## APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DALAM PREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN DI KABUPATEN WAJO SULAWESI SELATAN

## Fitriyanti
Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Alauddin Makassar Email : fitriyanti_fisika@uin-alauddin.ac.id
Info Artikel

## ABSTRAK

## Riwayat artikel
Dikirim   : Des 03, 2022 Direvisi   : Des  22, 2022 Diterima : Jan 03, 2022 Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  merupakan  metode  algoritma  statistik dalam pengklasifikasian data yang meniru sistem kerja jaringan syaraf manusia,  terdiri  dari  neuron-neuron  yang  saling  terhubung  dengan bobot  jaringan  untuk  mencari  kedekatan  suatu  data.  Jaringan  syaraf tiruan  dalam  prakteknya  dapat  digunakan  dalam  sistem  identifikasi pola,  klasifikasi,  perencanaan  dan  sistem  prediksi.  Penelitian  ini  akan menggunakan  JST  sebagai  sistem  prediksi  dalam  prakiraaan  curah hujan bulanan di Kabupaten Wajo, Sulawesi – Selatan. Metode prediksi adalah  melakukan  perkiraan  terhadap  apa  yang  akan  terjadi berdasarkan  pola  data  yang  diperoleh  dari  suatu  kejadian  yang  telah berlalu. Penelitian ini bertujuan  untuk mengetahui  nilai  hasil prediksi curah hujan bulanan dengan melihat data prediksi dengan curah hujan aktual  dengan  menggunakan  JST,  metode  yang  digunakan  adalah metode Backpropagation yang merupakan metode supervised learning, yaitu kita dapat membandingkan antara data aktual dan data prediksi dengan mengevaluasi kontribusi kesalahan dari setiap lapisan jaringan setelah satu set data diproses, sehingga meminimalkan nilai kesalahan dalam output data prediksi. Prediksi curah hujan sangat penting dalam menunjang  aktivitas  masyarakat  dalam  suatu  daerah,  khususnya  di Kabupaten  Wajo,  Sulawesi  –  Selatan  yang  sebagian  masyarakatnya bergantung pada hasil pertanian. Dengan adanya sistem prediksi curah hujan  membantu  masyarakat  dalam  penentuan  masa  tanam  dan memberikan  informasi  besarnya  intensitas  curah  hujan  bulanan, sehingga  kegagalan  panen  akibat  kesalahan  masa  tanam  dapat diminimalisir. Hasil penelitian yang diperoleh berupa pola grafik data prediksi  dan  aktual.  Menggunakan  data  dari  tiga  pos  curah  hujan. Validasi berdasarkan Root Square Mean Error (RMSE) yang diperoleh hasil secara berturut turut,  untuk pos hujan  Sakkoli, Paria/Majennang dan Anabanua, yaitu RMSE sebesar 0,150., 0,107 dan 0,024.
Kata Kunci:
jaringan syaraf tiruan Backpropagation RMSE
DOI: 10.24252/jpf.v11i1.33142

## ABSTRACT
Artificial  neural  network  (ANN)  is  a  statistical  algorithm  method  for classifying  data  that  mimics  the  working  system  of  a  human  neural network,  consisting  of  neurons  connected  to  each  other  by  network weights to find the proximity of a data. ANN in practice can be used in pattern  identification  systems,classification,  planning  and  prediction systems.  This  research  will  use  ANN  as  a  prediction  system  in forecasting  monthly  rainfall  in  Wajo  District,  South  Sulawesi.  The
prediction  method  is  to  estimate  what  will  happen  based  on  data patterns  obtained  from  an  event  that  has  passed.  This  study  aims  to determine the value of the monthly rainfall prediction results by looking at the predicted data with actual rainfall using ANN, the method used is the Backpropagation method which is a supervised learning method, that  is  we  can  compare  between  actual  data  and  predicted  data  by evaluating  the  contribution  of  errors  from  each  network  layer  after  a data  set  is  processed,  thereby  minimizing  the  error  value  in  the predicted  data  output.  Prediction  of  rainfall  is  very  important  in supporting community activities in an area, especially in Wajo Regency, South  Sulawesi,  where  most  of  the  people  depend  on  agricultural products.  The  existence  of  a  rainfall  prediction  system  helps  the community  in  determining  the  planting  period  and  provides information  on  the  amount  of  monthly  rainfall  intensity,  so  that  crop failure  due  to  planting  errors  can  be  minimized.  The  research  results obtained are in the form of predictive and actual data graphic patterns. Using data from three rainfall stations. Validation based on Root Square Mean  Error  (RMSE)  obtained  successive  results,  for  the  Sakkoli, Paria/Majennang  and  Anabanua  rain  posts,  namely  RMSE  of  0.150., 0.107 and 0.024.
© 2022 The Author(s). Published by Department of Physics Education. Alauddin State Islamic University Makassar.

## PENDAHULUAN
Prediksi adalah suatu proses dalam memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu hal  yang  mungkin  terjadi  di  masa  depan  dengan  membandingkan  kejadian  atau informasi  pada  masa  lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki.  Dalam  sistem  prediksi,  nilai yang  dihasilkan  tidak  harus  memberikan  jawaban  secara  pasti  kejadian  yang  akan terjadi,  melainkan  berusaha  untuk  mencari  jawaban  sedekat  mungkin  yang  akan terjadi.  sehingga  eror  yang    diperoleh  dari  hasil  selisih  antara  sesuatu  yang  terjadi dengan hasil perkiraan dapat diperkecil.  Ada begitu banyak jenis prediksi. Prediksi zaman dahulu lebih dikenal sebagai ‘ramalan’ yang umumnya memiliki makna lebih kepada sebuah dunia supranatural seperti tarot, zodiac, Intuisi, atrologi, primbon, dan lain  sebagainya.  Seiring  perkembangan  zaman  sistem  prediksi  mulai  mendapat tempat  dimasyarakat  karena  sifatnya  yang  mampu  memperkirakan  hal  yang  akan terjadi, dan umumnya mendekati atau bermanfaat dalam antisipasi hal dimasa depan, baik  itu  terjadi  maupun  tidak.  Salah  satu  sistem  prediksi  yang  paling  dikenal  di masyarakat adalah prediksi cuaca.
Prediksi cuaca utamanya curah hujan sangatlah penting dalam menunjang aktivitas manusia. Sesuai sifatnya, cuaca adalah keadaan udara pada atmosfer dalam lokasi dan waktu  tertentu  yang  sifatnya  mudah  berubah.  Penilaian  terhadap  kategori  cuaca umumnya dinyatakan dengan memperhatikan kondisi curah hujan, keadaan awan,
suhu udara, penguapan, kelembapan, dan kecepatan angin di suatu tempat dari hari ke hari [1]. Dengan mempelajari gejala terkait perubahan dalam kurun waktu tertentu, kita  dapat  melakukan  prediksi  terhadap  cuaca  yang  akan  terjadi  pada  tempat  dan waktu yang sama pada hari tertentu, atau dikenal dengan ‘prediksi cuaca’. Ketepatan dalam  prediksi  tergantung  dari  parameter  dan  analisis  yang  mendetail  terhadap perubahan  signifikan yang terjadi pada masa lalu, dan hasilnya merupakan bentuk validasi pendekatan nilai dan belum mutlak sebagai nilai sesungguhnya dari data.
Curah hujan dan intensitas curah hujan pada suatu daerah sangat berpengaruh dalam kehidupan  masyarakat,  khususnya  dalam  sektor  pertanian.  Penelitian  ini  akan dilakukan  pada  kabupaten  Wajo,  Sulawesi  –  Selatan.  Wilayah  Wajo,  terletak  pada 3 o 39’16’ LS  dan 119 o 53’ - 120 o 27’ BT dengan luas wilayah yaitu 2.506,19 km 2 , dengan hampir  sebagian  besar  masyarakatnya  bekerja  pada  sektor  pertanian  khususnya tanaman  padi.  Memiliki  periode  curah  hujan  rata-rata  sebesar  8.000  mm,  dengan siklus hujan yang singkat pada bulan April sampai Juni dan Agustus sampai Oktober. Pada musim pancaroba, wilayah tersebut mengalami kondisi cuaca yang tidak stabil yang mengakibatkan sebanyak 42,59% penduduknya yang berprofesi sebagai petani mengalami  kerugian  dalam  memproduksi  hasil  tanam  padi.  Berdasarkan  Kondisi cuaca daerah Kabupaten Wajo, sehingga perlu dilakukan sistem dalam memprediksi curah hujan, sebagai dasar yang dapat digunakan masyarakat untuk meningkatkan kondisi ekonomi dan sosialnya, [2]
Intensitas  curah  hujan  dapat  diperoleh  yaitu  dengan  melakukan  analisis  terhadap variabel-variabel  yang  mempengaruhi  kejadian  suatu  data  curah  hujan.  Hal  ini dimaksudkan agar analisis yang diperoleh dapat berperan penting dalam mengelola sumber daya air untuk kepentingan masyarakat [3]
Penerapan  metode  prediksi  dengan  memanfaatkan  sistem  Artificial  Intelligence  (AI) merupakan metode yang mulai dikembangkan saat ini. Sistem kecerdasan buatan ini dalam  perkembangannya  merupakan  sistem  yang  mengadopsi  kecerdasan  alamiah manusia dalam hal identifikasi/pengenalan suatu objek, klasifikasi data, perencanaan/ planning  maupun  dalam  hal  prediksi  melalui  suatu  rangkaian  sistem  pembelajaran trial  and  error. Fungsi  utama  dari  AI  adalah  kemampuannya  untuk  mempelajari data yang diterima secara berkesinambungan. Semakin banyak data yang diterima dan  dianalisis  melalui  algoritma  khusus,  semakin  baik  pula  AI  dalam  membuat prediksi.
Jaringan syaraf tiruan (JST) merupakan salah satu bagian dari AI yang mem proses informasi yang didesain dengan menirukan cara kerja syaraf otak manusia dalam menyelesaikan  suatu  masalah  dengan  melakukan  proses  belajar melalui  perubahan  bobot  sinapsisnya.  Beberapa  faktor  yang  dapat  berpengaruh terhadap tingkat kebenaran JST dalam memprediksi yaitu target error,  learning rate, nilai  bobot,  dan  jumlah  data  yang  diberikan  secara  random  pada  tiap-tiap  neuron. Kelebihan dari JST digunakan dalam hal memprediksi karena mampu secara umum dalam mengekstrak pola input data. JST dapat menimbulkan suatu pola pengetahuan
melewati batas belajar atau self-organizing, sehingga menghasilkan nilai prediksi yang mungkin dapat berbeda dari nilai aslinya, tapi dalam batas pola yang telah dibangun oleh sistem jaringannya, sehingga mampu menghasilkan pola baru yang merupakan hasil dari prediksi sehingga dapat dianggap sebagai suatu metode yang tepat dalam membuat  suatu  pola  prediksi  karena  sifatnya  yang  mengikuti  kecendrungan perubahan  data  asli  layaknya  perubahan  cuaca  yang  berubah  tergantung  dari parameter cuaca yang mempengaruhinya.
Salah  satu  metode  yang  umum  digunakan  pada  JST  dalam  prediksi  adalah Backpropagation.  Metode  ini termasuk  dalam  sistem  supervised  learning  atau  sistem pembelajaran  terawasi,  dalam  artian  kita  menetapkan  target  terhadap  nilai  input untuk membangun suatu pola yang dapat digunakan terhadap data baru yang tidak diketahui,  dalam  hal  ini,  jika  kita  menerapkannya  dalam  sistem  prediksi  ataupun peramalan,  dengan  sebuah  pola  dari  algoritma  yang  telah  dihasilkan  kita  mampu menggunakan pola tersebut sebagai pola prediksi untuk ramalan curah hujan untuk tahun  berikutnya  dengan  mengambil  data  dari  trand  atau  kecendrungan  data  dari tahun sebelumnya .
Backpropagation yang merupakan salah satu metode dalam Jaringan syaraf tiruan yang mengimplementasikan  fungsi  otak  manusia  ke  dalam  algoritma  komputasi,  adalah salah  satu  algoritma  yang bekerja  dengan  cara  meminimalkan  erorr  data  sesuai dengan  target  erorr  minimal  yang  diharapkan,  sistem  akan  mencari  data  nilai  eror yang  terkecil  dengan  cara  memperbaharui  nilai  bobot  setiap  sinapsis  atau  jaringan yang  terbentuk  hingga  diperoleh  nilai  dengan  erorr  terkecil. Prediksi  curah  hujan dengan  menggunakan  metode  ini  pernah  diteliti  oleh  Rachmawati  (2015),  dengan menggunakan metode JST Backpropagation. Metode tersebut menggunakan beberapa prediktor  seperti  suhu  untuk  memprediksi  curah  hujan  di  Pontianak.  Penelitian lainnya  pernah  dilakukan  oleh  Manalu  (2016)  di  kota  Medan  dengan  menguji  data curah hujan sehingga memperoleh nilai yaitu 0,13567829. Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh [6], dapat memperoleh nilai untuk data curah hujan sebesar 405,1994, dengan  nilai  erorr  sebesar  0,087.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7]  menggunakan aplikasi  backpropagation  untuk  memprediksi  curah  hujan  berdasarkan  prediksi temperature,  kecepatan  udara  dan  tekanan  udara,  hasilnya  memperlihatkan ketepatan  data  sebesar  80%,  dengan  menggunakan  iteras  sebanyak  10000 menghasilkan  RMSE  sebesar  0,021.  Dari  beberapa  penelitian  terkait  metode backpropagation  dalam  memprediksi  curah  hujan  didapatkan  ketepatan  dalam prediksi antara data aktual dengan data latih rata-rata sebesar 80 – 95%
Berdasarkan  data  Diskominfo  kabupaten  Wajo  untuk  tahun  2018  tercatat  sebanyak 75.367 orang berprofesi sebagai petani dari total 172.382, dalam hal ini 45% dari total jumlah  penduduk  di  kabupaten  Wajo  menggantungkan  hidupnya  pada  sektor pertanian. Maka dari itu, prediksi curah hujan menjadi hal paling penting bagi petani dengan  harapan  dapat  meminimalisir  kegagalan  panen  akibat  perkiraan  musim tanam dan panen, dan memberikan informasi mengenai prediksi besarnya intensitas
curah hujan yang akan datang setiap bulannya. Berdasarkan uraian di atas maka akan dilakukan penelitian untuk menentukan model pola prediksi curah hujan bulanan di Kabupaten Wajo, Sulawesi – selatan  dengan metode JST Backpropagation

## METODE
Alat dan bahan yang akan digunakan pada penelitian ini terdiri dari beberapa software yaitu  untuk  pengolahan  datanya  dilakukan  pada  software  Octave-7.3.0,  yang merupaka salah satu perangkat lunak open source yang digunakan dalam analisis data dan membuat sistem pola prediksi curah hujan bulanan di Kabupaten Wajo, Sulawesi Selatan.  Hasil  data  perhitungan  berupa  nilai  rata-rata  dan  RMSE  menggunakan software Microsoft excel-2010.
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yaitu  data  yang  didapatkan  dari  Badan Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  tahun  2017  –  2021,  yang  berupa  data  curah hujan bulanan untuk wilayah Kabupaten Wajo, Sulawesi- Selatan dari tiga pos curah hujan  yang  ada  di  Kabupaten  tersebut,  yaitu  pos  hujan  Sakkoli,  Pos  hujan  Pari/ Majennang, dan Pos hujan Anabanua. Akan dilakukan analisis terhadap prediksi dari data  curah  hujan  dengan  menggunakan  sistem  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  metode Backpropagation . Data terdiri dari data latih dan data uji. Data latih yaitu data curah hujan bulanan  tahun 2017  – 2020 dan data untuk pengujian  yaitu data curah hujan bulanan  tahun  2021.  Besarnya  validasi  bergantung  kepada  nilai  RMSE  (Root  Mean Square Error) yaitu standar pengukuran yang digunakan untuk mengetahui perbedaan dari  nilai-nilai  yang  diprediksikan  pada  model  statistik.  Secara  sederhana,  RMSE adalah metode pengukuran untuk menghitung bias dalam model prediksi  [8], yang diperoleh dari perbandingan dari data latih dan data uji terhadap target yang dicapai. Semakin  kecil  nilai  RMSE  maka  prediksi  yang  dihasilkan  semakin  baik [9] .  Berikut persamaan untuk menghitung nilai RMSE.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑(𝑌 ′ −𝑌) 2 𝑁 (1)
Keterangan : Y’ = data hasil prediksi
Y   = data aktual N = Jumlah data
Pengolahan data dengan dengan menggunakan Backpropagation. Prosedur kerja untuk metode Backpropagatian adalah :
a. Memasukkan data curah hujan untuk tiga pos curah hujan di kabupaten Wajo, Sulawesi-selatan
b. Data  curah  hujan  bulanan,  terlebih  dahulu  dinormalisasikan  menggunakan persamaan
x′ = 0.8 (X−a) b−a + 0,1 (2)
Keterangan:
x’= data normalisasi x = data awal
a = nilai minimal dari-x
b = nilai maksimal dari-x
c. Membagi  dua  data  menjadi  data  pelatihan  dan  data  pengujian  dengan menentukan masing-masing target latih kemudian menginput data ke dalam software Octave- 7.3.0
d. Inisialisasi nilai bobot yang dilakukan secara default pada software Octave- 7.3.0 dan parameter diantaranya learning rate, iterasi, dan jumlah hidden layer
e. Melakukan  training/pelatihan  terhadap  data  latih,  yang  telah  dinormalisasi, (nilai  curah  hujan  tahun  2021).  Setelah  proses  simulasi/pegujian,  kemudian menghitung nilai RMSE pada persamaan I, untuk mengetahui tingkat validasi prediksi dari pola curah hujan. Tingkat RMSE yang terkecil akan digunakan sebagai pola dalam penentuan nilai pola prediksi dari curah hujan. Prosedur penelitian dengan metode Backpropagation, ditunjukkan gambar 1 yang berupa bagan alir berikut ini
Gambar 1. bagan alir metode Backpropagation

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Prediksi  cuaca  merupakan  proses  memperkirakan  cuaca  yang  akan  terjadi berdasarkan  analisis  data  yang  diperoleh  dari  data  observasi  serta  pengetahuan tentang pola atau trend yang terbentuk berdasarkan sejumlah data masukan dari data- data masa lalu. Salah satu unsur cuaca yang biasanya dapat menggambarkan kondisi
cuaca adalah curah hujan. Akan tetapi, perlu dilakukan sebuah prediksi curah hujan dikarenakan faktor cuaca tersebut sulit untuk diprediksi secara akurat. Oleh karena itu, diperlukan metode dengan tingkat keakuratan yang tinggi untuk menyelesaikan masalah yang kompleks [10].
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data tahun 2017 – 2020 sebagai data aktual,  dan  data  tahun  2021  digunakan  sebagai  data  uji  yang  merupakan  validasi terhadap pola curah hujan yang terbentuk. Penelitian ini memerlukan beberapa data diantaranya data curah hujan bulanan dari tiga pos hujan curah hujan yaitu pos hujan Sakkoli,  pos  hujan  Paria/Majennang  dan  pos  hujan  Anabanua  yang  diperoleh  dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika wilayah IV Makassar, dengan jumlah data sebanyak 240 data luaran untuk satu pos pengamatan. Untuk data aktual yang dibandingkan  dengan  data  prediksi  dimulai  dari  tahun  2017  sampai  dengan  tahun 2020.
1. Hasil prediksi curah hujan
Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan menyediakan berbagai macam arsitektur jaringan dan pelatihan.  Arsitektur  jaringan  dan  pelatihan  yang  digunakan  dapat  dipilih  agar jaringan syaraf tiruan dapat mempelajari dan menganalisis pola lebih tepat sehingga diperoleh  keluaran  yang  lebih  akurat  (dengan  error  minimum),  nilai  error  dalam penelitian  ini  menggunakan  perhitungan  berdasarkan  RMSE,  Arsitektur  pelatihan jaringan  dengan  metode  Backpropagation  menggunakan  data  curah  hujan  bulanan tahun  2017  –  2021.  Dari  beberapa  percobaan  yang  dilakukan,  diperoleh  aksitektur jaringan  terbaik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu,  sigmoid  biner  (logsig), yang menggunakan 5 hidden layer, iterasi sebanyak 1000, dengan algoritma levenber- marquart (trainlm).
Tabel 2 berikut ini adalah data nilai rata-rata dari setiap variabel dari tiga pos hujan yaitu pos hujan Sakkoli, Pos hujan Pari/ Majennang, dan Pos hujan Anabanua
Tabel 2. nilai rata-rata curah hujan Pos hujan Rata-rata curah hujan Pos hujan sakkoli 218,729 Pos hujan para/majennang 164,625 Pos hujan anabanua 184,916
Tabel 2 merupakan nilai rata-rata curah hujan dari setiap pos, yang merupakan nilai input yang digunakan dalam pengolahan data jaringan syaraf tiruan dengan metode Backpropagation.  Masing-masing  pos diambil  data  bulan  dalam  setahun  yaitu  tahun 2017 – 2020, yaitu sebanyak 48 data yang  akan ditraining untuk mendapatkan pola prediksi  curah  hujan  dan  hasilnya  akan  diuji  dengan  nilai  aktual  pada  tahun  2021 untuk mendapatkan nilai aktual terhadap pola prediksi curah hujan yang dihasilkan.
Berikut perbandingan nilai aktual dan prediksi yang ditunjukkan pada gambar grafik untuk masing-masing pos curah hujan sokkoli, paria/majennang, dan anabanua.

## a. Pos hujan sokkoli (pos 1)
Gambar 3. Hasil nilai aktual dan prediksi pos hujan sokkoli
Berdasarkan grafik pada gambar 3, dapat dilihat antara nilai prediksi dan aktual, yang hampir  memiliki  pola  yang  sama.  Berdasarkan  grafik,  dapat  dilihat  bahwa kecendrungan hujan antara prediksi dan aktual hampir sama, yaitu prediksi intensitas hujan  yang tertinggi yaitu pada bulan mei sampai juni,dengan nilai rata-rata curah hujan tertinggi yaitu 449 mm. dengan rata-rata curah hujan bulanan dalam setahun 174,875 mm

## b. Pos Hujan Paria/Majennang (pos II)
Gambar 4. hasil nilai aktual dan prediksi pos hujan sokkoli
Grafik  pada  gambar  4  merupakan  perbandingan  curah  hujan  bulanan  untuk  pos hujan Paria/ majennang, yang terdiri dari data tahun 2016 – 2020. Terdiri dari 48 data latih dan 12 data uji yaitu data aktual pada tahun 2021.
Dari grafik dapat dilihat bahwa hasil prediksi dengan nilai aktual hampir berimpitan dengan nilai aktualnya yaitu data curah hujan tahun 2021. Kecendrungan rata-rata curah hujan tertinggi terdapat ada bulan mei – juni dengan rata-rata intensitas curah
hujan tertinggi yaitu sebesar 401 mm, dengan rata-rata prediksi curah hujan bulanan dalam setahun adalah 175,04 mm.
Ada sedikit perubahan trend data yang ditampilkan pada grafik yaitu pada data tahun 2020, curah hujan tertinggi berkisar antara bulan juni hingga September, tapi bukan hal yang signifikan dibandingkan data lainnya yang sesuai dengan prediksi, karena salah satu keuntungan dari penggunaan metode Backpropagation yaitu meminimalkan error, dan akan mencari kecendrungan data yang sesuai sehingga memiliki tingkat keakuratan yang tinggi.

## c. Pos Hujan Anabanua (pos III)

## Gambar 5. hasil nilai aktual dan prediksi pos hujan anabanua
Berdasarkan  data  untuk  pos  hujan  anabanua,  intensitas  curah  hujan  tertinggi  dari tahun  2017  –  2020  sekitar  bulan  mei  –  juni.  Dapat  dilihat  dari  grafik  nilai  prediksi mendekati nilai aktualnya, rata-rata curah hujan tertinggi berdasarkan nilai prediksi mencapai  594  mm.  Dengan  rata-rata  nilai  intensitas  curah  hujan  bulanan  dalam setahun sebesar 210,52 mm.
Pola  yang  terbentuk  merupakan  suatu  sistem  algoritma  untuk  memprediksikan berdasarkan  kedekatan  atau  kecendrungan  data,  sehingga  target  yang  diharapkan bukan merupakan kesamaan dengan nilai targetnya (data uji) tetapi merupakan nilai dugaan  yang  hasilnya  merupakan  prediksi  untuk  kecendrungan  data  tahun selanjutnya,  sehingga  grafik  yang  terbentuk  mengalami  perbedaan  sesuai  dengan trend data masing– masing untuk ke-3 pos curah hujan di Kabupaten Wajo, Sulawesi – selatan.
Dari  ketiga  pos  curah  hujan  pada  kabupaten  Wajo,  Sulawesi  –  selatan,  dapat diprediksikan, pada bulan mei – juni memiliki kecendrungan curah hujan yang relatif tinggi.
Setelah  dilakukan  pelatihan  untuk  mendapatkan  prediksi  curah  hujan,  maka dilakukan validasi data dengan melakukan pengujian terhadap data uji yaitu dengan menggunakan data curah hujan bulanan tahun 2021, seperti yang diperlihatkan pada gambar 6 berikut ini
Gambar 6. Pola curah hujan,

## Kabupaten Wajo, Sulawesi – selatan
Jaringan  syaraf  tiruan  memiliki  keunggulan  sebagai  metode  prediksi  yaitu kemampuannya dalam hal mengenali pola-pola terhadap data input yang diberikan, dan mencari kedekatan pola terhadap input data uji.
Pada gambar 5,dapat dilihat, antara nilai data aktual  (data curah hujan tahun 2021) dan nilai prediksi memiliki pola yang hampir mirip, yaitu kecendrungan terjadi curah hujan yang tinggi yaitu pada bulan mei hingga juni, Tabel di bawah ini adalah nilai validasi antara data latih (prediksi) dan data uji (data tahun 2021)
Tabel 3. Nilai Validasi RMSE Pos Curah Hujan Nilai validasi RMSE Sakkoli 0,150 Paria/majennang 0,107 Anabanua 0,024
Model  uji  prediksi  curah  hujan  mengikuti  pola  dari  data  hasil  uji  pada  proses pengujian.  Semakin  kecil  nilai  RMSE  menunjukkan  semakin  tinggi  kedekatan  data antara nilai prediksi dan aktual, karena memiliki error data yang lebih kecil

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  terkait  prediksi  curah  hujan  di Kabupaten  Wajo,  Sulawesi  –  selatan,  dapat  disimpulkan  hasil  mengenai  prediksi curah hujan terkait intensitas dan prediksi waktu hujan sesuai dengan kecendrungan data dari tahun 2017 – 2020, proses untuk memprediksi menggunakan sistem Jaringan Syaraf Tiruan dengan menggunakan metode  Backpropagation. Nilai keluaran berupa perbandingan  data  aktual  yaitu  tahun  2017  –  2020  dan  data  prediksi  untuk  2021. Arsitektur  terbaik  JST  yang  digunakan  untuk  metode  Backpropagation  yaitu menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid  biner  (logsig),  yang  menggunakan  5  hidden layer,  dengan iterasi sebanyak 1000, dengan algoritma Levenber-Marquart (trainlm).
Nilai keluaran yang diperoleh dari 3 pos curah hujan di Kabupaten Wajo Sulawesi  – Selatan  yaitu  Sokkalia,,  Paria/Majennang,  dan  Anabanua    kemudian  dirata  ratakan sehingga menghasilkan nilai rata-rata curah hujan prediksi. Data curah hujan tertinggi terdapat pada bulan mei – juni dengan nilai intensitas sebesar 449 mm untuk pos hujan Sakkoli,  401  pada  pos  Pari/Majenneng  dan  594  untuk  pos  Anabanua  yang  sesuai dengan data BMKG tahun 2021, sedangkan  nilai rata-rata curah hujan bulanan dalam setahun pada pos hujan Sokkalia yaitu 174,875,  Paria/Majennang yakni 175,04 mm dan  nilai    rata-rata  curah  hujan  pada  pos  hujan  Anabanua  yakni  210,52  mm. Berdasarkan  pola  grafik  yang  diperoleh  dengan  menginput    data  aktual  dan  data prediksi  diperoleh  hasil  pola  grafik  atau  trend  prediksi  mendekati  pola  grafik  dari data aktual. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pola curah hujan yang didapatkan dalam penelitian dapat digunakan sebagai pola untuk pemodelan curah hujan untuk tahun  selanjutnya  dengan  arsitektur  algoritma  JST  yang  telah  dibangun  dalam penelitian. Nilai keakuratan untuk data berdasarkan hasil perbandingan nilai validitas berupa nilai RMSE, untuk pos hujan Sakkoli, Paria/Majennang dan Anabanua masing- masing  memiliki  nilai  yaitu  0,150.,  0,107  dan  0,024.  ,  Sehingga,  dapat  disimpulkan bahwa  Jaringan  Syaraf  Tiruan  metode  Backpropagation,  mampu  melakukan  prediksi curah  hujan  Kabupaten  Wajo,  Sulawesi  –  Selatan  dengan  cukup  baik.  Melalui penelitian  ini,  kita  dapat  menghasilkan  suatu  pola  prediksi  dengan  menggunakan sistem  Jaringan  Syaraf  Tiruan  metode  Backpropagation.  Yang  diharapkan  dapat menjadi acuan untuk penelitian selanjutnya untuk melakukan prediksi curah hujan untuk tahun berikutnya atau beberapa tahun berikutnya, baik dengan pola algoritma yang  sama  maupun  dengan  meggunakan  beberapa  metode  yang  berbeda  terkait sistem JST.

## SARAN
Penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  metode  statistik/algoritma  lainnya, sebagai  pembanding  dalam  melakukan  peramalan/prediksi  curah  hujan,  misalnya metode  Partial  Least  Square  Regression  (PLSR),  maupun  sistem  Artificial  Intellegence laiinnya seperti Algoritma Genetik, Fuzzy Logic dan sebagainya

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yoranda,  "Prediksi  Intensitas  Curah  Hujan  Menggunakan  Metode  Jaringan Saraf  Tiruan  Backpropagation",  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer.” https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/2759 (accessed Dec. 28, 2022).
[2] G.  Z.  Muflih,  S.  Sunardi,  and  A.  Yudhana,  “Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation  untuk  Prediksi  Curah  Hujan  di  Wilayah  Kabupaten Wonosobo,” MUST J. Math. Educ. Sci. Technol., vol. 4, no. 1, Art. no. 1, Jul. 2019, doi: http://dx.doi.org/10.30651/must.v4i1.2670.
[3] I.  M.  Sofian  and  Y.  Apriaini,  “Metode  Peramalan  Jaringan  Saraf  Tiruan Menggunakan  Algoritma  Backpropagatin  (Studi  Kasus  Peramalan  Curah
Hujan  Kota  Palembang),”  Indones.  J.  Math.  Nat.  Sci.,  vol.  40,  no.  2,  pp.  87–91, 2017.
[4] A.  Rachmawati,  “Prediksi  Curah  Hujan  di  Kota  Pontianak  Menggunakan Parameter Cuaca sebagai Prediktor Pada Skala Bulanan, Dasarian dan Harian,” POSITRON, vol. 5, no. 2, Art. no. 2, Oct. 2015, doi: 10.26418/positron.v5i2.11755.
[5] M.  T.  Manalu,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Curah  Hujan Sumatera  Utara  Dengan  Metode  Back  Propagation  (Studi  Kasus :  BMKG Medan), ” JURIKOM  J.  Ris.  Komput.,  vol.  3,  no.  1,  Art.  no.  1,  Feb.  2016,  doi: 10.30865/jurikom.v3i1.47.
[6] D. Santri and Y. Hanike, “Pemodelan Statistical Downscaling Regresi Kuantil Lasso  Dan  Analisis  Komponen  Utama  Untuk  Pendugaan  Curah  Hujan Ekstrim,”  MAp  Math.  Appl.  J.,  vol.  2,  no.  1,  Art.  no.  1,  Jul.  2020,  doi: 10.15548/map.v2i1.1639.
[7] Y.  A.  Lesnussa,  C.  G.  Mustamu,  F.  K.  Lembang,  and  M.  W.  Talakua, “Application Of Backpropagation Neural Networks In Predicting Rainfall Data In Ambon City,” Int. J. Artif. Intell. Res., vol. 2, no. 2, Art. no. 2, Aug. 2018, doi: 10.29099/ijair.v2i2.59.
[8] I. P. Sutawinaya, I. N. G. A. Astawa, and N. K. D. Hariyanti, “Perbandingan Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  pada  Peramalan  Curah  Hujan,”  Log.  J.  Ranc. Bangun Dan Teknol., vol. 17, no. 2, pp. 92–97, 2017.
[9] A.  Safril,  T.  W.  Hadi,  S.  Hadi,  and  B.  T.  H.  Kasih,  “Prediksi  hujan  bulanan menggunakan adaptive statistical downscaling,” J. Meteorol. Dan Geofis., vol. 14, no. 1, 2013.
[10] S. Bahri and I. Irwansyah, “Model Prediksi Curah Hujan Harian Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” Indones. Phys. Rev., pp. 9–9, 2019.