## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 314 – 324

## OPTIMASI KLASIFIKASI CURAH HUJAN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN RECURSIVE FEATURE ELIMINATION (RFE)
Arief Riski Indra Pratama 1) , Siti Amalia Latipah 2) , Betha Nurina Sari 3)
1, 2, 3) Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Kec. Telukjambe Tim., Kabupaten Karawang, Jawa Barat, Indonesia, 41361 e-mail: arief.riski18090@student.unsika.ac.id 1 ) , siti.amalia18017@student.unsika.ac.id 2 ) , betha.nurina@staff.unsika.ac.id 3)

## ABSTRAK
Indonesia merupakan negara tropis yang mempunyai  curah hujan tinggi. Curah hujan yang tinggi dapat mengakibatkan bencana  alam  berupa  banjir.  Untuk  menangani  permasalahan  tersebut,  perlu  dilakukan  prediksi  cuaca  yang  akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menyelesaikan masalah tersebut dengan mengklasifikasikan curah hujan dengan kategori hujan sedang dan hujan  lebat  menggunakan  metode  data  mining CRISP-DM.  Algoritma  yang digunakan untuk  klasifikasi  curah hujan adalah SVM (Support Vector Machine) dengan metode optimasi seleksi fitur menggunakan RFE (Recursive Feature Elimination). Dengan penggunaan RFE sebagai metode seleksi fitur, atribut terbaik yang dihasilkan berjumlah 3 dari total 10 atribut, yaitu Tavg (temperatur rata-rata), ss (lamanya penyinaran matahari) dan Tn (temperatur minimum). Hasil evaluasi Confusion Matrix menggunakan SVM sebelum menerapkan RFE memiliki akurasi paling besar 77% yang ada pada skenario 3 (70:30), dan setelah menerapkan RFE akurasi paling besar meningkat 2% menjadi 79% yang terdapat pada skenario 2 (80:20) dan 3 (70:30). Hal ini menunjukkan penggunaan RFE pada SVM lebih unggul dan dapat meningkatkan akurasi klas- ifikasi curah hujan.
Kata Kunci: Crisp-DM, Curah Hujan, RFE, SVM

## ABSTRACT
Indonesia  is  a  tropical  country  that  has  high  rainfall.  Heavy  rainfall  can  result  in  natural  disasters  such  as  floods.  To overcome  these  problems,  it  is  necessary  to  make  accurate  weather  predictions.  This  study  aims  to  solve  this  problem  by classifying rainfall into the category of moderate rain and heavy rain using the CRISP-DM data mining method. The algorithm used for rainfall classification is SVM (Support Vector Machine) with the RFE (Recursive Feature Elimination) feature selec- tion  optimization  method.  By  using  RFE  as  a  feature  selection  method,  3  out  of  a  total  of  10  attributes  obtained  the  best attributes, namely Tavg (average temperature), ss (length of sunlight) and Tn (minimum temperature). The results of the Con- fusion Matrix evaluation using SVM before applying the RFE had the greatest accuracy of 77% in scenario 3 (70:30), and after the application of the RFE the highest accuracy increased 2% to 79% which was found in scenario 2 (80:20). ) and 3 (70:30). This shows that the use of RFE in SVM is superior and can increase the accuracy of rainfall.
Keywords: Crisp-DM, Rainfall Intensity, RFE, SVM

## I. P ENDAHULUAN
ndonesia merupakan  negara dengan iklim hutan hujan tropis dengan ciri-ciri suhu udara yang hampir seragam, serta memiliki curah hujan yang tinggi yang terbagi rata di sepanjang tahun. Salah satu daerah di Indonesia yang mempunyai tingkat curah hujan paling tinggi adalah Bogor atau dikenal dengan sebutan Kota Hujan. Hal ini disebabkan oleh intensitas curah dan hari hujannya mencapai 4000 hingga 4500 mm[1]. Intensitas curah hujan yang tinggi  bisa  menimbulkan  bencana  seperti  banjir  dan  longsor.Perlu  dilakukan  peramalan  atau  prediksi  guna memperkirakan  seberapa  besar  curah  hujan  yang  akan  datang  serta  dapat  mempersiapkan  rencana  untuk menanggulangi bencana tersebut.
Prediksi  curah  hujan  merupakan  salah  satu  tantangan  besar  dalam  bidang  meteorologi  yang  telah  banyak dijadikan subjek penelitian. Pendekatan dalam prediksi curah hujan bisa dilakukan dengan metode empiris maupun dinamis.  Prediksi  curah  hujan  dengan  jangka  pendek  dapat  dilakukan  melalui  penerapan  metode  dinamis  yang merupakan suatu pendekatan analitis yang didasari oleh prinsip-prinsip dinamika fluida, sedangkan metode empiris merupakan  pendekatan  yang  dilakukan  secara  statistik  dan  matematis  menggunakan  data  historis,  seringnya digunakan untuk prediksi cuaca jangka panjang[2].
Data historis yang diolah menjadi sebuah pengetahuan dapat bermanfaat bagi banyak orang.Mengubah datanya menjadi pengetahuan, manusia dapat melakukan prediksi maupun estimasi tentang kejadian apa yang terjadi ke depan.  Maka  dari  itu,  perlu  adanya  proses  yang  menggunakan  data  mining  untuk  mengolah  pengetahuan  atau menemukan pola dari suatu data yang besar yang dalam hal ini adalah prediksi curah hujan[3].
Data  mining  merupakan  teknik  penggabungan  metode  metode  analisis  data  secara  statistik  menggunakan algoritma-algoritma guna memproses data berukuran besar[4]. Data Mining mempunyai 5 peran utama menurut[5],
I

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 314 – 324
yaitu estimasi,  klasifikasi,  prediksi, clustering, dan asosiasi. Klasifikasi merupakan teknik yang paling  umum dalam  data  mining.  Tujuan  klasifikasi  yaitu    guna  menganalisis  data  historis  yang  disimpan  dalam  dataset  dan secara  otomatis  menghasilkan  suatu  model  yang  bisa  memprediksi  keadaan  di  masa  mendatang[6].  Klasifikasi memiliki beberapa algoritma di antaranya adalah Naïve Bayes Classifier (NBC), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Network, Classification Tree, K-Nearest Neighbor, Analisis Diskriminan, dan lain-lain[7].
Beberapa  penelitian  data  mining  telah  dilakukan  untuk  prediksi  curah  hujan  diantaranya  adalah  dengan menggunakan Iterative Dichotomiser 3, diperoleh hasil dari 179 data (10% dari dataset) yang diperoleh secara acak, diketahui bahwa terdapat 132 data yang tepat prediksi dengan data cuaca sesungguhnya. Maka bisa disimpulkan akurasinya  sebesar  73,74%[5].  Penelitian  juga  dilakukan  oleh[3]  dalam  menerapkan  data  mining  untuk memprediksi curah hujan dengan menggunakan Algoritma CART. Hasil dari model evaluasi confusion metriksnya menunjukkan akurasi sebesar 89.4%.  Penelitian lainnya yang ditulis[8], menerapkan data mining dengan algoritma KNN  sebagai cara  untuk memprediksi  potensi  hujan  harian.  Hasil  nya  menunjukkan  bahwa prediksi penentuan cuaca harian dengan algoritma K-Nearest Neighbor mendapatkan nilai RMSE 9.899 +/- 0.000. Untuk itu penelitian ini akan menggunakan algoritma SVM sebagai cara untuk memprediksi curah hujan.
Algoritma SVM (Support Vector Machine) merupakan salah satu metode yang dilandasi oleh teori pembelajaran statistik  dan  memberi  hasil  yang  memuaskan  dibanding  dengan  metode  lain[9].  Kelebihan    dari  algoritma    ini adalah  kemampuannya untuk mengimplementasikan pemisahan yang linear dalam input data non linear berdimensi tinggi,  hal  tersebut  diperoleh  dengan  menjalankan  fungsi  kernel  yang  diperlukan.  Efektivitas  SVM  sangat dipengaruhi  dengan  jenis  fungsi  kernel  yang  ditentukan  dan  diterapkan  berdasarkan  karakteristik  data[10]. Kekurangan dari SVM yaitu tidak dapat menghasilkan prediksi yang akurat ketika mempunyai banyak fitur yang tidak  relevan,  tidak  semua  fitur  digunakan  dalam  proses  pembuatan  model,  hal  ini  bisa  diatasi  dengan  metode seleksi fitur.
Seleksi fitur bekerja dengan cara mengurangi jumlah fitur kemudian memilih fitur yang benar-benar memberikan manfaat, jumlah fitur yang berkurang dapat mengatasi masalah yang berupa overfitting[11]. Dalam dataset prediksi curah hujan yang diperoleh dari BMKG terdapat 10 fitur, seleksi fitur dapat digunakan untuk mengekstrak atribut penting yang secara efektif berdampak pada akurasi klasifikasi. Atribut yang tidak relevan atau berlebihan akan dihilangkan sehingga meningkatkan kinerja model SVM.
Terdapat banyak  metode dalam seleksi fitur, salah satunya adalah RFE (Recursive Feature Elimination). RFE dikenal  dengan  metode  teknik  wrapper-based  yang  mengecek  korelasi  tidak  menggunakan  score.  Proses  ini mengurutkan fitur berdasarkan tingkatan pentingnya terhadap proses prediksi. Pada setiap iterasi, rangking fitur yang  penting  diukur  dan  fitur  yang  kurang  relevan  dihilangkan.  Ranking  tersebut  dapat  dihitung  menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) kernel linear[12].
Berdasarkan uraian di atas peneliti akan mencoba untuk menggunakan algoritma SVM dengan menggunakan metode RFE sebagai seleksi fitur untuk melihat hasil akurasi prediksi curah hujan, dengan tujuan dari penggunaan RFE  ini  dapat  meningkatkan  akurasi  algoritma  SVM  dalam  mencari  akurasi  prediksi  curah  hujan.  Hasil  dari penelitian ini akan dibuat perbandingan akurasi antara algoritma SVM setelah dioptimasi RFE dengan algoritma SVM sebelum optimasi RFE.

## II. M ETODE P ENELITIAN .

## A. Data Mining
Data mining merupakan disiplin ilmu yang mempunyai padanan dengan knowledge discovery  atau penemuan pengetahuan  dan  pattern  recognition    atau  pengenalan  pola  pengetahuan  yang  masih  tersembunyi  di  dalam bongkahan data. Dimana keduanya  memiliki tujuan yang sama yaitu untuk menemukan, menggali pengetahuan dari informasi atau data yang kita miliki yang dikenal di zaman sekarang dengan data mining[4]. Alur kerja data mining secara umum dapat dilihat pada gambar 1.
Dataset
Min- ing Knowledge Data baru Solusi

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 314 – 324

## Gambar 1.  Alur data mining
Dalam  penelitian  ini,  metodologi data  mining yang  dipakai  adalah  CRISP-DM  sebagai  solusi  permasalahan umum dalam bisnis dan penelitian. Metodologi CRISP-DM mempunyai enam tahapan yaitu Business Understand- ing,  Data  Understanding,  Data  Preparation,  Modelling,  Evaluation,  dan  Deployment.  Proses  tahapan  ini  dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Metodologi CRISP-DM

## B. Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) pada mulanya dipelopri oleh Vapnik di tahun 1992 bersama temannya Bernhard Boser dan Isabelle Guyon. SVM adalah algoritma yang bekerja memanfaatkan pemetaan non linier guna mengganti data  training  asli  ke  dimensi  yang  tinggi.  Pada  hal  ini  dimensi  yang  baru    hendak  mencari  hyperplane  untuk membagi secara linier dan dengan pemetaan non linier yang tepat ke dimensi yang lebih tinggi, data dari dua kelas selalu  dapat  dibagi  dengan  hyperplane  tersebut.  SVM  menemukan  ini  memanfaatkan  support  vector  dan margin[13].
Dalam penggunaan teknik SVM, cara ini mencoba untuk menemukan fungsi pemisah (classifier) yang optimal untuk memisahkan dua kelas yang berbeda. Teknik ini berusaha menemukan fungsi pembagi (hyperplane) terbaik antara  fungsi  yang  tidak  dibatasi  jumlahnya  untuk  membagi  dua  jenis  objek. Hyperplane yang  baik  adalah hyperplane  yang  letaknya  berada  di  tengah  antara  dua  set  objek  dari  dua  kelas.  Pendefinisian  persamaan  pada hyperplane pemisah dapat dituliskan pada persamaan 1. W .X + b = 0                                                                                       (1) Dimana W adalah bobot suatu vektor, yaitu W = {w 1 ,w 2 ,w 3 ,…,w n }; dimana n  merupakan jumlah atribut dan b merupakan nilai skalar atau sering disebut bias. Jika berdasarkan dua nilai masukan dari atribut A 1 dan A 2 dengan tupel latih X = (x 1 ,x 2 ), dimana nilai x 1 dan x 2 adalah nilai atribut A 1 dan A 2 , dan jika  atribut  b  dianggap  bobot tambahan w 0 , maka hyperplane pemisah menjadi seperti yang ada pada persamaan 2. w 0 + w 1 x 1 + w 2 x 2 = 0                                                                              (2) Dengan demikian, nilai titik yang ada diatas hyperplane pemisah akan memenuhi persamaan 3 w 0 + w 1 x 1 + w 2 x 2 > 0 (3) Sebaliknya, titik yang berada dibawah hyperplane pemisah akan memenuhi persamaan 3 w 0 + w 1 x 1 + w 2 x 2 < 0 (4) Dilihat  dari  persamaan  1,2,3  dan  4,  bobot  dapat  disesuaikan  menjadi hyperplane yang  mendefinisikan  sisi margin seperti persamaan 5 h 1 : w 0 + w 1 x 1 + w 2 x 2 ≥ 0, untuk y i = +1 h 2 : w 0 + w 1 x 1 + w 2 x 2 ≤ 0, untuk y i = -1                                                               (5) Untuk mendapatkan nilai Maximum Margin Hyperplane SVM bisa dengan menggunakan trik matematika yaitu Lagrangian  formulation lalu  solusinya  dapat  diselesaikan  dengan  kondisi Karush-Kuhn-Tucker .  Berdasarkan Langrangian  formulation , Maximum  Margin  Hyperplane dapat  ditulis  kembali  menjadi  suatu  batas  keputusan ( decision boundary ) seperti persamaan 6. d(x T ) = (∑ 𝑦 𝑖 𝑙 𝑖=1 𝑎 𝑖 𝑋 𝑖 𝑋 𝑇 + 𝑏 0 ) (6)
Dimana y i merupakan  label  dari  kelas support vector  X i ,  X T adalah tupel  tes.  Notasi 𝑎 𝑖 dan b 0 merupakan parameter numerik yang otomatis ditentukan  oleh optimalisasi algortima SVM dan 1 adalah jumlah support vector. Gambar 3, menunjukkan bagaimana SVM mendapatkan  hyperplane terbaik sebanding  dengan mengoptimalkan margin atau jarak dua set dari kelas yang berlainan.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 314 – 324
Gambar 3.SVM mencoba menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan class -1 dan class +1

## C. Recursive Feature elimination (RFE)
Recursive feature elimination (RFE) merupakan metode seleksi fitur yang bekerja dengan cara mengurangi fitur yang tidak saling terkait atau lemah dan dilakukan terus menerus secara rekursif hingga fitur terbaik didapatkan untuk digunakan dalam membangun model. Fitur yang tersisa tersebut akan digunakan untuk membangun model untuk dihitung nilai akurasinya. Fitur diperingkatkan secara relatif sesuai urutan eliminasi. Tingkatan fitur yang dipilih akan membuat model cocok dengan semua atribut.
Atribut yang memiliki nilai p-value tertinggi akan dipilih dan jika p-value lebih besar dari tingkatan signifikansi maka akan ditolak. Sekali lagi, model ini dibangun dengan nilai atribut atau fitur yang tersisa. Penghapusan fitur atau atribut ini akan dilakukan secara berulang kali sampai mendapatkan akurasi model yang baik. Pemeringkatan dilakukan berdasarkan nilai koefisien dari atribut. Semakin tinggi nilai koefisien makan semakin baik peringkatnya dan semakin besar kemungkinan untuk dipilih. RFE mampu untuk mengombinasikan atribut yang berkontribusi dalam prediksi variabel atau kelas target. Dalam penelitian ini nilia setiap fitur atau atribut dihitung menggunakan RFE kemudian diurutkan berdasarkan tingkat kepentingannya. Hal ini dilakukan untuk mengeksplorasi dan ingin mengetahui fitur mana saja yang paling menonjol dan mendominasi[16].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Business Understanding
Pada tahap  ini dilakukan pemahaman dari data curah hujan yang berkaitan dengan pola intensitas curah hujan untuk  mengetahui  kapan  daerah  tersebut  berpotensi  banjir.  Serta  untuk  mengetahui  atribut  apa  saja  yang  dapat memengaruhi intensitas curah hujan.

## B. Data Understanding
Penelitian  ini  mengambil  sebagian  data  yang  ada  di  website  BMKG  Stasiun  Meteorologi  Citeko,  Kabupaten Bogor. Data yang diambil merupakan data curah hujan dari periode 2017-2020 berjumlah total 1461 record yang bisa dilihat pada tabel 1. Parameter awal yang terdapat pada dataset ada 11 untuk diteliti, yaitu Tanggal, Arah angin saat  kecepatan  maksimum  (ddd_x),  Arah  angin  terbanyak  (ddd_car),  Kecepatan  angin  maksimum  (ff_x),  Ke- cepatan angin rata-rata (ff_avg), Kelembaban rata-rata (RH_avg), Lamanya penyinaran matahari (ss), Temperatur maksimum (Tx), Temperatur minimum (Tn), Temperatur rata-rata (Tavg) dan 1 parameter target yaitu Curah hujan (RR). Validasi untuk mengklasifikasi curah hujan yang berpotensi banjir dengan mengkategorikan parameter Cu- rah hujan (RR) menjadi 2 kategori, yaitu hujan sedang   dan hujan lebat  berdasarkan nilai ambang (threshold) dari BMKG sesuai tabel 2

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 314 – 324
T ABEL I D ATA S ET BMKG T ABEL II K ATEGORI H UJAN BMKG No. Kategori Hujan Intensitas Curah Hujan (mm/hari) 1. Berawan 0 2. Hujan ringan 0.5 – 20 3. Hujan sedang 20 -50 4. Hujan lebat 50-100 5. Hujan sangat lebat 100-150 6. Hujan ekstrem >150

## C. Data Preparation
Pada data preparation ini cleaning dataset dilakukan dengan menghapus kolom tanggal dan ddd_car karena tidak digubakan dalam dataset. Selanjutnya dilakukan penanganan berupa Missing Value dengan melakukan imputation menggunakan nilai rata-rata, terdapat hanya 169 record label yang dikotomi  dengan intensitas curah hujan sedang dan lebat dari total 1461 record. Dalam 169 record tersebut. Ditemukan bahwa terdapat imbalance dataset, yaitu perbedaan jumlah data yang terlalu jauh pada suatu label. Jumlah label yang masuk ke dalam kategori hujan sedang berjumlah 166 record dan 3 record untuk kategori hujan lebat. Karena itu perlu dilakukannya penanganan imbal- ance dataset dengan resampling. Resampling merupakan teknik dimana mencoba melakukan peneyimbangan data asli  melalu  proses  algoritma sampling dengan  menyesuaikan  jumlah  sampel  dalam  kelas  berbeda.Pendekatan resampling terbagi menjadi 3, yaitu random over-sampling , random under-sampling dan random over-under sam- pling . Random oversampling melakukan duplikasi sampel pada  kelas minoritas, random undersampling melakukan duplikasi sampel pada kelas mayoritas dan random over-undersampling ini melakukan duplikasi sam- pel kecil pada kelas mayoritas dan minoritas.
Sebagai contoh misalnya, jika kita memiliki dataset dengan distribusi kelas 1:100, pertama-tama kita mungkin menerapkan oversampling untuk meningkatkan rasio menjadi 1:10 dengan menduplikasi contoh dari kelas minori- tas, kemudian menerapkan undersampling untuk lebih meningkatkan rasio ke 1:2 dengan menghapus contoh dari kelas mayoritas. Hasil random over-undersampling bisa dilihat pada tabel 3.
Tanggal Tn Tx Tavg RH_av ddd_car ss ff_x ddd_x ff_avg RR 01-01- 2017 19.0 27.2 22.2 78.0 N 3.4 2.0 340.0 1.0 14.7 02-01- 2017 19.0 26.1 21.6 82.0 N 6.3 3.0 270.0 1.0 2.1 03-01- 2017 20.0 26.9 23.4 76.0 N 4.8 3.0 300.0 1.0 2.3 04-01- 2017 18.0 24.6 20.9 87.0 N 2.2 1.0 120.0 1.0 14.0 … 30-12- 2020 19.2 23.0 20.9 86.0 C 0.0 2.0 300.0 0.0 17.0 31-12- 2020 19.2 23.3 20.8 88.0 C 0.0 2.0 290.0 0.0 7.8

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 314 – 324
T ABEL III H ASIL R ANDOM OVER AND U NDERSAMPLING
Tn Tx Tavg RH_avg ss ff_dx ddd_x ff_avg kate- gori 19.9 23. 6 20.9 92.0 6.3 2.0 320.0 0.0 Lebat 17.0 26, 0 21.0 83.0 5.1 3.0 280.0 1.0 Lebat 19.3 24. 2 21.0 92.0 0.3 4.0 320.0 0.0 Lebat 19.9 23, 6 20.9 92.0 6.3 2.0 320.0 0.0 Lebat 17.0 26. 0 21.0 83.0 5.1 3.0 280.0 1.0 Lebat ……. 18.0 24. 0 21.3 91.0 3.0 4.0 160.0 0.0 Sedang 20.0 24. 2 21.6 97.0 2.8 2.0 310.0 0.0 Sedang 18.7 27. 6 22.2 81.0 2.6 2.0 80.0 0.0 Sedang 19.0 25. 6 21.0 88.0 0.0 3.0 160.0 1.0 Sedang 18.0 21. 4 19.2 96.0 0.0 2.0 350.0 0.0 Sedang
Setelah menangani imbalance dataset tahap selanjutnya adalah melakukan normalisasi data. Hal ini  perlu dil- akukan agar rentan nilai antar atribut tidak berbeda jauh. Normalisasi menggunakan min-max sclaer, dimana rumus ini mempunya rumus dalam bentuk persamaan 7.
X scaled = 𝑋− 𝑋 𝑚𝑖𝑛 𝑋 𝑚𝑎𝑥 − 𝑋 𝑚𝑖𝑛 (7)
Dimana X merupakan nilai data perkolom, nilai Xmin adalah nilai minimum dari seluruh nilai X dan nilai Xmax merupakan nilai maksimum dari seluruh nilai X. Hasil normalisasi menggunakan min-max scaler data bisa dilihat pada tabel 4. Selanjutnya adalah melakukan transformasi data, dengan merubah kategori hujan sedang dan hujan lebat menjadi angka 0 dan 1.
T ABEL IV D ATA S ETELAH N ORMALISASI
Tn Tx Tavg RH_avg ss ff_dx ddd_x ff_avg 0.975 0.39 5062 0.34 8837 0.708333 0.95 4545 0.3333 33 0.8888 89 0.0 0.250 0.69
1358 0.37 2093 0.333333 0.77 2727 0.5000 00 0.7777 78 0.5 0.825 0.46
9136 0.37 2093 0.708333 0.04 5455 0.6666 67 0.8888 89 0.0 0.825 0.46 9136 0.37 2093 0.708333 0.04 5455 0.6666 67 0.8888 89 0.0 0.975 0.39
5062 0.34 8837 0.708333 0.95 4545 0.3333 33 0.8888 89 0.0

## D. Modelling
Setelah selesai melakukan data preparation tahap selanjutnya adalah melakukan percobaan dengan menggunakan algoritma  SVM  dengan  fungsi  kernel  linear  tanpa  melakukan  seleksi  fitur  RFE.  Pemodelan  dibentuk  dengan

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 314 – 324
membagi data training dan data testing menjadi sebanyak 4 skenario  yaitu (90%:10%), (80%:20%), (70%:30%) dan (60%:40%). Dilakukannya pembagian ini untuk menguji masing-masing metode terhadap beberapa skenario dengan tujuan untuk mengetahui bagaimana tiap-tiap metode menghadapi perubahan dataset. Hasil perhitungan dari klasifikasi menghasilkan nilai akurasi, nilai presisi dan nilai recall. Skenario pembagian data training dan data testing dapat dlihat pada tabel 5.
T ABEL V
P EMBAGIAN D ATA T RAINING DAN T ESTING Skenario Data Training Data Testing 1 90% 10% 2 80% 20% 3 70% 30% 4 60% 40%
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian  terhadap  tiap  skenario  sesuai  dengan  tabel  5  dengan menggunakan SVM kernel linear tanpa RFE. Skenario 1 (90:10) : hasil dari pengujian SVM pada model klasifikasi curah hujan tanpa RFE bisa dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4.Hasil pengujian SVM kernel linear tanpa RFE dengan skenario 1
Skenario 2 (80:20) : hasil dari pengujian SVM pada model klasifikasi curah hujan tanpa RFE bisa dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5.Hasil pengujian SVM kernel linear tanpa RFE dengan skenario 2
Skenario 3 (70:30) : hasil dari pengujian SVM pada model klasifikasi curah hujan tanpa RFE bisa dilihat pada gambar 6.

## Gambar 6.Hasil pengujian SVM kernel linear tanpa RFE dengan skenario 3
Skenario 4 (60:40) : hasil dari pengujian SVM pada model klasifikasi curah hujan tanpa RFE bisa dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7.Hasil pengujian SVM kernel linear tanpa RFE dengan skenario 4.
Langkah  selanjutnya  adalah  menggunakan  metode  RFE  sebagai  seleksi  fitur  untuk  selanjutnya  diolah menggunakan algoritma SVM. Penggunaan seleksi fitur RFE menghasilkan 3 fitur yang penting, yaitu Tavg (tem- peratur rata-rata), ss (lamanya penyinaran matahari dan Tn (temperatur minimum).Hasil seleksi fitur ini bisa dilihat pada gambar 8.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 314 – 324

## Gambar8. Fitur yang sudah di seleksi menggunakan RFE
Proses selanjutnya adalah melakukan percobaan kembali menggunakan algoritma SVM dengan atribut yang su- dah diseleksi menggunakan RFE. Pemodelan kembali ini dilakukan dengan membagi data training dan data testing menjadi 4 skenario  yaitu (90%:10%), (80%:20%), (70%:30%) dan (60%:40%). Skenario pembagian data training dan data testingdapat dlihat pada tabel 5.
Tahap selanjutnya adalah melakukan pengujian terhadap tiap skenario sesuai dengan tabel 5 dengan SVM kernel linear  setelah  menggunakan  RFE.  Skenario  1  (90:10)  :  hasil  dari  pengujian  SVM  pada  model  klasifikasi  curah hujan setelah RFE bisa dilihat pada gambar 9.

## Gambar 9.Hasil pengujian SVM kernel linear dan RFE dengan skenario 1
Skenario 2 (80:20) : hasil dari pengujian SVM pada model klasifikasi curah hujan setelah RFE bisa dilihat pada gambar 10.

## Gambar 10.Hasil pengujian SVM kernel linear dan RFE dengan skenario 2
Skenario 3 (70:30) : hasil dari pengujian SVM pada model klasifikasi curah hujan setelah RFE bisa dilihat pada gambar 11.

## Gambar 11.Hasil pengujian SVM kernel linear dan RFE dengan skenario 3
Skenario 4 (60:40) : hasil dari pengujian SVM pada model klasifikasi curah hujan setelah RFE bisa dilihat pada gambar 12.
Gambar 12.Hasil pengujian SVM kernel linear dan RFE dengan skenario 4

## E. Evaluation
Hasil yang didapatkan dari seluruh percobaan dengan model SVM akan dibandingkan untuk mengetahui model mana yang terbaik dalam proses klasifikasi. Hasil perbandingan evaluasi dengan 4 skenario bisa dilihat pada tabel 6.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 314 – 324
T ABEL VI P ERBANGDINGAN E VALUASI M ODEL Skenario Akurasi % Presisi % Non-RFE RFE Non-RFE RFE 0 1 0 1 1 74 74 70 78 70 78 2 74 79 70 78 73 88 3 77 79 78 75 79 78 4 60 59 59 63 58 60 Recall% F-Score% Non-RFE RFE Non-RFE RFE 0 1 0 1
0 1 0 1 78 70 78 70 74 74 74 74 78 70 89 70 74 74 80 78 81 72 84 72 79 73 81 75 82 34 80 34 69 44 67 44
Berdasarkan nilai tabel 6, dapat dilihat  bahwa hasil akurasi algoritma SVM dengan menerapkan  RFE mendapat nilai akurasi terbesar pada skenario 2(80:20) dan skenario 3(70:30). Hasil skenario 2 dan 3 setelah menggunakan RFE cukup jauh lebih besar dibanding dengan skenario 4 setelah menggunakan RFE disebabkan perbedaan hasil pembagian rasio dataset, hal ini dapat dilihat juga pada skenario 4 sebelum menggunakan RFE juga mendapatkan akurasi yang kecil diantara skenario lainnya. Hal ini menunjukkan semakin besar data testing dapat mengurangi akurasi. Namun hasil akurasi saja belum cukup untuk menentukan model yang terbaik dalam penelitian ini. Dapat juga dilihat hasil prediksi berupa confusion matrix yang memiliki susunan seperti gambar 13 dan hasil confusion matrixnya pada gambar 14 sampai dengan gambar 21.
Gambar 13.Bentuk susunan confusion matrix
Gambar 14.Confusion matrix SVM tanpa RFE skenario 1.
Gambar 15.Confusion matrix SVM tanpa RFE skenario 2.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 314 – 324
Gambar 16.Confusion matrix SVM tanpa RFE skenario 3.
Gambar 17.Confusion matrix SVM tanpa RFE skenario 4.
Gambar 18.Confusion matrix SVM Setelah RFE skenario 1.
Gambar 19.Confusion matrix SVM Setelah RFE skenario 2.
Gambar 20.Confusion matrix SVM Setelah RFE skenario 3.
Gambar 21.Confusion matrix SVM Setelah RFE skenario 4.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 314 – 324

## F. Deployment
Setelah selesai tahap evaluasi dimana menilai dengan detail hasil dari model yang telah dibuat, maka selanjutnya dilakukan pengimplementasian dari keseluruhan model yang sudah dibuat. Selain itu dapat dilakukan penyesuaian model sehingga hasil suatu model dapat sesuai dengan target awal pada tahap CRISP-DM ini.

## IV. K ESIMPULAN
Hasil dari penelitian ini telah mendapatkan beberapa kesimpulan, yaitu penerapan algoritma SVM dengan kernel linear dan bantuan seleksi fitur RFE serta pemodelan  dengan 4 skenario untuk klasifikasi curah hujan telah dil- akukan untuk memperoleh model terbaik. Hal ini bisa dilihat pada skenario 2(20:80) dan 3(30:70) setelah dilakukan RFE mendapatkan akurasi paling besar yaitu 79%. Sedangkan akurasi terbesar jika tidak menggunakan RFE hanya 77% yang bisa dilihat pada skenario 3(30:70), hal ini menunjukkan bahwa optimasi SVM dengan RFE dalam klas- ifikasi curah hujan dapat meningkatkan akurasi sebesar 2%. Untuk penelitian selanjutnya agar dapat meningkatkan hasil akurasi klasifikasi curah hujan dengan menggunakan metode seleksi fitur lain seperti Wrapper based methods dan Embedded based methods .

## D AFTAR P USTAKA
[1] R. Hidayat and A. W. Farihah, “Identifikasi perubahan suhu udara dan curah hujan di Bogor,” J. Pengelolaan Sumberd. Alam dan Lingkung. (Journal Nat. Resour. Environ. Manag. , vol. 10, no. 4, pp. 616–626, 2020, doi: 10.29244/jpsl.10.4.616-626.
[2] R. Prasetya, “Penerapan Teknik Data Mining Dengan Algoritma,” vol. 2, no. 2, 2020.
[3] M. A. Hasanah, S. Soim, and A. S. Handayani, “Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,” vol. 5, no. 2, 2021.
[4] S. Susanto, Pengantar Data Mining . Yogyakarta: Andi Publisher, 2010.
[5] B. P. T.P and R. D. Indah Sari, “Penerapan Data Mining Untuk Prakiraan Cuaca Di Kota Malang Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomiser Tree (Id3),” Jouticla , vol. 2, no. 2, pp. 101–108, 2017, doi: 10.30736/jti.v2i2.68.
[6] A. V. D. Sano, “CARA KERJA DATA MINING – SERI DATA MINING FOR BUSINESS INTELLIGENCE (3),” 2019. https://binus.ac.id/malang/2019/01/cara-kerja-data-mining-seri-data-mining-for-business-intelligence-3/ (accessed Nov. 24, 2021).
[7] M. L. Laia and Y. Setyawan, “Perbandingan Hasil Klasifikasi Curah Hujan Menggunakan Metode SVM dan NBC,” vol. 05, no. 2, pp. 51–61,
2020.
[8] H. Rofiq, K. C. Pelangi, and Y. Lasena, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN POTENSI HUJAN HARIAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K NEAREST NEIGHBOR (KNN),” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 8–15, 2020, [Online].
Available: http://mahasiswa.dinus.ac.id/docs/skripsi/jurnal/19417.pdf.
[9] P. Eko, Data mining : konsep dan aplikasi menggunakan MATLAB , 1st ed. CV Andi Offset, 2012.
[10] E. Haddi, X. Liu, and Y. Shi, “The role of text pre-processing in sentiment analysis,” Procedia Comput. Sci. , vol. 17, pp. 26–32, 2013, doi: 10.1016/j.procs.2013.05.005.
[11] A. D. Achmad, “Metode Moving Average Dan Metode Support Vector Machine Dan Untuk Prediksi Variabel Meteorologi,” vol. 4, no. 1, pp. 45– 50, 2017.
[12] F. Zhang, H. L. Kaufman, Y. Deng, and R. Drabier, “Recursive SVM biomarker selection for early detection of breast cancer in peripheral blood,”
BMC Med. Genomics , vol. 6, no. S1, p. S4, Jan. 2013, doi: 10.1186/1755-8794-6-S1-S4.
[13] P. P. Widodo, Penerapan data mining dengan Matlab . Bandung: Rekayasa Sains, 2013.
[14] B. Santosa, Data mining : Teknik pemanfaatan data untuk keperluan bisnis . Yogyakarta: Garah Ilmu, 2007.
[15] A. S. Nugroho, “Support Vector Machine Teori dan Aplikasinya dalam Bioinformatika,” 2003.
[16] T. E. Mathew, “To Predict Continuous or Discrete Target Values From,” vol. 10, no. 3, pp. 55–63, 2019.