PREDIKSI CURAH HUJAN MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR BERGANDA

Latifah, Afifah Nur (2023) PREDIKSI CURAH HUJAN MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR BERGANDA. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (1MB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (263kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (944kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (360kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (485kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (122kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA-LAMPIRAN) Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (270kB)
	Archive (SOURCE CODE) Source Code - Afifah Nur Latifah.zip Restricted to Repository staff only Download (170kB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (867kB)

Abstract

Indonesia merupakan wilayah tropis yang memiliki perubahan cuaca tidak menentu. Akibatnya, diperlukan adanya prediksi cuaca sebagai penentu cuaca yang akan terjadi kedepannya. Dengan dapat diperkirakan cuaca yang akan terjadi, dapat segera dilakukan adanya pencegahan supaya tidak terjadi hal-hal yang tidak diinginkan. Mengingat wilayah Yogyakarta merupakan wilayah yang memiliki bentang alam pegunungan dan dataran rendah sehingga dapat menyebabkan terjadinya curah hujan yang tidak sama diberbagai daerah. Kondisi curah hujan yang tidak menentu di berbagai daerah inilah yang membuat sulitnya untuk memprediksi cuaca. Terdapat berbagai faktor yang berpengaruh terhadap curah hujan. Beberapa parameter yang mempengaruhi terjadinya curah hujan yaitu temperatur suhu, kelembaban, kecepatan angin, lama penyinaran matahari, dan arah. Dengan berbagai parameter data tersebut maka dapat dilakukan penelitian dan dicocokkan dengan prediksi cuaca sebelumnya sehingga menghasilkan prediksi curah hujan yang paling akurat untuk hari ini. Prediksi curah hujan ini dilakukan menggunakan algoritma Regresi Linear Berganda dimana curah hujan sebagai variabel dependen serta suhu rata-rata, kelembaban rata-rata, lama penyinaran matahari, dan kecepatan angin rata-rata sebagai variabel independen. Pada penelitian ini dengan menggunakan data iklim wilayah Yogyakarta tahun 2010 s.d. 2022 didapatkan hasil berupa nilai R2 Score sebesar 12,99%. Prediksi curah hujan pada hari Kamis, 31 Desember 2020 diperoleh nilai prediksi sebesar 14.41778516. Kemudian, pada metode evaluasi Root Mean Square Error (RMSE) yang telah dilakukan terjadi adanya penyimpangan antara nilai prediksi curah hujan dengan nilai curah hujan actual sebesar 14.783161105087215.

Actions (login required)

View Item