PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA TANGERANG SELATAN DENGAN DATA IKLIM 2020, 2021, 2022

Authors

  • Hafidz Alamsyah Putra Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika
  • Oni Dwi Saputra Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika
  • Yosafat Donni Haryanto Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika

Keywords:

Curah Hujan, Korelasi, Regresi

Abstract

Perubahan cuaca dalam lingkup yang sangat besar tentu akan menjadi masalah yang harus diselesaikan dengan cepat. Curah hujan yang berubah begitu fluktuatif menyebabkan terganggunya mobilitas masyarakat. Namun, ketika masalah tersebut terjadi di kota besar, tentu akan berdampak serius. Sehingga, dilakukan uji korelasi dan regresi menggunakan bahasa pemrograman R dimana uji korelasi dilakukan untuk mengetahui keeratan hubungan antar variabel bebas dengan variabel terikat. Korelasi akan semakin kuat apabila nilai koefisien korelasi semakin mendekati 1 atau -1 dan korelasi dinyatakan sempurna apabila nilai koefisiensi korelasi sama dengan 1 atau -1 dan uji regresi dilakukan untuk mengetahui bagaimana prediksi curah hujan yang terjadi di suatu wilayah yang luas, sehingga didapatkan hasil yang mendekati ketepatan yang baik.  Penelitian ini dapat dikembangkan dengan menambahkan variabel yang berperan penting dalam penurunan kualitas udara dan menggunakan perhitungan dengan ketelitian yang lebih akurat..Hasil dari peneltian ini adalah data Meteorologi suhu udara, kecepatan angin, kelembaban udara dan tekanan udara dengan metode regresi tidak akurat untuk memprediksi curah hujan, Dikarenakan nilai akurasinya yang dibawah 75% dan nilai p-value pada uji Autokolerasi lebih dari 0,05 menandakan tidak ada hubungan yang signifkan dengan variabel terikat (curah hujan).

References

Fridayana Yudiatmaja (2013). Analisis Regresi dengan menggunakan Aplikasi Komputer Statistik. Jakarta: Kompas Gramedia.

Masruroh, Kemal Faruoq Maulidi. (2020) ”Perbandingan metode regresi linear dan neural network backpropagation dalam prediksi nilai ujian nasional siswa SMP menggunakan Software R.

Kurniawan, Robert. (2016) ”Analisa Regresi: Dasar dan penerapan dengan R”.

Wahab, Abdul. (2017). Pengembangan Modul Pembelajaran Literasi Statistika (Analisis Regresi Linier Sederhana dengan R). S2 thesis, Universitas Negeri Makassar.

T.l Wasalaine, M. W. TALAKULA, Y. ALESNUSSA. (2014). "Model Regresi ridge untuk mengatasi model regresi linier berganda yang mengandung multikolineritas”. Jurnal matematika .

Handayani, Lestari, and Muhammad Adri. "Penerapan JST (Backpropagation) untuk Prediksi curah hujan (Studi kasus: Kota Pekanbaru). Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri. 2015.

Fadholi, Akhmad. "Persamaan regresi prediksi curah hujan bulanan menggunakan data suhu dan kelembapan udara di Ternate." Statistika 13.1 (2013).

Susilokarti, Dyah, et al. "Identifikasi perubahan iklim berdasarkan data curah hujan di wilayah selatan Jatiluhur Kabupaten Subang, Jawa Barat." Agritech 35.1 (2015): 98-105.

Rahayu, Nofiana Dian, Bandi Sasmito, and Nurhadi Bashit. "Analisis pengaruh fenomena indian ocean dipole (IOD) terhadap curah hujan di pulau Jawa." Jurnal Geodesi Undip 7.1 (2018): 57-67.

Mulyono, Dedi. "Analisis karakteristik curah hujan di wilayah Kabupaten Garut Selatan." Jurnal Konstruksi 12.1 (2014).

Downloads

Published

2023-04-01

How to Cite

Putra, H. A., Saputra, O. D., & Haryanto, Y. D. (2023). PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA TANGERANG SELATAN DENGAN DATA IKLIM 2020, 2021, 2022. Buletin Meteorologi, Klimatologi Dan Geofisika, 3(2), 1–9. Retrieved from https://balai2bmkg.id/index.php/buletin_mkg/article/view/76