Iswari, Afifah Nur (2019) Prediksi Curah Hujan di Kota Surabaya Berbasis Pemodelan Usur Iklim Data BMKG dengan Pendekatan Copula untuk Prediksi Banjir. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
06211540000109_Undergraduate_Theses.pdf Download (4MB) | Preview |
Abstract
Indonesia merupakan negara beriklim tropis, yang hanya memiliki dua musim. Dikarenakan perubahan iklim yang terus terjadi, menjadikan peningkatan curah hujan selama musim hujan, dapat menyebabkan risiko banjir yang tinggi. Salah satu kota besar di Indonesia yang masih dihadapkan dengan permasalah banjir adalah Kota Surabaya. Copula merupakan salah satu metode yang tidak ketat terhadap suatu asumsi terutama asumsi berdistribusi normal serta dapat mengatasi kasus dependensi pada data, seperti data klimatologi. Penelitian kali ini akan melakukan prediksi banjir berdasarkan prediksi curah hujan di Kota Surabaya. Prediksi curah hujan (respon) di enam balai curah hujan diperoleh berdasarkan model terbaik menggunakan metode Gaussian Copula Marginal Regression (GCMR) terhadap unsur iklim (prediktor) di tiga stasiun BMKG dan PC unsur iklim hasil PCA. Menggunakan GCMR pada penelitian ini, mayoritas model terbaik diperoleh pada saat prediktor merupakan data PCA dan ditambahkan lag differencing seasonal curah hujan, tanpa melibatkan data respon yang sama dengan nol (menjadikan data curah hujan bernilai nol menjadi NA). Berdasarkan prediksi curah hujan maksimum, di duga terdapat beberapa saluran di Kota Surabaya tidak mampu menampung curah hujan maksimum hasil prediksi. Harapannya, penelitian ini dapat menjadi bahan evaluasi kepada pemerintah dalam mengantisipasi banjir di Kota Surabaya.
================================================================================================================================
Indonesia is a tropical country, which only has two seasons. Due to the climate change, increasing rainfall during the rainy season can cause a high risk of flooding. Surabaya is one of the big cities in Indonesia that still facing flood problems. This research predicts rainfall to predict flood in Surabaya. Rainfall prediction in all six“Balai PSAWS” was obtained based on Gaussian Copula Marginal Regression (GCMR), with the predictor are the climate elements at three BMKG and PC resulted from PCA. Using GCMR, the majority of climate elements the best models when predictors were PC and seasonally-differenced lag, without involving zero response data (making zero rainfall data to be NA). Once obtained rainfall predictions in all six “Balai PSAWS”, flood prediction is carried out based on maximum rainfall predictor using mathematical hydrological calculations. Based on the maximum rainfall prediction, it is predicted that there are several sub-district in Surabaya that are unable to accommodate the maximum rainfall predicted. The result of this work can be used as an evaluation for the government in anticipating flooding in Surabaya.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Additional Information: | RSSt 519.536 Isw p-1 2019 |
| Uncontrolled Keywords: | Banjir, Copula, Curah Hujan, GCMR, Iklim |
| Subjects: | H Social Sciences > HA Statistics H Social Sciences > HA Statistics > HA30.3 Time-series analysis Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression Q Science > QC Physics > QC925 Rain and rainfall |
| Divisions: | Faculty of Mathematics, Computation, and Data Science > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | AFIFAH NUR ISWARI |
| Date Deposited: | 09 Jan 2024 02:42 |
| Last Modified: | 09 Jan 2024 02:42 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/64143 |
Actions (login required)
 |
View Item |