Prediksi Curah Hujan Menggunakan Metode Regresi Bayesian di Kota Bandung pada Tahun 2022 - Gilang Utama Auliarahman; Suwanda (UNISBA Press, 2023)
Abstract. Regression analysis is an analysis that predicts the functional relationship between the dependent variable and the independent variable and is then expressed in the form of a mathematical equation. Then regression analysis is divided into two based on the number of variables, namely linear regression analysis and multiple regression analysis. Multiple regression analysis explains the relationship between one dependent variable and two or more independent variables. To find out how much the relationship requires parameter estimation which can be explained using the Ordinary Least Squares (OLS) method or the Least Squares Method. Then in addition to using these two methods, another method that can be used is the Bayesian Regression method which is based on the Bayes Theorem. The Bayesian Regression method is a method required to estimate the parameters to be estimated by utilizing prior information from a population. This information is then combined with information from the sample used in estimating population parameters. In this method, the researcher needs to determine the prior distribution of the estimated parameters. This distribution is based on the researcher's intuition so it is objective. After the information from the data obtained from sampling is combined with the prior information of the parameter, the posterior distribution of the parameter will be obtained. Then this Bayesian method treats all unknown parameters as random variables and has a distribution. In this case it is very helpful in predicting weather, one of which is predicting rainfall. In this thesis, the method is applied to predict rainfall in Bandung City in 2022. The results show that the prediction of rainfall is greater in January, May, June, July, August, and December. But for the months of February, April, September, and November, the predicted data is close to the actual data. Abstrak. Analisis regresi merupakan analisis yang memprediksi hubungan fungsional antara variabel terikat dengan variabel bebas lalu dinyatakan dalam bentuk persamaan matematik. Lalu analisis regresi dibagi menjadi dua berdasarkan jumlah variabelnya, yaitu analisis regresi linier dan analisis regresi berganda. Analisis regresi berganda menjelaskan adanya hubungan antara satu variabel terikat dengan dua atau lebih variabel bebas. Untuk mengetahui seberapa besarnya hubungan tersebut memerlukan estimasi parameter yang dapat dijelaskan menggunakan metode Ordinary Least Squares (OLS) atau Metode Kuadat Terkecil. Lalu selain menggunakan kedua metode tersebut, metode lainnya yang dapat dipakai adalah metode Regresi Bayesian yang didasari dari Teorema Bayes. Metode Regresi Bayesian merupakan metode yang diperlukan untuk menaksir parameter yang akan diestimasi dengan memanfaatkan informasi awal (prior) dari suatu populasi. Informasi ini kemudian digabungkan dengan informasi dari sampel yang digunakan dalam mengestimasi parameter populasi. Pada metode ini, peneliti perlu menentukan distribusi prior dari parameter yang ditaksir. Distribusi ini berdasarkan intuisi peneliti sehingga bersifat objektif. Setelah informasi dari data yang didapat dari pengambilan sampel digabungkan dengan infromasi awal (prior) dari parameter, akan didapat distribusi posterior dari parameter. Lalu metode Bayesian ini memperlakukan semua parameter yang tidak diketahui sebagai variabel random dan memiliki distribusi. Dalam hal tersebut sangat membantu dalam memprediksi cuaca, salah satunya yaitu memprediksi curah hujan. Pada skripsi ini menerapkan metode tersebut untuk memprediksi curah hujan di Kota Bandung pada tahun 2022. Didapatkan hasilnya bahwa prediksi curah hujan lebih besar pada bulan Januari, Mei, Juni, Juli, Agustus, dan Desember. Tetapi untuk bulan Februari, April, September, dan November memperlihatkan data hasil prediksi mendekati data aktual.