ESTIMASI PELUANG DAN PREDIKSI GEMPA BUMI MENGGUNAKAN INFERENSI BAYESIAN SERTA REGRESI LOGISTIK DI PROVINSI JAWA TIMUR

Nurdini, Aisyah Tur Rif‟atin (2025) ESTIMASI PELUANG DAN PREDIKSI GEMPA BUMI MENGGUNAKAN INFERENSI BAYESIAN SERTA REGRESI LOGISTIK DI PROVINSI JAWA TIMUR. Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM DARUL 'ULUM LAMONGAN.

	Text 21081005_AISYAH TUR RIF_ATIN NURDINI.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text ABSTRAK_21081005_AISYAH TUR RIF_ATIN NURDINI-9.pdf Download (316kB)

Abstract

Provinsi Jawa Timur memiliki banyak patahan aktif dan berada pada zona subduksi yang semakin meningkatkan potensi gempa bumi. Penelitian ini bertujuan mengestimasi peluang gempa bumi menggunakan Inferensi Bayesian serta memprediksi kejadian gempa bumi menggunakan Regresi Logistik. Data yang digunakan adalah 544 kejadian gempa di Provinsi Jawa Timur dar tahun 2014 hingga 2024 yang diperoleh dari akun X resmi @infobmkg. Inferensi Bayesian diterapkan dengan prior beta informatif dan likelihood bernoulli yang akan dengan tingkat kepercayaan beradasarkan credible interval (CI). Regresi logistik memilih model prediksi terbaik berdasarkan nilai Akaike Information Criterion (AIC) dengan model firth untuk pemilihan model terbaik dan model ridge untuk prediksi sebagai pencegahan kejadian separasi sempurna. Hasil penerapan Inferensi Bayesian menunjukkan rata-rata kejadian gempa di Jawa Timur sebesar 13,5% per hari dengan rata-rata 1 kejadian gempa setiap 7 hari. Hasil penerapan Regresi Logistik diperoleh model terbaik yang memuat variabel magnitudo dan kedalaman dengan magnitudo lebih rendah sering terjadi pada kedalaman dangkal.

Item Type:	Name Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Inferensi Bayesian, Regresi Logistik, Prediksi Gempa, Jawa Timur
Subjects:	Q Science > Q Science (General)
Divisions:	Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika
Depositing User:	hafidz khoirul umam
Date Deposited:	01 Dec 2025 07:13
Last Modified:	12 Dec 2025 04:00
URI:	http://repository.unisda.ac.id/id/eprint/3739

Actions (login required)

View Item