MONTHLY RAINFALL FORECAST USING MULTY PREDICTORS FOR SEASON ZONE 313 SOUTH EAST SULAWESI

Prediksi curah hujan merupakan aspek penting dalam peningkatan informasi cuaca dan iklim. Hujan menjadi bagian dari siklus hidrologi yang dipicu oleh perubahan parameter cuaca yang bersinergi. Hubungan antar paramer ini sebagi dasar pembuatan model berbasis data Global Circulation Model yang diolah untuk memperkirakan curah hujan di suatu daerah. Wilayah kendari (ZOM 313) belum mendapatkan metode yang paling baik dalam memprediksi curah hujan bulanan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linier berganda dengan prediktor anomali suhu muka laut (SST), tekanan permukaan laut (SLP) dan angin zonal yang diolah berdasarkan time lag 0 bulan hingga time lag 3 bulan. Hasil model di validasi dengan melihat nilai koefsien korelasi dan nilai RMSE menunjukan performa yang baik time lag 0 daripada ketiga model lainnya bulan setiap bulannya. Kata kunci : curah hujan, regresi berganda, time lagRainfall prediction is an important aspect in improving weather and climate information. Rain becomes part of the hydrologic cycle are triggered by changes in weather parameters that synergy. Relations between parameters this as the basis for model creation based Global Circulation Model data is processed to estimate rainfall in an area. Kendari region (Season Zone 313) do not get the best method for predicting the monthly rainfall. The method used in this research is multiple linear regression predictor anomaly sea surface temperatures (SST), sea level pressure (SLP) and the zonal wind is processed by the time lag of 0 months to time lag 3 month. The model results are validated by looking at the coefficient correlation value and RMSE values show a good performance time lag 0 than the three other models in each month.   Keywords : rainfall, multiple regression, time la