Rainfall Model Using Principal Component Regression Analysis with R Software in Sulawesi

Indonesia is a tropical country that has two seasons, rainy and dry. Nowadays, the earth is experiencing the climate change phenomenon which causes erratic rainfall. The rainfall is influenced by several factors, one of which is the local scale factor. This research was aimed to build a rainfall model in Sulawesi to find out how the rainfall relationship with local scale factor in Sulawesi. In this research, the data used were secondary data which consisted of 15 samples with 6 variables from Badan Pusat Statistik (BPS). The limitation of the sample size in this study was due to the limited secondary data available in the field. The data was processed using Principal Component Regression Analysis. The first step was reducing local scale factor variables so that the principal component variable could be obtained that can explain variability from the original data which then that variable was analyzed using principal regression analysis. The data were analyzed by utilizing R Studio software. The results show that two principal component variables can explain 75.2% of the variability of original data and only one principal component variable that was significant to the rainfall variable. The regression model explained that the relationship between rainfall, humidity, air temperature, air pressure, and solar radiation was in the same direction while the relationship between rainfall and wind velocity was not in the same direction. Overall, the results of the study provided an overview of the application of the Principal Component Regression analysis to model the rainfall phenomenon in the Sulawesi region using the R program

Perbandingan Penerapan Metode Agglomerative dengan Metode K-Means pada Data Curah Hujan di Wilayah Bogor

Bogor merupakan salah satu wilayah di Jawa Barat yang dijuluki sebagai kota hujan karena memiliki curah hujan relatif lebih besar dibandingkan dengan wilayah lain sehingga perlu diadakannya pengelompokan wilayah berdasarkan tinggi rendahnya curah hujan sebagai acuan pemerintah dalam penanganan bencana. Teknik statistika multivariat yang bertujuan untuk mengelompokan objek berdasarkan karakteristiknya adalah analisis cluster. Metode analisis cluster yang digunakan penelitian ini yaitu Agglomerative dan K-Means. Perbedaan yang signifikan dari kedua metode tersebut terdapat pada proses pembentukan cluster. Oleh karena itu, tujuan pada penelitian ini adalah membandingkan metode yang tebaik berdasarkan kerapatan cluster. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data agregat curah hujan bulanan musim basah dari 24 stasiun pos hujan di wilayah Bogor. Hasil penelitian ini adalah wilayah Bogor dapat dibagi menjadi 2 cluster yaitu cluster 1 kategori curah hujan sedang dan cluster 2 kategori curah hujan tinggi dengan perbandingan nilai kerapatan cluster kedua metode menghasilkan nilai yang sama yaitu sebesar 49,4% sehingga kedua metode tersebut baik untuk digunakan dalam pembentukan cluster curah hujan di wilayah Bogor dan bisa dijadikan sebagai rekomendasi bagi instansi terkait penggunaan data curah hujan seperti LAPAN dan BMKG

Peramalan Konsentrasi Particulate Matter 2.5 (PM2.5) menggunakan Model Vector Autoregressive dengan Metode Maximum Likelihood Estimation

Particulate Matter 2.5 yang selanjutnya disingkat PM2.5 merupakan partikel udara yang memiliki ukuran . Paparan PM2.5 dapat mempengaruhi fungsi paru-paru dan memperburuk kondisi kesehatan seperti asma, bronkitis hingga kanker paru-paru. PM2.5 berasal dari berbagai sumber seperti hasil pembakaran bahan bakar kendaraan bermotor, hingga kebakaran hutan. Untuk meramalkan Konsentrasi PM2.5 dapat digunakan model time series univariat, salah satunya model Autoregressive yang selanjutnya disingkat AR. Data Konsentrasi PM2.5 memiliki pola stasioner, sehingga dapat dibangun model AR. Konsentrasi PM2.5 di suatu wilayah dipengaruhi oleh Konsentrasi PM2.5 wilayah di sekitarnya pada waktu-waktu sebelumnya, sehingga dapat dibentuk model Vector Autoregressive yang selanjutnya disingkat VAR. Metode yang digunakan untuk menaksir model VAR dalam penelitian ini adalah metode  Maximum Likelihood Estimation yang selanjutnya disingkat MLE dengan bantuan software R dan Microsoft Excel. Model VAR diterapkan untuk peramalan jangka pendek Konsentrasi PM2.5 di Kab. Cirebon, Kab. Kuningan, dan Kab. Majalengka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  konsentrasi  PM2.5 di ketiga kabupaten memiliki korelasi yang cukup tinggi dan satu sama lain saling mempengaruhi, sehingga penggunaan model VAR dapat memberikan rekomendasi untuk peramalan konsentrasi PM2.5  pada waktu mendatang dengan memperhitungkan pengaruh konsentrasi PM2.5 dari lokasi-lokasi terdekat di sekitar lokasi tertentu

Probabilitas Asosiasi Semburan Radio Matahari Tipe II dengan Badai Magnet Bumi

Hal. 137-14

Radio Frequency Interference Measurements for a Radio Astronomy Observatory Site in Indonesia

We report on the measurements of radio frequency interference (RFI) at Mount Timau, Kupang, Indonesia, which is intended to host a future radio astronomy observatory. These measurements were taken twice in October 2020 and December 2020 to obtain the RFI environment, at frequencies between 70 and 7000 MHz. Due to the limitations of the measurement data, the results presented in this paper are based on peak detection rather than statistical analysis. Based on the measurement results, the frequency interval between 70–88 MHz and 120–150 MHz is relatively quiet, and the frequency range of 150–300 MHz is relatively clear. The frequency interval of 300 to 800 MHz is relatively quiet, except at the frequency of 600 MHz. The frequency range of 800–1400 MHz is also relatively quiet. The predominant terrestrial services in this band are at 840 MHz, with an amplitude around 32 dB, and 916 MHz, with an amplitude around 12 dB, and the global system for mobile (GSM) signals around 954 MHz have an amplitude around 20 dB above the noise floor. The frequency range of 1400–7000 MHz is also relatively quiet. In this band frequency, we can see RFI at 2145 and 2407 MHz, emitted by local Wi-Fi, and at 2683 MHz, with amplitudes of 18, 40 and 15 dB, respectively, from the noise level. We conclude that, for this period, the frequency band allocated for astronomy can possibly be used for radio telescope development

Verifikasi Dan Modifikasi Model Total Electron Content Ionosfer INTIM-1

ABSTRAK Model TEC( Total Electron Content) ionosfer Indonesia adalah suatu model empirik yang berawal dan kerjasama dengan Jerman sejak tahun 1997. INTIM-1 ( Indonesia Neustrelitz TEC Ionosfer Model-1 ) merupakan perangkat lunak pendukung untuk mengolah data ionosfer dalam menghitung TEC ionosfer khusus wilayah Indonesia Validasi Model INTIM-1 telah dilakukan namun masih .memberikan hasil yang kurang akurat dengan simpangan sekitar 50% sehingga perlu dilakukan modifikasi model. Pada penelitian ini telah verifikasi INTIM-1 dan dimodifikasi dengan INTIM-2 ,Hasil yang diperoleh relatif lebih akurat yang ditunjukkan meningkatnya koefisien korelasi. antara data TEC model dengan data TEC pengamatan. Bila menggunakan INTIM-1 koefisien korelasinya 0,45sedangkan dengan INTIM-2 koefisien korelasinya sekitar 0, 82Hlm.195-19

Analisis Noise Level Untuk Pengamatan Geomagnet Di Watukosek Dan Pameungpeuk

Hlm.479-48