## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 1 − 11 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3114

## Penerapan Metode Principal Component Analysis (PCA) dan Long Short-Term Memory (LSTM) dalam Memprediksi Prediksi Curah Hujan Harian
Musfiroh 1 , Dian Candra Rini Novitasari 1,* , Putroue Keumala Intan 1 , Gede Gangga Wisnawa 2
1 Sains dan Teknologi, Jurusan Matematika, UIN Sunan Ampel Surabaya, Surabaya, Indonesia
2 Peramalan dan Analis, Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Surabaya, Indonesia Email: : 1 musfiroh.rohmati22@gmail.com , 2 diancrini@uinsby.ac.id, 3 putroue@uinsby.ac.id , 4 gangga.wisnawa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: diancrini@uinsby.ac.id Submitted: 07/02/2023 ; Accepted: 18/05/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak− Sejak tiga tahun terakhir Luwu Utara sering terjadi bencana hidrologi berupa banjir dan tanah longsor. Bencana tersebut berdampak  buruk  terhadap  ketersediaan  air  bersih,  gagal  tanam  dan  bahkan  cenderung  menurunkan  kualitas  panen.  Kakao merupakan salah satu komoditas unggulan Kabupaten Luwu Utara yang produktivitasnya menurun akibat dampak dari perubahan iklim sehingga akan berpengaruh pada keberlangsungan pendapatan penduduk setempat. Maka dari itu, tujuan penelitian ini adalah mengantisipasi curah hujan yang akan terjadi untuk mencegah atau mengurangi risiko kegagalan dan kerugian. Metode Principal Component Analysis (PCA) digunakan sebagai ekstraksi fitur untuk mengetahui variabel yang paling berpengaruh dan metode Long Short-Term Memory (LSTM) digunakan sebagai metode prediksi. Curah hujan yang akan datang diprediksi menggunakan variabel meteorologi seperti variabel tekanan, evaporasi, suhu maksimal, kelembaban rata-rata, dan lama penyinaran matahari dari tanggal 1 Januari 2017 sampai 30 September 2022. Berdasarkan hasil PCA diperoleh 4 variabel yang paling berpengaruh terhadap curah  hujan  yaitu:  variabel  evaporasi,  suhu  maksimal,  kelembaban  rata-rata,  dan  lama  penyinaran  matahari.  Variabel  tersebut digunakan sebagai input untuk memprediksi curah hujan menggunakan LSTM. Pada penelitian ini mengunakan parameter uji coba yaitu jumlah hidden, batch size, dan learn rate drop period. Hasil prediksi terbaik diperoleh MAPE sebesar 0,0018 dengan jumlah hidden, batch size dan learn rate drop period masing-masing 100, 32, dan 50. Hasil prediksi menunjukkan curah hujan yang sangat lebat terjadi pada tanggal 28 Agustus 2021 sebesar 101,9734 mm, 21 September 2021 sebesar 108,6528 mm, dan 5 April 2022 sebesar 116,5510 mm. Pada penelitian ini PCA mampu meningkatkan akurasi dalam mempertimbangkan semua parameter dan memilih yang efektif.
Kata Kunci: Curah Hujan; Ekstraksi Fitur; Hidrologi; LSTM; Luwu Utara; PCA
Abstract− Since  the  last  three  years  North  Luwu  has  experienced  frequent  hydrological  disasters  in  the  form  of  floods  and landslides. The disaster had a negative impact on the availability of clean water, failed to plant and even tended to reduce the quality of the harvest. Cocoa is one of the leading commodities of North Luwu Regency whose productivity has decreased due to the impact of climate change so that it will affect the sustainability of the local population's income. Therefore, the purpose o f this research is to anticipate rainfall that will occur to prevent or reduce the risk of failure and loss.  Principal Component Analysis (PCA) Method is used as feature extraction to find out the most influential variables and the  Long Short-Term Memory (LSTM) method is used as a prediction method. Future rainfall is predicted using meteorological variables such as pressure, evaporation, maximum temperature, average humidity, and sunshine duration from 1 January 2017 to 30 September 2022. Based on the PCA results, 4 variables are obtained that have the most influence on rainfall, namely: variable evaporation, maximum temperature, average humidity, and length of sunlight. These variables are used as input to predict rainfall using LSTM. In this study using trial parameters, namely the number of hidden, batch size, and learn rate drop period. The best prediction results were obtained fo r MAPE of 0.0018 with the number of hidden, batch size and learn rate drop periods of 100, 32, and 50 respectively. The prediction results show very heavy rainfall occurring on August 28, 2021 of 101.9734 mm, 21 September 2021 of 108.6528 mm, and 5 April 2022  of  116.5510  mm.  In  this  study  PCA  was  able  to  increase  accuracy  in  considering  all  parameters  and  choosing the  most effective.
Keywords : Rainfall; Feature Extraction; Hydrology; LSTM; North Luwu; PCA

## 1. PENDAHULUAN
Sulawesi Selatan merupakan salah satu provinsi penyumbang kakao terbesar sehingga menjadikan Indonesia berada di peringkat ketiga dunia sebagai negara penghasil kakao [1]. Luwu Utara merupakan daerah di Sulawesi Selatan yang mayoritas  penduduknya  bekerja  di  bidang  pertanian,  kehutanan,  perburuan,  dan  perikanan  dengan  komoditas unggulan kakao[2], [3]. Namun, beberapa tahun terakhir akibat dampak perubahan iklim menunjukkan produktivitas tanaman  kakao  menurun[1],  [4].  Tipe  hujan  ekuatorial  menjadi  penyebab  Luwu  Utara  rawan  terjadi  bencana hidrometeorologi dan perubahan iklim [5], [6].
Beberapa  tahun  terakhir  frekuensi  kejadian  banjir  di  Luwu  Utara  meningkat.  Pada tahun  2020  Luwu  Utara mengalami  banjir  bandang  dan  tanah  longsor  terparah  di  Indonesia  [7],  [8].  Banjir  tersebut  berlangsung  selama beberapa hari merendamkan sektor penting dan lahan pertanian hingga mengakibatkan korban jiwa [9]. Pada bulan September 2021 akibat hujan dengan intensitas tinggi menyebabkan 100 ha kebun, 2 ha sawah, dan 538 ha tambak tergenang banjir [10]. Pada Bulan Juli 2022 hujan dengan intensitas yang tinggi kembali terjadi sehingga membanjiri 76 rumah warga dan 87 ha persawahan [11]. Bencana tersebut berdampak buruk pada ketersediaan air bersih, gagal tanam  dan  bahkan  cenderung  menurunkan  kualitas  panen  sehingga  akan  berpengaruh  pada  keberlangsungan pendapatan penduduk setempat [12].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 1 − 11 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3114
Berdasarkan  bencana  yang  pernah  terjadi  di  wilayah  Luwu  Utara,  prediksi  curah  hujan  yang  akurat  sangat diperlukan  sebagai  informasi  penting  untuk  mengetahui  curah  hujan  yang  akan  terjadi  di  masa  yang  akan  datang. Informasi tersebut akan berguna untuk mendukung kegiatan di berbagai sektor terutama sektor pertanian [13]. Tujuan dari penelitian ini diharapkan masyarakat melakukan upaya antisipasi curah hujan yang akan terjadi untuk mencegah atau mengurangi risiko kegagalan dan kerugian dalam proses produksi [14].
Besarnya curah hujan yang akan terjadi dapat diprediksi dengan menggunakan data historis curah hujan [15]. Beberapa  algoritma  machine  learning  dalam  memprediksi  curah  hujan  telah  banyak  dilakukan  pada  penelitian sebelumnya. Penelitian yang dilakukan oleh Yue-Chao Chen, dkk. menggunakan model Integrated Flood Analysis System (IFAS) untuk simulasi limpasan dan model Long Short-Term Memory (LSTM) untuk prakiraan curah hujan per jam. Penelitian tersebut memperoleh model IFAS yang akurat dengan menggunakan simulasi limpasan di DAS Tokachi  menghasilkan NSE 0,75 dan model LSTM menghasilkan NSE 0,86 untuk  prakiraan curah hujan per jam. Model  IFAS  menghasilkan  nilai  NSE  0,81  dengan  menggunakan  data  curah  hujan  optimal  yang  diramalkan  oleh model LSTM [16]. Chengcheng Chen, dkk. meramalkan curah hujan bulanan mendapatkan hasil LSTM mengungguli model Random  Forest (RF)  dengan  peningkatan  RMSE  sebesar  12,20–14,90%,  RSR  sebesar  12,30–14,80%,  R sebesar  9,40–13,50%  dan  NSE  sebesar  32,90–33,20%  [17]. Zeyi  Chao,  dkk.  memprediksi  curah  hujan  yang  lebih detail, tepat waktu, dan akurat dapat dicapai dengan menggunakan LSTM pada sensor cuaca MEMS. Dalam penelitian tersebut metode LSTM unggul dibandingkan dengan metode Support Vector Machine (SVM), RF, Back Propagation Neural Networks (BPNNs), dan Autoregressive And Moving Average (ARMA) [18].
Curah  hujan  dipengaruhi  oleh  beberapa  variabel  meteorologi  seperti  yang  dilakukan  oleh  Poornima,  dkk. menggunakan  parameter  suhu  maksimum,  suhu  minimum,  kelembaban  relatif  maksimum,  kelembaban  relatif minimum, kecepatan angin, sinar matahari, dan evapotranspirasi. Penelitian tersebut memprediksi curah hujan dengan membandingkan  model Holt–Winters , Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA), Extreme  Learning Machine (ELM), Recurrent  Neural  Network (RNN), LSTM, dan Intensified Long  Short-Term Memory ( Intensified LSTM) diperoleh model Intensified LSTM lebih baik dengan RMSE 0,33 dibandingkan LSTM dengan RMSE 0,35 [19].  Peramalan  variabel  cuaca  di  bandara  Hang  Nadim  Indonesia  menggunakan  visibilitas  sebagai  data  prediksi sedangkan  data  suhu,  tekanan,  kelembaban,  dan  titik  embun  sebagai  perantara.  Hasil  model terbaik  adalah  LSTM multiple layer dan data perantara terbaik adalah variabel tekanan dengan akurasi validasi 0,81 dan RMSE 0,08 [20]. Jinle Kang menggunakan model LSTM dengan variabel input ketinggian awan rendah, kecenderungan tekanan, suhu, tekanan atmosfer, dan kelembaban relatif. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa LSTM bagus dalam memprediksi curah hujan dengan nilai RMSE pada dataset training, validation, dan testing masing-masing sebesar 42,28 mm, 42,03 mm, dan 41,72 mm [21].
LSTM  merupakan  pengembangan  dari  RNN  yang  memiliki  kemampuan  bagus  dalam  menangani  interaksi nonlinear  yang  tinggi  dan  dapat  mengatasi  masalah  gradien  terutama  pada  kasus  prediksi  curah  hujan  [22],  [23]. Namun,  faktor  yang mempengaruhi  curah  hujan  sangat  komplek  sehingga  reduksi  dimensi  sangat  diperlukan  agar model bekerja secara optimal [22]. Reduksi dimensi terdiri dari dua jenis yaitu feature extraction dan feature selection . Principal Component Analysis (PCA) merupakan metode feature extraction yang digunakan untuk mereduksi dengan mengkompres  atribut  yang  jumlahnya  banyak  menjadi  lebih  sedikit  [24].  Bashir,  dkk  menggunakan  PCA  untuk menentukan variabel yang paling berpengaruh terhadap kerentanan Akuifer Varamin di Iran. Berdasarkan hasil PCA diperoleh 7 variabel yang paling berpengaruh dari 14 variabel yang ada [25]. Tripathi, dkk. Menggunakan PCA untuk memilih  parameter  kualitas  air  Sungai  Gangga  di  India  mendapatkan  9  parameter  terbaik  dari  28  parameter  [26]. Penelitian  Yulian  Wen,  dkk.  memprediksi  data  time  series  harga  saham  menggunakan  model  PCA-LSTM,  CNN Model,  MPL  Model,  dan Moving  average  model diperoleh  model  PCA-LSTM  memprediksi  secara  akurat  dengan RMSE dan MAPE sebesar 0,22 dan 1,67% [27]. Dawei Geng, dkk. memprediksi time series kecepatan angin dengan membandingkan  metode  PCA-BPNN,  PCA-GPR,  PCA-LSTM,  PCA-RNN,  dan PCA-SVR  diperoleh  model PCA- LSTM memiliki RMSE, MAPE, dan MAE paling kecil, dengan R2 sebesar 0,9989 [28].
LSTM dengan kemampuannya yang sangat cocok pada data time series dan PCA dapat mempercepat pelatihan neural  network  [29]. Berdasarkan penelitian sebelumnya PCA-LSTM menghasilkan error lebih kecil dibandingkan metode lainnya, maka penelitian ini mengusulkan model deep learning berbasis PCA-LSTM untuk memprediksi curah hujan dengan menggunakan variabel metodologi yaitu: tekanan, evaporasi, suhu maksimal, kelembaban rata-rata, dan lama penyinaran matahari untuk memprediksi curah hujan di daerah Luwu Utara. Variabel tersebut akan dilakukan ekstraksi  fitur  menggunakan  PCA.  Hasil  PCA  akan  dijadikan  input  dalam  memprediksi  curah  hujan  harian menggunakan metode LSTM. Hasil prediksi akan dievaluasi menggunakan MAPE.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Langkah-langkah  pada  penelitian  ini  adalah  preprocessing,  ekstraksi  fitur,  analisis,  dan  evaluasi  yang  ditunjukkan pada Gambar 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 1 − 11 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3114
Gambar 1. Flowchart Prediksi Curah Hujan Menggunakan PCA-LSTM
Kerangka kerja pada penellitian ini adalah pertama mengumpulkan data. kemudian dilakukan preprocessing dengan mengisi data kosong menggunakan interpolasi. Setelah itu, menerapkan ekstraksi fitur menggunakan metode PCA yang digunakan  untuk  mencari  variabel  yang paling berpengaruh terhadap curah hujan. Kemudian dilakukan normalisasi data dan membentuk pola time series . Tahap selanjutnya membagi data menjadi data training dan data testing. Data training digunakan untuk mendapatkan model LSTM yang kemudian model tersebut dilakukan prediksi menggunakan data testing. Hasil prediksi akan dikembalikan ke nilai sebenarnya dengan denormalisasi. Model akan dievaluasi menggunakan MAPE.

## 2.2 Sumber Data
Data meteorologi dikumpulkan dari website Stasiun Meteorologi Andi Jemma di Luwu Utara dan sebagian diperoleh dari BMKG perak II dengan menggunakan 2099 data harian berkisar dari 1 Januari 2017 sampai 30 September 2022 (Gambar 2) [30]. Data yang digunakan adalah variabel tekanan (P), evaporasi (E), suhu maksimal (T), kelembaban rata-rata (RH), dan lama penyinaran matahari (LS) sebagai variabel input sedangkan data curah hujan (CH) sebagai variabel  target.  Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG)  mengkategorikan  intensitas  curah  hujan berdasarkan 4 kriteria seperti pada Tabel 2 [31]. Dataset penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 1.
Gambar 2. Peta Lokasi Penelitian
Tabel 1. Dataset penelitian Date P (ℎ𝑃𝑎) E (𝑚𝑚) T ( ℃) RH ( ℃) LS (𝑗𝑎𝑚) CH (𝑚𝑚) 01-01-2017 1008,76 6,00 5,30 0,00 02-01-2017 1009,02 6,00 32,40 80,00 6,60 0,00 03-01-2017 1008,02 5,00 33,80 78,00 3,00 0,00

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 1 − 11 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3114
04-01-2017 1008,45 4,00 33,20 82,00 7,20 8888 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 27-09-2022 1008,09 7,00 34,60 69,00 10,90 0,00 28-09-2022 1007,61 12,10 33,80 73,00 8,00 0,00 29-09-2022 1008,89 5,60 33,80 79,00 8,60 0,40 30-09-2022 1009,30 5,30 34,60 74,00 7,20 5,20 Tabel 2. Kategori curah hujan Kategori Intensitas (𝑚𝑚/ℎ𝑎𝑟𝑖) Hujan Ringan 5 − 20 Hujan Sedang 20 − 50 Hujan Lebat 50 − 100 Hujan Sangat Lebat > 100

## 2.3 Normalisasi Min-Max Scaler
Dataset  yang memiliki rentan data yang tinggi akan mempengaruhi hasil prediksi maka perlu mengubah data pada rentang yang sama dengan cara normalisasi  [32], [33]. Normalisasi  bertujuan mengubah estimasi  segmen numerik dalam dataset ke skala reguler, tanpa mendistorsi perbedaan dalam rentang nilai [34]. Salah satu metode normalisasi adalah menggunakan min-max scaler dimana metode tersebut mentransformasikan secara linier dari data asli ke dalam skala 0 sampai 1 [35]. Rumus min-max scaler dihitung dengan Persamaan (1) [36].
𝑥̃ = 𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛 (1)
Dimana 𝑥̃ merupakan data hasil normalisasi, 𝑥 𝑖 merupakan data asli, 𝑥 𝑚𝑖𝑛 merupakan nilai minimum dari data asli, dan 𝑥 𝑚𝑎𝑥 merupakan nilai maksimum dari data asli.

## 2.4 PCA Algorithm
Principal Component Analysis (PCA) merupakan teknik statistik multivariate yang sangat kuat dalam menganalisis dataset dimensi tinggi. PCA berguna untuk memgekstraksi fitur untuk memperoleh variabel yang paling berpengaruh sehingga  mempercepat  pelatihan neural  network [25],  [29],  [37].  PCA  juga  berguna  untuk  mengetahui  kontribusi individu dari variabel independen [38]. Beberapa cara analisa pada PCA dalam menentukan komponen utama dengan melihat variansi totalnya, nilai eigen lebih dari satu, atau dengan melihat scree plot [39]. Dataset berukuran 𝑛 × 𝑚 dimana 𝑛 mewakili  observasi 𝑥 𝑖 untuk 𝑖 ∈ {1,2,3, … , 𝑛} dan 𝑚 adalah  jumlah variabelnya. Proses pertama perhitungan algoritma PCA yaitu menghitung  matrik kovarians untuk seluruh dataset menggunakan Persamaan (2). Nilai eigen dan eigenvector 𝑥 dari matrik kovarians dihitung dengan Persamaan (3) dan (4). Kemudian menghitung tingkat  kontribusi  varians dan tingkat  kontribusi  varians kumulatif dari masing-masing komponen utama menurut nilai eigen dengan  Persamaan (5) dan Persamaan (6) [40].
𝐶𝑜𝑣(𝑥 𝑗 , 𝑥 𝑘 ) = ∑ (𝑥 𝑖𝑗 − 𝑥̅ 𝑗 )(𝑥 𝑖𝑘 − 𝑥̅ 𝑘 ) 𝑛 𝑖=1 𝑛 − 1 (2)
det (𝐶 − 𝜆𝐼) = 0 (3) (𝐶 − 𝜆𝐼)𝑥 = 0 (4)
𝑝 𝑙 = 𝜆 𝑙 ∑ 𝜆 𝑙 𝑚 𝑙=1 ,      𝑑𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎 𝑙 < 𝑚, 𝜆 1 >   𝜆 2 > ⋯ > 𝜆 𝑚 (5)
𝑝𝑘 =   ∑ 𝑝 𝑙 𝑚 𝑙=1 (6)
dimana 𝑥 𝑗 dan 𝑥 𝑘 adalah data, 𝑥̅ 𝑗 dan 𝑥̅ 𝑘 adalah rata-rata, 𝐶 adalah matrik kovarians , 𝜆 adalah nilai eigen , 𝐼 adalah matrik identitas. 𝜆 𝑙 adalah nilai eigen ke- 𝑙 yang disusun dari besar ke kecil, 𝑚 adalah jumlah variabel. 𝑝 𝑙 adalah tingkat kontribusi komponen ke- 𝑙 , 𝑝𝑘 adalah tingkat kontribusi kumulatif.

## 2.5 LSTM
LSTM merupakan pengembangan dari metode RNN, LSTM mampu menyimpan ingatan jangka pendek dan panjang dengan  menggunakan  sel  memori    sehingga  dapat  menyelesaikan  masalah time  series [32],  [41].  Fitur  ini memungkinkan LSTM untuk mengelola masalah gradien yang dialami RNN klasik [42]. LSTM memiliki tiga gate untuk mengontrol cell state ( 𝐶 𝑡 ) dan output ( ℎ 𝑡 ), termasuk forget gate, input gate , dan output gate. Arsitektur secara umum LSTM ditunjukkan pada Gambar 3.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 1 − 11 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3114
Gambar 3. Flowchart LSTM
Pada fase pertama, forget gate (𝑓 𝑡 ) akan memutuskan apakah informasi perlu dipertahankan atau dihapus dari sel  sebelumnya  dengan  menggunakan  parameter output dari  sel  memori  sebelumnya  ( ℎ 𝑡−1 )  dan input baru  ( 𝑥 𝑡 ). Forget  gate dihitung  menggunakan  Persamaan  (8)  menghasilkan output berupa  angka  0  atau  1,  di  mana  0  berarti membuang  informasi  dan  1  berarti  menyimpan  informasi.  Langkah  kedua, Input  gates (𝑖 𝑡 ) menentukan  informasi baru yang harus disimpan dalam c ell state menggunakan fungsi aktivasi sigmoid untuk memperoleh informasi terbaru dan fungsi tanh membuat kandidat cell state ( 𝐶̂ 𝑡 ) untuk menyimpan nilai baru. Perhitungan input gate ditunjukkan pada Persamaan (9) dan (10).
𝑓 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑓 ∙ [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑓 ) (8)
𝑖 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑖 ∙ [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑖 ) (9)
𝐶̂ 𝑡 = 𝑡𝑎𝑛ℎ(𝑊 𝑐 ∙ [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑐 ) (10)
dimana 𝑊 𝑓 , 𝑊 𝑖 , dan 𝑊 𝑐 masing-masing adalah nilai bobot pada forget gate, input gate , dan cell state . 𝑏 𝑓 , 𝑏 𝑖 dan 𝑏 𝑐 masing-masing adalah bias pada forget gate, input gate , dan cell state . σ adalah fungsi sigmoid. Langkah  ketiga  adalah  memperbarui cell  state lama (𝐶 𝑡−1 ) ke cell  state baru (𝐶 𝑡 ) .  Rumus  perhitungan menggunakan Persamaan (11). Langkah terakhir menentukan output dari  LSTM. Fungsi  sigmoid  digunakan untuk menentukan status unit mana yang dihasilkan menggunakan Persamaan (12), kemudian menggunakan Persamaan (13) untuk mendapatkan state unit output yang baru [43].
𝐶 𝑡 =   𝑓 𝑡 ∗ 𝐶 𝑡−1 + 𝑖 𝑡 ∗ 𝐶̂ 𝑡 (11)
𝑂 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑜 ∙ [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑜 ) (12)
ℎ 𝑡 = 𝑂 𝑡 tanh (𝐶 𝑡 ) (13)
dimana 𝑂 𝑡 adalah nilai dari output gate, 𝑊 𝑜 adalah nilai bobot pada output gate , 𝑏 𝑜 adalah nilai bias pada output gate , dan ℎ 𝑡 adalah output final pada waktu ke-t.

## 2.6 Denormalisasi
Denormalisasi berfungsi untuk mengembalikan nilai yang telah dinormalisasikan ke dalam range sesungguhnya [44]. Denormalisasi dihitung dengan Persamaan (14) [45].
𝑋 𝑡 =  𝑌 (𝑋 𝑚𝑎𝑥 − 𝑋 𝑚𝑖𝑛 ) + 𝑋 𝑚𝑖𝑛 (14)
dimana 𝑋 𝑡 nilai data asli, 𝑌 adalah hasil output, 𝑋 𝑚𝑎𝑥 nilai maksimal data asli, 𝑋 𝑚𝑖𝑛 nilai minimal data asli.

## 2.7 MAPE
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) merupakan cara mengevaluasi akurasi model dengan membandingkan data prediksi  dan  data actual [33].  Nilai  MAPE  yang  semakin  kecil  menunjukkan  semakin  baik  peramalannya  sesuai kriteria yang ditunjukkan pada Tabel 3 [45]. Perhitungan nilai MAPE menggunakan Persamaan (15).
𝑀𝐴𝑃𝐸  = ∑ | 𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ̂ 𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 𝑛 × 100% (15)
dimana 𝑦 𝑖 adalah nilai data asli dan 𝑦̂ 𝑖 adalah nilai hasil prediksi, sedangkan n adalah jumlah data prediksi.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 1 − 11 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3114
Tabel 3. Kriteria nilai MAPE [46] MAPE Kemampuan prediksi < 10% Sangat Baik 10 − 20% Baik 20 − 50% Cukup Baik > 50% Kurang Baik

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Preprocessing Data dan Metode PCA
Data meteorologi pada penelitian ini dikumpulkan memiliki beberapa data yang hilang. Pengisian data yang  hilang dilakukan menggunakan metode interpolasi  [47]. Pada variabel  curah hujan yang memiliki nilai  8888 yang berarti curah  hujan  di  daerah  tersebut  tidak  terukur  sehingga  nilai  tersebut  diganti  dengan  0,1  mm.  Kemudian  dilakukan interpolasi pada variabel curah hujan. Pada Variabel tekanan pada penelitian ini diperoleh dari rata-rata tekanan dalam waktu 24 jam.
Gambar 4. Plot nilai Eigent
Gambar 5. Variance Explained Setiap Principal Components
Variabel yang mempengaruhi curah hujan (variabel independen) dilakukan reduksi fitur menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA). Reduksi fitur pada penelitian ini bertujuan untuk menemukan variabel yang paling berpengaruh. Proses PCA menggunakan Persamaan (2) sampai (7) menghasilkan Principal Components (PC) yang  memiliki  nilai  nilai eigen seperti  pada  Gambar  4.  Berdasarkan  gambar  tersebut  menghasilkan  2  PC  yang memiliki nilai nilai eigen lebih dari satu yaitu pada Principal Components pertama (PC1) dan Principal Components kedua (PC2). PC3, PC4, dan PC5 memiliki nilai eigen kurang dari satu sehingga Principal Component tersebut tidak dilakukan analisis lebih lanjut. Pada Gambar 5 PC1 menjelaskan sekitar 42,830% varians dan PC2 sekitar 22,282% varians. PC1-PC2 bersama-sama menjelaskan varians kumulatif sebesar 65,112%.
Tabel 4. Component matrix Variabel Component 1 2 P -0,444 0,496 E 0,515 0,661 T 0,819 -0,321 RH -0,740 0,271 LS 0,679 0,505
Nilai positif menunjukkan korelasi bernilai positif pada variabel PC tertentu, begitu pula sebaliknya. Jika nilai negatif menunjukkan korelasi yang bernilai negatif pada variabel PC tertentu [38]. Suatu variabel dikatakan memiliki pengaruh yang kuat  jika component matrik  memiliki nilai  lebih dari  0,5. Tabel 4 menunjukkan pada PC1 variabel suhu maksimal dan lama penyinaran matahari berkorelasi positif yang kuat sedangkan variabel kelembaban rata-rata berkorelasi  negatif  yang  kuat.  Pada  PC2  berkorelasi  positif  yang  kuat  pada  variabel  evaporasi.  Oleh  karena  itu, variabel yang akan digunakan pada tahap prediksi menggunakan LSTM sebanyak 4 variabel yang paling berpengaruh terhadap curah hujan yaitu: variabel evaporasi, suhu maksimal, kelembaban rata-rata, dan lama penyinaran matahari [25], [37].

## 3.2 Normalisasi dan Pola Time Series
Variabel curah hujan dan variabel hasil PCA dilakukan normalisasi  data menggunakan persamaan (1). Normalisasi bertujuan untuk mendapatkan data dalam rentan 0 sampai 1. Hal ini menyebabkan data yang terlalu besar tidak akan mempengaruhi proses pemodelan. Hasil normalisasi pada Tabel 5 dibuat pola time series seperti pada Tabel 6 [48]. Pola time series  pada penelitian ini  menggunakan 7 input  dengan lima variabel yang diperoleh dari  variabel  curah

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 1 − 11 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3114
hujan  dan  variabel  hasil PCA  kemudian menghasilkan  satu  output  yang  merupakan  prediksi  curah hujan  satu  hari mendatang. Pola ini mempengaruhi banyaknya data training dan testing berubah menjadi 2092 data dan setiap data memiliki 7 × 5 inputan yang akan digunakan untuk memprediksi curah hujan selanjutnya [49]. Data time series dibagi menjadi 80% untuk training dan 20% untuk testing sehingga terdapat 1673 data training dari 1 Januari 2017 sampai 7 Agustus 2021 dan 419 data testing dari 8 Agustus 2021 sampai 30 September 2022.
Tabel 5. Sampel data normalisasi Tanggal E T RH LS CH 01-01-2017 0,0380 0,2070 0,5127 0,0335 0,0000 02-01-2017 0,0380 0,2051 0,5063 0,0418 0,0000 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 30-09-2022 0,0335 0,2190 0,4684 0,0456 0,0329 Tabel 6. Pola time series E T RH LS
𝐸 1 , 𝐸 2 , ⋯ , 𝐸 7 𝑇 1 , 𝑇 2 , ⋯ , 𝑇 7 𝑅𝐻 1 , 𝑅𝐻 2 , ⋯ , 𝑅𝐻 7 𝐿𝑆 1 , 𝐿𝑆 2 , ⋯ , 𝐿𝑆 7 𝐸 2 , 𝐸 3 , ⋯ , 𝐸 8 𝑇 2 , 𝑇 3 , ⋯ , 𝑇 8 𝑅𝐻 2 , 𝑅𝐻 3 , ⋯ , 𝑅𝐻 8 𝐿𝑆 2 , 𝐿𝑆 3 , ⋯ , 𝐿𝑆 8
⋮ ⋮ ⋮ ⋮
𝐸 2092 , 𝐸 2093 , ⋯ , 𝐸 2098 𝐸 2092 , 𝐸 2093 , ⋯ , 𝐸 2098 𝑅𝐻 2092 , 𝑅𝐻 2093 , ⋯ , 𝑅𝐻 2098 𝐿𝑆 2092 , 𝐿𝑆 2093 , ⋯ , 𝐿𝑆 2098
CH Target 𝐶𝐻 1 , 𝐶𝐻 2 , 𝐶𝐻 3 , 𝐶𝐻 4 , 𝐶𝐻 5 , 𝐶𝐻 6 , 𝐶𝐻 7 𝐶𝐻 8 𝐶𝐻 2 , 𝐶𝐻 3 , 𝐶𝐻 4 , 𝐶𝐻 5 , 𝐶𝐻 6 , 𝐶𝐻 7 , 𝐶𝐻 8 𝐶𝐻 9 ⋮ ⋮ 𝐶𝐻 2092 , 𝐶𝐻 2093 , 𝐶𝐻 2094 , 𝐶𝐻 2095 , 𝐶𝐻 2096 , 𝐶𝐻 2097 , 𝐶𝐻 2098 𝐶𝐻 2099

## 3.3 Penerapan LSTM untuk memprediksi curah hujan
Model  LSTM  pada  penelitian  ini  menggunakan  fungsi  adam  sebagai  penentuan  optimizernya.  Beberapa hyperparameter yang ada di LSTM seperti jumlah hidden , batch size , dan periode drop learning rate. Jumlah hidden adalah jumlah perhitungan dalam proses pelatihan, batch size digunakan untuk mengatur seberapa sering bobot pada jaringan  akan  diperbarui,  dan  periode drop  rate belajar  adalah  jumlah  pengulangan  untuk  menentukan  kecepatan pembelajaran [50]. Penelitian ini menggunakan beberapa hyperparameter uji coba seperti jumlah hidden , batch size , dan  periode drop  learning  rate .  Nilai  optimal  hyperparameter  pelatihan  model  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini menggunakan metode uji coba seperti pada Tabel 7.
Berdasarkan Tabel  7 diperoleh rata-rata nilai  MAPE pada setiap hidden layer tidak jauh berbeda. Rata-rata MAPE terkecil terdapat pada 64 hidden layer dengan rata-rata sebesar 0,0272. Pada 64 hidden layer yang memiliki MAPE terkecil terletak pada 16 batch size dan 100 learn rate drop period sebesar 0,0063. Pada 100 hidden layer yang memiliki MAPE terkecil terdapat uji coba 32 batch size dan 50 learn rate drop period sebesar 0,0018. Pada uji coba 200 hidden layer yang memiliki MAPE terkecil pada 32 batch size dan 150 learn rate drop period sebesar 0,0096. Pada  32 hidden  layer memiliki  MAPE  terkecil  terletak  pada  16 batch  size dan  50 learn  rate  drop  period sebesar 0,0050. Secara keseluruhan nilai MAPE terendah adalah 0,0018 yang terletak pada 100 hidden layer , 32 batch size dan 50 learn rate drop period . Hasil prediksi curah hujan dengan nilai MAPE terendah divisualisasikan pada Gambar 6.
Tabel 7. Nilai MAPE menggunakan parameter curah hujan Hidden Layer Batch Size Learn rate MAPE Rata-rata MAPE 100 16 50 0,0086 0,0464 100 0,0497 150 0,0448 32 50 0,0018 100 0,0241 150 0,0121 64 50 0,0261 100 0,1443 150 0,1062 200 16 50 0,0639 0,0467 100 0,0515 150 0,0490 32 50 0,0142 100 0,0352 150 0,0096

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 1 − 11 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3114
64 50 0,0116 100 0,0190 150 0,1660 32 16 50 0,0050 0,0327 100 0,0372 150 0,0058 32 50 0,0316 100 0,0096 150 0,0101 64 50 0,0320 100 0,0452 150 0,1174 64 16 50 0,0523 0,0272 100 0,0063 150 0,0286 32 50 0,0315 100 0,0172 150 0,0073 64 50 0,0420 100 0,0465 150 0,0135
Gambar 6 menunjukkan hasil prediksi curah hujan dari tanggal 8 Agustus 2021 sampai 30 September 2022 menggunakan LSTM dengan parameter uji coba 100 hidden layer , 32 batch size , dan 50 learn rate drop period . Grafik prediksi (merah) memiliki pola sangat mirip dengan grafik actual (biru). Prediksi curah hujan menggunakan LSTM mendekati nilai sebenarnya. Berdasarkan hasil prediksi diperoleh informasi bahwa curah hujan di Luwu Utara rata- rata mengalami hujan lebat hingga sangat lebat selama 1 sampai 3 kali per bulan. Curah hujan yang sangat lebat terjadi pada tanggal 28 Agustus 2021 sebesar 101,9734 mm, 21 September 2021 sebesar 108,6528 mm, dan 5 April 2022 sebesar 116,5510 mm. Evaluasi model diperoleh MAPE sebesar 0,0018. Oleh karena itu, model dalam penelitian ini bagus dalam memprediksi curah hujan yang akan datang sehingga dapat memberikan informasi kepada masyarakat khususnya di Kabupaten Luwu Utara untuk mengantisipasi curah hujan. Masyarakat dapat memanfaatkan curah hujan dan mengantisipasi kerugian akibat curah hujan.
Tabel 8. Perbandingan metode prediksi curah hujan yang digunakan dalam literatur
Tipe  NN Variabel Prediksi Curah Hujan Wilayah dan Dataset Evaluasi Penulis & Tahun LSTM Uji coba paremeter El-Nino dan Indian Ocean Dipole (IOD). Uji coba parameter curah hujan. Sidoarjo, Indonesia. MAAPE masing- masing uji coba sebesar 0,9644 dan 0,5810. Dina Zatusiva Haq [50] LSTM suhu, titik embun, kelembaban, tekanan angin, kecepatan angin, dan arah angin. Bangladesh Meteorological Department (BMD). Akurasi 76% Imrus Salehin,dkk . [51] LSTM GRU PCA- LSTM PCA-GRU Variabel di Sungai Muskegon yaitu maksimum, minimum dan rata-rata di masing-masing variabel temperatur (◦C), Titik embun maksimum (◦C), kelembaban (%),
tekanan permukaan laut (hPa), dan visibilitas (km), serta Kecepatan angin maks (km/h), Kecepatan angin rata-rata (km/h), Pengendapan (mm), Variabel di Sungai Pearl yaitu maksimum, minimum dan rata-rata di masing-masing variable temperature (◦C), titik embun (◦C), kelembaban (%), dan tekanan permukaan laut (hPa), serta
Kecepatan angin maks (km/h), Kecepatan angin rata-rata (km/h). Sungai Muskegon dan Sungai Pearl di AS. Nilai WMAPE di Sungai Muskegon pada masing- masing metode 27,180%, 27,820%, 11,410%, 11,530% Nilai WMAPE di Sungai Pearl pada masing-masing metode 57,570%, 58,440%, 53,770%, 55,060%. Jiangwei Zhang, dkk. [22]

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 1 − 11 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3114
MPL CNN GRU BLSTM LSTM LSTM- GRU. Suhu Maksimum, Suhu Minimum, Milimeter Curah Hujan, Persentase Kelembaban Relatif, Lama Sinar Matahari, dan Kecepatan Angin. The National Center of Hydrology and Meteorology Department (NCHM) di Wilayah Simtokha, Bhutan, Thimphu. Nilai R 2 masing- masing model 0,501; 0,583; 0,663; 0,749; 0,777; dan 0,870 Manoj Chhetri, dkk. [48] Proposed method (PCA- LSTM) Variabel tekanan, evaporasi, suhu maksimal, kelembaban rata-rata, dan lama penyinaran matahari. Stasiun Meteorologi Andi Jemma di Luwu Utara. MAPE 0,0018
Tabel  8  merupakan  deskripsi  penelitian  yang  pernah  melakukan  prediksi  curah  hujan.  Penelitian  tersebut menggunakan banyak parameter input yang berbeda dan metode yang hampir berbeda. Metode dan parameter input pada  penelitian  kami  memiliki error paling  kecil dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya.  Pada  penelitian  ini menggunakan  variabel  input  yang  paling  berpengaruh  yang  diperoleh  dari  metode  PCA,  yaitu:  variabel  evaporasi, suhu  maksimal,  kelembaban  rata-rata,  dan  lama  penyinaran  matahari  dalam  memprediksi  curah  hujan  yang  akan datang menghasilkan nilai MAPE 0,0018. Namun, penelitian ini tidak memaparkan jenis-jenis tanaman yang cocok sebagai  komoditas  unggulan  sesuai  dengan  kondisi  cuaca  di  wilayah  setempat.  Penelitian  selanjutnya  dapat menentukan kalender pola tanam sehingga sektor pertanian bisa memanfaatkan curah hujan secara optimal [52], [53]. Selain  itu,  penelitian  selanjutnya  dapat  mengembangkan  metode  hibrida  menggunakan  model deep  learning yang berbeda dan metode PCA lebih ditingkatkan lagi agar lebih aplikatif dan efisien [48].
Gambar 6. Plot Data Prediksi dan Data Actual

## 4. KESIMPULAN
Algoritma LSTM digunakan untuk memprediksi curah hujan di Luwu Utara, Sulawesi Selatan. Prediksi curah hujan menggunakan fitur yaitu: tekanan, evaporasi, suhu maksimal, kelembaban rata-rata, dan lama penyinaran matahari. Variabel  tersebut dilakukan ekstraksi fitur menggunakan PCA diperoleh 4 variabel  yang paling berpengaruh yaitu: variabel evaporasi, suhu maksimal, kelembaban rata-rata, dan lama penyinaran matahari. Berdasarkan beberapa uji coba menghasilkan MAPE terkecil terdapat  pada uji coba 100 hidden layer , 32 batch  size , dan 50 learn rate drop period sebesar 0,0018. Berdasarkan hasil prediksi diperoleh informasi bahwa Luwu Utara rata-rata mengalami hujan lebat 1 hingga 3 kali per bulan. Curah hujan yang sangat lebat terjadi pada tanggal 28 Agustus 2021 sebesar 101,9734 mm, 21 September 2021 sebesar 108,6528 mm, dan 5 April 2022 sebesar 116,5510 mm. Hasil prediksi tersebut sangat baik untuk memprediksi curah hujan di Luwu Utara, Sulawesi Selatan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 1 − 11 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3114
Kami berterima kasih kepada pihak BMKG perak II dan BMKG andi jemma yang telah membantu dan menyediakan data untuk melakukan penelitian ini.

## REFERENCES
[1] F. Zul, Kaimuddin, and Rafiuddin, “Analysis of climate and population dynamics of Conomoporpha cramerella pest in North Luwu,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 486, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1755-1315/486/1/012084.
[2] A. Nugraha, M. A. Heryanto, E. Wulandari, and P. Pardian, “Heading towards sustainable cacao agribusiness system (a case study  in  North  Luwu,  South  Sulawesi,  Indonesia),” IOP  Conf.  Ser.  Earth  Environ.  Sci. ,  vol.  306,  no.  1,  2019,  doi: 10.1088/1755-1315/306/1/012035.
[3] A. S. Ahmar, M. A. Tiro, and R. P. Utama, “Rainfall forecasting using backpropagation neural network : a case in of North Luwu  ,  Indonesia,” Jt.  Work.  KO2PI  1st  Int.  Conf.  Adv.  Sci.  Innov. ,  no.  January,  pp.  1–7,  2018,  doi:  10.4108/eai.23-4- 2018.2277580.
[4] Kaimuddin et  al. ,  “Water  requirement  for  cocoa  (Theobroma  cacao  L.)  plant  and  the  effect  of  climate  factors  on  the distribution of the cocoa pod borer attacks (Conopomorpha cramerella Snellen) in North Luwu Regency using Cropwat 8.0,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 575, no. 1, pp. 0–11, 2020, doi: 10.1088/1755-1315/575/1/012116.
[5] N. H. Muzaki, Eriska Febriati, and Yosafat Donni Haryanto, “Pemanfaatan satelit himawari-8 untuk estimasi curah hujan dengan metode Convective Stratiform Technique (CST) Dan Modified Convective Stratiform Technique (Mcst) di wilayah ekuatorial  dan  monsunal  (studi  kasus  Sulawesi  2020),” J  Stat. ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  67–73,  2022,  doi: 10.36456/jstat.vol14.no2.a3860.
[6] S. Nurdiati, A. Sopaheluwakan, and P. Septiawan, “Joint distribution analysis of forest fires and precipitation in response to ENSO,  IOD,  and  MJO  (study  case:  Sumatra,  Indonesia),” Atmosphere  (Basel). ,  vol.  13,  no.  4,  pp.  1–20,  2022,  doi: 10.3390/atmos13040537.
[7] J. A. I. Paski et al. , “Analysis of multi-scale hydrometeorological triggering flash flood event of the 13 July 2020 in North Luwu, South Sulawesi,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 893, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1755-1315/893/1/012014.
[8] M. T. R. Abdullah, H. Cangara, and Arianto, “The analysis of communication strategies of North Luwu regency government in socio-economic recovery after landslides and flash flood,” Proc. 2nd Int. Conf. Sci. Technol. Mod. Soc. (ICSTMS 2020) , vol. 576, no. 24, pp. 453–461, 2021, doi: 10.2991/assehr.k.210909.098.
[9] M. P. Hatta, F. Fadlin, R. Harun, Y. Elfita, and I. Renreng, “Application of 2D numerical simulation for the analysis of July 2020 North Luwu flood,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 841, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1755-1315/841/1/012028.
[10]  Herman,  “Banjir  terjang  pemukiman  di  Luwu  Utara,  982  warga  terdampak  banjir,” liputan6.com ,  2021. https://www.liputan6.com/news/read/4655925/banjir-terjang-pemukiman-di-luwu-utara-982-warga-terdampak-banjir (accessed Aug. 27, 2022).
[11]  A. Setyadi,  “Banjir  kembali  terjang  Luwu  Utara,  76  KK  terdampak,” news.okezone.com/ , 2022. https://news.okezone.com/read/2022/07/06/340/2624736/banjir-kembali-terjang-luwu-utara-76-kk-terdampak (accessed Aug. 05, 2022).
[12]  Y.  P.  Pasaribu,  H.  Fitrianti,  and  D.  R.  Suryani,  “Rainfall  forecast  of  Merauke  using  Autoregressive  Integrated  Moving Average model,” E3S Web Conf. , vol. 73, pp. 1–5, 2018, doi: 10.1051/e3sconf/20187312010.
[13]  S.  Sunardi,  A.  Yudhana,  and  G.  Z.  Muflih,  “Sistem  prediksi  curah  hujan  bulanan  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan backpropagation,” J. Sist. Inf. Bisnis 02(2020) , vol. 02, pp. 155–162, 2020.
[14]  R. E. Caraka et al. , “Generalized Spatio Temporal Autoregressive rainfall-ENSO pattern in East Java Indonesia,” 1st 2018 Indones.  Assoc.  Pattern  Recognit.  Int.  Conf.  Ina.  2018  -  Proc. ,  no.  September,  pp.  75–79,  2019,  doi: 10.1109/INAPR.2018.8627042.
[15]  J. Badriyah, A. Fariza, and T. Harsono, “Prediksi curah hujan menggunakan Long Short Term Memory,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, pp. 1297–1303, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4008.
[16]  Y. C. Chen, J. J. Gao, Z. H. Bin, J. Z. Qian, R. L. Pei, and H. Zhu, “Application study of IFAS and LSTM models on runoff simulation and flood prediction in the Tokachi River basin,” J. Hydroinformatics , vol. 23, no. 5, pp. 1098–1111, 2021, doi: 10.2166/hydro.2021.035.
[17]  C. Chen et al. , “Forecast of rainfall distribution based on fixed sliding window long short-term memory,” Eng. Appl. Comput. Fluid Mech. , vol. 16, no. 1, pp. 248–261, 2022, doi: 10.1080/19942060.2021.2009374.
[18]  Z. Chao, F. Pu, Y. Yin, B. Han, and X. Chen, “Research on real-time local rainfall prediction based on MEMS sensors,” J. Sensors , vol. 2018, 2018, doi: 10.1155/2018/6184713.
[19]  S.  Poornima  and  M.  Pushpalatha,  “Prediction  of  rainfall  using  intensified  LSTM  based  Recurrent  Neural  Network  with Weighted Linear Units,” Atmosphere (Basel). , vol. 10, no. 11, 2019, doi: 10.3390/atmos10110668.
[20]  A. G. Salman, Y. Heryadi, E. Abdurahman, and W. Suparta, “single layer & multi-layer Long Short-Term Memory (LSTM) model  with  intermediate  variables  for  weather  forecasting,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  135,  pp.  89–98,  2018,  doi: 10.1016/j.procs.2018.08.153.
[21]  J. Kang, H. Wang, F. Yuan, Z. Wang, J. Huang, and T. Qiu, “Prediction of precipitation based on recurrent neural networks in jingdezhen, jiangxi province, China,” Atmosphere (Basel). , vol. 11, no. 3, pp. 1–17, 2020, doi: 10.3390/atmos11030246.
[22]  J. Zhang et al. , “Daily runoff forecasting by deep recursive neural network,” J. Hydrol. , vol. 596, no. December 2020, p. 126067, 2021, doi: 10.1016/j.jhydrol.2021.126067.
[23]  G. Mao et al. , “Comprehensive comparison of artificial neural networks and long short-term memory networks for rainfall- runoff simulation,” Phys. Chem. Earth , vol. 123, p. 103026, 2021, doi: 10.1016/j.pce.2021.103026.
[24]  R.  Pujianto,  Adiwijaya,  and  A.  A.  Rahmawati,  “Analisis  Ekstraksi  Fitur  Principle  Component  Analysis  pada  Klasifikasi Microarray Data Menggunakan Classification And Regression Trees,” eProceedings … , vol. 6, no. 1, pp. 2368–2379, 2019.
[25]  B.  Rahmani,  S.  Javadi,  and  S.  M.  H.  Shahdany,  “Evaluation  of  aquifer  vulnerability  using  PCA  technique  and  various clustering methods,” Geocarto Int. , vol. 36, no. 18, pp. 2117–2140, 2021, doi: 10.1080/10106049.2019.1690057.
[26]  M. Tripathi and S. K. Singal, “Use of Principal Component Analysis for parameter selection for development of a novel Water Quality Index: A case study of river Ganga India,” Ecol. Indic. , vol. 96, no. September 2018, pp. 430–436, 2019, doi:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 1 − 11 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3114
10.1016/j.ecolind.2018.09.025.
[27]  Y. Wen, P. Lin, and X. Nie, “Research of stock price prediction based on PCA-LSTM model,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 790, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/790/1/012109.
[28]  D. Geng, H. Zhang, and H. Wu, “Short-term wind speed prediction based on principal component analysis and LSTM,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 13, 2020, doi: 10.3390/app10134416.
[29]  Y. Ling, Q. Yue, C. Chai, Q. Shan, D. Hei, and W. Jia, “Nuclear accident source term estimation using Kernel Principal Component Analysis, Particle Swarm Optimization, and Backpropagation Neural Networks,” Ann. Nucl. Energy , vol. 136, p. 107031, 2020, doi: 10.1016/j.anucene.2019.107031.
[30]  BMKG, “Data online pusat database BMKG.” http://dataonline.bmkg.go.id/home.
[31]  I. G. W. Sena, J. W. Dillak, P. Leunupun, and A. J. Santoso, “Predicting rainfall intensity using Naïve Bayes and Information Gain methods ( case study : Sleman Regency ),” J. Phys. Conf. Ser. 1577(1) , 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1577/1/012011.
[32]  I. I. Zulfa, D. C. R. Novitasari, F. Setiawan, A. Fanani, and M. Hafiyusholeh, “Prediction of sea surface current velocity and direction using LSTM,” IJEIS (Indonesian J. Electron. Instrum. Syst. , vol. 11, no. 1, p. 93, 2021, doi: 10.22146/ijeis.63669.
[33]  E. A. Kusnanti, D. C. R. Novitasari, F. Setiawan, A. Fanani, M. Hafiyusholeh, and G. I. Permata Sari, “Predicting velocity and direction of ocean surface currents using Elman Recurrent Neural Network method,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 8, no. 1, pp. 21–30, 2022, doi: 10.20473/jisebi.8.1.21-30.
[34]  N. Hasan, “A methodological approach for predicting COVID-19 epidemic using EEMD-ANN hybrid model,” Internet of Things (Netherlands) , vol. 11, 2020, doi: 10.1016/j.iot.2020.100228.
[35]  Z. Chang, Y. Zhang, and W. Chen, “Electricity price prediction based on hybrid model of adam optimized LSTM neural network and wavelet transform,” Energy , vol. 187, p. 115804, 2019, doi: 10.1016/j.energy.2019.07.134.
[36]  B. Deepa and K. Ramesh, “Epileptic seizure detection using deep learning through min max scaler normalization,” Int. J. Health Sci. (Qassim). , vol. 6, no. April, pp. 10981–10996, 2022, doi: 10.53730/ijhs.v6ns1.7801.
[37]  M. Abdipour, M. Younessi-Hmazekhanlu, S. H. R. Ramazani, and A. hassan omidi, “Artificial neural networks and multiple linear regression as potential methods for modeling seed yield of safflower (Carthamus tinctorius L.),” Ind. Crops Prod. , vol. 127, no. November 2018, pp. 185–194, 2019, doi: 10.1016/j.indcrop.2018.10.050.
[38]  S. Manandhar, S. Dev, Y. H. Lee, S. Winkler, and Y. S. Meng, “Systematic study of weather variables for rainfall detection,” no. 2, pp. 3035–3038, 2018.
[39]  N. M. Sunariadi, S. N. Fadilah, D. Candra, R. Novitasari, S. Teknologi, and U. I. N. S. Ampel, “Analisis resiko kanker serviks menggunakan  PCA-ANFIS berdasarkan  historical  medical  record,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol.  6, pp. 1349–1355, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.3901.
[40]  L. N. Desinaini, A. Mualimah, D. C. R. Novitasari, and M. Hafiyusholeh, “Application of Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN) to  Detect  the  Parkinson’s  Disease,” Inpr.  Indones.  J.  Pure  Appl.  Math. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  8–16,  2019,  doi: 10.15408/inprime.v1i1.12827.
[41]  B. Tian, G. Wang, Z. Xu, Y. Zhang, and X. Zhao, “Communication delay compensation for string stability of CACC system using LSTM prediction,” Veh. Commun. , vol. 29, p. 100333, 2021, doi: 10.1016/j.vehcom.2021.100333.
[42]  J. Mejia, L. Avelar-Sosa, B. Mederos, E. S. Ramírez, and J. D. Díaz Roman, “Prediction of time series using an analysis filter bank of LSTM units,” Comput. Ind. Eng. , vol. 157, p. 107371, 2021, doi: 10.1016/j.cie.2021.107371.
[43]  H. Tian, P. Wang, K. Tansey, J. Zhang, S. Zhang, and H. Li, “An LSTM neural network for improving wheat yield estimates by integrating remote sensing data and meteorological data in the Guanzhong Plain, PR China,” Agric. For. Meteorol. , vol. 310, no. 17, p. 108629, 2021, doi: 10.1016/j.agrformet.2021.108629.
[44]  T. Lattifia, P. Wira, N. Kadek, and D. Rusjayanthi, “Model prediksi cuaca menggunakan metode LSTM,” J. Ilm. , vol. 3, no. 1, 2018.
[45]  B. Y. Phiadelvira, D. Z. Haq, D. C. R. Novitasari, and F. Setiawan, “Prediksi besar daya Listrik Tenaga Gelombang Laut Metode  Oscillating  Water  Coloumn  (PLTGL-OWC)  di  Banyuwangi  menggunakan  Extreme  Learning  Machine  (ELM),” Unnes J. Math. , vol. 11, no. 1, pp. 1–7, 2022, doi: 10.15294/ujm.v11i1.50967.
[46]  M. E. Ervina, R. Silvi, and I. R. N. Wisisono, “Peramalan jumlah penumpang kereta api di Indonesia dengan Resilient Back- Propagation (Rprop) Neural Network,” J. Mat. “MANTIK,” vol. 4, no. 2, pp. 90–99, 2018, doi: 10.15642/mantik.2018.4.2.90- 99.
[47]  T. Moon, S. Hong, H. Y. Choi, D. H. Jung, S. H. Chang, and J. E. Son, “Interpolation of greenhouse environment data using multilayer perceptron,” Comput. Electron. Agric. , vol. 166, no. July, p. 105023, 2019, doi: 10.1016/j.compag.2019.105023.
[48]  M. Chhetri, S. Kumar, P. P. Roy, and B. G. Kim, “Deep BLSTM-GRU model for monthly rainfall prediction: A case study of Simtokha, Bhutan,” Remote Sens. , vol. 12, no. 19, pp. 1–13, 2020, doi: 10.3390/rs12193174.
[49]  H. F. Nurrohman, D. C. R. Novitasari, F. Setiawan, Rochimah, A. Taufiq, and A. Hamid, “Rainfall Prediction Using Gated Recurrent  Unit  Based  on  DMI  and  Nino3.4  Index,”  in 2022  IEEE  International  Conference  on  Industry  4.0,  Artificial Intelligence, and Communications Technology (IAICT) , Jul. 2022, pp. 191–196, doi: 10.1109/IAICT55358.2022.9887474.
[50]  D. Z. Haq et al. , “Long Short-Term Memory algorithm for rainfall prediction based on El-Nino and IOD data,” Procedia Comput. Sci. , vol. 179, no. 2019, pp. 829–837, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.071.
[51]  I. Salehin, I. M. Talha, M. Mehedi Hasan, S. T. Dip, M. Saifuzzaman, and N. N. Moon, “An artificial intelligence based rainfall  prediction  using  LSTM  and  Neural  Network,” Proc.  2020  IEEE  Int.  Women  Eng.  Conf.  Electr.  Comput.  Eng. WIECON-ECE 2020 , pp. 5–8, 2020, doi: 10.1109/WIECON-ECE52138.2020.9398022.
[52]  O. Darnius and S. Sitorus, “Plant calendar pattern based on rainfall forecast and the probability of its success in Deli Serdang regency of Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 983, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1742-6596/983/1/012113.
[53]  M. R. Arif Yudianto, T. Agustin, R. Morgan James, F. Imannisa Rahma, A. Rahim, and E. Utami, “Rainfall forecasting to recommend crops varieties using moving Average and Naive Bayes methods,” Int. J. Mod. Educ. Comput. Sci. , vol. 13, no. 3, pp. 23–33, 2021, doi: 10.5815/ijmecs.2021.03.03.