PENENTUAN CURAH HUJAN MENGGUNAKAN RANTAI MARKOV DI BEBERAPA DAERAH PROVINSI BANTEN

Authors

  • Ahmad Shulhany Fakultas Teknik, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Bandung. http://orcid.org/0000-0002-3348-385X
  • Andi Fitriawati Program Studi Sains Aktuaria, Jurusan Sains, Institut Teknologi Sumatera. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Bandung.
  • Dina Prariesa Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Bandung.
  • Yoshua Yeremy Budiman Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Bandung.
  • Karina Ayudhia Sasmito Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Bandung.

DOI:

https://doi.org/10.32493/sm.v4i2.28077

Keywords:

Curah hujan, Rantai Markov, Provinsi Banten

Abstract

Rantai markov merupakan salah satu model proses stokastik yang menyatakan bahwa peluang keadaan yang akan datang , hanya dipengaruhi oleh peluang keadaan terdekat sebelumnya yaitu . Salah satu penerapan dari Rantai Markov adalah penentuan curah hujan berdasarkan data yang diperoleh. Pengamatan untuk Rantai Markov dengan tiga keadaan diperoleh dari website NASA Prediction of Worldwide Energy Resource. Data yang diperoleh adalah data curah hujan di beberapa daerah di Provinsi Banten, yaitu Kota Cilegon, Kota Serang, Kota Tangerang, Kota Tangerang Selatan, Kabupaten Serang, Kabupaten Lebak, Kabupaten Pandeglang, dan Kabupaten Tangerang. Dari data tersebut, ditentukan matriks transisi satu langkah yang diperoleh. Matriks transisi tersebut diolah menggunakan perkalian matriks biasa, memanfaatkan nilai eigen, serta rumus khusus untuk menghitung matriks transisi dengan n langkah. Penentuan distribusi peluang Rantai Markov  langkah dengan tiga keadaan dilakukan dengan pengamatan kekonvergenan peluang transisi.

Author Biography

Ahmad Shulhany, Fakultas Teknik, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Bandung.

Scopus Author ID: 57190938261

ORCID ID: 0000-0002-3348-385X

Google Scholar: Ahmad Shulhany

References

Grewal, J. K., Krzywinski, M., & Altman, N. (2019). Markov models—Markov chains. Nat. Methods, 16, 663-664.

Horn, R. A., & Johnson, C. R. (2012). Matrix analysis. Cambridge university press.

National Aeronautics and Space Administration. 2021. NASA Prediction of Worldwide Energy Resource. Diakses pada 13 Desember 2021. Tersedia secara daring di https://www.nationalgeographic.org/encyclopedia/precipitation/.

Ross, Sheldon M. 2003. Stochastic Process Second Edition. United States of America: John Wiley & Sons, Ink.

Ross, Sheldon M. 2010. Introduction to Probability Models 10th Edition. United States of America: Academic Press.

Solihin, M. A. (2021). Peta Administrasi Provinsi Banten. Tersedia dari: https://id.wikipedia.org/wiki/Banten#/media/Berkas:Prov._Banten.jpg. Diakses pada 2 September 2021.

Downloads

Published

2022-07-31

Issue

Vol. 4 No. 2 (2022)

Section

Articles

License

As an Author, you have the right to a variety of uses for your article, including institutions or companies. The author's rights might do without the need for special permission.

 

Authors who publish in the Jurnal Jurnal Statistika dan Matematika (Statmat) have broad rights to use their works for education and scientific purposes without permission, including:

  1. Used to discuss in a class by the author or the author's body and presentations at meetings or conferences and participant approval;

  2. Used for internal training by the author's company;

  3. Distribution to colleagues for the use of their research;

  4. Used in preparation for further author's works;

  5. Included in a thesis or dissertation;

  6. Partial or extra reuse of articles in other works (with full acknowledgment of the last item);

  7. Prepare derivatives (other than for commercial purposes);

  8. Post voluntarily on a website opened by the author or approve the author for scientific purposes (follow CC with a SA License).