3310 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3310-3318 E- ISSN 2503-2933

## Prediksi Curah Hujan Di Kota Ambon Menggunakan Metode Backpropagation
Gilbert Leliak 1 , Magdalena A. Ineke Pakereng 2 1.2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana
1 672017118@student.uksw.edu, 2 ineke.pakereng@uksw.edu

## Abstrak
Sistem  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  metode Backpropagation dapat  digunakan  untuk memprediksi curah hujan periode tahun depan berdasarkan pembelajaran pada data curah hujan periode  tiga  tahun  sebelumnya  dengan  menggunakan error  output untuk  melakukan penyesuaian  pada  bobot  sampai  mendapat  hasil  yang  diinginkan.  Penelitian  yang  dilakukan adalah menggunakan metode backpropagation untuk prediksi curah hujan di Kota Ambon. Pada data  pelatihan  menunjukkan  bahwa  hasil  prediksi  data  pelatihan  tahun  2020  dengan menggunakan  data  2019  sama  dengan  data  curah  hujan  pada  tahun  2020  dengan  nilai  MSE = 7.5423e-15 pada epoch ke-5. Menggunakan sistem pada data pelatihan dilakukan data pengujian untuk hasil prediksi 2021 dengan menggunakan data tahun 2020 hasil tersebut sudah cukup baik dengan nilai MSE = 0.070945 nilai error yang mendekati angka 0, peramalan dapat dilanjutkan untuk tahun berikut. Dengan demikian hasil prediksi curah hujan tahun 2022 didapatkan
Kata kunci : Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation , Curah hujan

## Abstract
An  artificial  neural  network  system  with  a  backpropagation  method  can  be  used  to predict  next  year's  precipitation  rainfall  based  on  studies  in  previous  three-year  precipitation data by using output errors to calibrate the output to get the desired result. Research is using backpropagation methods to predict rainfall in the city of ambon. The training data show that the 2020 training data predicts using 2019 is the same as the rainfall data of 2020, with an MSE =  7.5423e-15  in  the  5th  epoch.  Using systems on the training  data  done  data testing  data for 2021 predictions by using 2020 data the result is good enough with an MSE = 0.070945 value error which is close to zero, the prediction can continue for the following year. Thus the 2022 precipitation predictions were obtained.
Keywords : Artificial Neural Network, Backpropagation, Rainfall

## 1. PENDAHULUAN
Hujan  merupakan  salah  satu  fenomena  alam  yang  penting  dalam  kehidupan  makhluk hidup.  Curah  hujan  yang  turun  dapat  diprediksi  namun  belum  akurat  100%  dengan menggunakan data curah hujan sebelumnya untuk memprediksi curah hujan yang akan datang. Kriteria  curah  hujan  di  Indonesia  yaitu  hujan  ringan,  hujan  sedang,  hujan  lebat,  hujan  sangat lebat dan hujan ekstrem [1].
Hujan dapat memberikan dampak baik maupun buruk berdasarkan tingkat kecurahannya, dengan  intensitas  tinggi  hujan  dapat  menyebabkan  banjir  atau  longsor,  intensitas  rendah  dapat menyebabkan  kekeringan  dan  intensitas  sedang  memberikan  pasokan  air  di  dalam  tanah  serta
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3310-3318 E- ISSN 2503-2933 3311
kelangsungan  hidup  hutan  dan  makhluk  hidup.  Topografi  kota  Ambon,  Maluku  merupakan daerah berbukit dimana terdapat wilayah terjal, dataran tinggi dan pesisir [2].
Kota  Ambon  merupakan  daerah  yang  rawan  terjadi  banjir  dan  longsor  bila  intensitas curah  hujan  lebat–sangat  lebat,  pengamatan  terhadap  curah  hujan  sangat  penting  untuk menunjang keselamatan warga dan makhluk hidup lainnya. Menurut John McCarthy, 1956, AI (Artificial  Intelligence )  adalah  usaha  memodelkan  proses  berpikir  manusia  dan  mendesain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia [3]. Salah satu cabang AI adalah Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial  Neural  Network) yaitu sistem  yang  menirukan  cara  kerja  pikiran  atau  otak manusia, dengan mempelajari data yang sudah terjadi, sistem ini dapat memberikan keputusan untuk data yang belum ada. Backpropagation merupakan suatu metode dalam Jaringan Syaraf Tiruan yang berguna untuk melakukan prediksi.
Penelitian ini menggunakan metode Backpropagation untuk memprediksi curah hujan di Kota Ambon menggunakan dengan menggunakan data tahun sebelumnya dan diharapkan dapat memberikan informasi yang mendekati akurat mengenai intensitas curah hujan agar warga Kota Ambon  dapat  mengetahui  akan  bahaya  atau  tidaknya  musim  hujan  yang  akan  datang  dan mempersiapkan diri sebelum terjadi bencana serta membantu Instansi pemerintah di bidangnya sebagai acuan untuk mengambil keputusan.
Sebelum  penelitian  ini  dilakukan,  peramalan  curah  hujan  di  Kota  Ambon  pernah dilakukan  pada  penelitian  sebelumnya  dengan  metode  yang  sama  maupun  berbeda-beda. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  L.  J.  Sinay,  Th.  Pentury,  dan  D.  Anakotta  pada  tahun  2017 menyatakan bahwa curah hujan di kota Ambon memiliki pola musiman sehingga cocok untuk menggunakan metode Holt-Winters yang memiliki SSE/RMSE yang kecil [4] . Pada tahun 2021 dilakukan  penelitian  dari  Set  Sasake,  Yopi  Andry  Lesnussa, dan  Abraham  Zakaria  Wattimena menyatakan  bahwa  dengan  menggunakan  data  curah  hujan  harian  penelitian  menggunakan metode  rantai  markov,  peramalan  dilakukan  dengan  melihat  probabilitas  sesuai  cuaca  hari sebelumnya[5].  Pada  tahun  2017  dilakukan  penelitian  dari  Zaenab  Kafara,  F.  Y.  Rumlawang, dan  L.  J.  Sinay  menyatakan  bahwa  curah  hujan  di  kota  Ambon  tidak  selalu  memiliki  pola musiman sehingga cukup besar perbandingan data aktual dan data peramalan [6] dan pada tahun 2019  Lexy  Janzen  Sinay,  Ferry  Kondo  Lembang,  Salmon  Notje  Aulele,  dan  Dominique Mustamu  menyatakan  bahwa  selain  musiman  curah  hujan    di  kota  Ambon  termasuk heteroskedatis sehingga penggunaan time series saja belum cukup [7].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  mengenai  peramalan  curah  hujan  di  kota  Ambon dengan  berbagai  metode,  maka  dilakukan  penelitian  yang  membahas  tentang  prediksi  curah hujan menggunakan metode Backpropagation.
Jaringan  syaraf  tiruan  adalah  algoritma  yang  terinspirasi  oleh  model  pemrosesan informasi pikiran/otak manusia. Otak manusia terdiri dari miliaran neuron yang terhubung satu sama  lain  dalam  pola  yang  rumit  dan  setiap  neuron  menerima  informasi  dari  banyak neuron lain,  memprosesnya,  dan  meneruskan  informasi  kondisinya  ke neuron lainnya.  Sama  seperti otak,  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  adalah  sistem  yang  sangat  serbaguna  sehingga  dapat digunakan  untuk  berbagai  jenis  pengenalan  pola  atau  klasifikasi  data  melalui  proses pembelajaran [8].
Backpropagation adalah  algoritma  pembelajaran  terawasi  pada  jaringan  syaraf  tiruan. Dengan  mengubah  bobot  pada  lapisan  tersembunyi  dan  mencari  hasil error terendah  melalui pembelajaran [9].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  menggunakan  algoritma Backpropagation ,  dengan  arsitektur  yang ditunjukkan pada Gambar 1.
3312 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3310-3318 E-ISSN 2503-2933
Gambar 1. Arsitektur Backpropagation [9]
Arsitektur Backpropagation yang ditunjukkan pada Gambar 1 dijelaskan sebagai berikut, X merupakan lapisan masukan yang memiliki 3 neuron , Z merupakan lapisan tersembunyi yang memiliki  2 neuron bahkan  lebih  dan  Y  adalah lapisan  keluaran  dengan  1 neuron .  Bobot  yang menghubungan  lapisan  masukan  dan  tersembunyi  adalah  v  dan  w  untuk  menghubungkan lapisan tersembunyi dan keluaran. Bobot bias adalah b.
Fase-fase pelatihan untuk algoritma Backpropagation dijelaskan sebagai berikut [9]: 1. Inisialisasi bobot, dengan menggunakan fungsi sigmoid biner maka range nilai antara 0 - 1. 2. Menormalisasi data, menggunakan persamaan normalisasi Min/Max. Feedforward :
a. Input  Layers (X i dimana  i  =  1,2,3,…,n)  sinyal  X i diteruskan  ke  semua  unit  pada Hidden Layer. Data yang digunakan adalah training data .
b. Masing–masing  unit  pada Hidden  Layer (Z j dimana  j  =  1,  2,  3,…,p)  menjumlahkan  sinyal dari Input Layer yang sudah berbobot:
_ 1 ∑ (1)
gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output :
_ (2)
dan mengirim sinyal ke unit Output Layer .
c. Unit pada Output Layer (Y k dimana k = 1, 2, 3,…,m) menjumlahkan sinyal berbobot:
_ 2 ∑ (3) gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output :
_ (4)
Backpropagation:
d. Unit  pada Output  Layer (Y k dimana  k  =  1,  2,  3,…,m)  menerima  target  pola  yang  sama dengan pola training dan  menghitung error :
2 ′ _ (5) !2 (6) "2 (7)
hitung koreksi bobot:
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3310-3318 E- ISSN 2503-2933 3313
∆ $!2 (8)
Hitung koreksi bias (yang akan digunakan untuk memperbaiki nilai b2 k ):
∆2 $"2 (9)
e. Unit pada Hidden Layer (Z j dimana j = 1, 2, 3,…,p) menjumlahkan input delta yang dikirim dari langkah d:
_ ∑ 2 % (10)
hasilnya dikalikan dengan fungsi aktivasi untuk menghitung error :
1 _ ′_ (11) !1 1 (12) "1 1 (13) koreksi bobot: ∆ $!1 (14)
koreksi bias:
∆1 $"1 (15) f. Unit pada Output Layer (Y k dimana k = 1, 2, 3,…,m) memperbaiki bias dan bobot (j = 1, 2, 3,…,p):
&'( )&*&  ∆ (16)
2 &'(  2 )&*&  ∆2 (17)
Unit pada Hidden Layer (j = 1, 2, 3,…,p) memperbaiki bias dan bobotnya (i = 1, 2, 3,…,n):
&'( )&*&    ∆ (18)
1 &'(  1 )&*&  ∆1 (19)
3. Hitung Mean Square Error (MSE).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  curah  hujan  bulanan  tahun  2019  –  2021  yang  didapat dari kantor BMKG Stasiun Geofisika Kelas I Ambon, terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Curah Hujan
Tahun  Jan  Feb  Mar  Apr  Mei  Jun Jul Agu  Sep  Okt  Nov  Des 2019 154 60 213 285 325
522 249 120 96 348 37 40 2020 117 103 98 143 416 977 727 338 515 449 190 200 2021 129 114 155 150 836 451 1171 695 691 328 245 248
Data pada Tabel 1 dinormalisasi sebelum digunakan karena pada metode penelitian tahap pertama,  batas  nilai  untuk  melakukan  pengujian  adalah  0  sampai  1  maka  normalisasi  data menggunakan persamaan normalisasi min/max dengan batas bawah baru = 0 dan batas atas baru = 1 [10]
+ ,-% ./0 - % 1_ max  1_*  1_* (20)
Diperoleh hasil seperti ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Normalisasi Data Curah Hujan Tahun Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep 2019 0.1032  0.0203  0.1552  0.2187  0.2540 0.4277 0.1869 0.0732 0.0520 2020 0.0705  0.0582  0.0538  0.0935  0.3342 0.8289 0.6085 0.2654 0.4215 2021 0.0811  0.0679  0.1041  0.0996  0.7046 0.3651 1.0000 0.5802 0.5767
3314 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3310-3318 E-ISSN 2503-2933
Pelatihan,  pengujian  dan  prediksi  curah  hujan  akan  dilakukan  menggunakan software Matlab  R2021a.  Dengan  menggunakan  parameter  jaringan  syaraf  tiruan  12-10-1,  dimana  12 adalah  nilai input (data  curah  hujan  yang  terdiri  dari  12  bulan),  10  adalah  jumlah  unit hidden layer , dan 1 adalah nilai output (data curah hujan pada bulan berikut) dan training Levenberg - Marquardt .
Data  pelatihan  yang  digunakan  adalah  data  dari  bulan  januari  –  desember  2019  untuk memprediksi curah hujan januari – desember 2020. Pola dan target data untuk proses pelatihan menggunakan software dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pola Data Pelatihan Tahun prediksi Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep 2020 0.0705  0.0582  0.0538  0.0935  0.3342 0.8289 0.6085 0.2654 0.4215
Dengan  hasil  prediksi  pada  data  pelatihan  tersebut,  pengujian  menggunakan matlab dengan  parameter  12-10-1  dan training  Levenberg-Marquardt maka  arsitektur  jaringan  syaraf tiruan dan output data pelatihan serta grafik akan ditampilkan pada Gambar 2 dan Gambar 3.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3310-3318 E- ISSN 2503-2933 3315
Gambar 3. Grafik Data Pelatihan
Berdasarkan  Grafik Data  Pelatihan  pada  Gambar  3,  ditunjukkan  bahwa output data pelatihan dengan target data yaitu data curah hujan tahun 2020 dengan nilai MSE = 7.5423e-15 pada epoch ke-5.
Data  pengujian  yang  digunakan  adalah  data  dari  bulan  januari  –  desember  2020  untuk memprediksi data curah hujan bulan Januari – Desember 2021. Hasil dari software dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Pola Data Pengujian Tahun Prediksi Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep 2021 0.1280  0.0597  0.0128  0.0210  0.2472 0.7473 0.5908 0.0783 0.7766
3316 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3310-3318 E-ISSN 2503-2933
Pada Gambar 4 dapat dilihat perbedaan hasil prediksi dan nilai data aktual.

## Gambar 4. Grafik Data Pengujian
Berdasarkan  Grafik  Data  Pengujian  pada  Gambar  4,  hasil  dari  data  pengujian menunjukkan  bahwa  pola  dari output jaringan  syaraf  tiruan  sudah  cukup  baik,  dengan  data curah  hujan  tahun  2021  dan  nilai MSE =  0.070945  yang  mendekati  angka  0  bisa  dijadikan perhitungan peramalan tahun berikutnya karena sudah cukup baik nilai MSE . Dengan demikian dapat dilakukan peramalan curah hujan pada tahun 2022 yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5 dan dinyatakan dalam bentuk grafik pada Gambar 5.
Tabel 5 Hasil Prediksi Curah Hujan Tahun 2022 Jan  Feb  Mar  Apr  Mei  Jun JUL AGU SEP OKT NOV DES 422 79 57 78 502 576 116 383 1111 358 376 163
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3310-3318 E- ISSN 2503-2933 3317

## Gambar 5. Grafik Prediksi Curah Hujan Tahun 2022

## 4. KESIMPULAN
Prediksi curah hujan bulanan di Kota Ambon menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan metode backpropagation berhasil dilakukan dengan pelatihan dari data pada tahun sebelumnya untuk  memprediksi  curah  hujan  tahun  berikut.  Pada  data  pelatihan  menunjukkan  bahwa  hasil prediksi  data  pelatihan  tahun  2020  dengan  menggunakan  data  2019  sama  dengan  data  curah hujan pada tahun 2020 dengan nilai MSE = 7.5423e-15 pada epoch ke-5. Menggunakan sistem pada  data  pelatihan  dilakukan  data  pengujian  untuk  hasil  prediksi  2021  dengan  menggunakan data tahun 2020 hasil tersebut sudah cukup baik dengan nilai MSE = 0.070945, nilai error yang mendekati  angka  0,  peramalan  dapat  dilanjutkan  untuk  tahun  berikut.  Dengan  demikian  hasil prediksi curah hujan tahun 2022 didapatkan. Saran untuk penelitian berikutnya dengan metode backpropagation  adalah  dengan  memperbanyak  data pengujian  misalnya  dengan  data  uji lebih dari  data  2  (dua)  tahun  untuk  mencari  nilai  MSE  terkecil  atau  mendekati  angka  0  sebelum melakukan peramalan data target.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] BMKG, “Probabilistik Curah Hujan 20 mm (tiap 24 jam),” 2021.
https://www.bmkg.go.id/cuaca/probabilistik-curah-hujan.bmkg
[2] Pemkot Ambon, “Keadaan Geografis,” 2 021. https://ambon.go.id/keadaan-geografis/
3318 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3310-3318 E-ISSN 2503-2933
[3] U. Yusmaniar, “Kecerdasan Buatan,” 2019.
https://cerdas.sv.ugm.ac.id/2019/08/17/kecerdasan-buatan (accessed Jun. 09, 2022).
[4] L.  J.  Sinay,  T.  Pentury,  and  D.  Anakotta, “Peramalan  Curah  Hujan  di  Kota  Ambon Menggunakan  Metode  Holt-Winters  Exponential  Smoothing,” Barekeng  J.  Ilmu  Mat. dan Terap. , Vol. 11, No. 2, 2017, doi: 10.30598/barekengvol11iss2pp101-108.
[5] S.  Sasake,  Y.  A.  Lesnussa,  and  A.  Z.  Wattimena, “Peramalan  Cuaca  Menggunakan Metode Rantai Markov (Studi Kasus : Cuaca Harian Di Kota Ambon),” J. Mat. , Vol. 11, No. 1, p. 1, 2021, doi: 10.24843/jmat.2021.v11.i01.p131.
[6] Z.  Kafara,  F.  Y.  Rumlawang,  and  L.  J.  Sinay, “Peramalan  Curah  Hujan  Dengan
Pendekatan  Seasonal  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (Sarima),”  Barekeng J. Ilmu Mat. dan Terap. , Vol. 11, No. 1, 2017, doi: 10.30598/barekengvol11iss1pp63-74.
[7] L.  J.  Sinay,  F.  K.  Lembang,  S.  N.  Aulele,  and  D.  Mustamu, “Analisis  Curah  Hujan Bulanan  di  Kota  Ambon  Menggunakan  Model  Heteroskedastisitas:  Sarima-Garch,”
Media Stat. , Vol. 13, No. 1, 2020, doi: 10.14710/medstat.13.1.68-79.
[8] Z. Azmi and V. Yasin, Pengantar Jaringan Saraf Tiruan . Jakarta: Mitra Wacana Media, 2021.
[9] S.  Kusumadewi, Membangun  Jaringan  Syaraf  Tiruan  menggunakan  Matlab  &  Excel link . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.
[10] Prof.  Fazal  Rehman  Shamil, “Min  Max  Normalization  in  Data  Mining,” 2022. https://t4tutorials.com/min-max-normalization-of-data-in-data-mining/