IMPLEMENTASI METODE GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (GSTAR) PADA DATA CURAH HUJAN BEBERAPA KOTA DI PROVINSI LAMPUNG

MUHAMMAD , FAJAR SIDIQ (2024) IMPLEMENTASI METODE GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (GSTAR) PADA DATA CURAH HUJAN BEBERAPA KOTA DI PROVINSI LAMPUNG. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	Text 1. ABSTRAK - ASBTRACT.pdf Download (87kB) | Preview
	Text 2. SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
Preview	Text 3. SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (2MB) | Preview

Abstract

Provinsi Lampung dikenal memiliki curah hujan yang tinggi dan kondisi iklim yang sangat basah, yang menyebabkan intensitas hujan di daerah ini cukup besar. Oleh karena itu, informasi mengenai curah hujan di Provinsi Lampung sangat penting untuk dipahami. Besarnya intensitas curah hujan di provinsi ini dipengaruhi oleh karakteristik wilayah yang mencakup daerah pantai, dataran rendah, dan dataran tinggi. Saat ini, prakiraan cuaca telah menjadi kebutuhan penting bagi banyak orang di seluruh dunia. Selain itu, Provinsi Lampung juga dikenal sebagai penghasil berbagai komoditas pangan unggulan, seperti tebu, kopi, nanas, beras, pisang, cokelat, dan jagung. Curah hujan memiliki pengaruh besar terhadap kualitas dan kuantitas hasil panen dari tanaman-tanaman tersebut. Oleh karena itu, peramalan curah hujan menjadi hal yang penting dilakukan. Salah satu metode peramalan yang mempertimbangkan hubungan antara waktu dan lokasi adalah model Generalized Space-Time Autoregressive (GSTAR). Dalam penelitian ini, digunakan tiga jenis bobot lokasi pada model GSTAR, yaitu bobot lokasi seragam, bobot lokasi invers jarak, dan bobot lokasi normalisasi korelasi silang. Hasil analisis menunjukkan bahwa model GSTAR (61)I(1) dengan bobot lokasi invers jarak merupakan model terbaik, karena memenuhi asumsi white noise dan memiliki nilai RMSE sebesar 0,3442, yang lebih kecil dibandingkan dengan model GSTAR (61)I(1) dengan bobot lokasi invers jarak dan bobot lokasi normalisasi korelasi silang.

Item Type:	Other
Subjects:	?? 510 ??
Divisions:	Fakultas MIPA > Prodi Matematika
Depositing User:	2308883144 . Digilib
Date Deposited:	13 Jan 2025 07:20
Last Modified:	13 Jan 2025 07:20
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/81133

Actions (login required)

View Item