<![CDATA[Prediksi curah hujan merupakan aspek penting dalam peningkatan informasi cuaca dan iklim. Hujan menjadi bagian dari siklus hidrologi yang dipicu oleh perubahan parameter cuaca yang bersinergi. Hubungan antar paramer ini sebagi dasar pembuatan model berbasis data Global Circulation Model yang diolah untuk memperkirakan curah hujan di suatu daerah. Wilayah kendari (ZOM 313) belum mendapatkan metode yang paling baik dalam memprediksi curah hujan bulanan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linier berganda dengan prediktor anomali suhu muka laut (SST), tekanan permukaan laut (SLP) dan angin zonal yang diolah berdasarkan time lag 0 bulan hingga time lag 3 bulan. Hasil model di validasi dengan melihat nilai koefsien korelasi dan nilai RMSE menunjukan performa yang baik time lag 0 daripada ketiga model lainnya bulan setiap bulannya. Kata kunci : curah hujan, regresi berganda, time lag]]>
Copyrights © 2022
