.  Penelitian menggunakan  DL  untuk  prediksi  hujan  yang  berfokus  pada  suhu  dan  curah  hujan  dilakukan  oleh  [5]  dengan metode Deep Neural Network (DNN) dan dibandingkan dengan metode ML seperti SVM, KNN dan Naïve Bayes. Hasil dari beberapa algoritma berbeda memperlihatkan bahwa DNN memberikan kinerja akurasi tertinggi yaitu sebesar 91,18%.  Sedangkan  metode SVM, KNN, dan Naïve Bayes didapatkan akurasi  masing-masing 85,57%, 85,73%, dan 87,01%. Namun, terdapat keterbatasan dalam penelitian tersebut yaitu karena menggunakan dataset dari tahun yang sudah cukup lama yaitu 1990 hingga 2002 yang tidak mencakup data terbaru serta tidak adanya pertimbangan terhadap ketidakseimbangan distribusi dalam penelitian. Selain  itu, ada juga penelitian  [11]  yang melakukan  perbandingan  ML  dengan  menggunakan  KNN,  Naïve  Bayes,  Decision  Tree,  Random  Forest,  SVM dan DL dengan menggunakan DNN untuk memprediksi dampak dari arus lalu lintas dan cuaca secara real-time sebagai parameter terjadinya kecelakaan. Dihasilkan bahwa metode DL dengan algoritma DNN didapatkan akurasi sebesar 68.95%,  sedangkan  algoritma  ML  lainnya, seperti  KNN, Naïve Bayes, Decision Tree, Random  Forest, SVM,  Logistic  Regression  Biner  didapatkan  akurasi  dengan  masing-masing  sebesar  62,56%,  72,15%,  72,15%, 62,56%,  67,12%,  62,10%,  57,99%,  dan  68,95%.  Namun,  disampaikan  juga  bahwa  dalam  penelitian  tersebut terdapat  masalah  dalam  penyetelan  parameter  untuk  metode  DL  yang  digunakan,  sehingga  mungkin  dapat mempengaruhi transferabilitas dan efektivitas algoritma pada kumpulan data yang berbeda.
Berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya yang telah dijelaskan diatas, ternyata masih terdapat kesulitan untuk menentukan algoritma mana yang lebih tepat khususnya untuk digunakan pada prediksi hujan terutama yang berfokus pada indeks curah hujan, seperti pada penelitian  [9], [10]. Walaupun berbagai  metode pada penelitian sebelumnya  telah  dieksplorasi  dan  diuji,  terdapat  ketidakpastian  mengenai  pendekatan  atau  metode  mana  yang terbaik. Sehingga terdapat tantangan dalam menentukan metode yang paling efektif. Penentuan metode yang tepat tidak hanya berguna untuk meningkatkan akurasi prediksi hujan tetapi juga dapat membantu dalam pengambilan keputusan  yang  berkaitan  dengan  manajemen  bencana.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  diharapkan  dapat berkontribusi dalam proses mengidentifikasi dan memvalidasi metode dan model yang paling efisien dan akurat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7098
untuk prediksi hujan yang berfokus pada data indeks curah hujan setiap bulannya dengan menggunakan metode DL yaitu algoritma DNN. Hal ini dilakukan melalui penerapan dan penyesuaian parameter dari algoritma DNN. Melalui penyesuaian ini, diharapkan juga dapat menemukan konfigurasi optimal yang meningkatkan efisiensi dan akurasi prediksi untuk bencana banjir dalam algoritma DNN berdasarkan data indeks curah hujan.
Penelitian  ini  terbagi  menjadi  4  bagian  utama  yang  mencakup  berbagai  aspek  penting.  Bagian  1  adalah pendahuluan,  menetapkan  latar  belakang  penelitian,  merumuskan  masalah,  dan  menyajikan  tujuan  penelitian. Bagian 2 metodologi penelitian yang berisi penjelasan secara rinci mengenai kerangka kerja, detail metode yang akan  digunakan  dan  proses  persiapan  sebelum  melakukan  eksperimen.  Bagian  3  hasil  dan  pembahasan  yang memaparkan  temuan,  interpretasi  penelitian,  dan  memberikan  bukti  untuk  mendukung  teori  penelitian  serta memberikan pemahaman mendalam tentang topik yang sedang diteliti. Terakhir, bagian 4 kesimpulan, merangkum temuan penelitian dan merefleksikan dampak dan kontribusi terhadap penelitian serta menutup penelitian ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Berikut merupakan tahapan penelitian.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada bagian ini akan diuraikan tahapan penelitian  dalam pembangunan prediksi  menggunakan algoritma DNN, seperti pada gambar 1. Tahap pertama Pengumpulan Data dengan mengumpulkan dataset sekunder yang relevan. Selanjutnya, pada tahap Analisis Data Eksploratif, data dianalisis untuk memahami tren dan pola yang ada.  Setelah  analisis  awal,  dilakukan  Data  Pre-processing  di  mana  data  dibersihkan  dan  diubah  untuk mempersiapkan pelatihan model. Langkah berikutnya adalah melakukan pemrosesan data yang digunakan untuk melatih  algoritma  dengan  klasifikasi  data  DL  menggunakan  algoritma  DNN.  Terakhir,  melakukan  Evaluasi Performa  Algoritma  untuk  menilai  seberapa  baik  model  DNN  dapat  memprediksi  hasil  yang  diinginkan berdasarkan matrik yang telah ditentukan.

## 2.2. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  memanfaatkan  dataset  “Monthly  Rainfall  Index  and  Flood  Probability”  yang  tersedia  di  Kaggle melalui  tautan  https://www.kaggle.com/datasets/mukulthakur177/kerela-flood.  Dataset  ini  berisikan  catatan indeks curah hujan bulanan di Kerala, India, dari tahun 1900-2018. Tujuan penggunaan dataset ini adalah untuk melatih  sebuah  algoritma  klasifikasi  biner  yang  dapat  memprediksi  kemungkinan  bencana  banjir.  Dengan memanfaatkan dataset ini dan melalui pendekatan analisis data yang mendalam, diharapkan dapat menggali pola- pola signifikan yang mungkin tidak tampak secara langsung sehingga dapat mengungkap korelasi antara intensitas curah hujan dan frekuensi banjir.

## 2.3. Analisis Data Eksploratif
Analisis  Data  Eksploratif  atau  Exploratory  Data  Analysis  (EDA)  adalah  suatu  proses  investigasi  awal  yang bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pola,  menemukan  anomali,  menguji  hipotesis,  dan  meninjau  asumsi  yang akhirnya  dapat  mengungkap  wawasan  yang  menarik  dari  data.  Melakukan  EDA  sebelum  membuat  model pembelajaran memiliki beberapa manfaat, seperti mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin tidak terlihat hanya berbentuk  data  biasa  dan  mengungkap  hubungan  dan  struktur  dari  kumpulan  data  [12].  Selain  itu,  EDA  juga membantu  menghasilkan  pengelompokan  dan  visualisasi  data  berkualitas  tinggi  untuk  kumpulan  data  yang mengarah  pada  peningkatan  efisiensi  komputasi  dan  kualitas  solusi  [13].  Secara  keseluruhan  EDA  merupakan langkah penting dalam ilmu data dan proses pembelajaran yang memberikan wawasan dan karakteristik utama.

## 2.3. Data Pre-processing
Data Pre-processing dalam ML dan DL adalah proses mengubah data menjadi format yang lebih mudah dan efektif diproses  dalam  penambangan  data,  pembelajaran  mesin,  dan  tugas  mengenai  data  science  lainnya.  Dalam  pra-

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7098
pemrosesan data terdiri dari tiga fase utama yaitu Data Cleaning, Data Transformation, dan Data Reduction [14]. Pada tahap Data Pre-processing dalam penelitian ini, diterapkan metode Data Cleaning dan Data Transformation untuk  meningkatkan  kualitas  data  sebelum  melakukan  proses  pembelajaran  dengan  menggunakan  DL.  Kedua langkah ini sangat penting untuk memastikan kualitas data, yang pada akhirnya akan mendukung keakuratan hasil dari algoritma klasifikasi yang akan digunakan. Proses ini juga bertujuan untuk mengoptimalkan dataset, sehingga memungkinkan  ekstraksi  wawasan  yang  lebih  mendalam  dan  membuat  basis  data  menjadi  lebih  tergambarkan untuk peristiwa atau kejadian yang sedang diteliti.

## 2.4. Klasifikasi dengan Deep Learning
Deep Learning (DL) adalah  subbidang dari ML di  mana algoritmanya terinspirasi  dari struktur dan fungsi otak manusia,  yang  biasanya  dikenal  sebagai  jaringan  syaraf  tiruan.  Jaringan  syaraf  dalam  DL  mampu  mempelajari fitur dan tugas secara langsung dari data mentah, dan menghilangkan kebutuhan untuk ekstraksi fitur manual, yang menjadi  perbedaan  dengan  ML  tradisional.  DL  menggunakan  teknik  yang  memungkinkan  komputer  untuk memproses  dan  memahami  tugas-tugas  perseptual  yang  kompleks  dengan  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang tinggi.  Istilah  ”deep”  dalam  DL  merujuk  pada  serangkaian  banyak  lapisan  yang  dilewati  oleh  data,  di  mana informasi  diubah  secara  bertahap  [15].  Metode  ini  menggunakan  neuron  yang  merupakan  unit  dasar  dari perhitungan  untuk  menerima  dan  memproses  berbagai  sinyal  masukan.  Singkatnya,  DL  secara  inheren  adalah metode pembelajaran dengan berbagai level representasi, di mana setiap level mewakili konsep yang lebih abstrak dari data. Metode ini kemudian  memperoleh tingkatan representasi  yang  lebih  mendalam dan signifikan secara bertahap,  yang kemudian diaplikasikan dalam sistem deteksi, prediksi atau klasifikasi  [16].  Dalam  DL,  lapisan representasi dikenal sebagai Neural Network (NN), yang dirancang dengan struktur berlapis-lapis di mana setiap lapisan diletakkan di atas lapisan lain [17]. DL telah banyak digunakan diberbagai bidang seperti kedokteran [18], otomotif [19], keuangan [20], dan lain-lain. Keberhasilan DL dalam menghasilkan representasi data yang abstrak menjadikannya sebuah alat yang vital, yang mampu memecahkan masalah-masalah yang memerlukan pemahaman mendalam  tentang  data  yang  kompleks.  Terdapat  jenis  arsitektur  atau  model  spesifik  dalam  metode  DL  yaitu Recurrent Neural Network (RNN) dan DNN.

## 2.5. Deep Neural Network (DNN)
Deep Neural Network (DNN) adalah bentuk spesifik dari metode DL yang terdiri dari jaringan syaraf tiruan dengan berbagai lapisan tersembunyi di antara input dan outputnya. Tujuan dari lapisan tersembunyi pada DNN adalah untuk menangkap dan mewakili hubungan input-output yang kompleks, sehingga memungkinkan jaringan untuk mempelajari dan  membuat prediksi  berdasarkan representasi  ini  [21].  Setiap  lapisan terhubung  melalui  node  di mana setiap  lapisan tersembunyi  memberikan hasil prediksi  berdasarkan prediksi dari  lapisan sebelumnya  [22]. Strukturnya  yang  kompleks  dan  bersarang  memungkinkan  penggunaan  neuron  canggih,  yang  seringkali melibatkan operasi tingkat lanjut atau fungsi aktivasi yang lebih kompleks dibandingkan fungsi aktivasi standar [23]. DNN dirancang untuk otomatis mengekstrak fitur penting dari data yang mentah, kompleks, dan abstrak serta meminimalisir  kebutuhan  rekayasa  fitur  manual.  Dengan  kemampuannya  mengidentifikasi  pola  kompleks  dan abstrak melalui pemrosesan berlapis. DNN juga efektif untuk berbagai aplikasi termasuk klasifikasi atau prediksi dan regresi yang memungkinkan komputer untuk belajar dan menafsirkan data dengan cara yang lebih mendalam dan  intuitif.  Dapat dilihat pada  gambar 2 yang  merupakan representasi  proses dari DNN. Ini  menunjukkan tiga lapisan utama:
a. Input Layer: Lapisan ini menerima input dari data eksternal.
b. Hidden Layers: Satu atau lebih lapisan tersembunyi, masing-masing terdiri dari neuron yang terhubung dengan lapisan  sebelum  dan  sesudahnya,  karena  DNN  adalah  jaringan  syaraf  dengan  setidaknya  satu  lapisan tersembunyi [20]. Neuron-neuron ini memproses input dengan bobot dan bias melalui fungsi aktivasi.
c. Output  Layer:  Lapisan  ini  menghasilkan  output  akhir  dari  jaringan,  yang  bisa  berupa  prediksi  kelas  dalam klasifikasi, nilai dalam regresi, atau jenis data lain tergantung pada tugas yang dilakukan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7098
Evaluasi  model  dalam  ML  dan  DL  merupakan  tahap  krusial  yang  menentukan  seberapa  efektif  model  dalam menangani data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Proses evaluasi model pada penelitian ini menggunakan beberapa  matrik  evaluasi  dan  uji  statistik,  seperti  ANOVA,  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  mendalam tentang kinerja model. Matrik evaluasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah accuracy dan losses. Matrik- matrik  ini  memberikan  informasi  tentang  berbagai  aspek  mengenai  kinerja  model,  seperti  keakuratan  dalam klasifikasi  atau  prediksi  dan  besarnya  kesalahan  dalam  prediksi.  Selain  itu,  uji  statistik  dengan  menggunakan ANOVA digunakan untuk mengevaluasi signifikansi perbedaan dalam kinerja antara konfigurasi model. Dengan demikian,  kombinasi  antara  matrik  evaluasi  dan  uji  statistik  dengan  ANOVA  memberikan  wawasan  yang menyeluruh tentang efektivitas model dalam menjalankan tugas prediksi atau klasifikasi yang diberikan.

## 2.6.1. Matrik Evaluasi
Tabel 1. Confusion Matrix Prediksi 0 1 Aktual 0 True Negative False Positive 1 False Negative True Positive
Untuk mengukur kemampuan dan validasi model prediksi yang diusulkan, matrik evaluasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah accuracy dan losses dengan menggunakan Cross-Entropy Loss. Perhitungan dilakukan dengan  membuat  Confusion  Matrix  yaitu  teknik  untuk  mengulangi  efisiensi  algoritma  yang  direpresentasikan sebagai TN, TP, FN, dan FP seperti pada tabel 1 [5]. Di mana, pada TN (True Negative) model memprediksi data ada di kelas Negatif dan yang sebenarnya data memang ada di kelas Negatif, sebaliknya pada True Positive (TP) model memprediksi data ada di kelas Positif dan yang sebenarnya data memang ada di kelas Positif. Selanjutnya pada FN (False Negative) model memprediksi data ada di kelas Negatif namun yang sebenarnya data ada di kelas Positif, sedangkan pada FP (False Positive) model memprediksi data ada di kelas Positif namun yang sebenarnya data  ada di kelas Negatif.  Accuracy  adalah  matrik yang  mengukur proporsi prediksi  yang tepat  yang dilakukan oleh model dibandingkan dengan label sebenarnya, di mana rumusnya adalah:
Accuracy = TP+TN
TP+FP+FN+TN
(1)
Losses  adalah  ukuran  kesalahan  yang  dibuat  oleh  model  dalam  memprediksi  hasil.  Ada  berbagai  jenis  loss function, namun yang digunakan dalam penelitian ini adalah Cross-Entropy Level yang sering digunakan untuk tugas-tugas klasifikasi dalam DL. Dengan rumusnya sebagai berikut:
Cross − Entropy Loss = −Σ i=1 n y i log( ŷ i ) + (1 −   y i ) log(1 −  ŷ i ) (2)
di mana: yi = label sebenarnya (0 atau 1) ŷ i = probabilitas yang diprediksi oleh model bahwa sampel i berlabel 1

## 2.6.2. Uji Statistik
ANOVA (Analysis of Variance) adalah teknik uji statistik yang digunakan untuk membandingkan dua atau lebih kelompok  untuk  menentukan  apakah  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  kelompok  tersebut,  yang  biasanya digunakan dalam eksperimen dan penelitian untuk  menilai pengaruh  variabel  independen pada  variabel terikat. Teknik ini telah diaplikasikan dalam berbagai konteks untuk  mengeksplorasi bagaimana ML, termasuk jaringan syaraf dua lapis dan nonlinier berkinerja dalam hal generalisasi [24]. Dalam konteks pengujian model, ANOVA telah digunakan untuk menganalisis variabilitas dalam kesalahan prediksi, menyelidiki dampak dari faktor-faktor seperti inisialisasi model, gangguan pada label, dan kualitas data pelatihan [25]. Komponen utama dari ANOVA adalah sebagai berikut:
a. Sum of Squares (SS), mengukur total variasi dalam data, dengan rumus:
SST =   ∑(Y ij −  Y ̅ ) 2 (3)
SSB  =   ∑ n j ( Y ̅ j −   Y ̅) 2 (4)
SSW  =   ∑ ∑(Y ij −   Y ̅ j ) 2 (5)
Di mana SST adalah Sum of Squares Total, SSB adalah Sum of Squares Between, dan SSW adalah Sum of Squares Within. Dengan Y ij merepresentasikan nilai individual dalam data, Y ̅ adalah rata-rata keseluruhan dari semua  nilai,  sedangkan Y ̅ j =  rata-rata  setiap  kelompok.  Terakhir, n j menunjukkan  jumlah  sampel  dalam kelompok ke-j.
b. Degrees of Freedom (df), jumlah nilai dalam perhitungan yang bebas untuk bervariasi, dengan rumus:
df total =  N –  1 (6)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7098
df between =  k –  1 (7) df between = N – k (8)
Di  mana,  variabel  k  merujuk  pada  jumlah  kelompok  yang  terlibat  dalam  analisis,  sedangkan  N merepresentasikan jumlah total sampel dalam keseluruhan dataset.
c. Mean Square (MS), rata-rata dari SS, dihitung dengan membagi SS dengan df yang sesuai, dengan rumus:
MS between = SSB df between (9)
MS within = SSW df within
(10)
d. P-value, menunjukkan signifikansi statistik dari hasil yang diperoleh. Nilai P yang rendah (biasanya di bawah 0,05) menunjukkan bahwa perbedaan antara kelompok adalah signifikan secara statistik.
e. F-statistik, rasio variabilitas antara kelompok terhadap variabilitas di dalam kelompok, dengan rumus:
F  = MS between MS within
(11)
f. F-crit (nilai  F kritis), nilai ambang  batas  yang digunakan untuk menentukan signifikansi  statistik perbedaan antar  kelompok.  Jika  nilai  F  lebih  besar  dari  nilai  F-crit  dari  distribusi  F  pada  tingkat  signifikansi  tertentu (biasanya 0,05), maka perbedaan antara kelompok dianggap signifikan secara statistik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Dataset
Tabel 2. Penjelasan Atribut dalam Dataset Monthly Rainfall Index and Flood Probability
No Atribut Tipe Data Deskripsi 1. SUBDIVISION object Lokasi yang diukur pada dataset ini, yaitu wilayah Kerala, India 2. YEAR int64 Tahun pengukuran, dalam dataset ini yaitu dari tahun 1900-2018 3. JAN float64 Curah hujan bulan Januari yang diukur dalam milimeter 4. FEB float64 Curah hujan bulan Februari yang diukur dalam milimeter 5. MAR float64 Curah hujan bulan Maret yang diukur dalam milimeter 6. APR float64 Curah hujan bulan April yang diukur dalam milimeter 7. MAY float64 Curah hujan bulan Mei yang diukur dalam milimeter 8. JUN float64 Curah hujan bulan Juni yang diukur dalam milimeter 9. JUL float64 Curah hujan bulan Juli yang diukur dalam milimeter 10. AUG float64 Curah hujan bulan Agustus yang diukur dalam milimeter 11. SEP float64 Curah hujan bulan September yang diukur dalam milimeter 12. OCT float64 Curah hujan bulan Oktober yang diukur dalam milimeter 13. NOV float64 Curah hujan bulan November yang diukur dalam milimeter 14. DEC float64 Curah hujan bulan Desember yang diukur dalam milimeter 15, ANNUAL RAINFALL float64 Jumlah dari curah hujan bulanan dari Januari hingga Desember dalam milimeter 16. FLOODS object
Menandakan apakah akan terjadi banjir atau tidak dalam tahun yang bersangkutan, dengan nilai “YES” untuk tahun yang akan mengalami banjir dan “NO” untuk tahun yang tidak mengalami banjir
Dataset  “Monthly  Rainfall  Index  and  Flood  Probability”  yang  diteliti  merupakan  kumpulan  data  yang mencakup pengukuran curah hujan bulanan di wilayah Kerala, India, selama periode lebih dari satu abad. Data ini digunakan dengan tujuan untuk  menilai dan  menganalisis tren curah  hujan serta hubungannya dengan kejadian banjir  menggunakan  metode  DL  dengan  algoritma  DNN.  Variabel  target  dalam  dataset  ini  adalah  “FLOODS” yang menentukan kemungkinan terjadinya banjir sebagai “Ya” atau “Tidak”. Dataset ini memiliki 16 atribut dan 118 record yang berisikan bagian dari suatu negara, bulan, dan lain-lain seperti yang dijelaskan pada tabel 2.

## 3.2. Data Analisis Eksploratif
Sebelum melakukan analisis yang mendalam, dilakukan Data Analisis Eksploratif untuk mendapatkan pemahaman awal yang lebih baik mengenai dataset indeks curah hujan. Dilakukan serangkaian Data Analisis Eksploratif untuk memahami distribusi, tren, dan pola dalam dataset serta memeriksa hubungan antar variabel dan menyiapkan data analisis  lebih  lanjut  [12].  Proses  ini  penting  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  dalam

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7098
penelitian ini telah dipahami secara mendalam. Berikut beberapa EDA yang dilakukan pada kumpulan data indeks curah hujan:
(a)
(b)
(c)
Gambar 3. Data Analisis Eksploratif: (a) Distribusi curah hujan bulanan; (b) Analisis tren curah hujan tahunan; (c) Analisis curah hujan pada 5 tahun terakhir
a. Distribusi  curah  hujan  bulanan  untuk  menentukan  bulan  dengan  curah  hujan  tertinggi  dan  terendah.  Dapat diketahui dari gambar 2.a bahwa bulan dengan curah hujan tertinggi berada pada bulan Juli. Sedangkan bulan dengan curah hujan terendah berada pada bulan Januari.
b. Analisis tren curah hujan tahunan untuk melihat apakah ada peningkatan atau penurunan seiring waktu. Dapat diketahui  dari  gambar  2.b terdapat  fluktuasi  yang  signifikan  dalam  total  curah  hujan  tahunan  dari  tahun  ke tahun, yang menunjukkan variabilitas tinggi dalam curah hujan pada kota Kerala, India. Selain itu grafik juga menunjukkan  beberapa  puncak  yang  sangat tinggi  salah  satunya  pada tahun  2018,  yang  menandakan  tahun dengan curah hujan  yang sangat tinggi,  yang  mungkin berkaitan dengan peristiwa  cuaca ekstrem seperti La Nina atau El Nino, atau kondisi meteorologi lain yang menghasilkan curah hujan tinggi.
c. Analisis  curah  hujan  bulanan  pada  5 tahun  terakhir  dari  dataset  yaitu  pada  tahun  2014  hingga  2018.  Dapat diketahui  dari  gambar  2.c  terdapat  beberapa  konsistensi  dari  tahun  ke  tahun  dalam  intensitas  curah  hujan, seperti pada bulan April hingga Juli yang umumnya memiliki curah hujan yang lebih tinggi dibandingkan bulan lainnya. Di sisi lain, pada bulan November hingga Februari cenderung memiliki curah hujan yang lebih rendah, ditunjukkan oleh warna  yang  lebih terang pada  heatmap. Selain  itu, pada tahun 2018  memiliki curah  hujan tahunan  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  tahun-tahun  sebelumnya  yang  ditunjukkan  oleh  warna  yang  paling gelap pada heatmap.

## 3.3. Data Pre-processing
Pada Data Pre-processing di penelitian ini digunakan metode Data Cleaning dan Data Transformation, karena data yang bersih dan terstruktur dengan baik menjadi sebuah pondasi penting untuk menentukan keakuratan dari model

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7098
DNN yang digunakan. Data Cleaning melibatkan perbaikan atau penghapusan yang tidak akurat, rusak, data yang diformat dengan tidak benar, duplikat, atau tidak lengkap dalam sebuah kumpulan data [14]. Proses pembersihan data yang dilakukan pada kumpulan data “Monthly Rainfall Index and Flood Probability”  yang pertama adalah penghapusan  data  yang  tidak  digunakan  untuk  prediksi  yaitu  pada  kolom  ”SUBDIVISON”  karena  berisi  data kategorikal yang merupakan label atau nama lokasi yang tidak memberikan informasi numerik yang bermanfaat untuk model pembelajaran. Tahap kedua, pengecekan kosong dan duplikat pada data. Selain itu, juga mengganti nilai dalam kolom ”FLOODS” pada setiap entri dengan teks “YES” diganti dengan angka 1 dan setiap entri teks “NO”  diganti  dengan  angka  0.  Proses  memgonversi  data  kategorikal  menjadi  numerik  dilakukan  agar  dapat digunakan dalam model pembelajaran.
Setelah  dilakukan  proses  pembersihan  data,  dilakukan  proses  pemisahan  data  80%:10%:10%  menjadi training  (pelatihan),  data  validation  (validasi)  dan  data  testing  (pengujian).  Data  Transformation  adalah  teknik yang melibatkan pengubahan data menjadi struktur yang memungkinkan proses penambangan data menjadi lebih mudah dan efektif dalam mengekstrak informasi  yang penting [14]. Dengan menggunakan MinMaxScaler yang bertujuan untuk menyesuaikan skala nilai-nilai pada data sehingga rentangnya berada antara 0 dan 1. Ini dilakukan dengan mengurangkan nilai minimum dari setiap fitur dan membaginya dengan rentang (nilai maksimum – nilai minimum)  untuk  setiap  kolom.  Proses  ini  dilakukan  untuk  menghindari  masalah  yang  disebabkan  karena perbedaan pada skala fitur sehingga memungkinkan model untuk berlatih lebih efisien. Hal ini juga dilakukan pada penelitian [26] yang menggunakan normalisasi min-max sehingga dapat mencapai akurasi yang lebih tinggi.
3.4. Deep Neural Network (DNN)

## Gambar 4. Parameter dan Arsitektur Model
Sebuah  model  jaringan  syaraf  tiruan  (neural  network)  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  dengan menggunakan framework Keras. Model ini terdiri dari tiga lapisan (layer) utama, dengan masing-masing lapisan memiliki sepuluh node tersembunyi (hidden layer nodes). Lapisan pertama menggunakan fungsi aktivasi ReLU (Rectified Linear Unit) untuk mengintegrasikan fitur-fitur input sejumlah 13 dimensi. Lapisan kedua juga memiliki sepuluh  node  dan  menggunakan  fungsi  aktivasi  ReLU.  Fungsi  aktivasi  ReLU  digunakan  untuk  mengaktifkan neuron secara selektif, yang membuat jaringan lebih jarang dan meningkatkan  efisiensi serta kemudahan dalam komputasi [5]. Lapisan ketiga, yang merupakan lapisan output, hanya memiliki satu node dengan fungsi aktivasi sigmoid,  sesuai  dengan  tugas  klasifikasi  biner  yang  sedang  dijalankan.  Sigmoid  adalah  fungsi  yang  sering digunakan dalam lapisan tersembunyi dari Artificial Neural Network (ANN), yang bertugas untuk mengkonversi rentang nilai input menjadi kisaran antara 0 dan 1  [7].  Fungsi aktivasi sigmoid yang digunakan untuk jaringan syaraf,  mencapai  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  teknik  yang  lainnya.  Struktur  model  ini  dapat dijelaskan menggunakan fungsi “summary()” yang memberikan gambaran lengkap tentang jumlah parameter dan arsitektur model seperti pada gambar 4.
Selanjutnya, dilakukan pelatihan model dengan memilih algoritma optimasi, dalam percobaan ini dilakukan dengan beberapa optimasi seperti, ADAM (Adaptive Moment Estimation), SGD (Stochastic Gradient Descent), RMSprop  (Root  Mean  Square  Propagation),  dan  Adagrad  (Adaptive  Gradient  Algorithm).  Selain  melakukan percobaan dengan berbagai optimasi, dilakukan juga percobaan dengan berbagai learning rate yaitu 0,001, 0,01, 0,1,  0,2,  0,3,  0,4,  0,5,  0,6,  0,7,  0,8,  dan  0,9.  Model  ini  di-compile  dengan  fungsi  kerugian  (loss  function) binary_crossentropy,  yang  sesuai  untuk  tugas  klasifikasi  biner,  serta  diukur  dengan  matrik  akurasi.  Proses pelatihan model dilakukan sebanyak 50 epoch (siklus pelatihan) dengan data pelatihan dibagi menjadi batch-batch berukuran 32 observasi untuk efisiensi perhitungan. Selama pelatihan, juga dilakukan validasi menggunakan data holdout (data validasi) untuk memantau kinerja model dan meminimalkan overfitting.

## 3.5. Evaluasi Model
Evaluasi model merupakan langkah penting dalam mengukur sejauh mana model dapat melakukan prediksi yang akurat  pada  data  yang  belum  pernah  ditemui  sebelumnya.  Tahap  percobaan  pada  penelitian  ini  setelah  proses pelatihan selesai adalah evaluasi model menggunakan data uji (x_test dan y_test) dan hasil evaluasi termasuk nilai kerugian (loss) dan akurasi yang dicetak untuk mengevaluasi kinerja model pada data yang belum pernah dilihat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7098
sebelumnya. Di mana x_test adalah input data uji, sedangkan y_test adalah label atau target yang sesuai. Dengan menggabungkan nilai kerugian dan akurasi, dapat memahami kinerja model secara komprehensif. Hasil evaluasi dapat  membantu mengevaluasi sejauh  mana  model dapat digunakan dalam konteks seperti klasifikasi, prediksi, atau pengambilan keputusan.
3.5.1. Matrik Evaluasi
Gambar 5. Perbandingan Accuracy antara ADAM, SGD, RMSprop, dan Adagrad berdasarkan Jumlah dari Learning Rate
Gambar 6. Perbandingan Loss antara ADAM, SGD, RMSprop, dan Adagrad berdasarkan Jumlah dari Learning Rate
Dari data pada tabel 3 yang divisualisasikan pada gambar 5 dan gambar 6 yang menampilkan hasil evaluasi dari empat optimizer yang berbeda yaitu ADAM, SGD, RMSprop, dan Adagrad pada berbagai tingkat learning rate, ditinjau dari dua matrik evaluasi yaitu accuracy dan loss. Dapat dilihat pada learning rate rendah yaitu 0,001, optimizer ADAM memiliki loss yang cukup tinggi sebesar 63,68% dengan akurasi sebesar 79,16%. Sedangkan, pada  learning  rate  0,1  hingga  0,4,  terjadi  penurunan  loss  yang  signifikan  dan  peningkatan  akurasi  mencapai sempurna  yaitu  100%,  menunjukkan  kinerja  optimal  pada  rentang  ini.  Namun,  pada  learning  rate  0,5  dan seterusnya, terjadi peningkatan loss yang drastis dan penurunan akurasi, menunjukkan bahwa  learning rate yang lebih tinggi tidak menguntungkan untuk optimizer ADAM. Selanjutnya pada optimizer RMSprop, dimulai dengan loss  yang  lebih tinggi  sebesar 64,36% dan akurasi  yang  lebih rendah sebesar 66,66% pada  learning rate 0,001. Sedangkan, pada  learning rate  0,01, RMSprop menunjukkan peningkatan akurasi  yang  luar biasa  yaitu sebesar 87,50%, tetapi dengan loss yang masih relatif tinggi. Hal ini menunjukkan RMSprop memiliki kinerja yang stabil pada  learning  rate  0,1  dengan  akurasi  yang  baik,  tetapi  kemudian  kinerjanya  menurun  pada  learning  rate  yang lebih tinggi.
Berikutnya  pada  optimizer  SGD  dengan  akurasi  terendah  pada  learning  rate  0,001  dan  loss  yang  relatif tinggi. Ditunjukkan juga dengan peningkatan akurasi yang konsisten seiring peningkatan learning rate, mencapai puncaknya pada learning rate 0,1 dan stabil di kisaran 87,50% hingga learning rate 0,9. Kemudian pada optimizer terakhir yaitu Adagrad menunjukkan akurasi yang lebih baik pada learning rate rendah 0,001 dibandingkan dengan RMSprop.  Adagrad  memiliki  peningkatan  akurasi  yang  konsisten  hingga  learning  rate  0,2  dengan  mencapai puncak  akurasi  pada  learning  rate  0,5  yaitu  sebesar  91,66%  dengan  loss  terendah  yaitu  sebesar  22,91%  pada learning rate 0,2. Pada learning rate yang lebih tinggi, terjadi sedikit penurunan akurasi tetapi tetap berada di atas 83%.  Dari  tabel  3  yang  divisualisasikan  pada  gambar  5  dan  gambar  6,  dapat  disimpulkan  bahwa  ADAM tampaknya dapat dianggap sebagai optimizer yang paling efektif pada  learning rate tertentu yaitu 0,1 hingga 0,4 dengan mencapai akurasi optimal yaitu 100%. Lalu pada SGD menunjukkan konsistensi yang baik pada learning rate yang lebih tinggi. Kemudian, RMSprop dan Adagrad memiliki performa yang baik pada learning rate rendah dan menengah, namun tidak pada learning rate yang lebih tinggi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7098
Tabel 3. Hasil Performa menggunakan Optimasi ADAM, SGD, RMSprop, dan Adagard (%)

## 3.5.2. Uji Statistik
Tabel 4. Analisis dengan ANOVA
Source of Variation SS df MS F P-value F crit Learning Rate 0.220533  10  0.022053 1.48263 0.194362 2.16458 Optimizer 0.208788 3 0.069596  4.678913  0.008493  2.922277 Error 0.446233  30  0.014874 Total 0.875553  43
Berdasarkan  data  uji  statistik  ANOVA  pada  tabel  4,  dapat  dilakukan  analisis  untuk  menilai  pengaruh learning  rate  dan  jenis  optimizer  terhadap  kinerja  model.  Ditunjukkan  dengan  SS  untuk  learning  rate  adalah 0,220533, menunjukkan total variasi yang diatributkan kepada  learning rate dengan 10 df, MS dihitung menjadi 0,022053. Nilai F untuk learning rate adalah 1,48263, yang merupakan rasio MS terhadap MS Error. P-value untuk learning rate  adalah 0,194362,  yang  lebih tinggi  dari 0,05,  menunjukkan  bahwa perbedaan dalam  learning rate tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kinerja model secara statistik, karena tidak melebihi F-crit yang sebesar 2,16458.  Kemudian SS untuk optimizer adalah 0,208788, menunjukkan variasi yang diatributkan kepada perbedaan optimizer dengan 3 df, MS adalah 0,069596. Nilai F yang signifikan untuk optimizer adalah 4,678913, yang  menunjukkan bahwa variasi kinerja  model disebabkan oleh perbedaan optimizer  lebih  signifikan. P-value yang sangat rendah yaitu 0,008493 menunjukkan bahwa efek optimizer terhadap kinerja model sangat signifikan secara  statistik,  karena    lebih  rendah  dari  nilai  ambang  batas  yaitu  0,05  dan  melebihi  F-crit  sebesar  2.922277. Analisis  ini  menunjukkan  bahwa  jenis  optimizer  memiliki  efek  yang  signifikan  pada  kinerja  model,  sementara perbedaan  dalam  learning  rate tidak  menunjukkan  dampak  yang  signifikan.  Sehingga,  dalam  hal  ini  pemilihan optimizer dapat dianggap lebih penting daripada penyesuaian spesifik learning rate.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  mengidentifikasi  dan  memvalidasi  bahwa  algoritma  Deep  Neural  Network  (DNN) merupakan metode Deep Learning (DL) yang efektif dan akurat untuk memprediksi banjir dengan memanfaatkan data indeks curah hujan. Hal ini dibuktikan melalui pencapaian tingkat akurasi yang mengesankan, yaitu mencapai puncak  optimalnya  sebesar  100%,  khususnya  ketika  menggunakan  jenis  optimizer  ADAM  dengan  rentang learning  rate  antara  0,1  hingga  0,4.  Dari  analisis  statistik  menggunakan  ANOVA,  juga  dapat  diketahui  bahwa pemilihan jenis optimizer memiliki pengaruh yang signifikan terhadap performa model prediksi atau klasifikasi. Hal  ini  berbanding  terbalik  dengan  variasi  learning  rate  yang  ternyata tidak  memperlihatkan  efek  yang  berarti. Sehingga,  perlu  di  garis  bawahi  bahwa  penting  untuk  melakukan  pemilihan  jenis  optimizer  yang  tepat  dalam memaksimalkan  kinerja  algoritma  DNN,  sedangkan  penyesuaian  learning  rate,  meskipun  relevan,  tidak
Optimizer  Learning Rate Loss Accuracy  Optimizer  Learning Rate Loss Accuracy
ADAM 0,001 63,68 79,16 R M S pr op 0,001 64,36 66,66 0,01 22,45 83,33 0,01 44,65 87,50 0,1 5,60 100 0,1 35,74 87,50 0,2 6,85 100 0,2 50,69 79,16 0,3 3,11 100 0,3 68,66 58,33 0,4 6,33 100 0,4 67,99 58,33 0,5 68,48 58,33 0,5 69,14 58,33 0,6 69,18 58,33 0,6 68,06 58,33 0,7 16,63 91,66 0,7 68,38 58,33 0,8 68,61 58,33 0,8 67,97 58,33 0.9 68,30 58,33 0.9 67,94 58,33 S GD
0,001 65,74 58,33 Ada ga rd 0,001 63,69 66,66 0,01 67,45 70,83 0,01 64,13 70,83 0,1 46,02 87,50 0,1 39,09 79,16 0,2 37,41 87,50 0,2 22,91 91,66 0,3 30,13 87,50 0,3 23,08 87,50 0,4 30 87,50 0,4 25,52 87,50 0,5 43,52 83,33 0,5 27,07 91,66 0,6 25,35 83,33 0,6 30,52 87,50 0,7 28,34 87,50 0,7 31,64 83,33 0,8 32,93 87,50 0,8 32,79 83,33 0.9 41,31 87,50 0.9 33,57 83,33

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7098
memberikan dampak yang sama signifikannya terhadap akurasi model dalam konteks prediksi hujan berdasarkan indeks curah hujan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Pusat  kajian  IDSS  (Intelligent  Distributed  and  Surveillance  System)  Universitas  Dian  Nuswantoro,  Semarang, seluruh  dosen  IDSS,  serta  dosen  pembimbing  yang  telah  membuka  wawasan  dan  memberikan  kesempatan berharga bagi saya untuk belajar dan mengembangkan diri saya dalam penelitian ini.

## REFERENCES
[1] A. Mosavi, P. Ozturk, and K. W. Chau, “Flood Prediction using Machine Learning Models: Literature Review,” Water (Switzerland), vol. 10, no. 11, pp. 1–40, 2018, doi: 10.3390/w10111536.
[2] C.  M.  Annur,  “Ada  3  Ribu  Bencana  di  Indonesia  sampai  Awal  Oktober  2023,  Banjir  Terbanyak,”  databoks,  2023. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2023/10/03/ada-3-ribu-bencana-di-indonesia-sampai-awal-oktober-2023- banjir-terbanyak (accessed Nov. 28, 2023).
[3] R.  Handika  et  al.,  “Identifying  Environmental  Variables  in  Potential  Flood  Hazard  Areas  using  Machine  Learning Approach at Musi Banyuasin Regency, South Sumatra,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci., vol. 1201, no. 1, 2023, doi: 10.1088/1755-1315/1201/1/012037.
[4] W. G. Bennett et al., “Modelling Compound Flooding: A Case Study from Jakarta, Indonesia,” Nat. Hazards, vol. 118, no. 1, pp. 277–305, 2023, doi: 10.1007/s11069-023-06001-1.
[5] S.  Sankaranarayanan,  M.  Prabhakar,  S.  Satish,  P.  Jain,  A.  Ramprasad,  and  A.  Krishnan,  “Flood  Prediction  based  on Weather  Parameters  using  Deep  Learning,”  J.  Water  Clim.  Chang.,  vol.  11,  no.  4,  pp.  1766–1783,  2020,  doi: 10.2166/wcc.2019.321.
[6] Y. Zhang, “Urban Flood Disaster Prediction Based on K-means Clustering and GRU Network,” Proc. - 2022 6th Annu. Int. Conf. Data Sci. Bus. Anal. ICDSBA 2022, pp. 83–88, 2022, doi: 10.1109/ICDSBA57203.2022.00045.
[7] S. Poornima and M. Pushpalatha, “Prediction of Rainfall using Intensified LSTM based Recurrent Neural Network with Weighted Linear Units,” Atmosphere (Basel)., vol. 10, no. 11, 2019, doi: 10.3390/atmos10110668.
[8] S. Aftab, M. Ahmad, N. Hameed, M. S. Bashir, I. Ali, and Z. Nawaz, “Rainfall Prediction in Lahore City using Data Mining  Techniques,”  Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl.,  vol.  9,  no.  4,  pp.  254–260,  2018,  doi: 10.14569/IJACSA.2018.090439.
[9] S. Triyanto, A. Sunyoto, and M. R. Arief, “Analisis Klasifikasi Bencana Banjir Berdasarkan Curah Hujan Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes,”  JOISIE  (Journal  Inf.  Syst.  Informatics  Eng.,  vol.  5,  no.  2,  pp.  109–117,  2021,  doi: 10.35145/joisie.v5i2.1785.
[10]  S. Naik, A. Verma, S. A. Patil, and A. Hingmire, “Flood Prediction using Logistic Regression for Kerala State,”  Int. J. Eng. Res. Technol., vol. 9, no. 3, pp. 2020–2022, 2021, [Online]. Available: www.ijert.org
[11]  A. Theofilatos, C. Chen, and C. Antoniou, “Comparing Machine Learning and Deep Learning Methods for Real-Time Crash Prediction,” Transp. Res. Rec., vol. 2673, no. 8, pp. 169–178, 2019, doi: 10.1177/0361198119841571.
[12]  V. Da Poian  et al., “Exploratory Data Analysis (EDA) Machine Learning Approaches for Ocean World Analog Mass Spectrometry,” Front. Astron. Sp. Sci., vol. 10, no. May, pp. 1–17, 2023, doi: 10.3389/fspas.2023.1134141.
[13]  R. Barriga, M. Romero, H. Hassan, and D. F. Nettleton, “Energy Consumption Optimization of a Fluid Bed Dryer in Pharmaceutical  Manufacturing  Using  EDA  (Exploratory  Data  Analysis),”  Sensors,  vol.  23,  no.  8,  2023,  doi: 10.3390/s23083994.
[14]  D. Varma, A. Nehansh, and P. Swathy, “Data Preprocessing Toolkit : An Approach to Automate Data Preprocessing,” Interantional J. Sci. Res. Eng. Manag., vol. 07, no. 03, pp. 1–5, 2023, doi: 10.55041/ijsrem18270.
[15]  S.  Dargan,  M.  Kumar,  M.  R.  Ayyagari,  and  G.  Kumar,  “A  Survey  of  Deep  Learning  and  Its  Applications:  A  New Paradigm  to  Machine  Learning,”  Arch.  Comput.  Methods  Eng.,  vol.  27,  no.  4,  pp.  1071–1092,  2020,  doi: 10.1007/s11831-019-09344-w.
[16]  D. Sharma, “Deep Learning  without Tears: A Simple  Introduction,”  Resonance, vol. 25, no. 1, pp. 15–32, 2020, doi: 10.1007/s12045-019-0919-9.
[17]  T.  Sulistyowati,  P.  PURWANTO,  F.  Alzami,  and  R.  A.  Pramunendar,  “VGG16  Deep  Learning  Architecture  Using Imbalance Data Methods For The Detection Of Apple Leaf Diseases,” Monet. J. Keuang. dan Perbank., vol. 11, no. 1, pp. 41–53, 2023, doi: 10.32832/moneter.v11i1.57.
[18]  N. Coudray  et al., “Classification and Mutation Prediction from Non-Small Cell Lung Cancer Histopathology Images Using Deep Learning,” Nat. Med., vol. 24, no. 10, pp. 1559–1567, 2018, doi: 10.1038/s41591-018-0177-5.
[19]  S. Mozaffari, O.  Y. Al-Jarrah, M. Dianati, P. Jennings, and  A. Mouzakitis, “Deep Learning-Based Vehicle Behavior Prediction for Autonomous Driving Applications: A Review,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 23, no. 1, pp. 33– 47, 2022, doi: 10.1109/TITS.2020.3012034.
[20]  Z.  Hu,  Y. Zhao, and M.  Khushi, “A Survey of Forex  and Stock Price Prediction Using Deep  Learning,”  Appl. Syst. Innov., vol. 4, no. 1, pp. 1–30, 2021, doi: 10.3390/ASI4010009.
[21]  L. Das, A. Sivaram, and V. Venkatasubramanian, “Hidden Representations in Deep Neural Networks: Part 2. Regression Problems,” Comput. Chem. Eng., vol. 139, p. 106895, 2020, doi: 10.1016/j.compchemeng.2020.106895.
[22]  R. Firmansyah and G. F. Shidik, “Peningkatan Deep Neural Network pada Kasus Prediksi Diabetes Menggunakan PSO,” Techno.com, vol. 22, no. 4, pp. 882–892, 2023, doi: https://doi.org/10.33633/tc.v22i4.9209.
[23]  D.  Muchlinski,  “Machine  Learning  and  Deep  Learning,”  Elgar  Encycl.  Technol.  Polit.,  pp.  114–118,  2022,  doi: 10.4337/9781800374263.machine.learning.deep.
[24]  M. Nasiri and H. Rahmani, “DENOVA: Predicting Five-Factor Model using Deep Learning based on ANOVA,” J. AI Data Min., vol. 9, no. 4, pp. 451–463, 2021, doi: 10.22044/JADM.2021.10471.2186.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7098
[25]  L. Lin and E. Dobriban, “What Causes The Test error? Going Beyond Bias-Variance via ANOVA,” J. Mach. Learn. Res., vol. 22, pp. 1–83, 2021.
[26]  S.  Sinsomboonthong,  “Performance  Comparison  of  New  Adjusted  Min-Max  with  Decimal  Scaling  and  Statistical Column Normalization Methods for Artificial Neural Network Classification,” Int. J. Math. Math. Sci., vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/3584406.