Perbandingan Algoritma Regresi Linear Dan Polynomial Pada Prediksi Kasus Gempa Bumi Di Indonesia

Fifi  Pikriyati; Amril  Siregar; Rahmat Rahmat

Fifi Pikriyati
Amril Mutoi Siregar
Rahmat Rahmat

Keywords: Gempa bumi, Regression Linear, Prediksi dan Polynomial

Abstract

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.

References

[1] Z. Bahri and M. Munkin, "Penggunaan SCR Sebagai Alarm Peringatan Dini Pada Saat Terjadi Gempa Bum," Penggunaan SCR, p. 5, 2019.
[2] Y. Setiawan and S. A. Supranto, "Pemetaan Kelompok Sebaran Titik Gempa Bumi Mentawai Dengan Metode K-Medoids Clustering," TEKNOINFO, vol. 16, p. 8, 2022.
[3] M. C. Kirana and N. P. Perkasa, "of Applied Informatics and Computing (JAIC)," Visualisasi Kualitas Penyebaran Informasi Gempa Bumi di Indonesia Menggunakan Twitter, vol. 3, p. 10, 2019.
[4] R. Atika and A. H. Aditya, "Automatic Tsunamu Early Warning System Tersinkronisasi BMKG Dan Pengeran Suara Tempat Ibadah," Edukasi Elektro, vol. 3, p. 6, 2019.
[5] M. Arif, "KESIAPSIAGAAN MASYARAKAT KAWASAN PERKOTAAN TERHADAP BENCANA GEMPA BUMI," Planologi Unpas, vol. 5, p. 14, 2018.
[6] Irawan and Y. Subiakto, "Manajemen Mitigasi Bencana Pada Peserta Didikuntuk Mengurangi Risiko Bencana Gempa Bumi," of Science Education, p. 7, 2022.
[7] A. "Prediksi Jumlah Mahasiswa Registrasi Per Semester Menggunakan Linier Regresi Pada Universitas Ichsan Gorontalo," ILKOM, vol. 10, p. 7, 2018.
[8] N. Y. I. Ginting, "Estimasi Magnitudo Gempa Bumi Dari Sinyal Seismik Gelombang Menggunakan Metode Regressi Polinomial," e-Proceeding of Engineering, vol. 7, p. 6, 2020.
[9] A. M. Siregar, T. S. Faisal and A. Fauzi, "Klasifikasi untuk Prediksi Cuaca Menggunakan Esemble Learning," Pengkajian dan Penerapan Teknik Informatika, vol. 13, p. 10, 2020.
[10] O. Somantri, "Prediksi Kekuatan Gempa Bumi Indonesia Berdasarkan Nilai Magnitudo Menggunakan Neural Network," Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), vol. 2, p. 6, 2021.
[11] Y. Cahyana and A. M. Siregar, "Analisis Penderita Covid19 di Indonesia dengan Metode Linier Regresi dan Unsupervised Learning," homepage, vol. 14, p. 10, 2021.
[12] G. V. Pristian, " Implementasi Metode Fuzzy Mamdani Dan Regressi Linear Untuk Peningkatan Kinerja Supply Chain Management Pada PT. Candi Gasindo Utama AMA," Thesis, 2022.
[13] S. Pujiono and M. Suyanto, "Analisis Kepuasan Publik Menggunakan Weka Dalam Mewujudkan Good Governance Di Kota Yogyakarta," Dasi, vol. 14.
[14] F. Ginting, "Implementasi Algoritma Regresi Linear Sederhana Dalam Memprediksi Besaran Pendapat DaerahI (STUDI Kasus: Dinas Pendapatan Kab.Deli Serdang)," KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 3, 2019.
[15] L. L. Batur, "Faktorisasi Polinomial Square-Free dan Bukan Square-Free atas Lapangan Sehingga," (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika), vol. 3, 2019.
[16] R. Primatasari, "Kombinasi Backpropagation dan Hopfield Modifikasi untuk Persamaan Polynomial," vol. 12, 2020.