## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 868-882 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5671

## Perbandingan Metode Deep Learning dengan Model LSTM dan GRU untuk Prediksi Perubahan Iklim
Amin Mustofa * , Hendra Setiawan
Teknologi Industri, Magister Rekayasa Elektro, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* 22925001@students.uii.ac.id, 2 Hendrasetiawan@uii.ac.id Email Penulis Korespondensi: 22925001@students.uii.ac.id Submitted: 24/07/2024; Accepted: 13/08/2024; Published: 13/08/2024
Abstrak− Iklim  memainkan  peran  kritis  dalam  menentukan  kualitas  kehidupan  di  Indonesia,  yang  menuntut  pemahaman mendalam  melalui klasifikasi iklim Koppen dan teknologi terkini. Dari pertanian hingga infrastruktur perkotaan, kesehatan publik,  hingga  keberlangsungan  ekosistem,  setiap  aspek  kehidupan  kita  dipengaruhi  oleh  kondisi  iklim.  Metode  Deep Learning seperti Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Units (GRU) digunakan untuk memprediksi data time series karena kemampuan adaptifnya dalam mempelajari pola data yang kompleks. Model LSTM dan GRU diuji dengan data 2010-2021 menggunakan batch_size 64, epochs 150, optimizer adam, dan menunjukkan akurasi tinggi (<10%). LSTM mencatat MAPE: Curah Hujan 5,50%, Kelembaban 7,60%, Temperatur 4,36%, Penyinaran Matahari 8,29%. GRU mencatat MAPE:  Curah  Hujan  5,01%,  Kelembaban  6,86%,  Temperatur  4,35%,  Penyinaran  Matahari  8,28%.  Prediksi  2028 menunjukkan  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  memiliki  iklim  Monsun  Tropis  (Am),  Sabana  Tropis  (As),  dan  Hutan  Hujan Tropis  (Af).  Perubahan  iklim  ini  berdampak  signifikan:  peningkatan  curah  hujan  meningkatkan  risiko  banjir,  mengancam infrastruktur dan kehidupan, sementara iklim As mengurangi produktivitas pertanian dan meningkatkan kerawanan pangan. Perubahan curah hujan dan temperatur mempengaruhi kesehatan masyarakat, dengan kelembapan tinggi meningkatkan risiko penyakit  tropis  dan  suhu  tinggi  menyebabkan  heat  stress.  Perubahan  iklim  pada  tipe  Am  meningkatkan  risiko  banjir  dan tanah longsor, sedangkan pada tipe Af mengancam ekosistem hutan hujan tropis.
Kata Kunci: Iklim; Deep learning; LSTM; GRU; Klasifikasi Koppen
Abstract− Climate plays a critical role in determining the quality of life in Indonesia, which demands in-depth understanding through the Koppen climate classification and the latest technology. From agriculture to urban infrastructure, public health, to ecosystem sustainability, every aspect of our lives is affected by  climate conditions. Deep Learning  methods such as  Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Units (GRU) are used to predict time series data because of their adaptive ability in learning complex data patterns. The LSTM and GRU models were tested with 2010-2021 data using batch_size 64, epochs 150, optimizer adam, and showed high accuracy (<10%). LSTM recorded MAPE: Rainfall  5.50%, Humidity 7.60%, Temperature 4.36%, Sunlight 8.29%. GRU recorded MAPE: Rainfall 5.01%, Humidity 6.86%, Temperature 4.35%, Sunlight 8.28%. Predictions for 2028 show that the Special Region of Yogyakarta has a Tropical Monsoon (Am), Tropical Savannah (As) and Tropical Rain Forest (Af) climate. These climate changes have significant impacts: increased rainfall increases the risk  of  flooding,  threatening  infrastructure  and  lives,  while  the  As  climate  reduces  agricultural  productivity  and  increases food insecurity. Changes in rainfall and temperature affect people's health, with high humidity increasing the risk of tropical diseases and high temperatures causing heat stress. Climate change in the Am type increases the risk of floods and landslides, while in the Af type it threatens tropical rainforest ecosystems.
Keywords : Climate; Deep Learning; LSTM; GRU; Koppen Clasification

## 1. PENDAHULUAN
Daerah Istimewa Yogyakarta, yang terletak di Pulau Jawa dan dikelilingi oleh pegunungan serta laut, memiliki karakteristik  geografis  unik,  sejarah  panjang,  dan  budaya  yang  kaya[1].  Namun,  di  balik  keunikan  tersebut, perubahan  iklim  dapat  mengancam  keseimbangan  ekosistem  dan  kehidupan  sehari-hari  penduduknya[2][3]. Iklim memainkan peran penting dalam berbagai sektor kehidupan masyarakat, khususnya pertanian, perikanan, kesehatan, dan pariwisata[4]. Variabilitas iklim dapat memberikan dampak signifikan pada aspek-aspek tersebut, terutama di kawasan tropis seperti Indonesia[5][6].
Selama  dekade  terakhir,  perubahan  iklim  dan  variabilitasnya  telah  menjadi  fokus  perhatian  bagi pemerintah  dan  peneliti  di  seluruh  dunia[7].  Perubahan  pola  hujan,  peningkatan  temperatur,  dan  perubahan kelembapan  udara  dapat  memberikan  dampak  langsung  dan  tidak  langsung  pada  kehidupan  masyarakat  di Yogyakarta,  seperti  banjir  di  Sleman  yang  dapat  dikaitkan  dengan  kurangnya  kesiapan  dalam  menghadapi bencana,  akibat  dari  perubahan  iklim  yang  tidak  menentu[5].  Dampak  lain  dari  perubahan  iklim  mencakup kekeringan  yang  berdampak  negatif  pada  produktivitas  pertanian[8].  Tanpa  kesiapan  yang  memadai  dalam menghadapi  kekeringan,  petani  dapat  mengalami  kerugian  signifikan.  Perubahan  iklim  global  telah  menjadi topik diskusi yang signifikan di seluruh dunia, dengan implikasi serius terhadap ekosistem, cuaca, pertanian, dan banyak aspek lain dari kehidupan manusia[9], [10]. Menurut Lisa, seorang petugas di divisi Data dan Informasi BMKG, model prediksi iklim yang digunakan oleh BMKG mencakup model statistik, yang mengandalkan nilai statistik dari data curah hujan historis, dan model dinamik, yang mempertimbangkan kondisi atmosfer, termasuk fenomena El Niño, yang diprediksi dapat menyebabkan musim kemarau yang lebih panjang[11]
Banyak  penelitian  telah  membahas  prediksi  iklim  dengan  menggunakan  model  statistik  dan  dinamis. Kedua model tersebut efektif dalam memproses data historis untuk mengidentifikasi tren dan pola, namun sering kali kurang fleksibel dalam  menyesuaikan diri dengan perubahan non-linier dan anomali dalam data iklim[12].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 868-882 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5671
Model  dinamis  menawarkan  kemampuan  dalam  memodelkan  proses  fisik  yang  kompleks  tetapi  membutuhkan asumsi dan parameterisasi yang sulit diverifikasi. Kedua model ini memiliki keterbatasan dalam mengakomodasi kompleksitas  dan  variabilitas  data  iklim  yang  tinggi,  sehingga  muncul  pertanyaan  tentang  bagaimana meningkatkan akurasi prediksi iklim di Daerah Istimewa Yogyakarta[13]. Metode deep learning dapat mengatasi masalah  berkaitan  dengan  kompleksitas  data  yang  besar.  Model  yang  biasa  digunakan  untuk deep  learning terkait dengan prediksi yaitu LSTM dan GRU. Model Gated Recurrent Unit (GRU), menawarkan efisiensi yang lebih  baik  dari  segi  komputasi  dan  memori  dibandingkan  dengan  LSTM.  Ini  dilengkapi  dengan  mekanisme pembaruan  dan  penghapusan  yang  memudahkan  jaringan  dalam  mengidentifikasi  dependensi  jangka  panjang tanpa menghadapi masalah vanishing gradient [14].
Kedua metode ini dipilih karena keunikan mereka dalam mengatasi ketergantungan jangka panjang yang sering  ditemukan  dalam  data  deret  waktu.  Khususnya,  kemampuan  unik  LSTM  dalam  mempertahankan informasi untuk periode waktu yang panjang dan efisiensi GRU dalam pengolahan data menjadikan kedua model ini  pilihan  yang  tepat  untuk  meningkatkan  keakuratan  prediksi  iklim  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta. Penggunaan  model-model  ini  diharapkan  dapat  mengatasi  beberapa  keterbatasan  metode  tradisional,  dengan memberikan insight yang lebih dalam dan akurat mengenai pola iklim yang kompleks[10], [15], [16].
Penelitian  serupa  juga  dilakukan  oleh  C.  Chen  et  al.  pada  tahun  2023[17]  yang  berjudul  “Research  on Improved GRU-Based Stock Price Prediction Method.” Dalam penelitiannya, Chen dan rekan-rekannya meneliti perbandingan  hasil  akurasi  model  menggunakan  dataset  Nasdaq-100  index  dari  3  Januari  2017  hingga  31 Desember  2021  sebanyak  1259  datapoint.  Penelitian  ini  menggunakan  model  ARIMA  dan  GRU  untuk memprediksi  harga  saham  dan  menghitung  nilai  akurasi  dengan  matriks  RMSE.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa model ARIMA mendapatkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan model GRU.
Penelitian  serupa  juga  dilakukan  oleh  A.  Bhavani  pada  tahun  2022[15]  yang  berjudul  “Comparative Analysis between  LSTM and GRU in Stock Price Prediction.” Dalam penelitiannya, Bhavani  membandingkan dua  model  jaringan  saraf  tiruan,  yaitu  LSTM  (Long  Short-Term  Memory)  dan  GRU  (Gated  Recurrent  Unit), yang  keduanya  dirancang  untuk  memproses  data  berurutan.  Model  LSTM  memiliki  kemampuan  untuk menyimpan  informasi  dalam  memori  jangka  panjang,  sementara  GRU  memiliki  struktur  yang  lebih  sederhana dan  menggunakan  konsep  gerbang  untuk  mengatur  aliran  informasi.  Meskipun  penelitian  ini  memberikan wawasan tentang perbedaan struktural dan fungsional antara kedua model, penelitian ini tidak mendalam dalam hal perbandingan akurasi prediksi.
Penelitian  serupa  juga  dilakukan  oleh  A.  A.  Ningrum  et  al.  pada  tahun  2021  [18]  yang  berjudul “Algoritma  Deep  Learning-LSTM  untuk  Memprediksi  Umur  Transformator.”  Dalam  penelitiannya,  Ningrum dan  rekan-rekannya  membandingkan  kinerja  model  LSTM  dengan  beberapa  algoritma  lain,  seperti  Multilayer Perceptron, Linear Regression, dan Gradient Boosting Regressor, untuk memprediksi umur transformator. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  LSTM  unggul  dalam  hal  kinerja  dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya,  yang mengindikasikan potensi besar LSTM dalam aplikasi prediksi yang kompleks.
Penelitian serupa juga dilakukan oleh S. Mahjoub pada tahun 2022[8] yang berjudul “Predicting Energy Consumption  Using  LSTM,  Multi-Layer  GRU  and  Drop-GRU  Neural  Networks.”  Dalam  penelitiannya, Mahjoub  memodelkan  dan  membandingkan  tiga  algoritma  machine  learning,  yaitu  Long  Short-Term  Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), dan Drop-GRU, yang digunakan untuk meramalkan konsumsi daya pada data  time  series.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  model  LSTM  menghasilkan  prediksi  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  GRU  dan  Drop-GRU,  terutama  dalam  meramalkan  konsumsi  daya  pada berbagai jangka waktu (time  horizons). Keunggulan LSTM ini diukur berdasarkan jumlah kesalahan prediksi yang lebih sedikit dan presisi yang lebih tinggi, yang menunjukkan bahwa LSTM mampu memberikan prediksi yang lebih akurat terkait dengan konsumsi daya di masa depan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  H.  Song  dan  H.  Choi  pada  tahun  2023[19]  yang  berjudul  “Forecasting Stock Market Indices Using the Recurrent Neural Network Based Hybrid Models: CNN-LSTM, GRU-CNN, and Ensemble  Models.”  Dalam  penelitiannya,  Song  dan  Choi  menggunakan  model  prediksi  harga  saham  berbasis Gated  Recurrent  Unit  (GRU).  Model  ini  dirancang  untuk  memanfaatkan  data  saham  dari  industri  yang  sama, dengan tujuan  memperkaya fitur dan  mengurangi risiko overfitting.  Selain itu,  mereka  melakukan rekonstruksi kumpulan  data  untuk  meningkatkan  kelengkapan  pelatihan  dan  generalisasi  model.  Hasil  eksperimen menunjukkan  peningkatan  yang  signifikan  dalam  akurasi  prediksi  harga  saham  di  berbagai  industri,  di  mana penggunaan  GRU  bersama  dengan  modul  tambahan  untuk  rekonstruksi  data  berhasil  mengatasi  masalah overfitting dan meningkatkan kemampuan prediksi harga saham.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dari metodologi, didapatkan diagram alur penelitian. Alur penelitian ini dapat dilihat pada diagram gambar 1 ini memberikan  gambaran  terperinci  tentang  setiap  langkah  yang  diambil  dalam  penelitian,  mulai  dari  kajian literatur hingga evaluasi dan implementasi model.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 1. Alur penelitian
Setiap  tahap  dalam  alur  penelitian  ini  dirancang  untuk  memastikan  bahwa  data  yang  dikumpulkan  dan diolah  menghasilkan  model  yang  akurat  dan  dapat  diandalkan  untuk  klasifikasi  iklim.  Diagram  ini  juga membantu  memvisualisasikan  proses  penelitian  secara  keseluruhan,  sehingga  memudahkan  pemahaman  dan pelaksanaan setiap langkah penelitian.

## 2.2 Studi Literatur
Studi literatur sejenis merupakan kegiatan mencari literatur yang mempunyai persamaan atau keterkaitan dengan penelitian  yang  sedang  dilakukan.  Literatur  sejenis  yang  didapatkan  berupa  skripsi  atau  jurnal  sejenis  yang kemudian  ditelaah  dan  dibuat  perbandingan  sehingga  penelitian  ini  dapat  menjadi  pelengkap  atau penyempurnaan dari penelitian-penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya.

## 2.3 Pengumpulan Data
Pada  tahapan  pengumpulan  data,  metode  pengumpulan  data  dirancang  untuk  memperoleh  data  yang  relevan, meliputi  landasan  teori,  metodologi  penelitian,  metodologi  proses,  dan  referensi  dari  penelitian  sejenis. Penelitian  ini  diawali  dengan  kajian  terhadap  variabel  yang  berkaitan  dengan  data  iklim  yang  mencakup informasi  tentang  Suhu  Udara,  Curah  Hujan,  Kelembaban  Udara,  Kecepatan  Angin.  Tahap  selanjutnya melibatkan pengumpulan data dari situs resmi BMKG di https://dataonline.bmkg.go.id/home

## 2.4 Data Preparation
Tahap  persiapan  data  dilakukan  dengan  beberapa  langkah  yang  nantinya  akan  digunakan  untuk  model  LSTM dan  GRU.  Tahap  ini  sering  ditinjau  kembali  saat  ditemukan  masalah  dalam  pembangunan  model.  Iterasi dilakukan hingga menemukan metode yang cocok dengan data.

## 2.4.1 Data Cleaning
Pada tahap ini, pembersihan data dilakukan untuk memastikan kualitas data yang akan digunakan dalam analisis. Pembersihan data melibatkan beberapa langkah berikut:
1. Identifikasi Data Tidak Valid:
Identifikasi data di lakukan untuk mencari nilai yang hilang (missing values) pada dataset Iklim. Nilai yang tidak  terukur  (misalnya,  8888)  dan  nilai  yang  menunjukkan  tidak  ada  data  (misalnya,  9999)  diidentifikasi sebagai data  yang tidak  valid. Data  yang tidak  valid ini dapat berasal dari kesalahan  input,  kerusakan data, atau metode pengumpulan data yang tidak tepat. Contoh nilai yang hilang dapat dilihat pada Tabel 1.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 868-882 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5671
Tabel 1 . Data Missing Value Tanggal Tn Tx Tavg  RH_avg RR ss ff_x  ddd_x  ff_avg  ddd_car 01-01-2010  23  32,1 28,1 75 0,4 7,3 4 192 0 SW 02-01-2010  24  32,8 28,3 75 0 5,4 4 220 0 SW 03-01-2010  24  34,2 29,2 74 0 7,4 4 211 0 SW 04-01-2010  24  31,5 28,4 76 0 3,8 4 216 0 SW 05-01-2010  24  32,7 28,8 72 0 3,6 4 229 0 SW 06-01-2010  23 33 27,5 79 8888  4,1 3 221 0 SW 07-01-2010  23  32,6 27,2 76 8888  3,1 3 226 0 NE 08-01-2010  22 31 26,8 80 4,5 2,3 3 206 0 NE 09-01-2010  22  30,8 26,3 84 9,8 2 2 217 0 NE 10-01-2010  23  31,6 27,3 76 0,4 4 3 221 0 NW 11-01-2010  23  31,4 26,6 81 15 3,1 4 226 0 SW 12-01-2010  23  28,4 25,3 91 74 1,6 3 296 0 NW 13-01-2010  23  31,4 27,3 76 0 8 4 220 0 SW 14-01-2010  22 32 26,6 78 66 4,7 4 231 1 SW 15-01-2010  23  32,7 27,7 74 8888 7 5 212 0 NW 16-01-2010  22  32,2 27,2 78 8888  2,8 4 225 0 SW 17-01-2010  22  33,5 27,1 74 0,7 5,9 5 228 0 NE 18-01-2010  22  33,8 28,2 72 12,5 7,5 4 211 0 SW 19-01-2010  22  33,4 27,6 76 8,5 6,7 3 199 0 NE 20-01-2010  23  32,6 26,7 82 2,9 4,4 4 195 0 N 21-01-2010  23  31,9 26,9 80 0 1,6 6 178 0 NW 22-01-2010  23  32,7 28,4 74 0 4,5 4 212 0 SW 23-01-2010  23  32,4 28,2 72 0 7,4 4 208 0 SW 24-01-2010  23  32,3 27,2 80 3,6 5,3 5 220 0 SW 25-01-2010  23  32,7 26,9 80 1,8 1,7 2 218 0 NE 26-01-2010  22  33,1 27,8 74 8888  5,2 3 218 0 NE 27-01-2010  23  32,3 28,1 72 0 5,4 5 226 0 SW 28-01-2010  23 33 26,5 80 1,3 4,9 3 207 0 S 29-01-2010  23  31,5 27,5 78 1 4,1 4 217 0 SW 30-01-2010  23  32,7 28,3 74 0 6,5 4 208 0 SW 31-01-2010  23  33,6 27,9 78 5,6 5,5 4 208 0 NW
2. Penghapusan Data Tidak Valid
Nilai 8888, yang merupakan data tidak terukur maka nilai tersebut dihapus dari dataset. Demikian pula, nilai 9999 yang  menunjukkan  tidak ada data juga  dihapus. Penghapusan ini dilakukan  untuk  memastikan bahwa analisis  tidak  dipengaruhi  oleh  data  yang  tidak  akurat  atau  tidak  relevan.  Proses  penghapusan  di  lakukan dengan menggunakan fungsi replace (CTRL+F) mengisi Find what dengan nilai error yang akan dicari yaitu 8888  atau  9999  kemudian replace  with di  kosongkan  kemudian replace  all hal  tersebut  di  lakukan  untuk menghapus nilai error pada data tersebut dapat dilihat pada Tabel 2
Tabel 2. Colom Missing Value
Tanggal Tn Tx Tavg  RH_avg RR ss ff_x  ddd_x  ff_avg  ddd_car 01-01-2010  23  32,1 28,1 75 0,4 7,3 4 192 0 SW 02-01-2010  24  32,8 28,3 75 0 5,4 4 220 0 SW 03-01-2010  24  34,2 29,2 74 0 7,4 4 211 0 SW 04-01-2010  24  31,5 28,4 76 0 3,8 4 216 0 SW 05-01-2010  24  32,7 28,8 72 0 3,6 4 229 0 SW 06-01-2010  23 33 27,5 79 4,1 3 221 0 SW 07-01-2010  23  32,6 27,2 76 3,1 3 226 0 NE 08-01-2010  22 31 26,8 80 4,5 2,3 3 206 0 NE 09-01-2010  22  30,8 26,3 84 9,8 2 2 217 0 NE 10-01-2010  23  31,6 27,3 76 0,4 4 3 221 0 NW 11-01-2010  23  31,4 26,6 81 15 3,1 4 226 0 SW 12-01-2010  23  28,4 25,3 91 74 1,6 3 296 0 NW 13-01-2010  23  31,4 27,3 76 0 8 4 220 0 SW 14-01-2010  22 32 26,6 78 66 4,7 4 231 1 SW 15-01-2010  23  32,7 27,7 74 7 5 212 0 NW 16-01-2010  22  32,2 27,2 78 2,8 4 225 0 SW 17-01-2010  22  33,5 27,1 74 0,7 5,9 5 228 0 NE

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 868-882 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5671
Tanggal Tn Tx Tavg  RH_avg RR ss ff_x  ddd_x  ff_avg  ddd_car 18-01-2010  22  33,8 28,2 72 12,5  7,5 4 211 0 SW 19-01-2010  22  33,4 27,6 76 8,5 6,7 3 199 0 NE 20-01-2010  23  32,6 26,7 82 2,9 4,4 4 195 0 N 21-01-2010  23  31,9 26,9 80 0 1,6 6 178 0 NW 22-01-2010  23  32,7 28,4 74 0 4,5 4 212 0 SW 23-01-2010  23  32,4 28,2 72 0 7,4 4 208 0 SW 24-01-2010  23  32,3 27,2 80 3,6 5,3 5 220 0 SW 25-01-2010  23  32,7 26,9 80 1,8 1,7 2 218 0 NE 26-01-2010  22  33,1 27,8 74 5,2 3 218 0 NE 27-01-2010  23  32,3 28,1 72 0 5,4 5 226 0 SW 28-01-2010  23 33 26,5 80 1,3 4,9 3 207 0 S 29-01-2010  23  31,5 27,5 78 1 4,1 4 217 0 SW 30-01-2010  23  32,7 28,3 74 0 6,5 4 208 0 SW 31-01-2010  23  33,6 27,9 78 5,6 5,5 4 208 0 NW
3. Penanganan Nilai Hilang
Hasil  nilai  hilang  ( missing  values )  dari  nilai  8888  dan  9999  yang  sudah  di  hapus  akan  diisi  dengan menggunakan interpolasi dengan library pandas dalam python. Ketika missing value sudah di hapus pada tahap sebelumnya kemudian di inputkan ke pandas. Cara menangani missing values dengan tipe ini bisa dilakukan dengan cara menghapus secara keseluruhan baris atau row.
2.4.2 Data Splitting Train, Valid dan Test
Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  pembagian  data  dengan  menggunakan  4  skenario  pembagian  data  dapat  dilihat pada Tabel 3
Tabel 3 . Splitting data training dan Validasi Skenario Training Validasi 1 2010-2018  2019-2023 2 2010-2019  2020-2023 3 2010-2020  2021-2023 4 2010-2021  2022-2023
Analisis Regresi Linear adalah metode yang digunakan untuk memahami pengaruh atau hubungan antara satu  variabel dependen dan  satu  variabel independen .  Parameter regresi menggunakan  data  curah  hujan, kelembaban rata-rata, suhu rata-rata, dan lama penyinaran matahari.

## 2.4.3 Data Normalization
Tahap  selanjutnya  dari  data preparation adalah  melakukan  normalisasi  pada  data.  pada  proses  normalisasi  ini data akan diolah agar memiliki skala yang sama, tidak ada yang terlalu besar maupun terlalu kecil. Maka untuk mencegah  terjadinya  anomali  pada  data,  peneliti  melakukan  normalisasi  dengan  metode Min-Max  scaller , dimana  angka  pada  data  akan  dibuat  rata  dengan  scala  0-1  menormalisasinya  berdasarkan  data  yang  sudah  di split yaitu X_scaled dan y_scaled .
2.5 Modelling
Pada  tahap  ini  yaitu  membangun  metode deep  learning menggunakan Long  Short-Term Memory dan Gated Recurrent Unit dengan menggunakan hyperparameter tuning Grid Search

## 2.6 Evaluation
Pada proses ini, dilakukan evaluasi kinerja model dengan menggunakan grafik yang dihasilkan dari nilai asli dan nilai prediksi. Selain itu, dilakukan evaluasi terhadap nilai error dari tiap-tiap model serta perbandingan  waktu yang  dibutuhkan  oleh  model  dalam  memroses  data.  Pengukuran  Performa,  yaitu  dengan  menggunakan Mean Square  Error (MSE), Mean  Absolute  Error (MAE) dan  Root  Mean  Square  Error (RMSE), Mean  Absolute Percentage Error (MAPE), yang dikategorikan pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Akurasi Prediksi Mean Absolute Percentage Error[20]
Mape <10% <20%  20%~49% ≥50% Akurasi  Sangat Akurat Baik Wajar Tidak Akurat

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 868-882 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5671

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Modelling
Pada penelitian ini sudah  melakukan beberapa pengujian  menggunakan beberapa nilai layer. Dimana hasil dari pengujian tersebut menunjukkan bahwa semakin kecil nilai layer semakin buruk nilai prediksinya, dan semakin besar  nilai  layer  semakin  semakin  baik  nilai  prediksinya,  namun  jika  terlalu  besar  nilai  prediksi  akan  jadi semakin  buruk  dan  akan  cenderung  mengalami overfitting .  Nilai  layer  yang  digunakan  pada  penelitian  adalah nilai yang menghasil nilai akurasi terbaik dapat dilihat pada. Tabel 5 .
Tabel 5. Nilai Layer Nilai Layer MSE RMSE MAE 1 0.00248009  0.0548009  0.03128175 50 0.0025877  0.0508704  0.0323826 100 0.00254948  0.0504924  0.0322683 150 0.00252410  0.0505370  0.03194331 200 0.00256279 0.05062408  0.03171712
Dalam penelitian Tabel 5, telah dilakukan beberapa pengujian menggunakan berbagai jumlah layer pada model  neural  network.  Hasil  dari  pengujian  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  kecil  nilai  layer,  semakin  buruk pula  hasil  prediksi  yang  diperoleh,  sedangkan  semakin  besar  jumlah  layer,  semakin  baik  prediksi  yang dihasilkan. Namun, jika jumlah layer terlalu besar, nilai prediksi justru menjadi buruk dan cenderung mengalami overfitting. Berdasarkan Tabel 5, dapat dilihat bahwa nilai  layer  yang  menghasilkan akurasi terbaik ditemukan pada jumlah layer tertentu.  Nilai-nilai seperti MSE (Mean  Squared Error), RMSE (Root Mean Squared Error), dan  MAE  (Mean  Absolute  Error)  yang  tercantum  dalam  tabel  tersebut  diperoleh  dari  proses  pelatihan  dan pengujian  model dengan jumlah layer  yang berbeda. Dari hasil ini, dapat disimpulkan bahwa ada jumlah layer 150  optimal  yang  memberikan  kinerja  terbaik,  dan  meskipun  penambahan  layer  dapat  meningkatkan  akurasi prediksi,  terdapat  batasan  tertentu  di  mana  penambahan  layer  lebih  lanjut  justru  akan  merugikan  performa model.

## 3.1.1 Model LSTM
Setelah  data training di fitting dengan  model  LSTM  didapatkan  hasil  parameter  terbaik  dari  model  yang sudah  di fitting tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Parameter te.rbaik dari model dari model LSTM
Hasil  parameter  terbaik  adalah 'batch_size' :  64, 'epochs' :  150, 'optimizer' : 'adam' kemudian  parameter model  LSTM  tersebut  digunakan  untuk  membuat   prediksi  dengan  memanfaatkan  seluruh  data  dari  tahun  2010 hingga  2021.  Model  LSTM  akan  memprediksi  menggunakan  model  diinisialisasi  menjadi my_model ,  berikut hasil dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil prediksi LSTM
Kemudian hasil scaler dikembalikan nilai yang di skalakan ke nilai aslinya dapat dilihat pada Gambar 4

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 4. Hasi1pengembalian scaler model LSTM

## 3.1.2 Plotting Model LSTM
Gambar 5 menampilkan grafik perbandingan nilai aktual dan nilai prediksi  model  LSTM.  Berikut source  code untuk  menampilkan  grafik perbandingannya :
(a) (b) (c) (d)
Gambar 5. Model LSTM (a) Plot Temperature Rata-rata, (b) Plot Kelembaban Rata-rata, (c) Plot Curah Hujan Rata-rata, (d) Lama Penyinaran Matahari
Dapat  dilihat  dari  Gambar  5  merupakan  grafik  penyinaran  matahari  bahwa  secara  visual  nilai  prediksi menunjukan  hasil  yang  baik,  dimana  grafik  nilai  prediksi  (berwarna  merah)  bergerak persis seperti grafik nilai aktual (berwarna biru), sehingga dapat dikatakan  nilai prediksi  yang dibuat oleh  model LSTM memiliki tingkat keakuratan  (presisi)  yang  sangat  tinggi  dengan  nilai  aktual.  Namun,  agar  tidak  menjadi  spekulasi,  peneliti membuktikannya  dengan  mencari  nilai  selisih  kesalahan  ( error )  yang  dibuat  oleh  nilai  prediksi  dengan  nilai aktual.

## 3.1.3 Model GRU
Setelah data training di fitting dengan model GRU, didapatkan  hasil  parameter  terbaik  dari  model  yang  sudah di fitting tersebut dapat dilihat pada Gambar 6
Gambar 6 . Parameter terbaik dari model dari model GRU
Hasil  parameter  terbaik  adalah 'batch_size' :  64, 'epochs' :  150, 'optimizer' : 'adam' hasil  Kemudian parameter  model  GRU  digunakan  untuk  membuat prediksi  dengan  memanfaatkan  seluruh  data  dari  tahun  2010

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 868-882 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5671
hingga  2021.  Model  LSTM  akan  memprediksi  menggunakan  model  diinisialisasi  menjadi my_model ,  berikut hasil dapat dilihat pada Gambar 7
Gambar 7. Hasil prediksi GRU
Kemudian hasil scaler dikembalikan nilai yang diskalakan ke nilai aslinya dapat dilihat pada Gambar 8
Gambar 8. Hasi1pengembalian scaler model GRU
3.1.4 Plotting Model GRU
Perbandingan nilai aktual dan nilai prediksi  model  GRU dapat dilihat pada grafik Gambar
(a) (b) (c) (d)
Gambar 9. Model GRU (a) Plot Temperature Rata-rata, (b) Plot Kelembaban Rata-rata, (c) Plot Curah Hujan Rata-rata, (d) Lama Penyinaran Matahari
Dapat dilihat dari Gambar merupakan grafik penyinaran matahari bahwa secara visual nilai prediksi dari model GRU menunjukan hasil yang baik, dimana grafik nilai prediksi (berwarna merah) bergerak persis seperti grafik nilai aktual (berwarna biru), sehingga dapat dikatakan nilai prediksi yang dibuat oleh model GRU memiliki tingkat keakuratan (presisi) yang sangat tinggi dengan nilai aktual. Namun, agar tidak menjadi spekulasi, peneliti membuktikannya  dengan  mencari  nilai  selisih  kesalahan  ( error )  yang  dibuat  oleh  nilai  prediksi  dengan  nilai aktual.
3.2 Evaluasi Hasil Pengujian Model

## 3.2.1 Matriks Evaluasi
Matriks  Evaluasi  model  dilakukan  untuk  mengecek  estimasi  berapa  nilai kesalahan  ( error )  untuk  mengukur akurasi model dan membandingkan performa dua model LSTM dan GRU dalam melakukan prediksi, digunakan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 868-882 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5671
4  matriks  evaluasi,  yaitu Mean  Square  Error,  Mean  Absolute  Error, Root  Mean  Square  Error ,  dan Mean Absolute  Percentage  Error. Hasil  matrik  evaluasi  dapat  di  lihat  pada  Tabel 6 menunjukkan  bahwa  model memiliki kinerja yang cukup baik dalam memprediksi, yaitu suhu rata-rata, dengan MAPE sekitar 4.36%, yang menunjukkan bahwa prediksi sangat akurat (<10%), Model juga memiliki kinerja yang baik dalam memprediksi kelembaban  rata-rata,  dengan  MAPE  sekitar  7.60%,  yang  menunjukkan  bahwa  prediksi  sangat  akurat  (<10%), Model  menunjukkan  kinerja  yang  wajar  dalam  memprediksi  curah  hujan  rata-rata,  dengan  MAPE  sekitar  5%, yang masih masuk kategori sangat akurat, Prediksi lama penyinaran matahari juga cukup akurat, dengan MAPE sekitar 8.29%, yang menunjukkan prediksi sangat akurat.
Tabel 6. Matrik Evaluasi Model LSTM Variabel MSE RMSE MAE MAPE Temperature Rata-rata 0,00605 0,07780 0,04696 4,36% Kelembaban Rata-rata 0,00108 0,03281 0,02256 7,60% Curah Hujan Rata-rata 0,00551 0,07424 0,04837 5,00% Lama Penyinaran Matahari 0,00375 0,06119 0,04699 8,29%
Tabel  kedua  yaitu  hasil  evaluasi  kinerja  model  GRU  dapat  dilihat  pada  Tabel  7  prediksi  terhadap beberapa variabel iklim yang diukur dengan metrik kesalahan yang sama seperti pada  Tabel 6. Nilai kesalahan menunjukkan bahwa model masih memiliki kinerja yang baik dalam memprediksi suhu rata-rata, dengan MAPE sekitar  4.35%,  yang  menunjukkan  bahwa  prediksi  sangat  akurat  (<10%),  Model  menunjukkan  kinerja  yang sangat baik dalam memprediksi kelembaban rata-rata, dengan MAPE sekitar 6.86%, yang menunjukkan bahwa prediksi  sangat  akurat,    Model  memiliki  kinerja  yang  baik  dalam  memprediksi  curah  hujan  rata-rata,  dengan MAPE sekitar 5.01%, yang masih masuk kategori sangat akurat, Prediksi lama penyinaran matahari juga cukup akurat, dengan MAPE sekitar 8.28%, yang menunjukkan prediksi sangat akurat.
Tabel 7. Matrik Evaluasi Model GRU Variabel MSE RMSE MAE MAPE Temperature Rata-rata 0,00607 0,07788 0,04691 4,35% Kelembaban Rata-rata 0,00097 0,03116 0,02017 6,86% Curah Hujan Rata-rata 0,00550 0,07417 0,04833 5,01% Lama Penyinaran Matahari 0,00363 0,06022 0,04677 8,28%
Kedua  tabel  menunjukkan  bahwa  model  prediksi  yang  digunakan  memiliki  kinerja  yang  sangat  baik dalam memprediksi variabel cuaca seperti suhu, kelembaban, curah hujan, dan lama penyinaran matahari. Nilai MAPE yang rendah di semua variabel menunjukkan bahwa model ini mampu memberikan prediksi yang sangat akurat, yang sangat bermanfaat untuk aplikasi yang memerlukan ketepatan tinggi dalam prakiraan iklim.

## 3.2.2 Perbandingan Performa Kinerja Model
1. Suhu Rata-rata (Temperature Rata-rata):
Tabel 8. Perbandingan Matrik Evaluasi Temperature Rata-rata
Model MSE RMSE MAE MAPE Temperature Rata-rata LSTM  0,0061 0,0778 0,0470  4,36% GRU 0,0061 0,0779 0,0469  4,35% Selisih  -0,0002  -0,0010  0,0001  0,01%
Pada Tabel 8 Model LSTM Temperature Rata-rata memiliki MSE sebesar 0,0061, RMSE sebesar 0,0778 dan MAE  sebesar  0,0470,  MAPE  sebesar  4,36%,  Model  GRU  memiliki  MSE  sebesar  0,0061,  RMSE  sebesar 0,0779  dan  MAE  sebesar  0,0469  MAPE  sebesar  4,35%.  Perbedaan  antara  kedua  model  sangat  kecil, menunjukkan bahwa keduanya hampir sama baik dalam memprediksi suhu rata-rata.
2. Kelembaban Rata-rata (Kelembaban Rata-rata)
Tabel 9. Perbandingan Matrik Evaluasi Kelembaban Rata-rata Model MSE RMSE MAE MAPE Kelembaban Rata-rata LSTM  0,00108  0,03281  0,02256  7,60% GRU 0,00097  0,03116  0,02017  6,86%
Selisih  0,00012  0,00065  0,00139  -0,74%
Model  LSTM  Tabel  9  memiliki  MSE  sebesar  0,00108,  RMSE  sebesar  0,03281,  MAE  sebesar  0,02256 MAPE sebesar 7,60%. Model GRU memiliki MSE sebesar 0,00097, RMSE sebesar 0,03116, MAE sebesar 0,02017, MAPE sebesar 6,86 %. LSTM sedikit lebih baik dalam beberapa metrik, tetapi perbedaannya tidak signifikan, sehingga kedua model hampir sama dalam memprediksi kelembaban rata-rata.
3. Curah Hujan Rata-rata (Curah Hujan Rata-rata)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
MSE sebesar 0,001, RMSE sebesar 0,033, MAE sebesar 0,023, MAPE sebesar 7,60%. Model GRU memiliki MSE  sebesar  0,006,  RMSE  sebesar  0,074,  MAE  sebesar  0,048  MAPE  sebesar  5,01%.  GRU  memiliki kesalahan  yang  lebih  rendah  dalam  MSE  dan  RMSE,  menunjukkan  adanya  variabilitas  yang  lebih  besar dalam prediksi persentase. Hasil Model LSTM dapat dilihat pada Tabel 10
Tabel 10. Perbandingan Matrik Evaluasi Curah Hujan Rata-rata
Model MSE RMSE MAE MAPE Curah Hujan Rata-rata LSTM  0,00551  0,07424  0,04837  5,00% GRU 0,00550  0,07417  0,04833  5,01% Selisih  0,0001 0,00007  0,00004  -0,01%
4. Lama Penyinaran Matahari (Lama Penyinaran Matahari)
Hasil Model LSTM berkaitan dengan lama penyinaran matahari dapat dilihat pada Tabel 11
Tabel 11. Perbandingan Matrik Evaluasi Lama Penyinaran Matahari
Model MSE RMSE MAE MAPE Lama Penyinaran Matahari LSTM  0,00375  0,06119  0,04699  8,29% GRU 0,00363  0,06022  0,04677  8,28%
Selisih  0,00012  0,00097  0,00022  0,01%
LSTM  memiliki  MSE  sebesar  0,00375,  RMSE  sebesar  0,06119,  MAE  sebesar  0,04699.  Model  GRU memiliki  MSE  sebesar  0,00363,  RMSE  sebesar  0,06022,  MAE  sebesar  0,04677.  GRU  lebih  baik  dalam semua  metrik  kecuali  MSE,  menunjukkan  bahwa  GRU  sedikit  lebih  akurat  dalam  memprediksi  lama penyinaran  matahari.  Dapat  dilihat  dari  Gambar  9  selisih  antara  GRU  >  LSTM,  dengan  kata  lain  model LSTM lebih baik dari model GRU.
(a)
(b)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 868-882 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5671
(c) (d)
Gambar 9. (a) Grafik Perbandingan Nilai MSE, (b) Grafik perbandingan nilai RMSE, (c)Grafik Perbandingan Nilai MAE, (d) Grafik Perbandingan Nilai MAPE dari Model LSTM, dan GRU

## 3.2.3 Durasi Pemodelan
Dalam  menentukan  performa  kinerja  terbaik  pada  suatu  model, lamanya  waktu  yang  dibutuhkan  untuk membuat  prediksi  perlu  dipertimbangkan,  karena  untuk  membuat  prediksi  yang  baik  dari  data  yang  besar membutuhkan  waktu  yang  berbeda-beda  dari  setiap  modelnya, oleh karena itu,  menjadikan parameter durasi pemodelan sebagai  pertimbangan  dalam  kinerja  model.  Berikut  grafik  perbandingan  durasi  pemodelan  yang dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Grafik Perbandingan Durasi Pemodelan
Dapat  dilihat  dari  Gambar  10,  hasil  dari  perbandingan  durasi pemodelan  menunjukan  model  GRU mendapatkan  waktu  terbaik  dibandingkan  dengan  model  LSTM  dengan  selisih  yang  cukup  jauh,  184,3341522 detik.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  hasil  perbandingan  durasi  pemodelan  oleh  model  GRU  menunjukkan nilai  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  model  LSTM,  dimana  hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan oleh dimana pada penelitian menyebutkan bahwasannya model GRU memiliki lebih sedikit parameter model  dibandingkan  dengan  LSTM,  sehingga  kecepatan  konvergensi  pada  model  GRU  lebih  cepat  dari  model LSTM.

## 3.3 Klasifikasi Iklim Koppen
Setelah  mendemonstrasikan  kemampuan  model Long  Short-Term  Memory (LSTM)  dan Gated  Recurrent  Unit (GRU)  dalam  memprediksi  variabel  iklim  penting,  bab  selanjutnya  akan  membahas  aplikasi  hasil  prediksi  ini dalam  konteks  klasifikasi  iklim Köppen . Perbandingan  Klasifikasi Köppen Berdasarkan  Prediksi  model  LSTM dan GRU, yang merupakan sistem pengelompokan iklim yang luas berdasarkan pola curah hujan dan suhu.

## 3.3.1 Klasifikasi Koppen LSTM
Data  hasil  prediksi    berupa  data    harian  kemudian  dirubah  ke  dalam  data  hasildapat  dilihat  pada  Gambar  11 Merupakan jumlah curah  hujan setiap bulan dan  menunjukkan rata-rata suhu setiap bulan dari hasil transposisi rata-rata suhu harian.
Untuk  menentukan  suhu  bulanan  minimum  setiap  tahun,  dalam  klasifikasi  iklim Köppen diperlukan beberapa subklasifikasi iklim  yang bergantung pada suhu bulanan  minimum. Misalnya, untuk  mengidentifikasi
2623,3038 76
2577,6148 16 2550 2600 2650 LSTM GRU Seco n d Model Durasi Pemodelan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 868-882 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5671
apakah suatu wilayah memiliki iklim D ( Snow ), suhu bulan terdingin harus kurang dari atau sama dengan  -3°C. Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Temperature Minimum Setiap Tahun
Suhu minimum setiap bulan berada di atas 18°C, yang menunjukkan bahwa iklim termasuk dalam iklim A  ( Tropical  climate ).  Gambar  12  merupakan  hasil  klasifikasi koppen menunjukan  bahwa  iklim  di  yogyakarta berada  pada  iklim  tipe  A  yaitu  pada  Temperature  berada  di  atas  18  derajat.  Kemudian  suhu  di  kategorikan berdasarkan koppen klasifikasi Output dari program tersebut dapat dilihat pada Gambar 13
Gambar 13. Hasil Klasifikasi koppen Model LSTM

## 3.3.2 Klasifikasi Koppen GRU
Data  hasil  prediksi    berupa  data    harian  kemudian  di  rubah  ke  dalam  data  bulanan  hasil dapat  dilihat  pada Gambar 14 Merupakan jumlah curah hujan setiap bulan dan menunjukkan rata-rata suhu setiap bulan dari hasil transposisi rata-rata suhu harian.
Gambar 14. Output Transpose Data Harian Menjadi Data Bulanan
Untuk  menentukan  suhu  bulanan  minimum  setiap  tahun,  dalam  klasifikasi  iklim Köppen diperlukan beberapa subklasifikasi iklim  yang bergantung pada suhu bulanan  minimum. Misalnya, untuk  mengidentifikasi apakah suatu wilayah memiliki iklim D ( Snow ), suhu bulan terdingin harus kurang dari atau sama dengan  -3°C. Dapat  dilihat  pada  Gambar  15  merupakan  temperature  minimum  setiap  bulan  berada  di  atas  18°C,  yang menunjukkan bahwa iklim termasuk dalam iklim A ( Tropical climate ).

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 15. Temperature minimum setiap bulan
Suhu minimum setiap bulan berada di atas 18°C, yang menunjukkan bahwa iklim termasuk dalam iklim A ( Tropical climate ). Hasil t emperature diatas dapat dilihat pada Gambar 16
Gambar 16. Hasil Klasifikasi koppen Model GRU

## 3.3.3 Perbandingan Temperature minimum
Perbandingan temperatur minimum tiap tahun yang  dihitung menggunakan dua Model prediksi berbeda LSTM ( Long Short-Term Memory ) dan GRU ( Gated Recurrent Unit ). Berikut adalah rincian data dalam Tabel 12:
Tabel 12. Perbandingan Temperatur Minimum Tiap Tahun Tahun LSTM GRU 2021 24,7 24,6 2022 25,1 25,1 2023 25,1 25,0 2024 25,0 25,0 2025 25,0 25,0 2026 25,0 24,9 2027 25,0 24,9 2028 24,9 24,9
Dalam  Tabel  12  sistem  klasifikasi  iklim  Köppen,  temperatur  minimum  bulanan  adalah  salah  satu parameter  kunci  untuk  menentukan  tipe  iklim  suatu  daerah.  Berdasarkan  data  temperatur  minimum  yang ditampilkan dalam Tabel 12, kita dapat membuat beberapa observasi berikut:
1. Temperatur Minimum yang Konsisten:
Temperatur  minimum  tiap  tahun  untuk  kedua  metode  (LSTM  dan  GRU)  berkisar  antara  24,6°C  hingga 25,1°C.  Ini  menunjukkan  bahwa  daerah  tersebut  memiliki  temperatur  minimum  yang  cukup  tinggi  secara konsisten sepanjang tahun.
2. Klasifikasi Iklim Tropis (A):
Dalam klasifikasi iklim Köppen, untuk memenuhi syarat sebagai iklim tropis (A), temperatur bulan terdingin harus  lebih  besar  atau  sama  dengan  18°C.  Berdasarkan  Tabel  12,  semua  nilai  temperatur  minimum  untuk kedua  metode  prediksi  selalu  di  atas  18°C,  yang  mengindikasikan  bahwa  daerah  tersebut  termasuk  dalam kategori iklim tropis.
3. Subtipe Iklim Tropis:
Untuk  lebih  jauh  mengklasifikasikan  subtipe  iklim  tropis  (Af,  Am,  atau  Aw),  curah  hujan  bulanan  dan tahunan  juga  harus  dipertimbangkan.  Tabel  12  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  iklim  Köppen  untuk  daerah tersebut  bervariasi  antara  " Tropical  Monsoon "  (Am),  " Tropical  Rainforest "  (Af),  dan  " Tropical  Savanna " (As). Variasi ini mungkin disebabkan oleh perbedaan pola curah hujan meskipun temperatur minimum tetap tinggi dan stabil.
3.3.4 Perbandingan Klasifikasi Koppen LSTM dan GRU
Hasil  klasifikasi  iklim  Köppen  berdasarkan  data  suhu  dan  curah  hujan  untuk  setiap  tahun  dari  2021  hingga 2028. Hasil klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 13 sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 868-882 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5671
Tabel 13. Klasifikasi Koppen LSTM dan GRU
Tahun LSTM GRU 2021 Am Am 2022 As Af 2023 Am Af 2024 Am Af 2025 Am Af 2026 Am Af 2027 Am Af 2028 As Am
Tabel  13  membandingkan  klasifikasi  iklim  Köppen  yang  dihitung  menggunakan  dua  metode  prediksi yang berbeda: LSTM ( Long Short-Term Memory ) dan GRU ( Gated Recurrent Unit ). 1. Am ( Tropical Monsoon )
Iklim monsun tropis (Am) ditandai dengan musim hujan panjang dan curah hujan tinggi, dengan satu bulan curah  hujan  di  bawah  60  mm.  Pertanian  diuntungkan  oleh  curah  hujan  tinggi,  namun  bulan  kering memerlukan  irigasi  tambahan.  Infrastruktur  sering  terancam  banjir,  sehingga  penting  menjaga  saluran  air. Musim hujan panjang meningkatkan risiko penyakit seperti malaria dan demam berdarah.
2. Af (Tropical Rainforest)
Iklim hutan hujan tropis (Af) memiliki curah hujan tinggi sepanjang tahun tanpa bulan dengan curah hujan di bawah  60  mm.  Pertanian  subur  dan  beragam,  namun  risiko  penyakit  tanaman  dan  hama  meningkat. Infrastruktur harus tahan kelembapan dan hujan konstan dengan risiko erosi dan banjir. Lingkungan lembab meningkatkan penyakit vektor seperti nyamuk dan penyakit pernapasan.
3. As (Tropical Savanna with Dry Summer) Iklim  sabana  tropis  dengan  musim  panas  kering  (As)  memiliki  musim  panas  kering  dengan  curah  hujan kurang  dari  60  mm.  Pertanian  memerlukan  irigasi  selama  musim  kering  dengan  tanaman  tahan  kekeringan seperti jagung dan sorgum. Infrastruktur harus menghadapi kekeringan dengan manajemen air yang baik dan desain  untuk  kondisi  kering  dan  panas.  Kesehatan  terancam  dehidrasi,  penyakit  debu,  dan  panas  selama musim kering.

## 4. KESIMPULAN
Model  LSTM  dan  GRU  digunakan  untuk  memprediksi  data  dari  tahun  2010  hingga  2021  dengan  parameter 'batch_size': 64, 'epochs': 150, dan 'optimizer':  'adam',  menunjukkan bahwa berdasarkan  matrik evaluasi Target MAPE, kedua model memperoleh akurasi sangat baik, di mana untuk Curah Hujan Rata-rata model LSTM lebih unggul  dengan  MAPE  5,0%  dibandingkan  GRU  yang  memiliki  MAPE  5,01%,  sementara  untuk  Kelembaban Rata-rata,  Lama  Penyinaran  Matahari,  dan  Temperatur  Rata-rata,  model  GRU  menunjukkan  kinerja  lebih  baik dengan  MAPE  masing-masing  6,86%,  8,28%,  dan  4,35%;  Hyperparameter  Tuning  menggunakan  Grid  Search memakan waktu lebih lama, dengan model GRU memiliki durasi terbaik 2319,8 detik dibandingkan LSTM yang memerlukan  2504,2  detik,  dan  analisis  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  menunjukkan  bahwa  kedua  model menghasilkan  prediksi  temperatur  minimum  yang  sangat  mirip,  mengindikasikan  keandalan  dalam  konteks klasifikasi iklim tropis Köppen.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada Program Magister Teknik Elektro Universitas Islam Indonesia (UII)  yang telah  memberikan dukungan dana untuk penelitian ini. Dukungan dan  kepercayaan telah  memungkinkan  kami  untuk  mengeksplorasi  dan  menyelidiki  lebih  lanjut,  yang  mengarah  ke  penemuan yang berharga. Terima kasih juga kepada rekan-rekan yang berkontribusi dalam penelitian ini. Diharapkan hasil penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  positif  bagi  perkembangan  dan  kemajuan  teknik  kelistrikan  di Indonesia.

## REFERENCES
[1] B.  D.  A.  Nugroho,  “Relationships  among  Global  Climate  Indices  and  Rainfall Pattern to  Detect  Impact  of  Climate Change  in  Yogyakarta  Special  Region,  Indonesia,” IOP  Conf  Ser  Earth  Environ  Sci ,  vol.  515,  no.  1,  2020,  doi: 10.1088/1755-1315/515/1/012038.
[2] E.  Saptutyningsih,  “Does  social  capital  matter  in  climate  change  adaptation?  A  lesson  from  agricultural  sector  in Yogyakarta, Indonesia,” Land use policy , vol. 95, 2020, doi: 10.1016/j.landusepol.2019.104189.
[3] S.  R.  K.  Sari,  “Strategy  mitigation  action  of  climate  change  of  land-based  in  geopark  karst  area  of  Gunungsewu, Yogyakarta,  Indonesia,” IOP  Conf  Ser  Earth  Environ  Sci ,  vol.  824,  no.  1,  2021,  doi:  10.1088/1755- 1315/824/1/012071.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[4] F. Farhangi, A. Sadeghi-Niaraki, J. Safari Bazargani, S. V. Razavi-Termeh, D. Hussain, and S.-M. Choi, “Time-Series Hourly Sea Surface Temperature Prediction Using Deep Neural Network Models,” J Mar Sci Eng , vol. 11, no. 6, pp. 11–36, May 2023, doi: 10.3390/jmse11061136.
[5] L.  Fitriana,  “Climate  stresses  and  its  impact  towards  food  sufficiency:  A  case  in  Bantul  regency  Yogyakarta- Indonesia,” IOP Conf Ser Earth Environ Sci , vol. 653, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1755-1315/653/1/012141.
[6] E.  Saptutyningsih,  “Climate  change  adaptability  of  the  agriculture  sector  in  Yogyakarta,  Indonesia,” E3S  Web  of Conferences , vol. 232, 2021, doi: 10.1051/e3sconf/202123204001.
[7] J.  H.  Mulyo,  “Assessing  the  Vulnerability  of  Farm  Households  in  Yogyakarta  to  Risks  Associated  with  Climate Change,” E3S Web of Conferences , vol. 142, 2020, doi: 10.1051/e3sconf/202014203002.
[8] S.  Mahjoub,  “Predicting  Energy  Consumption  Using  LSTM,  Multi-Layer  GRU  and  Drop-GRU  Neural  Networks,” Sensors , vol. 22, no. 11, 2022, doi: 10.3390/s22114062.
[9] G.  R.  FREDYAN  and  P.  Kusuma,  “Spatiotemporal  convolutional  LSTM  with  attention  mechanism  for  monthly rainfall prediction,” 2022. doi: 10.28919/cmbn/7761.
[10]  A.  Saxena,  R.  Chauhan,  D.  Chauhan,  and  G.  Aggarwal,  “Time  Series  Prediction of  Sea  Surface  Temperature  Using LSTM,” 2023. doi: 10.1109/Confluence56041.2023.10048855.
[11]  P.  T.  Yamak,  L.  Yujian,  and  P.  K.  Gadosey,  “A  Comparison  between  ARIMA,  LSTM,  and  GRU  for  Time  Series Forecasting,”  in Proceedings  of  the  2019  2nd  International  Conference  on  Algorithms,  Computing  and  Artificial Intelligence , New York, NY, USA: ACM, Dec. 2019, pp. 49–55. doi: 10.1145/3377713.3377722.
[12]  H. Sak, A. Senior, and F. Beaufays, “Long short-term memory recurrent neural network architectures for large scale acoustic modeling,” Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH , pp. 338–342, Aug. 2014, doi: DOI:10.21437/Interspeech.2014-80.
[13]  M.  Gupta,  A.  Asthana,  N.  Joshi,  and  P.  Mehndiratta,  “Improving  Time  Series  Forecasting  Using  Mathematical  and Deep Learning Models,” 2018, pp. 115–125. doi: 10.1007/978-3-030-04780-1_8.
[14]  A. Rasyid, D. Agushinta R., and D. Ediraras, “Deep Learning Methods In Predicting Indonesia Composite Stock Price Index (IHSG),” International Journal of Computer and Information Technology(2279-0764) , vol. 10, Oct. 2021, doi: 10.24203/ijcit.v10i5.153.
[15]  A. Bhavani, “Comparative Analysis between LSTM and GRU in Stock Price Prediction,” International Conference on Edge Computing and Applications, ICECAA 2022 - Proceedings , pp. 532–537, 2022, doi: 10.1109/ICECAA55415.2022.9936434.
[16]  B. Aprilia, M. Marzuki, and I. Taufiq, “Prediksi El Nino Southern Oscillation (ENSO) Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan  (JST)-Backpropagation,” Jurnal  Fisika  Unand ,  vol.  9,  no.  4,  pp.  421–427,  Jan.  2021,  doi: 10.25077/jfu.9.4.421-427.2020.
[17]  C.  Chen,  L.  Xue,  and  W.  Xing,  “Research  on  Improved  GRU-Based  Stock  Price  Prediction  Method,” Applied Sciences , vol. 13, no. 15, p. 8813, Jul. 2023, doi: 10.3390/app13158813.
[18]  A.  A.  Ningrum,  I.  Syarif,  A.  I.  Gunawan,  E.  Satriyanto,  and  R.  Muchtar,  “Algoritma  Deep  Learning-LSTM  untuk Memprediksi Umur Transformator,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 8, no. 3, pp. 539–548, Jun. 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021834587.
[19]  H. Song and H. Choi, “Forecasting Stock Market Indices Using the Recurrent Neural Network Based Hybrid Models: CNN-LSTM,  GRU-CNN,  and  Ensemble  Models,” Applied  Sciences ,  vol.  13,  no.  7,  p.  4644,  Apr.  2023,  doi: 10.3390/app13074644.
[20]  A. Mayer and E. K. Smith, “Unstoppable climate change? The influence of fatalistic beliefs about climate change on behavioural change and willingness to pay cross-nationally,” 2018. doi: 10.1080/14693062.2018.1532872.