DISTRIBUSI STASIONER RANTAI MARKOV UNTUK PREDIKSI CURAH HUJAN DI WILAYAH JAWA BARAT

Abstrak: Curah hujan adalah fenomena alam yang termasuk salah satu variabel iklim dan diamati setiap waktu di setiap tempat.Data curah hujan merupakan data time series, yang bersifat acak. Di dalamnya merupakan data perpindahan dari satu waktu ke waktu lainnya yang dapat dinyatakan sebagai keadaan intensitas rendah, sedang atau tinggi.Prediksi curah hujan sangat diperlukan untuk kehidupan masyarakat dan mendukung perekonomian. Selain itu prediksi curah hujan merupakan antisipasi pencegahan jika intensitas hujan tinggi akan terjadi dalam waktu panjang. Salah satu metode prediksi curah hujan yang dapat digunakan adalah pendekatan proses stokastik. Rantai Markov merupakan bagian dari proses stokastik  yang dapat digunakan untuk prediksi curah hujan waktu sekarang berdasarkan satu waktu sebelumnya. Fokus penelitian ini adalah penerapan Rantai Markov untuk prediksi curah hujan.Melalui rantai Markov diperoleh peluang jangka panjang untuk fenomena curah hujan. Dalam penelitian ini dikaji distribusi stasioner dan limit peluang rantai Markov dan penerapannya untuk prediksi curah hujan di wilayah Jawa Barat. Untuk jangka panjang diprediksi curah hujan untuk kota Bogor dan Tasikmalaya cenderung tinggi, sementara untuk kota Bandung, Sumedang, dan Indramayu curah hujan cenderung rendah. Hasil  penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan rekomendasi bagi pihak yang terkait langsung dalam mengambil langkah pecegahan akibat curah hujan.Kata kunci:curah hujan, distribusi stasioner, prediksi, rantai Marko

Kajian Matriks Bobot Lokasi Model Space Time Autoregresi (STAR)

Model STAR (Space Time Autoregresi) merupakan pengembangan dari model deret waktu univariat AR (Autoregresi), menjadi model kombinasi lokasi dan waktu. Keterkaitan antar lokasi penelitian pada model STAR dinyatakan dengan matriks bobot W yang merupakan matriks bujur sangkar dengan entri-entri berupa bobot antara dua lokasi yang bersesuaian. Dalam makalah ini dibahas tiga macam matriks bobot untuk model STAR(1;1), yaitu: matriks bobot seragam, matriks bobot seperjarak kuadrat dan matriks bobot spasial, menentukan dan menggunakan matriks bobot tersebut pada data simulasi, membandingkan serta memilih mana yang lebih baik diantara ketiganya dengan kriteria jumlah kuadrat galat yang paling minimum. Taksiran model STAR(1;1) dengan tiga macam bobot menghasilkan jumlah kuadrat galat yang minimum untuk model dengan matriks bobot spasial. Hal ini berarti bahwa bobot spasial memberikan taksiran parameter model STAR(1,1) yang lebih baik dibandingkan penggunaan matriks bobot seragam dan seperjarak kuadrat. Kata kunci: Matriks bobot, model STAR, autoregres