View/Open

Author
SILUH PUTU DELA, ANTIKA

Date Published
25 Jun 2026

Advisor
Ayu Sofia, S.Si., M.Si.,
Nanda Azzanina, S.Pd., M.Sc.,

Subject
Aktuaria

Publisher

Curah hujan merupakan parameter iklim penting yang berpengaruh terhadap sektor pertanian dan mitigasi bencana di Provinsi Lampung. Penelitian ini mengklasifikasikan curah hujan ke dalam empat kategori menggunakan metode Random Forest. Namun, metode tersebut tidak dapat bekerja pada data yang mengandung missing value, sehingga diterapkan algoritma Expectation Maximization with Bootstrapping (EMB) sebagai solusi imputasi. Data yang digunakan bersumber dari empat stasiun BMKG di Provinsi Lampung tahun 2016-2025 dengan periode harian. Data tersebut kemudian dibagi menjadi 80 persen data latih dan 20 persen data uji. Model dibangun menggunakan parameter mtry = 3 dan ntree = 1000 berdasarkan nilai Out of Bag (OOB) error terkecil sebesar 12,81 persen. Hasil imputasi missing value mampu mempertahankan karakteristik distribusi data meskipun terdapat perluasan rentang nilai maksimum pada variabel curah hujan akibat estimasi hubungan kovarians antarvariabel. Akurasi model sebesar 64,19 persen yang tergolong dalam kategori moderat, dengan kelembapan rata-rata, arah angin saat kecepatan maksimum, dan suhu maksimum sebagai variabel paling berkontribusi. Dapat disimpulkan bahwa algoritma EMB efektif dalam menangani missing value dan metode Random Forest mampu mengklasifikasikan curah hujan serta mengidentifikasi variabel iklim yang berpengaruh di Provinsi Lampung.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2606290096

Keyword
Curah Hujan Missing Value Expectation Maximization with Bootstrapping (EMB) Random Forest Klasifikasi