## Idealis : Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 99-106 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## PENDEKATAN DATA MINING UNTUK ANALISA CURAH HUJAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR BERGANDA (STUDI KASUS: KABUPATEN ACEH UTARA)
Maya Maulita 1* , Nurdin 2 1,2 Magister Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Malikussaleh, Aceh, Indonesia Email: 1* mayamaulita12@gmail.com, 2 nurdin@unimal.ac.id (*: coressponding author)
Abstrak- Cuaca menjadi salah satu faktor penentu dalam melakukan suatu aktivitas. Adanya prakiraan cuaca yang memanfaatkan teknologi terkini akan menghasilkan prakiraan cuaca yang tepat dan hasilnya akan mempengaruhi berbagai sektor seperti bahari, pertanian, transportasi dan lainnya. Untuk memperkirakan cuaca dapat digunakan salah satu teknik dalam data mining yaitu regresi linear berganda. Adanya penelitian ini akibat cuaca yang tidak menentu di Kabupaten Aceh Utara, dengan dilakukannya analisis untuk  mengetahui  perubahan  dari  pola  hujan,  maka  di  waktu  yang  akan  datang  masyarakat  dapat  melakukan  persiapan  guna menyambut musim hujan kedepannya. Dalam melakukan penelitian ini terdapat empat  parameter atau variabel yang digunakan antara lain temperatur atau suhu, kelembapan, lama penerangan matahari dan kecepatan angin. Data yang digunakan dihimpun dari website BMKG yang bersumber dari Stasiun Meteorologi Malikussaleh untuk Kabupaten Aceh Utara dengan rentang waktu Januari 2020-Januari 2023. Berdasarkan hasil yang didapatkan dari analisis menggunakan metode regresi linear berganda mengindikasikan parameter atau variabel kelembapan berpengaruh positif serta signifikan pada curah hujan, variabel temperature tidak berpengaruh pada  curah  hujan,  variabel  lama  penerangan  matahari  tidak  berpengaruh  pada  curah  hujan  dan  variabel  kecepatan  angin berpengaruh negatif. Pada uji F didapatkan hasil bahwa temperature, kelembapan, lama penerangan matahari serta kecepatan angin secara bersamaan berpengaruh secara positif serta signifikan pada curah hujan. Nilai Fhitung = 13.531 > Ftabel 3.849 dengan nilai signifikan = 0,000. Nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0.009.
Kata Kunci: Curah Hujan, Data Mining , Kabupaten Aceh Utara, Regresi Linear Berganda
Abstract - Weather is one of the determining factors when engaging in activities. Having weather forecasts that utilize the latest technology  will  result  in  accurate  predictions,  and  the  outcomes  will  impact  various  sectors  such  as  maritime,  agriculture, transportation, and others. One technique used in data mining to estimate weather is multiple linear regression. This research is due to the unpredictable weather in North Aceh Regency, by conducting an analysis to determine changes in rainfall patterns, so that  in  the  future,  people  can  make  preparations  to  welcome  the  upcoming  rainy  season.  This  research  used  four  parameters, namely temperature, humidity, duration of sunlight, and wind speed. The data used was collected from the BMKG website, sourced from the Malikussaleh Meteorological Station for North Aceh Regency, covering the period from January 2020 to January 2023. Based from the results obtained from the analysis using multiple linear regression, the humidity parameter or variable shows a positive and significant influence on rainfall. The temperature variable does not affect rainfall. The duration of sunlight variable does not affect rainfall either, and the wind speed variable has a negative impact. Results of the F-test indicate the temperature, humidity, duration of sunlight, and wind speed collectively have a positive and significant influence on rainfall. The calculated F value is 13.531 > Ftable 3.849, with a significance value of 0.000. The Root Mean Square Error (RMSE) value is 0.009.
Keywords: Rainfall, Data Mining, North Aceh Regency, Multiple Linear Regression

## 1. PENDAHULUAN
Cuaca merupakan kondisi dari atmosfer pada jangka waktu tertentu yang karakteristiknya berubah dari waktu ke waktu. Cuaca menjadi salah satu faktor penentu dalam melakukan suatu aktivitas dan cuaca mempengaruhi berbagai aspek kehidupan lainnya [1]. Pengamatan cuaca dapat dilakukan dalam jangka waktu yang singkat dikarenakan cuaca sering  berubah  secara  tidak  menentu  [2]  dan  dalam  melakukan  pengamatan  terhadap  cuaca,  manusia  memiliki keterbatasan  wilayah  pengamatan  [3].  Indonesia  merupakan  wilayah  yang  memiliki  iklim  tropis  dan  curah  hujan merupakan unsur cuaca yang sangat tinggi keragamannya [4]. Di indonesia sendiri, terdapat 407 pola dari iklim yang terbagi atas 2 jenis pola yaitu 342 pola yang termasuk dalam zona musim (ZOM) dan 65 pola lainnya yang termasuk ke dalam zona non-musim (Non ZOM) [5]. Terdapat beberapa faktor cuaca antara lain kecepatan angin, arah angin, suhu, kelembapan udara dan curah hujan [6]. Karakteristik keragaman curah hujan dipengaruhi oleh faktor topografis, orografis serta geografis dan akibat faktor tersebut, struktur dari  distribusi curah hujan tidak merata  diantara suatu wilayah dengan wilayah lainnya [7].
Prakiraan  cuaca  sudah  dilakukan  sejak  dulu,  namun  biasanya  hanya  berdasarkan  pengamatan  pola  kejadian, namun peramalan seperti ini terbukti tidak dapat diandalkan [8]. Prakiraan cuaca adalah proses memprediksi status atmosfer  untuk  wilayah  atau wilayah  tertentu  lokasi  dengan  memanfaatkan  teknologi  terkini  [9].  Ketapatan  dalam memprediksi  hujan  akan  berpengaruh  di  banyak  sektor  seperti  kelautan,  pertanian,  transportasi,  penanggulangan bencana  dan  lainnya  [10],  maka  diperlukan  metode  dalam  memprediksi  curah  hujan,  salah  satunya  dengan data

## Idealis : Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 99-106 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
mining . Data mining merupakan sebuah proses, dimana proses tersebut menggunakan satu teknik atau lebih dalam melakukan pembelajaran komputer untuk melakukan analisis serta pengotomatisan pengetahuan [11].
Dalam data mining, terdapat beberapa metode seperti metode regresi linear berganda, decision tree, machine learning,  neural  network ataupun clustering. Terdapat  beberapa  perbedaan  antara  metode  tersebut,  salah  satunya berdasarkan fokus analisis, metode regresi linear berfokus pada pemodelan hubungan linier antara variabel dependen dan variabel independen, ini cocok untuk memahami pengaruh relatif variabel independen terhadap variabel dependen sedangkan  metode decision  tree dan clustering, tidak  secara  khusus  memodelkan  hubungan  linier  dan  dapat mempelajari pola yang lebih kompleks atau non linear dalam data.
Berdasarkan skalabilitas, metode regresi linear berganda cocok untuk dataset dengan jumlah variabel relatif kecil dan  dimensi  yang  terbatas.  Namun  metode  lain  seperti  metode machine  learning dan jaringan  saraf  tiruan  (neural networks) dapat lebih efektif dan skalabel dalam menangani data dengan dimensi yang lebih tinggi dan jumlah variabel yang besar.
Metode  regresi  linear  berganda  umumnya  digunakan  untuk  tujuan  prediksi,  yaitu  memprediksi  nilai  variabel dependen berdasarkan variabel independen. Sementara itu, metode data mining lainnya cenderung lebih berfokus pada penemuan pengetahuan baru atau pola yang tersembunyi dalam data, seperti asosiasi, ancaman, atau outlier . Analisis  regresi  merupakan  salah  satu  dari  sekian  banyak  teknik  dalam data  mining yang  berbasis  statistik, dimana  dilakukan  pemodelan  data  berdasarkan  konsep  persamaan  garis  linier  [3].  Analisis  regresi  terbagi  atas  3 metode yaitu metode regresi linear, metode regresi linear berganda dan metode regresi logistik [12] dan analisis regresi linear berganda merupakan metode yang dikembangkan dari analisis regresi linear sederhana [13]. Analisis regresi linear  berganda  digunakan  sebagai  sebuah  metode  yang  dapat  melakukan  analisis  serta  pengambilan  sebuah kesimpulan yang sangat penting mengenai keterkaitan ketergantungan suatu variabel dengan variabel lainnya  [14]. Dalam algoritma regresi linear berganda terdapat lebih dari satu variabel bebas (X 1 , X 2 ,X 3 ,...Xn) dan satu variabel terikat (Y). Algoritma regresi linear berganda memiliki keunggulan dalam memproses peramalan dengan hasil yang efektif  dan  efisien  [15].  Dengan  menggunakan  banyak  variabel  dalam  memprediksi  cuaca,  maka  berefek  pada ketepatan serta kecepatan dalam memprediksi cuaca[16][17].
Untuk melakukan analisis dengan menggunakan regresi linear berganda digunakan aplikasi Statistical Product and Service Solutions atau yang dikenal sebagai SPSS . SPSS menjadi sebuah software yang dapat melakukan berbagai proses pengolahan data khususnya statistik dengan efisien serta memiliki output yang cukup akurat [18].
Adanya  penelitian  ini  akibat  cuaca  yang  tidak  menentu  di  Kabupaten  Aceh  Utara.  Perubahan  cuaca  yang mendadak, berefek pada banyaknya kegiatan masyarakat yang terganggu  [19]. Dengan dilakukannya analisis untuk mengetahui perubahan dari pola hujan, maka di waktu yang akan datang masyarakat dapat melakukan persiapan guna menyambut  musim  hujan  kedepannya  [20].  Banyak  penelitian  lainnya  yang  menggunakan  metode  regresi  linear berganda untuk memprediksi curah hujan, antara lain penelitian yang dilakukan oleh [2], [12], [3], dan [21]. Namun berdasarkan identifikasi yang telah dilakukan belum ditemukan penelitian terkait di Kabupaten Aceh Utara.
Penulis melakukan penelitian ini berdasarkan beberapa referensi jurnal lainnya. Salah satu referensi penelitian diambil  berdasarkan  penelitian  [2].  Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  variabel  yaitu  suhu  (X 1 ),  lamanya pencahayaan  (X 2 )  serta  curah  hujan  (Y).  Data  yang  digunakan  berupa  data  sekunder  dari  bulan  April-Mei  2021. Didapatkan  hasil  penelitian  berupa  variabel  yang  berpengaruh  terhadap  curah  hujan  adalah  lama  penerangan  (X 2 ) dengan kemampuan model untuk menjelaskan variabel lama penerangan (X 2 ) terhadap curah hujan sebesar 11.36%, sedangkan suhu (X 1 ) berpengaruh negatif. Sisanya 88.64% dijelaskan oleh faktor lainnya yang tidak terdapat pada penelitian ini.
Berdasarkan  penelitian  [12],  pada  penelitian  ini  terdapat  2  perbandingan  metode  yaitu  metode  regresi  linear sederhana dan regresi linear berganda dengan variabel yang digunakan yaitu suhu (X 1 ) dan kelembapan udara (X 2 ) serta perhitungan dilakukan dengan aplikasi Microsoft Excel. Penelitian ini menghasilkan nilai RMSE pada variabel suhu (X 1 ) yaitu 77,42mm dan pada variabel kelembapan udara (X 2 ) sebesar 77,13mm. Prediksi curah hujan dengan variabel suhu menggunakan metode regresi linear sederhana menghasilkan nilai yang lebih baik daripada perhitungan nilai korelasi menggunakan variabel suhu dan kelembapan udara yang menggunakan metode regresi linear berganda.
Berdasarkan  penelitian  [3],  pada  penelitian  ini  digunakan  4  variabel  yaitu  tekanan,  kelembapan,  suhu  dan kecepatan angin dengan menggunakan data dari tahun 2015-2017. Prediksi yang dilakukan dengan analisis regresi linear berganda didapatkan hasil R ₂ yaitu 25,5%. Maka 4 variabel bebas yang digunakan dapat menjelaskan sebesar 25,5% pada variabel terikat curah hujan. Sisanya sebesar 74,5% dijelaskan oleh variabel lainnya yang tidak terdapat pada penelitian ini.
Berdasarkan penelitian [21], untuk penelitian ini digunakan variabel bebas yaitu data suhu permukaan lautan di Indonesia  serta  variabel  terikat  yaitu  data  curah  hujan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  regresi komponen  utama.  Hasil  yang  didapatkan  pada  penelitian  ini  adalah  validasi  terhadap  pola  dari  curah  hujan menunjukkan  nilai  RMSE  yaitu  81,92%  dan  validasi  untuk  sifat  hujan  dimana  menggunakan  tabel  kontingensi menjelaskan kebenaran prediksi senilai 42%.

## Idealis : Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 99-106 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Regresi Linear Berganda
Secara umum bentuk persamaan dari Regresi Linear Berganda yaitu [22]:
𝒀 = 𝒂 + 𝒃₁𝑿₁ + 𝒃₂𝑿₂ + 𝒃₃𝑿₃ + ∙∙∙ +𝒃ₙ𝑿ₙ (1)
Dimana:
Y  : Parameter atau Variabel dependen (terikat) a   : Bilangan konstǎnta X  : Parameter atau Variabel independen (bebas) b  : Koefisien regresi untuk setiap variabel independen
Dalam melakukan analisis maka dilakukan beberapa tahapan pengujian meliputi:
1. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah kondisi terjadinya hubungan yang linear secara sempurna diantara variabel bebas didalam model regresi. Model regresi yang terjadi multikolinearitas biasanya terdapat fungsi linear yang cukup sempurna pada variabel bebas pada garis linear. Hal lainnya yang dapat diamati terjadinya multikolinearitas adalah dengan memperhatikan VIF value dan nilai tolerance. Apabila VIF value <10, kemudian nilai tolerance >0,1 dapat diasumsikan tidak ada multikolinearitas [23].
2. Uji Heterokesdatisitas
Heterokedastisitas  adalah  kondisi  yang  tidak  memiliki  kesamaan  varian  pada  residual  di  semua  model regresi yang diamati. Pengujian dilakukan dengan uji glejser yang meregresikan variable bebas pada absolute residual value . Apabila terdapat nilai dari signifikansi variabel terikat dengan absolute residual value>0,05 dapat diasumsikan tidak ada heterokesdatisitas.
3. Uji Normalitas
Dalam  menentukan  nilai  dari  residual  telah  terdistribusi  secara  normal  ataupun  tidak,  maka  dilakukan sebuah pengujian yaitu uji normalitas. Cara untuk mengetahuinya dapat dilihat dari pola tersebarnya data pada grafik Normal  P  Plot .  Jika  plot  tersebar  di  sekitar line serta  terlihat  mengikuti diagonal  line maka  dapat diasumsikan model dari regresi tersebut normal dan bisa digunakan untuk melakukan prediksi variable bebas maupun sebaliknya.
4. Uji t
Untuk menentukan apakah parameter atau variabel bebas secara fragmentaris berpengaruh pada parameter atau variabel terikat, maka dilakukan sebuah pengujian yaitu uji t. Hipotesisnya adalah: a. H 0 dapat diterima jika nilai dari probabilitas memiliki taraf signifikan yang lebih dari 0,05 (Sig.> α 0,05 ). b. H 0 dapat ditolak jika nilai dari probabilitas memiliki taraf signifikan yang kurang dari 0,05 (Sig. < α 0,05 ).
5. Uji F
Dilakukan  uji  F  guna  menguji  variabel  bebas  dengan  bersamaan  untuk  melihat  berpengaruh  atau  tidak secara signifikan pada variabel terikat, hipotesisnya adalah:
a. H 0 dapat diterima jika nilai dari probabilitas memiliki taraf signifikan yang lebih dari 0,05 (Sig.> α 0,05 ). b. H 0 dapat ditolak jika nilai dari probabilitas memiliki taraf signifikan yang kurang dari 0,05 (Sig. < α 0,05 ). 6. Koefisien Determinasi ( R ²) Nilai  dari R  Square digunakan  sebagai  presentase  kontribusi  variabel  bebas  secara  bersamaan  terhadap variabel terikat.
7. Root Mean Square Error (RMSE)
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menguji  level  kesalahan  dari  sebuah  hasil  prediksi  yang  telah  dilakukan. Nilai dari RMSE dapat diartikan akurat apabila nilai yang didapat mendekati 0 [24].
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑ ( 𝑛 𝑖=1 Yi− Ýi)² n (2)

## 2.2 Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  yang  alurnya  digambarkan  pada  Gambar  1,  terdapat  beberapa  tahapan  yang  dilakukan. Dimulai dari identifikasi masalah dan dilakukan studi pustaka. Kemudian dilakukan pengumpulan data berupa data variabel  bebas  meliputi  temperatur  (X ₁ ), kelembapan  (X ₂ ),  lama  penerangan  matahari  (X ₃ ),  serta  kecepatan  angin (X ₄ )  kemudian  variabel  yang  terikat  yaitu  curah  hujan  (Y)  pada  website  BMKG.  Digunakan  sebanyak  1.114  data laporan variabel harian dan setelah seluruh data dihimpun kemudian direkapitulasi pada aplikasi excel, kemudian data tersebut  di  analisis  menggunakan  aplikasi  SPSS.  Setelah  hasil  analisis  didapatkan,  kemudian  dilakukan  tahapan pengujian berupa uji asumsi klasik dan uji koefisien untuk memastikan data sudah sesuai. Dengan didapatnya hasil serta kesimpulan dari analisis, maka penelitian selesai.

## Idealis : Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 99-106 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Uji Asumsi Klasik
3.1.1 Uji Multikolinearitas
Pada tabel 1 dibawah ini, mengindikasikan bahwa setiap variabel X 1 =0,564, X 2 =0,583, X 3 =0,928, X 4 =0,959 menunjukkan persentase yang cukup baik yaitu dengan nilai toleransi diatas 0,1 atau diatas 10 persen.
Tabel 1. Uji Multikolinearitas Variabel Tolerance VIF Temperatur (X 1 ) 0,564 1.772 kelembapan (X 2 ) 0,583 1.716 lama penerangan matahari (X 3 ) 0,928 1.078 kecepatan angin (X 4 ) 0,959 1.042
Kemudian hasil dari analisis menunjukkan VIF value dari variabel X 1 =1.772, X 2 =1.716, X 3 =1.078, X 4 =1.042 yang  nilai  tersebut  <10.  Dapat  di  asumsikan  bahwa,  pada  model  regresi  yang  telah  terbentuk  tidak  ditemukan multikolinearitas pada setiap variabel yang digunakan.

## 3.1.2 Uji Heterokedastisitas
Pada  tabel  2  dibawah  ini,  berdasarkan  pengujian  dari  uji Glejser yang  meregresikan  setiap  variabel  bebas terhadap absolute residual value terlihat bahwa nilai dari probabilitas pada seluruh variabel independen adalah  Sig lebih  dari  nilai  0,05.  Hasil  analisis  ini  merepresentasikan  bahwa  variabel  regresinya  terbebas  dari  gangguan heterokedastisitas.
Tabel 2. Uji Heterokedastisitas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std Error Beta (Constant) -6.781 3.203 -2.117 .135 Log_temperatur 3.107 1.238 .170 2.509 .213 Log_kelembapan 1.407 .930 .101 1.513 .131 Log_lamapeneranganmatahari .096 .048 .106 2.000 .146 Log_kecepatanangin .121 .116 .054 1.039 .299 a. Dependent Variable: Abs_RES

## Idealis : Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 99-106 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 3.1.3 Uji Normalitas
Pada gambar 2 dibawah ini, menunjukkan bahwa pola dari plot variabel terikat curah hujan terlihat normal. Sebaran plot tersebut menunjukkan plot mengikuti area dari garis diagonal. Dapat disimpulkan model regresi pada uji normalitas ini telah mencukupi asumsi normalitas dan bisa digunakan.
Gambar 2. Uji Normalitas

## 3.2 Uji Koefisien pada Regresi Linier Berganda

## 3.2.1 Uji t
Pada tabel 3 dan gambar 3 dibawah ini menunjukkan bahwa nilai variabel temperature (X 1 ) t hitung sebesar 1.073 < 1.646 yang memiliki nilai signifikasi sebesar 0,284 > 0,05 serta lama penerangan matahari (X 3 ) t hitung sebesar -0.918 <  1.646  yang  memiliki  nilai  signifikasi  sebesar  0,359  >  0,05  maka  hipotesis  ditolak.  Maka  temperature  dan  lama penerangan  matahari  tidak  berpengaruh  terhadap  curah  hujan.  Sedangkan  variabel  kelembapan  (X 2 )  t hitung sebesar 5.528 > 1.646 yang memiliki nilai signifikasi sebesar 0,000 < 0,05. Artinya kelembapan berpengaruh secara positif dan signifikan pada curah hujan. Selain itu, variabel kecepatan angin (X 4 ) t hitung sebesar -2.393 > 1.646 yang memiliki nilai signifikasi sebesar 0,017 > 0,05. Artinya kecepatan angina berpengaruh negatif dan signifikan pada curah hujan.
Tabel 3. Uji t Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std Error Beta (Constant) -22.517 6.344 -3.549 .000 Log_temperatur 2.633 2.453 .069 1.073 .284 Log_kelembapan 10.178 1.841 .351 5.528 .000 Log_lamapeneranganmatahari -.088 .095 -.046 -.918 .359 Log_kecepatanangin -.551 .230 -.118 -2.393 .017 a. Dependent Variable: curah hujan

## Idealis : Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 99-106 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Pada  tabel  4  dibawah  ini  menunjukkan  bahwa  pengujian  hipotesis  menyatakan  terdapat  pengaruh  secara simultan atau secara keseluruhan temperature, kelembapan, lama penerangan matahari dan kecepatan angin terhadap curah hujan yang dilihat dari hasil uji F. Nilai F hitung = 13.531 > F tabel 3.849 dengan nilai signifikan = 0,000.
Tabel 4. Uji F ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 15.368 4 3.842 13.531 .000 b Residual 105.340 371 .284 Total 120.708 375

## 3.2.3 Koefisien Determinasi
Pada tabel 5 dibawah ini menunjukkan nilai adjusted R 2 yaitu 0.118 yang artinya bahwa 11.8% variasi nilai curah hujan ditentukan oleh dua variabel yang berpengaruh yaitu kelembapan dan kecepatan angin .
Tabel 5 . Koefisiens Determinasi Model Summary b R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 0.357 a 0.127 0.118 0.53286

## 3.2.4 Analisis Regresi Linear Berganda
Tabel 6. Regresi Berganda Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std Error Beta (Constant) -22.517 6.344 -3.549 .000 Log_temperatur 2.633 2.453 .069 1.073 .284 Log_kelembapan 10.178 1.841 .351 5.528 .000 Log_lamapeneranganmatahari -.088 .095 -.046 -.918 .359 Log_kecepatanangin -.551 .230 -.118 -2.393 .017
a. Dependent Variable: curah hujan
Berdasarkan pada tabel 6 nilai yang ditunjukkan sebagai berikut:
Y = βX 1 + βX 2 +βX 3 + βX 4 Y = 2.633X 1 + 10.178X 2 – 0.088X 3 - 0.551X 4
1. Koefisien  regresi  temperatur  sebesar  2.633.  Jika  variabel  bebas  lain  nilainya  tetap,  kemudian  temperatur mengalami kenaikan sebesar 1, maka curah hujan akan meningkat 2.633 satuan.
2. Koefisien regresi kelembapan sebesar 10.178. Jika variabel bebas lain nilainya tetap, kemudian kelembapan mengalami kenaikan sebesar 1%, maka curah hujan akan meningkat 10.178 satuan.
3. Koefisien regresi lama penerangan matahari memiliki nilai -0.088. Jika variabel bebas lain nilainya tetap, kemudian  lama  penerangan  matahari  mengalami  kenaikan  sebesar  1%,  maka  curah  hujan  akan  menurun 0.088 satuan.
4. Koefisien regresi kecepatan angin sebesar -0.551. Jika variabel bebas lain nilainya tetap, kemudian kecepatan angin mengalami kenaikan 1%, maka curah hujan akan menurun 0.551 satuan.

## 3.2.5 Ukuran Eror (RMSE)
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑ ( 𝑛 𝑖=1 Yi −  Ýi)² n
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ (22.517 − 12.172)² 1114 𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ (22.517 − 12.172) 2
1114 = 0.009

## Idealis : Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 99-106 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Berdasarkan hasil persamaan tersebut dapat disimpulkan bahwa RMSE atau perhitungan standard eror dalam penelitian ini yaitu 0.009. Sehingga eror yang terjadi tergolong kecil karena berada dalam nilai 0,0-1,0.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis pada regresi liner berganda didapatkan persamaan yaitu Y = 2.633X 1 + 10.178X 2 – 0.088X 3 -  0.551X 4 .  Variabel  temperature  (X ₁ )  tidak  berpengaruh  terhadap  curah  hujan  karena  t hitung 1.073  <  1.646  dan signifikasi 0,284 > 0,05. Variabel kelembapan (X ₂ ) berpengaruh secara positif dan signifikan pada curah hujan karena 5.528  >  1.646  yang  memiliki  nilai  signifikasi  sebesar  0,000  < 0,05.  Variabel  lama  penerangan  matahari  (X ₃ ) tidak berpengaruh  terhadap  curah  hujan  karena  t hitung sebesar  -0.918  <  1.646  dengan  signifikasi  0,359  >  0,05.  Variabel kecepatan angin (X ₄ ) berpengaruh negatif dan signifikan pada curah hujan karena t hitung sebesar -2.393 > 1.646 dengan signifikasi sebesar 0,017 > 0,05. Pada pengujian uji F bahwa temperature, kelembapan, lama penerangan matahari dan kecepatan angin secara bersamaan berpengaruh secara positif dan signifikan pada curah hujan karena F hitung = 13.531 > F tabel 3.849 dengan nilai signifikan = 0,000 serta didapatkan nilai koefisien determinasi yaitu 11.8% sehingga dapat disimpulkan bahwa variasi nilai  curah hujan ditentukan oleh dua variabel yang berpengaruh yaitu kelembapan dan kecepatan angin .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. F. Naufal, “Analisis Perbandingan Algoritma SVM, KNN, dan CNN untuk Klasifikasi Citra Cuaca,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, p. 311, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021824553.
[2] R. Normelia, T. Dewi, E. Prihana, and E. Widoso, “Jurnal Ilmiah Matematika curah hujan ( studi kasus : Stasiun Geofisika Sleman ) Application of Multiple Linear Regression method to estimate rainfall ( case study : Sleman Geophysics Station ),” vol. 9, no. 1, pp. 8–18, 2022.
[3] A.  Luthfiarta,  A.  Febriyanto,  H.  Lestiawan,  and  W.  Wicaksono,  “Analisa  Prakiraan  Cuaca  dengan  Parameter  Suhu, Kelembaban, Tekanan Udara, dan Kecepatan Angin Menggunakan Regresi Linear Berganda,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 5, no. 1, pp. 10–17, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i1.2760.
[4] E. Dewi, S. Mulyani, I. Septianingrum, N. Nurjanah, and R. Rahmawati, “Prediksi Curah Hujan Di Kabupaten Majalengka Dengan Menggunakan Algoritma Regresi,” e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sist. Inf. dan Teknol. Informasi) , vol. 8–1, no. 1, pp. 67–77, 2019, doi: 10.36774/jusiti.v8i1.602.
[5] M.  Y.  R.  Rangkuti,  M.  V.  Alfansyuri,  and  W.  Gunawan,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (Knn)  Dalam Memprediksi Dan Menghitung Tingkat Akurasi Data Cuaca Di Indonesia,” Hexag. J. Tek. dan Sains , vol. 2, no. 2, pp. 11–16, 2021, doi: 10.36761/hexagon.v2i2.1082.
[6] S. S. Purwandari, M. Bettiza, and A. Uperiati, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Menemukan Hubungan Antara Faktor Cuaca Dan Curah Hujan (Studi Kasus: Kota Tanjungpinang),” vol. 2, no. 2020, pp. 178–183, 2022.
[7] M.  Yusuf,  A.  Setyanto,  and  K. Aryasa,  “Analisis  Prediksi  Curah  Hujan  Bulanan  Wilayah  Kota  Sorong  Menggunakan Metode Multiple Regression,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 6, no. 1, pp. 405–417, 2022.
[8] N.  Anusha,  M.  Sai  Chaithanya,  and  G.  Jithendranath  Reddy,  “Weather  Prediction  Using  Multi  Linear  Regression Algorithm,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 590, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1757-899X/590/1/012034.
[9] F.  Q.  Kareem,  A.  M.  Abdulazeez,  and  D.  A.  Hasan,  “Predicting  Weather  Forecasting  State  Based  on  Data  Mining Classification Algorithms,” Asian J. Res. Comput. Sci. , no. June, pp. 13–24, 2021, doi: 10.9734/ajrcos/2021/v9i330222.
[10] N. Anusha, P. Radhika Priyanka, and P. Sai Harini, “Segmentation of multi-temporal images using Gaussian Mixture Model (GMM),” ARPN J. Eng. Appl. Sci. , vol. 13, no. 16, pp. 4633–4640, 2018.
[11] A.  M.  H.  Pardede et  al. ,  “Application  of  Data  Mining  Prediction  of  Electricity  Deviation  Flow  Using  Metode Backpropogation at PLN Binjai Area,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1363, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1363/1/012067.
[12] I. Jhonson, A. Saragih, I. Rumahorbo, and R. Yudistira, “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.
[13] O. : Soecahyadi, Analisa Statistik Dengan Aplikasi Spss , Edisi Pert., no. April. Jakarta: Universitas Sahid Jakarta, 2019.
[14] N. Nazeriandy, Y. Syahra, and M. Syaifudin, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Penggunaan Daya Listrik Pada PT.PLN  (Persero)  Rayon  Medan  Selatan  Dengan  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  Berganda,” J.  SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 20, no. 1, p. 20, 2021, doi: 10.53513/jis.v20i1.2431.
[15] N.  Nurdin,  F.  Fajriana,  M.  Maryana,  and  A.  Zanati,  “Information  System  for  Predicting  Fisheries  Outcomes  Using Regression  Algorithm  Multiple  Linear,” J.  Informatics  Telecommun.  Eng. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  247–258,  2022,  doi: 10.31289/jite.v5i2.6023.
[16] P.  Dendy,  “Data  Mining  Implementation  On  Java  North  Coast  Weather  Forecast  Dataset  Using  C4.5  Algorithm,” J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 13, no. 3, pp. 139–148, 2022.
[17] S. Andriani, D. M. Akhmad, and F. D. Wihartiko, “Pemodelan Monte Carlo Untuk Prediksi Sifat Hujan Harian,” Comput. J. Comput. Sci. Inf. Syst. , vol. 4, no. 2, p. 124, 2020, doi: 10.24912/computatio.v4i2.9697.
[18] P. Pemberdayaanmasyakat, D. Liana, R. Devianti, and F. Munawaroh, “Pengabdian dan PemberdayaanMasyakat,” pp. 81–87, 2022.
[19] A.  Hot  Iman,  F.  Ready  Permana,  G.  Putro  Wardana,  R.  Kemmy  Rachmansyah,  and  M.  Mega  Santoni,  “Perbandingan Algoritma Klasifikasi Random Forest dan Extreme Gradient Boosting pada Dataset Cuaca Provinsi DKI Jakarta Tahun 2018,” SeminarNasionalMahasiswaIlmuKomputerdanAplikasinya(SENAMIKA) , pp. 593–601, 2022, [Online]. Available:

## Idealis : Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 99-106 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
https://katalog.data.go.id/dataset/data-prakiraan-cuaca-wilayah-provinsi-dki-jakarta-tahun-2018.
[20] I. Muhandhis, A. S. Ritonga, and M. H. Murdani, “Implementasi Metode Inferensi Fuzzy Tsukamoto Untuk Memprediksi Curah  Hujan  Dasarian  Di  Sumenep,” J.  Ilm.  Edutic    Pendidik.  dan  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  01–10,  2021,  doi: 10.21107/edutic.v8i1.8907.
[21] A.  Pratiwi et  al. ,  “Prediksi  Curah  Hujan  Bulanan  Di  Wilayah  Lombok  Barat  Menggunakan  Principal  Component Regression  (PCR),” J.  Teor.  dan  Apl.  Fis. ,  vol.  08,  no.  02,  pp.  175–182,  2020,  [Online].  Available: http://iridl.ldeo.columbia.edu/.
[22] D. S. O. Panggabean, E. Buulolo, and N. Silalahi, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Pemesanan Bibit Pohon Dengan  Regresi  Linear  Berganda,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  7,  no.  1,  p.  56,  2020,  doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1947.
[23] G. Mardiatmoko, “PENTINGNYA UJI ASUMSI KLASIK PADA ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA ( STUDI KASUS  PENYUSUNAN  PERSAMAAN  ALLOMETRIK  KENARI  MUDA  [  CANARIUM  INDICUM  L  .])  The Importance of the Classical Assumption Test in Multiple Linear Regression Analysis ( A Case Study of ,” vol. 14, no. 3, pp. 333–342, 2020.
[24] W.  S.  P.  Wiega  Pratama,  Daffa  Brilliant  Samodra,  Hayuda  Altita  Perkasa,  Andhika  Hermawan,  Favian  Bhagaskara Ramadhan, “Prediksi Pemeliharaan Transformator Distribusi Berbasis Artificial Neural Network,” in SNESTIK , 2023, pp. 112–120, doi: 10.31284/p.snestik.2023.4004.