## Aplikasi Data Mining Menggunakan Multiple Linear Regression Untuk Pengenalan Pola Curah Hujan
Irwan Budiman 1) Artesya Nanda Akhlakulkarimah 2) 1,2 Prodi Ilmu Komputer FMIPA UNLAM Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan selatan email : 1) irwan.budiman@unlam.ac.id, 2) artesyananda@yahoo.co.id

## Abstract
The development of information technology in today's era of globalization is growing rapidly. It also has created the development of a lot of data, including data about the weather. The method of data analysis that we used is multiple linear regression. F test, partial  correlation  test  and  coefficient  of  determination  were  used  in  this  research. After we got a regression model with two independent variables, then we did testing for coefficient of determination. From the result, we knew that the relevance between the number of rainy days with the rainfall was very strong. The relevance between the duration  of  solar  radiation  with  the  rainfall  was  strong.  Whereas,  the  relevance between  the  number  of  rainy  days  with  duration  of  sun  exposure  was  very  strong. Coefficient  of  determination  was  0.5778.  It  meant  that  multiple  linear  regression model  had  a  reliability  rate  of  57,78%.  The  Conclusions  of  this  research  are  the number  of  rainy  days  and  duration  of  sun  exposure  are  affecting  significantly  with rainfall.  The  regression  model  which  used  is  57,78%,  it  means  that  rainfall  is influenced by 57,78% of  independent variables which measured in this research.
Keywords: Multiple Linear Regression, data mining, rainfall.

## Abstrak
Perkembangan teknologi informasi pada era globalisasi saat ini sangat berkembang pesat.  Perkembangan  ini  juga  telah  melahirkan  perkembangan  banyak  data, termasuk  data-data  tentang  cuaca.  Metode  analisis  data  yang  digunakan  dengan multiple linear regression. Pada penelitian ini digunakan uji F, uji korelasi parsial dan koefisien  determinasinya.  Setelah  didapatkan  model  regresi  dengan  dua  variable bebas,  kemudian  dilakukan  pengujian  terhadap  koefisien  regresi.  Dari  hasil perhitungan,  dapat  diketahui  keterkaitan  antara  jumlah  hari  hujan  dengan  curah hujan  sangat  kuat.  Keterkaitan  antara  lama  penyinaran  dan  curah  hujan  kuat. Sedangkan, keterkaitan antara jumlah hari hujan dan lama penyinaran sangat kuat. Koefisien  determinasinya  0,5778.  Artinya  tingkat  kecocokan  model  multiple  linear regression  memiliki  tingkat  kehandalan  57,78%.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini adalah jumlah hari hujan dan lamanya penyinaran matahari berpengaruh signifikan terhadap curah hujan. Model regresi yang digunakan memberikan hasil 57,78% yang berarti  curah  hujan  dipengaruhi  oleh  57,78%    variable  bebas  yang  diukur  pada penelitian ini.
Kata Kunci: Multiple Linear Regression, data mining, curah hujan.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Cuaca  merupakan  keadaan  yang  menunjukkan  adanya  aktifitas  alam  di atmosfer  pada  suatu  wilayah  tertentu  dan  dalam  waktu  yang  singkat.  Berbagai aktifitas  manusia  bergantung  dengan  kondisi  cuaca.  Kondisi  cuaca  berpengaruh pada  beberapa  sektor.  Informasi  tentang  cuaca  bisa  didapatkan  secara  berkala. Badan  Metereologi,  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG)  dapat  mempublikasikan informasi  ini  per  bulan.  Adanya  pemberian  informasi  secara  berkala  ini  dapat dijadikan acuan untuk menggali pengetahuan dari data-data ini.
Perkembangan  teknologi  informasi  pada  era  globalisasi  saat  ini  sangat berkembang  pesat.  Perkembangan  ini  juga  telah  melahirkan  perkembangan banyak  data,  termasuk  data-data  tentang  cuaca.  Teknologi  saat  ini  mampu menyimpan dan mengumpulkan berbagai tipe data. Untuk menangani jumlah data yang besar ini, maka lahirlah sebuah metode baru, yaitu data mining. Data mining digunakan untuk mencari pengetahuan apa yang dapat digali dari informasi yang diambil  dari  data-data  yang  jumlahnya  besar.  Dari  informasi  inilah  kita  akan mencari pengetahuan yang bisa diambil dari data-data tersebut
Oleh  karena  itu,  digunakanlah  data  mining  untuk  mengetahui  pola hubungan curah hujan dengan variabel cuaca lainnya. Data yang didapat yaitu dari data-data  yang  didapatkan  dari  Badan  Metereologi,  Klimatologi  dan  Geofisika (BMKG).  Pengetahuan  yang  didapat  berguna  nantinya  untuk  mengetahui hubungan  curah hujan dengan variabel cuaca.

## 1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah di atas maka perumusan masalah dari penelitian  ini  adalah  seberapa  besar  tingkat  keterkaitan  antara  curah  hujan dengan  variabel  cuaca  dalam  sebulan  menggunakan  teknik  data  mining  dengan algoritma multiple linear regression.

## 1.3 Manfaat dan Tujuan Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah memberikan pengetahuan mengenai pola hubungan curah hujan bulanan dengan variabel cuaca dalam sebulan. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah mengetahui pola hubungan curah hujan bulanan  dengan  variabel  cuaca  dengan  menggunakan  algoritma  multiple  linear regression.

## 1.4 Batasan Penelitian
Batasan-batasan penelitian yaitu :
a. Data yang diolah berdasarkan data unsur cuaca bulanan dari Badan Metereologi dan  Geofisika  (BMKG)  Stasiun  Klimatologi  Klas  I  Banjarbaru  untuk  wilayah Banjarbaru selama periode 2005 – Desember 2013.
b. Unsur  cuaca  yang  dijadikan  variabel  bebas  adalah  jumlah  hari  hujan  dalam sebulan dan lama penyinaran matahari dalam sebulan. Sedangkan variabel yang dijadikan variabel terikat adalah curah hujan bulanan.
c. Algoritma yang digunakan adalah dengan multiple linear regression

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  analisis  data  yang  digunakan  dengan  multiple  linear  regression. Setelah didapatkan model regresi dengan dua variable bebas, kemudian dilakukan pengujian  terhadap  koefisien  regresi.  Pada  penelitian  ini  digunakan  uji  korelasi parsial  dan  koefisien  determinasi  nya.  Hal  ini  digunakan  untuk  mengetahui seberapa  besar  pengaruh  semua  variabel  bebas  secara  bersama-sama  terhadap perubahan  variabel  tak  bebas  Y  dan  mengukur  seberapa  kuat  hubungan  antara variabel-variabel  bebas  yang  telah  ditetapkan  dalam  model  terbaik  terhadap variabel  tak  bebasnya.  Setelah  itu  dilakukan  uji  F  untuk  mengukur  tingkat signifikansinya.  Setelah  dilakukan  uji  F,  dilakukanlah  pengujian  terhadap  model regresi.  Hasil  pengujian  (prediksi)  dibandingkan  dengan  nilai  kenyataan  dan kemudian dihitung nilai standar error nya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Bentuk  model  multipler  linear  regression  yang  menyatakan  hubungan antara  jumlah  hari  hujan,  lamanya  penyinaran,  dan  curah  hujan  adalah  ƩY  =  a  + b 1 ƩX 1 +b 2 ƩX 2 Langkah pertama yang harus dilakukan adalah mencari nilai a, b 1 , dan b 2 nya agar bisa didapatkan persamaan regresi linier berganda.

## a. Multiple Linear Regression
Data yang digunakan adalah sebagai berikut
Tabel 1Data Cuaca tgl X 1 X 2 Y Jan-05 28 43.6 270 Feb-05 25 43.7 290 Mar-05 27 56 261 Apr-05 26 55.2 222 May-05 20 61.8 199 Jun-05 17 66 139 Jul-05 16 60.6 72 Aug-05 7 74.7 34 Sep-05 5 76 15 Oct-05 21 49 212 Nov-05 25 47.5 187 Dec-05 28 16.3 264 Jan-06 28 30.7 363 Feb-06 26 41.3 300 Mar-06 27 50.9 295 Apr-06 20 50.4 213 May-06 15 63.6 73 Jun-06 28 39.4 183 Jul-06 10 76 25 Aug-06 5 76.3 5 Sep-06 1 78.6 3 Oct-06 1 71.5 17 Nov-06 15 56.7 116 Dec-06 21 53.8 403 Jan-07 28 42.8 241 Feb-07 26 27.1 329 Mar-07 26 47.5 483 Apr-07 27 54.9 330 May-07 21 56.1 235 Jun-07 23 37.3 171 Jul-07 13 52.3 229 Aug-07 12 71.5 55 Sep-07 7 76.8 30 Oct-07 13 59 62 Nov-07 24 46.8 170 Dec-07 24 44.7 256 Jan-08 24 45.6 272 Feb-08 21 32.1 240 Mar-08 27 43.6 554
Apr-08 24 57.9 241 May-08 17 60 54 Jun-08 19 53.4 259 Jul-08 20 45.8 144 Aug-08 22 47.5 83 Sep-08 14 57.8 99 Oct-08 25 42.9 78 Nov-08 25 47.6 288 Dec-08 27 18.8 420 Jan-09 30 39.6 384 Feb-09 21 36.7 148 Mar-09 21 53.6 212 Apr-09 21 56.4 279 May-09 22 66.9 236 Jun-09 9 67 22 Jul-09 8 65.8 73 Aug-09 2 80.3 25 Sep-09 4 80.7 21 Oct-09 12 62.6 189 Nov-09 19 54.1 292 Dec-09 24 43 287 Jan-10 25 38.8 324 Feb-10 22 50.2 321 Mar-10 27 45.6 285 Apr-10 23 59.9 243 May-10 22 57.9 171 Jun-10 27 43.2 366 Jul-10 23 31.7 172 Aug-10 25 45.1 240 Sep-10 26 38.4 338 Oct-10 21 50 257 Nov-10 27 45 318 Dec-10 26 37.9 355 Jan-11 24 39.8 419 Feb-11 20 36.7 284 Mar-11 24 31 337 Apr-11 23 45.2 251 May-11 17 56.7 211 Jun-11 13 76.5 84 Jul-11 6 72.6 21 Aug-11 6 77.7 27 Sep-11 13 60.9 77 Oct-11 19 65.1 134
Nov-11 21 52.9 276 Dec-11 27 27.9 857 Jan-12 26 39.1 224 Feb-12 25 25.5 258 Mar-12 24 48.8 313 Apr-12 24 61.8 319 May-12 11 67.3 149 Jun-12 18 60 58 Jul-12 20 45.5 192 Aug-12 8 69.8 70 Sep-12 5 75.2 58 Oct-12 15 65.5 157 Nov-12 23 52.1 298 Dec-12 26 41.5 410 Jan-13 27 29.1 355 Feb-13 23 42.1 415 Mar-13 22 54 308 Apr-13 23 51.3 305 May-13 22 50.2 346 Jun-13 13 63.7 141 Jul-13 24 37.5 126 Aug-13 15 64.4 81 Sep-13 12 51 34 Oct-13 13 71.2 106 Nov-13 24 49.9 441 Dec-13 23 36 349
Keterangan : Tgl : bulan dan tahun
X 1 : jumlah hari hujan X 2 : lama penyinaran Y : curah hujan
Dari  data  di  atas  dilakukan  perhitungan  dengan  multiple  linear regression sehingga menghasilkan nilai a,b 1 ,dan b 2 sebagai berikut :
Tabel 2 Nilai a,b 1 ,dan b 2 b 2 b 1 a
-1,70263  11,74574  76,81641
Kemudian didapatkanlah model multiple linear regression nya sebagai berikut : ƩY = 76,81641 + 11,74574ƩX 1 -1,70263ƩX 2

## b. Uji Korelasi Parsial
Untuk  mengetahui  seberapa  besar  keterkaitan  masing-masing variable  bebas  terhadap  variable  tidak  bebas  maka  perlu  dihitung  korelasi parsial.  Untuk  menghitung  nilai  korelasi,  diperlukan  perhitungan  untuk mengetahui rX 1 Y, rX 2 Y, rX 1 X 2 . Dari table 4.1 data cuaca dibuatlah beberapa table yang memuat atribut turunan. Pertama, untuk menghitung rX 1 Y, maka query SQL yang digunakan adalah :
INSERT INTO x1y SELECT `jlh_hari_hujan`, curah_hujan`, jlh_hari_hujan`*.`curah_hujan` AS X1Y, jlh_hari_hujan`*`jlh_hari_hujan` AS X1kuadrat, `curah_hujan`*`curah_hujan` AS Ykuadrat FROM Table_cuaca;
Kedua, untuk menghitung rX 2 Y, maka query SQL yang digunakan adalah :
INSERT INTO x2y SELECT lama_penyinaran`, `curah_hujan`, lama_penyinaran` * `curah_hujan` AS X2Y, `lama_penyinaran`*`lama_penyinaran` AS X2kuadrat, `curah_hujan`*`curah_hujan` AS Ykuadrat FROM Table_cuaca;
Ketiga, untuk menghitung rX 1 X 2 , maka query SQL yang digunakan adalah :
INSERT INTO x1x2SELECT `jlh_hari_hujan`,`lama_penyinaran`, `jlh_hari_hujan`* `lama_penyinaran` AS X1X2, `jlh_hari_hujan`*`jlh_hari_hujan` AS X1kuadrat, `.` lama_penyinaran`*`lama_penyinaran` AS X2kuadrat FROM Table_cuaca;
Keempat, untuk menghitung jumlah per kolom dari tabel rX 1 Y, maka query SQL yang digunakan adalah :
INSERT INTO `sum_x1y` SELECT SUM(`jlh_hari_hujan`) AS total_hari , SUM(`curah_hujan`) AS total_curah, SUM(`X1Y`) AS total_X1Y, SUM(`X1kuadrat`) AS total_X1kuadrat, SUM(`Ykuadrat`) AS total_Ykuadrat FROM x1y;
Kelima,  untuk  menghitung  jumlah  per  kolom  rX 2 Y,  maka  query  SQL  yang digunakan adalah :
INSERT INTO `sum_x2y`SELECT SUM(`lama_penyinaran`) AS total_lama , SUM(`curah_hujan`) AS total_curah, SUM(`X2Y`) AS total_X2Y, SUM(`X2kuadrat`) AS total_X2kuadrat, SUM(`Ykuadrat`) AS total_Ykuadrat FROM x2y;
Keenam, untuk menghitung jumlah per kolom rX 1 X 2 , maka query SQL yang digunakan adalah:
INSERT INTO `sum_x1x2` SELECT SUM(`jlh_hari_hujan`) AS total_hari , SUM(`lama_penyinaran`) AS total_lama, SUM(`X1X2`) AS total_X1X2, SUM(`X1kuadrat`) AS total_X1kuadrat, SUM(`X2kuadrat`) AS total_X2kuadrat FROM x1x2;
Hasil  perhitungan  korelasi  parsial  untuk  model  multiple  linear  regression antara  jumlah  hari  hujan,  lama  penyinaran,  dan  curah  hujan  dapat  dilihat pada table berikut :

## Tabel 3 Hasil Uji Korelasi Parsial
Nilai Korelasi rx1Y 0,7536 rx2Y -0,6765 rX1X2 -0,8228
Dari  hasil  perhitungan,  dapat  diketahui  bahwa  keterkaitan  antara jumlah hari hujan dengan curah hujan sangat kuat. Keterkaitan antara lama penyinaran  dan  curah  hujan  kuat.  Sedangkan,  untuk  keterkaitan  antara jumlah hari hujan dan lama penyinaran sangat kuat.

## c. Uji Koefisien Determinasi
Kegunaan  koefisien  determinasi  adalah  mengetahui  seberapa  besar pengaruh  variable  bebas  terhadap  varibel terikat  sehingga  dapat  diketahui kesamaan dan kecocokan model regresi linier. Berdarkan hasil perhitungan diperoleh koefisien determinasi (R 2 ) adalah sebagai berikut:
Tabel 4 Hasil Uji Koefisien Determinasi
R R 2 0,7601 0,5778
Dari model  di atas terlihat  koefisien  determinasinya  0,5778.  artinya tingkat  kecocokan  model  multiplelinear  regression  memiliki  tingkat kehandalan  57,78%.  Artinya,  sebanyak  57,78%  variasi  nilai  curah  hujan bergantung  pada  variable  bebas  yang  diukur  pada  penelitian  ini,  yaitu jumlah  hari  hujan  dan  lamanya  penyinaran.  Sedangkan  sisanya,  sebesar 42,22%  dipengaruhi  oleh  variable  lain  yang  dipengaruhi  oleh  variable  lain yang tidak diukur dalam penelitian ini.

## d. Uji F
Uji  F  digunakan  untuk  mengukur  signifikan  keseluruhan  model regresi  F.  Apakah  hasilnya  signifikan  atau  tidak.  Jika  hasilnya  signifikan, artinya model regresi bisa digunakan untuk peramalan. Untuk melakukan uji F, Pertama-tama kita melakukan perhitungan F hitung .
F hitung = = = 71,854
Kriteria : F hitung > F tabel Ha diterima F hitung <= F tabel Ho diterima Ho : variable bebas tidak berpengaruh signifikan terhadap variable terikat Ha : variable bebas berpengaruh signifikan terhadap variable terikat.
F table dengan menggunakan tingkat kepercayaan (α) 0,05 dan dk pembilang andalah  banyaknya  variable  bebas  yaitu  2  dan  dk  penyebut  adalah  n-k-1 yaitu 105, maka didapatlah hasil F table adalah 3,0829. Dengan demikian F hitung >  F table .  Ini  artinya  jumlah  hari  hujan  dan  lamanya  penyinaran  matahari berpengaruh signifikan terhadap curah hujan.

## e. Pengujian
Misalkan  terdapat  data  jumlah  hari  hujan  dan  lama  penyinaran sebagai berikut
Tabel 5 Data Pengujian Tgl X 1 X 2 Jan-2014 26 33.3 Feb-2014 21 44.9 Mar-2014 24 49.4 Apr-2014 21 56.4 Mei-2014 27 62.3 Jun-2014 20 50.9 Jul-2014 12 64.2 Agt-2014 12 18
Maka berdasarkan model multiple linear regression nya, yaitu ƩY = 76.81641 + 11.74574ƩX 1 -1.70263ƩX 2 di dapatlah hasil curah hujan sebagai berikut :

## Tabel 6 Hasil Pengujian
Tgl X 1 X 2 Y prediksi Y kenyataan Selisih (e i ) Kuadrat selisih (e 2 ) Jan- 2014 26  33.3 325.508 443  117.49 13804.38 Feb- 2014 21  44.9 247.028 7 220  -27.03 730.55 Mar- 2014 24  49.4 274.604 1 332 57.40 3294.29 Apr- 2014 21  56.4 227.448 4 223 -4.45 19.79 Mei- 2014 27  62.3 287.877 3 156 - 131.88 17391.63 Jun- 2014 20  50.9 225.067 2 221 -4.07 16.54 Jul- 2014 12  64.2 108.456 2 113 4.54 20.65 Agt- 2014 12 18 187.117 9 53 - 134.12 17987.61 TOTAL 53265.43
Hasil pengujian model multiple linear regression dengan data curah hujan  real  menunjukkan  adanya  selisih.  Hal  ini  memperlihatkan  adanya error.  Dari  kuadrat  selisih  pada  table  diatas,  dapat  diketahui  kesalahan baku  (standart  error)  regresi  adalah  22,52.  Ini  artinya  besarnya penyimpangan  atau  ketidak  akuratan  nilai  dugaan  terhadap  nilai sebenarnya adalah 22,52.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Kesimpulan dari penelitian ini adalah jumlah hari hujan dengan curah hujan berpengaruh  sangat  kuat.  Keterkaitan  antara  lama  penyinaran  dan  curah  hujan kuat. Sedangkan, untuk antara jumlah hari hujan dan lama penyinaran sangat kuat. Jumlah  hari  hujan  dan  lamanya  penyinaran  matahari  berpengaruh  signifikan terhadap curah hujan. Model regresi yang digunakan yaitu sebesar 57,78%. Artinya, 57,78% variasi nilai curah hujan bergantung pada variable bebas yang diukur pada penelitian ini. Kesalahan baku regresi adalah 22,52. Hal ini berarti ketidakakuratan nilai dugaan dengan nilai sebenarnya sebesar 22,52.

## 4.2 Saran
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan  kesimpulan,  maka  saran  untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut :
a. Sebaiknya  data  yang  digunakan  lebih  banyak  lagi  agar  model  regresi  yang digunakan lebih baik lagi.
b. Variable bebas yang digunakan dapat ditambah lagi (seperti suhu udara, tekanan udara,  dan  lain-lain)  agar  diketahui  seberapa  besar  pengaruh  variable  lainnya terhadap curah hujan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Kurniadi,  Eka,  dkk.  2012.  “Multiple  linear  regression  Menggunakan Aplikasi Matlab”. Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja. Bali.
[2]. Larose,  Daniel  T.  2006.  “Data  mining  Methods  and  Models”.  John  Wiley  & Sons Inc.Hoboken New Jersey.
[3]. Lesmana,  Eman  dan  Riaman.  2013.  “Penggunaan  Model  Regresi  linear Berganda  pada  Program  Penggemukan  Sapi  PO  (Peranakan  Ongole) serta  Analisis  BCR  (Benefit  Cost  Ratio)  Penggunaan  Bahan  Pakan Kering”.  Prosiding  Seminar  Nasional  Sains  dan  Teknologi  Nuklir  PTNBR- BATAN Bandung 4 Juli 2013.
[4]. Turban, E., Aronson Jay E. dan Liang T. 2005. “Decision Support Systems and Intelligent Systems Seventh Edition”. Andi. Yogyakarta.