Pemodelan Monte Carlo Untuk Prediksi Sifat Hujan Harian

Abstract

Prediksi merupakan kegiatan peramalan untuk masa depan. Prediksi sudah banyak digunakan salah satunya untuk prediksi panen, jumlah keuntungan dan kerugian serta prediksi cuaca. Pada penelitian ini akan memanfaatkan prediksi cuaca untuk mengetahui sifat hujan harian menggunakan model monte carlo. Dalam prediksi hujan harian ada beberapa parameter yang dapat mempengaruhi missalnya temperatur, curah hujan, kelembaban, arah angin, tekanan udara dan lain sebagainya. Pengamatan cuaca dilakukan oleh Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG). Data pengamatan yang digunakan pada penelitian ini adalah data pengamatan yang dilakukan stasiun BMKG Waingapu selama 40 tahun (1973-2013). BMKG dalam melakukan prediksi masih sering menemukan kendala karena iklim cuaca di Indonesia dirasa masih sangat labil, sehingga hasil akurasi prediksi sangat sulit dilakukan dengan menggunakan cara tradisional. Untuk itu diusulkan prediksi sifat hujan harian dengan pembangunan model sifat hujan harian menggunakan metode monte carlo. Tahapan metode yang dilakukan dimulai dari analisis, perancangan, implementasi dan uji validasi. Pada tahap implementasi dilakukan pemodelan dimana tahap awal yaitu melakukan analisis data cuaca, penentuan Awal Musim Hujan (AMH), analisis korelasi antara data AMH dengan data Anomali Suhu Permukaan Laut (ASPL) Nino 3.4, penentuan 3 kelas data menggunakan SOM, kategorisasi 9 sifat hujan harian, pemodelan dengan metode monte carlo dan uji coba validasi.

Pendekatan Data Mining Untuk Analisa Curah Hujan Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda (Studi Kasus: Kabupaten Aceh Utara)

“…Algoritma regresi linear berganda memiliki keunggulan dalam memproses peramalan dengan hasil yang efektif dan efisien [15]. Dengan menggunakan banyak variabel dalam memprediksi cuaca, maka berefek pada ketepatan serta kecepatan dalam memprediksi cuaca [16] [17].…”

Penerapan Metode Monte Carlo pada Simulasi Prediksi Jumlah Calon Mahasiswa Baru Universitas Muhammadiyah Bengkulu

“…Model menggunakan monte carlo nilai akurasi terkecil 67.31% pada kelas AMH mundur setelah hujan dan nilai akurasi terbesar 98.68% pada kelas AMH normal sebelum hujan. Model menggunakan monte carlo memiliki hasil akurasi cukup baik [11].…”