## SISTEM PERAMALAN CURAH HUJAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER BERGANDA BERBASIS IOT
Riyan Wicaksono, Joseph Dedy Irawan, Suryo Adi Wibowo Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818112@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Curah  hujan  yang  tidak  terduga  dan  ekstrem  dapat  menyebabkan  berbagai  masalah  seperti  banjir, kekeringan, dan kerugian ekonomi. Oleh karena itu, peramalan curah hujan yang akurat menjadi penting untuk mengelola dan mengurangi dampak dari fenomena cuaca ini.  Dalam penelitian  ini  mengusulkan sebuah sistem peramalan curah hujan menggunakan metode Regresi Linier Berganda dengan berbasis Internet of Things (IoT). Tujuan penelitian ini adalah memanfaatkan metode Regresi Linier Berganda Untuk memperoleh prediksi curah hujan. Metode ini memungkinkan pemodelan statistik yang lebih kompleks dengan mempertimbangkan faktor- faktor  yang  berpengaruh  terhadap  curah  hujan,  seperti  suhu,  kelembapan,  penyinaran  matahari  dan  kecepatan angin yang berpengaruh terhadap curah hujan. Sistem ini menggunakan jaringan sensor curah hujan, suhu udara, kelembapan, lama penyinaran matahari dan kecepatan angin yang terhubung dengan IoT untuk mengumpulkan data curah hujan secara real time . Data ini digunakan sebagai input dalam model Regresi Linier Berganda untuk memprediksi curah hujan di hari ini. Hasil prediksi curah hujan menggunakan metode Regresi Linier Berganda dengan data primer yang didapatkan dari hasil pencatatan alat IoT mulai jam 07.00 WIB sampai jam 18.00 WIB pada tanggal 21 bulan Agusuts 2023 dengan jumlah Y =1,39851987 mm maka prediksi curah hujan hari ini untuk beberapa  jam  kedepan  yaitu  hujan  ringan . Hasil  pengujian  metode  Regresi  Linier  Berganda  digunakan  untuk memprediksi  curah  hujan  di  hari  ini  untuk  beberapa  jam  kedepan  berdasarkan  hasil  pengujian  keakurasian menggunakan MSE dengan nilai 9,135697138 dan jika menggunakan MAE dengan nilai 2,099531543.
Kata kunci : Curah Hujan, Peramalan, Regresi Linier Berganda, IoT

## 1. PENDAHULUAN
Curah  hujan  yang  tidak  terduga  dan  ekstrem dapat  menyebabkan  berbagai  masalah  seperti  banjir, kekeringan,  dan  kerugian  ekonomi.  Oleh  karena  itu, peramalan  curah  hujan  yang  akurat  menjadi  penting untuk  mengelola  dan  mengurangi  dampak  dari fenomena  cuaca  ini.  Dalam  penelitian  ini,  kami mengusulkan  sebuah  sistem  peramalan  curah  hujan menggunakan  metode  Regresi  Linier  Berganda dengan berbasis Internet of Things (IoT).
IoT  adalah  teknologi  yang  menghubungkan perangkat-perangkat  elektronik  ke  internet  sehingga dapat saling  berkomunikasi dan berinteraksi. Dengan memanfaatkan  IoT,  pengukuran  curah  hujan  dapat dilakukan  secara  otomatis  dan  efisien  dengan menggunakan  sensor-sensor  yang  terpasang  di beberapa  titik.  Data  yang  dikumpulkan  oleh  sensor- sensor  tersebut  dapat  diolah  dan  dianalisis  dengan menggunakan metode Regresi Linier Berganda untuk mendapatkan hasil yang akurat.
Metode Regresi Linier Berganda memungkinkan kita  untuk  memprediksi  curah  hujan  berdasarkan variabel-variabel independen seperti suhu, kelembapan, lama penyinaran matahari dan kecepatan angin. Dengan menggunakan data yang dikumpulkan oleh  sensor-sensor,  metode  Regresi  Linier  Berganda dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  akurat  dan  dapat diandalkan dalam memprediksi curah hujan.
Dengan  menggunak  an  metode  Regresi  Linier Berganda berbasis IoT untuk mendeteksi curah hujan, deteksi curah hujan dapat dilakukan secara akurat dan
efisien.  Data yang telah dikumpulkan dapat  langsung diproses dan dianalisis secara real time sehingga dapat memberikan  informasi  yang  lebih  cepat  dan  akurat mengenai  kondisi  curah  hujan.  Hal  ini  dapat membantu  masyarakat  dan  pihak  berwenang  dalam mengambil  tindakan  preventif  yang  tepat  guna mengurangi  risiko  bencana  yang  dapat  ditimbulkan oleh curah hujan yang tinggi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Hasil Penilitian Terkait
Penelitian  oleh  Abrar.  (2008).  Dengan  judul “PENGGUNAAN  MODEL  REGRESI  LINIER BERGANDA  UNTUK  MELIHAT  PENGARUH CUACA TERHADAP PREVALENSI NEWCASTLE DISEASE  PADA  AYAM  DI  KABUPATEN  ACEH UTARA”  Pada  penelitian  Dari  hasil  analisis menunjukkan bahwa variabel cuaca seperti kelembaban  dan  kecepatan  angin  memberi  pengaruh terhadap  proporsi  ayam  yang  terkena Newcastle Disease. Model  akhir  yang  diperoleh  adalah: Ŷ = 120,529278  -1,33 x kelembaban + 1,907 x kecepatan angin. [1].
Penelitian oleh  Sugiyono. (2011). Dengan  judul “PEMANFAATAN SUHU UDARA DAN KELEMBAPAN  UDARA  ALAM  PERSAMAAN REGRESI  UNTUK  SIMULASI  PREDIKSI  TOTAL HUJAN  BULANAN  DI  BANDAR  LAMPUNG” Dalam studi ini, dilakukan prediksi jumlah curah hujan total  tiap  bulan  dengan  memanfaatkan  dua  faktor
prediktor, yakni suhu udara dan kelembapan udara (T dan  RH)  secara  bersamaan.  Penggunaan  model Regresi Linier Berganda pada prediksi ini menghasilkan  hasil  yang  lebih  memuaskan  jika dibandingkan dengan pendekatan menggunakan hanya satu faktor prediktor. [5].
Penilitian  oleh  Fadholi.  (2013).  Dengan  judul “Persamaan  Regresi  Prediksi  Curah  Hujan  Bulanan Menggunakan  Data  Suhu  dan  Kelembapan  Udara  di Ternate”  Dalam  penelitian  ini,  estimasi  curah  hujan total  setiap  bulan  tahun  2008  di  Ternate  dilakukan dengan  menerapkan  suhu  udara  (T)  sebagai  faktor prediksi,  sementara  penerapan  kelembapan  udara (RH)  digunakan  sebagai  faktor  prediksi  alternatif. Hasil  estimasi  menunjukkan  kualitas  prediksi  yang memuaskan  untuk  bulan  Januari  ketika  hanya  suhu udara  digunakan,  sementara  pada  bulan  Februari, penggunaan  kedua  faktor  prediksi,  yaitu  suhu  udara dan  kelembapan  udara  (T  dan  RH),  menghasilkan estimasi  yang  memadai.  Penggunaan  model  regresi linier  untuk  memprediksi  curah  hujan  total  bulanan, dengan  hanya  mempertimbangkan  faktor  prediksi kelembapan udara (T), menghasilkan hasil yang lebih akurat dibandingkan dengan pendekatan menggunakan kedua faktor prediksi, yaitu suhu udara dan kelembapan udara (T dan RH). [3].
Penilitian  oleh  Pradipta.  (2013).  Dengan  judul “ANALISIS  PENGARUH  CURAH  HUJAN  DI KOTA  MEDAN”  Dalam  studi  ini,  terungkap  bahwa curah  hujan  di  kota  Medan  dipengaruhi  oleh  faktor kelembaban  udara  dan  kecepatan  angin.  Ini  berarti bahwa ketika kelembaban udara dan kecepatan angin ditingkatkan,  curah  hujan  juga  akan  mengalami peningkatan. Di sisi lain, tekanan udara dan suhu udara memiliki  pengaruh  yang  bersifat  negatif  terhadap curah hujan. Dengan kata lain, jika tekanan udara dan suhu  udara  dinaikkan,  curah  hujan  cenderung mengalami penurunan. [4].
Peneilitian  oleh  Yusuf.  (2022).  Dengan  judul “Analisis  Prediksi  Curah  Hujan  Bulanan  Wilayah Kota Sorong Menggunakan Metode Multiple Regression”  Dalam  penelitian  ini,  diterapkan  Teknik Klasifikasi  Linear  Regression  pada  sebuah  dataset yang terdiri dari 60 data, dengan pembagian 80% data untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian model. Hasil eksperimen  menunjukkan  bahwa  Koefisien  Korelasi memiliki  nilai  sebesar  0,8175,  sedangkan  Mean Absolute Error (MAE) memiliki nilai sekitar 78,8695 dan Root Mean Squared Error (RMSE) memiliki nilai sekitar  95,1982.  Meskipun  nilai  RMSE  yang  tinggi, yaitu  95,1982,  menandakan  tingginya  deviasi  antara prediksi  curah  hujan  dan  nilai  aktual  curah  hujan, namun  nilai  korelasi  koefisien  (r)  yang  mencapai 0,8175  mengindikasikan  adanya  hubungan  positif yang  kuat  antara  prediksi  total  curah  hujan  dan  nilai aktual curah hujan. Faktor suhu dan kelembapan udara diidentifikasi  memiliki  pengaruh  yang  signifikan dalam  prediksi  curah  hujan,  terutama  kelembapan udara  yang  memiliki  kontribusi  paling  besar,  yakni sekitar 81,75%. [7].

## 2.2. Metode Regresi Linier Berganda
Metode  Regresi  Linier  Berganda  merupakan salah  metode  prediksi  yang  dilakukan  melalui pembentukan  persamaan  Regresi  untuk  simulasi prediksi  curah  hujan  bulanan  dengan  meggunakan lebih  dari  satu  variabel  independen.  Metode  Regresi Linier  Berganda  menggunakan  dua  jenis  variabel, yaitu  variabel bebas  atau  variabel  prediktor ( independent )  dan  variabel  tidak  bebas  atau  variabel respon ( dependent ). [5].
Metode Regresi Linier Berganda dapat digunakan dalam peramalan  curah hujan dengan cara mengaitkan variabel curah hujan yang akan diprediksi dengan  beberapa  variabel  independen  seperti  suhu, kelembapan,  kecepatan  angin  dan  lama  penyinaran matahari.  Dalam  model  Regresi  Linier  Berganda, variabel  curah  hujan  yang  akan  diprediksi  menjadi variabel  dependen  dan  variabel-variabel  independen digunakan untuk memprediksi variabel dependen.
Rumus Regresi Linier Berganda untuk peramalan curah hujan adalah sebagai berikut:
Y = a + b 1 x 1 + b 2 x 2 + b 3 x 3 + b 4 x 4 (Persamaan 2.1) Keterangan : Y adalah variabel curah hujan yang akan diprediksi a adalah konstanta x 1, x 2, x 3, x 4  adalah  variabel  independen  yang berkaitan dengan curah hujan b 1, b 2, b 3, b 4 adalah koefisien Regresi untuk masing- masing variabel independent
Matriks a dan  koefisien  Regresi b 1, b 2, b 3, b 4 dapat dihitung menggunakan rumus
𝑎 =
[ 𝑛 ∑𝐱𝟏 ∑𝐱𝟐 ∑𝐱𝟑 ∑𝐱𝟒 ∑𝐱𝟏 ∑𝒙𝟏 𝟐 ∑𝐱𝟏𝐱𝟐 ∑𝐱𝟏𝐱𝟑 ∑𝐱𝟏𝐱𝟒 ∑𝐱𝟐 ∑𝐱𝟏𝐱𝟐 ∑𝒙𝟐 𝟐 ∑𝐱𝟐𝐱𝟑 ∑𝐱𝟐𝐱𝟒 ∑𝐱𝟑 ∑𝐱𝟏𝐱𝟑 ∑𝐱𝟐𝐱𝟑 ∑𝒙𝟑 𝟐 ∑𝐱𝟑𝐱𝟒 ∑𝐱𝟒 ∑𝐱𝟏𝐱𝟒 ∑𝐱𝟐𝐱𝟒 ∑𝐱𝟑𝐱𝟒 ∑𝒙𝟒 𝟐 ] (persamaan 2.2) 𝐻 =
[ ∑𝐲 ∑𝐱𝟏𝐲 ∑𝐱𝟐𝐲
∑𝐱𝟑𝐲 ∑𝐱𝟒𝐲] 𝑎 = det 𝑀1 det 𝑀 𝑏1 = det 𝑀2 det 𝑀 𝑏2 = det 𝑀3 det 𝑀 𝑏3 = det 𝑀4 det 𝑀 𝑏4 = det 𝑀5 det 𝑀

## 2.3. Perhitungan Keakurasian
Untuk menghitung keakurasian hasil perhitungan metode  Regresi  Linier  Berganda  dalam  peramalan curah hujan :
1. Mean Squared Error (MSE)
MSE  menghitung  rata-rata  dari  selisih kuadrat  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual curah hujan. Semakin rendah nilai MSE, semakin kecil  kesalahan  prediksi  model,  dan  semakin akurat  peramalan  curah  hujan  yang  dihasilkan. Rumus MSE adalah :
𝑀𝑆𝐸 = ∑ |𝑦′ − 𝑦| 2
𝑛 − 1 (Persamaan 2.3)
Keterangan : Y ' = Nilai Prediksi Y = Nilai Sebenarnya
n = Jumlah Data
2. Mean Absolute Error (MAE) MAE  mengukur  rata-rata  dari  selisih absolut antara nilai prediksi dan nilai aktual curah hujan. Rumus MAE adalah :
𝑀𝐴𝐸 = ∑(𝑦 ′ − 𝑦)
𝑛
Keterangan : Y ' = Nilai Prediksi Y = Nilai Sebenarnya n = Jumlah Data
2.4. IoT ( Internet of Things ) Internet of Things (IoT) adalah konsep teknologi yang  menghubungkan  perangkat  elektronik  dan peralatan  rumah  tangga  melalui  jaringan  internet, sehingga memungkinkan perangkat-perangkat tersebut  dapat  bertukar  data  dan  informasi.  Dalam konsep IoT, setiap perangkat atau benda dapat diberi alamat IP dan  memiliki kemampuan untuk mengirim dan  menerima  data.  Dengan  adanya  teknologi  IoT, perangkat-perangkat  dapat  saling  terhubung  dan berkomunikasi secara otomatis, sehingga memungkinkan pengguna untuk mengontrol, memantau, dan mengoptimalkan penggunaan perangkat-perangkat tersebut. [8].

## 2.5. Arduino Uno Wi-Fi Rev3
Arduino Uno Rev3 WiFi adalah varian Arduino Uno  Rev3  yang  memiliki  modul  Wi-Fi  terintegrasi. Dengan  modul  ini,  Arduino  dapat  terhubung  ke jaringan  Wi-Fi  dan  berkomunikasi  dengan  perangkat lain  secara  nirkabel.  Hal  ini  memungkinkan pengembangan  proyek  IoT  yang  membutuhkan konektivitas Wi-Fi, seperti mengontrol perangkat dari jarak  jauh,  memantau  sensor,  atau  mengirim  data  ke server. [6].

## 2.6. Sensor DHT22
Sensor  DHT22  adalah  sensor  suhu  dan kelembaban digital yang dapat mengukur suhu dengan rentang  pengukuran  antara  -40  hingga  80  derajat Celsius  dengan  ketelitian  0,5  derajat  Celsius,  serta kelembaban  dengan  rentang  pengukuran  antara  0 hingga  100  persen  RH  ( Relative  Humidity )  dengan ketelitian 2 persen RH.

## 2.7. Sensor Anemometer
Anemometer  sensor  adalah  sebuah  alat  yang digunakan untuk mengukur kecepatan dan arah angin. Cup anemometer menggunakan tiga cangkir berbentuk setengah  bola  yang  dipasang  pada  sebuah  sumbu horizontal.  Ketika  angin  menerpa  cangkir,  maka sumbu  akan  berputar  dan  frekuensi  putarannya  akan diukur dan dikonversi menjadi kecepatan angin.

## 2.8. Sensor Curah Hujan Tipping Bucket
Sensor  curah  hujan Tipping  Bucket adalah  jenis sensor yang digunakan untuk mengukur curah hujan. Sensor  ini  menggunakan  prinsip  mekanis  dengan menggunakan  sebuah  ember  berbentuk  corong  yang terbagi  menjadi dua kompartemen  yang sama. Setiap kompartemen  memiliki  lengan  penggantung  yang dilengkapi dengan keranjang penampung air.

## 2.9. Sensor ML8511
Sensor  ML8511  adalah  sensor  UV  analog  yang digunakan  untuk  mendeteksi  intensitas  radiasi  UV. Sensor ini mengukur radiasi UV-A (315-400 nm) dan dapat  menghasilkan  arus  listrik  yang  berubah  sesuai dengan  intensitas  UV  yang  diterima.  Sensor  ini digunakan  untuk  pemantauan  paparan  sinar  UV, pengukuran  indeks  UV,  dan  proyek  DIY  yang melibatkan deteksi radiasi UV.

## 2.10. RTC
RTC  adalah  singkatan  dari real-time  Clock , komponen elektronik yang digunakan untuk menyediakan  waktu  yang  akurat  untuk  sistem komputer  atau  perangkat  lainnya.  RTC  ini  dapat dihubungkan ke mikrokontroler atau komputer melalui antarmuka I2C ( Inter-Integrated Circuit )  dan menyediakan  informasi  waktu  seperti  tahun,  bulan, tanggal, hari, jam, menit, dan detik.
3. METODE PENELITIAN
3.1. Blok Diagram Sistem
ATMEGA 328 ESP 8266 Sicuanrenda Sensor Curah Hujan Tipping Bucket Sensor DHT22 Sensor Anemometer Sensor ML8511 Broker Web Socket Database Komunikasi MQTT Request Monitoring
Gambar 1. Blok diagram sistem
Pada  gambar  1  diagram  blok  diatas  Sensor digunakan  untuk  mendeteksi  curah  hujan,  suhu, kelembapan,  kecepatan  angin  dan  lama  penyinaran matahari.  Sensor  ini  akan  mengirimkan  data  yang dikumpulkan  ke ATMega  lalu  terhubung  ESP8266 untuk  mengirimkan  data  sensor  ke database melalui data protocol MQTT. Database akan menyimpan data dari  sensor  dan  dapat  diakses  oleh  pengguna  melalui aplikasi  web.  Pengguna  dapat  melihat  data  yang dikumpulkan  oleh  sensor  dan  membuat  keputusan berdasarkan data tersebut.

## 3.2. Struktur Menu
Menu Dashboard Data Method

## Tahunan
Gambar 2. Struktur menu
Pada  gambar  2  merupakan  struktur  menu  pada website . Tampilan awal website diakses menampilkan tampilan  halaman dashboard .  Pada  bagian  menu terdapat 3 menu pilihan yaitu menu dashboard , menu data dan menu method. Pada menu data memiliki sub menu yaitu tahunan.
3.3. Flowchart Sistem Pada gambar 3 pada flowchart terdapat beberapa tahapan  seperti input sensor,  perhitungan  metode Regresi  Linier  Berganda, output hasil  prediksi. Tahapan-tahapan  tersebut  harus  dilakukan  secara berurutan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  akurat  dan efektif  dalam  deteksi  curah  hujan  menggunakan metode  Regresi  Linier  Berganda berbasis Internet  of Things.
Sensor Curah Hujan, Suhu, Kelembaban, kecepatan Angin dan Sinar UV Mulai Hasil Prediksi Selesai Perhitungan Metode Regresi Linier Berganda Gambar 3. Flowchart sistem 3.4. Flowchart Aplikasi Website Tampilan sensor real time dan hasil prediksi Mulai Selesai Database ,Sensor terhubung IoT Dashboard Tampilan data cuaca tahunan Data Tampilan perhitungan metode Regresi Linier Berganda Method
Gambar 4. Flowchart aplikasi website
Pada gambar 4 berawal dari inputan database dan sensor  yang  terhubung  jaringan Internet  of  Things (IoT).  Pada  tampilan dashboard maka  akan  proses menampilkan  sensor real  time yang  terhubung jaringan  IoT  dan  hasil  prediksi  curah  hujan,  pada tampilan  data  maka  akan  proses  menampilkan  data cuaca  tahunan,  pada  tampilan method menampilakn proses  perhitungan  metode  Regresi  Linier  Berganda dan chart prediksi curah hujan.
3.5. Flowchart Metode Regresi Linier Berganda
Pada gambar 5  diawali dengan  input data curah hujan  selama  5  tahun  inisialisasi  variabel  yaitu  suhu rata-rata  ( x 1),  kelembapan  ( x 2),  lama  penyinaran matahari  UV  ( x 3),  kecepatan  angin  ( x 4)  dan  curah hujan  ( Y ),  lalu  melakukan  perhitungan  jumlah  data curah  hujan  selama  5  tahun.  Setelah  itu  perhitungan matriks  lalu  perhitungan  determinan  matriks  dan hasilnya dimasukkan ke dalam perhitungan konstanta a dan  koefisien b 1, b 2, b 3, b 4.  Mendapatkan  model Regrsi Linier Berganda dan selesai.
Menghitung Determinan Matriks Menghitung Jumlah Data Curah Hujan 5 tahun Mulai Menghitung Koefisien Model Regresi Linier Berganda Selesai Data Curah Hujan 5 Tahun Menghitung Matriks Gambar 5. Flowchart metode Regresi Linier Berganda
Dalam perhitungan ini data yang digunakan yaitu data iklim cuaca harian pada bulan januari tahun 2018 hingga bulan juni tahun 2023. Data tersebut digunakan dalam  perhitungan  Regresi  Linier  Berganda  untuk memprediksi  curah  hujan.  Data  iklim  cuaca  bulan januari  tahun  2018  hingga  bulan  juni  tahun  2023 ditunjukan pada tabel 1 berikut
Tabel 1. Data iklim cuaca harian
No. Tanggal RR  Tavg  RH_avg ss ff_avg y x 1 x 2 x 3 x 4 1 01-01- 2018 5,6 23 89 4,8 2 2 02-01- 2018 0,6 24,7 81 3,2 2 3 03-01- 2018 0 24,9 80 5,3 2 4 04-01- 2018 8,3 24,4 82 6,7 2 5 05-01- 2018 4,2 24,2 84 4,9 1 … … … … … … … 2007 30-06- 2023 0 24 83 7 2
Sumber : (dataonline.bmkg.go.id) Akses 23 Mei 2023 Keterangan : RR : Curah hujan ( mm ) Tavg : Temperatur rata-rata (° C ) RH_avg : Kelembapan rata-rata (%) ff_avg : Kecepatan angin rata-rata ( m/s ) ss : Lamanya penyinaran matahari (jam)
Setelah  mendapatkan  data  cuaca  pada  Tabel  1 selanjutnya  menghitung  konstanta a dan  koefisien Regresi b 1, b 2, b 3, b 4  yang  diperoleh  dari  rumus matriks a dan matriks H (Persamaan 2.2) pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Tabel perhitungan koefisiensi regresi Period e x1.y x2.y x3.y x4. y x1.x2 x1.x3 x1.x 4 x2.x 3 x2.x 4 x3.x 4 x1² x2² x3² x4 ² 01-01- 2018 128,8 498, 4 26,8 8 11, 2 2047 110,4 46 427, 2 178 9,6 529 792 1 23,0 4 4 02-01- 2018 14,82 48,6 1,92 1,2 2000, 7 79,04 49,4 259, 2 162 6,4 610,0 9 656 1 10,2 4 4 03-01- 2018 0 0 0 0 1992 131,9 7 49,8 424 160 10,6 620,0 1 640 0 28,0 9 4 04-01- 2018 202,5 2 680, 6 55,6 1 16, 6 2000, 8 163,4 8 48,8 549, 4 164 13,4 595,3 6 672 4 44,8 9 4 05-01- 2018 101,6 4 352, 8 20,5 8 4,2 2032, 8 118,5 8 24,2 411, 6 84 4,9 585,6 4 705 6 24,0 1 1 … … … …
… … … … … … … … … … … 30-06- 2023 0 0 0 0 1992 168 48 581 166 14 576 688 9 49 4
Setelah melakukan perhitungan pada Tabel 2, hasilnya dimasukkan ke dalam perhitungan matriks (Persamaan 2.2) lalu mencari nilai determinannya.
𝑀 = [ 2007 47870,6 156667 12135,9 3534 47870,6 1153356,98 3764125,1 291879,2 85085,4 156667 3764125,1 12437555 932784,9 273283 12135,9 291879,2 932784,9 90238,7 22492,8 3534 85085,4 273283 22492,8 7410 ]
Det a=44256661220870300000
𝑀1 =
[ 12357,5 47870,6 156667 12135,9 3534 296955,87 1153356,9 3764125,1 291879,2 85085,4 1036997,1 3764125,1 12437555 932784,9 273283 55557,95 291879,2 932784,9 90238,7 22492,8 18312,5 85085,4 273283 22492,8 7410 ] Det a1= -201000816359040000000 𝑀2 = [ 2007 12357,5 156667 12135,9 3534 47870,6 296955,87 3764125,1 291879,2 85085,4 156667 1036997,1 12437555 932784,9 273283 12135,9 55557,95 932784,9 90238,7 22492,8 3534 18312,5 273283 22492,8 7410 ] Det a2= -15155706032580600000
𝑀3 = [ 2007 47870,6 12357,5 12135,9 3534 47870,6 1153356,98 296955,87 291879,2 85085,4 156667 3764125,1 1036997,1 932784,9 273283 12135,9 291879,2 55557,95 90238,7 22492,8 3534 85085,4 18312,5 22492,8 7410 ] Det a3= 14448019010059700000
𝑀4 = [ 2007 47870,6 156667 12357,5 3534 47870,6 1153356,98 3764125,1 296955,87 85085,4 156667 3764125,1 12437555 1036997,1 273283 12135,9 291879,2 932784,9 55557,95 22492,8 3534 85085,4 273283 18312,5 7410 ] Det a4= -31895809850821200000
𝑀5 = [ 2007 47870,6 156667 12135,9 12357,5 47870,6 1153356,9 3764125,1 291879,2 296955,87 156667 3764125,1 12437555 932784,9 1036997,1 12135,9 291879,2 932784,9 90238,7 55557,95 3534 85085,4 273283 22492,8 18312,5 ] Det a5= -56768637466803500000
Setelah  mendapatkan  nilai  determinan  selanjutnya perhitungan  nilai a dan koefisien Regresi b 1, b 2, b 3, b 4 (Persamaan 2.2).
𝑎  = −201000816359040000000
44256661220870300000 = −4,541707639 𝑏1 = −15155706032580600000
44256661220870300000 = −0,34245028 𝑏2 = 14448019010059700000 44256661220870300000 = 0,32645976
𝑏3 = −31895809850821200000 44256661220870300000 = − 0,720700770707482 𝑏4 = −56768637466803500000 44256661220870300000 = −1,2827139666838
Setelah  mendapatkan  nilai a dan  koefisien Regresi b 1, b 2, b 3 b 4  berikut  model  Regresi  Linier Berganda (Persamaan 2.1) untuk sebagai perhitungan peramalan curah hujan pada data primer.
Y =  -4,541707639352  +  (-0,342450280127177 x1 )  + (0,3264597602145 x2 )  +  (-0,720700770707482 x3 )  + (-1,2827139666838 x4 )

## 3.6. DFD
Sistem Deteksi Curah Hujan Menggunakan Metode Regresi Linier Berbasis IoT Sensor Curah Hujan Kirim Data Sensor User Hasil Prediksi Hitung Regresi Linier Berganda Sensor Suhu dan Kelembapan Kirim Data Sensor
Proses Data Sensor
Sensor Kecepatan Angin Kirim Data Sensor
Sensor UV
Matahari Kirim Data Sensor
Gambar 6. DFD level 0
Pada gambar 6 DFD level 0 pada sistem deteksi curah  hujan  menggunakan  metode  Regresi  Linier Berganda  berbasis Internet  of  Things menunjukkan proses utama dalam sistem tersebut, yaitu pengambilan  data  curah  hujan,  suhu,  kelembapan kecepatan  angin  dan  lama  penyinaran  matahari  dari sensor. Pemrosesan data menggunakan metode regresi linier berganda, dan penyimpanan data pada database . Pada  gambar  7  rincian  DFD  level  1  sistem deteksi curah hujan pada tabel sensor dapat didetailkan
Sensor Curah Hujan User Sensor Suhu dan Kelembapan Sensor Kecepatan Angin Sensor UV Data Sensor Tabel Sensor Data_sensor Data sensor Metode Regresi Linier Berganda Tabel Weather Data_cuaca data sensor Hitung regresi linier berganda Hasil prediksi Data cuaca Tabel User User Tabel Personal Access Tokens Personal Access Tokens Tabel Password Reset Tokens Tabel Migrations Password Reset Migrations Tabel Failed_Jobs Failed Jobs Gambar 7. DFD level 1
3.7. Struktur Database Desain database pada  peramalan  curah  hujan terdapat 2 tabel untuk menyimpan data yaitu:
1. Tabel weather Pada  tabel  3.  data  yang  digunakan  untuk menyimpan data cuaca tahunan  berupa  id, date, raingauge,  temperature,  humidity,  windspeed dan sunshine.
Tabel 3. Tabel weather Field Tipe Data Deskripsi Id Bigint Primary key , ID unik date date Waktu dan tanggal pengambilan data raingauge Double Data curah hujan ( mm ) temperature Double Data Temperatur (° C ) humidity Double Data Kelembapan (%) windspeed Double Data kecepatan angin ( m/s ) sunshine Double Lamanya Penyinaran Matahari (jam)
2. Tabel sensor
Pada  tabel  4.  sensor  yang  digunakan  untuk menyimpan data sensor berupa
Tabel 4. Tabel sensor Field Tipe Data Deskripsi Id Int Primary key , ID unik untuk setiap data Topic Text Data curah hujan ( mm ) Payload Float Nilai Sensor Time Datetime Waktu dan tanggal pengambilan
data

## 3.8. Prototype Desain Alat
Gambar 8. Prototype desain alat
Pada  gambar  8  prototype  desain  alat  diatas merupakan  rangkaian  hardware  yang  sudah  saling terhubung satu sama lain. Terdapat sensor anemometer,  sensor  curah  hujan,  sensor  DHT22, sensor ML8511 akan terhubung ke Arduino uno rev3.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Antar Muka
Berikut  tampilan  halaman  web  monitoring menggunakan Bahasa pemrograman PHP.
1. Tampilan halaman dashboard
Menampilkan  sensor  curah  hujan,  kecepatan angin,  suhu,  kelembapan,  dan  lama  penyinaran matahari secara real time .
Gambar 9. Tampilan halaman dashboard
2. Tampilan halaman data Pada  halaman  ini  pengguna  bisa  melihat  data cuaca iklim 5 tahun dari tahun 2018 sampai tahun 2023  bulan  juni.  Tampilan  halaman  data ditunjukan pada gambar 10.
Gambar 10. Tampilan halaman data
3. Tampilan halaman metode
Pada  tampilan  Halaman  metode  Regresi  Linier Berganda  ini  untuk  menampilkan  matrix  tabel,
coefisien dan rain  gauge  chart  overview .
Tampilan  halaman  perhitungan  metode  Regresi Linier Berganda ditunjukan pada gambar 11.

## Gambar 11. Tampilan halaman metode

## 4.2. Implementasi Metode
Dalam perhitungan ini data yang digunakan yaitu data primer yang didapatkan dari hasil pencatatan alat IoT mulai jam 07.00 WIB sampai jam 18.00 WIB pada tanggal  21  bulan  Agustus  2023  di  lokasi  Kelurahan Ampelgading,  Kecamatan  Karangploso,  Kabupaten Malang.
Tabel 5. Data primer No. Jam RR Aktual T x 1 RH x 2 SS x 3 FF x 4 1 7.00 WIB, 21-08-2023 0 25,3 58,3 0,38 3,2 2 8.00 WIB, 21-08-2023 0 25,4 59 0,58 2,3 3 9.00 WIB, 21-08-2023 0 25,4 55 1 3,7 4 10.00 WIB, 21-08-2023 0 28,4 53,8 1 3 … … … … … … … 12 18.00 WIB, 21-08-2023 0 24,2 75 0,09 3
Keterangan: RR : Curah hujan ( mm ), T : Temperatur  (° C ) RH : Kelembapan (%), FF : Kecepatan angin ( m/s ) SS : Lamanya penyinaran matahari (jam)
Melakukan  perhitungan  dengan  model  Regresi Linier Berganda (Persamaan 2.1). Setelah melakukan perhitungan  dengan  model  Regresi  Linier  Berganda untuk hasil prediksi curah hujan pada Tabel 6
Tabel 6. Hasil prediksi curah hujan
No. Waktu Aktual Prediksi ( mm ) Status 1 7.00 WIB, 21-08- 2023 0 1,448353308 Hujan Ringan 2 8.00 WIB, 21-08- 2023 0 2,652932528 Hujan Ringan 3 9.00 WIB, 21-08- 2023 0 -0,75140039 Tidak ada Hujan 4 10.00 WIB, 21- 08-2023 0 - 1,272603166 Tidak Ada Hujan
No. Waktu Aktual Prediksi ( mm ) Status … … … … … 12 18.00 WIB, 21- 08-2023 0 7,742472628 Hujan Ringan Rata-rata 0 1,18088003 Hujan Ringan Keterangan : 0 mm /hari : Tidak ada hujan
0.5 – 20 mm /hari : Hujan ringan 20 – 50 mm /hari : Hujan sedang
50 – 100 mm /hari : Hujan lebat
100 – 150 mm /hari : Hujan sangat lebat >150 mm /hari : Hujan ekstrem Sumber keterangan : (www.bmkg.go.id)
hasil prediksi curah hujan menggunakan metode Regresi  Linier  Berganda  dengan  data  primer  yang didapatkan  dari  hasil  pencatatan  alat  IoT  mulai  jam 07.00 WIB sampai jam 18.00 WIB pada tanggal  21  bulan  Agustus  2023  dengan  rata-rata Y =1,39851987 mm maka prediksi curah hujan hari  ini untuk beberapa jam kedepan yaitu hujan ringan.

## 4.3. Pengujian Keakurasian
Untuk menguji seberapa kuat tingkat keakurasian hasil  prediksi  dilakukan  perhitungan mean  squared error (MSE) (persamaan 2.4) dan mean absolute error (MAE) (persamaan 2.3).
Tabel 7. Pengujian keakurasian No. MSE MAE 1 0,174810609 0,120696109 2 0,58650425 0,221077711 3 0,047050212 0,062616699 4 0,134959902 0,106050264 … … … 12 4,9954902 0,645206052 Total 9,135697138 2,099531543
Pada  tabel  7  hasil  nilai mean  squared  error = 9,135697138  dan  hasil  nilai mean  absolute  error = 2,099531543.

## 4.4. Pengujian Fungsionalitas
Pengujian selanjutnya yaitu pengujian black box dilakukan  dengan  cara  menguji  fitur  yang  terdapat pada sistem yang telah dibuat.
Tabel 8. Tabel Pengujian tampilan dashboard
N o. Pengujian Hasil Yang Diharapk an Hasil Sistem Hasil Penguji an 1 Menampil kan tampilan dashboard Menampil kan alat sensor secara real time Berhasil menampil kan alat sensor secara real time Sesuai
N o. Pengujian Hasil Yang Diharapk an Hasil Sistem Hasil Penguji an 2 Tampilan sensor rain gauge Menampil kan nilai sensor real time Berhasil menampil kan niai sensor
real time sesuai 3 Tampilan sensor
wind speed Menampil kan nilai sensor real time Berhasil menampil kan niai sensor real time sesuai 4 Tampilan sensor temperatur e Menampil kan nilai sensor real time Berhasil menampil kan niai sensor real time sesuai 5 Tampilan sensor Humidity Menampil kan nilai sensor real time Berhasil menampil kan niai sensor real time sesuai
Pada  tabel  8  pengujian  tampilan dashboard bahwa  menampilkan alat sensor secara real  time dan hasil  prediksi  curah  hujan  berjalan  dengan  normal sehingga  hasil  yang  diharapkan  sesuai  dengan  hasil pengujian.
Tabel 9. Tabel pengujian tampilan data
N o. Pengujian Hasil Yang Diharapk an Hasil Sistem Hasil Penguji an 1 Menampil kan tampilan data Menampil kan data tahunan Berhasil menampil kan data tahunan Sesuai 2 Data historis tahun 2018 Menampil kan data tahun 2018 Berhasil menampil kan data tahun 2018 Sesuai 3 Data historis tahun 2019 Menampil kan data tahun 2019 Berhasil menampil kan data tahun 2019 Sesuai 4 Data historis tahun 2020 Menampil kan data tahun 2020 Berhasil menampil kan data tahun 2020 Sesuai 5 Data historis tahun 2021 Menampil kan data tahun 2021 Berhasil menampil kan data tahun 2021 Sesuai
Pada  tabel  9  pengujian  tampilan  data  bahwa menampilkan  data  tahunan  berjalan  dengan  normal sehingga  hasil  yang  diharapkan  sesuai  dengan  hasil pengujian.
Tabel 10. Tabel pengujian tamplan metode
N o. Pengujian Hasil Yang Diharapk an Hasil Sistem Hasil Penguji an 1 Menampil kan tampilan metode Menampil kan metode regresi linier berganda Menampil kan metode regresi linier berganda Sesuai 2 Menampil kan helper table Menampil kan helper table Berhasil menampil kan helpr table sesuai 3 Menampil kan matrix table Menampil kan matrix table Berhasil menampil kan matrix table sesuai 4 Menampil kan coeficien Menampil kan coeficien Berhasil menampil kan coeficien sesuai
5 Menampil kan rain gauge prediction chart overview Menampil kan rain gauge prediction chart overview Berhasil menampil kan rain gauge prediction chart overview sesuai
Pada tabel 10 pengujian tampilan metode bahwa menampilkan  metode  Regresi  Linier  Berganda  dan chart overview berjalan dengan normal sehingga hasil yang diharapkan sesuai dengan hasil pengujian.

## 4.5. Pengujian Sensor DHT22

## Gambar 12. Sensor DHT22
Pada  gambar  12  Sensor  DHT22  berfungsi sebagai  mengukur  suhu  dan  kelembapan.  Dalam pengujian ini berfungsi untuk mengetahui akurasi nilai suhu dengan alat pembanding UT363 dan kelembapan dengan pembanding alat hygrometer.

## Tabel 11. Pengujian sensor suhu
No. Time DHT22 (T) UT363 Selisih Error 1 13.00 30.7 31.5 0.8 2,53% 2 13.05 30.7 31.3 0.6 1,91% 3 13.10 30.7 31.3 0.6 1,91% … … … … … … 10 13.45 29.3 30 0.7 2,33% Rata-rata (%) 1,88%
Pada tabel 11 hasil pengujian alat sensor DHT22 menunjukkan bahwa alat tersebut berfungsi mengukur suhu di luar ruangan pada jam 13.00 WIB dengan rata- rata error 1,88%.
Tabel 12. Pengujian sensor kelembapan No. Time DHT22 (H) UT36 3 Selisih Error 1 13.00 62.9 56 6.9 12,32 % 2 13.05 62.9 56 6.9 12,32 % 3 13.10 61.9 57 4.9 8,59% … … … … … … 10 13.45 65 60 5 8,33% Rata-rata (%) 9.71%
Pada tabel 12 hasil pengujian alat sensor DHT22 menunjukkan bahwa alat tersebut berfungsi mengukur kelembapan  di  luar  ruangan  pada  jam  13.00  WIB dengan rata-rata error 9,71%.

## 4.6. Pengujian Sensor Anemometer

## Gambar 13. Sensor anemometer
Pada  gambar  13  sensor  anemometer  bergungsi untuk mengukur kecepatan angin. Dalam pengujian ini berfungsi  untuk  mengetahui  mengukur  kecepatan angin  dengan  pembanding  alat wind anemometer UT363 .
Tabel 13. Pengujian sensor kecepatan angin
No . Jarak Sensor Anemom eter (m/s) UT363(m /s) Selisi h Erro r 1 4.98 4.6 0.38 8,26 % 4.98 2 4.75 4.4 0.35 7,95 % 4.75 3 5 cm 4.28 4.4 0.12 2,72 % … … … … … … 10 3.48 3.9 0.42 10,76 % 3.48 Rata-rata 8,31 %
Pada  tabel  13  hasil  pengujian  alat  sensor anemometer  menunjukkan  bahwa  alat  tersebut berfungsi mengukur kecepatan angin dengan bantuan kipas  angin  didalam  ruangan  yang  diberi  jarak centimeter dan dengan rata-rata error 8,31% .
4.7. Pengujian Sensor Tipping Bucket
Gambar 14. Sensor tipping bucket
Pada gambar 14 sensor tipping bucket berfungsi untuk  mengukur  curah  hujan.  Dalam  pengujian  ini berfungsi  untuk  mengetahui  mengukur  curah  hujan dengan pembanding alat gelas ukur.
Tabel 14. Pengujian sensor curah hujan
No. Tabung ( ml ) Sensor Curah hujan ( mm ) Selisih Error 1 3 ml 1tip | 1,346 mm (2,617 ml ) 0,383 ml 12,7% 2 5,5 ml 2tip | 2,692 mm (5,234 ml ) 0,266 ml 4,83% 3 8 ml 3tip | 4,038 mm (7,851 ml ) 0,149 ml 1,86% … .. … … .. 10 30 ml 11 tip | 14,806 mm (28,787 ml ) 1,213 ml 4,04% Rata-rata (%) 6,09%
Pada  tabel  14  hasil  pengujian  alat  sensor  curah hujan  model tipping  bucket menunjukkan bahwa  alat tersebut berfungsi untuk mengetahui mengukur curah hujan dengan pembanding alat gelas ukur dan dengan rata-rata error 6,09%.

## 4.8. Sensor ML8511

## Gambar 15. Sensor ML8511
Pada gambar 15 sensor ML8511 berfungsi untuk mengukur intensitas uv matahari. Dalam pengujian ini berfungsi untuk mengetahui  mengukur  intensitas  UV matahari dengan pembanding alat lux meter.

## Tabel 15. Pengujian sensor UV matahari
No. Pengujian Lux Meter UV Sensor cm^2 | index Keterangan 1 Di luar ruangan 8.00 WIB 1078 0.13 | 0.2 Tidak ada sinar UV jam 8.00 WIB 2 Di luar ruangan 9.00 WIB 5730 4.13 | 7.4 Ada sinar UV jam 9.00 WIB 3 Di luar ruangan 10.00 WIB 71220 3.6 | 6.5 Ada sinar UV jam 10.00 WIB … … … … … 10 Di luar ruangan 17.00 WIB 202 0 | 0 Tidak ada sinar UV jam 17.00 WIB
Pada tabel 15 hasil pengujian alat sensor ML8511 menunjukkan bahwa alat tersebut berfungsi untuk ada dan tidaknya sinar UV Matahari.

## 4.9. Tampilan Alat
Pada  tampilan  alat  ini  terdiri  dari  beberapa komponen  yaitu  Arduino  Uno  Rev3  Wi-Fi  bertugas mengumpulkan data dari sensor-sensor yang terhubung  dan  mengirimkannya  ke database melalui koneksi  WiFi.  Untuk  tampilan  alat  ditunjukan  pada gambar 16.

## Gambar 16. Tampilan alat

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  Sistem Peramalan  Curah  Hujan  Menggunakan  Metode Regresi Linier Berganda Berbasis IoT. Hasil prediksi curah  hujan  menggunakan  metode  Regresi  Linier Berganda  dengan  data  primer  yang  didapatkan  dari hasil pencatatan alat IoT mulai jam 07.00 WIB sampai jam 18.00 WIB pada tanggal 21  bulan  Agusuts  2023 dengan jumlah Y =1,39851987 mm maka prediksi curah hujan hari ini untuk beberapa jam kedepan yaitu hujan ringan. Hasil minus pada hasil prediksi menunjukkan kekurangan  metode  Regresi  Linear  Berganda  untuk memprediksi pada data trend yang tidak bersifat linear.  Hasil  pengujian  metode  Regresi Linier Berganda digunakan untuk memprediksi curah hujan  di  hari  ini  untuk  beberapa  jam  kedepan berdasarkan hasil pengujian keakurasian menggunakan MSE dengan nilai 9,135697138 dan jika menggunakan  MAE  dengan  nilai  2,099531543. Berikut  adalah  beberapa  saran  yang  dapat  penulis berikan  untuk  pengembangan  selanjutnya  :  Metode regresi linier berganda memerlukan data historis yang cukup  untuk  melakukan  analisis  dan  merumuskan model.  Pastikan  memiliki  dataset  curah  hujan  yang mencakup  periode  waktu  yang  cukup  untuk meramalkan  jangka  pendek.  Jika  performa  model Regresi Linier Berganda tidak memadai, pertimbangkan  untuk  menggunakan  teknik  Regresi lanjutan  seperti  Regresi  Ridge  atau  Regresi  LASSO. Hal  ini  dapat  membantu  meningkatkan  akurasi
peramalan  curah  hujan  dan  metode  ini  mendukung jenis data multivariat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abrar,  M.  (2008) The  Use  of  Multiple  Linear Regression Model for Predicting The Influence of Weather to The Prevalence of Newcastle Disease in Chicken in North Aceh , J. Ked. Hewan .
[2] Swarinoto, Y.S. and Sugiyono (2011) PEMANFAATAN SUHU UDARA DAN KELEMBAPAN UDARA DALAM PERSAMAAN REGRESI UNTUK SIMULASI PREDIKSI TOTAL  HUJAN  BULANAN  DI  BANDAR LAMPUNG .
[3] Fadholi, A., Meteorologi, S. and Amir, D. (2013) Persamaan  Regresi  Prediksi  Curah  Hujan Bulanan Menggunakan Data Suhu dan Kelembapan Udara di Ternate .
[4] Pradipta,  N.S.,  Sembiring,  P.  and  Bangun,  P. (2013) ANALISIS PENGARUH CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN .
[5] BMKG  (2015) Data  Online  Pusat  Database Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika , https://dataonline.bmkg.go.id . Available at: https://dataonline.bmkg.go.id/home  (Accessed: 23 May 2023).
[6] Budioko,  T.  (2016) SISTEM  MONITORING SUHU JARAK JAUH BERBASIS INTERNET OF
THINGS MENGGUNAKAN PROTOKOL
MQTT.
[7] Husdi and Lasena Y. (2020) Real Time Analisys Berbasis Internet of Things Untuk Prediksi Iklim Lahan Pertanian.
[8] Saragih, I.J.A., Rumahorbo, I., Yudistira, R. and Sucahyono,  D.  (2020) Prediksi  Curah  Hujan Bulanan di Beli Serdang Menggunakan Persamaan  Regresi  Linier  Dengan  Prediktor Data Suhu Dan Kelembapan Udara.
[9] Yusuf,  M.,  Setyanto,  A.  and  Aryasa,  K.  (2022) Analisis Prediksi Curah Hujan Bulanan Wilayah Kota  Sorong  Menggunakan  Metode  Multiple Regression , Jurnal Sains Komputer &
Informatika (J-SAKTI .
[10] Pratama,  N.Z.,  Rismawan,  T.  and  Suhardi,  S. (2022) ‘Penerapan Metode Regresi Linear Pada Sistem  Peringatan  Dini  Banjir  Berbasis  Internet of  Things  (IoT)’, JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer) ,  9(5),  p.  1414.  Available  at: https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i5.4849.