KOMPARASI ALGORITMA LINEAR REGRESSION DAN SUPPORT VECTOR REGRESSION PADA PREDIKSI CURAH HUJAN DI KABUPATEN CILACAP

Curah hujan merupakan salah satu faktor penting dalam banyak bidang kehidupan manusia. Prediksi curah hujan yang kurang tepat dapat berdampak besar pada berbagai aspek, termasuk pertanian, pengelolaan sumber daya air, dan mitigasi risiko bencana. Prediksi curah hujan dapat dilakukan dengan memanfaatkan data yang ada menggunakan metode-metode machine learning. Untuk meningkatkan pemahaman dalam prediksi curah hujan, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua metode machine learning, yaitu Linear Regression dan Support Vector Regression dengan uji coba hyperparameter tertentu. Penggunaan machine learning dalam prediksi curah hujan telah menjadi topik penelitian penting dalam beberapa tahun terakhir, tetapi perbandingan langsung dari algoritma ini masih terbatas. Oleh karena itu, penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi dalam menganalisis kinerja kedua algoritma tersebut khususnya pada prediksi curah hujan. Analisis kinerja kedua metode dilakukan dengan membandingkan nilai error yang lebih rendah dalam prediksi curah hujan antara algoritma Linear Regression dan SVR. Pada hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model Linear regression memiliki nilai MSE dan MAE yang lebih kecil, masing-masing yaitu 0,0035 dan 0,035, serta nilai R2 yang lebih besar 23%. Sedangkan untuk model SVR menghasilkan nilai MSE 0,0036, MAE 0,032, dan nilai R2 yaitu 21%. Sehingga dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa model Linear Regression memiliki kemampuan memahami pola data curah hujan lebih tinggi 2% dibandingkan model SVR.