Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) menyatakan suhu
udara rata-rata bulan Juni 2024 adalah sebesar 27.02 °C, sementara suhu normal
udara klimatologis untuk bulan Juni 2024 periode 1991-2020 di Indonesia adalah
sebesar 26.53 °C. Perubahan cuaca yang signifikan telah terjadi dari tahun
sebelumnya terutama pada curah hujan. Curah hujan merupakan jumlah air yang
turun ke permukaan bumi dan jangka waktu tertentu. Banyak aspek kehidupan
masyarakat seperti pertanian, transportasi udara, dan industri yang dipengaruhi oleh
perubahan intensitas curah hujan. Intensitas curah hujan ini merupakan hal yang
sulit diprediksi dikarenakan derajatnya yang bervariasi di berbagai wilayah.
Penelitian ini akan dilakukan perbandingan akurasi prediksi curah hujan
menggunakan data time-series untuk tujuh hari ke depan berdasarkan jumlah hari
pengamatan yang mempengaruhi hasil prediksi menggunakan metode Long Short
Term Memory (LSTM) dengan teknik restruktur data Multiple Parallel Input and
Multi-Step Output. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui hasil prediksi mana
yang lebih unggul dari skenario yang telah dibuat. Model yang dihasilkan
diharapkan dapat membantu dalam memberikan informasi untuk perencanaan dan
pengambilan keputusan yang dikaitkan dengan cuaca. Berdasarkan penelitian yang
telah dilakukan diketahui bahwa jumlah hari pemantauan mempengaruhi performa
model. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa dengan jumlah hari pemantauan yang
lebih panjang yakni 20 hari menghasilkan nilai Root Mean Square Error (RMSE)
paling rendah dibandingkan dengan skenario lainnya, yaitu 2,567.
Kata Kunci: Curah hujan, Long Short-Term Memory (LSTM), Multivariate
Multiple Parallel Input and Multi-Step Output, Time-series