Extreme Learning Machine Untuk Memprediksi Curah Hujan Dalam Penentuan Jadwal Tanam Padi - Pratiwi, Indah; Bachtiar, Dimas; Jauhari, Achmad; Yusuf, Muhammad; Mufarroha, Fifin Ayu; Anamisa, Devie Rosa (Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Raden Rahmat Malang, 2025)
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.