Mei 2024

## Studi Komparasi Regresi Logistik Biner dan

## K-Nearest Neighbor Pada Kasus Prediksi Curah Hujan
Fitri Rahmawati 1 , Fitri Amanah 2 , Sefri Imanuel Fallo 3
1) Program Studi Matematika Fakultas PMIPA Universitas Pendidikan Indonesia, Indonesia
2) Program Studi Statistika Fakultas MIPA Universitas Islam Bandung, Indonesia
3) Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas San Pedro, Indonesia e-mail: fitrirahmawati@upi.edu

## ABSTRAK
Perubahan iklim yang sedang terjadi di berbagai belahan dunia sebagai akibat dari pemanasan global telah menyebabkan ketidakpastian cuaca. Salah satu perubahan yang dirasakan adalah intensitas curah hujan.  Hal  ini  mengakibatkan  prediksi  akan  curah  hujan  menjadi  penting  untuk  dilakukan.  Ada beberapa teknik analisis data yang digunakan untuk prediksi curah hujan, diantaranya klasifikasi. Pada penelitian  ini,  dengan  menggunakan  variabel  temperatur,  kelembapan,  lamanya  penyinaran,  dan kecepatan angin, akan dilakukan prediksi terhadap klasifikasi curah hujan di Kota Bogor. Model yang digunakan  adalah  Regresi  Logistik  Biner  dan K-Nearest  Neighbor .  K  yang  digunakan  pada  model K- Nearest Neighbor yaitu 1 hingga 18. Untuk membandingkan kedua model, dibentuk confusion matrix yang selanjutnya digunakan untuk menghitung akurasi model. Akurasi model Regresi Logistik Biner sebesar 92,746%, adapun akurasi model K-Nearest Neighbor adalah sebesar 94,81865%. Dengan demikian, pada penelitian ini model K-Nearest Neighbor lebih baik dibandingkan model Regresi Logistik Biner.
Kata Kunci: Regresi Logistik Biner, KNN, Curah Hujan.

## ABSTRACT
Climate  change  due  to  global  warming  occurring  in  all  parts  of  the  world  makes  the  weather unpredictable. One of the changes felt is the intensity of rainfall. This makes it important to predict rainfall. There  are  several  data  analysis  techniques  used  to  predict  rainfall,  including  classification.  In  this research, using the variables temperature, humidity, duration of sunlight, and wind speed, predictions will be made on  the classification of rainfall in the city of Bogor. The models used are Binary Logistic Regression and K-Nearest Neighbor. The K used in the K-Nearest Neighbor model is 1 to 18. To compare the two models, a confusion matrix is formed and then used to calculate the model accuracy. The accuracy of the Binary Logistic Regression model is 92.746%, while the accuracy of the K-Nearest Neighbor model is  94,81865%.  Thus,  in  this  research  the  K-Nearest  Neighbor  model  is  better  than  the  Binary  Logistic Regression model.
Keywords: Binary Logistic Regression, KNN, Rainfall.

## 1.  PENDAHULUAN
Isu  mengenai  pemanasan  global  sedang  menjadi  perbincangan  hangat  belakangan  ini. Dampaknya sudah sangat terasa salah satunya dalam hal perubahan iklim.  Dalam penelitian yang dilakukan oleh (Susilokarti et al. , 2015), variabel-variabel utama untuk menilai perubahan iklim  meliputi  suhu,  pola  musim  (kemarau  dan  hujan),  kelembapan,  dan  angin.  Lebih  lanjut berdasarkan (BMKG, 2011), fokus utama dalam mengukur perubahan iklim sering kali tertuju pada  suhu dan  curah hujan.  Perubahan  curah hujan  yang  tidak menentu  akibat  pemanasan global ini  membuat  prediksi  akan  curah  hujan  menjadi penting  untuk  dilakukan.  Salah  satu metode  analisis  yang  dapat  digunakan  untuk  meramalkan  curah  hujan  adalah  dengan menggunakan teknik klasifikasi.
Studi Komparasi Regresi Logistik Biner dan K-Nearest Neighbor …
21
Klasifikasi merupakan salah satu topik analisis data dalsam machine learning . Menurut (James et  al. ,  2017)  klasifikasi  adalah  proses  untuk  memprediksi  variabel  respon  yang  berupa  data kualitatif.  Dengan  memanfaatkan  nilai-nilai  yang  diketahui  pada  data,  dapat  diprediksi  kelas atau  kategori  dari  data  tersebut.  Beberapa  model  dari  klasifikasi  diantaranya  model  Regresi Logistik, K-Nearest Neighbor (KNN), Neural Network , Random Forest dan sebagainya. Menurut  (Jayanti  and  Noeryanti,  2014),  algoritma  K -Nearest  Neighbor (KNN)  adalah  metode klasifikasi yang mengidentifikasi kelompok K objek dari data training yang paling dekat dengan objek yang ada dalam data testing atau data baru. Model regresi logistik biner, sesuai dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Sepang,  Komalig  and  Hatidja,  2012),  dipergunakan  untuk mengevaluasi hubungan di antara satu variabel respons dan beberapa variabel prediktor. Model ini  dapat  digunakan  untuk  situasi  di  mana  variabel  responsnya  terdiri  dari  data  kualitatif dikotomi,  di  mana  nilai  1  mencerminkan  keberadaan  suatu  karakteristik  dan  nilai  0 menggambarkan ketiadaannya.
Penelitian ini akan membandingkan kinerja dua teknik klasifikasi, yaitu Regresi Logistik Biner dan  K- Nearest  Neighbor (K-NN)  dalam  memprediksi  curah  hujan  di  Kota  Bogor.  Data  yang digunakan adalah data pengamatan curah hujan di Kota Bogor yang diambil dari tahun 2018 hingga 2020.

## 2.  METODE PENELITIAN

## 2.1  Gambar dan Tabel
Data yang dipergunakan dalam studi ini mencakup data curah hujan yang tercatat di Kota Bogor, yang  diambil  dari  rentang tahun  2018 hingga  2020  yang  sebelumnya  telah  digunakan  dalam (Fallo, 2021). Variabel yang digunakan sebanyak 5 variabel, yang terdiri dari 4 variabel prediktor dan 1 variabel respon yang dijelaskan dalam tabel berikut.
Tabel 1. Variabel Penelitian Nama Variabel Simbol Keterangan Temperatur X 1 Temperatur rata-rata (°C) Kelembapan  X 2 Kelembapan rata-rata (%) Penyinaran X 3 Lamanya penyinaran matahari (jam) Angin X 4 Kecepatan angin rata-rata (m/s) Cuaca Y Terdiri  dari  dua  kelas:  0 berarti  tidak  hujan  dan  1 berarti hujan

## 2.2  Regresi Logistik
Analisis  regresi  menurut  (Rahmawati  and  Suratman,  2022)  adalah  suatu  metode  pengolahan data yang digunakan untuk memodelkan pengaruh variabel prediktor terhadap variabel respon. Regresi logistik merupakan jenis analisis regresi yang digunakan untuk mempelajari hubungan antara variabel prediktor dan variabel respons, khususnya ketika  variabel responnya memiliki skala  data  nominal  atau  ordinal  dan  bersifat  kategorik.  (Tampil,  Komaliq  and  Langi,  2017) menyatakan bahwa regresi logistik biner dimanfaatkan untuk mengkaji keterkaitan antara satu variabel respons dengan beberapa variabel prediktor, di mana variabel respons tersebut terdiri dari dua kategori.
Regresi logistik menurut (Rismia, Widiharih and Santoso, 2021) dapat dinyatakan sebagai:
𝜋(𝑥) = 𝑒 (𝛽0+𝛽1𝑋1+⋯+𝛽𝑝𝑋𝑝) 1+𝑒 (𝛽0+𝛽1𝑋1+⋯+𝛽𝑝𝑋𝑝) ... (1)
Dimana 𝜋(𝑥) adalah peluang sukses kejadian y diberikan nilai x, y adalah variabel respon yang bersifat  kategorik,  serta  x  adalah  variabel  prediktor.  Selanjutnya  dengan  memanfaatkan transformasi logit, model tersebut dapat dinyatakan sebagai berikut:
𝑔(𝑥) = 𝑙𝑛 { 𝜋(𝑥) 1−𝜋(𝑥) } = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑋 𝑝 ... (2)
Fitri Rahmawati, et al. https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.2739
22
Dengan demikian model Regresi Logistik pada persamaan (1) dapat dinyatakan sebagai:
𝜋(𝑥) = 𝑒 𝑔(𝑥) 1+𝑒 𝑔(𝑥)
... (3)
Uji parameter dan model regresi dilakukan dalam beberapa tahap yaitu: 1). Uji Koefisian Parameter secara Serentak Hipotesis yang digunakan yaitu: 𝐻 0 : 𝛽 1 = ⋯ = 𝛽 𝑝 = 0 𝐻 1 : 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡 𝛽 𝑖 ≠ 0, 𝑖 = 1,2, … , 𝑝 Statistik uji yang diterapkan adalah:
𝐺 = −2𝑙𝑛 ( 𝑛1 𝑛 ) 𝑛1 ( 𝑛0 𝑛 ) 𝑛0
∏ 𝜋 𝑖 𝑦𝑖 𝑛 𝑖=1 (1−𝜋 𝑖 ) 1−𝑦𝑖 ... (4)
Dengan 𝑛 1 = ∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 0 = ∑ (1 − 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 n = 𝑛 1 + 𝑛 0 Daerah penolakan: Tolak 𝐻 0 jika  nilai 𝐺 > 𝜒 (𝑑𝑏,𝛼) 2 atau  p-value  < α ,  dengan  derajat  bebas  adalah  banyak  variabel prediktor dalam model tanpa 𝛽 0 . 2). Uji Koefisian Parameter secara Parsial Hipotesis yang digunakan yaitu:
𝐻 0 : 𝛽 𝑖 = 0 , 𝐻 1 : 𝛽 𝑖 ≠ 0 . Dengan i = 1,2, ..., p. Statistik uji yang digunakan adalah:
𝑊 = 𝛽 𝑖 ̂ 𝑆𝐸(𝛽 𝑖 ̂) ... (5)
dengan 𝛽 𝑖 ̂ = nilai dugaan untuk parameter 𝛽 𝑖 𝛽 𝑖 ̂ 𝑆𝐸(𝛽 𝑖 ̂) = dugaan standar error baku untuk koefisien 𝛽 𝑖 . Tolak 𝐻 0 jika nilai |𝑊| > 𝜒 (𝛼,1) 2 atau p- value < α.
3) Uji kesesuaian model Hipotesis yang digunakan adalah: 𝐻 0 : 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑏𝑎𝑛𝑔𝑢𝑛 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝐻 1 : 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑏𝑎𝑛𝑔𝑢𝑛 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 Statistik uji yang digunakan:
𝐶̂ = ∑ (𝑂 𝑖 −𝑛 𝑖 𝜋 𝑖 ̅̅̅) 2 𝑛 𝑖 𝜋 𝑖 ̅̅̅(1−𝜋 𝑖 ̅̅̅) 𝑘 𝑖=1
... (6)
dengan:
𝑂 𝑖 = pengamatan pada kelompok ke-i
k
= jumlah kelompok dalam model serentak 𝑛 𝑖 = banyaknya pengamatan pada kelompok ke-i 𝜋 𝑖 ̅ = rata-rata taksiran peluang pengamatan kelompok ke-i Tolak 𝐻 0 jika nilai 𝐶̂ > 𝜒 (𝛼,𝑑𝑏) 2 , dengan derajat bebas db=(k-2).

## 2.3  K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  merupakan  salah  satu  dari  algoritma supervised  learning yang  bertujuan  untuk  klasifikasi  data.  Menurut  (Utami,  Fadjryani  and  Daniaty,  2020),  KNN adalah metode klasifikasi objek dengan mempertimbangkan kelas terdekat dari objek tersebut. Nilai K pada KNN merujuk pada banyaknya data terdekat dari data testing yang digunakan dalam penentuan kelas. Lebih lanjut, (James et al. , 2017) menyatakan jika diberikan K integer positif
Studi Komparasi Regresi Logistik Biner dan K-Nearest Neighbor …
23
dan  data  testing 𝑥 0 ,  selanjutnya  ditentukan  K  titik  pada  data training yang  terdekat  ke 𝑥 0 , disimbolkan Ɲ 0 , maka probabilitas bersyarat untuk kelas j dapat dinyatakan:
𝑃(𝑌 = 𝑗|𝑋 = 𝑥 0 ) = 1 𝐾 ∑ 𝐼(𝑦 𝑖 = 𝑗) 𝑖𝜖Ɲ 0 . ... (7)
Algoritma KNN yang digunakan yaitu:
1. Menentukan  nilai  K  (jumlah  tetangga  terdekat)  yang  digunakan,  dalam  penelitian  ini dipilih K dari 1 hingga 18.
2. Menentukan jarak Euclid masing-masing objek terhadap data training .
3. Menentukan titik-titik yang termuat dalam Ɲ 0 .
4. Menentukan  data  terklasifikasi  pada  kelas  0  atau  1  menggunakan  kategori  tetangga terdekat terbanyak.

## 2.4  K-Nearest Neighbor
Perhitungan  ketepatan  klasifikasi  model  dalam  penelitian  ini  menggunakan confusion  matrix . Berdasarkan Utami, Fadjryani and Daniaty, (2020), matriks konfusi adalah tabel yang digunakan untuk mencatat kinerja klasifikasi dan dinyatakan dalam tabel berikut:
Tabel 2. Matriks Konfusi Aktual Prediksi M 1 M 2 M 1 A 11 A 12 M 2 A 21 A 22 Dengan: A 11 = jumlah observasi M 1 diklasifikasikan M 1 A 12 = jumlah observasi M 1 diklasifikasikan M 2 A 21 = jumlah observasi M 2 diklasifikasikan M 1 A 22 = jumlah observasi M 2 diklasifikasikan M 2 Akurasi model dapat dihitung dengan rumus:
Akurasi = 𝐴 11 +𝐴 22 𝐴 11 +𝐴 12 +𝐴 21 +𝐴 22 ... (8)

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Deskripsi Data
Data diambil dari bulan Januari 2018 hingga Desember 2020 di kota Bogor, Jawa Barat dengan total 526 pengamatan. Dilakukan eksplorasi data untuk memperoleh informasi awal dari data.
Gambar 1. Pie Chart Variabel y (Curah hujan)
Berdasarkan Gambar 1,  data pengamatan cuaca antara tahun 2018-2020 di Kota Bogor yang digunakan,  sebesar  95,63%,  terjadi  hujan  adapun  sisanya  sebesar  4,37%  tidak  terjadi hujan. Selanjutnya untuk deskripsi data variabel prediktor X 1 , X 2 , X 3 , X 4 dinyatakan dalam tabel berikut
Fitri Rahmawati, et al. https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.2739
24 Tabel 3. Deskripsi Data Variabel Prediktor Statistika deskriptif Variebel prediktor X 1 X 2 X 3 X 4 Rata-rata 26.11 84.32 5.189 1.428 Standar deviasi 0.795 5 .045 2.73 0.749 Nilai min 23.10 63 0 0 Nilai max 28.50 96 10.6 5
Multikolinearitas terjadi dalam model regresi ketika terdapat keterkaitan yang signifikan antara variabel prediktor. Agar tidak terjadi multikolinearitas, koefisien korelasi antar variabel menurut (Ridwan and Sunendiari, 2021) haruslah di bawah 0,8 dan lebih dari -0,8. Adapun perhitungan koefisien korelasi dinyatakan dalam persamaan berikut:
𝑟 𝑋 𝑝 𝑋 𝑞 =
𝑛 ∑ 𝑋 𝑝𝑖 𝑋 𝑞𝑖 𝑛 𝑖=1 −𝑛 ∑ 𝑋 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑋 𝑞𝑖 𝑛 𝑖=1 √(𝑛 ∑ 𝑋 𝑝𝑖 2 −(∑ 𝑋 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 𝑛 𝑖=1 )(𝑛 ∑ 𝑋 𝑞𝑖 2 −(∑ 𝑋 𝑞𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 𝑛 𝑖=1 ) ... (9)
Dengan: X p = variabel prediktor - p X q = variabel prediktor - q
n = banyak sampel yang digunakan
Koefisien  korelasi  variabel  prediktor  pada  data  penelitian  ini  dinyatakan  dalam chart korelasi output software R pada gambar berikut.
Gambar 2. Chart Korelasi Variabel Prediktor.
Berdasarkan Gambar 2, tidak ada koefisien korelasi yang lebih dari 0,8 maupun kurang dari - 0,8  antar  variabel  prediktornya.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  data  tidak  mengandung multikolinearitas  sehingga  dapat  dilanjutkan  ke  tahap  analisis  data  dengan  model  regresi logistik.

## 3.2  Analisis Data
Sebelum  dianalisis,  data  dibagi  menjadi  dua  kategori  yakni data  training dan data  testing . Pengamatan  di  tahun  2019  dan  2020  sebanyak  333  data  digunakan  sebagai data  training , adapun sisanya yaitu pengamatan di  tahun 2018 sebanyak 193 data digunakan sebagai data testing . Data training yang dimiliki akan dipakai untuk membentuk model, adapun data testing akan digunakan untuk mengevaluasi kinerja model.
25

## 3.2.1  Analisis Pemodelan Regresi Logistik Biner
Koefisien  regresi  logistik  biner  diperoleh  dengan  mengestimasi  parameter  menggunakan data training . Selanjutnya dari hasil estimasi dapat disusun model regresi logistik binernya.
Model Tahap Pertama
Model regresi logistik biner yang diperoleh setelah dilakukan estimasi parameter yaitu:
𝜋(𝑥) = 𝑒 𝑓(𝑥) 1+𝑒 𝑓(𝑥) ... (10)

## Dengan
𝑓(𝑥) =   −14.2 − 0.061 𝑋 1 + 0.32688𝑋 2 − 0.87254𝑋 3 − 0.75831𝑋 4
1) Uji Koefisian Parameter secara Serentak Uji  serentak  digunakan  untuk  menilai  dampak  variabel  prediktor  secara  kolektif  terhadap variabel respon.
Hipotesis yang digunakan: 𝐻 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = 𝛽 3 = 𝛽 4 = 0 𝐻 1 : 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡 𝛽 𝑖 ≠ 0, 𝑖 = 1,2,3,4 . Nilai G yang diperoleh yaitu G=30.594, sedangkan nilai 𝜒 (0,05,4) 2 = 9.4877 . Karena nilai G> 𝜒 (0,05,4)
2 maka 𝐻 0 ditolak.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  secara  bersama-sama,  variabel prediktor memiliki pengaruh terhadap variabel respon.
2) Uji Koefisian Parameter secara Parsial Dalam uji ini, hipotesis yang digunakan adalah:
𝐻 0 : 𝛽 𝑖 = 0 , 𝐻 1 : 𝛽 𝑖 ≠ 0 , 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖 = 1,2,3,4 . Jika p-value <  5%,  maka 𝐻 0 ditolak.  Akibatnya  dapat  disimpulkan  variabel  berpengaruh signifikan terhadap model regresi logistik biner. Hasil ujil parsial dinyatakan dalam tabel berikut.
Tabel 4. Uji Parsial Model Pertama Variabel p-value kesimpulan 𝑋 1 0.90213 Tidak berpengaruh signifikan pada model 𝑋 2 0.000097  Berpengaruh signifikan pada model 𝑋 3 0.00394 Berpengaruh signifikan pada model 𝑋 4 0.18277 Tidak berpengaruh signifikan pada model
Ditemukan bahwa hasil uji parsial menunjukkan bahwa variabel X 2 dan X 3 memiliki pengaruh signifikan  pada  model,  sementara  variabel  X 1 dan  X 4 tidak  menunjukkan  pengaruh  yang signifikan.  Selanjutnya,  model  regresi  logistik  biner  kedua  akan  dibentuk  dengan  menghapus variabel yang tidak berpengaruh secara signifikan.

## Model Tahap Kedua
Model regresi logistik biner yang diperoleh setelah dilakukan estimasi parameter yaitu:
𝜋(𝑥) = 𝑒 𝑓(𝑥) 1+𝑒 𝑓(𝑥) ... (11)
Fitri Rahmawati, et al. https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.2739
26

## Dengan
𝑓(𝑥) =   −18.10582 + 0.33142𝑋 2 − 0.76653𝑋 3
1) Uji Koefisian Parameter secara Serentak Uji serentak adalah teknik uji yang memungkinkan evaluasi pengaruh simultan dari beberapa variabel prediktor terhadap variabel respons. Hipotesis yang digunakan:
𝐻 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = 𝛽 3 = 𝛽 4 = 0 𝐻 1 : 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡 𝛽 𝑖 ≠ 0, 𝑖 = 1,2,3,4 . Nilai G yang diperoleh yaitu G=28.7125 sedangkan nilai 𝜒 (0,05,2) 2 = 5.991465 . Karena nilai G> 𝜒 (0,05,2)
2 maka 𝐻 0 ditolak.  Dengan  demikian  dapat  dikatakan  variabel  prediktor  secara  bersama-sama berpengaruh terhadap variabel respon.
2) Uji Koefisian Parameter secara Parsial Dalam uji ini, hipotesis yang digunakan adalah:
𝐻 0 : 𝛽 𝑖 = 0 , 𝐻 1 : 𝛽 𝑖 ≠ 0 , 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖 = 1,2,3,4 . Jika p-value <  5%,  maka 𝐻 0 ditolak.  Akibatnya  dapat  disimpulkan  variabel  berpengaruh signifikan terhadap model regresi logistik biner. Hasil ujil parsial dinyatakan dalam tabel berikut.
Tabel 5. Uji Parsial Model Pertama Variabel p-value Kesimpulan 𝑋 2 0.0000481  Berpengaruh signifikan pada model 𝑋 3 0.00711 Berpengaruh signifikan pada model
Dari uji tahap kedua, diperoleh seluruh variabel yang digunakan yaitu X 2 dan X 3 berpengaruh signifikan pada model. Dengan demikian dilakukan dengan uji kesesuaian model.
3) Uji kesesuaian model Hipotesis yang digunakan adalah: 𝐻 0 : 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑏𝑎𝑛𝑔𝑢𝑛 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝐻 1 : 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑏𝑎𝑛𝑔𝑢𝑛 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 Hasil yang didapatkan berdasarkan uji kesesuaian model adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Uji Kesesuaian Model 𝜒 2 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 Df 𝜒 2 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 p-value 2.749 8 15.5073 1 0.9491
Dari  Tabel  6  diperoleh  bahwa  nilai 𝜒 2 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 < 𝜒 2 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 serta  p-value  >  0,05.  Selanjutnya  dapat disimpulkan bahwa 𝐻 0 diterima, yang artinya model yang dibangun telah sesuai.
Model final dari regresi logistik yang diperoleh yaitu sesuai dengan persamaan (11):
𝜋(𝑥) = 𝑒 𝑓(𝑥) 1+𝑒 𝑓(𝑥)
Dengan
𝑓(𝑥) =   −18.10582 + 0.33142𝑋 2 − 0.76653𝑋 3
Dimana  X 2 menyatakan  kelembapan  rata-rata  dan  X 3 lamanya  penyinaran  matahari. Berdasarkan  model  dapat  dikatakan  semakin  tingginya  kelembapan  rata-rata  akan meningkatkan  peluang  terjadinya  hujan  dan  semakin  lama  penyinaran  matahari  akan menurunkan peluang terjadinya hujan di Kota Bogor.
27

## Akurasi Model
Setelah  mendapatkan  model  akhir  dari  regresi  logistik  biner  sesuai  dengan  persamaan  (9), langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  akurasi  model.  Akurasi  model  dihitung  dengan membandingkan hasil prediksi data testing dengan data aktual pada variabel respon. Hasilnya direpresentasikan dalam confusion matrix seperti yang dinyatakan pada tabel di bawah ini:
Tabel 7. Confusion matrix Model Regresi Logistik Biner Aktual Prediksi Tidak H ujan H ujan Tidak H ujan 2 7 H ujan 7 177
Dari tabel di atas, ketepatan klasifikasi model regresi logistik biner yaitu: Akurasi = 2+177 2+7+7+177 = 92,746%,,
Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  akurasi  dari  model  regresi  logistik  biner  yang  dibentuk adalah 92,746%.

## 3.2.2  K-Nearest Neighbors
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  pada  pembentukan  KNN  yaitu  dengan  memisahkan  data menjadi data  training dan data  testing .  Pembagian  yang  dilakukan  sama  seperti  pada  model regresi logistik biner, yaitu sebanyak 333 data sebagai data training dan sisanya 193 data sebagai data testing . Nilai  K  yang  digunakan  yaitu  dari  1  sampai  18,  dengan  demikian  ada  18  model  KNN  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini.  Selanjutnya  komputasi  diselesaikan  menggunakan package Class pada software R. Confusion matrix pada tiap K dirangkum dalam tabel di bawah ini:
Tabel 8. Gabungan Confusion matrix Model KNN Aktual Prediksi Tidak Hujan Hujan K=1 Tidak Hujan 1 12 Hujan 8 172 K=2 Tidak Hujan 2 9 Hujan 7 175 K=3 Tidak Hujan 1 6 Hujan 8 178 K=4 Tidak Hujan 1 8 Hujan 8 176 K=5 Tidak Hujan 1 6 Hujan 8 178 K=6 Tidak Hujan 2 8 Hujan 7 176 K=7 Tidak Hujan 1 7 Hujan 8 177 K=8 Tidak Hujan 2 7 Hujan 7 177
Fitri Rahmawati, et al. https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.2739
28 K=9 Tidak Hujan 1 11 Hujan 8 173 K=10 Tidak Hujan 2 8 Hujan 7 176 K=11 Tidak Hujan 1 8 Hujan 8 176 K=12 Tidak Hujan 1 8 Hujan 8 176 K=13 Tidak Hujan 1 7 Hujan 8 177 K=14 Tidak Hujan 0 5 Hujan 9 179 K=15 Tidak Hujan 1 4 Hujan 8 180 K=16 Tidak Hujan 0 6 Hujan 9 178 K=17 Tidak Hujan 0 3 Hujan 9 181 K=18 Tidak Hujan 1 2 Hujan 8 182 Nilai ketepatan klasifikasi model dinyatakan dalam tabel berikut. Tabel 9. Ketepatan Klasifikasi Nilai K Akurasi 1 0.8963731 2 0.9170984 3 0.9274611 4 0.9170984 5 0.9274611 6 0.9222798 7 0.9222798 8 0.9274611 9 0.9015544 10 0.9222798 11 0.9222798 12 0.9170984 13 0.9222798 14 0.9274611 15 0.9378238 16 0.9222798 17 0.9378238 18 0.9481865
Berdasarkan Tabel 9, nilai akurasi terbaik diperoleh pada K=18 yaitu sebesar 94,81865%.
29

## 3.3  Perbandingan Ketepatan Klasifikasi Kedua Model
Hasil  ketepatan  atau  akurasi  klasifikasi  pada  model  Regresi  Logistik  Biner  yaitu  sebesar 92,746%, adapun  ketepatan  klasifikasi K-Nearest  Neighbors (KNN)  pada  K  =  18  sebesar 94,81865%.. Berdasarkan hal  tersebut, pada penelitian ini  model  KNN memiliki  akurasi yang lebih baik daripada model Regresi Logistik Biner pada prediksi terjadinya hujan.

## 4.  SIMPULAN DAN SARAN
Hasil analisis data serta pembahasan pada penelitian ini menunjukkan bahwa:
1) Model  Regresi  Logistik  Biner  menghasilkan  ketepatan  klasifikasi  sebesar  92,746%,,  pada kasus prediksi curah hujan di Kota Bogor.
2) Model  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  menghasilkan  ketepatan  klasifikasi  pada  K=18  sebesar 94,81865% pada kasus prediksi curah hujan di Kota Bogor.
3) Dalam  kasus  prediksi  curah  hujan  di  Kota  Bogor,  model  K-Nearest  Neighbors  (KNN) menunjukkan tingkat ketepatan klasifikasi yang lebih unggul dibandingkan dengan model Regresi Logistik Biner.
Untuk penelitian selanjutnya, dapat dilakukan studi komparasi K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Regresi  Logistik  Biner  pada  studi  kasus  yang  berbeda.  Dapat  pula  dilakukan  prediksi  curah hujan  di  Kota  Bogor  dengan  teknik  klasifikasi  lain  seperti decision  tree,  random  forest,  naive bayes , dan sebagainya.

## DAFTAR PUSTAKA
BMKG. (2011). Evaluasi cuaca dan sifat hujan Bulan Agustus 2011 serta prakiraan cuaca dan sifat hujan Bulan September 2011, Bulletin Metereologi. Badan Metereologi Klimatologi dan Geofisika Stasiun Metereologi Otorita Batam , 1, p. 39.
Fallo, S.I. (2021). Support Vector Machine, Naive Bayes Classifier, dan Regresi Logistik Ordinal dalam Prediksi Cuaca . Universitas Gadjah Mada.
James, G. et al. (2017). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R . Available at: https://doi.org/10.1007/978-1-4614-7138-7_8.
Jayanti, R.D. and Noeryanti (2014) ‘Apilkasi Metode K -Nearest Neighbor dan Analisis Diskriminan untuk Analisis Resiko Kredit pada Koperasi Simpan Pinjam di Kopinkra Sumber Rejeki’, Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) , pp.
275 – 284. Rahmawati, F. and Suratman, R.Y. (2022). Performa Regresi Ridge dan Regresi Lasso pada Data dengan Multikolinearitas, Leibniz: Jurnal Matematika , 2(2), pp. 1 – 10. Available at: https://doi.org/10.59632/leibniz.v2i2.176.
Ridwan, M. and Sunendiari, S. (2021). Mendeteksi dan Mengatasi Multikolinieritas pada Data Penelitian Diabetes Melitus Wanita Suku Indian Tahun 2018, Prosiding Statistika , pp. 64 – 70. Available at: https://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/statistika/article/view/25565.
Rismia, E.R., Widiharih, T. and Santoso, R. (2021). Klasifikasi Regresi Logistik Multinomial Dan Fuzzy K-Nearest Neighbor (Fk-Nn) Dalam Pemilihan Metode Kontrasepsi Di Kecamatan Bulakamba, Kabupaten Brebes, Jawa Tengah, Jurnal Gaussian , 10(4), pp. 476 – 487.
Available at: https://doi.org/10.14710/j.gauss.v10i4.33095.
Sepang, F., Komalig, H. and Hatidja, D. (2012). Penerapan Regresi Logistik untuk Menentukan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pemilihan Jenis Alat Kontrasepsi di Kecamatan Modayag Barat, do. Jurnal MIPA Unsrat Online , 1(1), pp. 1 – 5. Susilokarti, D. et al. (2015). Identifikasi Perubahan Iklim Berdasarkan Data Curah Hujan di Wilayah Selatan Jatiluhur Kabupaten Subang, Jawa Barat, Jurnal Agritech , 35(01), p. 98. Available at: https://journal.ugm.ac.id/agritech/article/view/13038/15155. Tampil, Y., Komaliq, H. and Langi, Y. (2017). Analisis Regresi Logistik Untuk Menentukan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Mahasiswa FMIPA Universitas Sam Ratulangi Manado, d’CARTESIAN , 6(2), pp. 56 – 62. Available at: https://doi.org/10.35799/dc.6.2.2017.17023.
Utami,  I.T.,  Fadjryani  and  Daniaty,  F.F.D.  (2020).  Perbandingan  Klasifikasi  Status  Pendonor Darah dengan Menggunakan Regresi Logistik dan K- Nearest Neighbor’, Jurnal.Stis.Ac.Id ,
V.12.1.202. Available at:
Fitri Rahmawati, et al. https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.2739
30
https://jurnal.stis.ac.id/index.php/jurnalasks/article/view/217%0Ahttps://jurnal.stis .ac.id/index.php/jurnalasks/article/download/217/83.