## 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.v7i3.6213

## Perbandingan Long Short Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU) Untuk Memprediksi Curah Hujan
M Devid Alam Carnegie, Chairani *
Program Studi Teknik Informatika, IIB Darmajaya, Lampung, Indonesia Email: 1 devidcarnegie@gmail.com, 2,* Chairani@darmajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: Chairani@darmajaya.ac.id
Abstrak− Salah satu dampak ancaman yang diakibatkan oleh hujan lebat adalah banjir yang dapat memberikan dampak negatif terhadap  kehidupan  manusia.  Banyak  faktor  yang  menyebabkan  hujan  lebat  sehingga  prediksi  intensitas  curah  hujan  yang dikeluarkan oleh BMKG merupakan solusi awal untuk melakukan perencanaan dan tindakan dalam menanggulangi dampak bencana alam.  Metode machine learning dapat digunakan untuk memprediksi parameter cuaca khususnya curah hujan yang bersifat time series, bagian dari machine learning yang dapat memahami sebuah pola dan mampu melakukan prediksi parameter cuaca  dengan  akurasi  yang  tinggi  adalah  deep  learning,  terdapat  beberapa  algoritma  deep  learning  yang  banyak  digunakan untuk  menganalisis  dan  memprediksi parameter  cuaca  yaitu  Long  Short  Term  Memory (LSTM) dan  Gated  Recurrent  Unit (GRU). pada penelitian ini akan membandingkan kedua algoritma dan mengetahui manakah yang terbaik dalam melakukan prediksi curah hujan di Stasiun Geofisika Lampung Utara. Dari hasil penelitian evaluasi nilai RMSE 16.81, MSE 282.55 dan MAD  10.43  diketahui  bahwa  nilai  model  LSTM  1  dengan  pembagian  dataset  7:3  memiliki  performa  terbaik  dalam memprediksi  curah  hujan  sedangkan  untuk  prediksi  terjadinya  hujan  model  GRU  1  dengan  dataset  7:3  memiliki  performa terbaik dengan nilai akurasi 62%, precision 58%, recall 66%, dan f1score 62%.
Kata Kunci: BMKG; LSTM; GRU; Curah Hujan; Prediksi
Abstract− One of the impacts of the threat caused by heavy rain is flooding, which can have negative effects on human life. There are many factors that contribute to heavy rain, and predicting the intensity of rainfall issued by BMKG (Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency) is an initial solution for planning and taking actions to mitigate the impacts of natural disasters. Machine learning methods can be used to predict weather parameters, especially time series rainfall. Deep learning, a branch of machine learning that can understand patterns and make weather parameter predictions with high accuracy, includes several  algorithms  commonly  used  for  analyzing  and  predicting  weather  parameters,  namely  Long  Short-Term  Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU). This research aims to compare both algorithms and determine which one performs best  in  predicting  rainfall  at  the  North  Lampung  Geophysics  Station.  From  the  evaluation  results  with  RMSE  (Root  Mean Square Error) value of 16.81, MSE (Mean Square Error) value of 282.55, and MAD (Mean Absolute Deviation) value of 10.43, it is known that the LSTM model 1 with a dataset split of 7:3 has the best performance in predicting rainfall. As for the rain prediction, the GRU model 1 with a dataset split of 7:3 performs best with an accuracy value of 62%, precision of 58%, recall of 66%, and f1score of 62%.
Keywords : BMKG; LSTM; GRU; Rainfall; Prediction

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan  Indeks  Risiko  Bencana  Indonesia  (IRBI)  tahun  2021  [1],  salah  satu  dampak  ancaman  yang diakibatkan oleh hujan lebat adalah banjir yang dapat memberikan dampak negatif terhadap kehidupan manusia. Banyak  faktor  yang  menyebabkan  hujan  lebat  sehingga  prediksi  intensitas  curah  hujan  yang  dikeluarkan  oleh BMKG  merupakan  solusi  awal  untuk  melakukan  perencanaan  dan  tindakan  dalam  menanggulangi  dampak bencana alam. Salah satu model prediksi intensitas curah hujan berbasis statistik yang dikembangkan oleh Pusat Penelitian dan Pengembangan (Pusdiklat) BMKG adalah HyBMKG, HyBMKG merupakan suatu model machine learning  untuk  memprediksi  curah  hujan  secara  time  series  dengan  menggabungkan  beberapa  metode  yaitu Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System  (ANFIS),  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA),  dan Transformasi Wavelet [2].
Metode  machine  learning  tidak  hanya  digunakan  untuk  memprediksi  curah  hujan  tetapi  juga  dapat digunakan untuk memprediksi parameter cuaca lainnya yang bersifat time series, bagian dari machine learning yang dapat memahami sebuah pola dan mampu melakukan prediksi parameter cuaca dengan akurasi yang tinggi adalah  deep  learning,  salah  satu  algoritma  deep  learning  yang  banyak  digunakan  untuk  menganalisis  dan memprediksi parameter cuaca yaitu Long Short Term Memory (LSTM). Penelitian menggunakan algoritma LSTM pada data curah hujan menunjukan nilai evaluasi menggunakan Root mean square error (RMSE) sebesar 1.744 – 15.719.
Pada tahun 2019, Atika dkk melakukan penelitian dengan tujuan meramalkan data deret waktu curah hujan di Surabaya, Jawa Timur. Mereka menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) dan metode Moving Average tunggal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode LSTM memiliki nilai RMSE antara 13.766 hingga 15.719  dan  MSE  antara  189.514  hingga  247.090  [3]. Pada  tahun  2020,  Rizki  dkk  melakukan  penelitian  yang bertujuan  untuk  mengimplementasikan  Deep  Learning  menggunakan  arsitektur  Long  Short-Term  Memory (LSTM)  dalam  prediksi  curah  hujan  di  Kota  Malang,  Jawa  Timur.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai RMSE  untuk  data  latih  adalah  12.079  dan  untuk  data  uji  adalah  11.288.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi dalam penggunaan LSTM dalam prediksi curah hujan dan memberikan informasi yang berguna dalam manajemen

## 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.v7i3.6213
Submitted: 28/05/2023 ; Accepted: 14/07/2023 ; Published: 23/07/2023
sumber daya air dan mitigasi risiko bencana terkait cuaca di daerah tersebut [4]. Pada tahun 2022, Lattifia dkk melakukan penelitian yang bertujuan untuk mengembangkan model prediksi cuaca menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM). Penelitian ini fokus pada prediksi suhu dan curah hujan. Metode LSTM digunakan dalam pengolahan data, dan untuk menghasilkan prediksi yang akurat, mereka menerapkan proses denormalisasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM ini memiliki nilai RMSE sebesar 1.744 untuk prediksi curah hujan [5].
Algoritma  selanjutnya  yang  sering  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  adalah  Gated  Recurrent  Unit (GRU),  GRU  dapat  dikatakan  sebagai  variasi  dari  algoritma  LSTM  karena  memiliki  kesamaan  yaitu menyelesaikan  vanishing  gradient  problem  yang  terdapat  pada  Recurrent  Neural  Network  (RNN),  vanishing gradient problem sendiri adalah ketika nilai gradient mengecil bersamaan dengan waktu, jika nilai gradient tersebut mengecil maka tidak akan berkontribusi banyak pada proses learning.
Penelitian menggunakan LSTM dan GRU menunjukan bahwa performa LSTM lebih baik dibandingkan GRU, Hanifa  dkk  melakukan  penelitian  mengenai  “Perbandingan  Metode  LSTM  dan  GRU  (RNN)  Untuk Klasifikasi Berita Palsu Berbahasa Indonesia” pada tahun 2021, penelitian tersebut mengklasifikasi berita bohong berbahasa Indonesia dengan menggunakan model RNN yaitu LSTM dan GRU. Nilai akurasi yang dihasilkan oleh model sebesar 73 % menggunakan LSTM dan 64 % menggunakan GRU [6]. Penelitian selanjutnya yang dilakukan Mochammad agus sholeh dan Rahmat hidayat pada tahun 2022, tentang “Perbandingan Model LSTM dan GRU Untuk Memprediksi Harga Minyak Goreng Di Indonesia”, pada penelitian ini model LSTM memiliki performa yang lebih unggul dibandingkan model GRU dengan MAE validation nilai ± 0.04 dan MSE validation loss bernilai ± 0.002 [7]. Yadi karyadi dan Handri santoso (2022) dalam penelitianya yang berjudul “Prediksi Kualitas Udara Dengan  Metoda  LSTM,  Bidirectional  LSTM,  dan  GRU.  Dari  hasil  penerapan  algoritma  dilakukan  evaluasi menggunakan RMSE dari data testing dan dibandingkan dengan standar deviasi, LSTM dan LSTM Bidirectional menunjukan hasil yang lebih bagus dibandingkan model GRU untuk data yang bersifat time series kualitas udara [8], akan tetapi pada penelitian lainnya GRU menunjukan performa yang lebih baik dari LSTM [9][10] [11] [12],
Perbedaan penelitian ini dan penelitian sebelumnya terdapat pada arsitektur model yang digunakan, pada penelitian sebelumnya prediksi curah hujan hanya dilakukan menggunakan LSTM [3] [4] [5], maka dari itu pada penelitian ini ditambahkan satu (1) arsitektur model lagi yaitu GRU. Pada penelitian ini running LSTM dan GRU akan  menggunakan  beberapa  input,  istilah  ini  kita  sebut  dengan  “multivariate”,  perbedaan  dengan pendekatan "univariate"  di  mana  hanya  satu  atribut  yang  digunakan  sebagai  input,  pendekatan  "multivariate" memperhitungkan beberapa variabel sekaligus. Dengan menggunakan data multivariate, model LSTM dan GRU dapat  mempelajari  korelasi  dan  interaksi  antara  atribut  tersebut.  selanjutnya  kedua  model  dibandingkan  nilai evaluasinya  untuk  mengetahui  model  manakah  yang  terbaik  dalam  melakukan  prediksi  curah  hujan  di  Stasiun Geofisika Lampung Utara.
Berdasarkan pernyataan sebelumnya maka pada penelitian ini akan membandingkan kedua algoritma dan mengetahui manakah yang terbaik dalam melakukan prediksi curah hujan dan prediksi kejadian hujan/tidak hujan di Stasiun Geofisika Lampung Utara, serta harapan pada penelitian ini menjadikan solusi awal untuk melakukan perencanaan dan tindakan dalam menanggulangi dampak bencana alam khususnya yang disebabkan oleh hujan lebat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Landasan Teori

## 2.1.1 Hujan
Hujan adalah sebuah bentuk presipitasi yang berbentuk cair maupun padat, sedangkan curah hujan ialah air hujan yang jatuh ke permukaan bumi dengan asumsi permukaan tersebut tidak menguap, meresap dan mengalir. Satuan curah  hujan  dinyatakan  dalam  millimeter  (mm)  yang  diukur  menggunakan  penakar  hujan  observatorium  dan penakar hujan tipe Hellman. Intensitas curah hujan merupakan jumlah curah hujan yang terjadi pada periode waktu tertentu, BMKG sendiri membagi kriteria intensitas curah hujan menjadi 5 kriteria. Terdapat 3 (tiga) pola curah hujan di Indonesia, dimana pembagian pola tersebut di bagi berdasarkan wilayah di Indonesia  [13], Pola Curah Hujan di Stasiun Geofisika Lampung Utara memiliki satu puncak curah hujan yang terjadi pada bulan November hingga bulan Maret dan curah hujan terendah terjadi pada bulan mei hingga September, pola hujan ini juga dapat kita  sebut  sebagai  pola  hujan  Monsun,  dimana  terdapat  perbedaan  yang  jelas  antara  periode  musim  hujan  dan musim kemarau

## Tabel 1. Intensitas Curah Hujan
NO  Kriteria Hujan  Intensitas Curah Hujan Per Jam  Intensitas Curah Hujan Per Hari
1 Sangat Ringan < 1 mm < 5 mm 2 Ringan 1 - 5 mm 5 – 20 mm 3 Normal 5 – 10 mm 20 – 50 mm 4 Lebat 10 – 20 mm 50 – 100 mm

## 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.v7i3.6213
NO  Kriteria Hujan  Intensitas Curah Hujan Per Jam  Intensitas Curah Hujan Per Hari
5 Sangat Lebat > 20 mm > 100 mm Tabel 2. Kriteria Hujan NO  Kriteria Hujan  Intensitas Curah Hujan Per Bulan 1 Rendah 0 - 100 mm 2 Menengah 101 – 300 mm 3 Tinggi 301 – 500 mm 4 Sangat Tinggi > 500mm

## 2.1.2 Long Short Term Memory (LSTM)
LSTM dirancang oleh Hochreiter dan Schmidhuber pada tahun 1997, Jaringan terdiri dari lapisan LSTM dengan proses  berulang.  Dalam  modul  LSTM  terdapat  beberapa  perhitungan  seperti  penjumlahan,  perkalian, penggabungan,  penggandaan  vektor,  dan  fungsi  matematika  seperti  operasi  tanh  dan  sigmoid,  jika  pada  RNN menyambungkan neuron dan meneruskan ke depan, sedangkan LSTM meneruskan dan melihat neuron yang ada di  belakangnya  [14].  LSTM  Di  desain  untuk  menangani  persoalan  pada  RNN  berupa  long-term  dependency problem, RNN dapat dapat kehilangan informasi penting di awal jika sequence cukup panjang, pada backward propagation  RNN  bias  mengalami  vanishing  gradient  dimana  nilai  gradient  nya  sangat  kecil  sehingga  tidak berkontribusi pada gate, kasus ekstrim pada RNN menyebabkan kondisi stop training hal ini terjadi pada sequence yang lebih panjang 5 – 10 steps. LSTM dirancang sebagi unit pengembangan dari RNN, RNN mempunyai struktur yang simple sedangkan pada LSTM di usulkan untuk menambah cell State dan menambahkan 3 gate [15]. Struktur LSTM terdiri dari 4 bagian, yaitu :
Gambar 1. Perbandingan RNN dan LSTM
Forget gate
𝑓 𝑡 = 𝜎(𝑈 𝑓 𝑥 𝑡 + 𝑊 𝑓 ℎ 𝑡−1 +   𝑏 𝑓 ) (1)
Input gate
𝑖 𝑡 = 𝜎(𝑈 𝑖 𝑥 𝑡 + 𝑊 𝑖 ℎ 𝑡−1 +   𝑏 𝑖 ) (2)
𝐶̃ 𝑡 = 𝑡𝑎𝑛ℎ(𝑈 𝑐 𝑥 𝑡 + 𝑊 𝑐 ℎ 𝑡−1 +   𝑏 𝑐 ) (3)
Cell State
𝐶 𝑡 =   𝑓 𝑡 ∗ 𝐶 𝑡−1 +   𝑖 𝑡 ∗ 𝐶̃ 𝑡 (4)
Output gate
𝑜 𝑡 = 𝜎(𝑈 𝑜 𝑥 𝑡 + 𝑊 𝑜 ℎ 𝑡−1 +   𝑏 𝑜 ) (5)
ℎ 𝑡 =   𝑜 𝑡 ∗ 𝑡𝑎𝑛ℎ (𝐶 𝑡 ) (6)
Keterangan : 𝜎 : Fungsi Sigmoid 𝑡𝑎𝑛ℎ : Fungsi hyperbolic tangent 𝑥 𝑡 : Input vektor ℎ 𝑡−1 : Hidden state vector 𝐶̃ 𝑡 : Cell input aktifasi vektor 𝐶 𝑡 : Cell state vektor 𝑈 𝑓,𝑖,𝑜,𝑐 , 𝑊 𝑓,𝑖,𝑜,𝑐 , 𝑏 𝑓,𝑖,𝑜,𝑐 : Pembobotan matriks

## 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.v7i3.6213
Submitted: 28/05/2023 ; Accepted: 14/07/2023 ; Published: 23/07/2023

## 2.1.3 Gated Recurrent Unit (GRU)
Gated Recurrent Unit (GRU) diperkenalkan pertama kali oleh Cho dkk pada tahun 2014, yang mempunyai tujuan untuk menyelesaikan vanishing gradient problem yang terdapat pada RNN, vanishing gradient problem sendiri adalah ketika nilai gradient mengecil bersamaan dengan waktu, jika nilai gradient tersebut mengecil maka tidak akan berkontribusi banyak pada learning. GRU menggunakan 2 (dua) gate yaitu Update Gate dan Reset Gate untuk memutuskan  informasi  apa  yang  dapat  diteruskan  pada  output.  kedua  bagian  tersebut  dapat  dilatih  untuk menyimpan informasi terdahulu tanpa harus membuang atau menghapus informasi yg tidak berhubungan dengan prediksi [16].
Gambar 2. Diagram GRU
Reset Gate
𝑟𝑡 =  𝜎 ( 𝑊 𝑟 [ ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] +   𝑏 𝑟 ) (7)
ℎ 𝑡 ̃ = 𝑡𝑎𝑛ℎ(𝑊 ℎ [𝑟 𝑡 ∗   ℎ 𝑡 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 ℎ ) (8)
Update Gate
𝑧 𝑡 =  𝜎 ( 𝑊 𝑧 [ ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] +   𝑏 𝑧 ) (9)
ℎ̃ 𝑡 = 𝑡𝑎𝑛ℎ(𝑊 ℎ [𝑟 𝑡 ∗   ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 ℎ ) (10)
Keterangan : 𝑥 𝑡 : Input vektor ℎ 𝑡 , : Output vektor ℎ 𝑡−1 : Hidden state vector ℎ 𝑡 ̃ : Kandidat aktifasi vektor 𝜎 : Fungsi Sigmoid 𝑡𝑎𝑛ℎ : Fungsi hyperbolic tangent 𝑊 𝑟 , 𝑏 𝑟 , 𝑊 𝑧 , 𝑏 𝑧 : Pembobotan matriks
2.2 Tahapan Penelitian
Gambar 1. Tahapan Proses Penelitian Algortima LSTM dan GRU Untuk Prediksi Curah Hujan

## 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.v7i3.6213
Submitted: 28/05/2023 ; Accepted: 14/07/2023 ; Published: 23/07/2023
Berikut  adalah  penjelasan  tentang  tahapan  penelitian  yang  menggambarkan  urutan  dalam  melakukan penelitian menggunakan algoritma LSTM dan GRU untuk prediksi curah hujan, serta tahapan penerapan metode dan  pengujian  metode  untuk  mendapatkan  hasil  penelitian  sesuai  dengan  harapan.  Pada  penelitian  ini  running LSTM dan GRU akan menggunakan beberapa input, istilah ini kita sebut dengan “multivariate”, perbedaan dengan pendekatan  "univariate"  di  mana  hanya  satu  atribut  yang  digunakan  sebagai  input,  pendekatan  "multivariate" memperhitungkan beberapa variabel sekaligus. Dengan menggunakan data multivariate, model LSTM atau GRU dapat mempelajari korelasi dan interaksi antara atribut tersebut.
Dalam proses training, model LSTM atau GRU akan menganalisis hubungan antar atribut cuaca selama beberapa  waktu  dengan  data  cuaca  historis.  contohnya,  model  akan  mempelajari  bahwa  saat  suhu  tinggi  dan kelembaban  rendah,  kemungkinan  curah  hujan  rendah.  Atau  mungkin  ada  pola  tertentu  yang  mengindikasikan bahwa saat tekanan atmosfer turun drastis, ada kecenderungan curah hujan yang tinggi. Pada fase prediksi, model akan menerima nilai-nilai aktual dari atribut saat ini dan menggunakan pengetahuan yang diperoleh selama proses training untuk memprediksi curah hujan yang mungkin terjadi.
a. Pengumpulan  Data  Cuaca:  Tahap  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah  mengumpulkan  data  cuaca  yang mencakup  informasi  curah  hujan  historis  dll.  Data  ini  dapat  diperoleh  dari  sumber-sumber  seperti  stasiun meteorologi, basis data cuaca, atau sumber terpercaya lainnya.
b. Data cleaning: Setelah data cuaca dikumpulkan, tahap selanjutnya adalah membersihkan data. Dalam tahap ini, Anda dapat melakukan tindakan seperti menghilangkan data yang tidak relevan, mengisi nilai yang hilang atau menghapusnya, dan merapihkan data yang tidak valid.
c. Data Transformation: Pada tahap ini, dapat melakukan transformasi pada data cuaca, seperti mengubah format tanggal menjadi format yang konsisten (misalnya, dari mm/dd/yyyy menjadi yyyy-mm-dd), menambah atribut baru dari data yang sudah tersedia ataupun mensklalakan suatau atribut dalam suatu rentang nilai
d. Pembagian Data: Data akan dibagi menjadi subset train dan test dengan rasio tertentu, seperti 7:3, 8:2, atau 9:1. data train akan digunakan untuk melatih model, sedangkan data test akan digunakan untuk menguji kinerja model.
e. Konfigurasi: Pada tahap ini, algoritma LSTM dan GRU akan dikonfigurasi dengan menggunakan parameter- parameter tertentu. Misalnya, epoch (jumlah iterasi pelatihan), batch size (jumlah sampel yang diproses dalam satu  iterasi),  dan  jumlah  layer  dalam  algoritma.  Konfigurasi  ini  dapat  disesuaikan  berdasarkan  kebutuhan penelitian.
f. Evaluasi Curah Hujan: Setelah model dilatih, tahap evaluasi dilakukan menggunakan metrik evaluasi seperti Root Mean Square Error (RMSE), Mean Square Error (MSE), dan Mean Absolute Deviation (MAD). Metrik- metrik  ini  digunakan  untuk  mengevaluasi  seberapa baik  model  LSTM  dan  GRU  dalam memprediksi  curah hujan.
g. Evaluasi  Kejadian  Hujan/Tidak  Hujan:  Selain  mengukur  kinerja  dalam  memprediksi  curah  hujan,  tahap  ini juga melibatkan evaluasi kejadian hujan/tidak hujan.  Confusion matrix dapat digunakan untuk menganalisis jumlah  prediksi  benar  (true  positive  dan  true  negative)  dan  kesalahan  prediksi  (false  positive  dan  false negative).
2.2.1 Pengumpulan Data Cuaca
Pada  Penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data  pengamtan  cuaca  dengan  10  atribut  yaitu  :  penyinaran matahari, kelembaban( jam 07,13,18), tekanan, suhu (maksimum dan minimum), kecepatan angin, curah hujan dan  keadaan  cuaca.  Data  tersebut  didapatkan  dari  aplikasi  IRIS  yang  merupakan  sistem  database  di  Stasiun Geofisika Lampung Utara selama 5 tahun dari tahun 2018-2022.

## 2.2.2 Preprocessing Data
Preprocessing  merupakan  bagian  dari  data  preparation  dan  merupakan  langkah  yang  wajib  dilakukan  untuk mengubah  data  yang  tidak  berguna  menjadi  data  baru.  Preprocessing  data  adalah  sebuah  teknik  yang  dapat dilakukan pada dataset untuk menghilangkan data error, data yang tidak relevan, missing data/value serta noise data. Kegunaan preprocessing data adalah untuk mengubah data mentah sehingga dapat meningkatkan kualitas data yang akan di analisis [17].
a. Data cleaning
Data cleaning atau data cleansing merupakan kegiatan mengisi data yang hilang, memfilter beberapa data yang salah  dari  kumpulan  data  dan  mengurangi  detail  data  yang  tidak  diperlukan.  Pada  penelitian  ini  jika  pada dataset  terdapat  pengukuran  hujan  dengan  keterangan  tidak  terukur  (TTU)  maka  nilai  curah  hujan  akan dianggap bernilai 0, dan keterangan “-“ yang berarti curah hujan 0 (tidak ada hujan).
b. Data Transformation
Data  transformation digunakan  untuk  mengubah,  menggabung  dan  menyamakan  format  data  sehingga data yang akan dihasilkan lebih efisien dan lebih mudah dipahami sehingga dapat dibaca oleh algoritma. Pada tahap ini data pada kolom “DATE” memiliki format mm/dd/yyy kemudian di konversi menjadi format yyyy-mm- dd, format data yang sebelumnya menggunakan .xls diubah menjadi format .csv dengan menyisipkan tanda “,” (koma) sebagai pemisah antara nilai curah hujan dan tanggal, tujuan data transformation ini agar data dapat di baca oleh algoritma yang akan digunakan

## 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.v7i3.6213
Submitted: 28/05/2023 ; Accepted: 14/07/2023 ; Published: 23/07/2023

## 2.2.4 Data Split
Dataset yang di bagi menjadi data training dan test disebut metode holdout, pembagian 50:50 data training dan test umumnya tidak ideal untuk digunakan, akan lebih baik jika data training digunakan lebih dari setengahnya. Threefold cross validation adalah pembagian dataset 2/3 untuk data training dan 1/3 untuk test yang kemudian dilakukuan  pengulangan  sebanyak  3  (tiga)  kali  [18]Pada  pembelajaran  sebuah  machine  learning  ataupun  deep learning semakin besar data training maka akan semakin baik pengklasifikasian, dan semakin besar data test maka akan  semakin  akurat  perkiraan  kesalahan.  Penelitian  yang telah  dilakukan  oleh  [19] menggunakan LSTM  data split menggunakan perbandingan 9:1 yang sudah dapat mewakili sifat dari seluruh data, sedangkan pada penelitian ini data split di bagi menjadi 3 bagian bagian yaitu 7:3, 8:2, dan 9:1.

## 2.2.5 Konfigurasi
Konfigurasi  pada  algoritma  LSTM  dan  GRU  akan  menggunakan  epoch  50  dan  batch  size  32,  kemudian penggunaan data train dan test sebanyak tiga bagian yaitu pembagian dataset train 7: test 3, train 8 : test 2, dan train 9 : test 1, serta menggunakan 4 layer pada kedua algoritma. Melakukan scaling menggunakan StandarScaler dan optimizer ”adam”

## 2.2.6 Evaluasi
Evaluasi merupakan hal yang sangat penting untuk dilakukan untuk menentukan kinerja dan untuk menentukan kelebihan dan kekurangan suatu metode sehingga dapat ditingkatkan melalui penyesuaian dan modifikasi, evaluasi suatu  metode  menggunakan  statistik  menggunakan  data  yang  tersedia  dan  menganalisis  besarya  variasi  dan menentukan  kinerja  suatu  metode,  diantara  metode  statistik  yang  sering  digunakan  untuk  melakukan  evaluasi adalah : a. Root Mean Square Error (RMSE) RMSE digunakan untuk menghitung jumlah kesalahan dalam memprediksi suatu metod serta menghitung selisih antara  nilai  aktual  dan  nilai  harapan  dan  membagi  hasil  total  yang  diperoleh  dengan  nilai  hasil  prediksi  dan kemudian diakarkan.
RMSE = √ ∑ (𝑦𝑖−𝑦̂𝑖)2 𝑛 𝑖=1 𝑛 (11)
b. Mean Square Error (MSE)
Mean square error menghitung rata-rata kesalahan kuadrat antara nilai aktual dan prediksi, metode ini biasanya digunakan untuk mengecek estimasi nilai error dalam suatu prediksi. Nilai MSE yang kecil atau nilai MSE yang mendekati nol berarti hasil prediksi sesuai dengan data aktual dan dapat digunakan untuk perhitungan prediksi periode mendatang.
𝑀𝑆𝐸 = ∑ |𝑦̂𝑖−𝑦𝑖| 𝑛 (12)
c. Mean Absolute Deviation (MAD)
Mean  absolute  deviation  merupakan  hitungan  yang  digunakan  untuk  menghitung  rata-rata  kesalahan  absolut. MAD mengukur keakuratan prediksi dengan menyamakan ukuran kesalahan sehingga  setiap prediksi memiliki nilai absolut untuk setiap kesalahan.
𝑀𝐴𝐷  = ∑|𝑦̂𝑖−𝑦𝑖| 𝑛 (13) Keterangan :
𝑦̂ 𝑖 : Nilai data prediksi 𝑦 𝑖 : Nilai data sebenarnya 𝑛 : Banyaknya data d. Confusion Matrix Confusion matrix merupakan hasil ringkasan kinerja dari proses klasifikasi yang berhubungan dengan data uji, dengan  cara  mengukur  performa  nya  sehingga  kita  dapat  mengetahui  seberapa  baik  sebuah  model.  Terdapat  4 kategori pada proses klasifikasi pada confusion matrix : True Positive (TP), False Positive (FP), True Negatif (TN) dan False Negative (FN) [20].
1. Accuracy : menghitung keakuratan model dalam melakukan klasifikasi
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 ∶ 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (14)
2. Precision : menunjukan tingkat keakuratan antara data yang diminta dengan hasil prediksi dari model, dengan kata lain merupakatan rasio prediksi benar positif dibandingkan keseluruhan hasil prediksi positif.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∶ 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃
(15)

## 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.v7i3.6213
3. Recall  :  menggambarkan  keberhasilan  model  dalam  pencarian  informasi.  Jadi  rasio  prediksi  benar  positif terhadap semua prediksi benar-positif.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ∶ 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (16)
4. F1-score menunjukan perbandingan nilai precision dan recall yang telah dibobotkan 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 ∶ 2∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛
(17)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Prediksi Curah Hujan Dataset 7:3 (LSTM 1 & GRU 1)
Dataset  yang  digunakan  untuk  analisis  prediksi  curah  hujan  untuk  semua  dataset  menggunakan  9  atribut pengamatan cuaca kecuali atribut  keadaan  cuaca karena atribut tersebut merupakan data biner yang terdiri dari angka 0 (cerah) dan 1 (hujan). Perbandingan data train test 7:3 pada gambar 4 menggunakan data train dari tahun 2018 sampai bulan akhir bulan juni tahun 2021 dan data test dimulai dari bulan Juli tahun 2021 sampai akhir tahun 2022.
Gambar 4. Perbandingan Dataset 7:3
Pada  tabel  3  nilai  RMSE  dari  kedua  arsitektur  model  yang  terbaik  adalah  LSTM  1  dengan  nilai  16.81 sedangkan nilai GRU 1 19.23. Nilai RMSE semakin kecil maka nilainya akan semakin dekat dengan nilai prediksi. Nilai  MSE  pada  LSTM  1  sebesar  282.55  sedangkan  pada GRU  1  369.82.  Menunjukan bahwa  nilai  MSE  pada LSTM 1 lebih baik dibandingkan dengan GRU 1, nilai MSE yang lebih rendah menandakan bahwa semakin baik model dalam melakukan prediksi. Pada nilai evaluasi MAD semakin kecil nilai nya maka akan semakin bagus nilai prediksi, dapat kita lihat bahwa nilai MAD LSTM 1 lebih baik dari nilai MAD GRU 1.
Tabel 3. Nilai Evaluasi LSTM 1 & GRU 1 LSTM 1 GRU 1 RMSE 16.81 RMSE 19.23 MSE 282.55 MSE 369.82 MAD 10.43 MAD 11.05
3.2 Analisis Prediksi Curah Hujan Dataset 8:2 (LSTM 2 & GRU 2)
Dataset pada gambar 5 menggunakan perbandingan 8:2 antara data train dan test. Data train mencakup periode dari tahun 2018 hingga akhir bulan Desember 2022, sementara data test dimulai dari bulan Januari tahun 2022 hingga bulan Desember tahun 2022. Dalam penggunaan dataset ini, model akan dilatih dengan data train untuk mempelajari pola dan kemudian diuji dengan data test yang terpisah untuk mengukur kinerjanya.

## 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.v7i3.6213
Submitted: 28/05/2023 ; Accepted: 14/07/2023 ; Published: 23/07/2023
Arsitektur model yang terbaik ditunjukan pada tabel 4 adalah GRU 2 dengan nilai 19.41 dan nilai LSTM 2 19.50. Nilai MSE pada LSTM 2  sebesar 380.18 sedangkan pada GRU 2 376.66, menunjukan bahwa nilai MSE pada GRU 2 lebih baik dibandingkan dengan LSTM 2, nilai MSE yang lebih rendah menandakan bahwa semakin baik model dalam melakukan prediksi. Pada nilai evaluasi MAD semakin kecil nilai nya maka akan semakin bagus nilai prediksi, dapat kita lihat bahwa nilai MAD LSTM 2 lebih baik dari nilai MAD GRU 2.
Tabel 4. Nilai Evaluasi LSTM 2 & GRU 2 LSTM GRU RMSE 19.50 RMSE 19.41 MSE 380.18 MSE 376.66 MAD 11.00 MAD 11.16
3.3 Analisis Prediksi Curah Hujan Dataset 9:1 (LSTM 3 & GRU 3)
Dataset  ini  menggunakan perbandingan 9:1  antara data  train  dan  test.  Data  train  mencakup  rentang  waktu  dari tahun 2018 hingga  akhir bulan Juni tahun 2022, sementara data test dimulai dari bulan Juli tahun 2022 hingga bulan Desember tahun 2022 yang ditunjukan pada gambar 6. Dalam penggunaan dataset ini, model akan dilatih menggunakan  data  train  untuk  mempelajari  pola  dan  melakukan  prediksi,  sedangkan  data  test  akan  digunakan untuk menguji sejauh mana model dapat melakukan prediksi yang akurat.
Gambar 6. Perbandingan Dataset 9:1
Nilai  RMSE  yang  terbaik  adalah  LSTM  ditunjukan pada  tabel  5  dengan  nilai  21.10  dan nilai  algoritma GRU 22.20. Nilai RMSE semakin kecil maka nilainya akan semakin dekat dengan nilai prediksi. Nilai MSE pada LSTM sebesar 445.34 dan pada GRU 492.89, menunjukan bahwa nilai MSE pada GRU lebih baik dibandingkan dengan LSTM, nilai MSE yang lebih rendah menandakan bahwa semakin baik model dalam melakukan prediksi. Pada nilai evaluasi MAD semakin kecil nilai nya maka akan semakin bagus nilai prediksi, dapat di lihat bahwa nilai MAD LSTM 10.65 dan MAD GRU 12.03.
Tabel 5. Nilai Evaluasi LSTM 2 & GRU 2 LSTM GRU RMSE 21.10 RMSE 22.20 MSE 445.34 MSE 492.89 MAD 10.65 MAD 12.03
Model  LSTM  1 dengan  pembagian  dataset  train  test  7:3  memiliki  performa  terbaik  dalam  memprediksi curah  hujan  dengan  nilai  RMSE  16.81,  MSE  282.55,  dan  MAD  10.43.  Selain  itu,  model  LSTM  2  dengan pembagian dataset train test 8:2 juga memiliki performa yang cukup baik dengan nilai RMSE 19.50, MSE 380.18, dan MAD 11.0. Meskipun model GRU 1 dan GRU 2 memiliki performa yang cukup baik, namun performa dari kedua model tersebut masih di bawah performa dari model LSTM 1 dan LSTM 2.
Model LSTM 3 dan GRU 3 dengan pembagian dataset train test 9:1 memiliki performa yang paling rendah dibandingkan dengan model lainnya. Oleh karena itu, dalam konteks ini, model LSTM 1 dengan pembagian dataset train  test  7:3  dapat  dipilih  sebagai  model  yang  terbaik  dalam  memprediksi  curah  hujan.  Namun,  perlu  diingat bahwa performa model ini juga harus dievaluasi dengan data uji yang lebih luas untuk memastikan keandalannya dalam memprediksi curah hujan.
Tabel 6. Hasil Evaluasi model LSTM dan GRU Prediksi Curah Hujan
MODEL  PEMBAGIAN DATASET  RMSE MSE MAD LSTM 1 7:3 16.81 282.55  10.43 GRU 1 7:3 19.23 369.82  11.05 LSTM 2 8:2 19.50 380.18  11.00 GRU 2 8:2 19.41 376.66  11.16 LSTM 3 9:1 21.10 445.34  10.65

## 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.v7i3.6213

## MODEL  PEMBAGIAN DATASET  RMSE
MSE MAD GRU 3 9:1 22.20 492.89  12.03
3.4 Analisis Prediksi Hujan/Tidak Hujan Dataset 7:3 (LSTM 1 & GRU 1)
Pada tabel confusion matrix yang ditunjukan pada gambar 7 LSTM 1 memprediksi kejadian hujan dengan benar sebanyak 131, dan memprediksi hujan akan tetapi yang terjadi adalah cerah sebanyak 153 kejadian. model GRU 1  memprediksi  terjadinya  hujan  dengan  benar  sebanyak  170,  dan  memprediksi  hujan  akan  tetapi  yang  terjadi adalah cerah sebanyak 123 kejadian. Nilai akurasi GRU 1 sebesar 62 % sedangkan LSTM 1 sebesar 49% yang menunjukan  bahwa  ketidakmampuan  model  LSTM  1  dalam  memprediksi  hujan  dan  cerah  dengan  baik.  Nilai precision sebesar 46% menandakan perbandingan hujan yang benar terjadi dengan hasil prediksi hujan, sedangkan nilai recall 51% menerangkan seberapa banyak prediksi terjadinya hujan dibandingkan dengan seluruh hujan yang sebenarnya. F1 score merupakan perbandingan antara recall dan precision, dengan nilai f1 score 48% dapat kita simpulkan bahwa LSTM 1 dibandingkan dengan GRU 1 memiliki performa yang kurang baik dalam memprediksi hujan.
LSTM 1 GRU 1
Gambar 2. Confusion matrix LSTM 1 dan GRU 1 (7:3)

## 3.5 Analisis Prediksi Hujan/Tidak Hujan Dataset 8:2 (LSTM 2 & GRU 2)
Berdasarkan confusion matrix yang diberikan pada gambar 8 model LSTM 2, terdapat true positif sebanyak 83, false  positif  sebanyak  68,  true  negatif  sebanyak  115,  dan  false  negatif  sebanyak  99.  Pada  hasil  running menggunakan model GRU 2 dengan pembagian data train test 8:2 yang di tunjukan pada gambar 8, terdapat 132 true positive (TP) yang artinya model berhasil memprediksi hujan dengan benar. Namun, terdapat 91 false positive (FP) yang artinya model salah memprediksi bahwa akan terjadi hujan padahal sebenarnya tidak. Selain itu, terdapat 92 true negative (TN) yang artinya model berhasil memprediksi cerah dengan benar. Namun, terdapat 50 false negative (FN) yang artinya model salah memprediksi bahwa akan terjadi cerah padahal sebenarnya hujan.
Berdasarkan nilai-nilai metrik performa yang diberikan pada LSTM 2, yaitu akurasi sebesar 54%, precision hujan sebesar 55%, recall hujan sebesar 46%, dan F1 score hujan sebesar 50%, dapat disimpulkan bahwa model prediksi cuaca hujan memiliki performa yang relatif buruk dalam memprediksi cuaca hujan. Pada model GRU 2 meskipun  nilai  recall  cukup  tinggi  73%,  nilai  presisi  59%  dan  F1  score  65%  masih  perlu  ditingkatkan  untuk memperbaiki performa model dalam memprediksi hujan.
LSTM 2 GRU 2
Gambar 3. Confusion matrix LSTM 2 dan GRU 2 (8:2)

## 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.v7i3.6213
Submitted: 28/05/2023 ; Accepted: 14/07/2023 ; Published: 23/07/2023

## 3.6 Analisis Prediksi Hujan/Tidak Hujan Dataset 9:1 (LSTM 3 & GRU 3)
Pada gambar 9 hasil model LSTM 3 memprediksi kejadian hujan dengan benar sebanyak 50, dan memprediksi hujan akan tetapi yang terjadi adalah cerah sebanyak 14 kejadian. model GRU 3 memprediksi terjadinya hujan dengan benar sebanyak 68, dan memprediksi hujan akan tetapi yang terjadi adalah cerah sebanyak 38 kejadian. Dari hasil evaluasi pada gambar 9, model LSTM 3 memiliki akurasi sebesar 70% berdasarkan perhitungan manual, yang berarti sekitar 70% dari semua prediksi yang dilakukan oleh model adalah benar. Namun, kita juga dapat melihat bahwa nilai precision untuk prediksi hujan adalah 78%, yang berarti dari semua prediksi yang dilakukan oleh model sebagai hujan, sekitar 78% benar dan sisanya salah. Nilai recall untuk prediksi hujan adalah 55%, yang berarti bahwa dari semua data yang sebenarnya adalah hujan, model dapat mengidentifikasi sekitar 55% dari data tersebut. F1 score untuk prediksi hujan adalah 0.646, yang menunjukkan keseimbangan antara precision dan recall. Dalam  kesimpulannya,  model  ini  dapat  mengidentifikasi  hujan  dengan  cukup  baik  dengan  nilai  akurasi  65%, namun  nilai  recall  yang  relatif  rendah  menunjukkan  bahwa  masih  ada  kemungkinan  bahwa  model  akan melewatkan beberapa kejadian hujan.
Model GRU 3 memiliki akurasi sebesar 67%, yang berarti sekitar 67% dari semua prediksi yang dilakukan oleh model adalah benar. Nilai precision untuk prediksi hujan adalah 64%, yang berarti dari semua prediksi yang dilakukan oleh model sebagai hujan, sekitar 64% benar dan sisanya salah. Nilai recall untuk prediksi hujan adalah 75%,  yang  berarti  bahwa  dari  semua data yang  sebenarnya  adalah  hujan,  model  dapat  mengidentifikasi  sekitar 75%  dari  data  tersebut.  F1  score  untuk  prediksi  hujan  adalah  69%,  yang  menunjukkan  keseimbangan  antara precision dan recall.
LSTM 3 GRU 3
Gambar 4. Confusion matrix LSTM 3 dan GRU 3 (9:1)
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat kita  lihat pada tabel 6 bahwa keseluruhan model GRU memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan model LSTM, Model GRU 1 dengan dataset (7:3) dan nilai  akurasi  62%,  precision 58%,  recall  66%,  dan  f1  score  62%,  model  GRU  1  menunjukan  performa  terbaik karena memiliki  data  test  yang  cukup  besar  sehingga  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  akurat  tentang kinerja model, dengan memiliki lebih banyak data test model dapat diuji pada berbagai situasi dan variasi data yang lebih luas, sehingga memberikan informasi yang lebih  akurat tentang kemampuan umum model. Namun, perlu  diperhatikan  juga  bahwa  performa  model  tidak  hanya  dapat  ditentukan  dari  satu  kriteria  evaluasi  saja, melainkan juga harus dilihat secara keseluruhan dari kriteria evaluasi yang diberikan, Pembagian dataset yang baik memungkinkan model untuk mempelajari pola yang lebih umum dan membuat prediksi yang lebih akurat. Namun, perlu dicatat bahwa evaluasi model tidak hanya tergantung pada pembagian dataset, tetapi juga pada arsitektur model dan parameter lainnya.
Tabel 7. Hasil Evaluasi model LSTM dan GRU Prediksi Hujan/Tidak Hujan
MODEL  PEMBAGIAN DATASET  AKURASI  PRECISION  RECALL  F1 SCORE
LSTM 1 7:3 49% 46% 51% 48% GRU 1 7:3 62% 58% 66% 62% LSTM 2 8:2 54% 55% 46% 50% GRU 2 8:2 61% 59% 73% 65% LSTM 3 9:1 70% 78% 55% 65%

## 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.v7i3.6213
MODEL  PEMBAGIAN DATASET  AKURASI  PRECISION  RECALL  F1 SCORE GRU 3 9:1 67% 64% 75% 69%

## 4. KESIMPULAN
Hasil analisis menggunakan algoritma LSTM dan GRU untuk prediksi curah hujan menunjukkan bahwa model LSTM  1  dengan  pembagian  dataset  train-test  7:3  memiliki  performa  terbaik  dalam  memprediksi  curah  hujan. Model ini memiliki nilai evaluasi yang baik, dengan RMSE sebesar 16.81, MSE sebesar 282.55, dan MAD sebesar 10.43. Sementara itu, model GRU 1 dengan dataset (7:3) memiliki performa terbaik dalam memprediksi kejadian hujan/tidak  hujan,  dengan  akurasi  sebesar  62%,  presisi  58%,  recall  66%,  dan  f1  score  62%.  Untuk  penelitian selanjutnya, disarankan untuk meningkatkan jumlah data, menambahkan fitur tambahan seperti penguapan dan musim  kemarau/hujan,  menggunakan  model  yang  lebih  kompleks  seperti  CNN  atau  ANN,  dan  meningkatkan jumlah  epoch  pada  pelatihan.  Dengan  mengikuti  saran-saran  ini,  diharapkan  penelitian  selanjutnya  dapat memberikan prediksi curah hujan yang lebih akurat dan bermanfaat dalam menghadapi tantangan cuaca.

## REFERENCES
[1]  BNPB,  IRBI :  Indeks  Risiko  Bencana  Indonesia,  Tahun  2021.  Jakarta:  Pusat  Data,  Informasi  dan  Komunikasi Kebencanaan Badan Nasional Penanggulangan Bencana, 2021.
[2]  T. Astuti Nuraini et al., “Pengembangan Model HyBMG 2.07 Untuk Prediksi Iklim di Indonesia Dengan Menggunakan Data Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM),” Jurnal Meteorologi dan Geofisika, vol. 20, pp. 101–112, Jun. 2019.
[3]  R. Atika, A. Fariza, and A. R. Barakbah, “Forecast Rainfall Data Time Series Using Multi-Attribute Long Short Term Memory,”  R.  Atika,  A.  Fariza,  and  A.  R.  Barakbah,  Eds.,  Surabaya:  IEEE,  Sep.  2019.  doi: 10.1109/ELECSYM.2019.8901590.
[4]  M. Rizki, S. Basuki, and Y. Azhar, “Implementasi Deep Learning Menggunakan Arsitektur Long Short Term Memory Untuk Prediksi Curah Hujan Kota Malang,” REPOSITOR, vol. 2, no. 3, pp. 331–338, Mar. 2020.
[5]  T.  Lattifia,  P.  Wira  Buana,  N.  Kadek,  and  D.  Rusjayanthi,  “Model  Prediksi  Cuaca  Menggunakan  Metode  LSTM,” JITTER-Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer, vol. 3, no. 1, Apr. 2022.
[6]  A. Hanifa, S. A. Fauzan, M. Hikal, and M. B. Ashfiya, “Perbandingan Metode LSTM dan GRU (RNN) Untuk Klasifikasi Berita  Palsu  Berbahasa  Indonesia,”  Dinamika  Rekayasa,  vol.  17,  no.  1,  pp.  33–39,  2021,  doi: 10.20884/1.DR.2021.17.1.436.
[7]  M.  A.  Sholeh  and  R.  Hidayat,  “Perbandingan  Model  LSTM  dan  GRU  Untuk  Memprediksi  Harga  Minyak  Goreng  di Indonesia,”  Edusaintek :  Jurnal  Pendidikan,  Sains  dan  Teknologi,  vol.  9,  no.  3,  pp.  800–811,  2022,  doi: 10.47668/edusaintek.v9i3.593.
[8]  Y. Karyadi and H. Santoso, “Prediksi Kualitas Udara Dengan Metoda LSTM, Bidirectional LSTM, dan GRU,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 9, no. 1, pp. 671–684, 2022.
[9]  K. E. ArunKumar, D. V. Kalaga, C. M. S. Kumar, M. Kawaji, and T. M. Brenza, “Forecasting of COVID-19 using deep layer Recurrent Neural Networks (RNNs) with Gated Recurrent Units (GRUs) and Long Short-Term Memory (LSTM) cells,” Chaos Solitons Fractals, vol. 146, May 2021, doi: 10.1016/j.chaos.2021.110861.
[10] P.  T.  Yamak,  L.  Yujian,  and  P.  K.  Gadosey,  “A  comparison  between  ARIMA,  LSTM,  and  GRU  for  time  series forecasting,” in ACM International Conference Proceeding Series, Association for Computing Machinery, Dec. 2019, pp. 49–55. doi: 10.1145/3377713.3377722.
[11] J.  M.  Han,  Y.  Q.  Ang,  A.  Malkawi,  and  H.  W.  Samuelson,  “Using  recurrent  neural  networks  for  localized  weather prediction with combined use of public airport data and on-site measurements,” Build Environ, vol. 192, Apr. 2021, doi: 10.1016/j.buildenv.2021.107601.
[12] S.  Nosouhian,  F.  Nosouhian,  and  A.  K.  Khoshouei,  “A  review  of  recurrent  neural  network  architecture  for  sequence learning: Comparison between LSTM and GRU,” 2021, doi: 10.20944/preprints202107.0252.v1.
[13] E.  Aldrian  and  R.  D.  Susanto,  “Identification  Of  Three  Dominant  Rainfall  Regions  Within  Indonesia  and  Their Relationship to Sea Surface Temperature,” International Journal of Climatology, vol. 23, no. 12, pp. 1435–1452, Oct. 2003, doi: 10.1002/joc.950.
[14] S.  Hochreiter  and  S.  Jurgen,  “Long  Short-Term  Memory,”  Neural  Comput,  vol.  9,  no.  8,  pp.  1735–1780,  1997,  doi: 10.1162/neco.1997.9.8.1735.
[15] M. Phi, “Illustrated Guide to LSTM’s and GRU’s: A step by step explanation,” https://towardsdatascience.com/illustrated- guide-to-lstms-and-gru-s-a-step-by-step-explanation-44e9eb85bf21 (diakses pada 29 Agustus 2022), Sep. 25, 2018.
[16] K. Cho, B. van Merrienboer, D. Bahdanau, and Y. Bengio, “On the Properties of Neural Machine Translation: Encoder- Decoder  Approaches,”  Proceedings  of  SSST-8,  Eighth  Workshop  on  Syntax,  Semantics  and  Structure  in  Statistical Translation, Sep. 2014, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1409.1259
[17] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, “Data Mining. Concepts and Techniques, 3rd Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems),” 2011.
[18] I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, “Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Technique. 3rd edition,” Burlington, 2011.
[19] E.  Supriyadi,  “Prediksi  Parameter  Cuaca  Menggunakan  Deep  Learning  Long-Short  Term  Memory  (LSTM),”  Jurnal Meteorologi dan Geofisika, vol. 21, pp. 55–67, Oct. 2019.
[20] C. Sammut and G. Webb, “Encyclopedia of Machine Learning,” Encyclopedia of Machine Learning. pp. 140–259, 2011. doi: 10.1007/978-0-387-30164-8.