PREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN STASIUN BMKG DI PROVINSI BENGKULU MENGGUNAKAN TEKNIK DOWNSCALLING STATISTIK MONTHLY RAINFALL PREDICTIONS FROM BMKG STATIONS IN THE PROVINCE OF BENGKULU USING STATISTICAL DOWNSCALLING TECHNIQUE

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

Image of PREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN STASIUN BMKG
DI PROVINSI BENGKULU MENGGUNAKAN TEKNIK
DOWNSCALLING STATISTIK
MONTHLY RAINFALL PREDICTIONS FROM BMKG
STATIONS IN THE PROVINCE OF BENGKULU USING
STATISTICAL DOWNSCALLING TECHNIQUE

Skripsi

PREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN STASIUN BMKG DI PROVINSI BENGKULU MENGGUNAKAN TEKNIK DOWNSCALLING STATISTIK MONTHLY RAINFALL PREDICTIONS FROM BMKG STATIONS IN THE PROVINCE OF BENGKULU USING STATISTICAL DOWNSCALLING TECHNIQUE

PUNGKY SAIFUL AKBAR - Nama Orang;

Belum ada rating

INTISARI
PREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN STASIUN BMKG
DI PROVINSI BENGKULU MENGGUNAKAN TEKNIK
DOWNSCALLING STATISTIK
Oleh
PUNGKY SAIFUL AKBAR
24.14.0028
Prediksi curah hujan merupakan informasi yang penting dan dibutuhkan di
berbagai bidang. Untuk itu perlu dilakukan peningkatan akurasi prediksi curah
hujan dengan berbagai teknik. Salah satunya dengan menggunakan data Climate
Forecast System version 2 (CFSv2) untuk dijadikan model prediksi curah hujan
bulanan. Informasi CFSv2 merupakan informasi berskala global dan memiliki
resolusi yang masih rendah, maka diperlukan suatu teknik downscaling untuk
mendapatkan informasi kondisi lokal suatu daerah. Metode Partial Least Square
Regression (PLSR) digunakan dalam pemodelan Statistical Downscalling untuk
mereduksi dimensi dan mengatasi masalah multikolinieritas.
Model optimal yang dibentuk dari input data CFSv2 Analaysis dan curah
hujan bulanan observasi adalah model dengan menggunakan dua komponen
utama. Sedangkan variabel iklim yang paling berpengaruh pada kedua komponen
tersebut adalah variabel gradien angin zonal dan temperatur 850 mb. Berdasarkan
nilai korelasi dan RMSE, prediksi curah hujan bulanan paling bagus dilakukan di
Stasiun Meteorologi dan Geofisika dengan nilai korelasi di atas 0.9 dan nilai
RMSE berturut-turut 67 dan 106, lebih baik daripada prediksi curah hujan bulanan
di Stasiun Klimatologi Bengkulu dengan nilai korelasi 0.65 dan RMSE 129.
Kata Kunci : Downscaling Statistik, Curah Hujan Bulanan, CFSv2, PLSR

Ketersediaan

My Library K 15 028 AKB p

201553028.1

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri: -
No. Panggil: 551.6 AKB p
Penerbit: Tangerang Selatan : STMKG., 2015
Deskripsi Fisik: xii; 55 hal; illus; 30x15 cm
Bahasa: Indonesia
ISBN/ISSN: -
Klasifikasi: 551.6 AKB p
Tipe Isi: -
Tipe Media: -
Tipe Pembawa: -
Edisi: -
Subjek: CURAH HUJAN BULANAN
Downscaling Statistik
CFSv2
PLSR
Info Detail Spesifik: -
Pernyataan Tanggungjawab: -

Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas

Tidak Ada Data

Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar