## 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.v6i3.4008

## Prediksi Curah Hujan Menggunakan Long Short Term Memory
Jamilatul Badriyah, Arna Fariza, Tri Harsono *
Teknik, Informatika dan Komputer, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Surabaya, Indonesia Email: 1 milabadriyah7@gmail.com, 2 Arna@pens.ac.id, 3,* trison@pens.ac.id Email Penulis Korespondensi: trison@pens.ac.id
Abstrak− Pentingnya  prediksi  curah  hujan  pada  bidang  –  bidang  yang  membutuhkan  informasi  curah  hujan  seperti  dalam bidang pertanian, transportasi dan industri. Prediksi curah hujan dengan statistik dilakukan untuk menyelesaikan permasalahan paper ini, dengan demikian paper ini mengusulkan prediksi curah hujan menggunakan Long Short Term Memory pada studi kasus : Kota Surabaya. Data yang digunakan adalah data curah hujan di dua stasiun surabaya yaitu stasiun meteorology perak I  dan  stasiun  meteorology  maritime  tanjung  perak  dari  tahun  2015  sampai  tahun  2020.  Pengujian  prediksi  dilakukan menggunakan algoritma Long Short Term Memory dengan hasil pengukuran akurasi MSE 0.489, MAE 0.537 dan R 2 0.497 dari hasil tersebut membuktikan bahwa algoritma Long Short Term Memory lebih baik dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.
Kata Kunci: Prediksi; Curah Hujan; Deret Waktu; Multiatribut; Deep Learning
Abstract− The importance of predicting rainfall in fields that require rainfall information such as in agriculture, transportation and industry. Prediction of rainfall with statistics is done to solve the problems of this paper, thus this paper proposes prediction of rainfall using Long Short Term Memory in the case study: Surabaya City. The data used is rainfall data at two Surabaya stations, namely the Perak Meteorological Station I and the Tanjung Perak Maritime Meteorology Station from 2015 to 2020. The prediction test was carried out using the Long Short Term Memory algorithm with accuracy measurement results MSE 0.489, MAE 0.537 and R2 0.497. from these results prove that the Long Short Term Memory algorithm is better than previous studies.
Keywords : Prediction; Rainfall; Time Series; Multiatribut; Deep Learning

## 1. PENDAHULUAN
Informasi  cuaca  merupakan  kebutuhan  yang  sangan  penting  dan  berpengaruh  dalam  kehidupan  sehari  –  hari, dengan  demikian  prediksi  curah  hujan  sangat  penting  bagi  bidang  –  bidang  yang  membutuhkan  seperti  dalam bidang pertanian, transportasi dan industri[1]. Dalam bidang pertanian, curah hujan dipengaruhi oleh faktor cuaca yang dijadikan sebagai salah satu acuan dalam menentukan kecocokan jenis tanaman yang akan di budidayakan[2]. Dalam  bidang  transportasi,  curah  hujan  dipengaruhi  oleh  faktor  cuaca  seperti  pola  angin  dan  curah  hujan  juga sangat mempengaruhi kelancaran jalur transportasi, baik transportasi laut maupun udara. Sedangkan dalam bidang industri, curah hujan sangat penting untuk industri tradisional, banyak industri tradisional yang masih bergantung pada kondisi cuaca termasuk curah hujan, industri tersebut umumnya menggunakan panas matahari seperti industri genteng, batu bata dan krupuk.
Besarnya  curah  hujan  yang  akan  terjadi  tidak  bisa  ditentukan  secara  pasti,  namun  bisa  di  prediksi  atau diperkirakan, dengan menggunakan data historis curah hujan pada waktu yang lampau, maka dapat di perkirakan besarnya  curah  hujan  di  masa  yang  akan  datang[3].  Banyak  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk  memprediksi besarnya  curah  hujan  yang  akan  datang  menggunakan  beberapa  pendekatan  statistik  seperti moving  average , ARIMA ,dan  algoritma Long Short term Memory , penggunaan artificial intelligence penting dilakukan pada proses prediksi untuk data time series seperti pada algoritma NN , dan KNN . Long  short  term  memory adalah  salah  satu  algoritma  perhitungan  data time  series dengan  data  yang digunakan seperti curah hujan, algoritma ini cukup terbukti handal dalam memprediksi beberapa tahun terakhir ini[4]. Salah satu keunggulan penting algoritma ini adalah kemampuan mengingat dari sekuens long term (ukuran data) yang sulit dicapai dengan teknik fitur tradisional dan algoritma ini juga dapat menggunakan ukuran data yang lebih besar dengan menggunakan semua informasi data sebagai masukannya[5].
Muhammad,  Setio.,  et  al  (2020)  mengungkapkan  bahwa  algoritma LSTM terbukti  berhasil  memproses prediksi curah hujan di Kota Malang dengan parameter curah hujan pada peramalan time series dengan hasil yang optimal dengan persentase akurasi 80%[6].
Rafidah, Arna., et al (2019) menggunakan algoritma LSTM untuk memprediksi curah hujan, penggunaan algoritma LSTM menghasilkan klasifikasi tidak hujan, gerimis, hujan sedang, hujan deras dan hujan sangat berat dengan nilai  di stasiun  juanda memiliki RMSE 15.719 dan MSE 247.090, pada station  perak 1 memiliki RMSE 15.706 dan MSE 246.692 dan pada station perak 2 memiliki RMSE 13.545 dan MSE 183.455 dengan nilai tersebut dapat diketahui samakin banyak nilai MSE , semakin kecil nilai kesalahannya[7]. Dari beberapa penelitian tersebut prediksi curah hujan hanya berdasarkan single atribut dan output berupa nilai curah hujan. Pada daerah tropis hal ini sangat menyulitkan karena tidak setiap hari hujan[8].
Masing masing algoritma yang telah dipaparkan diatas dapat diterapkan dalam memprediksi suatu keadaan yang  akan  datang[9].  Pada  penelitian  ini  penulis mencoba  memprediksi  curah  hujan  di  Kota  Surabaya  dengan meultiatribut menggunakan algoritma Long Short term Memory dengan menggunakan data curah hujan tahun 2015 sampai tahun 2020. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi curah hujan menggunakan algoritma Long Short term Memory untuk mendapatkan hasil akurasi yang lebih baik dari sebelumnya, agar dapat memberikan informasi

## 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.v6i3.4008
– informasi  curah hujan  dimasa yang akan datang bagi yang masyarakat  yang membutuhkan terutama di Kota Surabaya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini terdapat desain sistem yang akan digunakan, pada desain sistem ini  terdiri dari tiga bagian yaitu pemilahan data, pre-processing, dan prediksi seperti ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Perancangan Proses Prediksi
Pada gambar 2 menunjukkan bagian dari proses prediksi yang memiliki 2 bagian yaitu pemilahan data, pre- processing, dan prediksi. Sistem dimulai dari pengambilan data secara online dari 2 stasiun di surabaya yaitu dari stasiun meteorology perak I dan stasiun meteorology maritime tanjung perak yang sudah disediakan oleh Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) secara gratis. Kemudian dilakukan pemilihan data yang akan digunakan karena tidak semua data dari BMKG digunakan pada penelitian ini.
Setelah proses pengumpulan dan pemilihan data maka dimasukkan ke dalam format CSV. Data yang dipilih akan  dilakukan proses pemilahan untuk data training dan data testing,untuk tahap selanjutnya dilakukan proses pre-processing dimana preprocessing data terdiri dari 2 aktifitas yaitu cleaning dan normalisasi. Proses cleaning bertujuan untuk mengisi nilai yang kosong dengan menggunakan rata-rata bergerak dan mengoreksi data secara sistematis  lewat  algoritma.  Pada prosesnya,  pembersihan data ini  dilakukan  tidak  hanya  dengan  cara  otomatis namun juga dengan proses manual. Normalisasi digunakan untuk menyamakan jangkauan data setiap atribut yang mempunyai  jangkauan  yang  berbeda,  normalisasi  menggunakan  rasio  setiap  atribut,  secara  khusus  tujuan normalisasi untuk menghilangkan dan mengurangi redudansi data dan yang kedua adalah memastikan dependensi data  berada pada tabel  yang  tepat,  Jika data dalam tabel  penyimpanan tersebut  belum  di normalisasi maka  akan terjadi    kemungkinan  yang  akan  merugikan  sistem  secara  keseluruhan.  Kemudian  diolah  menjadi  pemodelan LSTM sehingga menghasilkan nilai prediksi, untuk mengukur keakurasian algoritma maka dilakukan perhitungan rumus menggunakan MSE, MAE , dan R 2 .

## 2.1 Pengumpulan Data
Data curah hujan yang akan digunakan pada penelitian ini diperoleh dari situs Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) dari tahun 2015 sampai tahun 2020. Atribut yang digunakan yaitu curah hujan, curah hujan menggunakan 1 variable yaitu RR . Data tersebut dijadikan acuan sebagai informasi dari masa lampau dimana data tersebut akan digunakan pada proses pelatihan data (data training) dan data (data testing), untuk pembagian data training  sebanyak  85%  dan  untuk  data testing  15%  dengan  menggunakan  algoritma Long  Short  Term  Memory (LSTM) . Berikut plot data dari 2 stasiun Kota Surabaya seperti pada Gambar 2 dan 3.

## 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.v6i3.4008
Gambar 3. Plot Data Stasiun Meteorology Maritime Tanjung Perak

## 2.2 Pre-processing
Pada proses pre-processing  terdiri  dari  2 aktifitas yaitu cleaning  dan normalisasi. Proses cleaning  terdiri  dari  2 yaitu  mengganti  8888  atau  9999  jadi  0  dan ffill, yang  dimaksudkan  ffill  yaitu  untuk  mengisi  nilai yang  hilang dengan nilai sebelumnya. Proses cleaning bertujuan untuk mengisi nilai yang kosong dengan menggunakan rata- rata bergerak dan mengoreksi data secara sistematis lewat algoritma. Pada proses normalisasi menggunakan rumus min-max  dimana  setiap  nilai  pada  sebuah  fitur  dikurangi  dengan  nilai minimum fitur  tersebut.  Normalisasi digunakan  untuk  menyamakan  jangkauan  data  setiap  atribut  yang  mempunyai  jangkauan  yang  berbeda, Pada prosesnya, proses data ini dilakukan tidak hanya dengan cara otomatis namun juga dengan proses manual. Seperti pada Tabel 1 dan 2 sebelum dan sesudah Pre-Processing sebagai berikut.
Tabel 1. Data Sebelum Pre-Processing Data ke - Tanggal Tn Tx RH_avg RR ss Ff_avg 2186 22-12-2020 26.4 34.3 74.0 5.0 0.6 2.0 2183 23-12-2020 25.1 33.4 73.0 21.9 5.8 2.0 2184 24-12-2020 25.7 33.1 76.0 0.0 8.0 1.0 2185 25-12-2020 26.2 32.9 81.0 0.0 5.7 2.0 2186 26-12-2020 25.8 33.8 78.0 8888.0 3.6 1.0 2187 27-12-2020 25.8 33.4 78.0 1.0 4.0 2.0 2188 28-12-2020 24.6 34.0 82.0 25.5 5.2 2.0 Tabel 2. Data Setelah Pre-Processing Data ke - Tanggal Tn Tx RH_avg RR ss Ff_avg 2186 22-12-2020 26.4 34.3 74.0 5.0 0.6 2.0 2183 23-12-2020 25.1 33.4 73.0 21.9 5.8 2.0 2184 24-12-2020 25.7 33.1 76.0 0.0 8.0 1.0 2185 25-12-2020 26.2 32.9 81.0 0.0 5.7 2.0 2186 26-12-2020 25.8 33.8 78.0 0.0 3.6 1.0 2187 27-12-2020 25.8 33.4 78.0 1.0 4.0 2.0 2188 28-12-2020 24.6 34.0 82.0 25.5 5.2 2.0

## 2.3 Prediksi dengan LSTM
Prediksi dapat dikatakan sebagai kegiatan yang bisa di lakukan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa  yang  akan  datang  dengan  menggunakan  data  –  data  lampau  dengan  indikator  teretentu  untuk  melakukan peramalan atau prediksi  dimasa yang akan datang[10]. Ada sebagian besar yang sangat  membutuhkan kegiatan tersebut diantaranya seperti prediksi harga, prediksi hasil produksi, prediksi stok barang dan lainnya[11].
Penggunaan algoritma Long Short Term Memory (LSTM) pada penelitian ini sangatlah penting dalam letak deret waktu, dengan penggunaan LSTM ini model mengekstrak fitur abstrak dari urutan nilai sensor dari data dari pada  teknik secara manual dan hal ini sangatlah membantu pada proses prediksi[12]. Proses prediksi dilakukan setelah  proses  pre-processing  dengan  menggunakan  algoritma  perhitungan Long  Short  Term  Memory  (LSTM) , dalam algoritma LSTM terdapat 3 gate yaitu input gate , forget gate , dan output gate seperti pada rumus berikut.
𝑖 𝑡 = 𝜎 (𝑊 𝑖 𝑋 𝑡 + 𝑈 𝑖 ℎ 𝑡−1 + 𝑏 𝑖 ) (1)
Dimana i t adalah nilai dari input gate, W i adalah bobot untuk nilai input pada waktu ke t, dan X t adalah nilai input pada waktu ke t, U i adalah bobot untuk nilai output dari waktu ke t-1, h t-1 adalah nilai output dari waktu ke t-1 dan b i adalah bias pada input gate dan σ adalah fungsi sigmoid.
𝑓 𝑡 =  𝜎 (𝑊 𝑓 𝑥 𝑡 + 𝑈 𝑓 ℎ 𝑡−1 + 𝑏 𝑓 ) (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.v6i3.4008
Dimana f t adalah nilai dari forget gate, W f adalah bobot untuk nilai input pada waktu ke t, x t adalah nilai input pada waktu ke t, U f adalah bobot untuk nilai output dari waktu ke t-1, h t-1 adalah nilai output dari waktu ke t-1 dan b f adalah biass pada forget gate dan σ adalah fungsi sigmoid
𝑜 𝑡 =  𝜎 (𝑊 𝑜 𝑥 𝑡 + 𝑈 𝑜 ℎ 𝑡−1 + 𝑏 0 ) (3)
Dimana O t adalah nilai dari output gate, W o adalah bobot untuk nilai input pada waktu ke t, x t adalah nilai input pada waktu ke t, U o adalah bobot untuk nilai output dari waktu ke t-1, h t-1 adalah nilai output dari waktu ke t-1 dan b o adalah biass pada forget gate dan σ adalah fungsi sigmoid Proses  prediksi  menggunakan  algoritma LSTM dengan  rencana  training  menggunakan  komposisi training:testing 85:15, setelah mendapatkan hasil dari perhitungan prediksi menggunakan algoritma perhitungan Long Short  Term Memory (LSTM) maka dilakukan pengujian akurasi  menggunakan rumus MSE, MAE dan R 2 . Persamaan dari ketiga tersebut seperti pada rumus berikut.
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑ (𝑌𝑖 −  Ŷ𝑖) 𝑛 𝑖=1 ² (4)
𝑀𝐴𝐸 = ∑ |𝑦𝑖−𝑥𝑖| 𝑛 𝑖=1 𝑛 (5)
𝑅² = 1 − 𝑅𝑆𝑆 𝑇𝑆𝑆 (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini penulis melakukan percobaan dan analisa pada sistem yang telah dibuat. Percobaan tersebut yang akan menjelaskan hasil dari training dan testing yang sudah di uji cob agar  berjalan dengan baik sesuai dengan tujuan dari penelitian ini.

## 3.1 Pengujian Prediksi
Pengujian prediksi dilakukan berkali kali untuk mendapatkan hasil yang optimal. Hasil dari proses tersebut terdiri dari  nilai  prediksi  berdasarkan  data  curah  hujan  yang  digunakan  kemudian  dibandingkan  dengan  Algoritma pelatihan lainnya seperti RNN , dan GRU . Untuk mengukur akurasi dilakukan perbandingan dari perhitungan MSE , MAE dan R 2 . Berikut hasil pengujian prediksi. a. Hasil pengujian menggunakan LSTM
Pengujian dilakukan untuk mengukur keberhasilan algoritma LSTM dalam melakukan prediksi dengan hasil kesalahan  yang  diperoleh  saat  proses  prediksi.  Berikut  hasil  training  dan  testing  seperti  pada  Tabel  3  dan Gambar 4 dan 5 berikut.
Tabel 3. Hasil Training dan Testing Menggunakan Algoritma LSTM Data ke - Tanggal Data Real Training Testing 2186 22-12-2020 25.2 26.4 26.106981 2183 23-12-2020 25.2 25.199999 26.121296 2184 24-12-2020 23.8 25.5 25.233892 2185 25-12-2020 25.0 26.4 25.893497 2186 26-12-2020 24.8 25.9 26.200737
Gambar 4. Hasil Training menggunakan LSTM

## 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.v6i3.4008

## b. Hasil pengujian menggunakan GRU
Pengujian  dilakukan  untuk  mengukur  keberhasilan  algoritma GRU dalam  melakukan  prediksi  dengan  hasil kesalahan  yang  diperoleh  saat  proses  prediksi.  Berikut  hasil  training  dan  testing  seperti  pada  Tabel  4  dan Gambar 6 dan 7 berikut.
Tabel 4. Hasil Training dan Testing Menggunakan Algoritma GRU Data ke - Tanggal Data Real Training Testing 2186 22-12-2020 25.2 26.4 25.920385 2183 23-12-2020 25.2 25.199999 26.066795 2184 24-12-2020 23.8 25.5 25.225288 2185 25-12-2020 25.0 26.4 25.152758 2186 26-12-2020 24.8 25.9 26.45137
Gambar 6. Hasil Training menggunakan GRU
Gambar 7. Hasil Testing menggunakan GRU
c. Hasil pengujian menggunakan RNN
Pengujian  dilakukan  untuk  mengukur  keberhasilan  algoritma RNN dalam  melakukan  prediksi  dengan  hasil kesalahan  yang  diperoleh  saat  proses  prediksi.  Berikut  hasil  training  dan  testing  seperti  pada  Tabel  5  dan Gambar 8 dan 9 berikut.
Tabel 5. Hasil Training dan Testing Menggunakan Algoritma RNN Data ke - Tanggal Data Real Training Testing 2186 22-12-2020 25.2 26.4 25.932573 2183 23-12-2020 25.2 25.199999 26.093853 2184 24-12-2020 23.8 25.5 25.52278 2185 25-12-2020 25.0 26.4 25.625013 2186 26-12-2020 24.8 25.9 26.245043

## 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.v6i3.4008
Gambar 9. Hasil Testing menggunakan RNN
d. Perbandingan algoritma dengan menggunakan akurasi MSE, MAE, dan R 2
Proses  selanjutnya  adalah  memperbandingkan  algoritma  yang  dipakai  untuk  pengujian  sebelumnya.  Seperti pada Tabel 6 berikut
Tabel 6. Hasil Akurasi dari ke-3 Algoritma RNN LSTM GRU MSE 0.50920266 0.48907763 0.61313987 MAE 0.55008036 0.5376599 0.6162644 R2 0.4784822116455414 0.49740878574591374 0.39611370610036956
Dari perbandingan diatas dapat dihasilkan akurasi terbaik menggunakan algoritma LSTM dari hasil MSE , MAE dan R 2 . Nilai MSE diketahui Semakin tinggi nilai tersebut, semakin buruk modelnya. Nilai MSE tidak pernah negatif, karena menguadratkan kesalahan prediksi individu sebelum menjumlahkannya, tetapi akan menjadi nol untuk  model yang sempurna.  Semakin kecil nilai MAE maka menunjukkan bahwa model tersebut  bagus dalam prediksi.  Sedangkan  untuk R 2 Semakin  dekat  nilainya  ke  1,  semakin  baik  kesesuaian  antara  prediksi  dan  nilai sebenarnya.

## 4. KESIMPULAN
Setelah melakukan pengujian prediksi  curah hujan di  kota surabaya,  hasil  algoritma Long Short  Term Memory (LSTM) menunjukkan lebih baik dibandingkan dengan algoritma RNN dan GRU dengan nilai MSE 0.489, MAE 0.537  dan R 2 0.497  dikarenakan  nilai  tersebut  memiliki  tingkat  error  paling  kecil  dibandingkan  yang  lain. Berdasarkan  hasil  diatas    dapat  disimpulkan  bahwa  prediksi  curah  hujan  di  kota  Surabaya  menggunakan Long short Term Memory (LSTM) berjalan dengan optimal dibandingkan dengan penelitian sebelumnya, dikarenakan penelitian ini dilakukan dengan pengujian menggunakan perbandingan 2 algoritma seperti RNN dan GRU . Dengan demikian sistem yang dibangun dapat memprediksi curah hujan di kota Surabaya dengan atribut curah hujan yang digunakan.

## REFERENCES
[1] Dwiratna, N. P. S., Nawawi, G., dan Asdak, C. 2013. Analisis Curah Hujan dan Aplikasinya dalam Penetapan Jadwal dan Pola Tanam Pertanian Lahan Kering di Kabupaten Bandung. Bionatura, 15..
[2] R. Harun, K. Chandra Pelangi, and Y. Lasena, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN POTENSI HUJAN HARIAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K NEAREST NEIGHBOR (KNN),” Online, 2020. [Online]. Available: http://e-journal.stmiklombok.ac.id/index.php/misi
[3] S. Harlina and U. Usman, “Analisa Prediktif Curah Hujan Data Time Series Berbasis Metode Neural Network,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 2, p. 163, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i2.2586.
[4] S. J. and S. A., “A COMPARATIVE ANALYSIS OF WEB INFORMATION EXTRACTION TECHNIQUES DEEP LEARNING  vs.  NAÏVE  BAYES  vs.  BACK  PROPAGATION  NEURAL  NETWORKS  IN  WEB  DOCUMENT EXTRACTION,” ICTACT J. Soft Comput. , vol. 06, no. 02, pp. 1123–1129, Jan. 2016, doi: 10.21917/ijsc.2016.0156.
[5] D. Desmonda, M. Azhar Irwansyah, J. H. Hadari Nawawi, and K. Barat, “Prediksi Besaran Curah Hujan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series,” vol. 6, no. 4, 2018.
[6] A. Fadholi, S. Meteorologi, and D. Amir, “Persamaan Regresi Prediksi Curah Hujan Bulanan Menggunakan Data Suhu dan Kelembapan Udara di Ternate,” 2013.
[7] M. Rizki, S. Basuki, and Y. Azhar, “Implementasi Deep Learning Menggunakan Arsitektur Long Short Term Memory Untuk Prediksi Curah Hujan Kota Malang,” REPOSITOR , vol. 2, no. 3, pp. 331–338, 2020.
[8] A. Zainudin et al. , Proceedings, IES 2019 : IES, International Electronics Symposium : Surabaya, Indonesia, September 27-28, 2019 : the Role of Techno-intelligence in Creating an Open Energy System Towards Energy Democracy .
[9] A. Satyo and B. Karno, “Analisis Data Time Series Menggunakan LSTM  (Long Short Term Memory) dan ARIMA (Autocorrelation Integrated Moving Average) dalam Bahasa Python,” Ultim. InfoSys , vol. XI, no. 1, 2020.
[10]  D. Septiadi, “APLIKASI SOFT COMPUTING PADA PREDIKSI CURAH HUJAN DI KALIMANTAN,” pp. 63–69, 2020..

## 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.v6i3.4008
[11]  I. Wahyuni and  iini Ahda, “Pemodelan Fuzzy Inference System Tsukamoto Untuk Prediksi Curah Hujan Studi Kasus Kota Batu,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 12, no. 2, 2018.
[12]  H. Jayadianti, T. A. Cahyadi, N. A. Amri, and M. F. Pitayandanu, “METODE KOMPARASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA PREDIKSI CURAH HUJAN - LITERATURE REVIEW,” J. Tekno Insentif , vol. 14, no. 2, pp. 48– 53, Aug. 2020, doi: 10.36787/jti.v14i2.150.
[13]  F.  Novisnky  Mandey,  S.  Kolibu,  and  M.  D.  Bobanto,  “Pemodelan  Sistem  Prediksi  Intensitas  Curah  Hujan  di  Kota Manado Dengan Menggunakan Kontrol Logika Fuzzy.”
[14]  A. Satyo Bayangkari Karno, J. K. Noer Ali, and K. Bekasi, “Prediksi Data Time Series Saham Bank BRI Dengan Mesin Belajar  LSTM  (Long  ShortTerm  Memory),” J.  Inf.  Inf.  Secur. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–8,  2020,  [Online].  Available: http://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/jiforty
[15]  J. Wira and G. Putra, “Pengenalan Konsep Pembelajaran Mesin dan Deep Learning Edisi 1.4 (17 Agustus 2020).”
[16]  E.  Supriyadi,  “PREDIKSI  PARAMETER  CUACA  MENGGUNAKAN  DEEP  LEARNING  LONG-SHORT  TERM MEMORY (LSTM) WEATHER PARAMETERS PREDICTION USING DEEP LEARNING LONG-SHORT TERM MEMORY (LSTM).” [Online]. Available: http://bmkgsoft.database.bmkg.go.id.
[17]  H.  Freecenta,  E.  Y.  Puspaningrum,  and  H.  Maulana,  “PREDIKSI  CURAH  HUJAN  DI  KAB.MALANG MENGGUNAKAN LSTM (Long Short Term Memory),” 2022. [Online]. Available:
https://dataonline.bmkg.go.id/data_iklim,
[18]  B.  A.  Aprian,  Y.  Azhar,  V.  Rahmayanti,  and  S.  Nastiti,  “Jurnal  Politeknik  Caltex  Riau,”  2020.  [Online].  Available: https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jkt/
[19]  L. Nury, I. Afida, I. Putra, I. Azizah, S. Nabawi, and A. Alifia, “Pembelajaran Mesin Lanjut Forecasting Temperature Menggunakan LSTM.” [Online]. Available: www.wunderground.com.
[20]  Y. Karyadi and H. Santoso, “Prediksi Kualitas Udara Dengan Metoda LSTM, Bidirectional LSTM, dan GRU”.