Prediksi Curah Hujan Di Kota Pontianak Menggunakan Parameter Cuaca Sebagai Prediktor Pada Skala Bulanan, Dasarian Dan Harian
Asri Rachmawati 1)*
1) Stasiun Meteorologi Supadio Pontianak Badan Meteorologi Klimatologi Dan Geofisika
1*) email : asriprada@gmail.com

## Abstrak
Telah  dilakukan  penelitian  dengan  metode  jaringan  syaraf  tiruan  propagasi  balik  untuk memprediksi  curah  hujan  di  Kota  Pontianak  dengan  menggunakan  parameter  cuaca  yakni  suhu udara, kelembaban udara, tekanan udara dan penguapan sebagai parameter prediktor. Data yang digunakan adalah data pada periode 2005-2012 sebagai data latih dan 2013–2014 sebagai data uji. Keseluruhan  proses  dilakukan  secara  terpisah  pada  tiga  bagian  untuk  skala  waktu  yang  berbeda, yakni skala waktu bulanan, dasarian dan harian. Hasil model menunjukkan bahwa semakin besar skala waktu yang diteliti maka semakin tinggi ketepatan prediksi yang dihasilkan oleh model yang telah  dibangun.  Terlihat  pada  skala  waktu  bulanan,  dasarian  dan  harian  nilai  koefisien  korelasi hasil pengujian model secara berturut-turut adalah 0,93 ; 0,52 ; 0,44. Nilai ketepatan atau akurasi prediksi model secara kualitatif pada skala bulanan 100% dan pada skala harian 52%.

## Kata Kunci : Prediksi, Curah Hujan, Jaringan Syaraf Tiruan

## 1. Latar Belakang
Cuaca  dan  iklim  merupakan  gejala  alam yang  kompleks  dan  banyak  bergantung  dari banyak  faktor,  baik  faktor  didalamnya maupun  faktor  luar  seperti  topografi  suatu wilayah  dan  posisi  lintang  dan  bujur  yang juga ikut andil dalam membentuk iklim suatu wilayah.  Pengamatan  cuaca  yang  sudah dilakukan  sejak  dahulu  telah  menghasilkan data  yang  sangat  panjang  dan  merupakan sumber  daya  yang  dapat  dianalisa  untuk berbagai  keperluan,  salah  satunya  adalah untuk  terus  mencari  model  prediksi  yang semakin hari dituntut untuk semakin akurat. Ide  dasar  untuk  menggunakan  jaringan syaraf  sebagai  metode  peramalan  didasari pada  adanya  kesamaan  yang  ditemukan antara  struktur  jaringan  syaraf  dengan pendekatan umum metode peramalan (Halim dan Wibisono, 2000). Berbeda dengan teknik statistik klasik, kelebihan JST sebagai metode peramalan  adalah  kemampuannya  dalam mengenali pola-pola tertentu dengan menggunakan  algoritma  pembelajaran  dan pelatihan  selayaknya  otak  manusia  bekerja (Minarti dan Iman, 2011).
Beberapa  penelitian  yang  menggunakan metode  JST  salah  satunya  dilakukan  oleh Oktaviani dan Afdal (2013) yang mengembangkan JST dengan
membandingkan  beberapa  fungsi  pelatihan propagasi  balik  (backpropagation)  dengan memvariasikan  jumlah  lapisan  tersembunyi (hidden  layer),  jumlah  data  latih  dan  jumlah neuron    untuk  memprediksi  curah  hujan bulanan  di  Stasiun  Meteorologi  Tabing Padang  pada  jangka  waktu  2001-2012.
Minarni dan Samiaji (2011) juga
mengembangkan  JST  di  Stasiun  Meteorologi Bandara Minangkabau dengan skala prediksi yang  lebih  kecil  yakni  skala  hujan  harian dengan  memanfaatkan  data  Total  Indeks,  air mampu  curah  dan  data  konvergensi  angin sebagai prediktor.
Pada  penelitian  ini  telah  dibangun  model JST  propagasi  balik,  dengan  data  masukan adalah  data  parameter  cuaca  seperti  suhu udara, kelembaban udara, tekanan udara dan penguapan dan outputnya ada prediksi curah hujan.  Model  dibangun  pada  3  skala  waktu yakni skala bulanan, skala dasarian dan skala harian  dengan  konfigurasi  yang  berbeda- beda  pada  setiap  skala  waktu  untuk memaksimalkan  kemampuan  model.  Metode ini  mengadopsi  jaringan  syaraf  biologis, dimana syaraf menerima impuls dan diproses sedemikian  rupa  sehingga  menghasikan output sebagai hasil dari pemrosesannya.

## Gambar1. Arsitektur JST (Siang, 2004)

## 2. Metodologi
JST  adalah  sistem  pemrosesan  informasi yang  memiliki  karakteristik  mirip  dengan jaringan syaraf biologi. Secara umum arsitektur  JST  terdiri  dari  masukan  (input layer),  lapisan  tersembunyi  (hidden  layer) dan keluaran (output) (Agustin, 2012).
JST ditentukan oleh 3 hal :
a. Pola  hubungan  antar neuron (disebut arsitektur jaringan)
b. Metode  untuk  menentukan  bobot penghubung  (disebut  metode training/ learning/ algoritma)
c. Fungsi aktivasi.
Berikut  adalah  diagram  alir  dari  seluruh langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam penelitian :
Gambar1. Diagram alir penelitian

## 3.Hasil Dan Pembahasan
Analisis  hasil  model  dibagi  menjadi  tiga skala  yakni  skala  bulanan,  dasarian  dan harian.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengetahui sejauh  mana  efektifitas  dari  JST  propagasi balik  yang  dibangun  pada  data  yang  sama namun  memiliki  variasi  data  pada  tingkat yang berbeda.

## 3.1  Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Pada Skala Bulanan
Jaringan  syaraf    yang    dibangun  terdiri atas  4  lapisan  input,  dengan  4  lapisan tersembunyi,  dan  1  lapisan  output.  Lapisan tersembunyi  pertama  terdiri  dari  30  neuron dengan  fungsi  aktivasi  Hyperbolic  Tangen Sigmoid.  Lapisan  tersembunyi  ke-2  terdiri dari  20  neuron  dengan  fungsi  aktivasi  Log Sigmoid.  Lapisan  tersembunyi  ke-3  terdiri dari  10  neuron  dengan  fungsi  aktivasi
Hyperbolic Tangen Sigmoid. Lapisan tersembunyi  ke-4  terdiri  dari  1  neuron dengan  fungsi  aktivasi  linier.  Dan  jenis pelatihan  yang  digunakan  adalah  Gradient descent  with  momentum  and  adaptive learning  rate  backpropagation.  Kemudian ditentukan  nilai  error  maksimalnya  adalah 0,1 dan pada prosesnya diperoleh nilai error 0,09.  Pada  skala  bulanan  diperoleh  nilai koefisien  korelasi  tahap  pelatihan  0,95;  nilai ini  menunjukkan  bahwa  jaringan  mampu mengikuti  pola  data-data  masukan  yang diberikan  dengan  baik  meskipun  tidak sempurna. MULAI Studi Literatur Pengumpulan Data Cuaca (T, RH, P, E , CH) Prediksi SELESAI Propagasi Maju Propagasi Balik Penyusunan Konfigurasi Jaringan RMSE < E max YA TIDAK Analisa Dan Kesimpulan
Gambar 2. Sebaran data output dan target pada tahap pelatihan
Gambar 3. Curah hujan bulanan model prediksi dan observasi (Januari 2013-Desember 2015)
Pada  Gambar  3.  digambarkan    tiga tahapan,  yang  pertama  ada  tahap  pengujian, dimana  pada  periode  ini  digunakan  24  data yakni  data  Januari  2013-Desember  2014. Pada  tahap  pengujian  diperoleh  nilai koefisien  korelasi  0,93  lebih  kecil  daripada nilai  koefisien  korelasi  pelatihan,  tapi  masih dalam  kategori  tinggi.  Kemampuan  JST  di dalam  pengujian  disajikan  pada  periode Verifikasi, dimana pada Bulan Januari 2015 – Maret  2015  menunjukkan  pola  yang dihasilkan output jaringan  mampu mengikuti pola target yang diberikan.
Dari  hasil  verifikasi  curah  hujan  bulanan tahun 2015, dapat diketahui bahwa pada tiga bulan  pertama  Januari,  Februari  dan  Maret 2015 menunjukan pola yang sama serta nilai
curah  hujan  prediksi  yang  mendekati  nilai hasil observasi. Verifikasi pada tahap ini baru bisa  dilakukan  untuk  3  bulan  yang  telah berlalu,  yakni  Januari,  Februari  dan  Maret, seperti yang terlihat pada tabel 1 :
Tabel 1. Verifikasi prediksi curah hujan
model dengan hasil observasi Bulan Ke- Pred. Kategori Obs. Kategori 1 273,8 Menengah 278,4 Menengah 2 193,5 Menengah 228,0 Menengah 3 228,0 Menengah 204,6 Menengah
Dari  hasil  verifikasi  diperoleh  nilai  akurasi kualitatif sebesar 100%. Periode Verifikasi Prediksi Pengujian
Diprediksi  bahwa  pada  tahun  2015 puncak  curah  hujan  terjadi  pada  bulan  Mei dan  bulan  Oktober,  sedangkan  bulan  bulan dengan  curah  hujan  terendah  terjadi  pada bulan April, Agustus dan Desember.

## 3.2  Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Pada Skala Dasarian
Jaringan syaraf yang dibangun terdiri atas 4  data  input,  dengan  6  lapisan  tersembunyi, dan  1  lapisan  output.    Lapisan  tersembunyi pertama terdiri dari 25 neuron dengan fungsi aktivasi Hyperbolic Tangen Sigmoid . Lapisan tersembunyi  ke-2  terdiri  dari  20  neuron dengan  fungsi  aktivasi  Log  Sigmoid.  Lapisan
tersembunyi  ke-3  terdiri  dari  15  neuron dengan  fungsi  aktivasi  Hyperbolic  Tangen Sigmoid.  Lapisan  tersembunyi  keempat terdiri dari  10 neuron dengan fungsi aktivasi
Hyperbolic Tangen Sigmoid. Lapisan tersembunyi  ke-5  terdiri  dari  5  neuron dengan  fungsi  aktivasi  Log  Sigmoid.  Lapisan tersembunyi  ke-6  5  neuron  dengan  fungsi aktivasi  Linier.    Jenis  pelatihan  yang digunakan  Gradient  descent  with  momentum and    adaptive  learning  rate  backpropagation. Nilai error maksimal yang ditentukan adalah 0,4;  dan  diperoleh  nilai  koefisien  korelasi tahap pelatihan sebesar 0,77.
Gambar 4. Sebaran data output dan target pada tahap pelatihan
Gambar 5. Curah hujan dasarian model prediksi dan observasi (Januari 2013-Juni2015)
Verifikasi Pengujian Prediksi
Pada  tahap  pengujian  digunakan  72  data yakni  data  dasarian  pada  Januari  2013- Desember  2014.    Pada  tahap  pengujian diperoleh  nilai  koefisien  korelasi  0,52    atau masih  dalam  kategori  kuat.  Pada  Gambar  5. tergambar bahwa nilai maksimum dari curah hujan yang dapat diikuti oleh JST pada tahap pengujian  hanya  150  mm.  Untuk  kejadian kejadian  hujan  yang  cukup  ekstrim  yakni diatas  200  mm  belum  dapat  diikuti  dengan baik oleh model.
Verifikasi  pada  tahap  ini  baru  bisa dilakukan  untuk  3  bulan  yang  telah  berlalu, yakni Januari, Februari dan Maret, yakni :
Tabel 2. Verifikasi prediksi curah hujan model dengan hasil observasi Dasarian Ke- Prediksi Observasi 1 187 91 2 65 104 3 34 84 4 34 143 5 88 62 6 69 24 7 34 37 8 34 33 9 141 137
Karena  belum  ada  standar  kategori  untuk curah  hujan  dasarian  maka  belum  dapat diperhitungan akurasi secara kualitatifnya.

## 3.3  Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Pada Skala Harian
Jaringan syaraf yang dibangun terdiri atas
4 data  masukan, dengan 8 lapisan
tersembunyi,  dan  1  lapisan  output.  Lapisan tersembunyi  pertama  terdiri  dari  35  neuron dengan  fungsi  aktivasi  hyperbolic  tangen sigmoid, lapisan tersembunyi ke-2 terdiri dari 30  neuron  dengan  fungsi  aktivasi  hyperbolic tangen  sigmoid,  lapisan  tersembunyi  ke-3 terdiri dari 25 neuron dengan fungsi aktivasi log sigmoid, lapisan tersembunyi ke-4 terdiri dari  20  neuron  dengan  fungsi  aktivasi hyperbolic tangen sigmoid, lapisan tersembunyi  ke-5  terdiri  dari  15  neuron dengan  fungsi  aktivasi  hyperbolic  tangen sigmoid, lapisan tersembunyi ke-6 terdiri dari 10  neuron  dengan  fungsi  aktivasi  hyperbolic tangen  sigmoid,  lapisan  tersembunyi  ke-7 terdiri  dari  5  neuron  dengan  fungsi  aktivasi log sigmoid, lapisan tersembunyi ke-8 terdiri dari  1  neuron  dengan  fungsi  aktivasi  Linier, dan  jenis  pelatihan  yang  digunakan  adalah gradient  descent  with  momentum  and adaptive  learning  rate  backpropagation.
Kemudian ditentukan nilai error
maksimalnya  adalah  0,4.  Pada  skala  harian diperoleh  nilai  koefisien  korelasi  tahap pelatihan 0,78.
Data  pengujian  pada  skala  harian ditampilkakan  pada  gambar  7.  Tahap pengujian  data  dilakukan  untuk  menguji apakah jaringan mampu mengenali pola data pelatihan dari input data yang diberikan, jika nilai  error  maksimal  sudah  mencapai  target maka output yang dihasilkan dapat digunakan  sebagai  data  estimasi.  Pada  tahap pengujian  digunakan  730  data  yakni  data Januari 2013  - Desember 2014.  Pada tahap pengujian  hanya  diperoleh  nilai  koefisien korelasi 0.44.
Gambar 6. Sebaran data output dan target pada tahap pelatihan
Data  pengujian  pada  skala  harian ditampilkakan  pada  gambar  7.  Tahap pengujian  data  dilakukan  untuk  menguji apakah jaringan mampu mengenali pola data pelatihan dari input data yang diberikan, jika nilai  error  maksimal  sudah  mencapai  target maka output yang dihasilkan dapat digunakan  sebagai  data  estimasi.  Pada  tahap pengujian  digunakan  730  data  yakni  data Januari 2013  - Desember 2014.  Pada tahap pengujian  hanya  diperoleh  nilai  koefisien korelasi 0.44.
Berdasarkan  verifikasi  model  prakiraan curah hujan pada skala harian diperoleh nilai akurasi  prediksi  secara  kualitatif  sebesar  52 %. Terlihat pada grafik nilai curah hujan yang lebih  kecil  dari  5  mm    masih  tidak  bisa diprediksi  dengan  baik,  demikian  pula dengan  kejadian-kejadian  hujan  sedang masih  sulit  diprediksi  dengan  baik  oleh model.  Untuk  verifikasi  prakiraan  curah hujan  pada  periode  Januari  –  Maret  2015 ditampilkan pada gambar 8.
Gambar 7. Data uji model prakiraan curah hujan pada skala harian (Januari 2013 – Desember 2014)
Gambar 8. Verifikasi model prediksi curah hujan harian dengan observasi (Januari 2015-Maret 2015)

## 3.4 Perbandingan Hasil Pada Skala Waktu Yang Berbeda
Sebelum  membandingkan  hasil  dari masing-masing kinerja JST pada
penerapannya  untuk  prediksi  curah  hujan pada  berbagai  skala,  terlebih  dahulu  akan dibandingkan desain dari JST yang dibangun pada masing-masing skala, sebagai berikut :
Tabel 3. Spesifikasi desain JST pada tiap skala
waktu No Spesifikasi Skala Bulanan Skala Dasarian Skala Harian 1. Lapisan tersembunyi 4 lapisan 6 lapisan 8 lapisan
2. Error Maks. 0,1 0,4 0,4
3. Fungsi Pelatihan fungsi pelatihan yang menga- update nilai bobot dan bias sesuai dengan penurunan gradien
momentum dan tingkat pelatihan yang adaptif.
Desain  jaringan  yang  dibangun  memiliki spesifikasi  yang  berbeda  untuk  masing- masing  skala.  Hal  ini  diperlukan  karena adanya  tingkat  fluktuasi  data  yang  berbeda- beda  untuk  masing-masing  skala.  Skala  yang pertama  kali  diteliti  adalah  skala  bulanan karena  memiliki  fluktuasi  data  yang  lebih kecil  dibanding  skala  lainnya  maka  JST dengan  mudah  dapat  menemukan  polanya dengan  baik  meski  ditetapkan  nilai  error maksimum yang sangat kecil yakni 0,1. Untuk skala dasarian memiliki sifat data yang lebih acak  dari  pada  skala  bulanan  sehingga  jika disamakan  desainnya  dengan  skala  bulanan maka hasil koefisien korelasinya akan sangat rendah, sehingga kemudian dilakukan kembali  penyesuaian  desain  JST  untuk meningkatkan  kinerjanya.  Demikian  pula dengan  data  pada  skala  harian.  Data  ini memiliki tingkat keacakan yang sangat besar dibanding skala lainnya.
Dengan menggunakan  6  lapisan  tersembunyi  sulit ditemukan nilai koefisien korelasi yang lebih dari  0,2.  Penyesuaian  dilakukan  dengan menambah  lapisan  tersembunyi  menjadi  8 lapisan  tersembunyi,  meskipun  hal  ini beresiko  memperlambat  kinerja  desain namun  tetap  saja  sulit  untuk  memperoleh nilai  koefisien  korelasi  yang  tinggi  sehingga hanya  diperoleh  nilai  koefisien  korelasi  uji sebesar 0,44.
Pada tabel 4. Disajikan perbandingan dari hasil  penilitian  yang  telah  dilakukan  pada masing-masing skala waktu :
Tabel 4. Perbandingan hasil dari masing-
masing skala waktu No Ket. Skala Bulanan Skala Dasarian Skala Harian 1. Error yang dicapai 0,09 0,4 0,4 2. Koefisien korelasi pelatihan 0,95 0,77 0,78 3. Koefisien korelasi pengujian 0,93 0,52 0,44 4. Produk prediksi 12 bulan 6 bulan 90 hari 5. Akurasi kualitatf 100 - 52%

## 4. Kesimpulan
Metode  JST  yang  telah  dibuat  untuk memprediksi  curah  hujan  pada  skala bulanan,dasarian  dan  harian  memberi  hasil yang  berbeda  untuk  masing-masing  skala. Skala bulanan dikenali dengan lebih baik oleh JST  dibanding  skala  dasarian  dan  harian, dengan  nilai  koefisien  koefisien  korelasi pelatihan  secara  berturut-turut  adalah  0,95; 0,77  dan  0,78.  Dan  untuk  koefisien  korelasi pada  proses  pengujian  pada  skala  bulanan, dasarian  dan  harian  secara  berturut-turut adalah 0,93; 0,52 dan 0,44 dengan nilai error pada  masing-masing  skala  adalah  0,1;    0,4 dan  0,4.  Nilai  koefisien  korelasi  tersebut selaras  dengan  tingkat  akurasi  prediksi secara  kualitatifnya  yakni  100%  untuk prediksi  hujan  bulanan  dan  52%  pada prediksi hujan harian.

## Daftar Pustaka
Agustin,  M.  2012.  Penggunaan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Propagasi  Balik  Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Jurusan Teknik  Komputer  Di  Politeknik  Negeri Sriwijaya.Skripsi.  Tidak  dipublikasikan. Semarang: Universitas Diponegoro.
Halim,  S.  dan  Wibisono,  A.M.,  2000,
Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk Peramalan,  Jurnal  Teknik  Industri,  Vo1.2,
No.2.
Minarni  dan  Samiaji,  B.I.,  2011.  Prediksi Terjadinya  Hujan  Harian  dengan  Metode
Jaringan Syaraf Tiruan di Stasiun Meteorologi Bandara Minangkabau. Jurnal
Poli Rekayasa Vol.6, No.2, Jurusan Teknik Informatika  Institut  Teknologi  Padang: 129:138.
Minarti  dan  Iman,  S.B.,  2011,  Prediksi
Terjadinya  Hujan  Harian  dengan  Metode
Jaringan Syaraf Tiruan di Stasiun
Meteorologi Bandara Minangkabau, Jurnal Poli Rekayasa Vol.6, No.2, Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Padang. Oktaviani, C.  dan  Afdal.  2013.  Prediksi  Curah Hujan  Bulanan  Menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Dengan  Beberapa  Fungsi Pelatihan  Backpropagation.  Jurnal  Fisika Universitas  Andalas  Vol.2  No.4,  Oktober 2013:228 – 237.
Siang,  J.J.,  2004.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dan Pemrogramannya  Menggunakan  Matlab Dan Excel Link. Yogyakarta : Graha Ilmu.