## PREDIKSI CURAH HUJAN DI JAKARTA BERBASIS ALGORITMA LEVENBERG MARQUARDT
1 Gema Indah Merdekawati, 2 Ismail
1,2 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
2 ismail_muchsin@staff.gunadarma.ac.id,

## Abstrak
Perubahan  pola  curah  hujan  yang  tidak  menentu  sangat  berpengaruh  terhadap berbagai aspek kehidupan terutama di kota Jakarta dimana segala aktivitas penting berada di dalamnya,  sehingga  perlu  dilakukan  prediksi  curah  hujan  agar  tidak  mengganggu  aktifitas penting dan harus segera dilaksanakan. Penelitian ini akan melakukan prediksi curah hujan di Jakarta berbasis algoritma levenberg marquardt menggunakan data curah hujan harian mulai dari  1  Mei  2016  –  30  April  2018  dari  stasiun  meteorology  Kemayoran.  Penelitian  ini  terdiri dari beberapa tahap, yakni pengolahan data curah hujan harian, normalisasi data curah hujan, konversi  data  curah  hujan  yang  telah  di  normalisasi,  proses  training  jaringan,  dan  hasil akurasi prediksi. Prediksi curah hujan di Jakarta menggunakan pola 23-14-1 dan dipengaruhi oleh  1  parameter  yaitu  hidden  layer.  Proses  training terhadap  jaringan dilakukan  sebanyak  5 kali  dengan  merubah  nilai  parameternya  untuk  memperoleh  hasil  berupa  akurasi  terbaik, sehingga  algoritma  levenberg  marquardt  dapat  digunakan  pada  prediksi  curah  hujan  dimasa yang  akan  datang.  Hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  adalah  algoritma  levenberg marquardt  dapat  dilakukan  untuk  memprediksi  curah  hujan  di  kota  Jakarta  dengan  nilai akurasi  sebesar  96%,  hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  algoritma  levenberg  marquardt  pada penelitian ini memiliki performance yang baik dan dapat digunakan untuk prediksi curah hujan kota Jakarta dimasa yang akan datang.
Kata Kunci : Prediksi, curah hujan, Neural Network, Levenberg Marquardt

## Abstract
Unpredictable changes in rainfall patterns are very influential on various aspects of life, especially in Jakarta  where most all important activities are in it, so it is necessary to predict rainfall  in  order  not  to  disturb  the  activities.  This  research  predicted  rainfall  in  Jakarta  by implementing Levenberg Marquardt algorithm and used daily rainfall data May 1, 2016 - April 30, 2018 from Kemayoran meteorological station. This research consisted of  daily rainfall data processing,  rainfall  data  normalization,  normalized  rainfall  data  conversion,  network  training processing,  and  prediction  accuracy  results.  Prediction  of  rainfall  in  Jakarta  used  23-14-1 pattern  and  influenced  by  1  parameter,  which  is  hidden  layer.  The  networks  training  process was done 5 times by changing the parameter values in order to get the best accuracy results, so Levenberg Marquardt algorithm can be used to predict rainfall in the future. The results of this research  indicated  that  Levenberg  Marquardt  algorithm  could  be  used  to  predict  rainfall  in Jakarta  with  accuracy  value  up  to  96%,  and  it  also  indicated  that  Levenberg  Marquardt algorithm  in  this  research  had  good  performance  and  could  be  used  to  predict  rainfall  in Jakarta in the future.
Keywords :Prediction, rainfall, Neural Network, Levenberg Marquardt.

## PENDAHULUAN
Indonesia  memiliki  tiga  jenis  iklim
yang selalu mengalami perubahan.
Perubahan iklim dapat diamati dari perubahan  pola  curah  hujan  rata-rata  di beberapa  wilayah  [1].  Perubahan  pola  curah hujan  yang  tidak  menentu  mengakibatkan perubahan  cuaca  yang  semakin  memburuk dan  berdampak  pada  beberapa  sektor  [2]. Salah satu lembaga yang mencatat perubahan iklim  di  Indonesia  adalah  Badan  Meteoro- logi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG). Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika  (BMKG)  merupakan  lembaga pemerintahan  non  departemen  yang  me- nyediakan  informasi  penting,  salah  satunya adalah  memprediksi  curah  hujan  [3].  Dalam melakukan  prediksi  terhadap  curah  hujan selama  ini  BMKG  menggunakan  metode subyektif, yaitu prediksi yang dibuat berdasarkan pertimbangan  atau  penilaian  prakirawan  [4]. Pengamatan curah hujan yang dilakukan oleh BMKG  dilakukan  pada  pagi  dan  sore  hari dan  dicatat  pada  kartu  ujian.  Beberapa penelitian dilakukan dalam melakukan prediksi  hujan  dilakukan  peneliti  terdahulu. Penelitian [5] melakukan prediksi curah hujan di  wilayah  Makassar  menggunakan  metode wavelet-neural  network mencapai  tingkat akurasi  sebesar  63.83%  pada  tahun  2010. Indrabayu  et  al  menggunakan  parameter temperatur,  kelembaban,  kecepatan  angin, tekanan  udara,  dan  curah  hujan  dalam melakukan  prediksinya.  Penelitian  [6]  me-
lakukan  prediksi  cuaca  berbasis  logika fuzzy untuk  rekomendasi  penerbangan  di  bandar udara  Raja  Haji  Fisabilillah  dengan  prediksi hujan  menggunakan  tiga  masukkan  yaitu suhu udara, kecepatan angin, dan kelembaban  udara  dengan output curah hujan.  Nilai  akurasi  prediksi  hujan  adalah 61.73%.  Penelitian  [7]  melakukan  analisis algoritma prediksi curah hujan menggunakan algoritma competitive neural network dengan menggunakan  beberapa  skenario  berupa bobot  dan  akurasi  yang  dapat  digunakan untuk  melakukan  prediksi  yang  meng- hasilkan  akurasi  rata-rata  sebesar  82.915%. Penelitian  [8]  melakukan  prediksi  curah hujan di kota
Medan  menggunakan  metode back- propagation  neural  network berdasarkan banyaknya  hidden  layer  mendapatkan  nilai akurasi  tertinggi  sebesar  43.27%.  Penelitian [9] melakukan implementasi back- propagation neural network dalam prakiraan cuaca  di  daerah  Bali  Selatan  dengan melakukan  penambahan  jumlah neuron pada lapisan  tersembunyi  yang  mencapai  tingkat akurasi  prakiraan  cuaca  terbaik  sebesar 51.6129%.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  akan mengimplementasikan penggunaan algoritma levenberg  marquardt menggunakan  data curah  hujan  periode  2016-2018  untuk  me- lakukan  prediksi  hujan  di  Jakarta.  Peneliti juga  akan  menghitung  akurasi  algoritma dalam  menentukan  prediksi  curah  hujan. Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  me- ningkatkan  hasil  akurasi  pada  prediksi  curah
hujan  di  Jakarta  berbasis  kecerdasan  buatan ( Artificial Intelegent ).

## METODE PENELITIAN
Pada  metode  penelitian  terdiri  atas beberapa  tahapan  proses.  Tahapan  awal dimulai dari mencari data curah hujan harian kota  Jakarta  dari  1  Mei  2016  –  30  April 2018.  Data  curah  hujan  ini  digunakan sebagai parameter tunggal, dimana data yang digunakan disajikan dalam bentuk tabel yang dibagi  menjadi  empat  kolom  yaitu  tanggal, bulan,  tahun  dan  curah  hujan  per  hari  dalam satuan mm yang disimpan dalam format (dot) txt.    Kemudian  pada  tahap  preprocessing, data  curah  hujan  tersebut  di  normalisasi dengan  mengasumsikan  setiap  bulan  terdiri dari  31  hari  yang  dilanjutkan  dengan melakukan  konversi struktur data. Data yang telah  dikonversi  menjadi  baris  kemudian dilakukan training  neural  network yang membagi data menjadi 3 yaitu data training , data validation , dan data testing .

## Data Curah Hujan
Pada penelitian ini, data curah hujan di dapat  dari website BMKG, www.dataonline. bmkg.go.id pada kota Jakarta melalui stasiun cuaca  Kemayoran.  Data  curah  hujan  (mm) per  hari  kota  Jakarta  yang  digunakan  dari  1 Mei 2016 – 30 April 2018 di mana data yang akan  digunakan  sebanyak  24  bulan  dengan jumlah  data  yang  diambil  sebanyak  731 record .  Data  curah  hujan  yang  diperoleh
terdiri  dari  beberapa  parameter  seperti  suhu minimum  (ºC),  suhu  maksimum  (ºC),  suhu rata-rata  (ºC),  kelembapan  rata-rata  (%), curah  hujan  (mm),  lama  penyinaran  (jam), kecepatan  angin  rata-rata  (knot),  arah  angin terbanyak  (deg),  kecepatan  angin  terbesar (knot),  dan  arah  angina  saat  kecepatan maksimum  (deg),  tetapi  pada  penelitian  ini hanya  menggunakan  parameter  curah  hujan (mm)  saja  untuk  menyesuaikan  dengan penelitian yang akan dilakukan.
Data  curah  hujan  yang  digunakan pada  penelitian  ini  diolah  sesuai  dengan kebutuhan penelitian dengan membagi menjadi  empat  kolom  yaitu  tanggal,  bulan, tahun, dan curah hujan per hari dalam satuan mm.  Contoh  data  curah  hujan  dapat  dilihat pada  Tabel 1. Data curah hujan pada  Tabel 1  memiliki  nilai  curah  hujan  mm/ day yang bervariasi.
Pada  tanggal  4  bulan  5  terdapat  nilai curah  hujan  sebesar  16.6  yang  mana  nilai tersebut  menunjukkan  bahwa  pada  hari tersebut  hujan  ringan  karena  kategori  hujan ringan berada pada interval 5  mm  sampai 20 mm  per  hari,  sedangkan  pada  tanggal  10 bulan  5  terdapat  nilai  curah  hujan  sebesar 9999  dimana  nilai  tersebut  bukan  menunjuk pada  kategori  hujan  tetapi  menunjukkan bahwa  data  intensitas  curah  hujan  pada tanggal  tersebut  tidak  ada.  Tabel  2  meru- pakan  kategori  intensitas  curah  hujan  yang digunakan  pada  penelitian  sebagai  acuan penentuan cuaca harian.
Tabel 1 Data Curah Hujan 1 Mei – 20 Mei 2016 Date Month Year Rainfall (nun/day) 1 5 2015 0 2 5 2015 0 3 5 2015 0 4 5 2015 16.6 5 5 2015 9999 6 5 2015 0 7 5 2015 0 8 5 2015 0 9 5 2015 0 10 5 2015 9999 Tabel 2. Kategori Hujan Intensitas Curah Hujan Harian (mm) Keterangan Curah Hujan < 5 mm Cerah Curah Hujan ≥ 5 mm Hujan Preprocessing
Pada  tahap preprocessing data  curah hujan  yang  sudah  diolah  dilanjutkan  untuk proses  normalisasi  data.  Hasil  dari  data  yang telah  di  normalisasi  kemudian  akan  di- gunakan  untuk  tahap  berikutnya  dalam penelitian  yaitu  tahap  konversi  dan training data.  Data  yang  di  dapat  dari websitewww. dataonline.bmkg.go.id masih  memiliki  data yang  rancu  seperti  terdapat  nilai  curah  hujan per  hari  dalam  satuan  mm  sebesar  8888  atau 9999. Data 8888 berarti data tidak terukur dan nilai 9999 berarti tidak ada data, data tersebut diganti menjadi 0.
Selain  data  diatas,  terdapat  pula  per- bedaan hari dalam setiap bulannya dalam satu tahun. Seperti bulan Januari yang memiliki 31 hari,  bulan  Februari  28  hari,  bulan  Juni  30 hari,  dan  terdapat  bulan  kabisat  yang memiliki  29  hari  pada  bulan  Februari  2016. Hari  yang  paling  banyak  dalam  satu  bulan adalah 31 hari sehingga dilakukan normalisasi
pada bulan yang memiliki 28, 29, dan 30 hari. Setiap  bulan  tersebut  di-asumsikan  menjadi 31 hari dimana hari yang di tambah diberikan nilai curah hujan (mm) 0 atau hari cerah.

## Perhitungan Prediksi
Pada  tahap  ini,  disiapkan  variabel untuk input data  dan  target  data  lalu  dila- kukan  setting  untuk hidden  layer sebanyak 14.
Dilakukan  pembagian  data  untuk  data training ,  data validation ,  dan  data testing sebanyak  80%,  10%,  dan  10%,  kemudian dilakukan  setting  algoritma  yang  akan  di- gunakan yaitu algoritma levenberg marquardt dengan  perhitungan  dengan  langkah  sebagai berikut  :
1) Pembentukan Data Set Neural Network .
Pembentukan  data  set neural  network merupakan  tahapan  sebelum  dilakukannya training . Dalam pembentukan  data set neural
network ini  menggunakan  data  yang  telah dinormalisasi  sebanyak  744 record setelah data sebelumnya sebanyak 731 record .
Data  masih  dalam  bentuk  baris  yang berisi  bulan,  tanggal,  tahun,  dan  curah  hujan perhari  kemudian  dikonversi  menjadi  baris yang  merepresentasikan  bulan  dan  31  kolom hari  yang  berisi  nilai  curah  hujan  per  hari dalam satuan mm.
2) Pembentukan Training Set, Validation
Set, dan Testing Set.
Sebelum  pembentukan training  set , validation set ,  dan testing set dilakukan penentuan  jumlah input  layer , hidden  layer , dan output  layer yang  akan  digunakan  pada penelitian ini.
Penentuan  jumlah input  layer dan hidden  layer yang  tepat  dapat  menghasilkan pengenalan  pola  yang  baik.  Seperti  pada Gambar  1,  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah arsitektur multi layernetwork dimana terdapat input  layer,  hidden  layer, dan output  layer pada prosesnya.
Terdapat  23  unit  pada input  layer dimana  semua  unit  pada layer ini  harus melalui hidden  layer yang  memiliki  14  unit untuk  mengirimkan  nilai  sebelum  akhirnya sampai pada unit output . Banyaknya unit pada lapisan input telah  ditentukan  sebelumnya
yang mana 23 unit tersebut adalah bulan ke 1 sampai  bulan  ke  23  yang  akan  diolah  untuk mendapatkan hasil prediksi nantinya, sedangkan  unit-unit  pada hidden  layer yang akan  merespon input  layer dan  akan meneruskan kepada output layer . Pada neural network biasanya  digunakan training set untuk  membentuk  sebuah  model classifier yang  nantinya  akan  digunakan  untuk  mem- prediksi  data. Testing set digunakan  untuk mengukur keberhasilan klasifikasi.
Data testing set harus  berbeda  dengan data training set  agar  memiliki  kemampuan generalisasi  yang  baik  dalam  klasifikasi  data. Validation set digunakan  untuk  mencari parameter  ( hidden  layer )  yang  paling  baik untuk  sebuah  algoritma  klasifikasi  sekaligus mencegah  terjadinya over  fitting (banyak error acak).  Untuk  itu  pada  tahap  ini  data dibagi  menjadi  tiga  bagian,  yaitu  data  untuk training set , validation set ,  dan testing set dengan perintah seperti berikut :
net.divideParam.trainRatio = 22/24; net.divideParam.valRatio = 1/24; net.divideParam.testRatio = 1/24;
Keterangan :
Data untuk training set sebesar 22/24 dari jumlah data
Data untuk validation set sebesar 1/24 dari jumlah data Data  untuk testing set sebesar  1/24  dari jumlah data
Gambar 1. Arsitektur Multi Layer Network Pada Prediksi Curah Hujan Kota Jakarta
Gambar 2. Jendela Nntraintool
Training atau pelatihan yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah trainlm ( levenberg marquardt )  seperti  dapat  dilihat  Gambar  2.
Trainlm adalah  metode  yang  tepat  untuk merancang  jaringan  syaraf  tiruan,  parameter yang  perlu  di  set  untuk  metode  ini  ialah jumlah unit hidden layer- nya. Proses training dengan  parameter  tersebut  menghasilkan tampilan proses jaringan terdiri dari arsitektur
neural network , algoritma, progress , dan plot yang  muncul pada  jendela nntraintool seperti Gambar  2.  Proses training menggunakan trainlm  ( levenberg  marquardt ),  nilai epoch 1000,  memperoleh  nilai training mse  sebesar 1.5e-14,  dengan  waktu  1  detik,  dan  disajikan pula dalam bentuk grafik/ plot .
Gambar 3. Grafik Performance
Parameter  Perhitungan Performance atau

## Akurasi
Pada  penelitian  ini,  Peneliti  meng- gunakan  tiga  parameter  pengukuran    antara lain recall , precision dan accuracy seperti dapat dilihat pada persamaan 1, persamaan 2, dan persamaan 3.
% 100   x a
precission (1)
% 100 Re   y a call
(2)
% 100    z b a Accuracy (3)
Dimana : a =  Data  cerah  yang  dipisahkan  dengan benar
b = Data cerah yang bukan cerah
x = Jumlah data cerah yang dipisahkan y = Data cerah sebenarnya z =Jumlah data total
Hasil training untuk  prediksi  curah hujan  kota  Jakarta  menggunakan  algoritma levenberg  marquardt seperti  pada  Gambar  3
yaitu tampilan grafik yang menunjukkan nilai mse  untuk performance terbaik  pada  proses validation. Pada grafik tersebut terlihat bahwa mse  yang  dihasilkan  adalah  0,0022603  dan nilai  mse validation tersebut  diperoleh  pada epoch ke 3.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, dilakukan beberapa kaliproses training dengan  melakukan  peru- bahan  pada  parameter hidden  layer sampai mendapatkan  nilai  akurasi  yang  optimal. Sebagai contoh, pada proses training pertama, digunakan  nilai  parameter hidden  layer sebanyak  5  untuk  dilakukan  pengecekkan apakah  dengan  nilai  parameter  tersebut  dapat mencapai nilai akurasi yang optimal.
Pada Gambar 4 dapat diketahui perban- dingan data hasil prediksi dan aktualnya yang diperoleh  pada  proses training pertama dengan nilai parameter tersebut.
Gambar 4.Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dengan 5 HiddenLayer
Gambar 5. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dengan 7 Hidden Layer
Sebagai contoh, pada hari ke-4 terdapat nilai  prediksi  sebesar  61.1848  yang  masuk dalam  kategori  hujan  dan  nilai aktual sebesar 0  yang  masuk  dalam  kategori  cerah. Kemudian  pada  hari  ke-28  terdapat  nilai prediksi  sebesar  67.8756  yang  masuk  dalam kategori  hujan  dan  nilai  aktualnya  sebesar 18.6  yang  juga  masuk  pada  kategori  hujan. Pada  proses training kedua,  digunakan  nilai parameter hidden  layer sebanyak  7  untuk dilakukan  pengecekkan  apakah  dengan  nilai parameter  tersebut  dapat  mencapai  nilai akurasi yang optimal.
Pada  Gambar  5  dapat  diketahui  data hasil  prediksi  dan  aktualnya  yang  diperoleh
pada  proses training kedua  dengan  nilai parameter tersebut. Sebagai contoh, pada hari ke-1  terdapat  nilai  prediksi  sebesar  3.4328 yang  masuk  dalam  kategori  cerah  dan  nilai aktual  sebesar  10.2  yang  masuk  dalam kategori  hujan.  Kemudian  pada  hari  ke-12 terdapat  nilai  prediksi  sebesar  5.2681  yang masuk  dalam  kategori  hujan  dan  nilai aktualnya sebesar 19.5 yang juga masuk pada kategori hujan.
Pada  proses training ketiga,  digunakan nilai  parameter hiddenlayer sebanyak  10 untuk  dilakukan  pengecekkan  apakah  dengan nilai  parameter  tersebut  dapat  mencapai  nilai akurasi yang optimal.
Gambar 6. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dengan 10 Hidden Layer
Gambar 7. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dengan 12 HiddenLayer
Pada  Gambar  6  dapat  diketahui  data hasil  prediksi  dan  aktualnya  yang  diperoleh pada  proses training ketiga  dengan  nilai parameter tersebut.
Sebagai  contoh,  pada  pada  hari  ke-17 terdapat  nilai  prediksi  sebesar  23.8926  yang masuk  dalam  kategori  hujan  dan  nilai aktualnya  sebesar  0    yang  masuk  pada  kate- gori cerah.Kemudian pada hari ke-28 terdapat nilai  prediksi  sebesar  26.4932  yang  masuk dalam  kategori  hujan  dan  nilai aktual sebesar 18.6  yang  juga  masuk  dalam  kategori  hujan. Pada proses training keempat, digunakan nilai
parameter hidde  nlayer sebanyak  12  untuk dilakukan  pengecekkan  apakah  dengan  nilai parameter  tersebut  dapat  mencapai  nilai akurasi yang optimal.
Pada  Gambar  7  dapat  diketahui  data hasil  prediksi  dan  aktualnya  yang  diperoleh pada  proses training keempat  dengan  nilai parameter tersebut.
Sebagai contoh, pada baris atau hari ke- 8  terdapat  nilai  prediksi  sebesar  -0.5249yang masuk  dalam  kategori  cerah  dan  nilai  aktual sebesar 7.1 yang masuk dalam kategori hujan. Kemudian  pada  hari  ke-27  terdapat  nilai
prediksi  sebesar  34.9541  yang  masuk  dalam kategori hujan dan nilai aktual sebesar 0 yang masuk  dalam  kategori  cerah  Pada  proses training kelima,  digunakan  nilai  parameter hidden  layer sebanyak  14  untuk  dilakukan pengecekkan  apakah  dengan  nilai  parameter tersebut  dapat  mencapai  nilai  akurasi  yang optimal.
Pada  Gambar  8  dapat  diketahui  data hasil  prediksi  dan  aktualnya  yang  diperoleh pada  proses training kelima  dengan  nilai parameter tersebut.
Sebagai contoh, pada baris atau hari ke- 2 terdapat nilai prediksi sebesar 10.3069 yang masuk  dalam  kategori  hujan  dan  nilai  aktual sebesar 49.6 yang juga masuk dalam kategori hujan.  Kemudian  pada  hari  ke-20  terdapat nilai  prediksi  sebesar  8.2788  yang  masuk dalam  kategori  hujan  dan  nilai aktual sebesar 7.5 yang juga masuk dalam kategori hujan.

## Hasil Prediksi Curah Hujan
Setelah  melakukan  percobaan training sebanyak 5 kali, hasil prediksi curah hujan  di
Jakarta berbasis algoritma levenberg marquardt dapat  dilihat  pada    Gambar  9 dimana  hasil  yang  paling  mendekati  nilai aktual adalah ketika hidden layer bernilai 14.
Sebagai  contoh,  grafik  garis  dengan warna  merah  menunjukkan  data  aktual dengan grafik garis berwarna hijau menunjukkan  data  dengan hidden  layer 14 membentuk  grafik  garis  yang  menimpa menandakan  bahwa hidden  layer 14  adalah nilai  yang  cocok  untuk  digunakan  pada penelitian  ini.  Setelah  muncul  data  prediksi selama  31  hari,  tepatnya  data  tersebut  adalah data pada bulan april maka akan muncul pula hasil  pembagian  jumlah  hari  dengan  kategori cerah dan hujan dapat dilihat pada Tabel 2.
Gambar 9. Grafik Perbandingan Seluruh Percobaan Hidden Layer

## Tabel 3. Hasil Pembagian Jumlah Hari
Sunny Rain Prediction 23 8 Actuality 22 9
Pada  Tabel  3  terdiri  dari  2  baris,  yaitu baris prediction dan  baris actuality .  Baris tersebut  memiliki  nilai  jumlah  hari  yang terbagi pada 2 kolom, yaitu kolom sunny dan kolom  rain.    Tabel  tersebut  menunjukkan bahwa terdapat 23 hari cerah dan 8 hari hujan pada  hasil  prediksi,  sedangkan  22  hari  cerah dan  9  hari  hujan  pada  data  asli.  Pembagian kategori  jumlah  hari  cerah  ( sunny )  dan  hari
hujan  ( rain )  berdasar  pada  nilai  intesitas curah hujan pada hari tersebut. Kategori cerah adalah nilai curah hujan < 5 mm per hari dan kategori  hujan  dengan  nilai  curah  hujan ≥ 5 mm per hari.

## Hasil Perhitungan Akurasi
Setelah proses training dilakukan dan keluarnya hasil data prediksi, maka dilakukan perhitungan akurasi berdasarkan tiga parameter,  yaitu precision , recall ,  dan accuracy sesuai  dengan  rumus  yang  telah  di- jelaskan sebelumnya.
Pada data aktual terdapat 22 hari cerah dan  9  hari  hujan.  Saat  dilakukan training terdapat hasil prediksi 23 hari cerah dan 8 hari
hujan, kemudian dilakukan pengecekan kembali  oleh  peneliti,  ternyata  terdapat  22 hari  cerah,  8  hari  hujan,  dan  1  hari  lainnya. Maka  dapat  dilakukan  perhitungan  sebagai berikut :
22 100% 95% 23 Precision   
-20 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213141516171819202122232425262728293031 C ur a h H uj a n Tanggal (Hari Ke -) Perbandingan Nilai Prediksi dan Akurasi Curah Hujan dengan Semua Percobaan Hidden  Layer Prediction (mm/day) hidden 5
Actuality (mm/day) Prediction (mm/day) hidden 14 Prediction (mm/day) hidden 12 Prediction (mm/day) hidden 7 Prediction (mm/day) hidden 10
22 100% 100% 22 Recall   
% 96 % 100 31 8 22    
Accuracy
Precision dihitung  berdasarkan  per- sentase  perbandingan  antara  cerah  yang  dipi- sah  benar  dengan  jumlah  cerah  yang  dipisah. Pada  parameter recall ,  merupakan  persentase perbandingan  cerah  yang  dipisah  benar dengan  cerah  sebenarnya.  Parameter
Accuracy merupakan  persentase  perban- dingan  antara  hasil  penjumlahan  cerah  yang dipisah  benar  dan  hujan  yang  dipisah  benar dengan jumlah keseluruhan hari.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Beberapa kesimpulan yang dapat diambil  pada  penelitian  ini  antara  lain: Normalisasi  data  curah  hujan  berhasil dilakukan  pada  sejumlah  731 record data curah hujan. Training data berbasis algoritma levenberg marquardt berhasil  dilakukan pada data  yang  telah  dinormalisasi  sejumlah  744 record  data  dengan  menggunakan  metode trainlm. Pelatihan berhasil dilakukan terhadap data  curah  hujan  yang  sudah  dinormalisasi menghasilkan  jumlah  prediksi  curah  hujan selama 31 hari.Prediksi curah hujan di Jakarta menggunakan algoritma Levenberg-Marquadt menghasilkan  nilai precision 95%, recall 100%  dan accuracy 96%,  dimana  untuk perhitungan  akurasi  prediksi  >95%  diasum- sikan memiliki prediksi yang baik.
Pengembangan  lebih  lanjut  dapat dilakukan dengan meningkatkan performance pada  jaringan.  Hal  yang  dapat  dilakukan adalah  dengan  memperbanyak  data  training, mengubah nilai parameter yang dalam metode ini  adalah  pengubahan  nilai hidden  layer dan melakukan  proses  pelatihan  menggunakan machine  learning  lain  seperti Support  Vector Machine (SVM) dan Bayesian Classifier .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Ritha dan R. Wardoyo, “Implementasi neural  fuzzy  inference  system dan algoritma pelatihan Levenberg-
Marquardt untuk  prediksi  curah  hujan”
, Indonesian  Journal  of  Computing  and Cybernetics  Systems ,  vol.  10,  no.  2,  hal.
125 – 136, 2016.
[2] M.  I.  Hastuti,  J.  A.  I.  Paski,  dan  F.
Fatkhuroyan, “Improving  numerical weather  prediction  of  rainfall  events using radar data assimilation”,
Indonesian  Journal  of  Geography ,  vol.
51, no. 3, hal. 273 – 284, 2019.
[3] I.  Gustari,  T.  W.  Hadi,  S.  Hadi,  dan  F. Renggono,  “Akurasi  prediksi  curah hujan  harian operasional  di Jabodetabek: Perbandingan  dengan  Model  WRF”
, Jurnal  Meteorologi  dan  Geofisika ,  vol.
13, no. 2, hal. 119 – 130,  2012.
[4] Indrabayu, N. Harun, M. S. Pallu, dan A. Achmad,  “Prediksi  curah  hujan  di wilayah  Makassar  dengan  menggunakan metode wavelet  neural  network ”, Jurnal
Ilmiah  “Elektrikal  Enjiniring”  UNHAS, vol. 9, no. 2, hal. 50 – 59, 2011.
[5] N. E. P. Sari dan E. Sukirman, “Prediksi cuaca  berbasis  logika fuzzy untuk rekomendasi  penerbangan  di  Bandar Udara  Raja  Haji  Fisabilillah”,  Skripsi Sarjana, Universitas Gunadarma, Depok, 2011.
[6] M. Feridiansyah, F. Nhita, dan Adiwijaya,  “Analisis  algoritma  prediksi curah  hujan  mengggunakan  algoritma competitive  neural  network ”,  Dalam
Eproceedings  of  Engineering ,  2015,  vol.
2, no. 3.
[7] Y.  Andrian  dan  E.  Ningsih, “Prediksi curah hujan di Kota Medan menggunakan  metode backpropagation neural network ”,  Dalam  Prosiding
Seminar Nasional Informatika, 2014, hal. 184 – 189.
[8] I  M.  D.  U.  Putra,  G.  K.  Gandhiadi,  dan L. P. I. Harini, “Implementasi backpropagation  neural  network dalam prakiraan cuaca di Daerah Bali Selatan”, E-Jurnal  Matematika vol.  5,  no.  4,  hal.
126 – 132 , 2016.