Extreme Learning Machine Untuk Memprediksi Curah Hujan Dalam Penentuan Jadwal Tanam Padi
DOI:
https://doi.org/10.70609/jusifor.v4i1.5859Kata Kunci:
Prediksi, Curah Hujan, Metode, Extreme Learning Machine, Penjadwalan Tanam PadiAbstrak
Perubahan iklim dan pola curah hujan yang tidak menentu menjadi tantangan serius bagi pertanian, terutama dalam menentukan waktu yang tepat untuk tanam padi. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan curah hujan sebagai penentu jadwal tanam padi di Kabupaten Bangkalan, Madura. Pulau Madura merupakan pulau terbesar di Jawa Timur dengan total lahan kering seluas 77.999,64 ha di Kabupaten Bangkalan. Pertanian lahan kering sangat bergantung pada curah hujan sehingga memerlukan perencanaan tanam yang tepat untuk efisiensi penggunaan air. Metode Extreme Learning Machine (ELM) dipilih dalam penelitian ini karena dipilih karena kecepatan pelatihan yang tinggi dan kemampuan generalisasi yang baik. Data yang diolah terdiri dari 1.643 data curah hujan harian yang diperoleh dari BMKG Stasiun Meteorologi Perak I Surabaya, dengan rentang waktu dari Januari 2020 hingga Juni 2024. Dari hasil pengolahan data, diperoleh pengujian terbaik dengan rasio data latih dengan data uji sebesar 90:10, menggunakan satu hidden neuron, yang menghasilkan MAPE sebesar 2.489, MAE sebesar 0.0448, dan MSE sebesar 0.0086. Berdasarkan kriteria jadwal tanam padi, dapat disimpulkan bahwa jadwal tanam padi bisa dimulai pada bulan Oktober, karena curah hujan mencapai 150 mm dan mencapai lebih dari 100 mm pada tiga bulan setelahnya di tiap bulannya.
Referensi
[1] A. L. Zahra, S. Tiara, R. Ada, and A. F. Ardini, “Implementasi Clustering Algoritma K-Means Pada Produksi Beras di Provinsi Jawa Timur Tahun 2022,” Journal of Computer and Information Systems Ampera, vol. 5, no. 3, pp. 2775–2496, 2024, [Online]. Available: https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
[2] L. Dinar, C. Faradilla, and E. Marsudi, “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Impor Beras Di Indonesia,” Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian, vol. 8, no. 3, pp. 136–151, 2023, [Online]. Available: www.jim.unsyiah.ac.id/JFP
[3] D. Eswin Wijayanti, “Potential And Prospects Of Dry Land Usage On Supporting Food Security In Bangkalan Residence,” Prosiding Semnas Politani Pangkep, vol. 2, 2021.
[4] A. N. Keamanan, S. Informasi, and P. Nusantara Makassar, “Prediksi Curah Hujan Dengan Metode Backpropagation Dan Regeresi Linear Dalam Penentuan Jadwal Tanam Padi,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 9, no. 2, pp. 127–136, 2019.
[5] R. Juniadi Domitri Simamora, Tibyani, and Sutrisno, “Peramalan Curah Hujan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 10, pp. 9670–9676, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[6] R. Prayoga Dhenanta and I. B. Kholifah, “Prediksi Curah Hujan Bulanan Kabupaten Trenggalek Tahun 2022 dan 2023 Menggunakan Metode ARIMA,” in Seminar Nasional Official Statistics, 2022, pp. 1135–1143.
[7] Y. Habibah Laily, F. Rakhmawati, and I. Husein, “Penerapan Metode Fuzzy Time Series-Markov Chain Dalam Peramalan Curah Hujan Sebagai Jadwal Tanaman Padi,” Lebesgue: Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika , vol. 4, no. 1, pp. 162–174, 2023, doi: 10.46306/lb.v4i1.
[8] A. Nurdiansyah, M. T. Furqon, and B. Rahayudi, “Prediksi Harga Bitcoin Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) dengan Optimasi Artificial Bee Colony (ABC),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 6, pp. 5531–5539, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[9] T. D. Sukma, I. Cholissodin, and E. Santoso, “Penerapan Metode Extreme Learning Machine (ELM) dengan Optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) untuk memprediksi Harga Cabai Keriting di Kota Malang,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 5, no. 9, pp. 3941–3949, 2021, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[10] Trivusi, “Perbedaan MAE, MSE, RMSE, dan MAPE pada Data Science,” Trivusi. Accessed: Nov. 11, 2024. [Online]. Available: https://www.trivusi.web.id/2023/03/perbedaan-mae-mse-rmse-dan-mape.html
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 Indah Pratiwi, Dimas Bachtiar, Achmad Jauhari, Muhammad Yusuf, Fifin Ayu Mufarroha, Devie Rosa Anamisa
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
