## PREDIKSI CURAH HUJAN SEBAGAI DASAR PERENCANAAN POLA TANAM PADI DAN PALAWIJA MENGGUNAKAN MODEL GENERAL REGRESSION NEURAL NETWORK
The Rainfall Prediction As a Base of PlanningThe Rice and Crops Planting System Use General Regression Neural Network Model
Budi Warsito, Tarno, Aris Sugiharto
(FMIPA UNDIP Semarang)

## ABSTRACT
This paper discuss about General Regression Neural Network (GRNN) modelling to  the  rainfall  data  at  some  territory  in  the  Central  Java  that  dependent  on  rainfall  for irrigation  in  the  planting  system  i.e  Musuk,  Ngaringan  and  Jakenan.  The  data  that  used are the dasarian data (the every ten day) while the input model are choosen from ARIMA model  with  the  ACF  and  PACF  plot.  The  result  of  predict  in  sample  show  that  GRNN model have a high precision, although the predict out of sample is guaranted better than ARIMA not yet. Then the model is used to forecast some next stage. The result of rainfall forecasting  conclude  that  each  territory  is  better  to  apply  the  rice-crops-crops  in  the planting system, with  consider the estimation  of climate anomaly to  begins the planting time.
Keywords : GRNN, ARIMA, rainfall, planting system

## PENDAHULUAN
Sistem  produksi  pertanian  sangat dipengaruhi  oleh  iklim.  Faktor  iklim yang  paling  terasa  perubahannya  akibat anomali  iklim  adalah  curah  hujan.  Di Indonesia kejadian anomali iklim dominan mempengaruhi produksi pertanian dan ketahanan pangan. Dampak  anomali  iklim  diantaranya adalah terjadinya gangguan secara langsung  terhadap  sistem  pertanian (Estiningtyas dan Amien, 2006), termasuk  padi  dan  palawija.  Prediksi curah  hujan  diperlukan  karena  untuk menyusun rencana masa tanam diperlukan  data  dan  informasi  kondisi curah  hujan  minimal  satu  musim  ke depan.  Prediksi  curah  hujan  dapat dilakukan  beberapa  bulan  ke  depan bahkan  satu  tahun  ke  depan.  Namun semakin  panjang  jangka  waktu  yang
diprediksi maka kesalahan ( error ) model juga semakin
besar. Dengan mengembangkan  model  yang  tervalidasi dan segera ( on line forecasting )
diharapkan dapat menghasilkan informasi yang lebih akurat dalam waktu yang cepat serta mencakup wilayah yang lebih  luas  sehingga  pemanfaatannya dapat lebih dirasakan oleh pengguna.
Permasalahan yang muncul kemudian  adalah  bagaimana  membuat prediksi  curah  hujan  berdasarkan  proses stokhastik (probabilistik)
dengan keakuratan  yang  tinggi.  Dalam  hal  ini diperlukan  fenomena  ketergantungan terhadap waktu ( time dependent phenomenon )  yang  diwujudkan  dalam model-model  stokhastik  (Box,  1994). Pada  awalnya  metode  peramalan  yang sering  digunakan  untuk  melakukan prediksi  adalah  ARIMA  Box-Jenkins.
Keterbatasan  dari  model  ini  adalah mengabaikan  kemungkinan  hubungan nonlinear  dan  berbagai  asumsi  model seperti stasioneritas data dan
homoskedastisitas residual. Dalam perkembangan  selanjutnya  berkembang metode  baru  menggunakan  algoritma
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  atau Neural Network (NN).
Beberapa penelitian telah dilakukan  untuk  menerapkan  berbagai model  NN  dalam  berbagai  bidang.  Lee (2000)  telah  menerapkan  model  Feed Forward  Neural  Network  (FFNN)  untuk uji  Kernel  Nonparametrik  pada  model regresi.  Kaitannya  dengan  peramalan data  time  series,  Barai,  et.  al.  (2006) melakukan prediksi kualitas udara dengan  model  FFNN,  serta  Kao  and Huang (2000) menerapkan model FFNN pada  data  kualitas  udara  di  AS. Sedangkan Warsito dan Sumiyati (2007) menggunakan  model  FFNN  dengan algoritma  Quasi  Newton  BFGS  dan Levenberg-Marquardt  untuk  prediksi curah  hujan  kota  Semarang.  Pada perkembangan model jaringan yang lain, Specht (1991) mengusulkan dan mengembangkan  model  yang  baru  yaitu General  Regression  Neural  Network (GRNN). Model GRNN termasuk model jaringan dengan pengawasan ( supervised training ) dimana output yang diharapkan diarahkan  untuk  mengikuti  pola  output data training.
Model GRNN
sebagaimana  model  NN  yang  lain merupakan model nonlinear dan nonparametrik. Kelebihan arsitektur model GRNN adalah tidak
diperlukannya  estimasi  jumlah  bobot jaringan  yang  harus  diprediksi  untuk mendapatkan  arsitektur  jaringan  optimal (error  minimal)  karena  sudah  tertentu berdasarkan  variabel  input  dan  jumlah data  yang digunakan sehingga tidak lagi bersifat trial and error .
Model  GRNN  telah  banyak dikembangkan  untuk  berbagai  masalah statistika  baik  untuk  output  multivariat maupun  univariat.  Diantaranya  adalah Leung,  et.al  (2000)  yang  melakukan prediksi  nilai  tukar  beberapa  mata  uang internasional  dan  membandingkannya dengan  model  MLFN  dan  beberapa model  fungsi  transfer.  Kanevskii  (1999) melakukan prediksi data spatial, sedangkan Warsito (2006) membandingkan  keakuratan  prediksi model FFNN dan GRNN pada penerapan bidang finansial. Warsito dkk (2008)  juga  telah  menerapkan  GRNN untuk prediksi tingkat pencemaran udara ambien  di  kota  Semarang.  Kaitannya pemodelan  GRNN  untuk  data  curah hujan, (Cigizoglu et. al, 2008) melakukan  perbandingan  model  FFNN, RBFNN  dan  GRNN  untuk  pemodelan curah  hujan  pada  data  meteorologi Turki.  Penelitian  ini  membahas  model GRNN  untuk  prediksi  curah  hujan beberapa  daerah  di  Jawa  Tengah  untuk perencanaan  pola  tanam  padi  dan palawija.

## BAHAN DAN METODE
Pada  penelitian  ini  data  yang digunakan  adalah  data  dasarian  (10 harian)  curah  hujan  beberapa  daerah  di Jawa Tengah dengan sistem tanam tadah hujan  yaitu  kecamatan  Musuk  Boyolali, kecamatan  Ngaringan  Grobogan  dan kecamatan Jakenan Pati. Akan dilakukan prediksi  curah  hujan  beberapa  periode yang akan datang berdasarkan data curah hujan  masa  lampau.  Sedangkan  model yang digunakan adalah General Regression  Neural  Network  (GRNN). Dasar  dari  operasi  GRNN  secara esensial  didasarkan  pada  teori  regresi nonlinear  (kernel)  dimana  estimasi  dari nilai  harapan  output  ditentukan  oleh himpunan  input-inputnya.  Walaupun
Input Layer Pattern Layer Summation Layer Output Layer
Gambar 1. Konstruksi GRNN secara umum
Denominator S j = ∑ i θ i Numerator S j = ∑ i w ij θ i θ i Y j = S j /S s w ij θ i
GRNN  menghasilkan  output  berupa vektor multivariat, dengan tidak mengurangi  keumuman  deskripsi  dari logika operasi GRNN pada penelitian ini disederhanakan  untuk  kasus  output univariat  yaitu  curah  hujan.  Persamaan (1)  meringkas  logika  GRNN  dalam formula regresi nonlinear :
E[y|X] =         dy y X f dy y X yf ) , ( ) , ( (1)
dimana  y  adalah  output  yang  diprediksi oleh  GRNN  dalam  hal  ini  nilai  prediksi curah  hujan,  X  adalah  vektor  input (x 1 ,x 2 ,  …,  x p )  terdiri  dari  p  variabel prediktor dalam hal ini data curah hujan masa  lalu.  E[y|X]  adalah  harga  harapan dari output  y jika diberikan vektor input X  dan  f(X,y)  adalah  fungsi  densitas probabilitas bersama dari X dan y.
Konstruksi  GRNN  terdiri  dari empat  layer  unit  pemrosesan  yaitu  input layer, pattern layer, summation layer dan output  layer. Input  layer menerima vektor  input  X  dan  mendistribusikan data  ke pattern  layer .  Tiap-tiap  neuron dalam pattern layer kemudian membangun  output  θ  dan  mengirimkan hasilnya  ke summation  layer .  Neuron- neuron numerator dan denominator pada summation  layer  menghitung  jumlahan aritmatik sederhana dan terboboti didasarkan  pada  nilai  θ  dan  w ij yang diperoleh berdasarkan pembelajaran melalui training dengan supervisi. Operasi  matematis  yang  sesungguhnya dibentuk  oleh  neuron-neuron  dalam hidden  layer  tersebut.  Neuron-neuron pada  output  layer  kemudian  melakukan pembagian terhadap jumlahan yang telah dihitung oleh neuron-neuron pada
summation layer .
Gambar  1  mengilustrasikan  skema desain GRNN dan logika operasionalnya. Konstruksi jaringan yang  digambarkan  akan  valid  untuk berbagai model dengan output
multivariat.  Desain  khusus  untuk  model regresi  time  series  hanya  mempunyai satu  (univariat)  neuron  output.  Input layer  merupakan  vektor  input  (x t-1 ,  x t-2 , …,  x t-p )  terdiri  dari  p  variabel  prediktor
X 2 X 1 X k-1 X k I-1 I J J-1 1 y j y j-1 y 1 2 1 2 y 2
θ i w ij θ i
Denominator
= ∑ i θ i Numerator = ∑ i w i θ i = ∑ i w i θ i /∑ i θ i
yang  dalam  hal  ini  adalah  data  curah hujan  masa  lalu  sedangkan  output  layer y  adalah  output  yang  diprediksi  oleh GRNN.  Dengan  desain  model  GRNN tersebut sebetulnya dimungkinkan untuk memasukkan  variabel  eksternal  yang mungkin  berpengaruh  secara  langsung terhadap  curah  hujan  seperti  arah  dan kecepatan  angin.  Karena  keterbatasan data  hal  itu  tidak  dilakukan.  Namun
diharapkan kondisi ini tidak mengurangi kebaikan  model  karena  sebenarnya secara  tidak  langsung  unsur  eksternal tersebut  sudah  masuk  ke  dalam  data curah  hujan  masa  lalu  sebagaimana filosofi  dari  data  time  series,  dimana ketika diperoleh angka yang menunjukkan  besarnya  curah  hujan maka  nilai  tersebut  diperoleh  juga berdasarkan faktor-faktor eksternal.
y
Gambar 2 Konstruksi  GRNN  untuk  peramalan  data  curah  hujan.  Desain  konstruksi  GRNN yang  diilustrasikan  menunjukkan  vektor  input  dengan  p  unit  berdasarkan terminologi autoregresif. Terdapat (n-p) neuron pada pattern layer merepresentasikan banyaknya data training. Nilai p sama dengan jumlah lag dalam spesifikasi  model.  Setelah  training  terawasi  lengkap  jaringan  akan  menghitung peramalan data curah hujan pada periode t berdasarkan nilai dari variabel prediktor.
Konstruksi GRNN untuk
peramalan  data  time  series,  atau  secara lebih  khusus  model  GRNN  untuk prediksi  curah  hujan  disajikan  pada gambar 2. Sebagai  variabel  input adalah data  curah  hujan  masa  lalu  (x t-1 ,  x t-2 ,  ..., x t-p )  dimana  order  dari  p  ditentukan sebelumnya.  Dalam  hal  ini  metode ARIMA  Box-Jenkins  dapat  digunakan. Output  yang  diperoleh  merupakan  nilai prediksi curah hujan yang akan datang.
Topologi GRNN yang dikembangkan oleh Specht (1991)
sebagaimana  diilustrasikan  pada  gambar 1  dan  2  pada  prinsipnya  terdiri  dari empat  layer  unit  pemrosesan  ( neuron ).
Layer pertama yang disebut neuron input
( input  neurons ),  bertanggung  jawab untuk  menerima  informasi.  Tidak  ada pemrosesan  data  yang  dilakukan  pada neuron-neuron  input  tersebut.  Neuron input  kemudian  mengirimkan  data  ke layer  kedua  yang  disebut  neuron  pola ( pattern neurons ). Dalam hal ini, jumlah neuron  pola  sama  dengan  jumlah  kasus dalam himpunan training. Neuron pola i mendapatkan data dari neuron input dan menghitung  output  θ i menggunakan fungsi transfer :
2 2 / ) ( )' (   i i U X U X i e     (2)
dimana  X  adalah  vektor  input  dari variabel  prediktor  untuk  GRNN,  U i
X 2 X 1 X p-1 X p n-p-1 n-p 2 1 y
adalah vektor training yang direpresentasikan oleh neuron pola i dan σ adalah parameter smoothing.
Persamaan (2) merupakan fungsi
Gaussian multivariat yang diperluas oleh
Cacoullos  (1966)  dan  diadopsi  oleh Specht dalam desain GRNN.
Output  dari  neuron  pola  kemudian diteruskan  ke  layer  ketiga  yang  disebut neuron  jumlahan  ( summation  neurons ) dimana  output  dari  semua  neuron  pola ditambahkan. Secara teknis  ada dua tipe penjumlahan yang  dibentuk dalam summation  neurons yaitu  penjumlahan aritmatik  sederhana  dan  penjumlahan terboboti. Dalam topologi GRNN terdapat  unit  pemrosesan  terpisah  yang melakukan penjumlahan aritmatik sederhana  dan  penjumlahan  terboboti. Persamaan (3a) dan (3b) masing-masing menyatakan  operasi  matematis  yang dibentuk  oleh  penjumlahan  sederhana dan penjumlahan terboboti.
S s =  i i  (3a)
S W =  i i i w  (3b)
Jumlahan  yang  dihasilkan  oleh summation neurons secara berturut-turut dikirimkan  ke  layer  ke  empat  yaitu neuron  output.  Neuron  output  kemudian membentuk  pembagian  berikut  untuk mendapatkan output regresi GRNN y :
S W S S y  (4)

## HASIL
Data  curah  hujan  di  kecamatan Musuk  yang  akan  digunakan  untuk pengolahan  data  dimulai  dari  dasarian
pertama  bulan  Januari  1985  sampai dasarian ketiga Maret 2008 sehingga ada sebanyak  801  data.  Di  Ngaringan  data yang  digunakan  mulai  dasarian  I  bulan Januari  1985  sampai  dasarian  III  Juli 2008  sebanyak  849  data.  Sedangkan  di Jakenan  data  yang  tersedia  mulai dasarian  I  bulan  Januari  1990  sampai dasarian III Juni 2008 atau sebanyak 666 data.  Di  Ngaringan  dan  Jakenan  ada beberapa  bagian  dari  data  yang  kosong ( missing )  sehingga  dilakukan  interpolasi dengan  menghitung  rata-rata  untuk waktu  yang  sama  selama  periode- periode sebelumnya.
Dalam pembentukan model GRNN langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah menentukan  input.  Pada  penelitian  ini input  yang  digunakan  dibatasi  hanya data  curah  hujan  masa  lalu.  Sebenarnya dimungkinkan untuk memasukkan faktor eksternal yang diperkirakan juga berpengaruh terhadap curah hujan, tetapi karena  keterbatasan  data  variabel  ini tidak  dimasukkan.  Namun  diharapkan hal  ini  tidak  mengurangi  ketelitian prediksi  karena  sebenarnya  pengaruh variabel  eksternal  tersebut  secara  tidak langsung  sudah  masuk  ke  dalam  setiap titik  data  masa  lalu.  Untuk  menentukan pola  input  digunakan  model  terbaik ARIMA  dengan  bantuan  plot  fungsi autokorelasi  (ACF)  dan  plot  fungsi autokorelasi  parsial  (PACF).  Plot  data asli  dan  prediksi in-sample serta out  of sample model  GRNN  curah  hujan dasarian di ketiga daerah secara berturut- turut  disajikan  pada  gambar  3a  sampai 5b.  Sedangkan  nilai  keakuratan  model GRNN  dibandingkan  model  ARIMA dari tiap-tiap daerah disajikan pada tabel 1.
Gambar 3a
Hasil pengujian predict in sample model  GRNN  data  curah  hujan kecamatan Musuk Gambar 3b Hasil  pengujian predict out  of  sample model  GRNN  data  curah hujan kecamatan Musuk
Gambar 4a Hasil pengujian predict in sample model  GRNN  data  curah  hujan kecamatan Ngaringan Gambar 4b Hasil  pengujian predict out  of  sample model  GRNN  data  curah hujan kecamatan Ngaringan
Gambar 5a Hasil pengujian predict in sample model  GRNN  data  curah  hujan kecamatan Jakenan Gambar 5b Hasil  pengujian predict out  of  sample model  GRNN  data  curah hujan kecamatan Jakenan
Tabel 1 Perbandingan  beberapa  model  GRNN  untuk  prediksi  curah  hujan  kecamatan Musuk, Ngaringan dan Jakenan Kecamatan Variabel Input MSE in sample MSE out of sample Musuk Lag 1, 2, 18 1.048 5.198 Lag 1, 2, 18, 36 288 7.680 ARIMA(2,0,1)(1,0,1) 18 5.141 5.652 Ngaringan Lag 1, 2, 4, 18, 36, 52 10,8450 5.035,13 Lag 1, 2, 3, 4, 18, 36, 52 10,6927 5.616,27 ARIMA(4,0,1)(2,0,0) 18 2.947,0000 4.417,07 Jakenan Lag 1, 2, 18, 36 51,83 3.045,17 Lag 1, 2, 3, 4, 16, 19, 36, 37, 38 0,46 3.461,00 Lag 1, 2, 3, 4, 16, 18, 19, 36, 37, 38 4,3 x 10 -6 3.852,08 ARIMA(1,0,1)(2,0,1) 18 2.077,00 1.520,68

## PEMBAHASAN
Secara  umum  prediksi  model ( predict  in  sample )  curah  hujan  dengan data  training  untuk  ketiga  daerah memperlihatkan  kesesuaian  yang  sangat baik.  Hal  ini  dapat  dilihat  baik  secara visual  dimana  pola  dari  nilai  prediksi sangat  dekat  dengan  data  aslinya.  Dapat pula  dilihat  dari  nilai  MSE  yang  relatif kecil. Misal untuk daerah Musuk dengan input  lag  1,  2,  18  dan  36  menghasilkan nilai  MSE  sebesar  288,  jauh  lebih  kecil dari  model  ARIMA  yang  mempunyai nilai  MSE sebesar  4.141 dan di  Jakenan dengan  input  lag  1,  2,  3,  4,  16,  18,  19, 36,  37  dan  38  menghasilkan  MSE  yang mendekati nol. Setelah didapatkan model  GRNN langkah  selanjutnya adalah  melakukan  prediksi  ke  depan ( predict out of sample ). Dari plot predict out  of  sample dapat  dilihat  bahwa walaupun masih nampak perbedaan pada nilai  datanya  tetapi  nilai  peramalan  data ke depan sudah mendekati pola data asli. Nilai  MSE  memang  tidak  selalu  lebih kecil  daripada  model  ARIMA,  namun secara  umum  pola  prediksi  sudah menyerupai data asli.
Hasil peramalan menunjukkan bahwa  pada  tahun  2008  ini  awal  musim hujan  di  Musuk  dimulai  pada  dasarian dasarian  pertama  November.  Namun pada  dasarian  kedua  dan  ketiga  curah
hujan  akan  kembali  menurun  kemudian meningkat  lagi  pada  dasarian  pertama Desember.  Untuk  kepentingan  pola tanam,  fenomena  ini  harus  dicermati secara hati-hati. Menurut Suprihatno dkk (2008),  untuk  pertumbuhan  yang  relatif normal tanaman padi memerlukan curah hujan  200  mm/bulan  selama  minimal  4 bulan.  Pada  kondisi  curah  hujan  yang kurang  dari  jumlah  tersebut  tanaman padi  menjadi  tidak  normal  dan  pada kondisi  yang  lebih  parah  lagi  akan mengalami  kekeringan  dengan  gejala daun menggulung dan akhirnya mengering.  Oleh  karena  itu  ada  resiko bila  memulai  menanam  padi  pada  bulan Oktober atau November karena perkiraan  pada  dasarian  kedua  dan ketiga November curah hujan cenderung menurun  kembali.  Resiko  akan  lebih kecil  bila  mulai  menanam  padi  pada dasarian  pertama  Desember  sehingga akan  ada  jaminan  ketersediaan  air sampai  masa  panen  pada  bulan  April, kemudian  mulai  bulan  April  menanam palawija.  Sehingga  pola  tanam  yang paling ideal bagi daerah ini  adalah padi- palawija-palawija dengan catatan
permulaan masa tanam harus diperhatikan,  mengingat  kemungkinan adanya  fluktuasi  musim  pada  dasarian kedua dan ketiga November 2008.
Hasil  peramalan  di  Ngaringan menunjukkan bahwa pada tahun 2008 ini awal  hujan  dimulai  pada  dasarian pertama Oktober. Anomali iklim diperkirakan terjadi pada dasarian ketiga Januari  dan  dasarian  pertama  Februari.
Menurut Suprihatno dkk (2008), meskipun  untuk  pertumbuhan  yang relatif normal tanaman padi memerlukan curah  hujan  200  mm/bulan  namun sebenarnya  pada  kondisi  curah  hujan 100 mm/bulan tanaman padi masih dapat tumbuh  dengan  baik  meskipun  tidak sebaik  pada  kondisi  curah  hujan  cukup. Pada  kondisi  curah  hujan  sekitar  100 mm/bulan  kelembaban  tanah  sampai kedalaman 20 cm masih lebih dari 20%, masih  cukup  baik  untuk  pertumbuhan tanaman  padi  dan  tidak  terjadi  gejala kekeringan.  Namun  tanaman  padi  akan mulai  menunjukkan  gejala  kekeringan permanen  apabila  kelembaban  tanah sudah  mencapai  7,5%.  Ini  terjadi  bila curah  hujan  sangat  minim  atau  hampir tidak ada hujan sama sekali. Berdasarkan analisis  di  atas  masa  tanam  yang  paling ideal adalah pada dasarian pertama bulan Oktober. Pada dasarian kedua Desember sampai  dasarian  pertama  Januari  curah hujan berkisar 100 mm/bulan diharapkan kebutuhan air untuk tanaman padi masih bisa mencukupi. Selanjutnya pada dasarian  kedua  Januari  sampai  masa panen  paling  tidak  pada  dasarian pertama  Februari  akan  ada  jaminan ketersediaan  air.  Selanjutnya  mulai bulan Februari berganti menanam palawija karena curah hujan yang cukup rendah  pada  masa-masa  sesudah  itu, rata-rata  kurang  dari  100  mm/bulan. Bahkan  pada  bulan  Maret  dasarian kedua  sampai  April  dasarian  pertama serta  April  dasarian  ketiga  sampai  Mei dasarian  kedua  hampir  tidak  ada  hujan. Sehingga  pola  tanam  yang  paling  ideal bagi  daerah  ini  adalah  padi-palawija-
palawija.  Hanya  yang  perlu  menjadi catatan  adalah  permulaan  masa  tanam yang  harus  diperhatikan,  mengingat kemungkinan  adanya  fluktuasi  musim pada  Januari  dasarian  ketiga  dan Februari dasarian pertama.
Hasil peramalan di Jakenan menunjukkan  pada  tahun  2008  hujan dimulai  pada  dasarian  ketiga  November atau  bahkan  sangat  mungkin  pada dasarian  pertama  Desember.  Fenomena anomali  iklim  terjadi  pada  dasarian ketiga  Februari  hingga  dasarian  pertama Maret. Sedangkan sepanjang bulan April diperkirakan  masih  akan  terjadi  hujan dengan  intensitas  sedang.  Hal  ini mendasari  untuk  mulai  menanam  padi pada akhir November atau awal Desember sehingga ada jaminan ketersediaan air sepanjang musim tanam padi dengan perhatian khusus pada akhir Februari  dan  awal  Maret.  Diharapkan pada  akhir  Maret  atau  awal  April  sudah bisa panen. Dengan memperhatikan pola musim  pada  bulan-bulan  selanjutnya, pola  tanam  berikutnya  yang  paling memungkinkan adalah palawija. Dengan demikian pola tanam yang dikembangkan  adalah  padi-palawija- palawija.  Sangat  riskan  untuk  menanam padi  dua  kali  setahun  mengingat perkiraan curah hujan di daerah ini rata- rata di bawah 100 mm/bulan pada bulan- bulan sesudah Mei.

## SIMPULAN
Pada penelitian ini telah dikembangkan pemodelan General
Regression  Neural  Network  (GRNN) untuk  data  curah  hujan  di  beberapa daerah  di  Jawa  Tengah  dimana  pola tanam yang digunakan dengan menggunakan sistem tadah hujan. Program  yang  digunakan  adalah  Matlab 7.1  yang  sangat  fleksibel  untuk  segera dapat diupdate bagi keperluan peramalan
( on  line  forecasting ).  Model  General Regression  Neural  Network  (GRNN) secara  umum  memberikan  prediksi in- sample yang  lebih  baik  dari  model ARIMA.  Sedangkan  untuk  prediksi out of  sample memberikan  hasil  yang berimbang  dengan  model  ARIMA. Berdasarkan  hasil  peramalan  beberapa bulan  ke  depan  pola  tanam  yang  paling sesuai  untuk  ketiga  daerah  penelitian adalah  padi  –  palawija  –  palawija. Perbedaan terjadi pada awal masa tanam karena
mempertimbangkan kemungkinan terjadinya anomali iklim.
Ucapan Terima Kasih
Pada kesempatan ini penulis mengucapkan  terima  kasih kepada Badan  Penelitian  dan  Pengembangan
Pemerintah  Jawa  Tengah  yang  telah memberikan  kesempatan  penulis  untuk melakukan  penelitian  melalui  Riset Unggulan Daerah
serta Badan Meteorologi  dan  Geofisika  Provinsi Jawa  Tengah  yang  telah  menyediakan data  sehingga  penelitian  ini  dapat dilaksanakan.  Semoga  kerjasama  ini dapat  diteruskan  pada  kesempatan  yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Barai,  S.V.,  Dikshit,  A.A.,  Sharma,  S., 2006,  “ Neural  Network  Models for  Air  Quality  Prediction : A Comparative  Study” ,  working paper
Cigizoglu, H.,K., Askin., P., Ozturk, A.,
Gurbuz, A., Ayhan, O., Yildiz, M and  Ucar,  I.,  2008,  “ Artificial Neural Network Models in Rainfall-Runoff Modelling of Turkish Rivers” , Istanbul Technical  University,  working paper.
Estiningtyas,  W.  dan  Amien,  L.I.,  2006,
” Pengembangan  Model  Prediksi Hujan  dengan  Metode  Kalman Filter  untuk  Menyusun  Skenario Masa  Tanam” ,  Balai  Besar Litbang Sumberdaya Lahan Pertanian Kanevskii,  M.  F.  1999.  “ Spatial Predictions of Soil Contamination  Using  General Regression  Neural  Networks”. Switzerland: University
of
Lausanne.
Leung,  M.T.,  Chen,  A.N.,  and  Daouk,
H.,  2000, Forecasting  Exchange
Rates  using  General  Regression
Neural  Networks ,  Computers  & Operations  Research  27,  page 1093-1110
Popescu,  I.  and  Constantinou  P.  2004. “ Generalized  Regression  Neural Network  Prediction  Model  for Indoor  Environment ”.  Greece:
National  Technical  University  of Athens.Specht, D.W., 1991, General Regression Neural Network , IEEE Transactions,
Specht,  F.  D.  NOV  1991.  “ A  General Regression  Neural  Network  , IEEE  Trans.  Neural  Networks ”. Vol. 2, No.6, hal: 568 576.Sulandari,  W.,  2004, Neural Network  Model  ARMA  untuk Prediksi  Data  Finansial ,  Tesis, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta
Suprihatno,  B.,  Samaullah,  Y.  Dan  Sri,
B.,  2008,  “ Pekan  Padi  Nasional (PPN)  III  BB  Padi  Tampilkan Inovasi Teknologi Galur
Harapan  Padi  Sawah  Toleran Kekeringan ”,  Sinar  Tani  Edisi 23-29 Juli 2008 Warsito,  B.,  2006,  “ Perbandingan Model  FFNN  dan  GRNN  pada Data  Nilai  Tukar  Yen  Terhadap
Dolar  AS ”,  Proceeding  Seminar Nasional  Matematika,  UNDIP Semarang. Warsito,  B.  dan  Sumiyati,  S.,  2007, “ Prediksi  Curah  Hujan  kota
Semarang  dengan  Feedforward
Neural  Network  Menggunakan Algoritma  Quasi  Newton  BFGS dan Levenberg-Marquardt ” , Jurnal  PRESIPITASI  Volume  3
No  2  Edisi  September,  UNDIP
Semarang Warsito, B., Rusgiyono, A., dan Amirillah, M.A., 2008, “ Pemodelan  General  Regression Neural  Network  pada  Data Pencemaran  Udara  di  Kota Semarang ”, Jurnal PRESIPITASI  Volume  4  No  1 Edisi Maret, UNDIP