PEMODELAN CURAH HUJAN BULANAN DENGAN KOMBINASI DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN SEASONAL ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (SANN)

JUWITA, SARI and Yulian, Fauzi and Jose, Rizal (2023) PEMODELAN CURAH HUJAN BULANAN DENGAN KOMBINASI DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN SEASONAL ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (SANN). Masters thesis, Fakultas Matematika dan Ilmu pengetahuan Alam.

Archive (Thesis) TESIS JUWITA SARI - juwita sari (Juju).pdf - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons GNU GPL (Software). Download (4MB)

Abstract

Pemodelan curah hujan bulanan merupakan bentuk mitigasi dari resiko bencana hidrometeorologi. Pengembangan model curah hujan dengan pendekatan statistik dengan melibatkan variabilitas iklim menjadi tujuan dalam penelitian ini. Variabel yang diteliti berupa curah hujan bulanan di Stasiun Klimatologi Bengkulu periode Januari 1991-2022. Metode penelitian menggunakan kombinasi pre-processing dengan transformasi diskret wavelet dengan wavelet jenis db4 dan diskret meyer dengan model Seasonal ANN serta model wavelet-ANFIS. Hasil penelitian menunjukkan tidak adanya pengaruh yang cukup signifikan untuk tahun kejadian kombinasi IOD Positif dan El Nino kuat pada hasil prediksi model. Model terbaik adalah model kombinasi DWT dmey-SANN dengan data latih curah hujan 1991- 2019 berdasarkan nilai evaluasi luaran model dengan nilai MAAPE 27.214% dan korelasi terhadap data uji 2020-2022 sebesar R = 0.604. Kata kunci: Transformasi Wavelet, Curah Hujan, Prediksi, Seasonal ANN, ANFIS.

Actions (login required)

View Item