%A 1727031008 RAENI CHINDI DEFI OCVILIA 
%T PEMODELAN DINAMIS DATA CURAH HUJAN
MENGGUNAKAN RANTAI MARKOV ORDE PERTAMA
%X Klasifikasi curah hujan yang terjadi pada daerah tertentu dalam waktu yang
berbeda sangat penting untuk menentukan akurasi probabilitas curah hujan yang akan
datang. Prediksi curah hujan merupakan cara untuk mengetahui gambaran kondisi
curah hujan beberapa waktu ke depan. Penggambaran kejadian hujan seringkali
menggunakan model Rantai Markov. Memodelkan fenomena alam dengan model
rantai Markov diasumsikan bahwa proses yang terlibat didalamnya mengikuti sifat
Markov yaitu apabila diketahui proses berada dalam suatu keadaan tertentu, maka
peluang berkembangnya proses di masa mendatang hanya tergantung pada keadaan
saat ini dan tidak tergantung pada keadaan sebelumnya. Fokus penelitian ini adalah
menerapkan rantai Markov orde pertama untuk memprediksi peluang curah hujan pada
lokasi penelitian. Melalui rantai Markov diperoleh distribusi stationer yang mewakili
persentase peluang curah hujan jangka panjang untuk setiap klasifikasi intensitas curah
hujan. Penelitian ini menghasilkan peluang jangka panjang prediksi curah hujan untuk
musim hujan, musim pancaroba I, musim kemarau, dan musim pancaroba II.
Kata Kunci : Curah Hujan, Rantai Markov, Distribusi Stasioner, Probabilitas. 
%C UNIVERSITAS LAMPUNG
%D 2019
%I FAKULTAS ILMU KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN
%L eprints58751