KOMPARASI RIDGE REGRESSION, RANDOM FOREST, DAN GRADIENT BOOSTING UNTUK PREDIKSI CURAH HUJAN HARIAN DI SUMATRA SELATAN BERBASIS TIME SERIES CROSS-VALIDATION

Abstract

Penelitian ini menganalisis pendekatan komparatif model regresi linear dan non-linear untuk prediksi curah hujan di Sumatera Selatan, Indonesia, menggunakan data klimatologi BMKG tahun 2024. Hal tersebut didasarkan pada perubahan iklim yang meningkatkan ketidakpastian pola curah hujan di Sumatera Selatan, mengancam sektor pertanian dan pengelolaan air. Komparasi ini bertujuan untuk membandingkan kinerja model regresi linear dan non-linear untuk prediksi curah hujan harian di Sumatera Selatan, serta mengidentifikasi prediktor utama yang memengaruhi curah hujan. Metodologi penelitian mengadopsi kerangka Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan tahapan pengumpulan data, pra-pemrosesan, transformasi, pemodelan, dan evaluasi. Lima model machine learning dibandingkan: Linear Regression, Ridge Regression, Lasso Regression, Random Forest, dan Gradient Boosting, dengan validasi menggunakan TimeSeriesSplit untuk mempertahankan struktur temporal data. Hasil analisis menunjukkan Ridge Regression sebagai model terbaik dengan RMSE 14.62 mm, meskipun nilai R² negatif (-0.69) mengindikasikan keterbatasan model dalam menangkap variabilitas penuh data. Analisis koefisien regresi Ridge menunjukkan bahwa RR_LAG_1 juga berkontribusi signifikan (koefisien: 0.45). Konsistensi prediktor antar model memperkuat validitas temuan, sedangkan model secara konsisten mengalami kesulitan memprediksi kejadian curah hujan ekstrem (>50 mm). Pendekatan berbasis ensemble (Random Forest/Gradient Boosting) menunjukkan stabilitas prediksi lebih tinggi dengan deviasi RMSE <5 mm. Penelitian ini dapat memberikan masukan bagi pengembangan model prediksi curah hujan yang dapat mendukung sektor pertanian, pengelolaan sumber daya air, dan mitigasi bencana di Sumatera Selatan. Studi lanjutan dengan model hybrid dan dataset yang lebih lengkap disarankan untuk validasi lebih lanjut.