## Perbandingan Random Forest Regression dan Support Vector Regression Pada Prediksi Laju Penguapan
Ferdinandus Edwin Penalun 1 , Arief Hermawan 2 , Donny Avianto 3
123 Program Studi Teknologi Informasi, Magister Teknologi Informasi, Universitas Teknologi Yogyakarta
1 6220211008.edwin@student.uty.ac.id, 2 ariefdb@uty.ac.id*, 3 donny@uty.ac.id *

## Abstract
Predicting evaporation rates has wide-ranging benefits in applications such as water resources management, agriculture, and the environment. However, obtaining complete and accurate data to study evaporation rates is challenging. In addition, the low degree of linearity between evaporation rate data and other meteorological factors in tropical regions can lead to variable prediction  results.  The  purpose  of  this  study  is  to  predict  the  daily  evaporation  rate  at  Yogyakarta  Climatology  Station  by comparing the performance of two machine learning (ML) models, namely random forest regression (RFR) and support vector regression (SVR) using daily meteorological observation data. To improve prediction accuracy, hyperparameter optimization is  performed  using  the  gridsearch  cross-validation  method  to  find  the  best  hyperparameter  combination.  Hyperparameter optimization results on training data show that the RFR model produces an RMSE score of -0.67 while the SVR model on the RBF kernel produces a negative RMSE score of -0.57. Further evaluation is carried out on testing data using a combination of hyperparameter optimization results of the RFR model produces an R2 value of 0.79 and an RMSE of 0.56 while the SVR model produces a coefficient of determination (R2) of 0.81 and RMSE of 0.53. Based on the comparison of the two models, it can be concluded that the SVR model has better performance in predicting the daily evaporation rate. The use of prediction techniques with ML models to predict evaporation rates can be a solution to fill the void of meteorological observation data and has significant benefits in agriculture and hydrology. Future research could involve the development of a more effective and efficient water resources monitoring and management information system.
Keywords: rate of evaporation, random forest regression, support vector regression, hyperparameter optimization

## Abstrak
Memprediksi  laju  penguapan  memiliki  manfaat  yang  luas  dalam  berbagai  aplikasi  seperti  manajemen  sumber  daya  air, pertanian, dan lingkungan hidup. Namun untuk mendapatkan data yang lengkap dan akurat dalam mempelajari laju penguapan memiliki tantangan tersendiri. Selain itu, rendahnya tingkat linieritas antara data laju penguapan dan faktor meteorologi lainnya di  wilayah  tropis  dapat  menyebabkan  hasil  prediksi  yang  bervariasi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  memprediksi  laju penguapan harian di Stasiun Klimatologi Yogyakarta dengan membandingkan kinerja dua model machine learning (ML) yaitu random  forest  regression (RFR)  dan support  vector  regression (SVR)  menggunakan  data  pengamatan  meteorologi  harian. Untuk meningkatkan akurasi prediksi, dilakukan optimasi hyperparameter menggunakan metode gridsearch cross-validation untuk  mencari  kombinasi hyperparameter terbaik.  Hasil  optimasi hyperparameter pada  data training menunjukkan  bahwa model RFR menghasilkan skor RMSE sebesar -0,67 sementara model SVR pada kernel RBF menghasilkan skor RMSE negatif sebesar -0,57. Evaluasi lebih lanjut dilakukan pada data testing dengan menggunakan kombinasi hyperparameter hasil optimasi model  RFR  menghasilkan  nilai  R2  sebesar  0,79  dan  RMSE  sebesar  0,56  sedangkan  model  SVR  menghasilkan  koefisien determinasi (R2) sebesar 0,81 dan RMSE sebesar 0,53. Berdasarkan hasil perbandingan kedua model dapat disimpulkan bahwa model SVR memiliki kinerja yang lebih baik dalam memprediksi laju penguapan harian. Penggunaan teknik prediksi dengan model ML untuk memprediksi laju penguapan dapat menjadi solusi untuk mengisi kekosongan data pengamatan meteorologi dan  memiliki  manfaat  yang  signifikan  dalam  bidang  pertanian  dan  hidrologi.  Penelitian  selanjutnya  dapat  melibatkan pengembangan sistem informasi pemantauan dan pengelolaan sumber daya air yang lebih efektif dan efisien.
Kata kunci: laju penguapan, random forest regression , support vector regression , optimasi hyperparameter
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Memahami laju penguapan sangat penting perencanaan dan pengelolaan dalam sumber daya air [1]. Mengingat hal  ini,  prakiraan  laju  penguapan  yang  akurat bermanfaat untuk efisiensi dan optimalisasi alokasi air untuk  berbagai  keperluan.  Banyak  metode  termasuk langsung  dan  tidak  langsung  yang  diterapkan  untuk memperkirakan penguapan dari air permukaan terbuka, khususnya  di  daerah  kering  dan  semi-kering  yang mengandalkan waduk untuk persediaan air minum dan makanan[2]. Penguapan ( evaporation ) adalah peristiwa perubahan  wujud  air  menjadi  gas  yang  terjadi  pada
permukaan tanah atau permukaan air bergerah ke udara [3]. Laju penguapan banyak digunakan sebagai indeks untuk  evapotranspirasi  potensial  atau  referensi tanaman.  Informasi  dari  laju  pengupaan  digunakan dalam  berbagai  aplikasi,  seperti  manajemen  sumber daya  air,  pertanian,  dan  lingkungan  hidup  [4]. Mendapatkan  data  yang  lengkap  dan  akurat  untuk mempelajari  laju  penguapan  adalah  tugas  yang menantang dalam penelitian ini.
Beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya membahas  tentang  penggunaan  pendekatan machine learning (ML)  untuk  memperkirakan  laju  penguapan
bulanan  di  dua  stasiun  pengamatan  di  Irak.  empat pendekatan ML yang digunakan dalam studi ini adalah machine  learning  extreme  (ELM),  machine  gradient boosting  (GBM),  random  quantile  forest  (QRF),  dan machine  regression  process  Gaussian  (GPR ).  Data iklim bulanan digunakan sebagai variabel input untuk mengestimasi  laju  penguapan.  Hasil  studi  ini menunjukkan bahwa GBM menghasilkan peningkatan evaluasi prediksi dengan nilai lebih baik dibandingkan dengan ELM, GPR, dan QRF. Untuk studi lokasi kedua GBM  mengalami  penurunan  performa  nilai  evaluasi dibandingkan dengan ELM, GPR, dan QRF [5].
Studi  lainnya  mengunakan  model hybrid yang mengintegrasikan algoritma firefly (FA) dengan model Artificial Neural Network (ANN) untuk mengestimasi penguapan harian dari permukaan air pada dua stasiun cuaca  di  utara  Iran.  Variabel input  ditentukan dengan menggunakan  uji gamma ,  kinerja  dari  model hybrid yang diusulkan dibandingkan dengan model multilayer perceptron  (MLP),  neural  network  feature  map  self- organizing  (SOMNN),  dan  machine  support  vector (SVM) .  Model  dievaluasi  menggunakan  koefisien korelasi,  RMSE,  dan  koefisien nash-sutcliffe (NS). Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  SOMNN lebih  baik  dalam  mengestimasi  laju  penguapan  dari permukaan  air  di  stasiun  cuaca  Anzali  dibandingkan dengan  model  lainnya  sedangkan  model hybrid mengestimasi  lebih  baik  pada  stasiun  cuaca  Astara. Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  mengintegrasikan algoritma  FA  dengan  model  MLP  yang  sederhana dapat  menghasilkan  model hybrid yang  lebih  baik untuk mengestimasi laju penguapan [6].
Penelitian lainnya di wilayah Irak yang memiliki iklim gersang  dan  semi-gersang.  empat  model  ML  berbeda Classification and Regression Trees (CART), cascade- correlation neural networks (CCNN), gene expression programming (GEP),  dan support  vector  mechine (SVM) dikembangkan dan dibangun dengan menggunakan  kombinasi  masukan  yang  berbeda  dari variabel  meteorologi.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  prediksi  terbaik  dicapai  dengan  memasukkan parameter input lama sinar matahari, kecepatan angin, kelembaban  relatif,  curah  hujan,  dan  suhu  minimum dan  suhu  maksimum.  SVM  menunjukkan  performa terbaik  dengan  kecepatan  angin,  curah  hujan,  dan kelembaban  relatif  sebagai  input  di  stasiun  I menghasilkan koefisien determinasi ( 𝑅 2 ) sebesar 0.92 dan dengan semua variabel sebagai input di Stasiun II menghasilkan akurasi 𝑅 2 sebesar 0.97. Seluruh model ML memperlihatkan hasil yang baik dalam memprediksi penguapan di lokasi yang diteliti[7].
Dari  hasil  kajian  sebelumnya  pendekatan  ML  dalam memprediksi laju penguapan cukup sulit karena sangat dipengaruhi kondisi iklim suatu wilayah serta pengaruh banyaknya  parameter  input  yang  mempengaruhi variabel  output.  Penelitian  dalam  pengerjaannya  akan melakukan  perbandingan  kinerja  model machine learning mengunakan metode random forest regression (RFR) dan support vector regression (SVR)
menggunakan  data  hasil  pengamatan  meteorologi Stasiun  Klimatologi  Yogyakarta.  Penelitian  ini  akan cukup  berbeda  dimana  lokasi  penelitian  dilakukan  di wilayah  yang  memiliki  iklim  tropis  yang  lembab. Proses  lain  yang  akan  dilakukan  yaitu  optimasi hyperparameter untuk mencari kombinasi hyperparameter terbaik menggunakan metode gridsearch  cross  validation ( gridsearchCV )  yang secara teori dapat meningkatkan kinerja akurasi model ML . Penelitian  ini  diharapkan  membantu  dalam melakukan  prakiraan  laju  penguapan  di  wilayah  yang memiliki pengamatan meteorologi yang kurang dalam hal  ketersediaan  data  dan  untuk  pengelolaan  sumber daya air lainnya.

## 2. Metode Penelitian
Kerangka konsep metode untuk mengulas penelitian ini terdiri  dari  4  tahap  yaitu  pengumpulan  data, pre- processing data  membagi  data  menjadi  data training dan  data testing ,  implementasi  model  RFR  dan  SVR menggunakan  optimasi hyperparameter kemudian kedua  model  ini  akan  dilakukan  evaluasi  model  yang dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Alur Metode Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data Meteorologi
Ketersediaan  data  meteorologi  memerlukan  jaringan stasiun  pengamatan  yang  baik  di  permukaan,  udara atas, dan di laut, serta sistem pendukung lainnya yang memudahkan pengumpulan, pencatatan, pengolahan,
Gambar 2. Peta Lokasi Penelitian
pengarsipan, dan operasi manajemen data lainnya [8]. Lokasi  penelitian  dilakukan  di  Stasiun  Klimatologi
Yogyakarta yang terletak pada 7.73 LS dan 110.35 BT di Indonesia terlihat pada gambar 2.
Data penelitian yang digunakan memiliki panjang data 1826 baris yang terdiri dari 10 unsur hasil pengamatan cuaca dari tahun 2017 - 2021 pada skala harian. Sampel data dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Sampel Dataset Dari Stasiun Klimatologi Yogyakarta
DATA PARAMETER METEOROLOGI HARIAN DARI TAHUN 2017 - 2021
waktu WS T_Air_ max T_Air Min SD  T_udara _max T_udara
_min P RR RH E 01/01/2017  4,8 40,4 23,5  100,0 30,8 23,3  1001,2 0 89 4,9 01/04/2018  4,0 33,0 24,0  81,0 31,8 23,4 988,9 1 78 4,2 02/02/2019  3,9 37,5 24,5  71,0 31,6 23,6 991,6 16 82 4,9 24/05/2020  3,8 37,0 26,0  100,0 32,1 23,9 992,4 0 76 5,3 31/12/2021  3,5 48,0 41,0  16,0 29,2 22,3 989,2 46 90 3,6
Hasil  analisis  linieritas  pada  gambar  3  menunjukan Parameter  laju  penguapan  dan  kecepatan  angin  0,5 meter  memiliki  hubungan  linieritas  yang  tinggi dibandingkan  parameter  lain  dimana  dari  sebaran datanya menunjukan linearitas yang rendah atau dapat dikatakan non  linier .  Proses  ini  akan  membantu penelitian dalam menetukan metode yang cocok untuk pengolahan  data  untuk  menghasilkan  akurasi  prediksi yang lebih baik.
Gambar 3. Hubungan Linieritas Varibel ependen dan vaVriabel Independen
2.2. Pre-processing Data
Pre-processing dapat  didefinisikan  sebagai  proses pembersihan  dan  transformasi  data. Pre-processing mencakup memuat library , memuat dataset, menentukan  variabel  independen  dan  variabel dependen, menangani nilai null dan membagi set data menjadi  set  pelatihan  dan  pengujian  [9].  Pada  model SVR dilakukan standarisasi menggunakan standardscaler dengan  menskalakan  data  berkisar  di sekitar  0  dengan  standar  deviasi  1.  Rata-rata  dan standar  deviasi  dihitung  untuk  setiap  komponen kemudian  diskalakan  [10].  Proses  pemisahan  dataset
dipilih  data  laju  penguapan  (E)  sebagai  variabel dependen  dan  variabel  suhu  air  panci  maksimum  dan minimum (T_air max dan T_air min), kecepatan angin ketinggian  0,5meter  (WS),  suhu  udara  maksimum (T_max),  suhu  udara  minimum  (T_min),  lama penyinaran  matahari  (SD),  tekanan  udara  (P),  curah hujan  (RR)  dan  kelembaban  rata  -  rata  udara  (RH) sebagai variabel independen.
2.3. Implementasi Model RFR dan SVR Menggunakan Optimasi Hyperparameter
Machine  learning adalah  sebuah  proses  pembelajaran mesin mengunakan data-data yang diinputkan ke mesin sehingga  mesin  tersebut  mampu  berpikiran  dan berperilaku seperti manusia [11]. Pembentukan model ML random forest (RF) Dikembangkan pada 1990-an, random  forest telah  dikenal  karena  memiliki kemampuannya  yang  canggih  dalam  klasifikasi  atau regresi,  dan  kemampuan  untuk  menangani  variabel kategori  atau  kontinyu,  serta  menangani  data  yang hilang  [12].  Model  Random  Forest  memiliki popularitas  yang  pesat  dalam  industri  karena kinerjanya  yang  baik  dalam  berbagai  aplikasi. Beberapa  aplikasi  populer  termasuk  pemodelan prediktif  untuk  diagnosis  kesalahan  dan  analisis  akar penyebab,  deteksi  titik  perubahan  dalam  data,  serta pemodelan  diagnostik  untuk  perbaikan  informasi  dari model.  Random  Forest  mampu  menangani  data  yang kompleks,  non-linear,  dan  memiliki  banyak  fitur, sehingga  membuatnya  cocok  untuk  berbagai  masalah prediksi dan pemodelan di berbagai industri[12].
Tahap  pertama  metode  ini  dengan  pemilihan subset training set sehingga berlanjut membentuk nodes pada tree .  Pencarian node akan  terus  dilakukan  hingga semua nodes pada  setiap tree terbentuk.  Pada pendekatan RF untuk kasus regresi atau biasa disebut random  forest  regression (RFR),  dari  gambar  3 menjelaskan  pengambilan  sampel  acak  ( bootstrap ) pada  data training untuk  membangun  beberapa decision  tree yang  independen.  Kemudian  hasil prediksi  dari  decision  tree  ŷ1,  ŷ2,  ŷ3  sampai  ŷk digabungkan lalu dilakukan voting atau rata-rata untuk menghasilkan nilai prediksi akhir seperti yang terlihat pada gambar 4 [13].
Gambar 4. Representasi Random Forest.
Sedangkan  untuk  model Support  Vector  Machine (SVM)  dilakukan  dengan  cara  menemukan  hipotesis
yang  memiliki  margin  maksimum  atau  jarak  terbesar antara batas keputusan dan sampel terdekat ( hyperplane ), sehingga dapat meminimalkan kesalahan dan  meningkatkan  kemampuan  generalisasi  model [14].  Seperti  yang  terlihat  pada  gambar  5,  SVM memungkinkan  batasan  keputusan  yang  sangat kompleks,  meskipun  data  hanya  memiliki  beberapa fitur.  Secara  umum  akan  melakukan  pengelompokan dengan  mencari hyperplane yang  memisahkan 2  ikon klasifikasi [10]. Untuk kasus regresi pada SVM disebut support  vector  regression (SVR)  dimana  tujuan  dari SVR  adalah  untuk  menemukan  fungsi  regresi  [15].. Fungsi  regresi  non  linear  pada  SVR  yang  dapat dituliskan sebagai berikut :
𝑓(𝑥 𝑖 ) = ∑ (𝛼 𝑖 −   𝛼 𝑖 ∗ )𝐾 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 𝑖=1 ) + 𝑏 (1)
Dengan
(𝛼 𝑖 , 𝛼 𝑖 ∗ ) : pengali lag range, 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) : Fungsi kernel, 𝑏 : konstanta,

## Gambar 5. Grafik Representasi SVM
Dalam metode SVR menggunakan beberapa parameter yaitu  ε  dan  C  yang  berpengaruh  dalam  menentukan toleransi  kesalahan,  cLR  sebagai  penentu  kecepatan proses  pembelajaran, 𝜎 sebagai  konstanta  yang berpengaruh  pesebaran  dimensi  data,  dan 𝜆 sebagai penentu  ukuran  skala  dimensi  pemetaan  kernel  SVR. Fungsi  kernel  digunakan  untuk  memetakan  dimensi data sehingga diharapkan dapat menghasilkan dimensi data  yang  lebih  tinggi  dan  terstruktur[16].  Pada penelitian  ini,  menggunakan  3  jenis  fungsi  kernel nonlinear yaitu  kernel polinomial ,  kernel radial basis function (RBF) dan kernel sigmoid . SVM membangun hyperplane. Berikut adalah pendekatan dari tiga fungsi kernel tersebut:
1. Kernel polinomial 𝐾 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) =   (𝛾𝑥 𝑖 𝑇 𝑥 𝑗 + 1) 𝑑 (2)
2. Kernel Radial Basis Function (RBF) 𝐾 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = exp(−𝛾‖ 𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 ‖ 2 ) (3) 3. Kernel sigmoid
𝐾 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = tanh(γ(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 )   +  θ) (4)
dengan
𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 : pasangan dua data dalam data training 𝑑 : degree parameter yang diperlukan untuk kernel 𝛾 : ukuran similaritas dua vektor (gamma)
θ  : Parameter yang menentukan offset atau pergeseran dari fungsi sigmoid
2.4. Evaluasi Model
Ukuran kinerja model dievaluasi dengan membandingkan  nilai  prediksi  dengan  nilai  observasi yang  sesuai  menggunakan  metrik  evaluasi  statistik seperti root mean square erro r (RMSE) dan koefisien determinasi (𝑅 2 ).  Dalam  proses  penentuan  skor hyperparamete r  menggunakan gridsearchCV ,  RMSE dijadikan sebagai metrik evaluasi dengan nilai negatif. Penggunaan  nilai  negatif  pada  RMSE  mempermudah dalam mengukur skor, di mana skor yang lebih tinggi menunjukkan  kualitas  prediksi  yang  lebih  baik  dan kesesuaian dengan data observasi.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ (𝑦𝑖−𝑦)2 𝑛 𝑗=𝑖 𝑛 (5)
Keterangan:
𝑛 = Error rate . 𝑖 = Jumlah keseluruhan data.
𝑌𝑖 = Nilai keluaran atau output (prediksi).
𝑌 = Nilai aktual atau sebenarnya
koefisien  determinasi  ( 𝑅 2 ).  Nilai  RMSE  digunakan untuk  membedakan  kinerja  model  selama  periode kalibrasi dan validasi dan digunakan untuk membandingkan  kinerja  antara  model  individual  dan model prediktif lainnya sedangkan 𝑅 2 digunakan untuk menilai  kesesuaian  antara  variabel  independen  dan dependen [17]. Nilai 𝑅 2 yang kecil mendekati 0 artinya variabel independen memiliki kemampuan yang sangat terbatas  untuk  menjelaskan  variabel  dependen. Sebaliknya, nilai yang mendekati 1 (1) dan jauh dari 0 (nol) menunjukkan bahwa variabel independen mampu memberikan  semua  informasi  yang  dibutuhkan  untuk memprediksi variabel dependen [18]

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Pre-processing pengisian data null
Tahap pre-processing untuk mengisi data null dengan menggunakan  nilai  rata-rata  di  setiap  parameter melibatkan beberapa langkah. Tahap awal melibatkan pemeriksaan  setiap  parameter  atau  kolom  dalam dataset untuk menemukan data yang memiliki nilai null atau  kosong.  Hasil  pengecekan  menunjukkan  adanya 22  data  kosong  yang  ditemukan.  Selanjutnya, dilakukan  perhitungan  nilai  rata-rata  untuk  setiap parameter  yang  memiliki  nilai null .  Langkah  ini melibatkan penjumlahan semua nilai yang valid dalam parameter  tersebut,  kemudian  dibagi  dengan  jumlah nilai yang valid. Dengan demikian, nilai rata-rata untuk setiap parameter dapat ditentukan.
Setelah  mendapatkan  nilai  rata-rata  untuk  setiap parameter,  langkah  selanjutnya  adalah  mengisi  nilai null dalam dataset dengan menggunakan nilai rata-rata yang sesuai dengan parameter tersebut. Setiap nilai null digantikan dengan nilai rata-rata yang tepat, sehingga
dataset menjadi lebih lengkap dan siap untuk menjalani proses analisis lebih lanjut. Proses pengisian data null telah  dilakukan  seperti  yang  terlihat  pada  tabel  2,  di mana semua data telah terisi. Dengan demikian, proses pembelajaran  mesin  dapat  dilanjutkan  menggunakan dataset yang sudah lengkap.
Tabel 2. Prosessing Filing Data
3.2. Optimasi hyperparameter
Dalam penelitian, optimasi hyperparameter merupakan  langkah  penting  dalam  mengembangkan model  ML  yang  baik. Hyperparameter adalah parameter  yang  tidak  ditentukan  oleh  model  itu sendiri,  melainkan  harus  diatur  sebelum  proses pembelajaran  model  dimulai.  Salah  satu  alasan mengapa  optimasi hyperparameter penting  adalah untuk  menghindari overfitting.  Overfitting terjadi ketika model terlalu terbiasa dengan data pelatihan dan tidak  dapat  menggeneralisasi  dengan  baik  pada  data uji atau data baru. Jika  menggunakan hyperparameter yang tidak optimal, model cenderung menjadi terlalu kompleks atau terlalu sederhana, yang dapat mengarah pada overfitting atau underfitting [19].  Optimasi hyperparameter memiliki  peran  yang  sangat  penting dalam  mengoptimalkan  kinerja  ML  dan  mampu meningkatan nilai akurasi model [20].
Kesulitan  dalam  penelitian  ini  adalah  menentukan hyperparameter terbaik  yang  akan  digunakan  dalam model.  Dalam  upaya  menyelesaikan  tantangan  ini, metode  yang  dapat  digunakan  adalah gridSearchCV , yang  merupakan  metode  optimasi hyperparameter . Dengan  menggunakan gridSearchCV ,  maka  akan dapat  mencari  kombinasi hyperparameter yang menghasilkan performa model terbaik dalam prediksi. [21].  Teknik  pencarian grid pada gridSearchCV bergantung pada percobaan kombinasi hyperparameter dalam pengujian, optimasi hyperparameter  gridsearchCV adalah  proses  yang rumit  dan  memakan  waktu dan  sulit  ditafsirkan[22]. Untuk  mempercepat  proses  maka  menggunakan fungsi gridsearchCV dari  library  Scikit-Learn  yang menggunakan API estimator tipikal. Saat menyesuaikan  kumpulan  data,  semua  kemungkinan kombinasi  nilai  parameter  dievaluasi  dan  kombinasi terbaik disimpan. Pencarian kisi-kisi yang disediakan oleh gridSearchCV secara  mendalam  menghasilkan kandidat  dari  kisi  nilai  parameter  yang  ditentukan dengan param_gridparameter[23].
Optimasi hyperparameter pada model RFR dieksplorasi menggunakan 3 lipatan cross-validation , banyak  iterasi  sebesar  100, n_jobs bernilai  -1, random_state =  42.  Daftar  param_gridparameter selama  pencarian gridSearchCV dapat  dilihat  pada tabel 3.
Tabel 3. Daftar Param_gridparameter Optimasi RFR
hyperparameter Nilai param_grid parameter keterangan bootstrap true, false Metode  pengambilan  sampel titik data. max_depth 10,20,30,40,50,6 0,70, 80,90,100,110 dan Nome Kedalaman  maksimum tree didefinisikan sebagai jalur terpanjang  antara  simpul  akar dan simpul daun max_features Auto, sqrt menyerupai jumlah fitur
maksimum  yang  disediakan untuk  setiap tree di random
forest .
min_samples_leaf 1,2,4
menentukan  jumlah  minimum sampel  yang  harus  ada  di simpul daun setelah membelah sebuah simpul min_sample_split 2,5,10 Parameter  yang  memberi  tahu decision  tree pada random
forest jumlah pengamatan minimum  yang  diperlukan  di node mana pun untuk membaginya n_estimator 200,400,600,800, 1000,1200,1400, 1600,1800,2000 Jumlah tree
Sedangkan untuk optimasi pada model SVR dilakukan pada 3 fungsi kernel yaitu polinomial, RBF dan sigmoid menggunakan hyperparameter kompleksitas  (C)  dan gamma (γ)[24]. Kombinasi nilai param_gridparameter yang  digunakan  yaitu  0.1,  1  dan  10  yang  diuji  untuk ketiga  kernel.  Proses  optimasi hyperparameter pada penelitian  ini  melibatkan  penggunaan  seluruh  data pelatihan,  yang  merupakan  80%  dari  total  data  yang tersedia. Seluruh dataset pada data training digunakan sebagai data pelatihan untuk melatih dan mengoptimasi model.
3.3. Hasil optimasi hyperparameter model RFR
Proses  optimasi  menggunakan  data  training  yang dilakukan secara berulang untuk semua grid bertujuan menghasilkan kombinasi dengan skor terbaik. Melalui proses  ini,  berbagai  kombinasi hyperparameter dieksplorasi dan dinilai menggunakan metrik evaluasi yang  relevan  untuk  menemukan  kombinasi  terbaik yang  mengoptimalkan  performa  model.  Setelah melakukan pengujian pada Model RFR, diperoleh nilai skor rata-rata maksimum neg_RMSE sebesar -0.67 dan nilai skor rata-rata minimum neg_RMSE sebesar -0.70. Informasi ini mengindikasikan variasi performa model dalam prediksi dan kesesuaian dengan data observasi. Semakin mendekati nilai 0 pada neg_RMSE, semakin
baik  kualitas  prediksi  model.  Informasi  lengkap mengenai  hasil  rata-rata  skor  dari  keseluruhan  proses optimasi hyperparameter dengan menggunakan gridSearchCV dapat ditemukan pada gambar 6.
Gambar 6. Optimasi Hyperparameter Dengan GridsearchCV Pada

## Model RFR
Gambar 6 memberikan gambaran secara komprehensif tentang  performa  dan  hasil  evaluasi  keseluruhan  dari proses  optimasi  yang  dilakukan  pada hyperparameter model dengan menggunakan metode gridSearchCV .
Nilai neg_RMSE maksimum dihasilkan dari kombinasi hyperparameter yang dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Grid Pengujian Optimasi RFR
hyperparameter Hasil Parameter terbaik bootstrap false max_depth 50 max_features sqrt min_samples_leaf 2 min_sample_split 5
n_estimator 200
3.4. Hasil  proses  optimasi hyperparameter model SVR
Proses  pengujian  grid  pada  model  SVR  untuk mendapatkan  kombinasi hyperparameter terbaik dilakukan  disetiap  kernel  secara  terpisah.  Pada gambar  7 hasil gridsearchCV pada  kernel polymonial menghasilkan nilai skor rata- rata tertinggi dengan nilai neg_RMSE  –  1.02  dari  kombinasi hyperparameter C = 0.1 dan γ = 0.1 dan skor  terendah -19.55 dihasilkan oleh hyperparameter C  =  10 dan  γ  =  10.  Pada  kernel RBF menghasilkan nilai skor rata- rata tertinggi dengan nilai neg_RMSE – 0,57 dari kombinasi nilai parameter C = 1 dan γ = 0.1 dan skor  terendah -1.30 dihasilkan oleh hyperparameter C = 0.1 dan γ = 10. Pada kernel sigmoid  menghasilkan  nilai  skor  rata-  rata  tertinggi dengan  nilai  neg_RMSE  –  0.78  dari  kombinasi  nilai parameter C = 1 dan γ = 0.1 dan skor  terendah -1228.21 dihasilkan  oleh hyperparameter C  =  10  dan  γ  =  10. Berdasarkan  analisis  perbandingan  tersebut,  dapat disimpulkan bahwa hasil pengujian optimasi hyperparameter menggunakan  kernel  RBF  lebih  baik daripada  menggunakan  kernel  polynomial  ataupun
sigmoid.  Oleh  karena  itu,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  evaluasi  model  menggunakan  data testing mengunakan  kombinasi  hyperparamenter  dari  kernel RBF yang telah diketahui.
Gambar 7. Hasil Pengujian GridsearchCV Model SVR
3.5. Hasil evaluasi model
Proses evaluasi model dilakukan dengan menggunakan 20% data testing dari total dataset. Dalam evaluasi ini, data testing yang belum pernah digunakan sebelumnya digunakan untuk menguji performa model. Hyperparameter  terbaik  hasil  optimasi  dijalankan dalam proses evaluasi model. Hasil evaluasi dari model Random  Forest  Regressor  (RFR)  dan  Support  Vector Regressor  (SVR)  tercantum  pada  Tabel  5,  yang memberikan gambaran tentang performa keduanya.
Tabel 5. Hasil Valuasi Eksekusi Model
Model 𝑅 2 RMSE RFR 0.79 0.56 SVR 0.81 0.53
Hasil  spesifik  prediksi  dan  nilai  observasi  dapat ditemukan  pada  gambar  8  untuk  model  RFR  dan gambar  9  untuk  model  SVR.  Dengan  mengacu  pada
kedua gambar tersebut  dapat memperoleh pemahaman yang  lebih  komprehensif  tentang  performa  dan kesesuaian  prediksi  dari  masing-masing  model  RFR dan SVR.
Gambar 8. Grafik Hasil Prediksi Model RFR

## Gambar 9. Grafik Hasil Prediksi Model SVR
Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan model SVR  dan  RFR  dalam  memprediksi  laju  penguapan mampu  memberikan  hasil  akurasi  yang  cukup  baik dengan  teknik  optimasi hyperparameter untuk meningkatkan  kinerja  model  prediksi.  Penelitian  ini dilakukan  di  wilayah  beriklim  tropis  dan  lembab menghasilkan akurasi prediksi yang cukup baik, yang dapat memberikan kontribusi penting dalam meningkatkan  pemahaman  tentang  faktor-faktor  yang mempengaruhi penguapan di wilayah tersebut.
Hasil  penelitian  ini  selain  sebagai  rujukan  untuk mengisi  parameter  pengamatan  laju  penguapan  di wilayah pengamatan meteorologi yang kurang lengkap. Selain itu dapat berguna dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas sistem irigasi pada wilayah minim air. Setelah mengetahui laju penguapan yang tepat, sistem irigasi  dapat  disesuaikan  untuk  memberikan  air  yang dibutuhkan oleh tanaman dengan tepat, sehingga dapat menghemat  air  dan  mengoptimalkan  produksi tanaman.
Laju penguapan juga merupakan faktor penting dalam siklus  hidrologi,  terutama  dalam  menentukan  debit sungai  dan  tingkat  kelembaban  di  lingkungan. Informasi  ini  dapat  digunakan  untuk  memperkirakan aliran air permukaan dan kelembaban tanah yang dapat
berdampak  pada  manajemen  sumber  daya  air  dan hidrologi.

## 4.   Kesimpulan
Prediksi laju penguapan memiliki tingkat kompleksitas yang tinggi karena berkaitan dengan berbagai variabel iklim  yang  memiliki non-linearitas tinggi.  Hasil pengujian di stasiun klimatologi Yogyakarta menunjukkan  bahwa  model  SVR  memiliki  prediksi yang  lebih  baik,  dengan  nilai 𝑅 2 sebesar  0.81  dan RMSE sebesar 0.53 dibandingkan dengan model RFR yang memiliki nilai 𝑅 2 sebesar 0.79 dan RMSE sebesar 0.56 pada saat pengujian. Teknik optimasi hyperparameter dengan gridsearchCV memudahkan dalam memilih kombinasi hyperparameter yang tepat untuk  diterapkan  pada  model  dalam  meningkatkan kinerja  model  prediksi.  Hasil  Penelitian  ini  dapat memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan pemahaman  tentang  kinerja  model  ML  dalam memprediksi laju penguapan dan dapat menjadi dasar untuk pengembangan penelitian selanjutnya.
Penggunaan  model  ML  dalam  memprediksi  laju penguapan  juga  merupakan  salah  satu  solusi  untuk mengisi  kekosongan  data  pengamatan  meteorologi. Kontribusi penting lainnya bermanfaat dalam meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  sistem  irigasi serta  meningkatkan  pemahaman  tentang  siklus hidrologi di wilayah yang beriklim tropis dan lembab. Oleh karena itu, penelitian ini dapat dijadikan referensi untuk  pengembangan  lebih  lanjut  dalam  penelitian terkait  laju  penguapan  dan  aplikasinya  dalam  bidang hidrologi dan pertanian.

## Daftar Rujukan
[1] L. D. Lowe, J. A. Webb, R. J. Nathan, T. Etchells, and H. M. Malano, 2009. “Evaporation from water supply reservoirs: An assessment of uncertainty,” J. Hydrol. , vol. 376, no. 1–2, pp. 261–274, doi: 10.1016/j.jhydrol.2009.07.037.
[2] F.  Helfer,  C.  Lemckert,  and  H.  Zhang,  2012.  “Impacts  of climate  change  on  temperature and  evaporation  from  a large reservoir in Australia,” J. Hydrol. , vol. 475, pp. 365–378, doi: 10.1016/j.jhydrol.2012.10.008.
[3] L. Wang, O. Kisi, B. Hu, M. Bilal, M. Zounemat-Kermani, and H. Li, 2017. “Evaporation modelling using different machine learning techniques,” Int. J. Climatol. , vol. 37, pp. 1076–1092, doi: 10.1002/joc.5064.
[4] W.  Fang,  S.  Huang,  Q.  Huang,  G.  Huang,  E.  Meng,  and  J. Luan, 2018, “Reference evapotranspiration forecasting based on  local  meteorological  and  global  climate  information screened by partial mutual information,” J. Hydrol. , vol. 561, no. April, pp. 764–779, doi: 10.1016/j.jhydrol.2018.04.038.
[5] Z. A. Al Sudani and G. S. A. Salem,2022. “Evaporation Rate Prediction  Using  Advanced  Machine  Learning  Models:  A Comparative  Study,” Adv.  Meteorol. ,  vol.  2022,  doi: 10.1155/2022/1433835.
[6] A. Ashrafzadeh, A. Malik, V. Jothiprakash, M. A. Ghorbani, and S. M. Biazar,2020. “Estimation of daily pan evaporation using neural networks and meta-heuristic approaches,” ISH J. Hydraul.  Eng. ,  vol.  26,  no.  4,  pp.  421–429,  doi: 10.1080/09715010.2018.1498754.
[7] Z.  M.  Yaseen et  al. ,2020.  “Prediction  of  evaporation  in  arid and  semi-arid  regions:  a  comparative  study  using  different machine learning models,” Eng. Appl. Comput. Fluid Mech. , vol.
14,
no.
1, pp. 70–89, doi:
10.1080/19942060.2019.1680576.
[8] R.  Muita et  al. ,2021.  “Towards  Increasing  Data  Availability for Meteorological Services: Inter-Comparison of Meteorological  Data  from  a  Synoptic  Weather  Station  and Two  Automatic  Weather  Stations  in  Kenya,” Am.  J.  Clim. Chang. , vol. 10, no. 03, pp. 300–316, doi: 10.4236/ajcc.2021.103014.
[9] N.  Pandey,  P.  K.  Patnaik,  and  S.  Gupta,2020.  “Data  Pre Processing  for  Machine  Learning  Models  using  Python Libraries,” Int. J. Eng. Adv. Technol. , vol. 9, no. 4, pp. 1995– 1999, doi: 10.35940/ijeat.d9057.049420.
[10]  V. N. G. Raju, K. P. Lakshmi, V. M. Jain, A. Kalidindi, and V. Padma, 2020. “Study the Influence of Normalization/Transformation  process  on  the  Accuracy  of Supervised  Classification,” Proc.  3rd  Int.  Conf.  Smart  Syst. Inven.  Technol.  ICSSIT  2020 ,  no.  Icssit,  pp.  729–735,  doi: 10.1109/ICSSIT48917.2020.9214160.
[11]  O.  Simeone,  “A  brief  introduction  to  machine  learning  for engineers,2018. ” Found. Trends Signal Process. , vol. 12, no. 3–4, pp. 200–431, doi: 10.1561/2000000102.
[12]  C. Strobl, J. Malley, and G. Tutz, 2009. “An Introduction to Recursive Partitioning: Rationale, Application, and Characteristics  of  Classification  and  Regression  Trees, Bagging, and Random Forests,” Psychol. Methods , vol. 14, no. 4, pp. 323–348, doi: 10.1037/a0016973.
[13]  M.  Čeh,  M.  Kilibarda,  A.  Lisec,  and  B.  Bajat,2018. “Estimating  the  Performance  of  Random  Forest  versus Multiple Regression for Predicting Prices of the Apartments,” ISPRS  Int.  J.  Geo-Information ,  vol.  7,  no.  5,  doi: 10.3390/ijgi7050168.
[14]  A. Danandeh Mehr, V. Nourani, V. Karimi Khosrowshahi, and M. A. Ghorbani, 2019. “A hybrid support vector regression– firefly model for monthly rainfall forecasting,” Int. J. Environ. Sci.  Technol. ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  335–346,  doi: 10.1007/s13762-018-1674-2.
[15]  M.  P.  Kusuma  and  A.  Kudus,  2022.  “Penerapan  Metode Support  Vector  Regression  (SVR)  pada  Data  Survival  KPR PT. Bank ABC, Tbk.,” Bandung Conf. Ser. Stat. , vol. 2, no. 2, pp. 167–172, doi: 10.29313/bcss.v2i2.3614.
[16]  D. A. Mardhika, B. D. Setiawan, and R. C. Wihandika, 2019. “Penerapan  Algoritma  Support  Vector  Regression  Pada Peramalan Hasil Panen Padi Studi Kasus Kabupaten Malang,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 10, pp. 9402–9412, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[17]  N.  D.  Maulana,  B.  D.  Setiawan,  and  C.  Dewi,2019. “Implementasi  Metode  Support  Vector  Regression  (SVR) Dalam  Peramalan  Penjualan  Roti  (Studi  Kasus :  Harum Bakery),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2986–2995.
[18]  A.  Saiful,2021.  “Prediksi  Harga  Rumah  Menggunakan  Web Scrapping  dan  Machine  Learning  Dengan  Algoritma  Linear Regression,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 1, pp. 41–50, doi: 10.35957/jatisi.v8i1.701.
[19]  C. G. Siji George and B. Sumathi,2020. “Grid search tuning of hyperparameters  in  random  forest  classifier  for  customer feedback  sentiment  prediction,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci. Appl. , vol. 11, no. 9, pp. 173–178, doi:
10.14569/IJACSA.2020.0110920.
[20]  Y.  Azhar,  G.  A.  Mahesa,  and  M.  C.  Mustaqim,2021. “Prediction  of  hotel  bookings  cancellation  using hyperparameter optimization on Random Forest algorithm,” J. Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  15–21,  doi: 10.14710/jtsiskom.2020.13790.
[21]  A.  Toha,  P.  Purwono,  and  W.  Gata,2022.  “Model  Prediksi Kualitas  Udara  dengan  Support  Vector  Machines  dengan
Optimasi  Hyperparameter  GridSearch  CV,” Bul.  Ilm.  Sarj. Tek. Elektro , vol. 4, no. 1, pp. 12–21, doi: 10.12928/biste.v4i1.6079.
[22]  P.  Martínez,  M.  Advisor,  :  Oriol,  and  P.  Vila,  2017.  “Smart
optimization  of  hyper-parameters  in  Support  Vector Machines.  Studying  model  dropout  for  hyper-parameter optimization in support vector machines,” no. October, 2017.
[23]  “Tuning  the  hyper-parameters  of  an  estimator,”  2023. https://scikit-learn.org/stable/modules/grid_search.html (accessed May 29, 2023).
[24]  K. Cheng, Z. Lu, Y. Wei, Y. Shi, and Y. Zhou,2017. “Mixed kernel function support vector regression for global sensitivity analysis,” Mech. Syst. Signal Process. , vol. 96, pp. 201–214, doi: 10.1016/j.ymssp.2017.04.014.