Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 405-417 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Prediksi Curah Hujan Bulanan Wilayah Kota Sorong Menggunakan Metode Multiple Regression
Muhammad Yusuf 1 , Arief Setyanto 2 , Komang Aryasa 3 1,2,3 Program Studi PJJ Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta
1 yusuf.1175@students.amikom.ac.id, 2 arief_s@amikom.ac.id,
3 komang.aryasa@dipanegara.ac.id
Abstract
Currently,  climate  change  in  Indonesia,  which  is  a  tropical  region,  is  always  uncertain  and makes  it  difficult  to  predict  weather  conditions.  Weather  conditions  can  be  influenced  by temperature,  air  pressure,  wind  speed,  humidity  and  rainfall.  Rainfall  is a  climate  parameter that  has  a  high  level  of  diversity  due  to  climate  anomalies.  There  are  several  factors  that influence  the  characteristics  of  the  diversity  of  rainfall,  namely  geographical,  orographic, topographical,  orientation  and  structure  of  the  islands.  These  factors  cause  the  distribution pattern of rainfall to be uneven between one area and another. For that we need a method that can  solve  the  problem  of  predicting  rainfall  both  daily,  monthly  and  yearly.  Prediction  of rainfall  with  a  statistical  approach  can  be  done  through  the  Multiple  Linear  Regression method. Where in this study, rainfall is the dependent variable, while temperature and humidity are independent variables. The results obtained from the WEKA Application with a total of 60 data  from  2017  to  2021,  the  correlation  coefficient  value  is 0.8175,  and  from  the  evaluation results using Linear Regression, the MAE error rate is 78.8695 and the RMSE is 95.1982. It can be concluded that the effect of temperature and air on the occurrence of rainfall is 81.75%.
Keywords : Rainfall, Prediction, Multiple Linear Regression, WEKA, Correlation Coefficient

## Abstrak
Saat  ini  perubahan  iklim  di  Indonesia  yang  merupakan  wilayah  tropis  selalu  tidak  menentu dan  mengakibatkan  sulitnya  dalam  memprediksi  kondisi  cuaca.  Kondisi  cuaca  dapat dipengaruhi oleh suhu, tekanan udara, kecepatan angin, kelembapan udara serta curah hujan. Curah hujan merupakan parameter iklim yang memiliki tingkat keragaman yang tinggi akibat anomali iklim. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi karakteristik keragaman curah hujan yaitu  faktor  geografis,  orografis,  topografis,  orientasi  serta  struktur  kepulauannya.  Faktor- faktor  tersebut  mengakibatkan  pola  sebaran  dari  curah  hujan  menjadi  tidak  merata  antara suatu  daerah  dengan  daerah  lainnya.  Untuk  itu  diperlukan  suatu  metode  yang  dapat menyelesaikan  masalah  dalam  memprediksi  curah  hujan  baik  harian,  bulanan  maupun tahunan.  Prediksi  curah  hujan  dengan  pendekatan  statistik  dapat  dilakukan  melalui  metode Regresi Linear Berganda. Dimana dalam penelitian ini curah hujan menjadi variabel dependen sedangkan  suhu  dan  kelembapan  udara  menjadi  variabel  independen.  Didapatkan  hasil  dari Aplikasi WEKA dengan jumlah data 60 dari tahun 2017 sampai dengan tahun 2021, diperoleh nilai  koefisien  korelasi  sebesar  0,8175,  dan  dari  hasil  Evaluasi  menggunakan  Regresi  Linear menunjukkan  tingkat  galat  MAE  sebesar  78,8695  dan  RMSE  sebesar  95,1982.  Dapat  ditarik kesimpulan bahwa pengaruh suhu dan udara terhadap terjadinya curah hujan adalah 81,75%.
Kata kunci : Curah Hujan, Prediksi, Regresi Linear Berganda, WEKA, Koefisien Korelasi.

## 1. PENDAHULUAN
Negara  Indonesia  berada  di  daerah  tropis  serta  tergolong  sebagai negara  yang  kebanyakan  daerahnya  memilki  iklim  tropis  basah.  Saat  ini
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 405-417 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
perubahan  iklim  di  Indonesia  menjadi  tidak  menentu.  Saat  cuaca  di  daerah terlihat  cerah,  tiba-tiba  dapat  berubah  menjadi  hujan  atau  bahkan  badai. Perubahan iklim yang tidak menentu tersebut yang mengakibatkan sulitnya dalam memprediksi kondisi cuaca [1]. Kondisi cuaca dipengaruhi oleh suhu, tekanan, kecepatan angin, kelembapan udaran serta curah hujan.
Curah hujan adalah parameter iklim yang memiliki tingkat keragaman yang  tinggi  akibat  anomali  iklim.  Anomali  iklim  menjadikan  curah  hujan sangat  sulit  untuk  diketahui.  Ada  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi karakteristik  keragaman  curah  hujan  tersebut,  yaitu  faktor  geografis, orografis, topografis, orientasi serta struktur kepulauannya [2]. Faktor-faktor tersebut mengakibatkan pola sebaran dari curah hujan menjadi tidak merata antara suatu daerah dengan daerah lainnya [3].
Kondisi  curah  hujan  yang  tidak  menentu  dan  fluktuatif  membuat prediksi  cuaca  di  Indonesia  menjadi  sulit,  termasuk  di  Kota  Sorong  yang berada pada koordinat Garis Lintang 00  51′ Selatan dan Garis Bujur 131  15′ Timur. Adanya curah hujan berlebihan akan mengakibatkan banjir dan tanah longsor.  Dampak  terparah  pernah  terjadi  di  Kota  Sorong  pada  tahun  2020 lalu,  dimana  terjadi  bencana  longsor  yang  mengakibatkan  3  (tiga)  orang meninggal dunia dan bencana banjir yang merendam 3 (tiga) kecamatan di Kota Sorong yaitu Kecamatan Sorong (Kelurahan Klademak, Kelurahan Remu Utara), Kecamatan Sorong Utara (Kelurahan Malangkedi) dan Sorong Manoi (Kelurahan Malabutor) - sumber : bnpb.go.id [4].
Untuk  itu  diperlukan  suatu  inovatif  untuk  menyelesaikan  masalah dalam  memprediksi  curah  hujan.  Diantaranya  melalui  pendekatan  statistik [5].  Prediksi  curah  hujan  dapat  menggunakan  pendekatan  statistik  melalui metode regresi linear berganda. Metode Regresi Linear Berganda merupakan metode yang banyak diaplikasikan dalam proses prediksi yang menggunakan data dalam jumlah besar serta  jumlah variabel yang banyak sehingga  dapat digunakan  untuk  proses  prediksi  seperti  metode  regresi  pada  pendekatan statistik.
Berbagai  penelitian  terkait  prediksi  cuaca  maupun  curah  hujan  telah banyak  dilakukan  oleh  penelitian  sebelumnya,  diantaranya  oleh  [6]  yang melakukan analisis dan prediksi cuaca menggunakan paramater temperatur, kecepatan  angin,  arah  angin,  tekanan  atmosphere,  kelembaban  dan  curah hujan.  Hasil  akurasi  prediksi  yang  didaptkan  menggunakan  metode  Multi Linear Regression sebesar 88%.
Selain  itu  oleh  [7],  yang  melakukan  analisis  curah  hujan  di  semarang dengan dataset yang diperoleh dari BMKG stasiun Meteorologi Ahmad Yani Semarang  periode  tahun  2015  hingga  2017.  Variabel  independent  yang digunakan  terdiri  atas  suhu,  kelembaban,  tekanan,  dan  kecepatan  angin, sedangkan  variabel  dependent  yang  digunakan  adalah  curah  hujan. Didapatkan  hasil  uji  hipotesis  korelasi  keempat  variabel  independent terhadap variabel dependent yaitu nilai koefisien determinasi (R^2) sebesar 25.5% sedangkan 74.5% dipengaruhi oleh variabel lainnya.
Penelitian    [2]  [3]  [8]  menggunakan  dua  metode  persamaan  regresi yaitu  model  regresi  linear  sedehana  dan  regrsi  linear  berganda  dalam melakukan prediksi curah hujan bulanan. Parameter yang digunakan adalah suhu  udara  (T)  dan  kelembapan  udara  (RH).  Untuk  penelitian    [2] didapatkan  hasil  perbandingan  perhitungan  nilai  korelasi  pearson  dan penyimpangan prediksi total hujan bulanan terhadap total hujan aktual, yaitu Nilai korelasi r = 0.72 dan RMSE = 77.42 mm/bulan untuk variable predictor suhu  udara,  Nilai  korelasi  r  =  0.73  dan  RMSE  =  77.13  mm/bulan  untuk variable predictor kelembaban udara dan Nilai korelasi r = 0.70 dan RMSE = 80.53  mm/bulan  untuk  variable  predictor  suhu  udara  dan  kelembapan udara.
Sedangkan  penelitian  [3]  didapatkan  hasil  evaluasi  simulasi  prediksi total  hujan  bulanan  yaitu  r  =  0.66  dengan  menggunakan  predictor  suhu udara,  r  =  0.58  menggunakan  predictor  kelembapan  udara,  dan  r  =  0.49 untuk predictor suhu dan kelembapan udara sekaligus. Untuk hasil evaluasi menggunakan RMSE didapatkan predictor suhu memilki nilai RMSE sebesar 14.41 mm/bulan, predictor kelembapan udara sebesar 14.35 mm/bulan dan predictor suhu serta kelembapan sekaligus menghasilkan nilai sebesar 14.55 mm/bulan.
Penelitian  [8]  mendapatkan  hasil  prediksi  berupa  nilai  koefisien korelasi    yang  kuat  sebesar  r  =  0.90  dan  RMSE  yang  baik  sebesar  40.96% antara  curah  hujan  dan  kelembapan  udara  terhadap  prediksi  curah  hujan. Berdasarkan  beberapa  penelitian  diatas,  maka  penulis  mencoba  melakukan Analisisi Prediksi Curah Hujan di Kota Sorong dengan menggunakan metode metode Multiple Linear Regression.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Peramalan
Peramalan adalah tindakan memprediksi secara metodis sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan pengetahuan sebelumnya dan saat ini sehingga kesalahan (selisih antara apa yang terjadi dan apa yang diharapkan)  dapat  dikurangi.  Prediksi  tidak  harus  menawarkan  jawaban secara  pasti  melainkan  berusaha  untuk  mencari  jawaban  sedekat  mungkin terhadap sesuatu yang akan terjadi [9]. Prediksi atau peramalan dalam data mining bisa dilakukan dengan metode time series dimana data dikumpulkan selama periode waktu tertentu seperti harian, mingguan, bulanan, triwulan, tahunan [10], sehingga data ini bisa memprediksi berbagai domain termasuk bidang  klimatologi  diantaranya  prediksi  curah  hujan.  Prediksi  curah  hujan merupakan aspek penting dari prakiraan iklim, dimana hasil akurat dan tepat waktu akan membantu untuk perencanaan dan pengelolaan sumber daya air, peringatan  banjir,  kegiatan  konstruksi,  operasi  penerbangan,  dan  lain sebagainya.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 405-417 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.2. Curah Hujan
Curah hujan merupakan parameter iklim yang perilaku atau gejalanya tampak jelas akibat anomali iklim. Anomali iklim seringkali terjadi berulang berdasarkan  ketergantungan  dari  dinamika  atmosfer.  Indikator  dominan yang  dapat  digunakan  untuk  melihat  gejala  terjadinya  suatu  anomali  iklim yaitu  kelembapan  udara  dan  Suhu  Udara  [11].  Curah  hujan  dapat  diukur menggunakan  alat  penakar  hujan  dengan  satuan  millimeter  (mm).  Curah hujan dengan ukuran 1 mm setara dengan jumlah 1 liter/ [12] .

## 2.3. Suhu Udara
Suhu  udara  merupakan  suatu  keadaan  derajat  panas  atau  dinginnya udara. Dapat diukur dalam skala Celcius ( ), Reamur ( R), atau Fahrenheit ( ).  Suhu  udara  suatu  wilaya  dapt  diukur  berdasarkan  dua  kondisi,  yaitu saat suhu udara minimun dan saat suhu udara maksimum [3]. Suhu rata-rata pada suatu wilayah di permukaan bumi dapat dihitung menggunakan rumus berikut ini:
(1)
Dimana =suhu rata-rata pada waktu x = suhu awal pada suatu tempat h = ketinggian pada suatu tempat dan 0.6 serta 100 adalah konstanta vertikal gradient temperatur ( lapce rate ), artinya setiap kenaikan 100 meter, suhu udara turun menjadi rata-rata 0.6 .
Sedangkan untuk menghitung suhu udara permukaan rata-rata harian dapat menggunakan untuk data suhu udara rata-rata pengamatan pada pukul 07.00  LT,  pukul  13.00  LT  dan  pukul  18.00  LT  [3].  Untuk  rumusnya  dapat dilihat dibawah ini berikut:
(2)
Dimana:
= suhu udara permukaan rata-rata harian ( )
= Suhu udara pengamatan jam 07.00 LT
= Suhu udara pengamatan jam 13.00 LT = Suhu udara pengamatan jam 18.00 LT
Tinggi  rendahnya  suhu  suatu  permukaan  dapat  mempengaruhi  laju penguapan,  sehingga  jumlah  air  yang  menguap  akan  semakin  banyak  [13]. Suhu permukaan berbanding terbalik terhadap  kelembapan. Semakin tinggi suhu suatu tempat maka kelembapan di daerah tersebut semakin rendah dan sebaliknya,  apabila  suhu  daerah  tersebut  rendah  maka  kelembapan  daerah tersebut  menjadi  tinggi.  Antara  suhu  dan  kelembaban  sama-sama  memiliki pengaruh terhadap curah hujan [14].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 405-417 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.4. Kelembaban Udara
Kelembaban  udara  merupakan  jumlah  uap  air  yang  terdapat  dalam udara  atau  atmosfer.  Uap  air  merupakan  sumber  bentuk  kondensasi  yang dapat menyerap dengan baik radiasi sinar matahari dan radiasi bumi. Uap air dapat  berubah  bentuk  menjadi  cair  atau  pun  pada  yang  kemudian  jatuh  ke bumi sebagai hujan [15]. Kelembaban terbagi menjadi dua jenis yaitu :
a) Kelembaban  udara  absolut,  yaitu  jumlah  uap  air  yang  terkandung dalam udara dan dinyatakan dengan satuan gram uap air untuk 1 udara
b) Kelembaban  udara  relatif  (nisbi),  yaitu  perbandingan  banyaknya jumlah uap air dengan banyaknya jumlah air maksimum dalam udara untuk suhu yang sama dan dinyatakan dalam persentase (%). Berikut adalah persamaan kelembaban udara
(3) Dimana: = kelembaban relatif (%)
= tekanan uap air pada saat pengukuran ( ⁄ )
= tekanan uap air jenuh ( ⁄
)
Kelembaban  relatif  (nisbi)  adalah  parameter  penting  yang  patut diperhatikan  dan  untuk  mengukurnya  secara  akurat  dapat  digunakan psychrometer.

## 2.5. Tahap Penelitian
Tahapan penelitian yang dilakukan dimulai dari pengumpulan dataset. Selanjutnya  dilakukan  preprocessing  dataset.  Data-data  yang  tidak diperlukan  dalam  penelitian  dihilangkan.  Kemudian  dilanjutkan  dengan pembuatan model analisis data serta evaluasi hasil dari model yang dibuat. Terakhir adalah  penarikan kesimpulan dan saran dari hasil penelitian yang dilakukan. Beriktu adalah Gambar 1. terkait alur Tahapan Penelitian:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 405-417 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.5.1. Pengumpulan Dataset
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  Kantor BMKG  DEO  Sorong,  yang  terdiri  dari:  (1)  Data  rerata  kelembapan  udara bulanan, (2) data rerata suhu udara bulanan, dan (3) data total curah hujan bulanan.  Data  rerata  bulanan  merupakah  hasil  dari  jumlah  data  rata-rata perhari selama satu bulan dan kemudian dibagi dengan banyaknya data pada bulan yang bersangkutan [3]. Yang menjadi variabel dependent adalah data total  curah  hujan  bulanan.  Dan  yang  lainnya  menjadi  variabel  independent. Data  suhu  udara  dan  kelembapan  udara  merupakan  dataset  BMKG  DEO Sorong yang didapat dari tahun 2017 hingga 2021 (5 Tahun). Berikut Tabel 1. terkait Kode dan Keterangan Variabel.
Tabel 1. Kode dan Keterangan Variabel No Keterangan Variabel Kode 1 Rerata kelembapan udara bulanan Variabel Independent 2 Rerata suhu udara bulanan Variabel Independent 3 Total curah hujan bulanan Variabel Dependent Y

## 2.5.2. Preprocessing Data
File  data  yang  didapatkan  dari  BMKG  berbentuk  xls  yang  kemudian diubah menjadi bentuk CSV (Comma Separate Value). Data yang didapatkan dari BMKG berbentuk file terpisah untuk masing-masing variabel. Kemudian file-file data tersebut disatukan menjadi satu file. Selanjutnya proses cleaning data terhadap missing value dan normalisasi untuk menyetarakan nilai untuk setiap attribut dan kelas. Hasil proses ini, didapatkan data sebanyak 60 data.

## 2.5.3. Permodelan Data
Setelah  preprocessing  data,  selanjutnya  data  dianalisis  menggunakan model Regresi linier berganda ( Multiple Linear Regression ). MLR merupakan salah  metode  prediksi  yang  dilakukan  melalui  pembentukan  persamaan regresi  untuk  simulasi  prediksi  curah  hujan  bulanan  dengan  meggunakan lebih  dari  satu  variabel  independen  [8].  Metode  regresi  linear  berganda menggunakan dua jenis variabel, yaitu variabel bebas atau variabel prediktor (independent)  dan  variabel  tidak  bebas  atau  variabel  respon  (dependent). Adapun persamaan umum dari metode ini [16] yaitu:
(4) Dimana:
= konstanta
= koefisien variabel ,
= variabel yang diduga (variabel dependen);
= variabel penduga (variabel independen).
Variabel  bebas  dapat  memprediksi  nilai  variabel  tidak  bebas  dan dinyatakan dengan ,
. Sedangkan variabel tidak bebas merupakan variabel  yang  terjadi  karena  respon  dari  variabel  bebas  dan  dinyatakan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 405-417 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dengan [17].  Dalam  penelitian  ini,  yang  menjadi  variabel  prediktor  atau variabel  bebas  yaitu  suhu  udara,  kelembaban  udara,  kecepatan  angin,  dan tekanan udara. Sedangkan variable tidak bebas yaitu total hujan.

## 2.5.4. Evaluasi Data
Setalah  didapatkan  model  atau  persamaan  hasil  pengolan  data, kemudian  dilakukan  evaluasi.  Evaluasi  digunakan  untuk  menguji  kelayakan serta  relevansi  keterkaitan  antara  variable  independent  dan  variable dependent.  Evaluasi  algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  dan  Koefisien  Relasi.  RMSE  merupakan metode evaluasi yang digunakan untuk mengetahui perbedaan antara nilai- nilai prediksi antara model dengan nilai kebenaran yang diamati [8].
Melalui  RMSE  dapat  diketahui  besarnya  penyimpangan  yang  terjadi antara  nilai  prediksi  curah  hujan  dengan  nilai  curah  hujan  actual.  Semakin besar nilai RMSE maka semakin jauh nilai data total hujan prediksi terhadap total  hujan  actual.    Semakin  kecil  nilai  RMSE  maka  semakin  baik  prediksi total  hujan  tehadap  total  hujan  aktual.  Tingkat  kesalahan  yang  dapat diminimalisir  dapat  meningkatkan  akurasi  prediksi  [18].  Berikut  adalah persamaan Root Mean Squar Error
[ ∑ ] (5)
Dimana:
= Data curah hujan hasil Obeservasi = Data curah hujan hasil prediksi
Nilai  Koefisien  Korelasi  digunakan  untuk  menentukan  besarnya hubungan  kedekatan  antara  total  prediksi  curah  hujan  terhadap  total  huja aktual.  Kedekatan  tersebut  didapatkan  dari  hasil  prediksi  menggunakan variabel  prediktor  diantara  suhu  dengan  kelembapan  udara.  Nilai  koefisien memiliki  rentang  nilai  paling  sedikit  -1  dan  paling  besar  1,  dan  dapat dinyatakan sebagai berikut:
a) Jika  nilai  r  mendekati  +1,  artinya  hubungan  antara  prediksi  total  hujan dengan total hujan actual sangat kuat dan positif
b) Jika nilai r mendekati – 1, artinya hubungan antara prediksi total hujan dengan total hujan actual sangat sangat kuat dan negatif
c) Jika nilai r +0.5 hingga 0,5, artinya hubungan antara prediksi total hujan dengan total hujan actual cukup kuat
d) Jika nilai r lebih kecil +0.5 atau lebih besar -0.5, artinya hubungan antara prediksi total hujan dengan total hujan actual dianggap lemah Validasi nilai koefisien korelasi yaitu semakin kuat korelasi maka hasil validasi semakin baik sehingga tingkat akurasi perkiraan akan semakin kecil. Berikut adalah persamaan untuk menghitung koefisien korelasi
√ ̅ (6)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 405-417 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dengan:
= nilai korelasi = data curah hujan bulanan = data curah hujan bulanan hasil prediksi
̅ = rata-rata data curah hujan actual
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  Penelitian  ini  Penulis  melakukan  pengujian  menggunakan  alat bantu  atau  tools  data  mining  yaitu  WEKA  3.8.4  (Waikatu  Environment  for Knowledge  Analysis).  Weka  merupakan  sistem  penting  dalam  sejarah penambangan  data  dan  komunitas  penelitian  machine  learning,  karena sistem  ini  adalah  satu-satunya  toolkit  yang  telah  diadopsi  secara  luas  dan bertahan  selama  jangka  waktu  yang  lama  [19].    Disini  Weka  digunakan sebagai  alat  bantu  untuk  melakukan  analisis  prediksi  curah  hujan menggunakan algoritma Linear Regression, sehingga dapat mengidentifikasi klasifikasi  iklim  di  wilayah  Kota  Sorong,  proses  prediksi  dilakukan  untuk mendapatkan  seberapa  kuat  korelasi  antara  variabel-variabel  independen dengan variabel dependennya.

## 3.1. Pengumpulan Dataset
Dataset diperoleh dari BMKG DEO Sorong, dimana datanya  dari tahun 2017 hingga 2021 (5 Tahun) berupa (1) Data rerata suhu udara bulanan, (2) data  rerata  kelembapan  udara  bulanan,  dan  (3)  data  total  curah  hujan bulanan.  Gambar  2.  berikut  memperlihatkan  dataset  yang  akan  digunakan dalam proses pengolahan data di aplikasi WEKA:
Gambar 2. Tabel Dataset
Tabel  Kolom  Suhu  adalah  X 1 dan  Kelembapan  adalah  X 2 yang  akan menjadi Variabel Independen, sedangkan Tabel Kolom Curah_Hujan adalah Y yang akan menjadi Variabel Dependen.

## 3.2. Preprocessing Dataset
Selanjutnya  dilakukan Preprocessing Data yaitu  merubah  data  mentah menjadi data yang bisa diolah, dimana pada proses ini file format xls diubah menjadi  csv,  dimana  sebelumnya  terdapa  kolom  ‘No.’  dan  ‘Bulan’
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 405-417 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dihilangakan, sehingga file csv dapat dilihat seperti pada gambar 3. dibawah ini:

## Gambar 3. Dataset diubah ke csv
Data CSV yang telah dibuat kemudian dibuka pada aplikasi WEKA  dan didapatkan hasil visualisasi grafik seperti pada gambar 4. berikut:

## Gambar 4. Hasil Visualisasi Dataset

## 3.3. Permodelan Dataset
Kemudian  dilakukan  permodelan  data  pada  aplikasi  WEKA mengunakan Algoritma Regresi Linear Berganda ( Multiple Linear Regression ) dengan  melakukan  test  mode  dimana  sebanyak  80%  data  dilakukan split training (Rasio 80:20) dan dapat dilihat seperti pada gambar 5. berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 405-417 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 5. Informasi Permodelan Data
Maka  hasil  yang  diperoleh  dari  permodelan  data  menggunakan algoritma  Linear  Regression  dimana  training  split  menggunakan  48  jumlah data  dari  60  data  yang  ada,  didapatkan  persamaan  regresi  linear  dan  hasil prediksi curah hujan seperti yang terlihat pada gambar 6. berikut:

## Gambar 6. Hasil Permodelan Data dan Prediksi
Gambar  6.  berikut  merupakan  data  grafik  yang  dihasilkan  Prediksi Curah  Hujan  terhadap  hubungan  korelasi  dengan  variabel  Suhu  dan Kelembapan:
Gambar 6. Plot Grafik Hubung
Persamaan Regresi Linier untuk
Prediksi Curah Hujan
Hasil Prediksi untuk 12 data sisa yang diuji dari 48 data yang di training.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 405-417 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.4. Evaluasi Dataset
Dari  hasil  permodelan  data  pada  gambar  5.  diatas  maka  didapatkan Hasil Ringkasan Evaluasi seperti yang terlihat pada gambar 7. berikut:

## Gambar 7. Hasil Ringkasan
Gambar  7.  diatas  memperlihatkan  bahwa  didapatkan  Nilai  Korelasi Koefisien  sebesar  0,8175  dengan  tingkat  galat  MAE  ( Mean  Absloute  Error ) sebesar 78,8695 dan RMSE ( Root Mean Squared Error ) mencapai 95,1982.

## 4.  SIMPULAN
Penelitian ini melakukan prediksi curah hujan di wilayah Kota Sorong menggunakan  algoritma  Regresi  Linear  Berganda  ( Multiple  Linear Regression ) Dari data yang didapatkan berupa Suhu dan Kelembapan wilayah Kota  Sorong  selama  5  tahun  dari  tahun  2017  sampai  dengan  tahun  2021. Analisa kinerja data menggunakan bantuan tools aplikasi WEKA  didaptakan 3  (tiga)  ukuran  akurasi  yaitu  Nilai  Korelasi  Koefisien,  Nilai  MAE  dan  Nilai RMSE.  Teknik  Klasifikasi  Linear  Regression  pada  dataset  sebanyak  60  data menggunakan  80%  data  latih  dan  20%  data  uji.  Didapatkan  hasil  Nilai Korelasi Koefisien sebesar 0,8175, Nilai MAE ( Mean Absolute Error ) sebesar 78,8695  dan  Nilai  RMSE  ( Root  Mean  Squared  Error )  sebesar  95,1982. Besarnya  nilai  RMSE  yang  mencapai  95,1982  tidak  bagus  terhadap  proses prediksi  curah  hujan  karena  besarnya  penyimpangan  ( error )  antara  nilai prediksi curah hujan  dan nilai curah hujan actual, namun dari hasil besarnya nilai  korelasi  koefisien  (r)  sebesar  0,8175  menandakan  hubungan  yang sangat kuat dan positif antara prediksi total hujan dengan total hujan aktual, hal ini bisa dilihat dari grafik plot di gambar 6 (hasil dan pembahasan) diatas, dimana suhu dan kelembapan memiliki pengaruh  yang signifikan atau kuat dalam memprediksi terjadinya  curah hujan walaupun  dalam persamaannya kelembapan udara paling signifikan atau kuat, dimana pengaruhnya sebesar 81,75%

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  Suma,  “Implementasi  Machine  Learning  Di  Dalam  Prediksi  Cuaca Disusun sebagai salah satu syarat untuk kelulusan Program Strata 1 di Program  Studi  Teknik  Informatika  Universitas  Pasundan  Bandung oleh :  BANDUNG  SEPTEMBER  2020,”  no.  September  2020,  2021,  doi: 10.13140/RG.2.2.16086.47680.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 405-417 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[2] I. Jhonson Arizona Saragih et al. , “Prediksi Curah Hujan Bulanan Di Deli Serdang  Menggunakan  Persamaan  Regresi  Dengan  Prediktor  Data Suhu Dan Kelembapan Udara,” J. Meteorol. Klimatologi dan Geofis. , vol. 7, no. 2, pp. 6–14, 2020.
[3] A.  Fadholi,  “Persamaan  regresi  prediksi  curah  hujan  bulanan menggunakan  data  suhu  dan  kelembapan  udara  di  Ternate,” J.  Stat. , vol. 13, no. 1, pp. 7–16, 2013.
[4] R.  Jati,  “Banjir  dan  Longsor  Kota  Sorong  Akibatkan  Tiga  Orang Meninggal Dunia,” 2020. [Online]. Available: https://bnpb.go.id/berita/Banjir  dan  Longsor  Kota  Sorong  Akibatkan Tiga Orang Meninggal Dunia. [Accessed: 01-Jan-2022].
[5] H.  Muhamad,  I.  Cholissodin,  and  B.  D.  Setiawan,  “Optimasi  Support Vector  Regression  (SVR)  Menggunakan  Algoritma  Improved-Particle Swarm  Optimization  (IPSO)  untuk  Peramalan  Curah  Hujan,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 1, no. 11, pp. 2548–964, 2017.
[6] N.  Anusha,  M.  Sai  Chaithanya,  and  G.  Jithendranath  Reddy,  “Weather Prediction  Using  Multi  Linear  Regression  Algorithm,” IOP  Conf.  Ser. Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  590,  no.  1,  2019,  doi:  10.1088/1757- 899X/590/1/012034.
[7] A. Luthfiarta, A. Febriyanto, H. Lestiawan, and W. Wicaksono, “Analisa Prakiraan Cuaca dengan Parameter Suhu, Kelembaban, Tekanan Udara, dan  Kecepatan  Angin  Menggunakan  Regresi  Linear  Berganda,” JOINS (Journal  Inf.  Syst. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  10–17,  2020,  doi: 10.33633/joins.v5i1.2760.
[8] E. Dewi et al. , “Prediksi Curah Hujan Di Kabupaten Majalengka Dengan Menggunakan  Algoritma  Regresi  Rainfall  Prediction  in  Majalengka District Using Regression Algorithm,” , vol. 67, no. 1, 2019.
[9] M.  Kafil,  “Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbors  Untuk  Prediksi Penjualan  Berbasis  Web  Pada  Boutiq  Dealove  Bondowoso,” JATI (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  59–66,  2019,  doi: 10.36040/jati.v3i2.860.
[10]  S.  Aftab,  M.  Ahmad,  N.  Hameed,  M.  S.  Bashir,  I.  Ali,  and  Z.  Nawaz, “Rainfall prediction in Lahore City using data mining techniques,” Int. J. Adv.  Comput.  Sci.  Appl. ,  vol.  9,  no.  4,  pp.  254–260,  2018,  doi: 10.14569/IJACSA.2018.090439.
[11]  S.  Putramulyo  and  S.  Alaa,  “Prediksi  Curah  Hujan  Bulanan  Di  Kota Samarinda  Menggunakan  Persamaan  Regresi  Dengan  Prediktor  Data Suhu  dan  Kelembapan  Udara,” Eig.  Math.  J. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  13,  2018, doi: 10.29303/emj.v2i2.20.
[12]  N.  Binternagel,  “Adaptasi  dan  Mitigasi  Perubahan  Iklim  Global,”  no. October, 2009.
[13]  A.  Ardhitama,  “Simulasi  Prakiraan  Jumlah  Curah  Hujan  Dengan Menggunakan Data Parameter Cuaca (Study Kasus Di Kota Pekanbaru Tahun 2012),” J. Sains Teknol. Modif. Cuaca , vol. 14, no. 2, p. 111, 2013,
doi: 10.29122/jstmc.v14i2.2690.
[14]  D. Prakoso, “Analisis Pengaruh Tekanan Udara, Kelembaban Udara Dan Suhu Udara Terhadap Tingkat Curah Hujan Di Kota Semarang,” pp. 1– 77, 2018.
[15]  Y.  S.  Swarinoto  and  S.  Sugiyono,  “Pemanfaatan  Suhu  Udara  Dan Kelembapan Udara Dalam Persamaan Regresi Untuk Simulasi Prediksi Total Hujan Bulanan Di Bandar Lampung,” J. Meteorol. dan Geofis. , vol. 12, no. 3, pp. 271–281, 2011, doi: 10.31172/jmg.v12i3.109.
[16]  P.  S.  A.  Husaini  Usman, Pengantar  statistika ,  Ed.  2.  Jakarta :  Bumi Aksara, 2006., 2006.
[17]  Sudjana, Metode statistika . Bandung : Tarsito, 2002.
[18]  I.  R.  Rumahorbo,  “Persamaan  Regresi  Prediksi  Curah  Hujan  Bulanan Menggunakan  Data  Suhu  dan  Kelembapan  Udara  di  Bengkulu,” Pros. Semin. Pendidik. Mat. dan … , vol. 2, no. 2721, pp. 1–11, 2020.
[19]  I.  Russell  and  Z.  Markov,  “An  Introduction  to  the  Weka  Data  Mining System  (Abstract  Only),”  vol.  18,  no.  3,  pp.  742–742,  2017,  doi: 10.1145/3017680.3017821.