## PERBANDINGAN IMPUTASI DAN PARAMETER SUPPORT VECTOR REGRESSION UNTUK PERAMALAN CUACA
Arif Mudi Priyatno Fakultas Teknik Informatika, Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh November Email: arif.18051@mhs.its.ac.id
Agung Wiratmo Fakultas Teknik Informatika, Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh November Email: agung.18051@mhs.its.ac.id
Fahmi Syuhada Fakultas Teknik Informatika, Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh November Email: fahmi.18051@mhs.its.ac.id
Putri Cholidhazia Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Departement Ilmu Komputer Bogor Agricultural University Email: Putri_cho@apps.ipb.ac.id

## ABSTRAK
Curah  hujan  adalah  informasi  penting  di  bidang  transportasi,  pertanian,  industri  dll.  Dengan  mengetahui informasi curah hujan, tindakan dapat diambil secara tepat di beberapa bidang tersebut. sehingga tidak ada kerugian karena  kesalahan  dalam  informasi  curah  hujan.  Makalah  ini  bertujuan  untuk  menemukan  metode  yang  sesuai dalam peramalan curah hujan yang terkait dengan metode pemrosesan data imputasi dan nilai parameter dalam Support  Vector  Regression (SVR).  Hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa  metode  preprocessing  data  imputasi terbaik  diperoleh  untuk  digunakan  ke  dalam  SVR  berdasarkan  nilai Mean  Squared  Error (MSE)  dan Mean Absolute Error (MAE). Berdasarkan hasil MSE, k-nearest neighbor adalah metode terbaik yang digunakan untuk preprocessing  data  imputasi.  Data  preprocessing  menghasilkan  eksperimen  pada  SVR  Polinomial  dengan parameter C 1000, toleransi 0,001, epsilon 0,01 dan iterasi tak terbatas. Di sisi lain, hasil MAE menunjukkan bahwa Artificial Neural Network (ANN) adalah metode terbaik dalam imputasi data preprocessing. ANN dengan radial basis function kernel, gamma 0,001, C 1000, toleransi 0,001 dan iterasi tanpa batas. JST diuji pada RBF SVR dengan gamma 0,001, C 1000, toleransi 0,001 dan iterasi tak terbatas.
Kata  kunci: curah  hujan;  imputasi  data; support  vector  regression ; k-nearest  neighbor;  radial  basis  function kernel; artificial neural network.

## ABSTRACT
Rainfall  is  important  information  in  the  fields  of  transportation,  agriculture,  industry  etc.  By knowing rainfall information, action can be taken precisely in some of these fields so that there is no loss due  to  errors  in  rainfall  information.  This  paper aims  to  find  a  suitable  method  in  forecasting  rainfall related  to  the  data  imputation  preprocessing  method  and  parameter  values  in  the  Support  Vector Regression  (SVR).  The  experiment  results  showed  that  the  best  imputation  data  preprocessing  method obtained for use into SVR based on Mean Squared Error (MSE) and Mean Absolute Error (MAE) values. Based on the  results of  MSE,  k-nearest neighbor  is the  best method used for preprocessing imputation data.  The  preprocessing  data  results  experiment  on  the  Polynomial  SVR  with  parameters  C  1000, tolerance  0.001,  epsilon  0.01  and  infinite  iterations.  On  the  other  hand,  the  MAE  results  show  that Artificial Neural Network (ANN) is the best method in imputation preprocessing data. ANN  with radial basis function kernel, gamma 0.001, C 1000, tolerance 0.001 and infinite iterations. ANN was tested on RBF SVR with gamma 0.001, C 1000, tolerance 0.001 and infinite iterations.
Keywords:  rainfall;  data  imputation;  support  vector  regression;  k-nearest  neighbor;  radial  basis  function kernel; artificial neural network.

## 1 PENDAHULUAN
Ketidakpastian adalah masalah yang sering terjadi dalam banyak ilmu alam seperti meteorologi dan hidrologi. ini  membuat  prediksi  keadaan  alami  seperti  prediksi  curah  hujan  menjadi  layak  untuk  dipelajari  oleh  masing- masing ilmu alam [1]. Curah hujan adalah hal terbesar yang berkaitan dengan proses siklus air. Karakteristik curah hujan  penting  untuk  memodelkan  akurasi  dan  nilai  kebetulan  hidrologi  lainnya  seperti  limpasan  dan evapotranspirasi. Ini karena karakteristik curah hujan mengontrol perilaku dan evaluasi pemodelan [2] [3] [4].
Cuaca adalah kondisi udara di suatu tempat dalam waktu yang relatif singkat. Parameter yang mempengaruhi kondisi  cuaca  di  suatu  daerah  adalah  suhu,  tekanan  udara,  kecepatan  angin,  kelembaban  udara,  dan  berbagai fenomena atmosfer lainnya [5] [6] [7]. Pilihan metode yang tepat untuk menentukan kondisi cuaca adalah kegiatan yang sering dilakukan oleh beberapa peneliti cuaca atau atmosfer akhir-akhir ini. Ini karena ada banyak tuntutan dari  berbagai  pihak  yang  menginginkan  informasi  tentang  kondisi  atmosfer  yang  lebih  cepat,  lebih  akurat,  dan terperinci [8] [9].
Dalam  hal  perkiraan  curah  hujan,  data  diperoleh  dari  agensi  yang  menangani  masalah  cuaca.  Badan meteorologi dan geofisika umumnya menyediakan data yang dibutuhkan dan dapat diakses melalui portal mereka. data  menyajikan  nilai  parameter  yang  mempengaruhi  curah  hujan.  Data  yang  diambil  dari  proses  peristiwa langsung disebut sebagai data nyata. Curah hujan termasuk dalam data nyata yang memiliki ukuran besar. Namun, penggunaan data nyata akan mendapatkan anomali data. Data anomali biasanya disebabkan oleh berbagai faktor seperti faktor pendeteksi sensor hingga kesalahan manusia itu sendiri. Data anomali tentu akan mempengaruhi hasil peramalan curah hujan. Oleh karena itu, perbaikan pada data sebelum memasuki proses peramalan perlu dilakukan.
Makalah  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  perbandingan  model  imputasi  dan  pengaruh  perubahan  nilai parameter pada metode Support Vector Regression (SRV) untuk peramalan curah hujan. Data imputasi diperoleh dari  proses  preprocessing  data  menggunakan  3  buah  algoritma  yang  diuji.  Algoritma  yang  digunakan  untuk menghasilkan  data  imputasi  adalah  algoritma  K-Nearest  Neighbors  (KNN),  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST),  dan Binning. Sedangkan parameter SVR yang dianalisis adalah gamma, parameter C, toleransi, epsilon, dan jumlah iterasi. Model data imputasi dengan perubahan nilai parameter metode SVR dikombinasikan untuk mendapatkan algoritma preprocessing terbaik dan nilai parameter sebagai prakiraan curah hujan. Algoritma dan nilai parameter terbaik ditentukan berdasarkan nilai MSE dan MAE dari masing-masing teknik percobaan. Pengetahuan tentang algoritma  preprocessing  untuk  mengatasi  data  anomali  diperoleh  dalam  penelitian  ini.  Selain  itu,  pengetahuan diperoleh tentang pengaruh perubahan nilai parameter pada metode SVR dalam proses klasifikasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data primer yang berasal dari Stasiun Meteorologi Sultan Syarif Kasim II di Kota Riau Pekanbaru dari 1 Januari 2000 hingga 13 Oktober 2018 [10]. Data memiliki 10 fitur, yaitu suhu minimum (° C), suhu maksimum (° C), suhu rata-rata (° C), kelembaban rata-rata (%), curah hujan (mm), waktu iradiasi (jam), kecepatan  angin  rata-rata  (knot),  arah  angin  tertinggi  (deg),  kecepatan  angin  terbesar  (knot),  arah  angin  pada kecepatan maksimum (deg). Data berisi nilai anomali karena ada data yang bernilai "8888" dan "9999". Nilai data "8888" berarti bahwa nilai parameter cuaca tidak diukur pada hari tertentu. sedangkan nilai "9999" berarti nilai data yang tidak direkam satu hari. Jumlah data yang diperoleh adalah 6851 data.
Penelitian  ini  mengimplementasikan  beberapa  metode  untuk  meningkatkan  data  anomali.  proses  ini merupakan preprocessing dari data yang digunakan. Langkah preprocessing menghasilkan 3 buah data imputasi berdasarkan algoritma yang digunakan. Algoritma yang diterapkan adalah Algoritma k-nearest neighbor , Artificial Neural  Network ,  dan Binning .  Setelah preprocessing selesai,  setiap  data  imputasi  dihasilkan  untuk  memasuki proses outlier. dalam proses ini, data dikoreksi dengan metode deviasi standar untuk menghilangkan data outlier. Tiga potong data imputasi yang telah diperbaiki kemudian dimasukkan ke dalam proses peramalan menggunakan metode Support Vector Regression.

## 2.1 Outlier Process (Imputation)
Outliers adalah pengamatan yang jauh (ekstrem) dari pengamatan lain. Secara umum, outlier dibagi menjadi  dua,  yaitu  outlier  dalam  model  observasi  dan  outlier  dalam  model  linier.  Berdasarkan  jumlah variabel  yang  dipertimbangkan,  Outliers  dibagi  menjadi  Outliers  dalam  observasi  univariat  atau multivariat.  Outliers  dalam  model  linear  multivariat  dapat  dibagi  menjadi  tiga  kategori,  yaitu Outliers untuk leverage dan residual atau keduanya [11] [12]. Deteksi outlier adalah  proses  umum  dalam  aplikasi  penambangan  data.  Deteksi  dilakukan  untuk menghindari  distribusi  antara  setiap  data  yang  memiliki  nilai  yang  sangat  berbeda.  Deteksi  outlier  dari data mining sering didasarkan pada pengukuran jarak, cluster, dan metode spasial [13].
Dalam  deteksi  outlier,  data  dalam  pemrosesan  data  mining  dapat  dikategorikan  menjadi  data univariat  dan  multivariat  [14]  [15].  Data  univariat  adalah  data  yang  memiliki  satu  jenis  variabel.
Sedangkan data  multivarian lebih dari satu tipe  data. Dalam penelitian ini,  data  yang digunakan adalah data dengan model multivariat.

## 2.1.1 K-Nearest Neighbors Algorithm (KNN)
KNN  termasuk  dalam  kategori Lazy  Learning .  Pendekatan  metode  KNN  dilakukan  dengan menyimpan semua data pelatihan dalam ruang n-dimensi. Saat menguji suatu data, itu akan menentukan tetangga  K  terdekat  yang  akan  menjadi  nilai  dari  data  pengujian.  Metode  KNN  digunakan  untuk melakukan  perbaikan  pada  data  anomali.  Algoritma  menghasilkan  data  hasil  imputasi  yang  siap  untuk memasuki  proses  peramalan.  Data  curah  hujan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dikarakterisasi menjadi dua berdasarkan pada kelengkapan nilai dari setiap parameter. Pertama, data untuk setiap baris memiliki nilai parameter lengkap. Tidak ada nilai yang hilang dari setiap parameter. Kedua, data untuk setiap  baris  memiliki  nilai  yang  hilang  pada  suatu  parameter.  Dalam  data  yang  digunakan,  nilai  yang hilang  ditandai  dengan  nilai  "8888" dan  "9999".  Data  dengan  karakteristik  pertama  menjadi  data  clean atau data pelatihan. Sedangkan data dengan karakteristik kedua menjadi data unclean atau data uji yang akan diperbaiki. Algoritma 1 adalah algoritma untuk mengatasi data yang tidak bersih.
Algoritma 1: Penggantian data mengandung missing value dengan metode KNN
Input : data clean, data unclean Output : Data matrik hasil perbaikan data missing value dengan metode KNN Step:
a. Pengecekan per baris data unclean .
b. Pengecekan jumlah missing value per baris. Jika  jumlah  missing  value  per baris lebih dari lima  missing value  maka  baris tersebut  dihapus dan diulang ke langkah ke 1. Jika tidak lanjut ke langkah berikutnya
c. Pengecekan  data  dalam  fitur  yang  mengandung missing  value .  data  dalam  fitur  yang  tidak mengandung missing value akan menjadi dataset dan data dalam fitur yang mengandung missing value dijadikan sebagai data target.
d. Pelatihan KNN menggunakan data clean dengan ketentuan dataset dan data target sesuai dengan yang didapatkan pada langkah ke 3
e. Dilakukan proses prediksi terhadap baris data yang diujikan..
f. Hasil dari prediksi yang tidak mengandung missing value ditambahkan kedalam data clean dan dijadikan data baru.
g. Data baru disimpan pada  matrik dan dilakukan kembali langkah 1 sampai  semua  data unclean diproses menjadi data clean .

## 2.1.2 Artificial Neural Network Algorithm (ANN)
Secara  umum, proses perbaikan data  menggunakan  metode  JST sama  dengan  metode  KNN. tetapi dalam  proses  memperbaiki  setiap  baris  data,  metode  ini  membuat  parameter  network yang  digunakan untuk menentukan nilai yang hilang dari data yang dikoreksi.  Langkah 4 dan 5 menjelaskan bagaimana proses perbaikan data dengan metode JST menghasilkan data imputasi.
Algoritma 2: Penggantian data mengandung missing value dengan metode Artificial neural network
Input : data clean, data unclean Output : Data matrik hasil perbaikan data missing value dengan metode Artificial neural network Step:
a. Pengecekan jumlah missing value per baris.
b. Jika  jumlah  missing  value  per baris lebih dari lima  missing value  maka  baris tersebut dihapus dan diulang ke langkah ke 1. Jika tidak lanjut ke langkah berikutnya
c. Pengecekan  data  dalam  fitur  yang  mengandung  missing  value.  data  dalam  fitur  yang  tidak mengandung missing value akan menjadi dataset dan data dalam fitur yang mengandung missing value  dijadikan sebagai data target.
d. Pelatihan ANN menggunakan data clean dengan ketentuan dataset dan data target sesuai dengan yang didapatkan pada langkah ke 3
e. Dilakukan proses prediksi terhadap baris data yang diujikan..
f. Hasil dari prediksi yang tidak mengandung missing value ditambahkan kedalam data clean dan
dijadikan data baru.
g. Data baru disimpan pada  matrik dan dilakukan  kembali langkah 1 sampai  semua  data  unclean diproses menjadi data clean.

## 2.1.3 Binning Algorithm
Metode binning diusulkan untuk memperbaiki data dengan mengurutkan nilai tetangga dari nilai itu. Penyortiran  data  didistribusikan  ke  beberapa  ‘bin’.  Karena  distribusi  data  dalam  metode  binning mempertimbangkan nilai tetangga, nilai yang dihasilkan dalam metode binning ini adalah nilai rata-rata bin. Perhitungan dalam metode binning yang biasa digunakan adalah untuk menghitung rata-rata di setiap "bin" atau menghitung median di setiap "bin".
Metode  binning  dalam  penelitian  ini  digunakan  sebagai  metode  ketiga  untuk  meningkatkan parameter  nilai  yang  hilang.  Perhitungan  dalam  metode  binning  digunakan  dengan  menghitung  nilai tengah. Langkah  2 adalah algoritma untuk meningkatkan data dengan metode ini.
Algoritma 3: Penggantian data mengandung missing value dengan metode binning
Input : Seluruh Data Output : Data hasil perbaikan dengan metode binning Step:
a. Pengecekan jumlah missing value per baris. Jika jumlah missing value per baris lebih dari lima missing  value  maka  baris  tersebut  dihapus  dan  diulang  ke  langkah  ke  1.  Jika  tidak  lanjut  ke langkah berikutnya
b. Pengecekan  data  dalam  fitur  yang  mengandung  missing  value  setiap  baris  akan  dilakukan perhitungan nilai tengah dalam fitur tersebut dapat mengganti missing value.
c. Langkah  kedua  diulangi  sebanyak  baris  data  lolos  pada  langkah  1  dan  setiap  baris  diulangi sebanyak fitur.
d. Data perbaikan dari missing value disimpan dalam data clean data

## 2.2    Support Vector Regression
Support  Vector  Regression (SVR)  adalah  salah  satu  metode  untuk  menyelesaikan  masalah  dalam regresi.  SVR  digunakan  untuk  menemukan  fungsi  g(x)  yang  cocok  untuk  seluruh  data  di  mana  nilai  e mendekati nilai yang disepakati atau mencapai iterasi yang ditentukan. Nilai e menunjukkan keakuratan perhitungan SVR.
SVR  terdiri  dari  sejumlah  parameter,  yaitu  kernel,  derajat,  gamma,  coef0,  toleransi,  parameter, epsilon,  menyusut,  cache_size, verbose, dan iterasi  maksimum. Namun, pengujian  model  data  imputasi dalam penelitian ini tidak menggunakan semua parameter SVR. Parameter yang digunakan adalah kernel, gamma,  toleransi,  epsilon,  variabel  C,  dan  iterasi  maksimum.  Kernel  SVR  yang  digunakan  untuk pengujian  adalah  kernel  RBF,  Linear,  dan  Polinomial.  sedangkan  untuk  nilai  parameter  lainnya,  yaitu dengan  nilai  yang  ditentukan.  Tabel  1  adalah  deskripsi  parameter  beserta  nilainya  untuk  menguji  data imputasi.

## Gambar 1. Model Pengujian Data Imputasi Menggunakan Metode SVR

## Tabel 1. Parameter uji SVR dan nilainya
Kernel RBF, Linear, Polynomial Gamma 1 10 100 1000 10000 tolerance 0.1 0.01 0.001 0.0001 0.00001 Variable C 1 1.00E+02 1.00E+03 1.00E+04 1.00E+05 Epsilon 0.1 0.01 0.001 0.0001 0.00001 Maximum Iteration 50 100 500 1000 -1

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian ini menjelaskan hasil penelitian komparatif pada model data imputasi dan perubahan nilai parameter untuk prakiraan curah hujan. Hasil pengujian data imputasi yang diklasifikasikan oleh metode SVR ditampilkan dalam  bentuk  tabel  hasil  pengujian.  Tingkat  Optimalitas  rekayasa  pengujian  ditampilkan  dalam  bentuk  dua parameter nilai, yaitu parameter MSE dan MAE.
Gambar 1 menjelaskan bagaimana proses pengujian data imputasi diperoleh dari 3 metode preprocessing. Hasil  pengujian  akan  dijelaskan  dalam  sub-bagian  analisis  parameter.  Ada  lima  analisis  sub-bagian  parameter seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1. Analisis ini mendapatkan kesimpulan bahwa model peningkatan data yang baik digunakan, nilai kernel, dan parameter optimal diberikan.

## 3.1    Gamma Parameter Analysis
Parameter  gamma  adalah  kebalikan  dari  standar  deviasi  kernel  RBF  (fungsi  Gaussian),  yang  digunakan sebagai ukuran kesamaan antara dua titik. Dalam SVM dengan kernel RBF, gamma digunakan untuk mempercepat fungsi-fungsi  dalam  kernel  RBF  untuk  mendapatkan  akurasi  model  klasifikasi  yang  optimal.  Gambar  2  adalah grafik hasil MSE dan MAE dari pengujian data imputasi. Hasilnya diilustrasikan dalam bentuk grafik karena ada 3 model data imputasi yang diuji. Parameter gamma hanya dimiliki oleh kernel RBF. Oleh karena itu, setiap model data imputasi memiliki garis nilai grafik tunggal. Nilai MSE terkecil 0,012 dalam data imputasi KNN yang terletak parameter gamma dengan nilai 0,3 kernel. sedangkan nilai MAE adalah 0,064 pada data imputasi JST yang dipecah pada nilai parameter gamma 0,001.

## Gambar 2. Grafik MSE dan MAE Perubahan Nilai Parameter Gamma

## 3.2    Tolerance Parameter Analysis
Toleransi adalah untuk melihat nilai toleransi terendah dalam proses SVR yang ditetapkan. Secara umum, semakin kecil toleransi yang diberikan, semakin baik nilai yang diperoleh. Tabel 2 menunjukkan bahwa jika nilai toleransi  terkecil  telah  ditemukan,  yang  berikutnya  hanya  akan  mengikuti  toleransi  sebelumnya  dan  perubahan tidak  akan  berubah  secara  signifikan.  Nilai  MSE  terendah  dihasilkan  dari  kernel  polinomial  dengan  metode praproses KNN. Nilai MSE adalah 0,013. sedangkan MAE minimum yang dihasilkan adalah 0,07585 dalam model data imputasi KNN dengan Kernel Polinomial dan toleransi 0,01.

## Tabel 2. Hasil MSE dan MAE parameter toleransi

## MSE Results Tolerance Parameter Analysis
Data Imputasi 0.1 0.01 0.001 0.0001 0.00001 MIN ANN Linear 0.02190 0.02186 0.02177 0.02177 0.02178 0.02177 ANN RBF 0.02029 0.02017 0.02016 0.02016 0.02016 0.02016 ANN Poly 0.02184 0.02122 0.02119 0.02119 0.02119 0.02119 KNN Linear 0.01387 0.01561 0.01566 0.01566 0.01563 0.01387 KNN RBF 0.01973 0.07808 0.01507 0.01507 0.01565 0.01507 KNN Poly 0.01267 0.01279 0.01277 0.01277 0.01277 0.01267 Binning  Linear 0.05840 0.05841 0.05829 0.05829 0.05829 0.05828 Binning RBF 0.22443 0.23898 0.24025 0.24025 0.24024 0.22443 Binning Poly 0.05901 0.05925 0.05921 0.05921 0.05921 0.05901 MAE Results Tolerance Parameter Analysis ANN Linear 0.06477 0.06441 0.06443 0.06442 0.06441 0.06441 ANN RBF 0.09651 0.09271 0.09270 0.09270 0.09270 0.09270 ANN Poly 0.06981 0.06543 0.06511 0.06510 0.06511 0.06510 KNN Linear 0.08358 0.07795 0.07793 0.07790 0.07792 0.07790 KNN RBF 0.10068 0.17573 0.10068 0.08766 0.08957 0.08766 KNN Poly 0.07683 0.07585 0.07597 0.07599 0.07599 0.07585 Binning Linear 0.19651 0.19605 0.19577 0.19575 0.19576 0.19575 Binning RBF 0.33112 0.33651 0.33709 0.33713 0.33713 0.33112 Binning Poly 0.19512 0.19600 0.19592 0.19588 0.19589 0.19512

## 3.3  Variable C Parameters Analysis
Nilai parameter C menunjukkan seberapa besar optimasi SVR dalam menghindari kesalahan peramalan di setiap pelatihan. Semakin besar nilai parameter C akan menghasilkan semakin lebar jarak tepi hyperplane sehingga jika parameter C kecil  maka akan  mempersempit jarak tepi  hyperplane.  Ada perubahan  yang  sangat signifikan dalam perubahan nilai parameter C di Binning, RBF, dan Polinomial. Hasil MSE terkecil berada di metode KNN dengan kernel polinomial pada nilai parameter C1e + 5 dengan hasil MSE 0,0126. Sedangkan untuk hasil MAE terkecil adalah MAE dalam metode JST dengan kernel polinomial pada nilai parameter C 1 dengan hasil MAE 0,0640
Tabel 3. Hasil MSE dan MAE parameter C MSE Results Variable C Parameter Analysis Data Imputasi 1 1.00E+02 1.00E+03 1.00E+04 1.00E+05 MIN ANN Linear 0.0219 0.0218 0.0218 0.0201 0.0189 0.0189 ANN RBF 0.0202 0.0202 0.0202 0.0202 0.0202 0.0202 ANN Poly 0.0216 0.0213 0.0212 0.0212 0.0212 0.0212 KNN Linear 0.0162 0.0162 0.0156 0.0137 0.0230 0.0137 KNN RBF 0.0161 0.0197 0.0197 0.0197 0.0197 0.0161 KNN Poly 0.0133 0.0128 0.0128 0.0127 0.0126 0.0126 Binning  Linear 0.0584 0.0583 0.0583 0.0583 0.0686 0.0583 Binning RBF 0.0822 0.1441 0.2403 0.3444 0.5171 0.0822 Binning Poly 0.0605 0.0587 0.0592 0.0600 0.0605 0.0587 MAE Results Tolerance Parameter Analysis ANN Linear 0.0643 0.0644 0.0644 0.0670 0.0760 0.0643 ANN RBF 0.0927 0.0927 0.0927 0.0927 0.0927 0.0927 ANN Poly 0.0639 0.0646 0.0651 0.0653 0.0651 0.0639 KNN Linear 0.0768 0.0768 0.0779 0.0856 0.1207 0.0768 KNN RBF 0.0883 0.1007 0.1007 0.1007 0.1007 0.0883 KNN Poly 0.0756 0.0759 0.0760 0.0761 0.0790 0.0756 Binning Linear 0.1965 0.1959 0.1958 0.1963 0.2185 0.1958 Binning RBF 0.2314 0.2893 0.3371 0.3780 0.4163 0.2314 Binning Poly 0.2034 0.1955 0.1959 0.1970 0.1979 0.1955

## 3.4    Epsilon Parameter Analysis
Epsilon  dalam  ϵ-SVR  adalah  parameter  yang  sangat  mudah  dipahami.  Ini  menunjukkan  berapa  banyak rentang  kesalahan  yang  diizinkan  perdata  pelatihan  acara.  Jadi,  kisaran  biasanya  0  hingga MAX_ALLOWABLE _ERROR . Dalam penelitian ini, efek perubahan epsilon pada hasil uji SVM RBF diuji. Rentang epsilon yang diuji adalah dari 0,1, 0,001, 0,0001, 0,00001. Dari hasil tes, semakin kecil rentang epsilon yang diuji, semakin rendah tingkat  MSE  dan  MAE.  Tabel  4  menunjukkan  bahwa  hasil  MSE  terkecil  dalam  metode  KNN  dengan  kernel polinomial pada nilai parameter epsilon 0,01 dengan hasil MSE 0,0126. Tabel 4 menunjukkan bahwa hasil MAE terkecil dalam metode JST dengan kernel linier adalah nilai parameter epsilon 0,0001 dengan hasil MAE 0,0064.

## Tabel 4. Hasil MSE dan MAE parameter epsilon

## MSE Results Tolerance Parameter Analysis
Data Imputasi 0.1 0.01 0.001 0.0001 0.00001 MIN ANN Linear 0.0201 0.0213 0.0218 0.0218 0.0218 0.0201 ANN RBF 0.0243 0.0202 0.0202 0.0202 0.0202 0.0202 ANN Poly 0.0202 0.0208 0.0212 0.0212 0.0212 0.0202 KNN Linear 0.0146 0.0138 0.0139 0.0139 0.0141 0.0138 KNN RBF 0.0135 0.0186 0.0197 0.0199 0.0199 0.0135 KNN Poly 0.0133 0.0126 0.0128 0.0128 0.0128 0.0126 Binning  Linear 0.0581 0.0583 0.0583 0.0583 0.0583 0.0581 Binning RBF 0.1534 0.2313 0.2403 0.2411 0.2411 0.1534 Binning Poly 0.0587 0.0592 0.0592 0.0591 0.0591 0.0587 MAE Results Tolerance Parameter Analysis ANN Linear 0.1063 0.0650 0.0644 0.0644 0.0644 0.0644 ANN RBF 0.1297 0.0950 0.0927 0.0925 0.0925 0.0925 ANN Poly 0.1069 0.0665 0.0651 0.0651 0.0651 0.0651 KNN Linear 0.0936 0.0843 0.0836 0.0839 0.0837 0.0836 KNN RBF 0.0835 0.0972 0.1007 0.1011 0.1011 0.0835 KNN Poly 0.0871 0.0768 0.0760 0.0759 0.0759 0.0759 Binning Linear 0.1968 0.1957 0.1958 0.1957 0.1957 0.1957 Binning RBF 0.2937 0.3325 0.3371 0.3376 0.3376 0.2937 Binning Poly 0.1957 0.1956 0.1959 0.1958 0.1958 0.1956

## 3.5    Maximum Iteration Parameter Analysis
Tes iterasi ini adalah tes melihat keseluruhan sistem MSE dan MAE. Semakin besar jumlah iterasi semakin baik akurasi yang diperoleh, ini untuk MSE dan MAE, tetapi ada ketidakstabilan pada tingkat akurasi yaitu pada jumlah  iterasi  ke  500  dan  1000  yang  meningkat  dan  menurun.  Ini  karena  nilai  MSE  dan  MAE  terbaik  belum ditemukan. Nilai MSE  terbaik  adalah  iterasi tak  terhingga (-1), kernel polinomial, preprocess  KNN,  nilai MSE adalah  0,0128.  Gambar  11  menunjukkan  nilai  MAE  terkecil  yang  diperoleh  dalam  kernel  Linear,  iterasi  tidak terbatas (-1), preprocessing JST, nilai MAE adalah 0,0644.

## Tabel 5. Hasil MSE dan MAE parameter iterasi maksimum

## MSE Results Tolerance Parameter Analysis
Data Imputasi 50 100 500 1000 -1 MIN ANN Linear 1.0104 0.2035 1.1029 0.0670 0.0218 0.0218 ANN RBF 0.1308 0.1019 0.0379 0.0256 0.0202 0.0202 ANN Poly 0.3008 0.3906 0.3318 0.0686 0.0212 0.0212 KNN Linear 0.1772 0.5277 0.3608 1.1266 0.0156 0.0156 KNN RBF 0.0201 0.0171 0.0167 0.0166 0.0197 0.0166 KNN Poly 0.0984 0.3730 0.5140 0.0936 0.0128 0.0128 Binning  Linear 2.6803 1.7716 0.5838 0.3230 0.0583 0.0583 Binning RBF 0.1588 0.0904 0.0955 0.1004 0.2403 0.0904 Binning Poly 4.3704 0.8324 2.0746 1.7691 0.0592 0.0592 MAE Results Tolerance Parameter Analysis ANN Linear 0.7988 0.3574 0.8517 0.2034 0.0644 0.0644 ANN RBF 0.3486 0.3064 0.1783 0.1345 0.0927 0.0927 ANN Poly 0.4437 0.5031 0.4808 0.2054 0.0651 0.0651 KNN Linear 0.3438 0.5968 0.4847 0.8563 0.0779 0.0779 KNN RBF 0.1054 0.0938 0.0905 0.0920 0.1007 0.0905 KNN Poly 0.2554 0.5192 0.6004 0.2417 0.0760 0.0760 Binning Linear 1.3238 1.1276 0.6221 0.4692 0.1958 0.1958 Binning RBF 0.3073 0.2482 0.2525 0.2534 0.3371 0.2482 Binning Poly 1.7827 0.7657 1.1732 1.1508 0.1959 0.1959
Dari hasil eksperimen terlihat dari perubahan metode preprocessing dalam metode SVR ke nilai kesalahan MSE dan MAE sebagai berikut:
a. Artificial Neural Network (ANN)
Proses  perbaikan  nilai  dengan  menggunakan  regresi  JST  menggunakan  binary  sigmoid  di  lapisan tersembunyi dan purelin pada output. konsep yang digunakan adalah regresi setiap fitur yang dimilikinya sehingga butuh waktu yang lama. hasil proses perbaikan data dengan JST menunjukkan hasil yang lebih optimal pada MAE daripada dibandingkan dengan menggunakan KNN dan Binning. MAE terkecil yang diperoleh setelah proses regresi menggunakan SVR adalah 0,0614 dengan kernel RBF, gamma 0,001, C 1000, toleransi 0,001 dan iterasi tak terbatas. sedangkan nilai MSE terbaik setelah proses SVR adalah 0,0189 dengan kernel linear C 100000, iterasi tidak terbatas, toleransi adalah 0,001.
b. K-Nearest Neighbor (KNN)
Kesimpulan  dari  efek  preprocessing  KNN  pada  perubahan  parameter.  Dari  hasil  pengujian  perubahan parameter yang dibuat, nilai parameter optimal dihasilkan untuk digunakan dalam data yang diperbaiki dengan KNN sesuai dengan evaluasi MSE dan MAE. MAE terkecil yang diperoleh setelah proses regresi menggunakan SVR adalah 0,0729 dengan kernel RBF, gamma 1, C 1000, epsilon 0,0001, toleransi 0,001 dan  iterasi  tanpa  batas.  sedangkan  nilai  MSE  terbaik  setelah  proses  SVR  adalah  0,0125  dengan  Poly kernel, C 1000, toleransi 0,001, epsilon 0,01 dan iterasi tak terbatas.
c. Binning
Proses perbaikan nilai dengan menggunakan metode binning dengan mengambil nilai tengah. hasil dari proses peningkatan data dengan Binning menunjukkan bahwa hasilnya tidak sebaik jika menggunakan KNN dan ANN karena penggantian kesalahan yang hilang hanya mempertimbangkan nilai tengah dari setiap fitur. MAE terkecil yang diperoleh setelah proses regresi menggunakan SVR adalah 0,0583 dengan Poly kernel, C 1000, toleransi 0,001, epsilon 0,0001 dan iterasi tak terbatas. sedangkan nilai MSE terbaik setelah proses SVR adalah 0,1957 dengan Poly kernel, C 1000, toleransi 0,001, epsilon 0,0001 dan iterasi tanpa batas.
Hasil penelitian terlihat dari perubahan parameter seperti gamma, toleransi, C, epsilon, dan iterasi maksimum. Terlihat bahwa nilai MSE terbaik menggunakan metode KNN. Metode KNN dikatakan sebagai yang terbaik dalam menangani MSE karena lima fitur terakhir memiliki nilai penggantian yang ditemukan sama. Tetapi pengujian pada MAE paling baik menggunakan ANN. MAE adalah pengukuran kesalahan dengan menyerap nilai akurasi, ANN memiliki nilai terbaik karena penyebaran nilai prediktif dengan nilai aktual tidak berjauhan sehingga nilai JST lebih dari KNN.

## 4. KESIMPULAN
Data curah hujan diperoleh dari Stasiun Meteorologi Sultan Syarif Kasim II di Kota Riau Pekanbaru dari 1 Januari 2000 hingga 13 Oktober 2018. Data terdiri dari 10 fitur. Data diproses tanpa pemisahan antara data yang diambil  dari  musim  hujan  dan  musim  kemarau.  Hasil  pengolahan  data  menggunakan  beberapa  metode preprocessing  dan  parameter  metode  SVR.  Hasil  MSE  terbaik  untuk  melengkapi  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini menggunakan parameter preprocessing KNN dan Poly kernel, C 1000, toleransi 0,001, epsilon 0,01 dan  iterasi  tak  terbatas.  Dan  hasil  MAE  terbaik  menggunakan  preprocessing  JST  dengan  kernel  RBF,  gamma 0,001, C 1000, toleransi 0,001 dan iterasi tak terbatas.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terimaksih kepada Pusat database BMKG yang telah menyediakan data curah hujan wilayah Pekanbaru Riau.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J. Liu, C. Li, J. Tian, F. Yu, and Y. Wang, “Self-correcting multi-model numerical rainfall ensemble forecasting method,” 2017.
[2]  J. Diez-Sierra and M. del Jesus, “A rainfall analysis and forecasting tool,” Environ. Model. Softw. , vol. 97, no. November 2017, pp. 243–258, Nov. 2017.
[3]  J. Diez-Sierra and M. del Jesus, “Subdaily Rainfall Estimation through Daily Rainfall Downscaling Using Random Forests in Spain,” Water , vol. 11, no. 1, p. 125, Jan. 2019.
[4]  R.  Mohd,  M.  A.  Butt,  and  M.  Zaman  Baba,  “SALM-NARX:  Self  Adaptive  LM-  based  NARX model  for  the  prediction  of  rainfall,”  in 2018  2nd  International  Conference  on  I-SMAC  (IoT  in Social, Mobile, Analytics and Cloud) (I-SMAC)I-SMAC (IoT in Social, Mobile, Analytics and Cloud) (I-SMAC), 2018 2nd International Conference on , 2018, pp. 580–585.
[5]  C.  Dewi  and  M.  Muslikh,  “Perbandingan  Akurasi  Backpropagation  Neural  Network  dan  ANFIS Untuk Memprediksi Cuaca,” J. Sci. Model. Comput. , vol. 1, no. 1, pp. 7–13, 2013.
[6]  N. Ulinnuha and Y. Farida, “Prediksi Cuaca Kota Surabaya Menggunakan Autoregressive Integrated Moving  Average  (Arima) Box Jenkins dan Kalman Filter,” J. Mat.  “MANTIK,” vol.  4, no. 1, pp. 59–67, May 2018.
[7]  S.  Adhy,  A.  Prasetio,  B.  Noranita,  and  R.  Saputra,  “Usability  Testing  of  Weather  Monitoring  on Android  Application,”  in 2018  2nd  International  Conference  on  Informatics  and  Computational Sciences (ICICoS) , 2018, pp. 1–6.
[8]  C.  Dewi,  D.  P.  Kartikasari,  and  Y.  T.  Mursityo,  “Prediksi  Cuaca  Pada  Data  Time  Series Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 18–24, 2014.
[9]  R. F. Rahmat, F. R. Nasution, Seniman, M. F. Syahputra, and O. S. Sitompul, “Implementation of bayesian model averaging on the weather data forecasting applications utilizing open weather map,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 2018, vol. 309, pp. 1–10.
[10]  BMKG,  “Data  Online  -  Pusat  Database  -  BMKG,” dataonline.bmkg.go.id .  [Online].  Available: https://dataonline.bmkg.go.id/home. [Accessed: 11-Dec-2018].
[11]  Makkulau  Makkulau,  Susanti  Linuwih,  Purhadi  Purhadi,  and  Muhammad  Mashuri,  “Pendeteksian Outlier  dan  Penentuan  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Produksi  Gula  dan  Tetes  Tebu  dengan Metode Likelihood Displacement Statistic-Lagrange,” J. Tek. Ind. , vol. 12, no. 2, pp. 95–100, 2010.
[12]  A. Zimek and P. Filzmoser, “There and back again: Outlier detection between statistical reasoning and  data  mining  algorithms,” Wiley  Interdiscip.  Rev.  Data  Min.  Knowl.  Discov. ,  vol.  8,  no.  6,  p. e1280, Nov. 2018.
[13]  I. Ben-Gal, “Outlier Detection,” in Data Mining and Knowledge Discovery Handbook , New York: Springer-Verlag, 1993, pp. 131–146.
[14]  W. J. Faithfull, J. J. Rodríguez, and L. I. Kuncheva, “Combining univariate approaches for ensemble change  detection  in  multivariate  data,” Inf.  Fusion ,  vol.  45,  no.  January  2019,  pp.  202–214,  Jan. 2019.
[15]  E. Vilenski, P. Bak, and J. D. Rosenblatt, “Multivariate anomaly detection for ensuring data quality of dendrometer sensor networks,” Comput. Electron. Agric. , vol. 162, no. April, pp. 412–421, Jul. 2019.