## 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.v7i3.6328

## Prediksi Curah Hujan Bulanan Berdasrkan Parameter Cuaca Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Levenberg Marquardt
Setiyaris * , Mokhamad Amin Hariyadi, Cahyo Crysdian
Magister Informatika, UIN Maulana Malik Ibrahim Malang, Malang Email: 1,* 210605220018@student.uin-malang.ac.id, 2 adyt2002@uin-malang.ac.id, 3 cahyo@ti.uin-malang.ac.id Email Penulis Korespondensi : 210605220018@student.uin-malang.ac.id
Abstrak− Prediksi curah hujan yang akurat sangat penting untuk layanan peringatan bencana hidrometeorologi atau bencana yang disebabkan  oleh  hujan,  sehingga diperlukan  akurasi yang  tinggi dalam  membuat  prediksi  curah  hujan.  Jaringan  Saraf Tiruan menjadi tren dibidang komputer karena memberikan hasil akurasi terbaik dalam melakukan prediksi.  Jaringan saraf tiruan  sangat  kuat  dalam  mengenali  pola-pola  data  untuk  memodelkan  dan  mempediksi  curah  hujan.  Tujuan  penelitian  ini adalah  untuk  memprediksi  curah  menggunakan  metode  jaringan  saraf  tiruan  algoritma  Levenberg  Marquardt.  Data  yang digunakan  analisa  sebanyak  120  data  yang  terdiri  dari  temperatur,  kelembaban,  tekanan,  kecepatan  angin  dan  penyinaran matahari. Untuk mendapatkan prediksi yang akurat dilakukan perhitungan dengan melakukan variasi jumlah data  input dan outputnya juga memvariasikan jumlah neuron pada hiden layernya. Perfoma kinerja terbaik suatu model diukur dari nilai MSE atau Mean Square Error. Diperoleh hasil bahwa Jaringan dengan komposisi data 90% data input, 10% data output dan jumlah neuron 25 pada hidden layer merupakan arsitektur terbaik dengan nilai MSE 0,029.
Kata Kunci: Prediksi; Cuaca; Curah Hujan; Jaringan Saraf Tiruan; Levenberg Marquardt
Abstract− Accurate prediction of rainfall is very important for warning services for hydrometeorological disasters or disasters caused by rain, so high accuracy is required in making predictions of rainfall. Artificial Neural Networks are becoming a trend in the field of computers because they provide the best accuracy in making predictions. Artificial neural networks are very powerful in recognizing data patterns to model and predict rainfall. The purpose of this research is to predict rainfall using the Levenberg  Marquardt  algorithm  artificial  neural  network  method.  The  data  used  for  analysis  are  120  data  consisting  of temperature, humidity, pressure, wind speed and solar radiation. To get accurate predictions, calculations are carried out by varying the amount of input and output data as well as varying the number of neurons in the hidden layer. The best performance of a model is measured from the value of MSE or Mean Square Error. The result shows that the network with a data composition of 90% input data, 10% output data and 25 neurons in the hidden layer is the best architecture with an MSE value of 0.029.
Keywords : Predictions; Weather; Rainfall; Artificial Neural Networks; Levenberg Marquardt

## 1. PENDAHULUAN
Keadaan cuaca menjadi daya tarik bagi para peneliti dalam beberapa hari terakhir. Oleh karena itu penting untuk mengetahui cuaca dalam beberapa hari mendatang untuk mengambil tindakan pencegahan. Peramalan cuaca di masa depan khususnya curah hujan mendapat perhatian banyak peneliti, guna mencegah banjir dan risiko lain yang timbul dari curah hujan [1]. Curah hujan merupakan isu utama dalam layanan meteorologi, khususnya layanan peringatan bahaya yang disebabkan oleh hujan. Memprediksi kejadian hujan sangat penting, namun memprediksi curah hujan merupakan masalah yang kompleks karena dipengaruhi oleh sifat dinamis parameter cuaca tropis yaitu tekanan atmosfer, suhu, kelembaban, titik embun dan kecepatan angin. [2]. Suhu, kelembaban, sinar matahari yang cerah memiliki dampak yang lebih tinggi terhadap curah hujan daripada variabel kelembaban tanah dan kecepatan angin. Untuk hasil yang maksimal dan efisien maka perlu dilakukan analisis kondisi geografis yang dipadukan dengan teknik-teknik prediksi curah hujan lainnya [3].
Prediksi  curah  hujan  adalah  salah  satu  tugas  yang  paling  penting  dan  sekaligus  menantang.  Ahli meteorologi dapat memprediksi pola cuaca seperti curah hujan berdasarkan parameter atmosfer  [4]. Prakiraan curah hujan seringkali masih mengandalkan pengalaman para ahli dalam membaca pola curah hujan yang ada. Seiring berkembangnya teknologi informasi dalam mendukung pengambilan keputusan, digunakanlah metode jaringan saraf tiruan yang merupakan algoritma yang sangat baik untuk untuk peramalan time series curah hujan. Bahkan  algoritma  Levenberg-Marquardt  dapat  diimplementasikan  untuk  melatih  jaringan  saraf  tiruan  feed- forward  guna  memprediksi  data  curah  hujan  yang  hilang  menggunakan  algoritme  penurunan  gradien  untuk memperkirakan data curah hujan rata-rata harian per bulan [5].
Dibandingkan  dengan  metode  konvensional  memprediksi  curah  hujan  dengan  Artificial  Intelligent  (AI) akan membantu dalam prediksi cepat dan akurat  [6]. Namun, fenomena curah hujan bukanlah fenomena yang dapat dipelajari secara sederhana, hal ini disebabkan karena banyak faktor yang mempengaruhi curah hujan di suatu  daerah.  Dalam  penelitian  lain  menggunakan  teknik  pembelajaran  mesin  jaringan  syaraf  tiruan  untuk memprediksi curah hujan, dengan mendasarkan pada mekanisme  self-adaptive dimana model akan belajar dari data  historis  untuk  menangkap  hubungan  fungsional  antar  data  dan  prediksi.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa algoritma  forward  neural  network  memilik  akurasi  93,55%  dapat  digunakan  sebagai  algoritma  prediktif  untuk prediksi curah hujan [7]. Kemudian penelitian yang membandingan kinerja algoritma pembelajaran mesin seperti regresi  linier, neural  network,  suport vektor  regresi  dan  long  short  term  memory  untuk memprediksi  intensitas curah hujan bulanan dengan menggunakan data curah hujan yang ada Diperoleh hasil bahwa neural network adalah

## 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.v7i3.6328
metode  terbaik untuk peramalan curah hujan. Berbagai  penelitian membuktikan prakiraan bulanan lebih akurat daripada mingguan atau harian dibandingkan dengan data curah hujan aktualnya [8].
Jaringan  syaraf  tiruan  terinspirasi  oleh  konsep  neuron  biologis  manusia  sudah  umum  digunakan  dalam banyak aplikasi termasuk prakiraan cuaca. 3 variabel cuaca yaitu suhu, tekanan dan kelembaban digunakan sebagai indikator untuk memprediksi curah hujan.  Hasil penelitian dengan menerapkan jaringan syaraf tiruan algoritma Levenberg Marquardt memiliki akurasi 99,75% lebih tinggi dibandingkan dengan menggunakan Backpropagation dengan akurasi 94,57% [9]. Model JST telah menunjukkan efisiensinya dalam memprediksi dan menghitung curah hujan harian/bulanan melalui 6 parameter masukan yaitu suhu, titik embun, kelembaban, tekanan,  visibility, dan kecepatan  angin  [10].  Penelitian  lain  menunjukkan  bahwa  penggunaan  metode  Levenberg  marquardt  dalam memprediksi curah hujan di Jakarta mampu menghasilkan nilai precision 95% recall 100% dan akurasi prediksi 96% [11].
Penelitian  ini  melakukan  pendekatan  sistematis  untuk  memilih  parameter  cuaca  sebagai  inputan  yang paling dominan untuk memprediksi curah hujan. Mengacu pada penelitian-penelitian sebelumnya tentang prediksi curah hujan oleh karena itu dalam penelitian ini bertujuan untuk mengkaji perhitungan curah hujan menggunakan algoritma pelatihan Levenberg Marquardt dengan menggunakan 5 variabel cuaca sebagai inputan yang terdiri dari temperatur, kelembaban, tekanan, kecepatan angin dan penyinaran matahari.  Penelitian ini mencoba menyajikan analisis perbandingan dalam menghasilkan prediksi curah hujan dengan memvariasikan komposisi jumlah input dan output juga jumlah neuron pada hidden layer.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  tahap  dalam  penelitian  yang  dilakukan  secara  terstruktur  dan  sistematis  yang terbagi menjadi empat bagian, sesuai desain sistem pada Gambar 1 yaitu:
1. Bagian pertama adalah pengumpulan data set parameter cuaca yang diperoleh dari BMKG Nganjuk terdiri dari temperatur, kelembaban, tekanan, kecepatan angin, lama penyinaran matahari dan curah hujan.
2. Bagian  kedua  adalah  normalisasi  data  yaitu  menjadikan  data  memiliki  rentang  nilai  yang  sama,  hal  ini disebabkan  data yang  diperoleh  memiliki  rentang nilai  yang  berbeda-beda.  Kemudian  setelah  dinormalisasi data dibagi data menjadi 2 yaitu data latih (training) untuk melatih jaringan mengenali pola data yang diberikan dan data uji (testing) untuk menguji seberapa tepat jaringan memprediksi setelah mempelajari data latih.
3. Bagian ketiga adalah menggunakan data latih dan data uji dalam perhitungan algoritma Levenberg Marquardt. Inti dari perhitungan algoritma ini ada pada update bobotnya dalam menghasilkan output sesuai error goal yang telah ditetapkan.
4. Bagian  keempat  mengevaluasi  perfoma  model  dalam  memprediksi  curah  hujan.  Hasil  prediksi  jaringan dibandingkan dengan data aktualnya untuk mengetahui performa kinerja jaringan dilihat dari nilai Mean Square Error (MSE).

## Gambar 1. Desain PenelitianPenelitian

## 2.2 Pengumpulan Dataset Cuaca
Data yang digunakan adalah data parameter cuaca bulanan pada yang diperoleh dari stasiun pengamatan BMKG Nganjuk. Parameter cuaca variabel input dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Parameter Cuaca Variabel Input Kategori Atribut Satuan Temperature Suhu Rata-rata 0,1 0 C Kelembaban Kelembaban Rata-rata 1% Tekanan Tekanan Rata-rata 0,1mb Angin Kecepatan Rata-rata 0,1knot Matahari Lama Penyinaran 0,1Jam Hujan Curah Hujan 0,1mm
Data yang digunakan sebanyak 120 data yaitu periode data tahun 2011 – 2020, kemudian dibagi menjadi 2 bagian yaitu data latih dan data uji. Pembagian komposisi data latih dan data uji selengkapnya disajikan pada Tabel 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.v7i3.6328
Tabel 2. Pembagian Komposisi Data Latih dan Data Uji
Model  Komposisi Data Data Latih Data Uji A 50:50 Periode 2011 – 2015  Periode 2016 – 2020 B 60:40 Periode 2011 – 2016  Periode 2017 – 2020 C 70:30 Periode 2011 – 2017  Periode 2018 – 2020 D 80:20 Periode 2011 – 2018  Periode 2019 – 2020 E 90:10 Periode 2011 – 2019 Periode 2020

## 2.3 Normalisasi
Data  yang  terkumpul memiliki  satuan  yang  berbeda  maka  diperlukan  proses  normalisasi  terlebih  dahulu,  yaitu membuat data memiliki rentang nilai yang sama atau nilainya tidak ada yang terlalu besar atau terlalu kecil (rentang 0 sampai 1). Metode normalisasi min-max melakukan transformasi linier terhadap data asli sehingga menghasilkan keseimbangan nilai perbandingan antara data saat sebelum dan sesudah dinormalisasi [12].
x′ = x − xmin xmax−xmin (1) Dimana: x′
: data hasil normalisasi
x
: data asli x min : nilai minimum dari data x max : nilai maximum dari data

## 2.4 Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  saraf  tiruan  adalah  alat  untuk  memprediksi  yang  sangat  fleksibel  yang  dapat  digunakan  sebagai pemodelan universal berdasarkan data masa lalu [13]. Jaringan saraf tiruan terdiri dari sekelompok neuron yang saling  berhubungan  yang  dihubungkan  oleh  bobot.  Neuron  adalah  elemen  dasar  dalam  jaringan  saraf  yang mengambil fitur input, menerapkan fungsi aktivasi, dan menghitung output. Setiap masukan dikaitkan dengan bobot yang diberikan sesuai dengan pentingnya fitur masukan. Arsitektur  jaringan saraf tiruan dibagi menjadi 3 lapisan, yaitu lapisan masukan (input layer), lapisan tersembunyi (hidden layer) dan lapisan keluaran (output layer) [14]. Arsitektur jaringan saraf tiruan digambarkan seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan
Untuk analisis jumlah neuron pada hidden layer divariasikan menjadi lima yaitu 5 neuron, 25 neuron, 50 neuron, 75 neuron dan 100neuron. Arsitektur jaringan saraf tiruan yang akan dianalisi selengkapnya disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Arsitektur Berdasarkan Jumlah Neuron pada Hidden Layer Model Arsitektur Keterangan 1 5-5-1 5 input –5 neuron pada hidden layer – 1 output

## 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.v7i3.6328
Model Arsitektur Keterangan 2 5-25-1 5 input – 25 neuron pada hidden layer – 1 output 3 5-50-1 5 input – 50 neuron pada hidden layer – 1 output 4 5-75-1 5 input – 75 neuron pada hidden layer – 1 output 5 5-100-1 5 input – 100 neuron pada hidden layer – 1 output

## 2.5 Algoritma Levenberg Marquardt
Algoritma  Levenberg  Marquardt  merupakan  salah  satu  algoritma  pelatihan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST) Backpropagation dengan dua metode perhitungan yaitu perhitungan maju dan perhitungan mundur.  Algoritma Levenberg Marquardt dilakukan untuk pelatihan feedforward neural network karena kecepatan konvergensinya [15]. Parameter yang digunakan dalam pelatihan antara lain parameter Levenberg Marquardt dengan nilai lebih besar  dari  nol  (ƞ  >  0),  parameter  faktor  tau  (Ʈ),  target  error,  dan  maximum  epoch.  Algoritma  Levenberg Marquardt merupakan pengembangan dari algoritma backpropagation standar. Proses pemutakhiran bobot dan bias menggunakan metode matriks hesian (H) yang dapat dihitung dengan persamaan [16]:
H =  J T J
(2)
Untuk perhitungan gradientnya dengan menggunakan persamaan:
g =  J T e (3)
Dengan J adalah  matrik  jacobian  yaitu  matrik  yang  tersusun  dari  turunan  pertama  fungsi  error  terhadap masing bobot dan bias jaringan. Untuk perubahan bobot dihitung menggunakan persamaan [17]:
∆w = ( J T J + ƞ I) −1 J T e (4)
Langkah berikutnya, kurangi bobot lama dari hasil perubahan bobot yang diperoleh guna menghitung bobot  baru.  Selanjutnya  memilih  jika  kurang  dari  kesalahan  target  yang  ditetapkan,  jika  tidak  maka  periksa kembali  apakah  kesalahan  yang  didapat  lebih  kecil  dari  kesalahan  yang  lama.  Jika  lebih  kecil,  maka  nilai  ƞ dibagi dengan faktor tau (Ʈ). Setelah itu, lakukan tahapan propagasi maju dan hitung ulang perubahan bobotnya. Lakukan terus hingga nilai error lebih kecil dari target error yang telah ditentukan, maka diperoleh nilai MSE dan nilai bobot optimal. Langkah-langkah dalam perhitungan algoritma Levenberg Marquardt digambarkan dalam flowchart seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Algoritma Levenberg Marquardt

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan parameter cuaca sebagai  inputan untuk memprediksi curah hujan. Parameter cuaca yang  digunakan  adalah  temperatur  ( x 1 ) ,  kelembaban  ( x 2 ) ,  tekanan  ( x 3 ) ,  kecepatan  angin  ( x 4 ) dan  lama penyinaran matahari ( x 5 ) . Kelima variabel ini digunakan sebagai masukan karena variabel-variabel ini penyebab utama terjadinya hujan dan data keluarannya adalah curah hujan (y) . Karena data input dan output memiliki satuan yang berbeda  maka diperlukan  proses  normalisasi,  tujuannya  untuk membuat  data memiliki  rentang  nilai yang sama (rentang 0 sampai 1). Hasil normalisasi data parameter cuaca selengkapnya disajikan pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Normalisasi Input Parameter Cuaca
No ( 𝐱 𝟏 ) ( 𝐱 𝟐 ) ( 𝐱 𝟑 ) ( 𝐱 𝟒 ) ( 𝐱 𝟓 ) (𝐲) 1 0,08 0,83 0,00 0,63 0,06 0,82

## 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.v7i3.6328
No ( 𝐱 𝟏 ) ( 𝐱 𝟐 ) ( 𝐱 𝟑 ) ( 𝐱 𝟒 ) ( 𝐱 𝟓 ) (𝐲) 2 0,17 0,72 0,31 0,69 0,20 0,55 3 4 5 0,22 0,17 0,24 0,71 0,78 0,69 0,32 0,41 0,52 0,29 0,11 0,43 0,34 0,30 0,47 0,44 0,17 0,24 … 116 117 … 0,46 0.77 … 0,42 0.31 … 0,65 0.67 … 0,14 0.03 … 0,91 0.93 … 0,05 0.00 118 0.75 0.48 0.58 0.00 0.63 0.07 119 0.67 0.57 0.58 0.09 0.53 0.45 120 0,22 0,87 0,32 0,03 0,20 0,67
Setelah  data  dinormalisasi  maka  selanjutnya  adalah  tahap  implementasi  jaringan  yaitu  mengolah  data menggunakan  MATLAB.  Untuk  menjalankan  pelatihan  jaringan  terlebih  dahulu  perlu  dilakukan  inisialisasi. Parameter pelatihan algoritma Levenberg Marquardt dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Parameter Pelatihan Algoritma Levenberg Marquardt
Tipe Jaringan Neural Network Levenberg Marquardt Fungsi Pelatihan Trainlm Fungsi Pembelajaran Learngdm Fungsi Transfer Logsig Kinerja MSE dan R Input layer 5 Input Hidden Layer 1 Hidden Layer Neuron Hidden Layer 5, 25, 50, 75, 100 Output Layer 1 Output Layer Komposisi Data 50:50, 60:40, 70:30, 80:20, 90:10 Learning Rate 0,1 Goal Error 0,01 Bilangan LM 0,1 Tau 10
Dari 120 data yang terkumpul akan divariasikan komposisi data input dan outputnya sesuai pada Tabel 2, kemudian dipadukan dengan jumlah neuron pada hidden layernya pada Tabel 3. Sehingga akan diperoleh 25 nama pelatihan yang terdiri dari kombinasi input dan jumlah neuron pada hidden layer yang akan dilatih dengan metode Jaringan Saraf Tiruan menggunakan algoritma  Levenberg Marquardt. Kemudian untuk proses pengujian adalah jaringan dengan nama pelatihan yang memiliki perfoma terbaik  selama proses pelatihan  dilihat dari nilai MSE nya. Prediksi curah hujan dilakukan dengan menggunakan jaringan yang menunjukkan performa terbaiknya saat dilakukan pelatihan dan pengujian. Nama-nama pelatihan hasil dari kombinasi data dan jumlah neuron pada hidden layer disajikan pada tabel 6.
Tabel 6. Susunan Nama-nama Pelatihan algoritma Levenberg marquardt
Algoritma Komposisi Data Arsitektur Nama Pelatihan
(LM) Levenberg Marquardt
A
(50:50)
1 (5 neuron) LM – A1 2 (25 neuron) LM – A2 3 (50 neuron) LM – A3 4 (75 neuron) LM – A4 5 (100 neuron) LM – A5 B (60:40) 1 (5 neuron) LM – B1 2 (25 neuron) LM – B2 3 (50 neuron) LM – B3 4 (75 neuron) LM – B4 5 (100 neuron) LM – B5 C (70:30) 1 (5 neuron) LM – C1 2 (25 neuron) LM – C2 3 (50 neuron) LM – C3 4 (75 neuron) LM – C4 5 (100 neuron) LM – C5 D (80:20) 1 (5 neuron) LM – D1 2 (25 neuron) LM – D2 3 (50 neuron) LM – D3 4 (75 neuron) LM – D4

## 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.v7i3.6328
Algoritma Komposisi Data Arsitektur Nama Pelatihan 5 (100 neuron) LM – D5 E (90:10) 1 (5 neuron) LM – D1 2 (25 neuron) LM – D2 3 (50 neuron) LM – D3 4 (75 neuron) LM – D4 5 (100 neuron) LM – D5

## 2.5 Pelatihan Jaringan
Hasil  pelatihan  kinerja  jaringan  dengan  algoritma  Levenberg  marquardt  dari  25  kombinasi  nama  pelatihan menggunakan  aplikasi  MATLAB  diperoleh  5  nama pelatihan  dengan  performa  terbaik. Hasil  kinerja  pelatihan jaringan algoritma Levenberg Marquardt disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Kinerja Pelatihan Jaringan Levenberg marquardt
No Nama Pelatihan MSE Training Epoch Korelasi Waktu Regresi 1 LM – A4 0.00660 4 0.96155 00:00:00 y = 0.87X + 0.018 2 LM – B4 0.00534 4 0.96481 00:00:00 y = 0.91X + 0.042 3 LM – C4 0.00748 4 0.94905 00:00:00 y = 0.88X + 0.044 4 LM – D5 0.00825 3 0.94423 00:00:00 y = 0.85X + 0.054 5 LM – E2 0.00829 11 0.94264 00:00:00 y = 0.88X + 0.038
Pada jaringan yang dilatih dengan algoritma Levenberg marquardt membentuk arsitektur yang sederhana, karena hanya membutuhkan sedikit epoch dan waktu yang sangat singkat (kurang dari 1 detik). Selain itu jumlah neuron pada hidden layer berbanding terbalik terhadap jumlah epoch dalam mencapai konvergensinya, semakin banyak jumlah neuron pada hidden layer menyebabkan jumlah epoch juga makin sedikit. Banyaknya neuron di lapisan tersembunyi memang bukan satu-satunya faktor yang mempengaruhi perfoma dari Jaringan Saraf Tiruan, tetapi banyak sedikitnya neuron pada lapisan tersembunyi akan berpengaruh terhadap proses iterasi. Sistem akan membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  mencapai  konvergen  dengan  jumlah  neuron  yang  sedikit.    Penambahan jumlah  hidden  layer  dan  neuron  pada  hidden  layer  akan  mempercepat  proses  kerja  sistem,  selain  itu  akan menghasilkan perfoma jaringan yang lebih baik walaupun bukan satu-satunya faktor yang mempengaruhi perfoma kinerja jaringan.
Metode  optimasi  Lavenberg  marquardt  mampu  meningkatkan  kecepatan  pada  proses  pelatihan Backpropagation, dilihat dari hasil pengujian bahwa nilai epoch, waktu akurasi yang dihasilkan lebih baik. metode Levenberg  Marquardt  mampu  meningkatkan  proses  pembelajaran,  waktu  dan  dapat  meningkatkan  akurasi pelatihan Backpropagation [15]. Proses pelatihan algoritma terbaik tiap-tiap pelatihan dapat dilihat pada Gambar 4.
(a)

## 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.v7i3.6328
(c)
(d)
(e)
Gambar 4. Proses Pelatihan Algoritma Levenberg Marquardt (a) LM-A4, (b) LM-B4, (c) LM-C4, (d) LM-D5, (e) LM-E2
Grafik perbandingan antara hasil keluaran Jaringan Saraf Tiruan (prediksi curah hujan) dengan target (data curah hujan sebenarnya) menunjukkan pola yang sama, yang dapat diartikan bahwa jaringan  dengan algoritma Levenberg Marquardt dapat memprediksi curah hujan dengan baik. Hasil perbandingan antara keluaran jaringan dan data target atau aktualnya dapat dilihat pada Gambar 5.
(a) (b)

## 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.v7i3.6328
(e)
Gambar 5. Perbandingan Hasil Keluaran Jaringan dan Target (a) LM-A4, (b) LM-B4, (c) LM-C4, (d) LM-D5, (e) LM-E2

## 2.5 Pengujian Jaringan
Selanjutnya  adalah  melakukan  proses  pengujian  atau  testing  terhadap  jaringan  yang  menunjukkan  perfoma terbaiknya saat pelatihan. Tahap ini dilakukan untuk mengetahui kinerja algoritma  Levenberg marquardt dilihat dari nilai MSE yang dihasilkan dibandingkan dengan nilai target atau curah hujan aktualnya. Pengujian bertujuan untuk  menguji  validasi  data  yang  dilakukan  pada  saat  pelatihan  dengan  memberikan  data  baru  yang  belum pernah dilatih sebelumnya untuk mengetahui keakuratan sistem yang telah dibuat.  Jaringan yang diuji adalah jaringan dengan nilai MSE terbaik saat pelatihan dari tiap-tiap komposisi data dan variasi jumlah neuron. Hasil pengujian kinerja jaringan algoritma Levenberg marquardt selengkapnya ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Uji Kinerja Jaringan Algoritma Levenberg marquardt
Nama Pelatihan Komposisi Data Arsitektur MSE Testing LM – A4 50:50 5 – 75 – 1 0.05567 LM – B4 60:40 5 – 75 – 1 0.03142 LM – C4 70:30 5 – 75 – 1 0.02999 LM – D5 80:20 5 – 100 – 1 0.03586 LM – E2 90:10 5 – 25 – 1 0.02900
Nilai  MSE  saat  pengujian  (testing)  menunjukkan  hasil  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  saat  dilakukan pelatihan (training). Kondisi ini wajar dan sering terjadi dalam Supervised Machine Learning atau biasa disebut dengan  overfitting  [18].  Overfitting  adalah  situasi  di  mana  model  mencoba  untuk  mempelajari  semua  data secara  rinci  guna  menggeneralisasi  data  atau  menemukan  trend  dominan  dalam  data  untuk  menghasilkan wawasan  dalam  memprediksi  dengan  benar  data  yang  sebelumnya  tidak  terlihat.  Hal  ini  disebabkan  oleh propagasi  atau penyebaran pola data yang tidak dapat dikenali jaringan selama pelatihan karena konvergensi jaringan  terlalu  cepat  selama  pelatihan.  Peristiwa  overfitting  ini  ditandai  dengan  kecilnya  nilai  MSE  yang dihasilkan  pada  proses  training  sedang  pada  proses  validasi  nilai  MSE  lebih  besar  dibandingkan  dengan  hasil training.  Hal  ini  menandakan  jaringan  terlalu  menghafal  pola  data  pada  dataset  training  dan  tidak  bisa mengeneralisasi  data  yang  baru.  Hasil  training  error  jaringan  yang  memiliki  akurasi  yang  tinggi  dan  selalu memberikan estimasi yang selalu optimis, akan tetapi jika hasil pengujian menunjukkan akurasi yang rendah saat pengujian  maka  harus  diabaikan  [19].  Banyak  faktor  yang  mempengaruhi  intensitas  curah  hujan  yang  jatuh  di suatu daerah. Anomali jumlah curah hujan dimungkinkan karena faktor cuaca atau iklim yang mempengaruhinya yaitu  faktor  lokal,  regional  dan  global  [20].  Data  suhu,  kelembaban,  tekanan,  angin  dan  penyinaran  matahari merupakan data pengamatan cuaca di lapangan, sehingga hubungan yang dilakukan hanya terbatas pada prediksi curah hujan dan pengolahan data lokal tanpa memperhatikan faktor regional dan global yang sangat mempengaruhi curah hujan.
Dari  Tabel  8  diketahui  bahwa  hasil  pengujian  jaringan  algoritma  Levenberg  marquardt  LM-E2  dengan komposisi data 90:10 atau 90% data latih dan 10% data uji dan jumlah neuron 25 pada hidden layer menunjukkan perfoma  kinerja  terbaiknya  saat  pelatihan  maupun  pengujian.  Didapatkan  performa  terbaik  dengan  nilai  MSE terkecil yaitu 0.02900. Selanjutnya Jaringan LM-E5 akan digunakan untuk keperluan memprediksi curah hujan kedepannya. Hasil prediksi curah hujan dibandingkan target atau curah hujan aktualnya menunjukkan pola yang sama. Hal ini membuktikan bahwa algoritma Jaringan Saraf Tiruan sangat kuat dalam mengenali sebuah pola yang diberikan melalui proses pembelajaran. Walaupun hasil prediksi curah hujan tidak bisa tepat sesuai target atau data aktualnya  akan  tetapi  polanya  menunjukkan  kesamaan.  Grafik  hasil  prediksi  curah  hujan  dibandingkan  data aktualnya dengan perhitungan algoritma Levenberg marquardt dapat dilihat pada Gambar 6.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6328

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pelatihan  dan  pengujian  jaringan  dalam  memprediksi  curah  hujan  dengan  memvariasikan komposisi  data  pelatihan  dan  data  pengujian  juga  jumlah  neuron  pada  hiden  layer  dapat  disimpulkan  bahwa jaringan dengan kinerja terbaik adalah jaringan dengan komposisi data 90% data pelatihan. dan 10% data uji dan 25 neuron pada lapisan tersembunyi. Performa kinerja terbaik yang diperoleh adalah nilai MSE training sebesar 0.00829 yang dicapai pada epoch 3 dalam waktu kurang dari 1detik dan MSE testing sebesar 0.02900. Nilai MSE yang dihasilkan dalam proses pengujian menunjukkan bahwa Jaringan Saraf Tiruan dengan algoritma pelatihan Levenberg Marquardt cukup baik untuk digunakan sebagai metode prediksi curah hujan. Kedua nilai tersebut dapat ditingkatkan perfomanya dengan cara memperbanyak data latih dengan menambahkan faktor regional dan global yang berpengaruh terhadap curah hujan serta mengubah parameter yang mempengaruhi perfoma jaringan seperti error goal. jenis fungsi aktivasi. jumlah input. jumlah hidden layer dan lain-lain.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  BMKG  yang  telah  membantu  dan  memberikan  dukungan  terkait dengan penelitian yang dilakukan seperti bantuan fasilitas, penyediaan data dan informasi.

## REFERENCES
[1] H. Abdul-Kader, M. Abd-Elsalam, and M. Mohamed, “Hybrid Machine Learning Model for Rainfall Forecasting,”  J. Intell. Syst. Internet Things, vol. 1, no. 1, pp. 5–12, 2020, doi: 10.54216/jisiot.010101.
[2] N. Z. Mohd Safar, A. A. Ramli, H. Mahdin, D. Ndzi, and K. M. N. Ku Khalif, “Rain prediction using fuzzy rule based system  in  north-west  Malaysia,”  Indones.  J.  Electr.  Eng.  Comput.  Sci.,  vol.  14,  no.  3,  pp.  1564–1573,  2019,  doi: 10.11591/ijeecs.v14.i3.pp1564-1573.
[3] D. Shukla, V. Rajvir, and M. S. Patel, “Rainfall Prediction Using Neural Network,” Comput. Intell. Time Ser. Anal., pp. 127–141, 2018.
[4] A. Chand and R. Nand, “Rainfall prediction using Artificial Neural network in the South Pacific region,” pp. 1–7, 2019.
[5] M.  E.  Akiner,  “Long-Term  Rainfall  Information  Forecast  by  Utilizing  Constrained  Amount  of  Observation  through Artificial Neural Network Approach,” Adv. Meteorol., vol. 2021, no. X, 2021, doi: 10.1155/2021/5524611.
[6] B. T. Pham et al., “Development of advanced artificial intelligence models for daily rainfall prediction,”  Atmos. Res., vol. 237, no. November 2019, p. 104845, 2020, doi: 10.1016/j.atmosres.2020.104845.
[7] A. Kala and S. G. Vaidyanathan, “Prediction of Rainfall using Artificial neural Network,” Proc. Int. Conf. Inven. Res. Comput. Appl. (ICIRCA 2018), vol. 5, no. 3, pp. 248–253, 2018.
[8] S.  Srivastava,  N.  Anand,  S.  Sharma,  S.  Dhar,  and  L.  K.  Sinha,  “Monthly  rainfall  prediction  using  various  machine learning algorithms for early warning of landslide occurrence,” 2020 Int. Conf. Emerg. Technol. INCET 2020, pp. 1–7, 2020, doi: 10.1109/INCET49848.2020.9154184.
[9] F. R. Hashim, N. G. Nik Daud, K. A. Ahmad, J. Adnan, and Z. I. Rizman, “Prediction of Rainfall Based on Weather Parameter Prediction of Rainfall Based on Weather Parameter Using Artificial Neural Network,” J. Fundam. Appl. Sci., vol. 4, no. 1, pp. 9–10, 2018, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.4314/jfas.v10i1s.7
[10]  H. N. Nguyen et al., “Prediction of daily and monthly rainfall using a backpropagation neural Network,”  J. Appl. Sci. Eng., vol. 24, no. 3, pp. 367–379, 2021, doi: 10.6180/jase.202106_24(3).0012.
[11]  G.  I.  Merdekawati  and  Ismail,  “Prediksi  Curah  Hujan  Di  Jakarta  Berbasis  Algoritma  Levenberg  Marquardt,”  J.  Ilm. Inform. Komput., vol. 24, no. 2, pp. 116–128, 2019, doi: 10.35760/ik.2019.v24i2.2366.
[12]  A. N. Alfiyatin, W. F. Mahmudy, C. F. Ananda, and Y. P. Anggodo, “Penerapan Extreme Learning Machine (Elm) Untuk Peramalan Laju Inflasi Di Indonesia Implementation Extreme Learning Machine for Inflation Forecasting in Indonesia,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 6, no. 2, pp. 179–186, 2018, doi: 10.25126/jtiik.20186900.
[13]  M. A. Bukhari, A. H., Sulaiman, M., Islam, S., Shoaib, M., Kumam, P., & Zahoor Raja, “bukhari2019.pdf,” Alexandria Eng. Journal., vol. 59, no. 1, pp. 101–116, 2019.
[14]  N.  Amalya,  “BULLETIN  OF  COMPUTER  SCIENCE  RESEARCH  Algoritma  Backpropagation  Metode  Levenberg Marquardt Dalam Memprediksi Penyakit Stroke,” vol. 3, no. 2, pp. 191–196, 2023, doi: 10.47065/bulletincsr.v3i2.229.
[15]  A.  F.  Zuhri  et  al.,  “Seminar  Nasional  Sains  dan  Teknologi  Informasi  (SENSASI)  Optimasi  Levenberg-Marquardt backpropagation dalam Mempercepat Pelatihan Backpropagation,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 627–630, 2021, [Online]. Available: http://prosiding.seminar-id.com/index.php/sensasi/issue/archive
[16]  P. Malik, A. Gehlot, R. Singh, L. R. Gupta, and A. K. Thakur, “A Review on ANN Based Model for Solar Radiation and Wind Speed Prediction with Real-Time Data,” Arch. Comput. Methods Eng., vol. 29, no. 5, pp. 3183–3201, 2022, doi: 10.1007/s11831-021-09687-3.
[17]  H.  Al  Kautsar,  “Model  Fourier  Untuk  Prediksi  Harga  Saham  Astrazeneca  Menggunakan  Algoritma  Levenberg- Marquardt,” J. Tika, vol. 6, no. 02, pp. 40–50, 2021, doi: 10.51179/tika.v6i02.486.
[18]  X. Ying, “An Overview of Overfitting and its Solutions,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1168, no. 2, 2019, doi: 10.1088/1742- 6596/1168/2/022022.
[19]  N. Mishra, H. K. Soni, S. Sharma, and A. K. Upadhyay, “Development and analysis of Artificial Neural Network models for  rainfall  prediction  by  using  time-series  data,”  Int.  J.  Intell.  Syst.  Appl.,  vol.  10,  no.  1,  pp.  16–23,  2018,  doi: 10.5815/ijisa.2018.01.03.
[20]  BMKG, “Masyarakat Indonesia Sadar Iklim dan Cuaca,” pp. 9–25, 2019.