Penggunaan teknologi di bidang Artificial Intellegence khususnya teknologi Jaringan Syaraf Tiruan
(JST) dalam pendugaan curah hujan dapat dilakukan dengan metoda pendekatan pembelajaran. Keakuratan
hasil prediksi JST diukur berdasarkan koefisien determinasi (R2) dan Root Mean Square Error (RMSE).
Optimasi pembelajaran heuristik yang dilakukan pada dasarnya adalah pengembangan kinerja algoritma
pembelajaran gradient descent standard menjadi algoritma pelatihan yaitu gradient descent adaptive learning
rate. Pola input data yang digunakan sangat berpengaruh terhadap kinerja JST Recurrent Elman dalam
melakukan proses pendugaan. Kelompok data pertama yaitu 75% data pelatihan & 25% data uji menghasilkan
R2 maksimum 69,2% untuk leap 0 sedangkan kelompok data kedua yaitu 50% data pelatihan & 50% data
pengujian menghasilkan R2 maksimum 53,6 % untuk leap 0. Hasil nilai R2 pada leap 0 lebih baik dibandingkan
pada leap l, leap 2 dan leap 3
