%0 Generic
%9 Other
%A Bramesvara Arizona, 0915011106
%C Universitas Lampung
%D 2015
%F eprints:7478
%I Fakultas Teknik
%T Studi Pemodelan Stokastik Curah Hujan Harian Stasiun di Kota Metro
%U http://digilib.unila.ac.id/7478/
%X    Abstrak bahasa Indonesia    Tujuan dari penelitian ini adalah mempelajari dari data seri curah hujan  harian. Data yang digunakan data curah hujan harian dengan panjang data tahun  1986-2013 di 3 stasiun yaitu stasiun Kota Metro R-206 , Dam Raman R-107 , dan  Argoguruh R-106 yang berada di Kota Metro dan sekitarnya.    Pemodelan ini dilakukan dengan menggunakan panjang data 512 hari. Dengan  menggunakan frekuensi data curah hujan yang didapat kemudian mengaplikasikan  persamaan Fourier dan metode kuadrat terkecil kemudian dihasilkan model  periodik curah hujan harian. Model stokastik curah hujan dari data curah hujan ini  diasumsikan sebagai selisih antara data curah hujan dengan model periodik curah  hujan dengan menggunakan 253 komponen. Berdasarkan data seri stokastik,  komponen stokastik dihitung dengan menggunakan pendekatan autoregresif  model. Model stokastik dipresentasikan dengan menggunakan autoregresif model  orde tiga. Validasi seri stokastik, antara data dan model dilakukan dengan  menghitung koefisien korelasinya.     Berdasarkan hasil penelitian ini dapat disimpulkan data curah hujan harian  sintetik seri waktu yang diperoleh sangat signifikan mendekati curah hujan  terukur. Dengan nilai koefisien korelasi rata-rata model stokastik adalah 0,9981.     Abstract Bahasa Inggris    The purpose of this research is to study the data daily rainfall data series.   The data used daily rainfall data with data length in 1986-2013 at 3 stations  namely Metro station R-206, R-107 Raman Dam, and Argoguruh R-106 are  located in Metro City and the surrounding areas.   The modeling is done using the data length of 512 days. By using the  frequency of rainfall data obtained then apply the Fourier equation and the method  of least squares is then generated model of periodic daily rainfall. Rainfall  stochastic model of rainfall data is assumed as the difference between  precipitation data with periodic rainfall models using the 253 components. Based  on data from a series of stochastic, stochastic component is computed using  autoregressive models approach. Stochastic model presented by using the  autoregressive model of order three. Validation stochastic series, between the data  and the model is done by calculating the correlation coefficient.   Based on these results we can conclude synthetic daily rainfall data time  series obtained very significant approach measurable rainfall. With the value of  the average correlation coefficient stochastic model is 0.9981.