## METODE KOMPARASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA PREDIKSI CURAH HUJAN - LITERATURE REVIEW
Herlina Jayadianti 1 , Tedy Agung Cahyadi 2 , Nur Ali Amri 3 , Muhammad Fathurrahman Pitayandanu 4 1,4 Teknik Informatika, Fakultas Teknik Industri,
2,3 Teknik Pertambangan, Fakultas Teknologi Mineral, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Yogyakarta
1 herlinajayadianti@gmail.com
2 tedyagungc@upnyk.ac.id
3 nuraliamri@upnyk.ac.id
4 fathurdanu@gmail.com
Abstrak -  Penelitian  untuk  mencari  model prediksi  curah  hujan  yang  akurat  di  berbagai bidang  sudah  banyak dilakukan,  maka  dilakukan  di- review kembali  guna  membantu  proses  penyaliran  dalam  perusahaan  tambang. Review dilakukan dengan membandingkan hasil dari setiap model yang telah dilakukan pada beberapa penelitian sebelumnya.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif.  Model  yang  dibandingkan  pada  penelitian  di antaranya yaitu model Fuzzy , Fast Fourier Transformation (FFT), Emotional Artificial Neural Network (EANN), Artificial Neural Network (ANN), Adaptive Ensemble Empirical Mode Decomposition-Artificial Neural Network (AEEMD-ANN), E-SVR- Artificial Neural Network (E-SVR-ANN), Artificial Neural Network Backpropagation (BPNN), Adaptive  Splines  Threshold (ASTAR), Seasonal  First-Order  Autoregressive (SAR), Gumbel , Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Feed Forward Neural Network (FFNN), Support Vector Machine (SVM), Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), dan Artificial Neural Network-Fuzzy (ANN- Fuzzy). Hasil dari review menyimpulkan bahwa model Artificial Neural Network memiliki beberapa kelebihan dibandingkan dengan metode yang lain, yakni ANN mampu memberikan hasil yang dapat mengenali pola-pola dengan baik dan mudah dikembangkan menjadi bermacam-macam variasi sesuai dengan permasalahan maupun parameter yang ada, sehingga ANN direkomendasikan untuk perhitungan prediksi hujan.
Kata kunci : m achine learning, prediksi , Artificial Neural Network , curah hujan, akurasi
Abstract - Various kinds of research have been carried out to find accurate models to predict rainfall in various fields, so the research that has been done previously was reviewed again to help the drainage process in mining companies. The review is done by comparing the results of each model that has been conducted in several previous studies. This research used quantitative methods. Models compared in this study include the Fuzzy model, Fast Fourier Transformation (FFT), Emotional Artificial Neural Network (EANN), Artificial Neural Network (ANN), Adaptive Ensemble Empirical Mode Decomposition-Artificial Neural Network (AEEMD-ANN), E-SVR -Artificial Neural Network (E-SVR-ANN), Artificial Neural Network Backpropagation (BPNN), Adaptive Splines Threshold (ASTAR),  Seasonal  First-Order  Autoregressive  (SAR),  Gumbel,  Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA),  Feed  Forward  Neural  Network  (FFNN),  Support  Vector  Machine  (SVM),  Adaptive  Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), and Artificial Neural Network-Fuzzy (ANN-Fuzzy). The results of the review concluded that the Artificial Neural Network model has several advantages compared to other methods, namely ANN is able to provide results that can recognize patterns well and easily developed into a variety of variations in accordance with existing problems and parameters, so ANN is recommended for rain prediction calculation .
Keywords : m achine learning, prediction, Artificial Neural Network, rainfall, accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Sejak dahulu pengamatan cuaca khususnya pengamatan curah hujan telah dilakukan di berbagai tempat  dengan  berbagai  model  penelitian  dan menghasilkan  data  yang  sangat  panjang.  Data tersebut  kemudian  dianalisa,  diolah,  dan  digunakan untuk  mendukung  berbagai  keperluan  penelitian. Salah  satu  bentuk  penelitian  dengan  memanfaatkan data pengamatan cuaca khususnya curah hujan adalah untuk  mendapatkan  model  prediksi  yang  akurat (Rakhmawati,  2015).  Maka  diharapkan  dapat membantu  proses  penyaliran  khususnya  di  dunia pertambangan.  Dari  penelitian  relevan  sebelumnya
yang  sudah  dilakukan,  prediksi  curah  hujan  pada dunia pertambangan masih menggunakan pengolahan konvensional  seperti  penggunaan  metode  Gumbel dan  metode  Thomas  Fiering,  namun  dengan perkembangan  metode Artificial  Intelligence (AI) banyak pendekatan Artificial Neural Network (ANN) yang dipakai untuk melakukan pemodelan yang lebih cepat dan akurat (Badrzadeh, dkk., 2015).
Dari  penelitian  Sutikno  (Hadihardaja  dan  Sutikno, 2005)  disimpulkan  bahwa  pemodelan  curah  hujan bisa  diterapkan  menggunakan  model  ANN,  tetapi hasilnya  belum  akurat  karena  masih  terjadi penyimpangan.  Penelitian  Dharma  menyimpulkan
bahwa  ANN  merupakan  cabang  AI  yang  memiliki kemampuan  untuk  mempelajari  data  tanpa  waktu yang lama dalam pembuatan model. Kemudian ANN juga  bisa  menggandakan  ketidakstabilan  debit  yang tak tentu ke bentuk model (Dharma, 2011). Di dalam penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rakhmawati  tahun 2015,  mengutip  penelitian  sebelumnya  mengenai kelebihan ANN sebagai sebuah metode prediksi yang dapat membaca pola dengan learning algorithm dan training seperti  kerja  pada  otak  manusia.  Dari berbagai literature yang telah dilakukan review maka hal  tersebut  menjadi  motivasi  riset  dalam  penelitian ini  yaitu,  memberikan  keterkaitan  riset  yang  kuat antara  deskripsi  ANN  dan  penerapannya  untuk prediksi curah hujan. Penelitian ini diperlukan untuk melihat  keakuratan  pengembangan  metode  ANN dalam  memprediksi  curah  hujan  dibandingkan metode  Gumbel  dan  metode  Thomas  Fiering  yang digunakan pada penelitian sebelumnya.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Perbandingan  Model  FFT,  ANN,  dan  ARIMA  pada penelitian yang telah dilakukan Susilokarti
menunjukkan bahwa  kinerja ANN  yang  paling  baik daripada FFT dan ARIMA karena dapat menghasilkan  nilai  MSE  terkecil  (Susilokarti,  Arif, Susanto,  Sutiarso,  2015).  Kesimpulan  yang  didapat dari penelitian oleh Tan, Lei, Wang, dkk,, tahun 2018, penggunaan model SAR lebih cocok digunakan pada musim  kemarau  sedangkan  model  AEEMD-ANN lebih  baik  digunakan  pada  musim  penghujan  untuk memperkirakan limpasan bulanan di Lembah Sungai Yangtze (Tan, Lei, Wang, dkk, 2018). Pada literature yang  ditulis  oleh  Nourani,  tahun  2016,  disebutkan bahwa  perbandingan  metode  Emotional  ANN (EANN) yang memiliki referensi dari respons emosi pada manusia dengan Feed Forward Neural Network (FFNN)  yang  biasa  digunakan  pada  pemodelan hidrologi  memiliki  tingkatan  yang  lebih  akurat (Nourani,  2016).  Karakteristik  pola  curah  hujan berdasarkan  ANN  yang  dikombinasikan  dengan Fuzzy menunjukkan pola ekuator yang mendapatkan nilai validasi yang tinggi yaitu 92% (Winarti, 2018). Tabel  1  berikut  berisikan  rangkuman  terkait penelitian yang sejenis.
Tabel 1. Penelitian Sejenis Nama Peneliti Tahun Judul Penelitian Hasil Penelitian Wahyuni, Mahmudy, Iriany 2018 Rainfall Prediction in Tengger Region Indonesia using Tsukamoto Fuzzy Inference System . Lokasi Tengger Indonesia Rekomendasi  optimalisasi  keanggotaan  fuzzy dengan algoritma meta-heuristik Nourani 2016 An  Emotional  ANN  (EANN)  approach  to  modeling  rainfall-runoff process , Lokasi Lobbs Hole, Australia Rekomendasi model EANN Qiao-feng Tan, Xiao-hui Li, Xu Wang, dkk. 2018 An  adaptive  middle  and  longterm  runoff  forecast  model  using  EEMD- ANN hybrid approach . Lokasi Stasiun Ertan, Cuntan dan Yichang di Cina Rekomendasi  Model  SAR  musim  kemarau, Rekomendasi AEEMD-ANN musim hujan Hadihardaja, Sutikno 2005 Pemodelan  Curah  Hujan  Limpasan  Menggunakan  Artificial  Neural Network (ANN) dengan Metode Backpropagation . Lokasi Sungai Way Sekampung, Lampung, Indonesia Backpropagation relatif  baik  pada  proses pembelajaran dan pengujian, namun hasil tidak terlalu akurat Yu Xiang, Ling Gou, dkk. 2018 A  SVR-ANN  combined  model  based  on  ensemble  EMD  for  rainfall prediction . Lokasi Provinsi Yunnan, Barat Daya Cina Rekomendasi E-SVR-ANN Dharma, Putera, dkk. 2011 Artificial  Neural  Networks Untuk  Pemodelan  Curah  Hujan  Limpasan Pada  Daerah  Aliran  Sungai  (Das)  Di  Pulau  Bali.  Lokasi  Nyuling,DAS Tukad Jogading Backpropagation memberikan  hasil  yang relatif baik Dyah Susilokarti, Sigit Supadmo Arif, Sahid Susanto, Sutiarso 2015 Perbandingan  Prediksi  Curah  Hujan,    dengan  Metode  Fast  Fourier
Transformation, Autoregressive  Integrated  Moving  Avera ge  Dan Artificial Neural Network .  Lokasi berada di Daerah irigasi Curugagung,
Cileuleuy, Cinangka dan Pangsor Rekomendasi model ANN Irwinda Famesa, Fhira Nhita, Adiwijaya 2015 Prediksi Curah Hujan Menggunakan Algoritma Hybrid Neural Network Dan Evolutionary Programming ,  Wilayah Soreang Kabupaten Bandung Rekomendasi  Model  Hybrid  Algoritma  ANN pada  algoritma  Evolutionary  Programming metode  Simple  Moving  Average  3-MA arsitektur 3-1-1 serta 5-MA arsitektur 5-2-1 Suktino, Rokhana Dwi Bekti, Putri Susanti, Istriana 2010 Prakiraan Cuaca dengan Metode ARIMA, ANN dan ASTAR di Stasiun Juanda Surabaya,  Stasiun Juanda, Surabaya Rekomendasi  Metode  ASTAR  khususnya  Ex- Ante Rachmawati 2015 Prediksi Data Curah Hujan dengan  Parameter Cuaca di Pontianak pada Skala Harian, Dasarian dan Bulanan, Pontianak, Indonesia Skala  bulanan  lebih  baik  oleh  JST  dibanding skala dasarian dan harian Winartia, Jumarang, dkk. 2018 Prakiraan Kejadian Hujan di Kota Pontianak dengan Metode JST-Logika Fuzzy,  Pontianak, Indonesia Rekomendasi JST-Logika Fuzzy Gautama, R.S. 2012 Storm  Rainfall  Analysis:  An  Important  Factor  In  Designing  Mine Dewatering Facilities In Tropical Ragion Estimasi  curah  hujan  menggunakan  Gumbel untuk desain sistem penirisan tambang Gumbel, E.J. 1941 The Return Period Of Flood Flows Pemodelan curah hujan model empirik

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian dimulai dengan literature review . Literature review adalah proses kritisi mendalam dan evaluasi  terhadap  penelitian  sejenis  sebelumnya (Shuttleworth,  2009).  Paper  yang  akan  di- review adalah paper mengenai  model Fuzzy , Fast  Fourier Transformation (FFT), Emotional  Artificial  Neural Network (EANN), Artificial Neural Network (ANN), Adaptive Ensemble Empirical Mode Decomposition- Artificial Neural Network (AEEMD-ANN), E-SVR- Artificial  Neural  Network (E-SVR-ANN), Artificial Neural Network Backpropagation (BPNN), Adaptive Splines  Threshold (ASTAR), Seasonal  First-Order Autoregressive (SAR), Gumbel , Autoregressive Integrated  Moving  Average (ARIMA), Feed Forward  Neural  Network (FFNN), Support  Vector Machine (SVM), Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference System (ANFIS),  dan Artificial  Neural  Network- Fuzzy (ANN-Fuzzy).  Metodologi  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  metode  kuantitatif (Sudjana, N. dan Ibrahim, 2001), yakni :
a. Sasaran  dari  penelitian  yakni  cenderung bersifat  tetap  sehingga  dapat  diprediksi, fragmental, serta berdimensi tunggal.
b. Variabel dikaji dan diukur dengan alat yang baku dan tidak bersifat subjektif.
Ciri dari penelitian kuantitatif yakni :
a. Proses  penelitian  mengikuti  prosedur  yang telah direncanakan.
b. Subjek,  data,  sumber  data,  serta  alat  yang digunakan sesuai dengan perencanaan yang telah dilakukan.
Analisis data dikerjakan setelah data terkumpul.

## 4. ANALISIS
Penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Suktino  pada tahun 2010 menjelaskan bahwa penggunaan metode ANN,  ARIMA,  dan  ASTAR  dalam  prediksi  curah hujan  menggunakan  parameter input tanggal,    suhu
maksimum,  suhu  minimum,  kelembapan  minimum, kelembapan  maksimum,  dan  curah  hujan  harian dimana data didapatkan dari BMKG Stasiun Juanda Surabaya-Jawa  Timur.  Data  dimulai  dari  tanggal  1 Januari  2003  sampai  dengan  tanggal  31  Desember 2006  dan  dari  data  tersebut  metode  ASTAR memperoleh  nilai  korelasi  yang  paling  tinggi  serta nilai Root Mean Squared Error (RMSE) yang paling rendah  dibandingkan  ANN  dan  ARIMA,  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  metode  ini  mempunyai kemampuan  perkiraan  yang  lebih  baik  dan  konstan. Kekurangan  dari  penelitian  ini  adalah  data  yang digunakan  dalam training masih  sedikit.  Tentu semakin  banyak  data training yang  digunakan, semakin baik pula pembelajaran yang dilakukan.
Namun pada penelitian  Susilokarti pada tahun 2015 didapatkan  nilai Mean  Squared  Error (MSE)  pada ANN  yang  paling  kecil  dibandingkan  dengan ARIMA dan FFT dengan parameter tanggal (waktu) dan curah hujan itu sendiri yang menggunakan data curah hujan bulanan dari tahun 1975 hingga 2012 dari enam stasiun yang didapatkan dari Divisi III Perum Jasatirta  II  Kabupaten  Subang.  Data  tersebut digunakan untuk memprediksi curah hujan lima tahun yang  akan  datang,  tetapi  dalam  penelitian  ini  tidak menjelaskan  penggunaan  data  dari  stasiun  terkait dengan data pelatihannya.
Pada  tahun  2005,  Hadihardaja  telah  melakukan penelitian  terkait  dengan  pencarian  arsitektur jaringan  yang  optimal  pada  ANN Backpropagation untuk  prediksi  curah  hujan-limpasan  dengan  hasil koefisien  korelasi  tertinggi  sebesar  0,813  dengan Arsitektur  A4-6  mendapatkan  nilai  Kesalahan Absolut  Rata-rata  (KAR)  yaitu  0,447  dimana  nilai tersebut  adalah  yang  terkecil.  Seluruh  perbandingan pola  arsitektur  ANN  Backpropagation  dapat  dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Parameter statistika hasil pengujian (Hadihardaja, 2005)
No Pola KAR MSE Data Maksimum Data Minimum Data Rata- rata Standar Deviasi Koefisien Skewnes Koefisien Korelasi 1 A1-4 0.836 0.004 207.132 11.967 51.425 34.243 1.464 0.735 2 A1-6 0.828 0.004 220.959 11.504 50.896 34.511 1.654 0.735 3 A2-4 0.663 0.013 189.168 6.793 48.563 39.736 1.426 0.751 4 A2-6 0.681 0.013 188.896 5.626 49.563 39.360 1.307 0.754 5 A3-4 0.546 0.003 198.253 7.770 52.214 43.775 1.497 0.805 6 A3-6 0.512 0.004 270.208 6.893 49.698 46.518 2.209 0.751 7 A4-4 0.451 0.008 171.108 6.480 48.882 41.564 1.275 0.813 8 A4-6 0.447 0.008 167.197 6.424 48.768 41.301 1.252 0.813 Pengamatan 301.900 4.000 47.108 46.146 2.212
Sehingga  disimpulkan  bahwa  data  yang  paling optimum  pada  saat  diuji  menggunakan  ANN arsitektur  A4-6  dan  juga  dapat  diaplikasikan  untuk pemodelan  curah  hujan  dan  limpasan.  Hasil  yang diperoleh belum akurat karena terdapat hal yang tidak diperhitungkan,  seperti  berubahnya  kondisi  alam yang  disebabkan  oleh  pengambilan  air  di  sungai dalam jumlah yang banyak.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rachmawati  pada tahun  2015  yaitu  melakukan  percobaan  terhadap arsitektur jaringan ANN untuk mencari metode yang
paling optimal dan juga menganalisis hasil penelitian dalam  skala  harian,  mingguan,  dan  bulanan  dengan menggunakan parameter kelembapan, tekanan udara, suhu,  serta  penguapan.  Rachmawati  menyimpulkan bahwa  skala  waktu  bulanan  lebih  akurat  daripada skala waktu harian yang dihasilkan dari model. Pada penelitian  ini  penjelasan  mengenai  penyebab perbedaan  tingkat  akurasi  terhadap  skala  waktu seperti  harian,  mingguan,  dan  bulanan  tidak diterangkan.  Berikut  ini  Tabel  3  yang  merupakan daftar  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian sebelumnya.
Tabel 3. Metode yang digunakan Penelitian Tahun Model yang digunakan Fuzzy FFT EANN AEEMD- ANN E- SVR- ANN BPNN ASTAR SAR Gumbel ARIMA FFNN SVM ANFIS ANN- Fuzzy Wahyuni, Mahmudy, Iriany 2018 v Nourani 2016 v v Qiao-feng Tan,Xiao- hui Li,Xu Wang, dkk
2018 v v v v v
Hadihardaja, Sutikno 2005 v
Yu Xiang,
Ling Gou,
dkk 2018
v
Dharma, Putera, dkk 2011 v
Dyah
Susilokarti,
Sigit Supadmo Arif , Sahid
Susanto , Lilik Sutiarso
2015 v
v v Irwinda Famesa , Fhira Nhita , Adiwij 2015 v
Suktino,
Rokhana Dwi  Bekti,
Putri Susanti, Istriana
2010 v v
v Rachmawati 2015 v Vina Winartia, Muh.  Ishak Jumaranga,
Apriansyah 2018
v Gautama, R.S. 2012
v Gumbel, E.J. 1941 v
Pada penelitian lainnya yang dilakukan oleh Winarti pada  tahun  2018,  Winarti  mencoba  untuk  mencari tahu  tingkat  keakuratan  dalam  menerapkan  ANN- Fuzzy  untuk  memprediksi  curah  hujan.  Kemudian penulis telah menyimpulkan bahwa tingkat keakuratan  dengan  ANN-Fuzzy  cukup  tinggi  yaitu 92%  dan  pola  curah  hujan  yang  didapatkan menunjukkan  pola  ekuator.  Penelitian  ini  tidak membahas  alasan  penggunaan  fungsi  aktivasi purelin , sigmoid biner , dan sigmoid bipolar .
Penelitian  selanjutnya  membahas  pemodelan  curah hujan  menggunakan  metode  ANN  dengan  berbagai
arsitektur  untuk  mencari  arsitektur  yang  paling optimal. Penelitian ini dikerjakan oleh Dharma pada tahun  2011.  Kesimpulan  yang  didapatkan  Dharma yaitu kinerja model ANN menunjukkan bahwa model nomor  lima  dengan  arsitektur  3-10-5-1  memberikan hasil  yang  paling  optimum  dan  ANN  memiliki kemampuan  yang  bagus  untuk  mereplika  fluktuasi debit  acak  ke  dalam  bentuk  model  buatan  yang memiliki fluktuasi yang hampir sama.
Penelitian  oleh  Nourani  tahun  2016,  dilakukan percobaan  untuk  meneliti  perbandingan  tingkat akurasi dari metode FFNN dengan Emotional ANN.
Maka dari penelitian tersebut dihasilkan kesimpulan bahwa model ANN menghasilkan akurasi yang lebih tinggi  daripada  FFNN.  Penelitian  ini  hanya menggunakan parameter curah hujan dan waktu saja, tetapi data yang digunakan data selama 20 tahun pada periode 1994-2014.
Penelitian  Wahyuni  juga  terkait  curah  hujan  tahun 2016,  tetapi  pada  penelitian  tersebut  Wahyuni mencoba  untuk  membandingkan  metode Fuzzy dengan  metode  GSTAR  sehingga  dihasilkan kesimpulan  bahwa  penggunaan  metode Fuzzy lebih baik  dibandingkan  dengan  metode  GSTAR.  Namun tidak dijelaskan penggunaan parameter yang dipakai.
Pada penelitian yang dikerjakan oleh Qiao-feng Tan tahun  2018,  telah  dilakukan  perbandingan  metode AEEMD-ANN, ANN, ANFIS, SVM, dan SAR dalam memprediksi  curah  hujan  dengan  parameter  curah hujan dan time series saja. Kesimpulan dari penelitian tersebut  yaitu  penggunaan  model  SAR  lebih  cocok digunakan  pada  musim  kemarau  sedangkan  model AEEMD-ANN  lebih  baik  digunakan  pada  musim hujan  untuk  memperkirakan  limpasan  bulanan  di Lembah  Sungai  Yangtze.  Dalam  penelitian  ini parameter  pendukung  yang  digunakan  masih  sangat sedikit.  Tabel  4  di  bawah  ini  merupakan  daftar parameter  yang  telah  digunakan  dalam  penelitian sebelumnya.
Tabel 4. Parameter yang digunakan Penulis Tahun Parameter Curah Hujan Suhu Udara Kelem- bapan udara Kecepa tan angin bulanan Debit sungai Evapo- traspirasi Tekana n udara Peng- uapan Waktu Suhu Mini- mum Suhu Maksi- mum Kelembap an nisbi minimum Kelem- bapan nisbi maksi- mum
Wahyuni, Mahmudy, Iriany 2018 v v Nourani 2016 v v Qiao- fengTan,Xiao -hui Li,Xu Wang, dkk 2018 v
v
Hadihardaja, Sutikno 2005 v v
v
Yu Xiang, , dkk 2018 v
v
Dharma, Putera, dkk 2011 v v v v
Susilokarti, Arif, dkk 2015 v
v
Famesa, Nhita, Adiwij 2015 v
v
Suktino, Bekti, Susanti, dkk 2010 v
v v v v v Rachmawati 2015 v v v v v
Winartia, Jumaranga, Apriansyah 2018 v v v v v
Gautama, .S. 2012 v
v
Gumbel, E.J., 1941 v
v

## 5. KESIMPULAN
Dari proses resume beberapa literature review , ANN memiliki metode yang mampu mempelajari pola data dengan  baik  dibandingkan  dengan  metode  yang lainnya.  Proses  yang  cepat  dalam  menghubungkan antara data pembelajaran dan data output menyebabkan  ANN  memiliki  tingkat  kecepatan koreksi  yang  lebih  tinggi  dengan  memanfaatkan konsep  koefisien  korelasi.  Proses  bolak  balik ( backpropagation )  mampu  memperkecil  persen kesalahan dari metode ini, sehingga mesin dianggap masih lebih baik dibandingkan metode yang lain.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Badrzadeh, H. (2015). Hourly runoff forecasting for flood risk management: Application of various computational intelligence models. Journal of
Hydrology. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.07.057 Dharma,  S.,  Putera,  A.,  Ardana,  P.  D.  H.  (2011).
Artificial  Neural Networks Untuk Pemodelan Curah  HujanLimpasan  Pada  Daerah  Aliran Sungai  (Das)  Di  Pulau  Bali .  Jurnal  Bumi Lestari, 11(1), 9 - 22 https://ojs.unud.ac.id/index.php/blje/article/vi ew/80
Famesa,  I.,  Nhita,  F.,  Adiwijaya.  (2015). Prediksi Curah Hujan Menggunakan Algoritma Hybrid Neural Network Dan Evolutionary
Programming. e-Proceeding of Engineering : 2(2),  6872-6879
https://libraryeproceeding.telkomuniversity.a c.id/index.php/engineering/article/view/3072
Gautama, R. S. (1997). Storm Rainfall Analysis : An Important Factor In Designing Mine Dewatering Facilities In Tropical Region
https://www.imwa.info/docs/imwa_1997/IM WA1997_Gautama_235.pdf Gumbel,  E.J.  (1941).  The  Return  Period  Of  Flood Flows https://projecteuclid.org/euclid.aoms/1177731
747 Hadihardaja,  I.  K.,  Sutikno,  S.  (2005). Pemodelan Curah Hujan-Limpasan
Menggunakan Artificial  Neural  Network  (ANN)  dengan Metode Backpropagation. Jurnal Teknik Sipil . 12(4), 249-258 https://media.neliti.com/media/publications/1 44054-ID-pemodelan-curah-hujan-limpasan- menggunak.pdf Nourani,V.  (2016). An  Emotional  ANN  (EANN) approach to modeling rainfall-runoff process . https://www.sciencedirect.com/science/article /pii/S0022169416307399 Qiao-feng  Tan,  Xiao-hui  Li,  Xu  Wang,  Hao  Wang, Xin  Wen,  Yi  Ji,  Ai-qin. (2018). An  adaptive middle  and  long-term  runoff  forecast  model using EEMD-ANN hybrid approach . https://www.sciencedirect.com/science/article /pii/S0022169418300155 Rachmawati,  A.  (2015). Prediksi  Curah  Hujan  Di Kota  Pontianak  Menggunakan  Parameter Cuaca  Sebagai  Prediktor  pada  Skala Bulanan, Dasarian Dan Harian . POSITRON, 5(2), 50-57 http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jpositron/a rticle/view/11755 Sudjana,  Nana  dan  Ibrahim,  (2001) Penelitian  Dan Penilaian Pendidikan , Sinar Baru Algesindo Suktino,  Bekti,  R.  D.,  Susanti,  P.,  Istriana.  (2010).
Prakiraan
Cuaca
dengan
Metode
Autoregressive  Integrated  Moving  Average Neural  Network  dan  Adaptive  Splines Threshold  Autoregression  di  Stasiun  Juanda Surabaya . Jurnal Sains Dirgantara, 8(1), 43-61 Susilokarti,  D.,  Arif,  S.S.,  Susanto,  S.,  Sutiarso,  L. (2015). Studi  Komparasi  Prediksi  Curah Hujan,  Metode Fast Fourier Transformation (Fft),  Autoregressive  Integrated  Moving
Average  (Arima)  Dan  Artificial  Neural Network (ANN) . AGRITECH, 35(2), 241-247 https://jurnal.ugm.ac.id/agritech/article/view/ 9412 Wahyuni,  Mahmudy,  Iriany .  (2016). Rainfall Prediction in Tengger Region Indonesia using Tsukamoto
Fuzzy Inference
System . ICITISEE. |https://ieeexplore.ieee.org/document/780306 1 Winarti,  V.,  Jumaranga,  M.I.,  Apriansyah.  (2018). Prakiraan Kejadian Hujan di Kota Pontianak dengan  Metode  JST-Logika  Fuzzy .  Prisma Fisika. 6(2), Hal. 117 - 123 http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jpfu/article /download/26522/75676577245
Yu  Xiang,  Ling  Gou,  Lihua  He,  Shoulu  Xia, Wenyong  Wang.  (2018). A  SVR-ANN combined model based on ensemble EMD for rainfall prediction https://www.sciencedirect.com/science/article /abs/pii/S1568494618305350