Perbandingan Algoritma Regresi Linear Dan Polynomial Pada Prediksi Kasus Gempa Bumi Di Indonesia - Fifi Pikriyati; Amril Siregar; Rahmat Rahmat (Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 2024)
Bumi sebagai tempat tinggal kehidupan semua makhluk hidup dengan kekayaan yaitu sumber daya alam dan juga dapat menimbulkan potensi bencana alam, bencana alam yang dapat menghancurkan bumi dengan kerusakan yang cukup besar diantaranya gempa bumi. Gempa bumi merupakan sebuah energi yang didapatkan dari tekanan lempengan yang bergerak. Pada penelitian ini algoritma Regression Linear dan Polynomial digunakan sebagai metode untuk memprediksi gempa bumi berdasarkan kedalaman gempa dan besaran magnitude yang terjadi di Indonesia, menggunakan bahasa python. Proses penelitian ini lebih berfokus pada penerapan dan perbandingan algoritma. Data yang digunakan adalah data gempa bumi di Indonesia 2019-2022 dengan sebanyak 42408 data, pada peneltian ini menggambil wilayah di Indonesia Hasil penelitian ini diketahui bahwa menggunakan algoritma Regression Linear dan Polynomial dapat memprediksi gempa bumi di Indonesia, menghasilkan nilai error RMSE (root mean squared error) pada algoritma Polynomial menggunakan orde 3 menghasilkan nilai sebesar RMSE 0.7975 R2_Score 0.0690 dengan pemrograman python, sedangkan menggunakan algoritma Regression Linear menghasilkan nilai error sebesar dengan pemrograman python nilai RMSE 0.0611 dan R2_Score 0.8009. Berdasarkan hasil yang telah di dapatkan terjadi sebuah peningkatan nilai akurasi dengan penurunan nilai RMSE yang telah di dapatkan. Berdasarkan hasil yang diperoleh, pada penelitian ini menggunakan algoritma Polynomial lebih direkomendasikan dalam kasus memprediksi gempa bumi berdasarkan kedalaman gempa dan besaran magnitude yang terjadi di Indonesia dengan tingkat nilai akurasi yang lebih baik dan memiliki nilai error yang lebih kecil.