## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6173

## Penerapan Algorimta Backpropagation Untuk Prakiraan Cuaca Harian Dibandingkan Dengan Support Vector Machine dan Logistic Regression
Ayu Zulfiani 1,2* , Chairani Fauzi 1
1 Magister Teknik Informatika, IIB Darmajaya, Lampung, Indonesia
2 Stasiun Meteorologi Radin Inten II Kelas I Lampung, Lampung, Indonesia Email: 1,* azulfiani.2121211009@mail.darmajaya.ac.id, 2 chairani@darmajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: azulfiani.2121211009@mail.darmajaya.ac.id
Abstrak− Untuk mengantisipasi dampak yang ditimbulkan oleh cuaca ekstrim, BMKG mengeluarkan prakiraan cuaca, agar masyarakat siap, ketika cuaca ekstrim itu datang. Aplikasi penggunaan teknik Artificial Neural Network (ANN) pada prakiraan cuaca yang sangat berdampak, meningkatkan kemampuan untuk menyelami luasnya big data dalam mendapatkan informasi yang diperlukan, sebagai pembantu yang tepat bagi prakiraan dan pembuatan kebijakan. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data unsur-unsur cuaca, seperti tekanan, suhu udara, kelembaban, arah dan kecepatan angin, serta curah hujan, yang didapatkan  dari  Stasiun  Meteorologi  Radin  Inten  II  Lampung.  Data  observasi  memiliki  kerapatan  data  per  1  jam,  dengan rentang waktu selama 5 tahun yaitu dari 01 Januari 2018 – 31 Desember 2022. Metode yang dipakai dalam penelitian ini adalah Backpropagation  Neural  Network  (BPNN).  Hasil penelitian  menunjukkan  BPNN dapat  memprakirakan  hujan terklasifikasi dengan baik dibandingkan metode lainnya, dimana nilai recall saat hujan ringan 0.68, hujan sedang, 0.17, dan hujan lebat 0.03, sedangkan pada metode Support Vector Machine (SVM) dan Logistic Regression (LR) hanya mampu memprakirakan hujan ringan dengan nilai recall saat terjadi hujan ringan 0.51 dan 0.47.
Kata Kunci: Cuaca Ekstrim; Prakiraan Cuaca; ANN; BPNN
Abstract− To  anticipate  the  impacts  caused  by  extreme  weather,  the  Meteorology,  Climatology,  and  Geophysics  Agency (BMKG) issues weather forecasts so that the community can be prepared when such extreme weather occurs. The application of  Artificial  Neural  Network  (ANN)  techniques  in  weather  forecasting  significantly  enhances  the  ability  to  explore  vast amounts of big data in obtaining the necessary information, serving as a reliable assistant for forecasting and policymaking. The data used in this study consists of weather elements such as pressure, air temperature, humidity, wind direction and speed, as well as rainfall, obtained from the Radin Inten II Lampung Meteorological Station. The observational data has a data density per hour, spanning a period of 5 years from January 1, 2018, to December 31, 2022. The method employed in this research is Backpropagation Neural Network (BPNN). The research results indicate that BPNN can effectively predict classified rainfall compared to other methods, within recall value when slight rain 0.68, moderate rain 0.17, and heavy rain 0.03, meanwhile Support Vector Machine (SVM) and Logistic Regression (LR) method can predict only slight rain with recall value when slight rain is 0.51 and 0.47.
Keywords : Extreme Weather; Weather Forecast; ANN; BPNN

## 1. PENDAHULUAN
Cuaca Ekstrim adalah kejadian cuaca yang tidak normal, tidak lazim yang dapat mengakibatkan kerugian terutama keselamatan  jiwa  dan  harta  (Peraturan  Kepala  BMKG  Kep.009  Tahun  2010).  Berdasarkan  data  dari  Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), selama tahun 2022 saja, telah terjadi 3.054 bencana dengan korban meninggal sampai 392 orang, dengan jumlah kejadian cuaca ekstrim dapat mencapai 931 kejadian (Geoportal Data Bencana  Indonesia  (bnpb.go.id)).  Untuk  mengantisipasi  dampak  yang  ditimbulkan oleh cuaca  ekstrim,  BMKG mengeluarkan peringatan dini, agar masyarakat siap, ketika cuaca ekstrim itu datang.
Atmosfer selalu bergerak dalam skala waktu yang bervariasi berdasarkan fenomena seperti hembusan angin lokal hingga sirkulasi angin global yang mengelilingi bumi [1]. Prakiraan sendiri didefinisikan sebagai perkiraan kejadian yang akan datang dengan berdasarkan pada data sekarang dan yang telah berlalu.  Sedangkan prakiraan cuaca prakiraan kondisi atmosfer pada lokasi tertentu dengan menggunakan aplikasi sains dan teknologi (weather forecasting). Prakiraan ini termasuk suhu, hujan, tutupan awan, kecepatan angin, dan kelembaban udara. Prakiraan cuaca  dapat  dilkakukan  untuk  seminggu  ke  depan,  tetapi  akurasi  prakiraan  akan  menurun  bersamaan  dengan panjangnya  waktu  prakiraan.  Berdasarkan  jangka  waktunya,  prakiraan  cuaca  diklasifikan  menjadi  now-casting untuk 0-3 jam ke depan, shortcasting untuk 3-6 jam ke depan, dan long casting untuk prakiraan hingga 6 hari ke depan [2].
Salah  satu  masalah  tersulit  dalam  prakiraan  cuaca,  adalah  mekanisme  dasar  dari  meteorologi [3] .  Pada banyak kasus, peneliti harus membangun hubungan linear antara data input cuaca dan data  hasil keluaran, tetapi pada kenyaataanya data cuaca bukanlah data yang linear, sehingga fokus berubah menjadi prakiraan non-linear terhadap data cuaca. Keuntungan dari Artificial Neural Network (ANN) dibandingkan dengan metode prakiraan yang lain, ANN mampu meminimalisir kesalahan dengan berbagai algoritma dan memberikan nilai prakiraan yang mendekati keadaan sebenarnya [4].
Secara sederhana, ANN adalah sebuah alat pemodelan data statistik non-linier. ANN dapat digunakan untuk memodelkan  hubungan  yang  kompleks  antara  input  dan  output  untuk  menemukan  pola-pola  pada  data.  Pada bentuk sederhananya, ANN adalah tiruan dari otak manusia, yang mempunyai kemampuan untuk belajar hal baru,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6173
beradaptasi pada lingkungan baru yang beurubah-ubah. ANN mampu mengola data yang banyak (big data) dan menemukan pola tertentu dari banyak data tersebut [5].
Prakiraan cuaca dengan menggunakan Artificial Neural Network (Jaringan Saraf Tiruan / JST) dan teknik Backpropagation Neural Network (BPNN) telah dilakukan oleh peneliti-peneliti sebelumnya [6]. BPNN bekerja dengan memprakirakan hubungan tidak langsung antara data dan hasil dengan mengubah bobot di dalamnya [7]. Aplikasi penggunaan teknik JST modern pada prakiraan cuaca yang sangat berdampak, meningkatkan kemampuan untuk menyelami luasnya big data dalam mendapatkan informasi yang diperlukan, sebagai pembantu yang tepat bagi prakiraan dan pembuatan kebijakan.
Prakiraan  cuaca  dengan  metode  BPNN  telah  dilakukan  dan  mendapatkan  hasil  yang  baik,  tetapi menggunakan data model, bukan data observasi [8], [9]. Penggunaan data observasi baru digunakan, tetapi untuk memprediksi  unsur-unsur  cuaca  seperti  suhu,  angin,  tekanan,  dan  kelembaban,  tidak  memprediksi  hujan  [10]. Penggunaan  BPNN  pada  data  curah  hujan  mulai  digunakan  untuk  menghitung  curah  hujan  bulanan  [11]–[13]. Penelitian menggunakan banyak unsur cuaca untuk meprediksi hujan esok hari telah dilakukan oleh Panggabean [14] dan Lesnussa [15], tetapi tidak membagi klasifikasi curah hujan berdasarkan intensitasnya. Pada penelitian dewi dkk [16], algoritma BPNN dapat mampu meprakirakan dengan baik curah hujan harian.
Untuk  itu,  pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  JST  dengan  teknik  backpropagation  dalam memprakirakan  cuaca  berdasarkan  klasifikasi  intensitas  hujan.  Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya  yang digunakan untuk memprakirakan curah hujan untuk bulanan, penelitian ini akan dilakukan untuk memprakiraan potensi  terjadinya  hujan  harian.  Penelitian  ini  akan  menggunakan  6  variabel  input,  yaitu  tekanan,  suhu, kelembaban,  kecepatan  angin,  tutupan  awan,  dan  jarak  pandang,  untuk  memprakiraan  potensi  terjadinya  hujan pada rentang waktu sehari kemudian.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Alur  penelitian  adalah  ringkasan  konsep  atau  gambaran  dari  penelitian  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian. Penjabaran  alur  penelitian  akan  dijelaskan  pada  subbab  ini  yang  digambarkan  pada  gambar  1.  Penelitian  akan dimulai  dari  pengumpulan  data  observasi  cuaca,  lalu  sebelum  pre-processing  data  akan  dikatagorikan  terlebih dahulu, pada pre-processing data akan dilakukan standarisasi, setelah itu akan dilakukan uji performa atau evaluasi performa dari algoritma BPNN dibandingkan dengan algoritma lainnya.

## Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
Proses  pertama  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  sesuai  dengan  diagram  alur  di  atas  adalah  proses pengumpulan data. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data unsur-unsur cuaca, seperti tekanan, suhu udara, kelembaban, arah dan kecepatan angin, serta curah hujan, yang didapatkan dari Stasiun Meteorologi Radin Inten II Lampung. Data observasi memiliki kerapatan data per hari, dengan rentang waktu selama 5 tahun yaitu dari 01 Januari 2018 – 31 Desember 2022 dengan jumlah data 1826 hari.
Data hujan yang digunakan nantinya akan dikatagorikan menjadi tak hujan dengan intensitas hujan 0, hujan ringan sekitar 0-5 mm, hujan sedang sekitar 5-20 mm, dan hujan lebat lebih besar dari 20 mm, pengkatagorian ini

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6173
dilakukan  untuk  prakiraan  hujan  dengan  klasifikasi.  Pada  prakiraan  hujan  tanpa  klasifikasi  hujan  hanya dikatagorikan sebagai tak hujan dengan intesitas 0 mm dan hujan dengan intensitas lebih besar dari 0 mm.
Setelah itu data juga akan dikatagorikan menjadi data  training (latih) dan data  test (uji). Data latih akan digunakan untuk melatih model dengan menggunakan algoritma BPNN pada epoch yang berbeda-beda, sedangkan data uji digunakan untuk menguji performa dari model.  Pembagian data ini dibagi ke dalam porsi 70% untuk data latih dan 30% untuk data uji, yang berarti 1278 adalah data uji dan 548 adalah data latih. Penggunaan data latih yang besar dapat meningkatkan akurasi dan performa model dalam memprakirakan cuaca [17].
Sebelum diolah menggunakan algoritma terlebih dahulu dilakukan standarisasi data terhadap variabel input. Standarisasi  data  adalah  elemen  dasar  dari  data  mining  untuk  memastikan  data  tetap  konsisten.  Tujuan dilakukannya  standarisasi  data  adalah  untuk menghilangkan  adanya  redundansi  dan  menstandarisasi  informasi, sehingga algoritma yang dilakukan menjadi lebih mudah, efektif, dan efisien, khususnya pada data yang berukuran besar. Persamaan dari standarisasi:
s = x−μ σ
(1)
Dimana x adalah nilai input, s adalah hasil standarisasi, μ adalah rata-ratanya, dan σ adalah standar deviasi. BPNN terdiri atas setidaknya tiga layer, yaitu input layer, paling sedikit satu hidden layer, dan terakhir output layer. Proses data prakiraan cuaca secara real-time menunjukkan bahwa prakiraan cuaca yang berdasarkan pada teknik BPNN meningkatkan bukan hanya akurasi dari prakiraan dengan model, tetapi juga prakiraan cuaca lokal dalam lokasi yang lebih sempit .
Algoritma  pembelajaran  BPN  dapat  dibagi  ke  dalam  dua  fase,  yaitu  propagasi  dan  pembaruan  nilai bobot[18]. Pada setiap fase propagasi mengikuti langkah-langkah berikut:
1. Propagasi maju dari input pola pelatihan diberikan melalui jaringan saraf untuk menghasilkan output
2. Back  Propagation  dari  output  aktivasi  propagasi  melalui  JST  menggunakan  target  pola  pelatihan  untuk menghasilkan delta atau selisih untuk semua output dan neuron.
Ada  beberapa  fungsi  aktivasi  yang  sering  digunakan  untuk  mengaktivasi  algoritma  BPNN  untuk memprakirakan cuaca [19], [20]:
1. Fungsi ReLU (Rectified Linear Unit), adalah fungsi aktivasi non-linear yang digunakan pada jaringan neuron  multi-layer  atau  jaringan  neural  dalam  (deep  neural  network).  Fungsi  ini  dituliskan  sebagai berikut:
f(x) = max(0, x)
(2)
dimana x adalah nilai input. Berdasarkan persamaan (2), output dari ReLU  adalah nilai maksimum antara 0 dan nilai input. Sehingga,
f(x) = { 0, jika x < 0 x, jika x ≥ 0 (3)
2. Fungsi Log Sigmoid, adalah fungsi matematika yang memiliki karakteristik kurva berbentuk “S”, yang mengubah nilai antara rentang 0 dan 1. Fungsi sigmoid disebut juga dengan kurva sigmoidal atau fungsi logistik. Ini adalah salah satu fungsi aktivasi non-linier yang paling banyak digunakan.
z = f(a) = 1 1+e−a (4)
dimana: f(a) adalah fungsi dari a atau fungsi dari nilai net input e −a adalah eksponen dari −a
Sturuktur layer dari JST dapat dilihat pada gambar 2. Berdasarkan gambar 2, model penelitian terdiri dari 1 input layer yang terdiri dari 6 variabel yaitu P adalah tekanan, T adalah suhu udara, RH adalah kelembaban, W adalah kecepatan angin, C adalah tinggi dasar awan, dan V adalah jarak pandang; 2 hidden layer untuk hidden layer 1 terdiri dari 32 variabel y1-y32 dan untuk hidden layer 2 terdiri dari 16 variabel z1-z16; dan 1 output layer yang terdiri berupa prakiraan cuaca.  Setiap unsur cuaca dari input layer, saling terhubung pada hidden layer, lalu akan mengeluarkan output layer, berupa prakiraan cuaca.
Untuk prakiraan cuaca dengan klasifikasi, output akhir akan menggunakan fungsi aktivasi ReLU dengan nilai maksimum 3, sehingga rentang nilai output berkisar antara 0  – 3. Prakiraan cuaca akan menggunakan nilai akhir output yang akan dibagi ke dalam 4 katagori, yaitu kondisi berawan, dengan nilai output lebih kecil dari 0.5, hujan ringan nilai output antara 0.5  – 1.5, hujan sedang memiliki nilai output antara 1.5  – 2.5, dan hujan lebat memiliki nilai output lebih besar dari 2.5.  Untuk prakiraan cuaca tanpa klasifikasi output akhir akan menggunakan fungsi aktivasi Sigmoid sehingga nilai output berkisar antara 0 – 1. Prakiraan cuaca akan menggunakan nilai akhir output yang akan dibagi ke dalam dua katagori, yaitu tidak hujan dengan nilai output lebih kecil dari 0.5 dan hujan dengan nilai output lebih besar dari 0.5.
Evaluasi  performa  dilakukan  dengan  menggunakan  matriks  konfusi  untuk  mengtahui  berapa  banyak prakiraan  yang  benar  terjadi,  atau  meleset  dibandingkan  keadaan  sebenarnya.  Pada  penelitian  ini  akan  dibuat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6173
matriks konfusi untuk memprakirakan terjadi hujan atau tidaknya. Selain itu akan digunakan laporan klasifikasi (classification report) untuk mengetahui nilai akurasi, recall, dan presisi dari model yang digunakan.  Selain itu juga dilakukan perbandingan dengan metode lain seperti Logistic Regression (LR) dan Support Vector Machine (SVM).
Gambar 2. Struktur dari JST

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Statistik desktriptif digunakan untuk melihat sebaran, rata-rata, nilai min, max, dan quartil dari setiap unsur pada data. Dapat dilihat pada gambar  3, unsur dengan nilai deviasi terkecil adalah tekanan dan yang terbesar adalah jarak pandang. Unsur suhu udara, tekanan, kelembaban, dan angin, memiliki nilai deviasi yang sangat rendah yaitu 2.9, 1.8, 13.4, dan 3.8, sehingga antara nilai min, quartil, dan maksimumnya tidak memiliki perbedaan yang besar. Sedangkan  unsur  awan  dan  jarak  pandang,  memiliki  nilai  deviasi  yang  cukup  besar  yaitu  2011.6  dan  2400.2, sehingga terdapat perbedaan yang sangat besar antara nilai minimum, quartil, dan maksimumnya.

## Gambar 3. Statistik Deskriptif
Pembagian katagori hujan berdasarkan intensitasnya dapat dilihat pada gambar 4. Berdasarkan gambar 4, kejadian  hujan ringan  (0),  memiliki  kejadian  paling  banyak,  dengan  jumlah  2.604  jam  pengamatan  atau  5.9%. Kejadian hujan sedang (2) terjadi dengan 334 jam pengamatan atau 0.8%, sedangkan kejadian paling sedikit yaitu hujan lebat (3) dengan 239 jam pengamatan atau 0.6%.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6173
Gambar 5. Grafik Heatmap Korelasi dari Setiap Unsur
Untuk mengetahui hubungan setiap unsur dengan unsur lainnya, maka digunakan grafik heatmap korelasi yang  dapat  dilihat  pada  gambar  5.  Berdasarkan  gambar  5,  dapat  dilihat  bahwa  suhu  memiliki  korelasi  negatif dengan kelembaban dan korelasi positif dengan angin dan jarak pandang. Sehingga ketika suhu udara tinggi, maka kelembaban  rendah,  kecepatan  angin  tinggi,  dan  jarak  pandang  tinggi,  begitu  pula  sebaliknya.  Sementara  itu, kelembaban memiliki korelasi negatif dengan angin dan jarak pandang, yang berarti pada kelembaban yang tinggi, maka kecepatan angin rendah dan jarak pandang juga rendah. Cuaca sendiri tidak memiliki korelasi yang cukup kuat pada setiap unsur, ini bisa berarti cuaca bukan hanya dipengaruhi oleh salah satu unsur, melainkan semua unsur.

## 3.2 Pengturan Model Algoritma Backpropagation Neural Network (BPNN)
Pada tahap ini akan dijelaskan pengaturan model artificial neural network yang digunakan dalam penelitian ini, yang  merupakan  penggunaan  dari  library  keras.  Pengaturan  model  ini  dapat  diliha  pada  gambar  4.8.a  untuk pengaturan model pada hujan dengan klasifikasi yang berbeda-beda dan gambar 4.8.b untuk pengaturan model pada satu klasifikasi hujan.
Pada gambar 6, baik untuk hujan tanpa klasifikasi dan dengan klasifikasi memiliki pengaturan model yang hampir  sama.  Kedunya  memiliki  4  layer  yang  terdiri  dari  1  layer  input,  2  hidden  layer  dengan  hidden  layer  1 memiliki 32 unit dan hidden layer 2 memiliki 16 unit, serta 1 output layer. Keduanya menggunakan optimizer adam dan metriks yang digunakan adalah akurasi. Epoch yang digunakan pada kedua model akan dimulai dari epoch 10 – 100 dan dibandingkan akurasinya, untuk mencegah terjadinya overfitting.
Pada gambar 6 (atas) atau hujan dengan klasifikasi, tahap pertama yang dilakukan adalah penetapan nilai max_value dari fungsi aktivasi relu dengan nilai 3, karena pada proses penjalanan model di setiap layernya akan digunakan fungsi  aktivasi  relu.   Penentuan  nilai maksimum  3,  karena pada  output  layer,  nilai yang  diharapkan berkisar antara 0 hingga 3, sehingga nilai maksimum yang diharapkan tidak lebih dari 3.
Gambar 6. Pengaturan model pada prakiraan hujan dengan klasifikasi (atas) dan pengaturan model pada prakiraan hujan tanpa klasifikasi (bawah)
Berbeda dengan model dengan klasifikasi hujan yang bebeda, pada model dengan satu klasifikasi  hujan sepeti  pada  gambar  6  (bawah),  tidak  ditetapkan  nilai  maksimum  dari  relu.  Selain  itu  pada  layer  output,  fungsi aktivasi yang digunakan adalah sigmoid. Ini digunakan, karena output layer pada model ini adalah boolean yaitu 0 atau 1 yang menandakan tidak hujan atau hujan.

## 3.3 Penggunaan Algoritma Backpropagation Neural Network (BPNN)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6173
Grafik akurasi prakiraan metode BPNN dengan epoch yang berbeda-beda untuk memprakirakan hujan 24 jam ke depan tanpa klasifikasi ditunjukkan pada gambar  7. Berdasarkan gambar  7, nilai akurasi di awal cukup tinggi, kemudian menurun hingga ke akurasi minimumnya bernilai 0.44, pada epoch 30. Lalu nilai epoch kembali meningkat  cukup  besar  mencapai  nilai  maksimum  0.55  pada  epoch  50,  setelah  itu  akurasi  kembali  menurun menjadi 0.51 pada epoch 100.
Matriks konfusi pada gambar 8, akan menunjukkan seberapa banyak hujan 24 jam kemudian yang berhasil diprakirakan. Berdasarkan gambar 8, jumlah prakiraan hujan yang berhasil atau tidak diprakiraan berubah-ubah pada epoch yang berbeda-beda. Pada gambar 8.b, prakiraan hujan paling sedikit dengan 96 kejadian terjadi pada epoch 10. Jumlah prakiraan terbanyak dengan 149 kejadian terjadi pada epoch 50 (gambar 8.d).
Gambar 8. Matriks konfusi hujan tanpa klasifikasi pada a)epoch 5, b)epoch 10, c)epoch 30,  d)epoch 50, dan e)epoch 100
Hasil uji performa model prakiraan hujan 24 jam ke depan akan menampilkan presisi, recall, dan f1-score dapat dilihat pada gambar 9. Berdasarkan gambar 9, pada epoch 50 (gambar 9.a), bukan hanya nilai akurasinya yang lebih tinggi, tetapi juga presisi, recall, dan f1-score dibandingkan epoch 50 (gambar 9.b), baik untuk prakiraan hujan ataupun tidak hujan. Presisi dan recall untuk memprakiraan hujan juga cukup tinggi pada epoch 50, dengan presisi bernilai 0.4 dan recall 0.59.
Gambar 9. Hasil performa model untuk hujan tanpa klasifikasi pada a) epoch 30 dan b) epoch 100
Sementara itu, prakiraan untuk hujan dengan klasifikasi yaitu hujan ringan, hujan sedang, dan hujan lebat, menunjukkan hasil yang berbeda. Grafik tingkat akurasi berbanding dengan epoch untuk prakiraan cuaca 1 hari ke depan ditampilkan pada gambar 10. Berdasarkan gambar 10, akurasi awalnya cukup tinggi dengan nilai 0.44 pada epoch 5, dan terus naik turun hingga mencapai akurasi 0.44 di epoch 100. Akurasi maksimum memiliki nilai hampir sama di tiga epoch yang berbeda-beda yaitu pada epoch 5, 30, dan 100 dengan nilai akurasi 0.44, sedangkan epoch minimumnya 0.42 terjadi pada epoch 10.
Gambar 10. Grafik akurasi pada epoch berbeda-beda untuk hujan dengan klasifikasi
Untuk  melihat  seberapa  banyak  prakiraan  yang  benar  dan  salah  untuk  prakiraan  1  hari  ke  depan,  maka digunakan matriks konfusi pada gambar 11. Berdasarkan gambar 11, model BPNN menghasilkan prakiraan yang berbeda-beda pada epoch yang berbeda. Pada epoch 5 (gambar 11.a), BPNN tidak dapat memprakirakan hujan sedang  dna  hujan  lebat.  Pada  epoch  10  (gamabr  9.b)  dan  epoch  50  (gambar  11.d),  BPNN  tidak  dapat
a b c d e a b

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6173
memprakirakan hujan lebat, meskpun masih bisa memprakirakan hujan sedang. Pada epoch 30 (gamabr 9.c) dan epoch 100 (gambar 11.e), BPNN mampu memprakirakan baik hujan ringan, hujan sedang, maupun hujan lebat. Epoch 30 mampu memprakirakan hujan ringan dan hujan sedang lebih banyak dibandingkan epoch 100.
Gambar 11. Matriks konfusi hujan dengan klasifikasi pada a)epoch 5, b)epoch 10, c)epoch 30,  d)epoch 50, dan e)epoch 100
Untuk melihat lebih detil kemampuan dari model BPNN, maka akan ditampilkan presisi, recall, dan f-1 score pada gambar 12. Berdasarkan gambar 12, epoch 30 memiliki nilai presisi dan recall yang lebih besar saat terjadi hujan ringan dan hujan sedang, tetapi saat tidak hujan nilai recall lebih rendah, meskipun presisinya lebih besar. Pada saat hujan lebat nilai recall antara epoch 30 dan 100 sama, tetapi presisi saat epoch 100 lebih besar. Epoch 30 menjadi epoch terbaik dalam memprakirakan hujan 1 hari ke depan, karena memiliki nilai recall yang lebih  besar,  yang  menandakan  bahwa  epoch  30  memiliki  peluang  memprakirakan  hujan  lebih  banyak dibandingkan dengan epoch 100.
Gambar 12. Hasil performa model untuk hujan denga klasifikasi pada a) epoch 30 dan b) epoch 100

## 3.4 Perbandingan Dengan Metode Logistic Regression dan Support Vector Machine
Hasil uji performa dan matriks konfusi untuk metode SVM ditampilkan pada gambar 13. Berdasarkan gambar 13, akurasi prakiraan cuaca dengan metode SVM lebih besar dengan nilai 0.52 dimana dengan metode BPNN hanya 0.44 (gambar 13.a). Jika dilihat lebih detil, nilai recall untuk prakiraan hujan ringan dengan metode SWM lebih kecil dimana hanya 0.65, sedangkan BPNN dapat mencapai 0.68. Ini menunjukkan bahwa metode BPNN dapat lebih banyak memprakirakan terjadinya hujan. Matriks konfusi pada gambar 13 juga menunjukkan bahwa hujan ringan yang gagal diprakirakan dengan metode SVM lebih banyak yaitu 90, sedangkan pada metode BPNN hanya 47  kejadian.  Salah  satu  kekurangan  dari  metode  SVM  yang  menjadi  alasan  utama  penggunaan  metode  BPNN adalah  metode  SVM  tidak  dapat  memprakirakan  terjadinya  hujan  sedang  dan  hujan  ringan,  sedagnkan  metode BPNN bisa.
a b c d e a b

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6173
Gambar 13. Hasil uji performa (kiri) dan matrik konfusi (kanan) untuk metode SVM pada hujan dengan klasifikasi
Hasil  uji  performa  penggunakan  metode  SVM  untuk  memprakirakan  hujan  satu  hari  ke  depan  tanpa klasifikasi ditunjukkan pada gambar 14. Berdasarkan gambar 14, akurasi metode SVM mencapai 0.64 sedangkan akurasi metode BPNN hanya sekitar 0.56. Untuk nilai recall prakiraan hujan metode SVM memiliki nilai 0.66, sedangkan BPNN hanya 0.46. Matriks konfusi juga menunjukkan bahwa prakiraan hujan tanpa klasifikasi lebih tepat diprakirakan dengan metode SVM dibandingkan dengan BPNN.
Gambar 14. Hasil uji performa (kiri) dan matrik konfusi (kanan) untuk metode SVM pada hujan tanpa klasifikasi
Hasil pengujian metode logistic regression (LR) untuk prakiraan hujan dengan klasifikasi ditunjukkan pada gambar 15. Jika dibandingkan dengan metode BPNN, akurasi dari metode LR lebih besar dengan nilai 0.51 dimana dengan metode BPNN hanya 0.44. Jika dilihat lebih detil, metode LR memiliki nilai recall yang lebih rendah yaitu 0.57, sedangkan BPNN mencapai 0.68 pada saat memprakirakan hujan ringan. Ini menunjukkan bahwa metode BPNN dapat memprakirakan hujan ringan lebih banyak dibandignkan dengan metode LR.
Gambar 15. Hasil uji performa (kiri) dan matrik konfusi (kanan) untuk metode LR pada hujan dengan klasifikasi
Selain itu, dari matriks konfusi dapat dilihat bahwa hujan ringan yang gagal diprakirakan dengan metode LR lebih banyak yaitu 140, sedangkan pada metode BPNN hanya 47 kejadian. Salah satu kekurangan dari metode SVM  yang  menjadi  alasan  utama  penggunaan  metode  BPNN  adalah  metode  SVM  tidak  dapat memprakirakan terjadinya hujan sedang dan hujan ringan, sedagnkan metode BPNN bisa.
Hasil  uji  performa  penggunakan  metode  LR  untuk  memprakirakan  hujan  satu  hari  ke  depan  tanpa klasifikasi ditunjukkan pada gambar 16. Berdasarkan gambar 16, akurasi metode LR mencapai 0.64 sedangkan akurasi metode BPNN hanya sekitar 0.56 (gambar 38). Untuk nilai recall prakiraan hujan metode SVM memiliki nilai  0.79,  sedangkan  BPNN  hanya  0.46.  Matriks  konfusi  juga  menunjukkan  bahwa  prakiraan  hujan  tanpa klasifikasi lebih tepat diprakirakan dengan metode LR dibandingkan dengan BPNN.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6173

## 4. KESIMPULAN
Pada prakiraan hujan dengan klasifikasi epoch 30 menjadi epoch yang menghasilkan performa terbaik, sedangkan untuk  hujan  tanpa  klasifikasi  epoch  100  menjadi  epoch  yang  menghasilkan  performa  terbaik.  Algoritma  JST dengan  menggunakan  metode  BPNN  dalam  memprakirakan  hujan  dengan  baik  pada  prakiraan  cuaca  harian. BPNN dapat melakukan prakiraan hujan terklasifikasi dengan baik, mulai dari hujan ringan, hujan sedang, hingga hujan  lebat.  Hasil  penelitian  menunjukkan  BPNN  dapat  memprakirakan  hujan  terklasifikasi  dengan  baik dibandingkan metode lainnya, dimana nilai recall saat hujan ringan 0.68, hujan sedang, 0.17, dan hujan lebat 0.03, sedangkan  pada  metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  Logistic  Regression  (LR)  hanya  mampu memprakirakan hujan ringan dengan nilai recall saat terjadi hujan ringan 0.51 dan 0.47. Pada prakiraan hujan tanpa klasifikasi nilai recall BPNN untuk memprakiraan hujan hanya 0.59, sedangkan SVM dan LR menghasilkan nilai recall yang lebih besar dengan nilai berturut-turut 0.66 dan 0.79. Pada penelitian ini memakai fungsi aktivasi ReLU yang telah dimodifikasi untuk memprakirakan hujan dengan klasifikasi, penelitian selanjutnya dapat menggunakan fungsi aktivasi lain untuk mendapatkan performa model yang lebih baik. Selain itu, pada penelitian ini dilakukan prakiraan  hujan  harian,  sehingga  penelitian  selanjutnya  dapat  melakukan  prakiraan  cuaca  terkini  (nowcasting) dengan rentang waktu antara 0-6 jam ke depan.

## REFERENCES
[1]  E. Aldrian, Meteorologi Laut Indonesia. 2008. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/305809658
[2]  M. R. Kurniawan, “Perancangan Mobile Predictor Cuaca Maritim Menggunakan Metode Hybrid Logika Fuzzy Tipe 2-Jaringan Syaraf Tiruan dengan Optimasi Algoritma Differential Evolution Designing The Cluster of Indonesian Preacher Based On The Speech Using K-Nearest Neighbor View project,” 2018, doi: 10.13140/RG.2.2.27518.84803.
[3]  P.  Mohan  and  K.  K.  Patil,  “Deep  learning  based  weighted  SOM  to  forecast  weather  and  crop  prediction  for  agriculture application,”  International  Journal  of  Intelligent  Engineering  and  Systems,  vol.  11,  no.  4,  pp.  167–176,  Aug.  2018,  doi: 10.22266/ijies2018.0831.17.
[4]  S.  A.  Kakar  et  al.,  “Artificial  Neural  Network  based  Weather  Prediction  using  Back  Propagation  Technique,”  International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 9, no. 8, 2018, doi: 10.14569/IJACSA.2018.090859.
[5]  Z. Al Sadeque and F. M. Bui, “A Deep Learning Approach to Predict Weather Data Using Cascaded LSTM Network,” in 2020 IEEE  Canadian  Conference  on  Electrical  and  Computer  Engineering  (CCECE),  IEEE,  Aug.  2020,  pp.  1–5.  doi: 10.1109/CCECE47787.2020.9255716.
[6]  E. G. Wahyuni, L. M. F. Fauzan, F. Abriyani, N. F. Muchlis, and M. Ulfa, “Rainfall prediction with backpropagation method,” J Phys Conf Ser, vol. 983, p. 012059, Mar. 2018, doi: 10.1088/1742-6596/983/1/012059.
[7]  C.  Sekhar and  P.  S.  Meghana,  “A Study  on  Backpropagation  in  Artificial  Neural  Networks,”  Asia-Pacific  Journal of  Neural Networks and Its Applications, vol. 4, no. 1, pp. 21–28, Aug. 2020, doi: 10.21742/AJNNIA.2020.4.1.03.
[8]  S.  Singh,  M.  Kaushik,  A.  Gupta,  and  A.  K.  Malviya,  “Weather  Forecasting  using  Machine  Learning  Techniques,”  SSRN Electronic Journal, 2019, doi: 10.2139/ssrn.3350281.
[9]  M.  Wica,  M.  Witkowski,  A.  Szumiec,  and  T.  Ziebura,  “Weather  Forecasting  System  with  the  use  of  Neural  Network  and Backpropagation Algorithm,” 2019.
[10]  S. M. Seeta G K M and B. M. Lakshmi, “WEATHER PREDICTION USING NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION,” vol. 14, no. 24, 2019, [Online]. Available: www.arpnjournals.com
[11]  S.  Sholahudin  et  al.,  “Backpropagation  and  Radial  Basis  Function  Methods  for  Predicting  Rainfall  in  Sukabumi  City  Using Artificial Neural Networks: A Comparative Analysis,” FIDELITY : Jurnal Teknik Elektro, vol. 4, no. 2, pp. 25–28, May 2022, doi: 10.52005/fidelity.v4i2.69.
[12]  G.  Z.  Muflih,  S. Sunardi, and  A. Yudhana,  “Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation untuk  Prediksi  Curah  Hujan  di  Wilayah Kabupaten Wonosobo,” MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology, vol. 4, no. 1, p. 45, Jul. 2019, doi: 10.30651/must.v4i1.2670.
[13]  G.  K.  Rahul,  S.  Singh,  and  S.  Dubey,  “Weather  Forecasting  Using  Artificial  Neural  Networks,”  in  2020  8th  International Conference on Reliability, Infocom Technologies and Optimization (Trends and Future Directions) (ICRITO), IEEE, Jun. 2020, pp. 21–26. doi: 10.1109/ICRITO48877.2020.9197993.
[14]  D. A. H. Panggabean, F. M. Sihombing, and N. M. Aruan, “PREDIKSI TINGGI CURAH HUJAN DAN KECEPATAN ANGIN BERDASARKAN  DATA  CUACA  DENGAN  PENERAPAN  ALGORITMA  ARTIFICIAL  NEURAL  NETWORK  (ANN),” SEMINASTIKA, vol. 3, no. 1, pp. 1–7, Nov. 2021, doi: 10.47002/seminastika.v3i1.237.
[15]  Y.  A.  Lesnussa,  C.  G.  Mustamu,  F.  Kondo  Lembang,  and  M.  W.  Talakua,  “APPLICATION  OF  BACKPROPAGATION NEURAL  NETWORKS  IN  PREDICTING  RAINFALL  DATA  IN  AMBON  CITY,”  International  Journal  of  Artificial Intelligence Research, vol. 2, no. 2, Aug. 2018, doi: 10.29099/ijair.v2i2.59.
[16]  K.  nonik  Afsari  dewi,  S.  Bahri,  and  I.  Irwansyah,  “MODEL  PREDIKSI  CURAH  HUJAN  HARIAN  MENGGUNAKAN JARINGAN  SYARAF  TIRUAN  BACKPROPAGATION,”  Indonesian  Physical  Review,  p.  9,  Jan.  2019,  doi: 10.29303/ipr.v2i1.17.
[17]  I. Intan, R. Rismayani, St. A. D. Ghani, N. Nurdin, and A. T. C. Koswara, “Performance Analysis of Weather Forecasting using Machine  Learning  Algorithms  (Analisis  Performansi  Prakiraan  Cuaca  Menggunakan  Algoritma  Machine  Learning),”  Jurnal Pekommas, vol. 6, no. 2, pp. 1–8, Oct. 2021, doi: 10.30818/jpkm.2021.2060221.
[18]  Dios Kurniawan, Pengenalan machine learning dengan python. Jakarta: Elex Media Komputindo, 2021.
[19]  Suyanto, Soft Computing Membangun Mesin Ber-IQ Tinggi. Bandung: Penerbit Informatika, 2008.
[20]  S. Sharma, S. Sharma, and A. Athaiya, “ACTIVATION FUNCTIONS IN NEURAL  NETWORKS,”  International Journal of Engineering Applied Sciences and Technology, vol. 04, no. 12, pp. 310–316, May 2020, doi: 10.33564/IJEAST.2020.v04i12.054.