## Prediksi Curah Hujan Bulanan Menggunakan Teknik Jaringan Syaraf Tiruan Rainfall Prediction Using Artificial Neural Network
Resti Salmayenti 1 , Rahmat Hidayat 1* , Aris Pramudia 2
1 Departemen Geofisika dan Meteorologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor Gedung FMIPA Jl. Meranti Wing 19 Lv.4 Kampus IPB Dramaga Bogor 16680 2 Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi-Balitklimat
A R T I C L E I N F O
Article history: Received 31 August 2015 Received in revised form 2 February 2017 Accepted 10 February 2017
DOI: 10.29244/j.agromet.32.1.11-21

## Keywords:
Artificial Neural Network ENSO IOD Prediction
Rainfall
A B S T R A C T
Artificial  neural  network  (ANN)  is  widely  used  for  modelling  in  environmental science including climate, especially in  rainfall prediction. Current knowledge has used several predictors consisting of historical rainfall data and El Niño Southern Oscillation (ENSO). However, rainfall variability of Indonesian is not only driven by ENSO, but Indian Ocean Dipole (IOD) could also influence variability of rainfall. Here, we proposed to use Dipole Mode Index (DMI) as index of IOD as complementary for ENSO. We found that rainfall variability in region with a monsoonal pattern has a strong correlation with ENSO and DMI. This strong correlation occurred during June-November,  but  a  weak  correlation  was  found  for  region  with rainfall’s equatorial pattern. Based on statistical criteria, our model has R 2 0.59 to 0.82, and RMSE  0.04-0.09  for  monsoonal  region.  This  finding  revealed  that  our  model  is suitable to be applied in monsoonal region. In addition, ANN based model likely shows a low accuracy when it uses for long period prediction.

## PENDAHULUAN
Keragaman curah hujan di Indonesia ditentukan oleh berbagai faktor antara lain interaksi atmosfer dan lautan  di  Samudera  Pasifik  (As-syakur  et  al.,  2014; Schollaen et al., 2015) yang dikenal sebagai fenomena ENSO ( El Nino Southern Oscillation), dan di Samudera Hindia (As-syakur et al., 2014; Lee, 2015; Lestari et al., 2014)  yang  dikenal  IOD  ( Indian  Oceanic  Dipole). Berdasarkan  Hendon  (2003),  50%  keragaman  curah hujan Indonesia saat musim kemarau dapat dijelaskan oleh  variasi  indeks  ENSO  dan  25%  dari  DMI  ( Dipole Mode Index).
Penyimpangan terhadap sebaran dan intensitas curah  hujan  tentu  akan  berpengaruh  langsung terhadap penyediaan air untuk  tanaman (Elliott  et al., 2014; Liuzzo et al., 2015). Persediaan air yang kurang memadai  akan  beresiko  pada  tingkat  keberhasilan produksi,  sehingga  dapat  menurunkan  jumlah produktivitas pertanian (Surmaini et al., 2015). Kejadian El  Nino  dan  La  Nina  menyebabkan  peningkatan  luas lahan  pertanian  yang  mengalami  kekeringan,  banjir
* Corresponding author: rahmat.hidayat.asad@gmail.com
dan  puso  sehingga  berdampak  pada  perubahan produksi tanaman pangan (Haefele et al., 2016; Pandey and Shukla, 2015).
Penelitian  mengenai  prediksi  curah  hujan diperlukan  untuk  mengurangi  dampak  terhadap penurunan  tingkat  produksi  pertanian.  Hasil  prediksi dapat  digunakan  dalam  penetapan  pola  tanam    dan varietas  tanaman  yang  cocok  dengan  kondisi  iklim (Dharmarathna et al., 2014; Rosenzweig and Udry, 2014; Shukla et al., 2014). Pengaruh sirkulasi global terhadap curah hujan Indonesia menyebabkan kebutuhan model prediksi untuk menduga keragaman curah hujan dalam skala ruang dan waktu, misal dengan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) (Abbot and Marohasy, 2014; Nastos et al., 2014). Mekanisme JST meniru kerja otak manusia dengan menggunakan metode pembelajaran pola data historikal  yang  terdiri  dari  lapisan  masukan,  lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran.
Beberapa  penelitian  prediksi  curah  hujan  JST telah  dilakukan  di  berbagai  wilayah  di  dunia (RanjanNayak et al., 2013; Venkata Ramana et al., 2013). Penelitian  di  Indonesia  menunjukkan  bahwa  hasil
prediksi  curah  hujan  metode  JST  mampu  mengikuti nilai aktual variabilitas curah hujan wilayah Indramayu (Apriyana,  2015).  Penelitian  pada  wilayah  sentral pertanian  di  Indonesia  (Subang  dan  Karawang), menggunakan  prediktor  berupa  data  curah  hujan historis  dan  indeks  ENSO  Nino-3.4  menghasilkan tingkat ketepatan prediksi berkisar 64-96% (Syarifuddin et al., 2009). Namun, walaupun R 2 model prediksi JST tinggi,  terkadang  curah  hujan  prediksi  memiliki keragaman  kecil  dan    belum  mampu  memprediksi curah  hujan  ekstrim  tinggi  pada  beberapa  kejadian dengan akurat.
Hasil  prediksi  yang  rendah  diduga  karena pengaruh  dari  faktor  lain.  Oleh  karena  itu,  pada penelitian  ini  dilakukan  prediksi  curah  hujan  bulanan dengan  menambahkan  DMI  sebagai  salah  satu prediktor, serta mempelajari dan membandingkan hasil prediksi dengan penggunaan prediktor lain. Penelitian dilakukan  pada  duabelas  stasiun  pengamatan,  yaitu stasiun hujan Sampali, Padang Marpoyan, Bojonegoro, Indramayu,  Ciomas,  Samuntai,  Samarinda,  Naibonat, Uthan Rhee, Gerung, Poetere dan Kendari.

## METODE PENELITIAN
Analisis Karakter Curah Hujan dan Korelasi dengan Indeks ENSO dan DMI
Karakter curah hujan dilihat dari pola curah hujan bulanan  suatu  wilayah.  Pola  tersebut  didapatkan  dari rata-rata  curah  hujan  setiap  bulan  selama  periode 1985-2012.  Analisis  korelasi  dilakukan  dengan menghitung  nilai  koefisien  korelasi  (r)  antara  curah hujan  bulanan  setiap  wilayah  kajian  dengan  indeks ENSO wilayah Nino-3.4 dan korelasi antara curah hujan bulanan  dengan  nilai  DMI.  Persamaan  (1)  digunakan untuk menghitung korelasi.
(1)
dimana r xy = korelasi, X = Variabel 1, Y = Variabel 2 dan N = jumlah data.

## Penyusunan Model Prediksi Curah Hujan
Prediksi  curah  hujan  bulanan  dilakukan menggunakan  metode  JST.  Penyusunan  model menggunakan  beberapa  parameter  atau  prediktor. Terdapat tiga kombinasi model yang digunakan pada penelitian  ini  dengan  prediktor  yang  berbeda  setiap model. Model 1 menggunakan prediktor berupa data curah hujan historis selama kurang lebih 18-28 tahun dan data DMI pada periode waktu yang sama. Model 2 menggunakan  prediktor  curah  hujan  historis  dan
indeks  ENSO  Nino-3.4,  sedangkan  model  3 menggunakan  prediktor  berupa  curah  hujan  historis, DMI  dan  indeks  ENSO  Nino-3.4.  Pada  penelitian  ini dilakukan empat skenario prediksi, yaitu prediksi untuk 1-tahun  (2009),  2-tahun  (2009-2010),  3-tahun  (2009- 2011)  dan  5-tahun  (2009-2013).  Perbedaan  antara keempat skenario prediksi ini adalah panjang periode prediksi yag berbeda.
Gambar 1 Skema  proses  prediksi  menggunakan  jaringan syaraf tiruan
Normalisasi  nilai  prediktor  Xi .  Normalisasi bertujuan  untuk  menyeragamkan  nilai  pada  setiap prediktor  sehingga  berkisar  antara  0-1.  Normalisasi dapat dilakukan dengan Persamaan (2).
Xnorm = [x−xmin] [xmaks−xmin] (2)
Penentuan  nilai  acak  pembobot .  Penyusunan model prediksi dilakukan melalui iterasi menggunakan modul solver  pada  program  Microsoft  Excel.  Proses iterasi didasarkan pada penurunan nilai RMSE hingga mendekati  nol,  proses  ini  akan  dihentikan  saat  tidak ada  perubahan  RMSE.  RMSE  dihitung  menggunakan Persamaan (3).
RMSE = √∑ (𝑇𝑡−𝑦𝑡) 𝑛 2 𝑛 𝑡=1 (3)
dengan Tt = curah hujan aktual bulan ke-t dan Yt = nilai dugaan curah hujan bulan ke-t.
Pendugaan nilai y t. , yaitu dengan menghitung nilai pada lapisan tersembunyi (h j ) dan nilai keluaran (y t ) melalui Persamaan (4-5) (Syarifuddin et al., 2009).
hj = 1 1 + e − ∑ wij Xi (4)
yt = 1 1 + e − ∑ vjk hj (5)
dengan:
    2 2 2 2 ) ( ) ( ) )( ( i i i i i i i i xy y y n x x n y x y x n r  −   −    −  =
dimana  hj  =  nilai  pada  lapisan  terembunyi,  yt  =  nilai pada  lapisan output,  X 1 =  kode  bulan,  1  hingga  12 berturut-turut  (Januari-Desember),  X 2 =  nilai  curah hujan  pada  waktu  (t-1),  X 3 =  nilai  curah  hujan  pada waktu (t-2), X 4 = nilai curah hujan pada waktu (t-3), X DMI = nilai DMI, X ENSO = nilai indeks ENSO wilayah Nino-3.4.
Penentuan  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 ) , dengan menggunaan Persamaan (6).
R 2 = [∑ (𝑦𝑡−𝑦 ̅ 𝑛 𝑡=1 )(𝑇𝑡−𝑇)] ̅̅̅̅ 2 ∑ (𝑦𝑡−𝑦) ̅̅̅ 2 𝑛 𝑡=1 ∑ (𝑇𝑡−𝑇) ̅̅̅ 2 𝑛 𝑡=1 (6)

## Uji Validasi
Validasi dilakukan dengan cara membandingkan curah hujan hasil prediksi dengan data observasi pada periode  waktu  yang  sama  dengan  melihat  koefisien determinasi  dan  RMSE  setiap  wilayah  pengamatan. Jumlah  data  yang  digunakan  untuk  validasi  adalah duabelas bulan pada tahun 2013.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Curah Hujan Bulanan
Curah hujan rataan yang terlihat pada Gambar 2 terbagi  atas  dua  pola,  yaitu  pola  ekuatorial  dan monsunal perbedaan pola hujan tersebut berdasarkan fluktuasi  dan  durasi  dari  periode  musim  hujan  dan musim kemarau yang terjadi pada suatu wilayah, pola ini serupa dengan penelitian As-syakur et al. (2013) dan Aldrian  and  Dwi  Susanto  (2003).  Curah  hujan  pola ekuatorial dicirikan oleh bentuk bimodial (dua puncak hujan)  yang  biasanya  terjadi  sekitar  bulan  Maret  dan Oktober atau pada saat terjadi ekuinoks  (Aldrian and Dwi Susanto, 2003; Bayong et al., 2008). Pola hujan ini dimiliki  oleh  stasiun  pengamatan  hujan  yang  terletak dekat  dengan  garis  ekuator,  yaitu  Padang  Marpoyan, Sampali, dan Samarinda. Pola hujan ekuatorial memiliki variasi  curah  hujan  bulanan  yang  cenderung  kecil karena curah hujan yang diterima saat musim kemarau cukup tinggi, sehingga tidak menunjukkan perbedaan yang telalu signifikan dengan curah hujan saat musim hujan. Curah hujan bulanan stasiun Padang Marpoyan, Sampali  dan  Samarinda  berkisar  antara  123-303  mm, 78-302 mm dan 118-276 mm.
Gambar 2 Rataan curah hujan bulanan periode 1985-2012 pada duabelas stasiun pengamatan
Curah hujan  pola monsunal dicirikan oleh pola unimodial (satu puncak  musim hujan). Puncak  musim kemarau terjadi pada periode bulan Juni-Agustus, dan puncak  musim  hujan  terjadi  pada  periode  bulan Desember-Februari,  sedangkan  enam  bulan  lainnya antara  periode  tersebut  merupakan  peralihan  antara kedua musim. Pola monsunal ditunjukkan oleh stasiun yang  terletak  di  wilayah  Indonesia  selatan  (selatan
katulistiwa),  yaitu  Ciomas,  Bojonegoro,  Indramayu, Samuntai,  Kendari,  Poetere,  Naibonat,  Gerung  dan Uthan  Rhee.  Berbeda  dengan  pola  ekuatorial,  pola monsunal memiliki perbedaan jumlah curah hujan yang terlihat  jelas  dan  signifikan  antara  musim  hujan  dan musim  kemarau.  Curah  hujan    musim  kemarau umumnya lebih kecil dari 50 mm perbulan atau sama sekali tidak turun hujan pada bulan tertentu, sedangkan
curah  hujan  pada  puncak  musim  hujan  bahkan  lebih dari 700 mm perbulan di stasiun hujan Poetere. Namun juga terdapat  beberapa wilayah yang memiliki  variasi curah hujan bulanan rendah, seperti di stasiun Kendari dan Gerung.

## Koefisien  Korelasi  Curah  Hujan  dengan  Indeks ENSO dan DMI
Pada Gambar 3 terlihat bahwa curah hujan setiap titik  pengamatan  memiliki  hubungan  dengan  indeks ENSO  di  wilayah  Nino-3.4  dan  DMI.  Stasiun pengamatan  yang  tertelak  di  pulau  Sulawesi,  Nusa Tenggara  dan  Jawa  kecuali  Ciomas,  menunjukkan korelasi (r) negatif yang kuat mencapai -0.69 terutama saat puncak musim kemarau hingga awal musim hujan atau periode Juni-November. Namun, kuatnya korelasi curah  hujan  terhadap  indeks  ENSO  dan  DMI  hingga mencapai 0.69 tidak menunjukkan bahwa curah hujan pada suatu wilayah dipengaruhi oleh kedua fenomena itu saja, korelasi lainnya sebesar 0.29 dipengaruhi oleh faktor  lain.  Korelasi  pada  periode  lainnya  berbeda antara satu stasiun dengan stasiun lainnya dengan nilai koefisien  korelasi  yang  lemah  dengan  arah  yang berubah-ubah.
Berbeda dengan stasiun pengamatan lainnya di pulau  Jawa,  koefisien  nilai  korelasi  di  Stasiun  Ciomas menunjukkan korelasi yang kuat namun dengan arah positif  untuk  kedua  fenomena  pada  periode  Mei- September  dan  November.  Artinya  peningkatan  SPL
Nino-3.4  dan  Samudera  Hindia  bagian  barat  diikuti dengan  peningkatan  curah  hujan  di  stasiun  Ciomas. Koefisien korelasi curah hujan dan indeks ENSO Nino- 3.4  juga  tinggi  pada  bulan  Desember  dengan  nilai positif, dan negatif pada bulan Januari, sedangkan nilai korelasi pada bulan lainnya cenderung rendah.
Koefisien  korelasi  pada  titik  pengamatan  yang terletak di Pulau Sumatera dan Kalimantan cenderung lemah dan tidak memiliki pola yang jelas dibandingkan koefisien  di  stasiun  pengamatan  lainya.  Arah  nilai korelasi  umumnya  berubah-ubah  untuk  stasiun pengamatan  Padang  Marpoyan  dan  Sampali, sedangkan  bernilai  negatif  untuk  wilayah  Samarinda dan  Samuntai.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian Tjasyono et  al.  (Bayong  et  al.,  2008)  dan  Aldrian  dan Susanto  (Aldrian  and  Dwi  Susanto,  2003)  yang menyatakan bahwa dampak El Nino hanya di alami oleh beberapa bagian wilayah Indonesia.
Keragaman curah hujan pada stasiun pengamatan  yang  berada  di  wilayah  bagian  selatan Indonesia  atau  memiliki  pola  hujan  monsunal berkorelasi  kuat  terhadap  fenomena  ENSO  dan  IOD (Fadholi,  2013;  Hamada  et  al.,  2012;  Qian  and Robertson, 2010). Adanya korelasi antara curah hujan dengan kondisi atmosfer-lautan di kedua samudera ini menjadikan  kedua  parameter  iklim  global  ini  dapat digunakan  sebagai  prediktor  model  prediksi  curah hujan JST.
Gambar 3 Koefisien korelasi antara curah hujan rata-rata dengan indeks ENSO wilayah Nino-3.4 dan DMI pada duabelas titik pengamatan periode 1985-2012
Perbandingan Hasil Simulasi Model dan Prediksi
Grafik pada Gambar 4 menunjukkan perbandingan  curah  hujan  observasi  dan  keluaran simulasi pada tiga kombinasi model yang berbeda di
wilayah  dengan  pola  hujan  monsunal..  Hasil  simulasi didapatkan  dari training  set  proses  simulasi  setiap model  untuk  periode  1985-2012.  Curah  hujan  hasil simulasi menunjukkan pola dan nilai yang hampir sama
dengan  curah  hujan  observasi  untuk  stasiun pengamatan Ciomas dan Bojonegoro. Jika dibandingkan antara tiga model yang digunakan, maka terlihat pada Gambar 4 bahwa curah hujan dari proses simulasi  model  3  menunjukkan  nilai  yang  lebih mendekati  curah  hujan  aktual  dibandingkan  model
lainnya.  Hal  sedikit  berbeda  terjadi  di  stasiun Indramayu, proses simulasi model 1 dan model 2 tidak dapat  menduga  variabilitas  curah  hujan  dengan  baik terutama  nilai  curah  hujan  yang  rendah,  namun  hasil simulasi model 3 sudah mampu menduga curah hujan rendah pada tahun 2006 dan 2009.
Gambar  4 Perbandingan  hasil  simulasi  model  dengan  curah  hujan  observasi  di  wilayah  (a)  Ciomas,  (b)  Indramayu  dan  (c) Bojonegoro dengan menggunakan tiga model JST  pada periode 1985-2012 (aktual dan simulasi ditunjukkan oleh warna biru dan merah)
Berbeda  dengan  pola  hujan  sebelumnya, Gambar 5 merupakan perbandingan curah hujan hasil simulasi  dan  curah  hujan  aktual  pada  stasiun pengamatan  dengan  pola  hujan  ekuatorial.  Simulasi ketiga  model  pada  stasiun  Sampali  dan  Padang Marpoyan yang terletak di pulau Sumatera dan stasiun Samarinda di Kalimantan hanya dapat menduga pola curah  hujan  saja,  namun  tidak  dapat  menduga  nilai curah  hujan  tinggi  dan  rendah.  Secara  umum,  curah hujan  hasil  dugaan  model  berada  pada  nilai  tengah antara curah hujan tinggi dan curah hujan rendah. Hasil simulasi ketiga model di stasiun Sampali terlihat tidak mengalami perubahan, sedangkan hasil simulasi pada stasiun  Padang  Marpoyan  dan  Samarinda  lebih berfluktuasi  dan  mengikuti  pola  curah  hujan  aktual pada saat menggunakan model 1.

## Keakuratan Prediksi Model Jaringan Syaraf
Suatu model prediksi dapat dikatakan akurat jika menunjukkan  koefisien  determinasi  (R 2 )  antara  curah hujan  prediksi  dengan  curah  hujan  aktual  yang mendekati  satu  dan  menunjukkan  nilai  RMSE  atau
tingkat  kesalahan  antara  prediksi  dengan  aktual mendekati nol.  Tabel 1 menunjukkan bahwa  terdapat variasi nilai korelasi determinasi dan RMSE antara nilai curah hujan hasil simulasi model dengan curah hujan actual dengan menggunakan tiga kombinasi model.
Pada  model  1  diketahui  bahwa  stasiun pengamatan  dengan  pola  curah  hujan  ekuatorial memiliki  nilai  R 2 yang  relatif  rendah,  berkisar  antara 0.30-0.32  dengan  nilai  RMSE  cenderung  tinggi  (0.11- 0.17).  Stasiun  pengamatan  dengan  pola  curah  hujan monsunal  kecuali  stasiun  Kendari  dan  Samuntai umumnya memiliki nilai R 2 yang lebih tinggi (0.50-0.77) dengan RMSE lebih rendah (0.07-0.13).
Perubahan  parameter  inputan  pada  model  2 menyebabkan  perubahan  nilai  R 2 dan  RMSE  pada beberapa  stasiun.  Perbedaan  ini  disebabkan  oleh variasi pengaruh indeks ENSO Nino-3.4 yang berbeda dengan  pengaruh  DMI  yang  digunakan  sebagai prediktor  model  sebelumnya.  Stasiun  dengan  pola hujan ekoatorial tetap memiliki nilai R 2 rendah berkisar 0.13-0.37  dengan  RMSE  0.14-0.17  dibandingkan  pola monsunal.
Gambar 5 Perbandingan hasil simulasi model dengan curah hujan observasi di wilayah (a) Sampali, (b) Padang Marpoyan dan (c) Samarinda dengan menggunakan tiga model JST pada periode 1985-2012 (aktual dan simulasi ditunjukkan oleh warna biru dan merah)
Beberapa Stasiun yang terletak di bagian selatan Indonesia,  yaitu  Ciomas,  Indramayu,  Bojonegoro,  dan Gerung  mengalami  penurunan  R 2 menjadi  0.52-0.74 dengan  RMSE  0.07-0.15.  Peningkatan  R 2 terjadi  di stasiun  Naibonat,  Poetere  dan  Uthan  Rhee  dengan kisaran  nilai  menjadi  0.67-0.80  dan  RMSE  yang menurun  menjadi  0.08-0.11.  Tingginya  koefisien
korelasi  antara  curah  hujan  di  stasiun  dengan  pola hujan  monsunal  dengan  indeks  ENSO  Nino-3.4 menyebabkan  peningkatan  R 2 dan  penurunan  RMSE yang cukup signifikan, sedangkan rendahnya pengaruh indeks ENSO terhadap curah hujan di stasiun Samuntai menyebabkan  hasil  simulasi  model  1  hampir  sama dengan model 2.
Prediksi model 3 di stasiun pengamatan dengan pola  hujan  ekuatorial  seperti  Padang  Marpoyan  dan Sampali,  memiliki  nilai  R 2 dan  RMSE  hampir  sama dengan  model  2,  sedangkan  stasiun  Samarinda memiliki nilai yang sama antara model 3 dengan model 1. Tidak  ada perubahan R 2 dan RMSE yang signifikan
pada stasiun tersebut diduga karena lemahnya korelasi antara  curah  hujan  dengan  indeks  ENSO  dan  DMI, sehingga hasil prediksi cenderung tetap. Untuk stasiun pengamatan  dengan  pola  hujan  monsunal  (Ciomas, Indramayu,  Poetere,  Kendari,  Bojonegoro,  Gerung, Naibonat  dan  Uthan  Rhee),  keakuratan  prediksi
Tabel  1 Perbandingan  koefisien  determinasi  dan  RMSE  dari  tiga  model  prediksi  yang digunakan pada duabelas wilayah kajian
Stasiun Model 1 Model 2 Model 3 R 2 RMSE R 2 RMSE R 2 RMSE Bojonegoro 0.75 0.07 0.74 0.07 0.78 0.06 Indramayu 0.54 0.11 0.52 0.11 0.60 0.10 Kendari 0.44 0.14 0.56 0.13 0.59 0.12 Naibonat 0.76 0.09 0.80 0.08 0.82 0.08 Samuntai 0.36 0.19 0.36 0.19 0.36 0.19 Uthan Rae 0.50 0.13 0.67 0.11 0.80 0.09 Poetere 0.65 0.11 0.69 0.09 0.69 0.09 Gerung 0.66 0.12 0.52 0.15 0.71 0.11 Ciomas 0.77 0.12 0.63 0.15 0.80 0.08 Padang Marpoyan 0.30 0.15 0.13 0.17 0.14 0.16 Sampali 0.30 0.17 0.31 0.16 0.31 0.16 Samarinda 0.32 0.11 0.37 0.14 0.32 0.12
mengalami  peningkatan  dibandingkan  kedua  model lainnya  dengan  R 2 0.59-0.82  dengan  RMSE  menjadi 0.06-0.12, sedangkan keakuratan model 3 pada stasiun Samuntai  cenderung  sama  dengan  kedua  model sebelumnya.
Dari  tiga  model  yang  digunakan,  model  3 merupakan  model  prediksi  terbaik  pada  stasiun Bojonegoro,  Indramayu,  Ciomas,  Poetere,  Kendari, Naibonat,  Uthan  Rhee,  dan  Gerung  dengan  koefisien determinasi  lebih  tinggi  dan  RMSE  lebih  rendah dibandingkan  model  lainnya.  Perbedaan  tingkat keakuratan  prediksi  setiap  model  disebabkan  adanya variasi  pengaruh  fenomena  ENSO  dan  IOD  di  setiap wilayah.  Berdasarkan  koefisien  korelasi  antara  curah hujan  dengan  indeks  ENSO  Nino-3.4  dan  DMI, diketahui bahwa pola monsunal memiliki nilai r tinggi sehingga keluaran prediksi model menjadi lebih akurat. Stasiun  Samuntai  yang  tidak  mengalami  perubahan keakuratan  yang  signifikan  dari  ketiga  model  yang digunakan disebabkan oleh rendahnya interaksi kedua fenomena terhadap variabilitas curah hujan.
Stasiun  Padang  Marpoyang  yang  terletak  di bagian  barat  Indonesia  memiliki  keakuratan  prediksi lebih tinggi saat menggunakan model 1 karena curah hujan di stasiun tersebut lebih dipengaruhi oleh DMI, sedangkan  stasiun  Samarinda  yang  terletak  di Kalimantan, lebih dipengaruhi fenomena ENSO. Stasiun Sampali  dan  Samuntai  yang  tidak  mengalami perubahan keluaran prediksi yang signifikan dari ketiga model  yang  digunakan  disebabkan  oleh  rendahnya interaksi  kedua  fenomena  terhadap  variabilitas  curah hujan di kedua stasiun pengamatan. Keragaman curah
hujan pada titik pengamatan yang memiliki pola hujan ekuatorial  diduga  lebih  dipengaruhi  oleh  faktor  lokal dibandingkan faktor iklim global seperti ENSO dan IOD.

## Validasi Model
Gambar  6  menunjukkan  validasi  curah  hujan  hasil prediksi untuk tahun 2013 dengan curah hujan aktual di  beberapa  stasiun  hujan  dengan  pola  monsunal. Curah hujan hasil dugaan model JST menunjukkan nilai dan pola yang mendekati curah hujan aktual, walaupun terkadang  model  tidak  dapat  menduga  dengan  baik, seperti pada bulan April dan Juli di stasiun Ciomas serta Juli  pada  stasiun  Indramayu,  model  menduga  curah hujan  lebih  rendah  dibandingkan  aktual.  Sedangkan pada bulan Januari di stasiun Bojonegoro, hasil dugaan model  menunjukkan  nilai  yang  lebih  tinggi.  Tingkat keakuratan hasil prediksi di tiga stasiun tersebut cukup tinggi  dengan  koefisien  determinasi  atau  R 2 berkisar 0.33-0.53 dan RMSE rendah berkisar 0.11-0.14.
Validasi model pada stasiun dengan pola hujan ekuatorial (Sampali, Padang Marpoyan dan Samarinda) yang  terlihat  pada  Gambar  7  menunjukkan    bahwa model prediksi curah hujan tidak dapat menduga curah hujan  aktual  dengan  baik.  Curah  hujan  hasil  prediksi tidak dapat menduga pola hujan, karena dugaan model cenderung  bernilai  konstan  sepanjang  tahun.  Tingkat keakuratan  prediksi  cenderung  lebih  rendah dibandingkan  stasiun  lainnya  yang  memiliki  pola monsunal, hal ini terlihat dari nilai R 2 yang lebih rendah dengan kisaran nilai 0.33-0.45 dan RMSE tinggi berkisar 0.14-0.27.
Gambar 7 Validasi curah hujan aktual dengan curah hujan prediksi tahun 2013 pada stasiun Sampali, Padang Marpoyan dan Samarinda
Ketepatan  Prediksi  model  JST  pada  Beberapa Skenario Model
Untuk  mengetahui  tingkat  ketepatan  prediksi berdasarkan panjang periode prediksi yang dilakukan, maka  dilakukan  beberapa  skenario  prediksi  dengan menggunakan  model  3  JST.  Data  historis  yang digunakan  adalah  periode  1985-2008  untuk  semua skenario. Empat skenario tersebut terdiri dari prediksi 1-tahun (2009), prediksi 2-tahun (2009-2010), prediksi
3-tahun (2009-2011) dan prediksi 5-tahun (2009-2013). Hasil prediksi diplotkan pada satu grafik yang terlihat pada Gambar 8 dan Gambar 9.
Gambar  8  menunjukkan  hasil  prediksi  curah hujan  berdasarkan  empat  skenario  yang  berbeda  di stasiun  dengan  pola  hujan  monsunal.  Pada  grafik terlihat bahwa hasil prediksi 1-tahun dan 2-tahun dapat menduga pola dan nilai curah mendekati nilai dan pola aktual, hal ini terjadi pada semua stasiun.
Pada prediksi 3-tahun dan 5-tahun, terlihat pada grafik  bahwa  model  JST  hanya  dapat  menduga  pola curah  hujan  aktal,  namun  terkadang  nilai  yang dihasilkan  berbeda  dengan  aktual,  terutama  ntuk stasiun  Bojonegoro,  Samuntai,  Kendari,  Gerung  dan Ciomas. Hal ini menunjukkan bahwa semakin panjang periode  prediksi  yang  dilakukan,  maka  tingkat ketepatan prediksi akan semakin berkurang.
Berbeda  dengan  curah  hujan  pola  monsunal, curah  hujan  pola  ekuatorial  memiliki  korelasi  rendah terhadap indeks  ENSO dan DMI, sehingga model JST tidak dapat menduga curah hujan aktual di stasiun ini
dengan tepat. Pola dan nilai curah hujan prediksi yang dihasilkan  model  berbeda  dengan  aktual,  baik  untuk skenario  prediksi  1-tahun  dan  2-tahun,  maupun prediksi 3-tahun dan 5-tahun. Terdapat beberapa hasil prediksi  yng  menunjukkan  nilai  yang  cenderung konstan dan tidak berfluktuasi mengikuti curah hujan aktual. Selain pengaruh prediktor yang kecil, rendahnya keakuratan  prediksi  ada  wilayah  dengan  pola  hujan ekuatorial  diduga  karena  adanya  keterbatasan  model dalam  pengolahan  data  saat  menjalankan  iterasi model.
Gambar 9 Grafik curah  hujan prediksi dengan panjang periode prediksi  yang berbeda  pada  stasiun (a) Sampali; (b) Padang Marpoyan; (c) Samarinda dengan pola hujan ekuatorial

## KESIMPULAN
Pola  curah  hujan  di  dua  belas  stasiun pengamatan terbagi menjadi pola ekuatorial (Sampali, Padang Marpoyan dan Samarinda) dan pola monsunal (Ciomas,  Indramayu,  Bojonegoro,  Poetere,  Kendari, Samuntai,  Gerung,  Naibonat  dan  Uthan  Rhee).  Pola ekuatorial  memiliki  dua  puncak  musim  hujan, sedangkan  pola  monsunal  ditandai  dengan  satu puncak musim hujan. Indeks ENSO Nino-3.4 dan DMI memiliki  korelasi  yang  berbeda-beda  terhadap keragaman  curah  hujan  pada  setiap  stasiun pengamatan.  Stasiun  pengamatan  yang  berada  di wilayah bagian selatan Indonesia memiliki korelasi kuat negatif  terutama  pada  periode  Juni-November, sedangkan stasiun yang berada di wilayah dekat garis ekuator memiliki nilai korelasi yang lebih lemah.
Hasil  simulasi  dan  aktual    periode  1985-2012 menggunakan  model  3  menunjukkan  bahwa  delapan
titik pengamatan dengan pola monsunal menghasilkan tingkat  keakuratan  prediksi  yang  tinggi  dengan  R 2 berkisar  0.59-0.82  dan  RMSE  rendah  dengan  kisaran 0.04-0.09.  Sedangkan  hasil  simulasi  di  stasiun  yang berpola  ekuatorial  serta  Samuntai  memiliki  tingkat keakuratan yang lebih rendah dengan kisaran R 2 0.13- 0.37  dan  RMSE  0.07-0.16.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh indeks  ENSO  dan  IOD  sebagai  prediktor  yang  juga rendah  terhadap  keragaman  curah  hujan  di  wilayah tersebut dan adanya limitasi model pada proses iterasi. Berdasarkan  empat  skenario  model  yang  digunakan, semakin  panjang  periode  prediksi  yang  dilakukan, maka  tingkat  keakuratan  prediksi  akan  semakin berkurang.

## DAFTAR PUSTAKA
Abbot,  J.,  Marohasy,  J.,  2014.  Input  selection  and optimisation  for  monthly  rainfall  forecasting  in
Queensland,  Australia,  using  artificial  neural networks.  Atmospheric  Research  138,  166 – 178. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2013.11.002 Aldrian, E., Dwi Susanto, R., 2003. Identification of three dominant  rainfall  regions  within  Indonesia  and their  relationship  to  sea  surface  temperature. International  Journal  of  Climatology  23,  1435 – 1452. https://doi.org/10.1002/joc.950 Apriyana, Y., 2015. Aplikasi Model Prediksi Curah Hujan pada  Dua  Sentra  Produksi  Padi  di  Jawa  Barat. Informatika Pertanian 24, 149 – 156.
As-syakur,  A.R.,  Adnyana,  I.W.S.,  Mahendra,  M.S.,
Arthana,  I.W.,  Merit,  I.N.,  Kasa,  I.W.,  Ekayanti, N.W.,  Nuarsa,  I.W.,  Sunarta,  I.N.,  2014. Observation  of  spatial  patterns  on  the  rainfall response to ENSO and IOD over Indonesia using TRMM  Multisatellite  Precipitation  Analysis (TMPA). International Journal of Climatology 34, 3825 – 3839. https://doi.org/10.1002/joc.3939 As-syakur, A.R., Tanaka, T., Osawa, T., Mahendra, M.S., 2013.  Indonesian  rainfall  variability  observation using  TRMM  multi-satellite  data.  International Journal  of  Remote  Sensing  34,  7723 – 7738. https://doi.org/10.1080/01431161.2013.826837 Bayong,  T.,  Ruminta,  A.L.,  Juaeni,  I.,  Harijono,  S.W.B., 2008.  Dampak  Variasi  Temperatur  Samudera Pasifik  dan  Hindia  Ekuatorial  Terhadap  Curah Hujan di Indonesia. Jurnal Sains Dirgantara 5, 83 – 95.
Dharmarathna,  W.R.S.S.,  Herath,  S.,  Weerakoon,  S.B., 2014.  Changing  the  planting  date  as  a  climate change  adaptation  strategy  for  rice  production in  Kurunegala  district,  Sri  Lanka.  Sustainability Science 9, 103 – 111. https://doi.org/10.1007/s11625-012-0192-2
Elliott, J., Deryng, D., Müller, C., Frieler, K.,  Konzmann, M., Gerten, D., Glotter, M., Flörke, M., Wada, Y., Best,  N.,  Eisner,  S.,  Fekete,  B.M.,  Folberth,  C., Foster, I., Gosling, S.N., Haddeland, I., Khabarov, N., Ludwig, F., Masaki, Y., Olin, S., Rosenzweig, C., Ruane, A.C., Satoh, Y., Schmid, E., Stacke, T., Tang, Q., Wisser, D., 2014. Constraints and potentials of future irrigation water availability on agricultural production  under  climate  change.  Proc  Natl
Acad Sci USA 111, 3239. https://doi.org/10.1073/pnas.1222474110 Fadholi,  A.,  2013.  Studi  Dampak  El  Nino  dan  Indian
Ocean  Dipole  (IOD)  Terhadap  Curah  Hujan  di Pangkalpinang. Jurnal Ilmu Lingkungan 11, 43 – 50. http://dx.doi.org/10.14710/jil.11.1.43-50
Haefele,  S.M.,  Kato,  Y.,  Singh,  S.,  2016.  Climate  ready rice:  Augmenting  drought  tolerance  with  best management  practices.  Field  Crops  Research
190, 60 – 69. https://doi.org/10.1016/j.fcr.2016.02.001 Hamada,  J.-I.,  Mori,  S.,  Kubota,  H.,  Yamanaka,  M.D., Haryoko,  U.,  Lestari,  S.,  Sulistyowati,  R., Syamsudin,  F.,  2012.  Interannual  Rainfall Variability  over  Northwestern  Jawa  and  its Relation to the Indian Ocean Dipole and El Nino- Southern  Oscillation  Events.  Sola  8,  69 – 72.
https://doi.org/10.2151/sola.2012-018
Hendon,  H.H.,  2003.  Indonesian  rainfall  variability:
Impacts  of  ENSO  and  local  air-sea  interaction. Journal of Climate 16, 1775 – 1790.
https://doi.org/10.1175/1520- 0442(2003)016<1775:IRVIOE>2.0.CO;2 Lee, H.S., 2015. General Rainfall Patterns in  Indonesia and  the  Potential  Impacts  of  Local  Seas  on Rainfall  Intensity.  Water  7,  1751 – 1768. https://doi.org/10.3390/w7041751 Lestari,  R.K.,  Watanabe,  M.,  Imada,  Y.,  Shiogama,  H., Field,  R.D.,  Toshihiko  Takemura,  Kimoto,  M., 2014.  Increasing  potential  of  biomass  burning over Sumatra, Indonesia induced by anthropogenic tropical warming. Environmental Research Letters 9, 104010.
Liuzzo,  L.,  Noto,  L.V.,  Arnone,  E.,  Caracciolo,  D.,  La Loggia,  G.,  2015.  Modifications  in  Water Resources Availability Under Climate Changes: A Case Study in a Sicilian Basin. Water Resources Management 29, 1117 – 1135.
https://doi.org/10.1007/s11269-014-0864-z Nastos, P.T., Paliatsos, A.G., Koukouletsos, K.V., Larissi, I.K.,  Moustris,  K.P.,  2014.  Artificial  neural networks modeling for forecasting the maximum daily  total  precipitation  at  Athens,  Greece.
Atmospheric Research 144, 141 – 150. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2013.11.013
Pandey, V., Shukla, A., 2015. Acclimation and Tolerance
Strategies  of  Rice  under  Drought  Stress.  Rice Science 22, 147 – 161. https://doi.org/10.1016/j.rsci.2015.04.001
Qian, J.-H., Robertson, A.W., 2010. Interactions among ENSO, the Monsoon, and Diurnal Cycle in Rainfall Variability  over  Java,  Indonesia.  Journal  of  the Atmospheric Sciences 67, 3509 – 3523. https://doi.org/10.1175/2010JAS3348.1
RanjanNayak,  D.,  Mahapatra,  A.,  Mishra,  P.,  2013.  A
Survey  on  Rainfall  Prediction  using  Artificial Neural  Network.  International  Journal  of Computer Applications 72, 32 – 40.
https://doi.org/10.5120/12580-9217
Rosenzweig,  M.R.,  Udry,  C.,  2014.  Rainfall  Forecasts, Weather,  and  Wages  over  the  Agricultural Production  Cycle.  American  Economic  Review
104, 278 – 83.
https://doi.org/10.1257/aer.104.5.278
Schollaen,  K.,  Karamperidou,  C.,  Krusic,  P.,  Cook,  E., Helle, G., 2015. ENSO flavors in a tree-ring δ 18$ O record  of  Tectona  grandis  from  Indonesia. Climate  of  the  Past  11,  1325 – 1333. https://doi.org/10.5194/cp-11-1325-2015 Shukla,  S.,  McNally,  A.,  Husak,  G.,  Funk,  C.,  2014.  A seasonal agricultural drought forecast system for food-insecure regions of East Africa. Hydrology and  Earth  System  Sciences  18,  3907 – 3921.
https://doi.org/10.5194/hess-18-3907-2014
Surmaini,  E.,  Hadi,  T.W.,  Subagyono,  K.,  Puspito,  N.T., 2015. Early detection of drought impact on rice
paddies in Indonesia by means of Niño 3.4 index. Theoretical  and  Applied  Climatology  121,  669 – 684.  https://doi.org/10.1007/s00704-014-1258- 0
Syarifuddin,  M.,  Koesmaryono,  Y.,  Pramudia,  A.,  2009. Pengembangan  Model  Jaringan  Syaraf  Tiruan untuk  Prediksi  Curah  Hujan  Bulanan  dan Pemanfaatannya bagi Perenceanaan Pertanian di Kabupaten  Subang  dan  Karawang.  Forum Pascasarjana 32, 169 – 178.
Venkata  Ramana,  R.,  Krishna,  B.,  Kumar,  S.R.,  Pandey,
N.G.,  2013.  Monthly  Rainfall  Prediction  Using Wavelet  Neural  Network  Analysis.  Water Resources Management 27, 3697 – 3711. https://doi.org/10.1007/s11269-013-0374-4