## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2022

## Prediksi Curah Hujan Dasarian dengan Metode Vanilla RNN dan LSTM untuk Menentukan Awal Musim Hujan dan Kemarau
Ni Made Meriliana Candra Devi #1 , I Putu Agung Bayupati #2 , Ni Kadek Ayu Wirdiani #3
# Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana Kampus Bukit Jimbaran, Telp. (0435) 829975, Fax (0361) 701806, Badung Bali
1 merilianacandradevi@gmail.com
2 bayupati@unud.ac.id
3 ayuwirdiani@unud.ac.id
Abstrak—Indonesia  dijuluki  sebagai  negara  agraris  dimana perekonomian  nasional  bergantung  pada  sektor  pertanian. Kualitas  pertanian  sangat  dipengaruhi  oleh  perubahan iklim.  BMKG  memperkirakan  datangnya  musim  di Indonesia didasari pada curah hujan dasarian. Curah hujan dasarian merupakan total curah hujan selama sepuluh hari. Curah  hujan  dasarian  diatas  50  mm  berturut-turut  dalam tiga  dasarian  maka  dasarian  pertama  akan  ditentukan sebagai  awal  musim  hujan.  Sedangkan  curah  hujan dasarian  dibawah  50  mm  dalam  tiga  dasarian  berturut- turut maka dasarian pertama akan ditentukan sebagai awal musim kemarau. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi  curah  hujan  dasarian  untuk  menentukan  awal musim  hujan  dan  musim  kemarau.  Metode  Vanilla Recurrent  Neural  Network  (Vanilla  RNN)  dan  Long  Short- Term Memory (LSTM) merupakan jenis dari jaringan saraf berulang  yang  baik  digunakan  dalam  pemrosesan  data sekuensial.  Seleksi  fitur  (feature  selection)  dengan  metode Backward  Elimination  dilakukan  untuk  meningkatkan akurasi dari prediksi. Fitur yang digunakan untuk prediksi curah  hujan  dasarian  yaitu  kecepatan  angin,  suhu  udara, kelembaban  udara,  jarak  pandang,  dan  tekanan  udara. Adapun  fitur  hasil  seleksi  yaitu  kelembaban,  tekanan,  dan jarak pandang. Hasil penelitian yang diperoleh yaitu metode Vanilla RNN  dengan  seleksi  fitur  memperoleh  hasil  terbaik dengan  nilai  R-Squared  sebesar  0,6139  dan  RMSE  sebesar 28,4308.
Kata kunci — Hujan Dasarian, LSTM, Musim Hujan, Musim Kemarau, Vanilla RNN

## P ENDAHULUAN
Indonesia  sebagai  wilayah  beriklim  tropis  mengalami dua  kali  pergantian  musim  dalam  satu  tahun  yaitu  hujan dan kemarau. Musim di Indonesia terjadi secara periodik. Bulan  Desember  sampai  Februari  merupakan  puncak musim  hujan  sedangkan  bulan  Juni  sampai  Agustus merupakan puncak musim kemarau [1].
Pemanasan global ( Global Warming ) terjadi dikarenakan oleh kegiatan antropogenik yang berdampak
pada  meningkatnya  suhu  permukaan  bumi.  Salah  satu pengaruh  pemanasan  global  yaitu  terjadinya  perubahan iklim  ( Climate  Change ).  Fenomena  perubahan  iklim  ini berpengaruh  terhadap  pergeseran  terjadinya  musim  di Indonesia [2].
Indonesia  dijuluki  sebagai  negara  agraris  dimana perekonomian nasional  bergantung  pada  sektor  pertanian [3].  Masyarakat  Indonesia  sebagian  besar  merupakan pekerja pada sektor  pertanian[4].  Kualitas hasil pertanian sangat  dipengaruhi  oleh  perubahan  iklim.  Fenomena perubahan  iklim  dampak  dari  terjadinya  pemanasan global ( Global Warming ) dapat mengakibatkan penurunan  produksi  pertanian  sampai  20  persen  [5]. Perkiraan  terjadinya  musim  hujan  maupun  kemarau sangat  diperlukan  agar  dapat  dilakukan  pengambilan keputusan  terbaik  untuk  mengurangi  risiko  yang  dapat terjadi.
Curah  hujan  memberikan  pengaruh  yang  besar terhadap  terjadinya  musim  hujan  dan  musim  kemarau. BMKG  memperkirakan  datangnya  musim  hujan  dan musim  kemarau  didasari  pada  curah  hujan  dasarian. Curah hujan dasarian merupakan total curah hujan selama sepuluh  hari.  Satu  bulan  terdiri  dari  tiga  dasarian  yaitu tanggal  1  sampai  tanggal  10  merupakan  dasarian  I, tanggal 11 sampai tanggal 20 merupakan dasarian II, dan tanggal  20  sampai  dengan  akhir  bulan  merupakan dasarian III. Satu tahun terdiri dari 36 dasarian [6]. Curah hujan  dasarian  diatas  50  mm  berturut-turut  dalam  tiga dasarian  maka  dasarian  pertama  akan  ditentukan  sebagai awal  musim  hujan.  Sedangkan  curah  hujan  dasarian dibawah  50  mm  berturut-turut  dalam  tiga  dasarian  maka dasarian  pertama  akan  ditentukan  sebagai  awal  musim kemarau [7].
Data  mining merupakan  teknik  menemukan  atau mencari  pola  dan  informasi  penting  yang  diperoleh  dari data yang besar sehingga menghasilkan pengetahuan baru yang  bermanfaat  dalam  pengambilan  keputusan  [8]. Jaringan  saraf  tiruan  merupakan  metode deep  learning
yang  populer  digunakan  [9]. Vanilla Recurrent  Neural Network (RNN)  dan Long  Short-Term  Memory (LSTM) termasuk  kedalam  jenis  jaringan  saraf  berulang  yang merupakan  jenis  dari  jaringan  saraf  tiruan. Hidden  state dari  proses  sebelumnya  pada  jaringan  saraf  berulang digunakan  sebagai  input  pada  proses  selanjutnya  [10]. Jaringan  saraf  berulang  merupakan  metode  yang  baik digunakan untuk memproses data berurut atau sekuensial [11].
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  melakukan  prediksi curah hujan dasarian dalam satu tahun untuk menentukan awal  musim  dengan  metode Vanilla  Recurrent  Neural Network ( Vanilla RNN)  dan Long  Short-Term  Memory (LSTM).

## M ETODE P ENELITIAN
Tahapan penelitian prediksi curah hujan dasarian untuk menentukan  awal  musim  dijabarkan  pada  Gambar  1 berikut ini.
START
Pengumpulan Data Data Train Data Testing Seleksi Fitur dengan Backward
Elimination
Simpan
Model Vanilla RNN dan LSTM Normalisasi
Data Train dan Data Test dengan Min- Max Analisis dan Visualisasi
Transformasi data harian menjadi data dasarian Pembagian Data menjadi Data Train dan Data Test
Pre-Processing Vanilla RNN dan LSTM Training
Data Hasil Seleksi Fitur X, Y X, Y Selesksi Fitur Model Vanilla RNN, dan LSTM Evaluasi (RMSE, R2) Analisis dan Komparasi Model Terbaik Peramalan END

## Gambar. 1 Tahapan penelitian

## A. Pengumpulan Data
Data diperoleh dari Stasiun Meteorologi Kelas I I Gusti Ngurah Rai. Data merupakan data harian dari tahun 2015 sampai  dengan  tahun  2020.  Fitur  data  yang  digunakan secara rinci dijelaskan pada Tabel I.
TABEL I F ITUR D ATA No Nama Satuan Kode 1. Curah Hujan Milimeter (mm) Y 2. Suhu Udara Celcius X1 3. Kelembaban Udara Persen (%) X2
No Nama Satuan Kode 4. Kecepatan Angin Knot X3 5. Jarak Pandang Meter (m) X4 6. Tekanan Milibar (mb) X5
Fitur suhu udara, kelembaban udara, kecepatan angin, dan  jarak  pandang  digunakan  sebagai  fitur  input ( independent )  dan  curah  hujan  digunakan  sebagai  fitur output ( dependent ).

## B. Pre-Processing
Pada  tahap pre-processing data  harian  akan  diubah menjadi  data  dasarian.  Data  dasarian  dari  suhu, kelembaban,  kecepatan  angin,  dan  jarak  pandang merupaan  nilai  rata-rata  setiap  sepuluh  hari.  Sedangkan data  dasarian  dari  curah  hujan  adalah  total  curah  hujan setiap  sepuluh  hari.  Selanjutnya  data  akan  dipisah menjadi  dua  bagian  yaitu  data  uji  ( test )  dan  data  latih ( train ). Tahap selanjutnya yaitu normalisasi. Normalisasi dilakukan  untuk  mengubah  skala  data  sehingga  berada pada  rentang  yang  sama  dan  mempercepat  proses pembelajaran [12].
(1)
Notasi  v i merupakan  nilai  aktual,  v min merupakan  nilai minimal  dari  data  yang  digunakan,  dan  v max merupakan nilai maksimal dari data yang digunakan.

## C. Seleksi Fitur
Seleksi  fitur  bertujuan  untuk  memperoleh  fitur-fitur relevan  untuk  meningkatkan  akurasi  dari  metode  yang digunakan. Backward  Elimination merupakan  metode seleksi  fitur  yang  menggunakan  tingkat  signifikan ( significance  level )  untuk  mengeleminasi  fitur  yang dianggap  tidak  memiliki  hubungan  yang  kuat  dengan target  yang  ingin  diprediksi.  Tingkat  signifikan  yang digunakan adalah 0,05 dan 0,1 [13].

## D. Vanilla Recurrent Neural Network
Vanilla RNN merupakan jaringan saraf berulang paling sederhana.  Aktivasi tahn digunakan  untuk  mengolah informasi yang diterima pada proses sebelumnya.
h t = tahn( x t + h t-1 ) (2)
Notasi x t merupakan masukan pada waktu ke t dan h t-1 merupakan masukan hidden state dari waktu t-1.

## E. Long Short-Term Memory
LSTM  merupakan  jaringan  saraf  berulang  yang memiliki gerbang yang dapat digunakan untuk menggabungkan dan menghapus informasi dari cell state . LSTM terdiri dari  gerbang ( gate ) yaitu input, forget, dan output . Input  gate merupakan  gerbang  yang  menentukan masukan  yang  diterima  akan  ditambahkan  kedalam cell state atau  tidak. Forget  gate untuk  memilih  informasi pada waktu sebelumnya yang harus dibuang dan disimpan .
Output gate merupakan gerbang yang menentukan hidden state selanjutnya. Cell  state merupakan  penghubung semua output gerbang pada LSTM.
i t = σ(W i h t-1 + W i X t ) (3) f t = σ(W f h t-1 + W f X t ) (4) O t = σ(W o h t-1 + W o X t ) (5)
C ̃= tahn(W c h t-1 + W c X t ) (6)
h t = O t * tahn(C t ) (7)
F. Root Mean Square Error (RMSE)
RMSE  merupakan  metode  perhitungan  kesalahan antara  data  prediksi  dan  aktual  [14].  Model  dengan  nilai RMSE terkecil merupakan model terbaik.

## G. R-Squared
R 2 digunakan  untuk  memberikan  gambaran  tentang kesesuaian  variabel  independen  dalam  meprediksi variabel  dependen.  Adapun  ketentuan  dari  nilai  R 2 disajikan pada Tabel II.
TABEL II
U KURAN R 2 Interval Nilai R 2 Tingkat Hubungan 0,00 – 0,199 Sangat Rendah 0,20 – 0,399 Rendah 0,40 – 0,599 Sedang 0,60 – 0,799 Kuat 0,80 – 1,00 Sangat Kuat
Model dengan nilai R 2 diatas 0,5 dapat dikatakan baik digunakan  melakukan  suatu  prediksi  [15].  Nilai  R- Squared juga dapat memperoleh hasil negatif. R- Squared bernilai  negatif  mengindikasikan  bahwa  model  memiliki performa yang sangat buruk [16].

## H. Analisis dan Komparasi
Model  terbaik  dari  setiap  metode  akan  dibandingkan berdasarkan  nilai  RMSE  dan  R- Squared (R 2 )  terbaik.
Metode dengan model terbaik selanjutnya akan digunakan untuk  prediksi  curah  hujan  dasarian  untuk  menentukan awal musim.

## H ASIL P ENELITIAN
Bagian  ini  memaparkan  hasil  setiap  tahapan  yang sudah  dijelaskan  pada  metode  penelitian  mulai  dari transformasi data, normalisasi, seleksi fitur, training, dan evaluasi model.

## A. Hasil Transformasi Data
Data  cuaca  harian  diubah  ke  dalam  bentuk  dasarian atau data setiap 10 hari. Total data harian yaitu 2.192 data menjadi  216  data  setelah  ditransformasi  menjadi  data dasarian.  Data  dasarian  selanjutnya  akan  dibagi  menjadi data train dan data test.
B. Hasil Normalisasi
Normalisasi  dilakukan  dengan  metode min-max normalization. Data  diubah  kedalam  rentang  [0, 1].  Data minimum  diberikan  nilai  0,  sedangkan  data  maksimum diberikan  nilai  1.  Sampel  data  sebelum  dan  sesudah normalisasi dapat dilihat pada Tabel III dan Tabel IV.
TABEL III C ONTOH D ATA S EBELUM N ORMALISASI X1 X2 X3 X4 X5 Y 28.4 76.8 12.8 1007 9862.5 54.3 27.1 82.2 6.8 1009.7 9237.6 154.9 28 81.9 7.9 1009.6 9289.8 116 27.5 77.7 4.4 1010.9 10008.2 33.1 27.7 80.2 5.5 1009.3 9751.2 72.1 TABEL IV
C ONTOH D ATA S ESUDAH N ORMALISASI X1 X2 X3 X4 X5 Y 0.723 0.271 0.978 0.198 0.896 0.173 0.447 0.619 0.333 0.479 0.625 0.525 0.638 0.600 0.452 0.469 0.647 0.407 0.532 0.329 0.075 0.604 0.959 0.099 0.574 0.490 0.194 0.438 0.848 0.235

## C. Seleksi Fitur
Seleksi  fitur  dengan backward  elimination, dengan mengeleminasi  fitur  dengan p-value kurang  dari  nilai signifikan  yang  telah  ditentukan.  Hasil  dari  seleksi  fitur dapat dilihat pada Tabel V dan Tabel VI.

## TABELV
H ASIL S ELEKSI F ITUR DENGAN S IGNIFIKAN L EVEL 0,05 Tahap Fitur P-Value Pertama Suhu (X1) 0,43 Kelembaban (X2) 0,00 Kecepatan Angin (X3 0,50 Tekanan (X4) 0,32 Jarak Pandang (X5) 0,00 Kedua Suhu (X1) 0.57 Kelembaban (X2) 0.00 Tekanan (X4) 0.23 Jarak Pandang (X5) 0.00 Ketiga Kelembaban (X2) 0,00 Tekanan (X4) 0,03 Jarak Pandang (X5) 0,00 TABEL VI H ASIL S ELEKSI F ITUR DENGAN S IGNIFIKAN L EVEL 0,1 Tahap Fitur P-Value Pertama Suhu (X1) 0,43 Kelembaban (X2) 0,00 Kecepatan Angin (X3 0,50 Tekanan (X4) 0,32 Jarak Pandang (X5) 0,00 Kedua Suhu (X1) 0.57 Kelembaban (X2) 0.00 Tekanan (X4) 0.23 Jarak Pandang (X5) 0.00
Tahap Fitur P-Value Ketiga Kelembaban (X2) 0,00 Tekanan (X4) 0,03 Jarak Pandang (X5) 0,00
Fitur  yang  memperoleh p-value lebih  besar  dari  0,05 dan  0,1  akan  dieliminasi  pada  setiap  tahapan. Berdasarkan  2  skenario  yang  dilakukan  dengan menggunakan level  signifikan 0,05  dan  0,1  kombinasi fitur  terbaik  untuk  prediksi  curah  hujan  dasarian  yaitu kelembaban,  tekanan,  dan  jarak  pandang.  Selanjutnya akan dilakukan proses training dengan menggunakan dua skenario  data.  Skenario  pertama  menggunakan  seluruh fitur  data  yaitu  suhu  (X1),  kelembaban  (X2),  kecepatan angin (X3), tekanan (X4), dan jarak pandang (X5) sebagai data input. Skenario  kedua  menggunakan  data  hasil seleksi  fitur  yaitu  kelembaban  (X2),  tekanan  (X4),  dan jarak pandang (X5) sebagai data input .

## D. Penentuan Hyperparameter
Skenario hyperparameter yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu learning  rate dan epoch. Epoch yang digunakan yaitu 75, 100, dan 125.  Nilai epoch ini dipilih dikarenakan  performa  model  semakin  menurun  ketika menggunakan  nilai epoch yang  lebih  besar.  Sedangkan nilai learning rate yang digunakan yaitu 0,01, 0,001, dan 0,0001.  Nilai learning  rate dan epoch yang  digunakan ditentukan setelah melewati beberapa kali percobaan.

## E. Skenario Percobaan
Proses  pelatihan  ( train )  dan  pengujian  ( test )  model dilakukan  dalam  beberapa  skenario  yang  dapat  dilihat pada Tabel VII.
TABEL VII
S KENARIO P ENELITIAN No Metode Data Epoch Learning Rate 1 Vanilla RNN Seluruh Fitur 75 0,01 2 100 0,001 3 125 0,0001 4 LSTM Seluruh Fitur 75 0,01 5 100 0,001 6 125 0,0001 7 Vanilla RNN Fitur hasil Backward Elimination 75 0,01 8 100 0,001 9 125 0,0001 10 LSTM Fitur hasil Backward Elimination 75 0,01 11 100 0,001 12 125 0,0001
Tabel  VII  merupakan  skenario  percobaan  yang dilakukan.  Percobaan  dilakukan  sebanyak  12  kali  untuk mencari  model  terbaik  untuk  prediksi  curah  hujan dasarian. Model yang telah dilatih akan diuji dengan data uji dan dinilai tingkat keakuratan model dalam melakukan prediksi dengan RMSE dan R 2 .
F. Analisis dan Komparasi
Kinerja  setiap  model Vanilla RNN  dan  LSTM  baik dengan  seluruh  fitur  data  maupun  dengan  menggunakan fitur hasil seleksi fitur disajikan pada Tabel VII, VIII, IX, X.
TABEL VIII H ASIL P ENGUJIAN M ODEL V ANILLA RNN DENGAN S ELEKSI F ITUR Epoch Learning Rate RMSE R 2 75 0,01 33.5807 0.4614 0,001 28.4308 0.6139 0,0001 45.1984 0.0243 100 0,01 40.5108 0.2161 0,001 36.8436 0.3516 0,0001 45.7038 0.0023 125 0,01 40.1821 0.2288 0,001 32.0443 0.5095 0,0001 43.6664 0.0893 TABEL IX
H ASIL P ENGUJIAN M ODEL V ANILLA RNN T ANPA S ELEKSI F ITUR Epoch Learning Rate RMSE R 2 75 0,01 48.0021 -0.1006 0,001 48.6304 -0.1296 0,0001 51.9478 -0.2889 100 0,01 42.5676 0.1345 0,001 44.6918 0.0460 0,0001 47.3565 -0.0712 125 0,01 43.6009 0.0920 0,001 48.6755 -0.1317 0,0001 43.1188 0.1120
Tabel  VIII  dan  Tabel  IX  merupakan  hasil  percobaan pada setiap skenario yang telah ditentukan dengan metode Vanilla RNN.  Dari  hasil  yang  diperoleh  dapat  dilihat bahwa model tanpa seleksi fitur memperoleh nilai RMSE yang lebih besar dibandingkan model dengan seleksi fitur. Model vanilla RNN tanpa seleksi fitur secara keseluruhan nilai  R 2 yang  diperoleh  berada  pada  kategori  sangat rendah,  dimana  nilai  R 2 terbaik  diperoleh  pada  angka 0,1345.  Sedangkan  pada  model Vanilla RNN  dengan seleksi  fitur  memperoleh  3  buah  model  dengan  nilai  R 2 berada  pada  kategori  sedang  hingga  kuat.  Hal  ini membuktikan  bahwa  penerapan  seleksi  fitur  pada  data yang digunakan memberikan pengaruh dalam meningkatkan akurasi model.
TABEL X H ASIL P ENGUJIAN M ODEL LSTM DENGAN S ELEKSI F ITUR Epoch Learning Rate RMSE R 2 75 0,01 31.1563 0.5364 0,001 40.2053 0.2279 0,0001 54.6510 -0.4266 100 0,01 37.8763 0.3148 0,001 39.2386 0.2646 0,0001 52.5782 -0.3204 125 0,01 36.6709 0.3577 0,001 40.3626 0.2219 0,0001 51.0515 -0.2448
TABEL XI
H ASIL P ENGUJIAN M ODEL LSTM T ANPA S ELEKSI F ITUR Epoch Learning Rate RMSE R 2 75 0,01 51.8965 -0.2864 0,001 42.0150 0.1569 0,0001 46.0206 -0.0116 100 0,01 46.6320 -0.0386 0,001 41.9056 0.1612 0,0001 50.9604 -0.2404 125 0,01 48.3921 -0.1185 0,001 43.4778 0.0971 0,0001 51.9594 -0.2895
Tabel X dan Tabel XI merupakan hasil percobaan pada setiap  skenario  yang  telah  ditentukan  dengan  metode LSTM.  Dari  hasil  yang  diperoleh  dapat  dilihat  bahwa model  tanpa  seleksi  fitur  memperoleh  nilai  RMSE  yang lebih  besar  dibandingkan  model  dengan  seleksi  fitur. Model  LSTM  tanpa seleksi fitur,  nilai  R 2 yang diperoleh berada  pada  kategori  sangat  rendah,  dimana  nilai  R 2 terbaik  diperoleh  pada  angka  0,1345.  Sedangkan  pada model  LSTM  dengan  seleksi  fitur  memperoleh  1  buah model dengan nilai R 2 berada pada kategori sedang.
Gambar.  2  Perbandingan  performa  pada  model Vanilla RNN  dengan seleksi fitur
Gambar.  3  Perbandingan  performa  pada  model  LSTM  dengan  seleksi fitur
Gambar.  4  Perbandingan  performa  pada  model Vanilla RNN  tanpa seleksi fitur
Gambar. 5 Perbandingan performa model LSTM tanpa seleksi fitur
Dapat  dilihat  pada  Gambar  2  hingga  Gambar  5, Learning rate 0,0001 pada metode Vanilla RNN maupun LSTM,  baik  dengan  menggunakan  seleksi  fitur  maupun tanpa  seleksi  fitur  sama-sama  menghasilkan  performa paling  buruk  jika  dibandingkan  dengan  model  yang menggunakan learning  rate 0,01  dan  0,001.  Hal  ini dikarenakan learning  rate mempengaruhi  kecepatan proses  pembelajaran.  Proses  pembelajaran  model  akan memerlukan waktu lebih lama apabila learning rate yang digunakan  semakin  kecil.  Pada  penelitian  ini, learning rate 0,0001  memerlukan epoch yang  lebih  besar  agar mencapai hasil yang lebih optimal.
TABEL XII M ODEL T ERBAIK Seleksi Fitur Metode Epoch Lr RMSE R 2 Vanilla RNN 75 0,001 28.4308 0.6139 LSTM 75 0,01 31.1563 0.5364 Tanpa Seleksi Fitur Metode Epoch Lr RMSE R 2 Vanilla RNN 100 0,01 42.5676 0.1345 LSTM 100 0,001 41.9056 0.1612
Tabel  XII  merupakan  model  terbaik  dari  masing- masing  metode  yang  digunakan.  Hasil  yang  diperoleh yaitu model dengan seleksi fitur menghasilkan RMSE dan
R 2 yang  lebih  baik  dibandingkan  tanpa  seleksi  fitur. Model  dengan  seleksi  fitur  menghasilkan  R 2 sebesar 0,6139  untuk  metode Vanilla RNN  dan  0,5364  untuk metode LSTM. Dimana
nilai R 2 diatas 0,5 mengindikasikan  bahwa  model  sudah  baik  dalam melakukan prediksi.  Sedangkan model tanpa seleksi fitur memperoleh  R 2 0,1345  untuk  metode Vanilla RNN  dan 0,1612  untuk  metode  LSTM.  Nilai  R 2 yang  dihasilkan berada  pada  tingkat  sangat  rendah,  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  model  tanpa  seleksi  fitur  tidak  berhasil melakukan  prediksi  curah  hujan  dasarian.  Model  terbaik diperoleh  oleh  metode Vanilla RNN  dengan epoch 75, learning  rate 0,001  dengan  nilai  RMSE  sebesar  28,4308 dan R 2 sebesar 0,6139.

## Gambar. 3 Perbandingan hujan aktual dan hujan prediksi tahun 2020
Gambar  3  memperlihatkan  hasil  antara  hujan  aktual dan  hujan  hasil  prediksi  pada  tahun  2020  dengan menggunakan  model  terbaik.  Hasil  yang  diperoleh  yaitu curah  hujan  prediksi  sudah  dapat  mengikuti  pola  curah hujan  aktual.  Dimana  pada  awal  tahun  curah  hujan dasarian  cenderung  tinggi  lalu  pada  dasarian  pertama bulan  Juni  curah  hujan  mulai  menurun  hingga  bulan Oktober.  Mulai  memasuki  bulan  November  curah  hujan dasarian  mulai  meningkat  dikarenakan  sudah  memasuki musim hujan.

## Gambar. 4 Hasil prediksi curah hujan dasarian tahun 2021
Gambar  4  merupakan  hasil  prediksi  curah  hujan dasarian dengan model terbaik. Hasil yang diperoleh yaitu pada  dasrian  kesatu  (DI)  Bulan  Juni  mulai  memasuki musim  kemarau.  Musim  kemarau  berlangsung  sampai dengan Bulan November. Awal musim hujan terjadi pada
Bulan  Desember  dasarian  kesatu  (DI),  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  pada  dasarian  tersebut  sudah  mulai memasuki musim penghujan.

## K ESIMPULAN
Hasil  seleksi  fitur  ( feature  selection )  dengan  metode Backward Elimination dengan menggunakan p-value 0,05 dan  0,1  memperoleh  3  buah  fitur  terbaik  yaitu kelembaban,  tekanan,  dan  jarak  pandang.  Model  dengan fitur  yang  telah  diseleksi  dengan  metode Backward Elimination memperoleh  performa  yang  lebih  optimal dibandingkan  dengan  model  yang  menggunakan  seluruh fitur  data.  Masing-masing  model  baik  dengan  metode Vanilla RNN  ataupun  LSTM  memperoleh  hasil  yang kurang  bagus  pada learning  rate 0,0001.  Pada  penelitian ini,  agar  memperoleh  hasil  yang  optimal learning  rate 0,0001  membutuhkan epoch yang  lebih  besar.  Model terbaik  diperoleh  oleh  metode Vanilla RNN  dengan seleksi fitur. RMSE yang diperoleh yaitu sebesar 28,4308 dan  R 2 sebesar  0,6139.  Nilai  R 2 0,6139  masuk  ke  dalam kategori  kuat,  dimana  model  ini  sudah  baik  digunakan untuk  prediksi  data  hujan  dasarian.  Adapun  informasi yang  diperoleh  dari  hasil  prediksi  curah  hujan  dasarian tahun  2021  yaitu  pada  dasarian  kesatu  (DI)  Bulan  Juni mulai  memasuki  musim  kemarau  dan  Bulan  Desember dasarian kesatu (DI) mulai memasuki musim hujan.

## R EFERENSI
[1] A.  Fadholi,  “Studi  Dampak  El  Nino  Dan  Indian  Ocean  Dipole (Iod)  Terhadap  Curah  Hujan  Di  Pangkalpinang,” J.  Ilmu Lingkung. ,  vol.  12,  no.  2,  p.  43,  2013,  doi:  10.14710/jil.11.1.43- 50.
[2] N. Herlina and A. Prasetyorini, “Pengaruh Perubahan Iklim pada Musim  Tanam  dan  Produktivitas  Jagung  (Zea  mays  L.)  di Kabupaten Malang,” J. Ilmu Pertan. Indones. , vol. 25, no. 1, pp. 118–128, 2020, doi: 10.18343/jipi.25.1.118.
[3] Rostati,  “Dampak  Modernisasi  dalam  Involusi  Pertanian  pada Masyarakat  Petani  di  Desa  Soki  Kecamatan  Belo  Kabupaten Bima Nusa Tenggara Barat,” Bahtra J. Pendidik. Bhs. dan Sastra , vol. 01, no. 01, pp. 23–31, 2020.
[4] N.  Nurlina,  D.  Rochdiani,  and  A.  Y.  Isyanto,  “Analisis  Biaya, Penerimaan,  Pendapatan  dan  R/C  Usahatani  Cabai  Merah  Besar (Capsicum annum L.) (Studi Kasus pada Kelompok Tani Gunung Sari  di  Desa  Cibeureum  Kecamatan  Sukamantri  Kabupaten Ciamis),” J. Ilm. Mhs. Agroinfo Galuh , vol. 7, no. 1, p. 112, 2020, doi: 10.25157/jimag.v7i1.2565.
[5] I.  N.  Hidayati  and  S.  Suryanto,  “Pengaruh  Perubahan  Iklim Terhadap  Produksi  Pertanian  Dan  Strategi  Adaptasi  Pada  Lahan Rawan Kekeringan,” J. Ekon. Stud. Pembangunan. , vol. 16, no. 1, pp. 42–52, 2015.
[6] Peraturan  Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika, Peraturan  Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika Republik  Indonesia  Nomor  7  Tahun  2019  tentang  Penyediaan dan Penyebaran Prakiraan Musim . Jakarta, 2019.
[7] Z.  F.  M.  Hukom,  “Penentuan  Awal  Musim  Hujan  Dan  Awal Musim  Kemarau  Lokal  Di  Perkebunan  Teh  Determining  of  The Onset  Early  Local  Rainy  and  Dry  seasons  in  Tea  Plantation,” J. Agrol. , vol. 10, no. 2, pp. 63–68, 2021.
[8] Y.  Astuti,  I.  R.  Wulandari,  A.  R.  Putra,  and  N.  Kharomadhona, “Naïve Bayes untuk Prediksi Tingkat Pemahaman Kuliah Online Terhadap Mata Kuliah Algoritma Struktur Data,” J. Edukasi dan Penelit.  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  28–32,  2022,  doi: http://dx.doi.org/10.26418/jp.v8i1.48848.
[9] M.  H.  Diponegoro,  S.  S.  Kusumawardani,  and  I.  Hidayah, “Tinjauan  Pustaka  Sistematis :  Implementasi  Metode  Deep Learning pada Prediksi Kinerja Murid ( Implementation of Deep Learning  Methods  in  Predicting  Student  Performance :  A Systematic  Literature  Review  ),” J.  Nas.  Tek.  Elektro  dan  Tek. Inf. , vol. 10, no. 2, pp. 131–138, 2021.
[10]  K. Ivanedra, M. Mustikasari, T. Informatika, U. Gunadarma, R. N. Network,  and  D.  Learning,  “Implementasi  Metode  Recurrent Neural  Network  Pada  Text  the  Implementation  of  Text Summarization  With  Abstractive,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 6, no. 4, 2019, doi: 10.25126/jtiik.201961067.
[11]  R.  Cahyadi,  A.  Damayanti,  and  D.  Aryadani,  “Recurrent  Neural Network  (RNN)  dengan  Long  Short  Term  Memory  (LSTM) untuk Analisis Sentimen data instagram,” J. Inform. dan Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 1–9, 2020.
[12]  A.  Ambarwari,  Q.  J.  Adrian,  and  Y.  Herdiyeni,  “Analisis Pengaruh  Data  Scaling  Terhadap  Performa  Algoritme  Machine Learning untuk Identifikasi Tanaman,” Rekayasa Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 117–122, 2020.
[13]  I. W. Gamadarenda and I. Waspada, “Implementasi Data Mining untuk  Deteksi  Penyakit  Ginjal  Kronis  (PGK)  menggunakan  K- Nearest  Neighbor  (KNN)  dengan  Backward  Elimination,” J. Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  417,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.2020721896.
[14]  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.
[15]  H. Halin, H. Wijaya, and R. Yusilpi, “Pengaruh Harga Jual Kaca Patri  Jenis  Silver  Terhadap  Nilai  Penjualan  Pada  Cv.  Karunia Kaca Palembang Tahun 2004-2015,” J. Ecoment Glob. , vol. 2, no. 2, p. 49, 2017, doi: 10.35908/jeg.v2i2.251.
[16]  D.  Chicco,  M.  J.  Warrens,  and  G.  Jurman,  “The  coefficient  of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE,  MSE  and  RMSE  in  regression  analysis  evaluation,” PeerJ Comput. Sci. , vol. 7, pp. 1–24, 2021, doi: 10.7717/PEERJ- CS.623.