Analisis Prediksi Kejadian Hujan di ITERA Menggunakan Rantai Markov
Hujan merupakan fenomena yang dapat mempengaruhi aktivitas manusia
khususnya di wilayah ITERA. Salah satu cara untuk memprediksi perubahan
kejadian hujan adalah dengan metode rantai Markov. Metode rantai markov
melakukan perhitungan matematis untuk dapat menghasilkan sifat-sifat suatu
variabel saat ini menggunakan sifat-sifatnya di masa lalu. Oleh karena itu, pada
penelitian ini akan dilakukan prediksi kejadian hujan menggunakan metode
rantai markov untuk mengetahui peluang transisi kejadian hujan. Data yang
akan diolah pada penelitian ini adalah data curah hujan di ITERA dari tahun
2019 sampai tahun 2023. Olah data tersebut akan menggunakan metode rantai
markov dengan pengelompokan 3 kasus yaitu kasus 1 menggunakan data
sepanjang tahun, kasus 2 pengelompokan musim hujan dan musim kemarau,
kasus 3 pengelompokan musim kemarau-peralihan-hujan. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa peluang transisi jangka panjang pada kasus 1, musim
kemarau semua kasus dan musim transisi II kasus lebih tinggi peluang tidak
hujan sebesar 50-66%. Sebaliknya musim hujan semua kasus dan musim
transisi I lebih tinggi peluang hujan ringan-sedang 55-66%. Pengujian rantai
markov menggunakan uji Chi Square dan Wide Sense mengunjukkan model
kasus 1 memiliki sifat markov. Prediksi kejadian hujan di masa mendatang
model kasus 1 menunjukkan kejadian hujan lebat berpeluang terjadi hujan
ringan-sedang dan kejadian lainnya berpeluang terjadi kejadian yang sama.
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2507310014
Keyword
ITERA Kejadian Hujan Musim Prediksi Rantai Markov