Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi curah hujan harian di Kota Bandung menggunakan algoritma regresi linier. Data yang digunakan sebanyak 2.647 entri harian dari tahun 2017 hingga Maret 2024 yang diperoleh dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG). Fitur yang digunakan mencakup suhu minimum, maksimum, dan rata-rata, kelembapan rata-rata, durasi sinar matahari, kecepatan dan arah angin. Proses analisis mencakup tahapan pengumpulan data, optimalisasi praproses (reduksi, transformasi, pembersihan data), normalisasi menggunakan Min-Max Scaling, pemodelan, dan evaluasi. Model regresi linier dibangun dan dievaluasi menggunakan metrik Mean Squared Error (MSE) dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil evaluasi model menunjukkan performa prediktif dengan nilai MSE sebesar 0,00401 dan RMSE sebesar 0,06332. Temuan ini menunjukkan hasil sangat baik bila dibandingkan dengan sejumlah penelitian sebelumnya, hasil ini tergolong kompetitif, bahkan mengungguli beberapa pendekatan lain yang lebih kompleks secara komputasional, sehingga dapat digunakan sebagai metode awal yang efisien untuk memprediksi curah hujan harian dan berpotensi dimanfaatkan dalam sektor pertanian dan mitigasi cuaca di wilayah perkotaan.
Copyrights © 2025