## ANALISIS POLA CUACA EXTREM MENGGUNAKAN LONG SHORT TERM MEMORY PADA WILAYAH JAWA BARAT
Muhammad Maulana Yusuf 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3
1,3 Teknik Informatika, 2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kota Cirebon, Indonesia
Youseuf2802@gmail.com

## ABSTRAK
Perubahan alam dipengaruhi oleh berbagai faktor terutama manusia, kegiatan ekonomi yang tidak mungkin terlepas  dengan  manusia,  menjadi  faktor  utama.  Perubahan  lingkungan  berdampak  berubahnya  cuaca,  seperti pembangunan  Gedung, infrastruktur ,  dan deforestasi ,  memengaruhi  berubahnnya  lingkungan,  secara  langsung mengakitbatkan berubahnya vegetasi alam , serta cuaca di wilayah tersebut ikut berubah. Perubahan cuaca yang tidak  menentu,  mengakibatkan  munculnya  Cuaca  extrem,  yaitu fenomena yang  tidak  biasa  terjadi  serta  dapat menjadi  masalah  serius.  Pada  berbagai  aspek  kehidupan  Kondisi  seperti  banjir  dan  badai  contoh  hasil  cuaca extrem.  Cuaca  extrem  mengakibatkan  kerugian  bagi  mahluk  hidup.  penelitian  ini  bertujuan  menganalisis terjadinya  cuaca  extrem  menggunakan Long  Short  Term  Memory  (LSTM).  Model  LSTM digunakan  untuk mengidentifikasi  cuaca  extrem,  meramalkan  terjadinya  cuaca  extrem  di  masa  depan,  memahami  faktor  yang memengaruhi munculnya cuaca extrem. Model LSTM mampu mengenali pola cuaca extrem dengan akurasi yang memadai. Penelitian ini mengembangkan model LSTM menggunakan 8 kali nilai treshlod value yaitu 28, 31, 34, 37, 40, 43, 46, 49, epoch sebanyak 50 dan model akurasi untuk menentukan keadaan cuaca mencapai 100 %. Data diambil  dari website  BMKG untuk  digunakan  pada  penelitian.  Dari  hasil  yang  didapat,  disimpulkan  bahwa perbedaan nilai treshlod berpengaruh terhadap nilai prediksi cuaca kedapan selama 7 hari.
Kata kunci : LSTM (Long Shor Term Memory), Extrem, Deforestasi, BMKG

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  mengalami  perkembangan  yang sangat  pesat,  munculnya  pengetahuan  baru  menjadi ilmu  yang  bermanfaat,  baik  dibidang  Pendidikan, ekonomi,  cuaca,  dan  lainnya.  Tujuan  perkembangan dan perubahan, untuk memudahkan aktifitas manusia. Kecerdasan  buatan  muncul,  membuat  kumpulan  data dapat diolah menjadi pengetahuan yang memiliki nilai manfaat.  Kecerdasan  buatan  adalah  sebuah  system algoritma  yang  dibuat  dan  dikembangkan  serta memiliki  kemampuan  berinovasi  pada  bidang  yang dimodelkan  baik  komputer  atau  mesin,  menjadi mampu  berfikir  seperti  kecerdasan  manusia  atau bahkan melebihi[1].
Dengan data yang semakin banyak, akurasi juga meningkat. Cuaca adalah kondisi keadaan alam dalam rentang  waktu  yang  terbatas  dan  sempit  [2]. Pemahaman  situasi  cuaca,  memiliki  manfaat  yang besar, karena memberi pengetahuan untuk pencegahan awal saat cuaca extrem. Perkembagan teknologi yang semakin  modern  memberi  peluang  meningkatkan akurasi  ketepatan  prediksi  cuaca.  Prediksi  cuaca adalah  Tindakan  untuk  memahami,  bagaimana perkembangan keadaan udara dari masa lalu, saat ini, hingga  memprediksi  masa  depan,  untuk  antisipasi apabila keadaan tidak normal [3].
Memahami  analisis  dan  prediksi  cuaca  sangat penting, penelitian dalam bidang ini terus mengalami perkembangan.  Akurasi  yang  didapatkan  dengan menggunakan esemble  learning sebesar  81.21% dengan MSE 18.79%,  dengan  metode decision  tree algoritma forest akurasi yang didapat sebesar 82.38% dengan MSE 17.62%,  dengan  metode deep  learning
mendapat  akurasi  sebesar  82.92%  dengan MSE 17.08%. MSE (Mean Squared Error) adalah salah satu metrik,  yang  digunakan  untuk  prediksi  cara  dan mengukur  sejauh  mana  model  cocok  dengan  data pengamatan  aktual,  serta  prediksi  cuaca  sejauh  mana perkiraan  model  akurat  [3].  Selain  itu,  proses pemantauan  integrasi  radar  cuaca  diseluruh  wilayah Indonesia secara Bersama, ternyata masih memperlukan waktu yang cukup lama [4].
Memprediksi  cuaca  extrem,  menjadi  tantangan bagi para ahli pemodelan di Indonesia bahkan dunia. Cuaca  extrem  menjadi  permasalah  kompleks  karena peluang  terjadinya  kecil  mengakibatkan  model  yang dikembangkan  memiliki  akurasi  yang  rendah  [5]. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk meningkatkan  akurasi  yang  lebih  tinggi,  dalam memprediksi  dan  menganalisis  cuaca  extrem  yang lebih akurat untuk masa mendatang.
Penelitian  ini  menggunakan  metode deep learning yaitu  algoritma Long  Short  Term  Memory (LSTM), mengembangkan  lebih  lanjut  berdasarkan data. LSTM merupakan metode jaringan syaraf tiruan, yang  menggunakan  informasi  dari  masa  lalu,  untuk diproses dengan bentuk data berurutan atau sekuensial [6].  Dengan  menggunakan  algoritma LSTM ,  mampu meningkatkan akurasi analisis cuaca, akan mendukung berbagai  sektor  untuk  mengambil  keputusan  yang lebih tepat. Akurasi prediksi cuaca extrem yang tinggi, dapat  memberikan  informasi  akurat,  kemudian mengurangi risiko dampak cuaca extrem. Penggunaan teknologi artificial  intelegent seperti deep  learning, untuk  analisis  dan  prediksi  cuaca,  memberikan kemungkinan  perencanaan  yang  lebih  baik.  hasil
penelitian  ini  berpotensi  besar  untuk  meningkatkan pemahaman tentang informasi cuaca, serta konstribusi teknologi  ar tificial  intelegent  metode  deep  learning algoritma  LSTM, untuk  analisis  dan  memprediksi  di bidang cuaca yang lebih baik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan adalah systematic literature review. Metode systematic literature  review adalah  metode  dengan  cara melakukan  tela’ah  dan  mengolah  sumber  tulisan ilmiah yang ada serta telah terpublikasi[7].

## 2.1. Metode
Pada  penelitian  ini  metode  tahapan  –  tahapan tersebut adalah a. Tahapan identifikasi, melakukan pencarian literatur sesuai dengan judul.
b. Tahapan  seleksi, mealukan  pemilihan  dan penelompokan sesuai penelitian yang dilakukan.
c. Tahapan  verifikasi,  pemeriksaan  berdasarkan kriteria yang ditetapkan peneliti.
d. Tahapan  kombinasi  dan  menyimpulkan,  hasil memadukan teori, yang telah ada dengan penelitian ini.

## 2.2. Hasil
Hasil yang telah dilakukan pada jurnal – jurnal terkait dengan judul penelitian.
a. Jurnal  berjudul  “analisis  data  time  series menggunakan LSTM  (Long  Short  Term  Memory) dan  ARIMA  (Autocorrelation  Integrated  Moving Average) dalam Bahasa  Python ”  menjelaskan, metode statistic ARIMA (Autocorrelation Integrated Moving Average ) memerlukan peningkatan  akurasi  serta  perlu  menurunkan  nilai Error .  Penelitian  ini  juga,  menggunakan  metode LSTM  (Long  Short  Term  Memory) mendapat kesimpulan metode LSTM lebih akurat,
dibandingkan menggunakan ARIMA. Hasil prediksi  penelitian,  berupa saham Telkom mencapai tingkat akurasi 99%, RMSE 1 %, setelah data melalui proses transformasi loging kemudian EWMA atau loging kemudian Moving average [8]. b. Jurnal  berjudul  “ implementasi  deep  learning menggunakan arsitektur Long Short Term Memory untuk  prediksi  curah  hujan  kota  malang” menjelaskan deep  learning ,  yang  dilakukan penelitian  sebelumnya  mencapai  akurasi  sebesar 85%. Deep  learning merupakan  jaringan,  yang memiliki  beberapa layer dimana layer  –  layer tersebut,  berasal  dari  kumpulan node  –  node. Dengan  menggunakan arsitektur  LSTM  (Long Short  Term  Memory) dalam  kasus  yang  berbeda, RME dihasilkan  kecil,  kesimpulannya  metode LSTM (Long Short Term Memory) untuk prediksi curah  hujan  kota  malang,  memberikan  hasil prediksi  yang  tergolong  cukup  baik.  Oleh  karena itu  arsitektur LSTM mampu  bekerja  cukup optimal[9] .
c. Jurnal  berjudul  “ implementasi  Long  Short  Term Memory  (LSTM) untuk  perdiksi  intensitas  curah hujan  (studi  kasus  :  kabupaten  malang)” menjelaskan,  kabupaten  malang  adalah  daerah yang  memiliki iklim  tropis dan  memiliki  sumber daya alam yang melimpah, seperti sektor pertanian dan  perkebunan,  sektor  ini  memiliki  beberapa faktor yang dapat mempengaruhi tingkat produktifitas,  salah  satunya  yaitu  curah  hujan. Penelitian  membahas  prediksi  curah  hujan,  di kabupaten  malang  dengan  menggunakan  metode LSTM ( Long Short Term Memory) . Kesimpulannya  metode LSTM  (Long  Short  Term Memory) memiliki  performa  terbaik,  dengan parameter yang  ditentukan  dengan  nilai error adalah RMSE sebesar  0.98162  dan MAE sebesar 0.68847[10].
2.3. Tabel Tabel 1.   Ringkasan Judul Author Masalah Metode Analisis data time series menggunakan lstm (long short term memory) dan Arima (autocorrelation integrated moving average) dalam bahasa python Adhitio satyo, bayangkari karno Memprediksi saham Telkom. LSTM (Long Short Term Memory) dan ARIMA (Autocorrelation Integrated Moving Average). Implementasi deep learning menggunakan arsitektur
long
Short-term memory untuk prediksi curah hujan kota malang Muhammad Rizki, Setio Basuki, Yufis Azhar Memprediksi curah hujan di kota malang. Lstm (long short term memory). Implementasi long short- term memory (lstm) untuk
prediksi intensitas curah hujan
(studi kasus: kabupaten malang) Thoriq Afa Faisal Muhammad, dan Mohammad Isa Irawan Memprediksi parameter cuaca , yang berpengaruh terhadap lingkungan dimana kabupaten malang adalah daerah yang memiliki iklim tropis dan bergerak pada sektor pertanian dan perkebunan.
Lstm (long short term memory).
Berdasarkan  tabel  1.  Ringkasan,  disimpulkan cuaca  sangat  mempengaruhi  kegiatan  manusia,  baik itu  disektor  pertanian,  perkebunan,  transportasi, bisnis,  atau  bahkan  aktivitas  setiap  individu.  Cuaca extrem dapat membuat banyak kerugian seperti yang dijelaskan  oleh  jurnal  yang  berjudul  “ tipologi kerusakan bangunan akibat cuaca extrem studi kasus cuaca  extrem  kabupaten  bantul  2019”  menjelaskan, telah  terjadi  peristiwa  bencana  sebanyak  2.564 diseluruh  wilaya  Indonesia,  yang  menyebabkan banyak  kerugian  seperti  rusaknya  bangunan.  Oleh karena  itu,  banyak  penelitian  yang  mencoba  untuk memprediksi keadaan cuaca dan menganalisis faktor
-faktor terjadi cuaca extrem. Salah satu metode, yang mampu  untuk  menganalisis  dan  memprediksi  cuaca adalah algoritma LSTM (Long Short Term Memory) . Tipe data yang digunakan adalah data time series atau urutan  waktu,  dengan  cara  melatih  data  tersebut menggunakan epoch dan batch size.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini,  masuk  dalam  kategori  penelitian kuantitatif , menggunakan algortima Long Short-Term Memory  (LSTM).  LSTM merupakan  jenis  arsitektur jaringan  saraf  tiruan,  yang  dirancang  khusus  untuk menangani pengolahan data urutan waktu.
Gambar 1. metode penelitian
Tabel 1. Metode penelitian Tahap Aktifitas Deskripsi Aktifitas 1.pengambila n data dari BMKG Download data, dari website BMKG Mendowload data dari tanggal 1 januari 2019 sampai 31 desember 2022. 2. Analisis Variabel Melakukan analisis variabel Analisis variabel , yang akan digunakan, mendukung penelitian dengan google colaboratory. 3. Preprocessi ng Data Melakukan Preprocessing , yang telah di analisis. Melakukan preprocessing agar data sesuai model, yang digunakan dan menentukan sampel 4.Pembuatan Model LSTM (Long Short – Term Memory). Menerapkan model LSTM. Menerpakan model LSTM. 5. Analisis dan Prediksi Melakukan analisis dan prediksi hasil yang didapat Melakukan analisis , yang didapat dan memprediksi nilai cuaca kedepan.
3.1. Sumber Data Data cuaca diambil dari website BMKG , stasiun klimatologi jawa barat dengan lintang – 6.50000, bujur 106.75000  dan  elevasi  207.  Berikut  alamat  website ( https://dataonline.bmkg.go.id/home). Pengambilan sampel dilakukan, dengan mengidentifikasi data cuaca yang  memenuhi kriteria serta  ditelah  ditetapkan dengan google colaboratori.

## 3.2. Populasi dan Sampel
Populasi  data  mencakup  semua  rekaman  data cuaca  harian,  dari  tanggal  01/01/2019  sampai 31/12/2022  yang  mencapai  1640  data.  Sampel  data yaitu Tn  (Temperatur  minimum),  Tx  (Temperatur maksimum),  Tavg  (Temperatur  rata  -  rata),  RH_avg (kelembaban  rata  -  rata),  RR  (Curah  Hujan),  ss (lamanya  penyinaran  matahari),  ff_x  (kecepatan angin maksimum), ddd_x (arah angin saat kecepatan maksimum),  ff_aavg  (kecepatan  angin  rata  -  rata), ddd_car (arah angin terbanyak).

## 3.3. Teknik Pengambilan Data
Pengumpulan  data  secara  online,  yang  diambil dari  website  resmi  dari BMKG  (Badan  Meteorologi, Klimatologi,  dan  Geofisika) yang  dapat  di  gunakan
secara  legal,  dengan  mendownload  data  tersebut secara  berkala,  per  satu  bulan  dari  tanggal  1  januari 2019  sampai  tanggal  31  desember  2022.  Kemudian data  di  kumpulkan  menjadi  1  file,  yang  berbentuk excel.

## 3.4. Teknik Analisis Data
Berikut  merupakan  gambaran  dan  penjelasan, dari  Teknik  analisis  data  yang  akan  dilakukan penelitian ini :
Gambar 2. teknik analisis data
Berikut Teknik analisis data penelitian ini : a. Analisis data awal : untuk memahami kaarektersitik data cuaca.
b. Pemprosesan  data  :  memastikan  data  dalam kondisi baik.
c. Analisis unvariat :  memahami  distribusi  antar variabel, termasuk pola dan tren dalam data.
d. Analisis bivariat :  memahami  korelasi  antar variabel.
e. Analisis LSTM : melatih model dengan algortima LSTM.
f. Evaluasi  model  :  mengevaluasi  mencakup penggunakan metrik seperti MSE .
g. Intepretasi  hasil  :  memprediksi  cuaca  kedepan dengan menggunakan model LSTM .
h. Generalisasi  hasil  :  meninjau  Kembali  hasil sampel data cuaca ke populasi secara keseluruan.
i. Dokumentasi  dan  penulisan  hasil  :  membuat kesimpulan  dan  mendokumentasikan  hasil  yang telah didapat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dibawah ini uraian hasil dari implementasi yang dilakukan sesuai dengan tahap metode penelitian.

## 4.1. Pengambilan data BMKG
Data diambil melalui website resmi BMKG yang dapat  digunakan  secara legal ,  berkut  alamat websitenya ( https://dataonline.bmkg.go.id/home ). Dengan cara mendowloat per satu bulan.

## 4.2. Analisis variabel
Berikut  tahapan  Untuk  menganalisis  variabel yang tidak dibutuhkan pada tahap selanjutnya.
a. Install Library library yang  harus  di install untuk  digunakan, berikut library yang harus di install.
Gambar 3. kode instal librari 1
PIP untuk install  tensorflow ,  mengembangkan machine learning, numpy, pandas, dan matplotlib untuk manipulasi, analisis, dan visulasasi data .
b. Import Library
Gambar 4.kode install library 2
Import  library yang  dibutuhkan  pengolahan  data sesuai fungsinya, Seperti pandas, numpy, matplotlib, seaborn, dan lain sebagainya.
c. Mengakses Data
Gambar 5. Mengakses data
Untuk  menghubungkan  colaboratory  dengan google drive agar dapat memanggil data yang akan digunakan.
d. Analisis Varibel Beberapa  variabel  yang  tidak  dibutuhkan  dalam penelitian  ini  adalah Tn,  Tx,  ddd_x,  ff_avg, ddd_car .  Berikut  kode  yang  digunakan  untuk menghapus variabel yang tidak dibutuhkan.
Gambar 6. Kode menghapus variabel dan membaca data
variabel yang  memiliki  nilai NaN,  null,  9999, 8888. Dalam  penelitian  ini,  data missing  value tersebut akan di atasi dengan Teknik interpolate.

## Gambar 7. kode teknik interpolate

## 4.3. Preprocessing data
Hal  pertama  adalah  memanggil  data  yang  telah dibersihkan.  Berikut  kode  yang  digunakan,  untuk memanggil data dan membacanya.
Gambar 8. Kode import data bersih 1
Data bertipe float perlu dirubah menjadi integer agar  mempermudah  menentukan  kondisi  cuaca. Berikut kode yang digunakan.
Gambar 9. kode merubah data float menjadi integer
Kemudian  memberikan  label  kondisi  sesuai cuaca  yang  dapat  terjadi  di  Indonesia,  dengan membandingkan  nilai variabel  RR  (  Curah  Hujan  ) dan ss ( Intensitas Matahari),  menggunakan teknik if else. Berikut kode yang digunakan.
Gambar 10. Kode menentukan kondisi cuaca
Kondisi cuaca yaitu hujan, mendung, dan terang. Terjadinya hujan apabila nilai RR (Curah Hujan) lebih besar  dari  nilai  ss  (Intesitas  Matahari),  mendung apabila nilai RR (Curah Hujan) sama dengan nilai ss (Intesitas  Matahari),  dan  terang  apabila  nilai  RR (Curah  Hujan)  lebih  kecil  dari  nilai  ss  (Intesitas Matahari). Berikut hasil dari kode diatas.
Gambar 11. hasil kondisi cuaca
Menentukan  terjadinya  cuaca  extrem,  dengan menghitung nilai rata – rata setiap kolom. Berikut kode untuk membuat rata – rata setiap kolom dan hasilnya.
Gambar 12. kode menentukan nilai rata – rata
Setelah memberikan nilai rata – rata dapat dilihat nilai tertinggi, nilai terendah, dan nilai rata – rata, dari kolom  rata-rata,  yang  digunakan  sebagai  batas terjadinya  cuaca  ekstrem.  Berikut  kode  yang digunakan dan hasilnya.
Gambar 13. kode menentukan nilai
Didapat nilai tertinggi adalah 56.2, nilai terendah 20.6, dan rata – rata 26.84. maka nilai cuaca normal di jawa  barat  sesuai  dengan  data  adalah  26.84  sebagai kondisi nilai cuaca rata – rata harian.

## 4.4. Pembuatan model Long Short Term Memori
Selanjutnya  membuat  model Long  Short  Term Memory.  Import Kembali  data  yang  telah  di  proses. Berikut  kode  yang  digunakan  untuk  memanggi  data dan menampilkannya.
Gambar 14. kode membaca data bersih 2
Kemudian  menentukan  terjadinya  cuaca  extrem atau cuaca normal, dari nilai rata – rata yang di dapat yaitu  26.84.  semakin  tinggi  nilai  rata  –  rata  setiap kolom,  kondisi  yang  terjadi  semakin  extrem  dan semakin  jarang terjadi. Berikut kode yang digunakan untuk menentukan kondisi cuaca.
Gambar 15. Kode Label dan akurasi data
Gambar 16. Hasil dari kode label
Didapat akurasi dengan model
RandomforestClassifier , sebagai model untuk melihat akurasi dalam  memberikan  label  dengan  state  42, didapat  akurasi  1.0  yang  memiliki  arti  100%  akurat dalam  menentukan  kondisi  normal  atau  extrem. Selanjutnya menerapkan model algoritma Long Short Term Memory dan melatih model epoch sebanyak 50 kali  dengan  berbagai  nilai treshlod, dan  nilai  26.84 yang dapat dibulatkan 27 sebagai acuan nilai rata – rata kondisi  normal  cuaca  harian  di  jawa  barat,  serta memprediksi  nilai  cuaca  yang  terjadi  selama  7  hari kedepan. Berikut kode
Tabel 2. Kode Long Short Term Memory # memanggil data yang telah di bersihkan file_path  = '/content/drive/MyDrive/6.  TUGAS SEMESTER 8/cuaca/cuaca_clear_1.xlsx'
# Membaca dataset cuaca yang telah dibersihkan df = pd.read_excel(file_path)
# Menentukan batas nilai 'Rata_rata' untuk diwarnai threshold_value = (memberikan nilai ke ekstriman yang terjadi dengan dari 27 - 56)
#  Menambahkan  kolom  baru  'Extreme'  sebagai penanda cuaca ekstrem
df[ 'Extreme' ] = np.where(df[ 'Rata_rata' ] >= threshold_value, 1 , 0 ) #  Menghitung  nilai  rata-rata  dan  menormalisasi data
average_value = df[ 'Rata_rata' ].mean() scaler = MinMaxScaler(feature_range=( 0 , 1 )) scaled_data = scaler.fit_transform(df[ 'Rata_rata' ].values.reshape(
-1 , 1 )) #  Membagi  data  menjadi  set  pelatihan  dan pengujian train_size = int ( len (scaled_data) * 0.80 ) test_size = len (scaled_data) - train_size train, test = scaled_data[ 0 :train_size, :],
scaled_data[train_size: len (scaled_data), :]
# Membuat dataset untuk LSTM
def create_dataset ( dataset , time_step = 1 ): dataX, dataY = [], [] for i in range ( len (dataset) - time_step): a = dataset[i:(i + time_step), 0 ] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + time_step, 0 ])
return np.array(dataX), np.array(dataY) #  Mengubah  nilai  time_step  agar  sesuai  dengan kebutuhan prediksi di masa depan time_step = 7 # menyesuaikan sesuai yang ingin di predikasi perhari/perminggu/perbulan
X_train, y_train = create_dataset(train, time_step) X_test, y_test = create_dataset(test, time_step) # Reshape data agar sesuai dengan input LSTM X_train = X_train.reshape(X_train.shape[ 0 ], X_train.shape[ 1 ], 1 ) X_test
= X_test.reshape(X_test.shape[ 0 ], X_test.shape[ 1 ], 1 ) # Membuat model LSTM model = Sequential() model.add(LSTM(units= 50 , return_sequences= True , input_shape=(X_train.shape[ 1 ], 1 ))) model.add(LSTM(units= 50 , return_sequences= True )) model.add(LSTM(units= 50 )) model.add(Dense(units= 1 )) model. compile (optimizer= 'adam' , loss= 'mean_squared_error' ) # Melatih model model.fit(X_train, y_train, epochs= 50 , batch_size= 64 , verbose= 1 )

## 4.5. Analisis dan prediksi
Berdasarkan  nilai  dari  proses  yaitu  26.84 dibulatkan  menjadi 27 sebagai tolak ukur nilai cuaca normal harian pada wilayah jawa barat. berikut grafik kondisi cuaca.
Nilai treshlod value 28
Didapat  grafik  di  bawah  ini,  dengan  pola  titik merah  muncul  cukup  banyak.  Terjadi  sebanyak  392 kondisi di atas nilai treshlod value 28.
Gambar 17. grafik treshlod 28
Gambar 18. hasil treshlod 28
Prediksi  kondisi  cuaca  selama  7  hari  kedapan menggunakan nilai treshlod value 28, didapat kondisi 7 hari kedepan seperti gambar dibawah ini.
Gambar 19. grafik prediksi treshlod 28
Gambar 20.hasil prediksi dengan treshlod 28
Selama  6  hari  kedepan  prediksi  cuaca  normal kondisi  terang  dan  hujan  dihari  ke  7  dengan  cuaca ekstrem.  Nilai treshlod  value dapat  diinputkan sesuai keinginan  dengan  standar  nilai  cuaca  normal  di  jawa barat adalah 26.84 yang dibulatkan menjadi 27. Grafik warna biru adalah nilai data actual , grafik warna oren adalah  grafik  data  latih,  grafik  warna  hijau  adalah grafik  data  uji,  dan  grafik  warna  merah  di  bagian paling akhir adalah grafik prediksi sebenarnya.
Dari  berbagai  percobaan  nilai treshlod diatas, semakin  tinggi  nilai treshlod yang  diinputkan  maka semakin  jarang  pola  yang  muncul,  kemudian  cuaca yang diprediksi normal dan terang. Dapat dilihat pola cuaca  ekstrem  yang  terjadi  sepanjang  tahun  2019 sampai 2022, cuaca ekstrem yang terjadi adalah cuaca extrem  kondisi  hujan.  Berikut  tabel  dari  berbagai percobaan nilai treshlod .

## Tabel 3. Hasil percobaan berbagai treshlod
No  Nilai Treshlod  Pola Cuaca Ekstrem Yang Muncul  Prediksi Kondisi Yang Terjadi
1 28 392 Terang kondisi normal : 6, Hujan kondisi extrem : 1 2 31 211 Terang kondisi normal : 7 3 34 94 Terang kondisi normal : 7 4 37 48 Terang kondisi normal : 7 5 40 29 Terang kondisi normal : 7 6 43 21 Terang kondisi normal : 7 7 46 13 Terang kondisi normal : 7 8 49 7 Terang kondisi normal : 7

## 4.6. Interpretasi hasil
Hasil  yang  didapat  penelitian  ini,  dari  data tanggal  1  januari  2019  sampai  31  desember  2022 dengan menginputkan treshlod value yang diinginkan, maka  dapat  memberi  output  informasi  yang  sesuai dengan nilai inputan. Nilai cuaca normal yang didapat dari penelitian ini yaitu 26.84 dibulatkan menjadi 27. Semakin  tinggi  niai treshlod  value ,  maka  cuaca semakin ekstrem dan semakin jarang terjadi.
Metode  yang  digunakan  yaitu Long  Short  Term Memory, untuk  memprediksi  dan  membaca  pola cuaca.  Menentukan  terjadinya  cuaca  ekstrem  atau normal dengan cara menghitung rata – rata nilai pada setiap  kolom,  karena  setiap  atribut  memiliki keterkaitan  yang  saling  mendukung.  Seperti  gambar dibawah ini.
Gambar 21. cuaca normal
Pada  tanggal  01  –  01  –  2019  nilai Tavg (temperatur  rata  -  rata)  yaitu  25  celcius,  RH_avg (kelembaban) memiliki nilai 89 % menandakan sangat lembab,  RR  (curah  hujan)  memiliki  nilai  9  mm,  ss (intensitas  sinar  matahari)  memiliki  nilai  1  jam, dan ff_x  (kecepatan  angin  maksimum)  memiliki  nilai  10 m/s. rata – rata yang didapat adalah 26.8 maka kondisi normal.  Kondisi cuaca  hujan disebabkan karena  nilai RR (curah hujan) lebih tinggi dibanding dengan nilai ss (intensitas  sinar  matahari) sesuai  dengan  sebuah jurnal  dan  juga  berlaku  sebaliknya.  Didukung  juga oleh  nilai RH_avg  (kelembaban) yaitu  89%  sangat lembab,  dan  variabel  lain  yang  berkaitan.  Kemudian berikut hasil kondisi cuaca extrem.
Gambar 22. cuaca extrem
Pada  tanggal  26  –  04  –  2019  didapat  nilai  51.4 kondisi yang terjadi adalah extrem karena diatas nilai rata – rata cuaca normal yaitu 26.84. Dengan melihat variabel Tavg (temperatur rata - rata) yang memiliki nilai  25  termasuk  nilai  normal  pada  sebuah temperature  harian,  namun  dengan  nilai RR  (curah hujan) mencapai 134, curah hujan yang terjadi sangat deras dan dapat mengakibatkan banjir di wilayah yang terjadi hujan.

## 4.7. Keterkaitan dengan Literatur terdahulu
Penelitian  ini  menggunakan  metode  dengan akurasi  terbaik  menurut  penelitian  sebelumnya  yaitu algortima  Long  Short  Term  Memori dengan  metode MSE sebagai  fungsi  untuk  meminimalkan  perbedaan nilai sebenarnya dan nilai prediksi, serta mengembangkan  lebih  lanjut  dalam  pengolahan  data dengan menggunakan model RandomForestClassifier. Dari hasil yang didapat penelitian ini mendukung dan melengkapi penelitian sebelumnya. Hasil yang didapat penelitian  sebelumnya  hanya  menguji  metode  dan algoritma,  pada  penelitian  ini  dihasilkan  pola  cuaca dengan  grafik  dan  hasil  prediksi  cuaca  selama  7 hari seperti  pada  Tabel  4.  6  Hasil  percobaan  berberbagai treshlod.

## 4.8. Konstribusi terhadap pengetahuan
Dari Teknik yang dilakukan penelitian ini dapat memberi  pengetahuan  bahwa  artificial  intelegent mampu  untuk  memprediksi  dan  menggambarkan dengan  menggunakan  grafik  pada  bidang  analisis cuaca.  Penelitian  ini  juga  menyumbangkan  temuan baru  berupa  pola  –  pola  yang  digambarkan  dengan metode  algortima Long  Short  Term  Memory menggunakan grafik serta menghasilkan prediksi yang cukup baik

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  yang  telah  didapat  dari  penelitian  ini  dan dapat  dikembangkan  Kembali,  sebagai  berikut. Kecerdasan buatan dengan algortima Long Short Term Memory dapat digunakan untuk Menerapkan RandomForestClassifier,  pada  data  cuaca  historis untuk memprediksi cuaca ekstrem telah menghasilkan akurasi 100%. Analisis menggunakan teknik evaluasi model  MSE  dengan  50  epoch  dan  percobaan  8  kali pada  nilai  threshold  (28,  31,  34,  37,  40,  43,  46,  49) menunjukkan pola yang berbeda, dari rata-rata normal, yaitu 26.84 di wilayah Jawa Barat. Penelitian ini dapat
dikembangkan  Kembali  menggunakan  berbagai sumber  lain  dan  Teknik  evaluasi  lain  seperti RMSE, MAE, MAPE, dan RMSE .
DAFTAR PUSTAKA [1]  D.  Manongga,  U.  Rahardja,  I.  Sembiring,  N. Lutfiani, and A. B. Yadila, “Dampak Kecerdasan Buatan  Bagi  Pendidikan,” ADI  Bisnis  Digit. Interdisiplin  J. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  41–55,  2022, doi: 10.34306/abdi.v3i2.792.
[2]  R. L. Napitupulu and K. Handoko, “Perancangan Sistem Peramalan Cuaca Berbasis Logika Fuzzy Di Kota Batam,” Comasie , vol. 6, no. 5, pp. 37– 44, 2022.
[3]  A. M. Siregar, “Klasifikasi Untuk Prediksi Cuaca Menggunakan Esemble Learning,” Petir , vol. 13,
no.
2, pp. 138–147,
2020, doi:
10.33322/petir.v13i2.998.
[4]  A.  Prakasa  and  F.  D.  Utami,  “BMKG  The Integrated Weather Radar Information System of BMKG,” J. Telecomunication, Electron. Control Eng. , vol. 1, no. 2, pp. 86–96, 2019.
[5]  J.  Journal  and  O.  F.  Mathematics,  “Peramalan Data  Cuaca  Ekstrim  Indonesia  Menggunakan Model ARIMA dan Recurrent Neural Network,” vol. 5, no. 1, pp. 230–242, 2023.
[6]  N. M. M. Candra Devi, I. P. A. Bayupati, and N. K. A. Wirdiani, “Prediksi Curah Hujan Dasarian dengan  Metode  Vanilla  RNN  dan  LSTM  untuk Menentukan Awal Musim Hujan dan Kemarau,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 8, no. 3, p. 405, 2022, doi: 10.26418/jp.v8i3.56606.
[7]  Setiawan,  “Keterampilan  Berfikir  Kritis  Pada Pembelajaran IPA Menggunakan Model Pembelajaran  Radec,” Justek    J.  Sains  dan Teknol. , vol. 5, no. 2, p. 133, 2022.
[8]  A.  S.  Bayangkari  Karno,  “Analisis  Data  Time Series  Menggunakan  LSTM  (Long  Short  Term Memory) Dan ARIMA (Autocorrelation Integrated  Moving  Average)  Dalam  Bahasa Python.,” Ultim.  InfoSys    J.  Ilmu  Sist.  Inf. ,  vol. 11, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.31937/si.v9i1.1223.
[9]  M. Rizki, S. Basuki, and Y. Azhar, “Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan Arsitektur  Long  Short  Term  Memory(LSTM) Untuk  Prediksi  Curah  Hujan  Kota  Malang,” J. Repos. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  331–338,  2020,  doi: 10.22219/repositor.v2i3.470.
[10]  T.  A.  Faisal  Muhammad  and  M.  I.  Irawan, “Implementasi  Long  Short-Term  Memory (LSTM)  untuk  Prediksi  Intensitas  Curah  Hujan (Studi Kasus: Kabupaten Malang),” J. Sains dan Seni  ITS ,  vol.  12,  no.  1,  2023,  doi: 10.12962/j23373520.v12i1.106892.