Syarifah Raihannatul Jannah Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas MIPA Statistika 2023

Skripsi

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh keterbatasan model linier dan generalized linear models (GLM) dalam mengatasi gap, smooth, dan hubungan nonlinier antara variabel prediktor dan variabel respon. Oleh karena itu, Generalized Additive Models (GAM) dikembangkan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara variabel dengan menggabungkan fungsi penghalus nonparametrik. Basis Penalized spline (P-spline) dan generalized Kernel Regularized Least Square (gKRLS) digunakan untuk mengestimasi komponen nonparametrik dalam model. Kedua basis GAM ini akan dibandingkan kinerjanya dalam memodelkan Anomali Suhu Permukaan Laut (AnoSPL) dititik 0°N90°E. AnoSPL merupakan suatu fenomena meningkat atau menurunnya Suhu Permukaan Laut (SPL) dari rata-rata SPL. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua basis dari GAM yaitu P-spline dan gKRLS dalam memodelkan AnoSPL. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari website NOAA mulai tanggal 01 Januari 2010 hingga 31 Desember 2019 yang terdiri dari 1 variabel respon dan 5 variabel prediktor dengan jumlah pengamatan sebanyak 3652 hari. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebelum dilakukan imputasi, basis gKRLS menghasilkan model terbaik berdasarkan evaluasi nilai AIC, GCV, dan R^2Adjusted berturut-turut sebesar 924,931, 0,105, dan 0,732. Setelah proses imputasi, basis gKRLS juga yang menghasilkan model terbaik dengan nilai AIC, GCV, R^2Adjusted berturut-turut sebesar 2640,228, 0,121, dan 0,732. Sehingga dapat disimpulkan bahwa basis gKRLS secara konsisten memberikan performa terbaik dalam memodelkan AnoSPL. Kata kunci: Model linier, GLM, GAM, P-spline, gKRLS, AnoSPL 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 115104 2023-09-17 18:46:20 2023-09-18 10:42:33 machine generated