APLIKASI METODE FUZZY TIME SERIES MARKOV CHAIN PADA DATA CURAH HUJAN DI KOTA BENGKULU TAHUN 2019 - 2022

ELDA, APRILIA IRWAN and Sigit, Nugroho and Dyah, Setyo Rini (2023) APLIKASI METODE FUZZY TIME SERIES MARKOV CHAIN PADA DATA CURAH HUJAN DI KOTA BENGKULU TAHUN 2019 - 2022. Undergraduated thesis, Fakultas Matematika dan Ilmu pengetahuan Alam.

Archive (Thesis) SKRIPSI_ELDA APRILIA IRWAN_F1F018028 - Elda Aprilia Irwan.pdf - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons GNU GPL (Software). Download (3MB)

Abstract

Peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang terjadi pada masa yang akan datang berdasarkan data yang relevan pada masa lalu. Peramalan diperlukan karena adanya perbedaan kesenjangan waktu (timelag) antara kesadaran akan dibutuhkan suatu kebijakan baru dengan waktu pelaksanaan kebijakan tersebut, sehingga manfaat peramalan cukup banyak salah satunya peramalan curah hujan. Peramalan curah hujan sangat penting terutama di bidang pertanian dan sipil, pada bidang pertanian berguna untuk meminimalisir resiko kegagalan dan pada bidang sipil digunakan sebagai penentu standar perencanaan bangunan, oleh karena itu diperlukan peramalan curah hujan agar masyarakat dan pemerintah dapat melakukan tindakan dan pencegahan terhadap masalah yang ada. Metode yang digunakan dalam melakukan peramalan curah hujan dasarian di Kota Bengkulu adalah Fuzzy Time Series Markov Chain. Metode Fuzzy Time Series Markov Chain ini merupakan gabungan dari metode Fuzzy Time Series dengan Markov Chain, dimana dalam metode Fuzzy Time Series Markov Chain dapat meminimalisir adanya error dari suatu hasil peramalan. Adapun tujuan penelitian ini adalah mengetahui hasil ramalan curah hujan pada stasiun meteorologi kelas III Fatmawati Soekarno dan stasiun klimatologi Pulau Baai serta melihat tingkat akurasi peramalan curah hujan di Kota Bengkulu tahun 2019-2022. Data yang digunakan adalah data curah hujan dasarian dari periode Januari 2019 sampai periode Desember 2022 oleh BMKG Kota Bengkulu. Penelitian ini menghasilkan peramalan yang cukup baik untuk kedua stasiun dengan tingkat akurasi peramalan menggunakan MAAPE pada stasiun meteorologi sebesar 61.60% atau kesalahan peramalan sebesar 38.40%, untuk data stasiun klimatologi tingkat akurasi peramalan memiliki nilai MAAPE sebesar sebesar 62.18% atau kesalahan peramalan sebesar 37.82%. Kata kunci: Curah Hujan, Peramalan, Fuzzy Time Series Markov Chain, MAAPE.

Actions (login required)

View Item