## PENINGKATAN AKURASI PREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN DI WILAYAH JAKARTA MENGGUNAKAN DATA TROPICAL RAINFALL MEASURING MISSION (TRMM) DAN DATA SINAR KOSMIK
BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN [ACCURACY ENHANCEMENT FOR PREDICTING MONTHLY RAINFALL IN JAKARTA REGION USING TROPICAL RAINFALL MEASURING MISSION (TRMM) AND COSMIC RAYS DATA BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORK]
Jalu Tejo Nugroho *) , The Houw Liong **) , Safwan Hadi *) , dan Bayong Tjasyono HK *)
*) Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, ITB **) Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, ITB e-mail: imeljalu@yahoo.com

## ABSTRACT
In  this  study  we  have  success  to  increase  the  accuracy  of  monthly  rainfall prediction in Jakarta region which represented by correlation coefficient of the Tropical Rainfall  Measuring  Mission  (TRMM)  simulation  data  as  an  output  of  artificial  neural network  testing  data.  By  cosmic  rays  involving  factor,  the  increased  accuracy  up  to 7,2%  are  achieved  when  predict  for  next  five  months.  For  three  and  four  months  the prediction increas up to 4,8%. These results support the evidence of cosmic rays affect rainfall in Jakarta region.
Keywords: Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), Artificial neural network, Cosmic rays

## ABSTRAK
Telah  diperoleh  peningkatan  akurasi  prediksi  curah  hujan  bulanan  di  wilayah Jakarta yang ditandai dengan peningkatan nilai koefisien korelasi data Tropical Rainfall Measuring  Mission (TRMM)  hasil  simulasi  jaringan  syaraf  tiruan.  Dengan  melibatkan faktor sinar kosmik sebagai masukan jaringan, diperoleh peningkatan akurasi sampai dengan 7,2% yang dicapai saat prediksi lima bulan ke depan. Untuk prediksi tiga dan empat  bulan  ke  depan  peningkatan  akurasi  yang  diperoleh  sebesar  4,8%.  Hasil  ini melengkapi  bukti  adanya  kontribusi  sinar  kosmik  dalam  mempengaruhi  curah  hujan di wilayah Jakarta.
Kata kunci: Tropical  Rainfall  Measuring  Mission (TRMM), Jaringan  syaraf  tiruan,  Sinar kosmik

## 1 PENDAHULUAN
Matahari  melalui  energi  yang  dipancarkan  dapat  menggerakkan  sirkulasi atmosfer  dan  lautan  serta  bagi  fotosintesis  dalam  biosfer.  Iklim,  sebagai  manisfestasi bagaimana  radiasi  matahari  diserap,  didistribusikan  kembali  oleh  atmosfer,  daratan, lautan dan pada akhirnya diradiasikan kembali ke angkasa juga bergantung pada fluks energi matahari yang diterima di permukaan bumi. Tinsley et al. (2007) dan Zherebtsov et  al.  (2005)  telah  menjelaskan  mengenai  mekanisme  sinar  kosmik  dan  medan magnetik  interplanetari  dalam mempengaruhi  sirkulasi  di  troposfer melalui  perantara medan  listrik  di  atmosfer  yang  pada  akhirnya  mempengaruhi  inti  kondensasi  awan.
Septiadi  (2008)  telah  membuktikan  adanya  kesesuaian  antara  sinyal  bilangan  bintik matahari  dengan  deret  data  curah  hujan  di  lima  zona  prediksi  pada  studi  kasus  di Pulau  Kalimantan.  Hasil  prediksi  dengan  metode Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference System (ANFIS)  memberikan  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  jika  hanya menggunakan satu prediktor curah hujan saja.
Pemanfaatan  satelit Tropical  Rainfall  Measuring  Mission (TRMM)  dalam  studi curah  hujan  di  daerah  tropis  telah  banyak  dilakukan.  As-syakur  dan  Prasetia  (2010) menyebutkan  adanya  tingkat  korelasi  yang  sedang  sampai  kuat  antara  data  satelit TRMM  dengan  data  observasi  dari  Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika (BMKG)  di  Indonesia.  Data  satelit  tersebut  dapat  memberikan  informasi  sebaran spasial dan temporal curah hujan di Indonesia.
Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk melengkapi serta mendukung hasil penelitian yang telah dilakukan sebelumnya mengenai pengaruh dari faktor yang intensitasnya  dimodulasi  oleh  aktivitas  matahari  yaitu  sinar  kosmik,  terhadap  curah hujan  di  wilayah  Jakarta  dengan  memanfaatkan  data  TRMM  serta  menggunakan metode JST.

## 2 DATA DAN METODE

## 2.1 Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data bulanan TRMM tipe 3B43 yang dapat diperoleh dari http://disc.sci.gsfc.nasa.gov/gesNews/netCDF_ subset_ for_ TRMM  mulai  dari  bulan  Januari  1998  sampai  dengan  bulan  Desember  2010  dengan resolusi  0,25º  x  0,25º  dan  dalam  satuan  mm/jam.  Dari  data  tersebut  selanjutnya dipilih  untuk  wilayah  Jakarta  dengan  koordinat  6,16  ºLS  dan  106,81  ºBT  mengacu pada  lokasi  observasi  curah  hujan  Stasiun  Kemayoran  Jakarta,  BMKG.  Data  curah hujan  observasi  yang  digunakan  mulai  dari  bulan  Januari  1976  sampai  dengan Desember  2006  dalam  satuan  milimeter  (mm).  Pada  saat  simulasi  menggunakan metode JST, data TRMM dan data sinar kosmik akan dimanfaatkan sebagai masukan ( input )  sedangkan  data  dari  stasiun  pengamat  (observasi)  digunakan  sebagai  data target.
Data  sinar  kosmik  bersumber  dari  observatorium  Beijing,  Cina  diunduh  dari: ftp.ngdc.noaa.gov/STP/SOLAR_DATA/COSMIC_RAYS/STATION_DATA/Monthly_data/ beijing.tab dalam satuan hourly  counting  rate ,  mulai dari  bulan  Januari 1993 sampai dengan Juni 2010. Interval data sinar kosmik ini meliputi hampir satu siklus aktivitas matahari (siklus ke-23 aktivitas matahari dimulai pada bulan Mei 1998 sampai dengan Desember  2008)  sehingga  hasil  yang  diperoleh  dianggap  dapat  merepresentasikan aktivitas  matahari  dalam  satu  siklus.  Gambar  2-1  menampilkan  data  sinar  kosmik yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 2-1: Plot data sinar kosmik Observatorium Beijing, China (Januari 1998 sampai dengan Juni 2010).  Sumber:  ftp.ngdc.noaa.gov/  STP/  SOLAR_DATA/  COSMIC_RAYS/  STATION_ DATA/Monthly_ data/beijing.tab

## 2.2 Metode
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  JST  propagasi  mundur ( backpropagation )  yang  terdiri  atas  satu  neuron  pada  lapisan  masukan  dan  satu neuron pada lapisan keluaran. Mengacu pada Kusumadewi (2004), arsitektur jaringan menggunakan dua lapisan tersembunyi, masing-masing dengan sepuluh neuron pada lapisan  tersembunyi  pertama  dengan  fungsi  aktivasi tansig dan  lima  neuron  pada lapisan  tersembunyi  kedua  dengan  fungsi  aktivasi logsig .  Pada  lapisan  keluaran digunakan  fungsi  aktivasi purelin .  Sebelum  dilakukan  proses  propagasi  mundur terlebih  dulu  dilakukan  proses preprocessing dan  propagasi  maju  ( feedfordward propagation ). Tansig merupakan  fungsi  aktivasi  yang  menghasilkan  nilai  keluaran dengan batas antara 1 sampai dengan -1, sementara untuk logsig antara 0 dan 1 dan purelin nilai keluarannya sama dengan nilai masukan yang diberikan.
Dengan  asumsi  data  masukan  (data  TRMM  dan  sinar  kosmik)  disimpan  pada matriks p dan target (data curah hujan observasi) pada matriks t , maka:
[ pn , meanp , stdp , tn , meant , stdt ] = prestd ( P , T ) (2-1)
dimana pn dan tn masing-masing  adalah  matriks  masukan  dan  keluaran  yang ternormalisasi, meanp dan meant berturut-turut adalah rata-rata ( mean ) pada matriks masukan  ( p )  dan  keluaran  ( t ), stdp dan stdt adalah  deviasi  standar  pada  matriks masukan  ( p )  dan  keluaran  ( t ),  dan prestd adalah  fungsi  untuk  mengubah  data  ke bentuk  normal  dengan  rata-rata  =  0  dan  deviasi  standar  =  1.  Tahap  selanjutnya dibangun jaringan dengan metode pembelajaran traingdm :
net = newff ( minmax ( pn ), [10 5 1], {' tansig ' ' logsig ' ' purelin '}, ' traingdm ') (2-2)
dengan newff adalah  fungsi  yang  digunakan  untuk  membangun  jaringan backpropagation , minmax ( pn )  adalah  fungsi  untuk  menentukan  skala  masukan  dan keluaran, serta traingdm adalah  fungsi untuk  menghitung gradien serta memperbaiki nilai  bobot pada  setiap  pengoperasian data masukan. Proses pembelajaran dilakukan dengan perintah:
net = train ( net , pn , tn ) (2-3)
Selanjutnya dilakukan pengujian (simulasi) terhadap data-data yang ikut dilatih:
an = sim ( net , pn ) (2-4)
dengan an adalah  vektor  yang  digunakan  untuk  menyimpan  hasil  simulasi  jaringan. Selanjutnya  keluaran  jaringan  dan  target  dianalisis  dengan  regresi  linear  yang menghasilkan  persamaan  garis  serta  koefisien  korelasi  dengan  menggunakan  fungsi postreg .
[ m , a , r ] = postreg ( a , T ) (2-5)
dimana m , a , dan r berturut-turut adalah gradien hasil regresi linear, titik perpotongan dengan sumbu-y, dan koefisien korelasi antara keluaran jaringan dengan target.
Tahap  pertama  penelitian  ini  adalah  melakukan  simulasi  JST  satu  masukan yaitu  data  TRMM  dengan  target  adalah  data  curah  hujan  observasi  Stasiun Kemayoran.  Keluaran  dari  proses  simulasi  ini  adalah  nilai  koefisien  korelasi  (R)  baik untuk  data  latih  maupun  data  uji.  Pada  tahap  selanjutnya  nilai  R  yang  diperoleh  ini
selanjutnya akan dibandingkan dengan nilai R yang diperoleh dari hasil simulasi JST dengan  dua  masukan,  yaitu  data  TRMM  dan  data  sinar  kosmik.  Diagram  alir keseluruhan proses penelitian diringkas dalam Gambar 2-1.
Gambar 2-1: Diagram alir tahap-tahap penelitian

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  membuktikan  bahwa  arsitektur  jaringan  yang  dibangun  dapat diaplikasikan untuk keperluan prediksi, dilakukan pengujian dengan cara menghitung nilai  koefisien  korelasi  (R)  antara  masukan  (data  TRMM)  dengan  target  (data  curah hujan  dari  stasiun  pengamat).  Dari  hasil  simulasi  diperoleh  nilai  koefisien  korelasi antara  data  uji  dengan  data  target  sebesar  0,79.  Gambar  3-1  menampilkan  grafik persamaan linear serta R dari data uji hasil simulasi JST dengan satu masukan.
Gambar 3-1: Plot  persamaan  linier  dan  koefisien  korelasi  (R)  data  TRMM  pengujian  terhadap  data target (OBS) hasil simulasi JST satu masukan
Sementara dari hasil pengujian JST dengan dua masukan (data TRMM dan data sinar kosmik) terhadap data target yang sama, diperoleh nilai R antara data pengujian dengan data target sebesar 0,83. Gambar 3-2 menampilkan plot persamaan linear serta R dari data uji yang merupakan hasil simulasi JST dengan dua masukan.

## Gambar 3-2: Plot persamaan linier serta koefisien korelasi (R) data TRMM dan sinar kosmik pengujian dengan data target (OBS) hasil simulasi JST dengan dua masukan
Kenaikan  nilai  R  yang  diperoleh  dari  simulasi  JST  dua  masukan  tersebut  bila dibandingkan  dengan  hasil  simulasi  JST  satu  masukan  adalah  sebesar  5%.  Adanya peningkatan ini melengkapi bukti adanya pengaruh sinar kosmik pada curah hujan di wilayah Jakarta. Menurut Carslaw et al. (2002), penjelasan mekanisme fisis dari hasil yang  diperoleh  ini  adalah  bahwa  sinar  kosmik,  yang  sumbernya  dari  galaksi  dan matahari  (partikel  energetik  matahari),  mempengaruhi  curah  hujan  di  permukaan melalui  perantara  medan  listrik  vertikal  (kelistrikan  global)  di  atmosfer  sehingga mempengaruhi  tutupan  awan.  Tinsley  et  al.  (2007)  mengungkapkan  bahwa  hal  ini terkait  dengan  adanya  redistribusi  inti  kondensasi  di  troposfer  bawah  oleh  medan listrik vertikal, dimana ionisasi oleh sinar kosmik menjadikan atmosfer sebagai plasma penghantar  listrik  yang  menyebabkan  arus  listrik  melewati  ionosfer  menuju  atmosfer bawah.
Hasil  tersebut  juga  membuktikan  bahwa  arsitektur  JST  yang  dibangun  dapat diaplikasikan  untuk  keperluan  prediksi  curah  hujan  di  wilayah  Jakarta.  Untuk keperluan  prediksi,  data  yang  dipakai  adalah  data  TRMM  simulasi,  yaitu  data  TRMM yang  diperoleh  dari  hasil  pembelajaran  JST,  dimana  di  dalamnya  telah  dimasukkan faktor sinar kosmik.
Nilai  R  dari  data  uji  TRMM  simulasi  terhadap  data  target  untuk  prediksi  tiga bulan ke depan diperoleh 0,87 sementara perhitungan nilai R prediksi tiga bulan dari data  uji  TRMM  saja  tanpa  memasukkan  data  sinar  kosmik  diperoleh  sebesar  0,83. Dengan melibatkan faktor sinar kosmik ternyata diperoleh peningkatan nilai R sebesar 4,8%. Untuk prediksi empat serta lima bulan ke depan juga diperoleh peningkatan nilai R  masing-masing  sebesar  4,8%  dan  7,2%.  Gambar  3-3a  menampilkan  grafik persamaan linier serta nilai R antara data uji TRMM simulasi dengan data target untuk prediksi tiga bulan ke depan sementara Gambar 3-3b adalah gambar yang sama untuk data uji TRMM saja.
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 Jun -09 Jul -09 A gus t- 09
Se p -09 O kt -09 Nop -09 D es -09 Jan -10 Fe b -10 M ar -10 TRM M n o rm al isasi Bulan target uji (a) (b)
Gambar 3-3: a.  Grafik persamaan  linear  data  uji  TRMM  simulasi  dengan  data  target  untuk prediksi tiga bulan ke depan. b. menampilkan hal yang sama untuk data uji TRMM saja
Tabel  3-1  meringkas  kenaikan  nilai  R  untuk  ketiga  prediksi  tersebut  sementara Gambar  3-4  merupakan  plot  sepuluh  titik  prediksi  tiga  bulan  ke  depan  (bulan  Juni 2009  sampai  dengan  Maret  2010)  dari  data  uji  TRMM  simulasi  yang  dibandingkan terhadap targetnya.
Tabel 3-1:  PERBANDINGAN  NILAI  R  SERTA  PROSENTASI  KENAIKAN  DATA  UJI  TRMM  SIMULASI DAN TRMM UNTUK KETIGA PREDIKSI ( e menyatakan epoch JST) Prediksi R ∆R TRMM simulasi TRMM Prediksi 3 bulan 0,87( e =800) 0,83 ( e =800) 4,8% Prediksi 4 bulan 0,84( e =800) 0,83 ( e =800) 4,8% Prediksi 5 bulan 0,84( e =500) 0,89 ( e =500) 7,2%

## Gambar 3-4: Plot sepuluh titik prediksi tiga bulan ke depan  (Juni 2009 sampai dengan Maret 2010) data uji TRMM simulasi yang dibandingkan terhadap targetnya
Hasil penelitian ini dapat melengkapi bukti-bukti sebelumnya tentang pengaruh sinar  kosmik  pada  variabilitas  curah  hujan  di  berbagai  wilayah  di  permukaan  bumi. Zherebtsov et al. (2005) mengatakan bahwa tingkat dan korelasi antara intensitas sinar kosmik  dan  keawanan  global  bergantung  pada  posisi  lintang,  karakter  permukaan (daratan atau lautan) serta karakteristik tutupan awan.
Untuk  wilayah  Jakarta  bukti  efek  sinar  kosmik  pada  penelitian  ini  dibuktikan dengan menggunakan data TRMM simulasi, yaitu data TRMM hasil keluaran simulasi
JST  dengan  dua  masukan  yang  di  dalamnya  telah  dimasukkan  faktor  sinar  kosmik. Sebelumnya  Gernowo  (2009)  mengatakan  bahwa  banjir  di  Jakarta  pada  tahun  2002 terjadi  bersamaan  dengan  aktivitas  matahari  maksimum.  Dengan  adanya  energi tambahan dari flare (ledakan) matahari maka intensitas radiansi matahari yang sampai ke  permukaan  bumi  akan  menjadi  maksimum  sehingga  konveksi  menjadi  aktif  dan tutupan  awan  menjadi  maksimum.  Sebaliknya,  kejadian  banjir  tahun  2007  terjadi ketika  aktivitas  matahari  minimum.  Akibatnya,  fluks  sinar  kosmik  yang  mencapai atmosfer  bumi  akan  menjadi  maksimum  sehingga  tutupan  awan  pun  menjadi maksimum.
Ditinjau  secara meteorologis,  curah  hujan konveksional  merupakan  salah  satu dari  dua  tipe  utama  sumber  curah  hujan  di  Indonesia  (Tjasyono,  et  al.  2007). Pemanasan  radiasi  matahari  menyebabkan  densitas  udara  permukaan  mengecil sehingga terjadi sel tekanan rendah. Dalam sistem cuaca lokal menyebabkan konveksi atau  arus  udara  ke  atas  ( updraft ).  Konveksi  ini  membawa  uap  air  dari  tempat  di sekitarnya  karena  ada  konvergensi  udara  lokal  pada  sel  tekanan  rendah.  Konveksi yang  kuat  ini  menyebabkan  terbentuknya  awan  konvektif  jenis  Cumulus  atau Cumulonimbus yang banyak menghasilkan hujan deras dan petir.
Rosenfeld  (2006)  mengemukakan  tentang  keterkaitan  antara  aerosol  dengan awan konvektif. Efek curah hujan akibat partikel aerosol di daratan lebih besar untuk awan konvektif karena kurangnya sejumlah besar garam sebagai inti kondensasi awan yang  dihasilkan  oleh  lautan  sehingga  meningkatkan  curah  hujan  dalam  awan  yang tercemar.  Di  sisi  lain,  aerosol  di  atmosfer  diketahui  ikut  ditentukan  oleh  fluks  sinar kosmik yang sampai ke atmosfer bawah atau troposfer (Rosenfeld, 2006).

## 4   KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  diperoleh  adanya  peningkatan  nilai  koefisien  korelasi  (R) sebesar  5%  pada  JST  dengan  dua  masukan  (data  TRMM  dan  data  sinar  kosmik) dibandingkan  terhadap  JST  dengan  satu  masukan  (data  TRMM)  saja.  Selain membuktikan  adanya  kontribusi  sinar  kosmik  pada  curah  hujan  di  wilayah  Jakarta hal  ini  juga  menunjukkan  bahwa  arsitektur  JST  yang  dibangun  dapat  digunakan untuk keperluan prediksi.
Peningkatan  akurasi  prediksi  diperoleh  dengan  membandingkan  nilai  R  yang diperoleh  dari  data  TRMM  simulasi,  yaitu  data  uji  TRMM  yang  telah  ditambahkan faktor sinar kosmik sebagai masukan JST dengan nilai R yang diperoleh dari data uji TRMM  saja  tanpa  memasukkan  data  sinar  kosmik.  Untuk  prediksi  tiga  dan  empat bulan  ke  depan  peningkatan  akurasi  mencapai  4,8%  sementara  untuk  prediksi  lima bulan ke depan peningkatan akurasinya sebesar 7,2%.

## DAFTAR RUJUKAN
As-syakur, A.R., dan R. Prasetia, 2010. Pola Spasial Anomali Curah Hujan Selama Maret Sampai Juni 2010 di Indonesia; Komparasi Data TRMM Multisatellite Precipitation Analysis  (TMPA)  3B43  dengan  Stasiun  Pengamat  Hujan ,  Prosiding  Penelitian Masalah Lingkungan di Indonesia, pp. 505-516, Universitas Udayana.
Carslaw, K. S., Harison R. G., dan Kirkby J., 2002. Cosmic Rays, Clouds, and Climate , Science, 298, 1732-1737.
Gernowo  R.,  2009, Dinamika  Atmosfer  Curah  Hujan  Ekstrim  dan  Evaluasi  Awal Teknologi  Modifikasi  Cuaca  Sistem  Statis  di  DKI  Jakarta ,  Disertasi,  Institut Teknologi Bandung.
Kusumadewi, S., 2004. Membangun  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan  Matlab  dan Excel Link , Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta.
Rosenfeld,  D.,  2006. Aerosol-Cloud  Interactions  Control  of  Earth  Radiation  and  Latent Heat Release Budgets , Space Sci. Rev., 125, 149-157. Septiadi  D.,  2008. Aplikasi  Soft  Computing  pada  Prediksi  Curah  Hujan  di  Kalimantan , Tesis, Institut Teknologi Bandung.
Tinsley B. A., G.B. Burns, dan Limin Zhou, 2007. The Role of the Global Electric Circuit in Solar and Internal Forcing of Clouds and Climate , Advances in Space Research 40, pp. 1126–1139.
Tjasyono  B.  HK.,  Ina  Juaeni,  dan  Sri  Woro  B.  Harijono,  2007. Proses  Meteorologis Bencana  Banjir  di  Indonesia ,  Jurnal  Meteorologi  dan  Geofisika,  Vol.  8,  No.  2, Badan Meteorologi dan Geofisika.
Zherebtsov  G.A.,  Kovalenko V.A., Molodykh  S.I., 2005. The  Physical  Mechanism  of  the Solar  Variability  Influence  on  Electrical  and  Climatic  characteristics  of  the troposphere , Advances in Space Research, Volume 35, Issue 8, Pages 1472–1479.