The repository administrator has not yet configured an RDF license.
Studi Pemodelan Stokastik Curah Hujan Harian Stasiun di Kota Metro
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.
Studi Pemodelan Stokastik Curah Hujan Harian Stasiun di Kota Metro (File PDF)
Studi Pemodelan Stokastik Curah Hujan Harian Stasiun di Kota Metro (Other)
HTML Summary of #7478 Studi Pemodelan Stokastik Curah Hujan Harian Stasiun di Kota Metro