Analisis Gaussian Copula Marginal Regression (GCMR) Berbasis Bayesian Untuk Mengetahui Pengaruh Indeks Nino Terhadap Kerusakan Terumbu Karang

Sakti, Bayu Krisna (2023) Analisis Gaussian Copula Marginal Regression (GCMR) Berbasis Bayesian Untuk Mengetahui Pengaruh Indeks Nino Terhadap Kerusakan Terumbu Karang. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 06311940000022-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 September 2025. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Indonesia merupakan sebuah negara kepulauan dengan jumlah pulau mencapai 17.504 dan memiliki garis pantai sepanjang 95.181 km. Hal ini menyebabkan Indonesia memiliki potensi sumber daya laut yang sangat melimpah untuk bisa dimanfaatkan. Salah satu potensi sumber daya laut tersebut adalah terumbu karang. Namun dibalik keindahannya, terumbu karang di Asia Tenggara khususnya Indonesia adalah yang paling terancam di dunia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh Indeks Nino terhadap kerusakan terumbu karang Indonesia. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Gaussian Copula Marginal Regression (GCMR) berbasis Bayesian. Sumber data pada penelitian ini adalah data kerusakan terumbu karang Indonesia dari Badan Riset dan Inovasi Nasional serta data Indeks Nino dari NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) periode 1998-2018. Variabel prediktor (Indeks Nino) dan variabel respon (kerusakan terumbu karang) diidentifikasi hubungannya dengan korelasi Copula, kemudian dilanjutkan dengan pemodelan menggunakan GCMR berbasis Bayesian. Metode Copula digunakan karena mampu menggambarkan hubungan antar variabel tanpa asumsi distribusi, sedangkan metode Bayesian digunakan karena mampu mengatasi permasalahan pemodelan untuk jumlah data yang sedikit. Berdasarkan hasil penelitian, setelah dilakukan analisis Copula dengan melihat nilai log-likelihood nya, rata-rata model Copula terpilih adalah Copula Normal untuk menggambarkan hubungan antara Indeks Nino dan kerusakan terumbu karang di Indonesia. Setelah didapatkan Copula terpilih, dilanjutkan dengan pemodelan menggunakan GCMR dan menghasilkan nilai dari estimasi parameternya. Kemudian parameter dari GCMR yang signifikan, dilakukan pemodelan menggunakan Bayesian dengan Prior yang digunakan adalah distribusi normal dan mean yang diperoleh dari nilai estimasi parameter GCMR tersebut. Pemodelan GCMR dan GCMR berbasis Bayesian menunjukkan pengaruh negatif Indeks Nino terhadap kerusakan terumbu karang di Indonesia. Hasil estimasi parameter model GCMR berbasis Bayesian menunjukkan hasil yang baik karena nilai Markov chain error dibawah 5% dari standar deviasi nilai estimasi parameter tersebut.
======================================================================================================================================
Indonesia is an archipelago with a total of 17,504 islands and a coastline of 95,181 km. This causes Indonesia have a very abundant potential of marine resources to be exploited. One of the potential marine resources is coral reefs. But behind their beauty, coral reefs in Southeast Asia, especially Indonesia, are the most threatened in the world. This study aims to determine the effect of the Nino Index on damage to Indonesian coral reefs. The method used in this study is the Bayesian-based Gaussian Copula Marginal Regression (GCMR). The data sources in this study are Indonesia's coral reefs damage data from the National Research and Innovation Agency and Nino Index data from NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) for the 1998-2018 period. The predictor variable (Nino Index) and the response variable (coral reef damage) were identified to be related to the Copula correlation, then followed by modeling using Bayesian-based GCMR. The Copula method is used because it can describe the relationship between variables without distribution assumptions, while the Bayesian method is used because it can overcome modeling problems for small amounts of data. Based on the results of the study, after conducting Copula analysis by looking at the log-likelihood value, the average Copula model selected was Copula Normal to describe the relationship between the Nino Index and damage to coral reefs in Indonesia. After obtaining the selected Copula, it is continued with modeling using GCMR and generating values from the estimated parameters. Then the parameters of the GCMR which are significant, are modeled using Bayesian with the prior used is the normal distribution and the mean is obtained from the estimated value of the GCMR parameter. Bayesian-based GCMR and GCMR modeling shows a negative effect of the Nino Index on damage to coral reefs in Indonesia. The parameter estimation results of the Bayesian-based GCMR model show good results because the Markov chain error value is below 5% of the standard deviation of the estimated parameter value.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Gaussian Copula Marginal Regression, Indeks Nino, Pendekatan Bayesian, Terumbu Karang; Bayesian Approach, Coral Reefs, Gaussian Copula Marginal Regression, Nino Index.
Subjects:	Q Science > Q Science (General) > Q180.55.M38 Mathematical models Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA246.8 Gaussian Q Science > QA Mathematics > QA279.5 Bayesian statistical decision theory.
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Actuaria > 94203-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Bayu Krisna Sakti
Date Deposited:	10 Jul 2023 01:46
Last Modified:	10 Jul 2023 01:46
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/98390

Actions (login required)

View Item