Gambar 12. File signalr.inp Tahun 1992 dari stasiun hujan PH 016 Fajar Esuk (1024hari)
|
|
|
- Sugiarto Darmadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Gambar 12. File signalr.inp Tahun 1992 dari stasiun hujan PH 016 Fajar Esuk (1024hari) 5. Model Periodik Stokastik Curah Hujan Harian Model Periodik dan Stokastik merupakan hasil dari penjumlahan model periodik da model stokastik. 102
2 Gambar 13. Perbandingan Curah Hujan Harian Terukur dengan Curah Hujan Hasil Peramalan Program (Periodik dan Stokastik) Tahun 1992 dari PH 016 Fajar Esuk (512 hari). 6. Koefisien Korelasi Besarnya selisih antara Model Periodik Stokastik dengan data terukur dapat diketahui dengan melihat koefisien korelasinya. Tabel 5. Koefisien Korelasi Curah Hujan Harian Terukur Dengan Curah Hujan Hasil Peramalan Program (Periodik + Stokastik ) dari Stasiun Hujan PH 016 Fajar Esuk. Tahun Max Korelasi Min Korelasi Rata Rata Korelasi Korelasi 0,0774 0,0782 0,0693 0,0130 0,0367 0,0356 0,1068-0,0149 0,1068-0,0149 0,
3 Gambar 14. Koefisien Korelasi Curah Hujan Harian Terukur Dengan Curah Hujan Hasil Peramalan Program (Periodik+Stokastik) dari Stasiun Hujan PH 016 Fajar Esuk. C. Pembahasan Hasil Perhitungan Dari hasil perhitungan Curah hujan series waktu harian di atas, maka dapat diketahui bahwa hasil perhitungan curah hujan series waktu harian dengan model sintetik lebih baik dari metode reciprocal dan peramalan dengan pemodelan periodik stokastik. Sedangkan untuk perhitungan series waktu harian metode reciprocal lebih baik dari peramalan dengan pemodelan periodik stokastik dimana 0,6446 lebih besar dari 0,0503. Hasil perhitungan curah hujan rata rata bulanan metode reciprocal menghasilkan korelasi rata rata 0,8343, Model sintetik menghasilkan korelasi maksimun akan tetapi peramalan menggunakan pemodelan periodik stokastik menghasilkan korelasi 0,6599. Hal ini menunjukan peramalan curah hujan bulanan dengan metode reciprocal menghasilkan korelasi lebih baik daripada peramalan yang menggunakan pemodelan periodik stokastik dimana 0,6599 lebih kecil 0,8343. Untuk hasil perhitungan curah hujan kumulatif bulanan metode reciprocal menghasilkan korelasi rata rata 0,8337, Model sintetik menghasilkan korelasi maksimun akan tetapi peramalan menggunakan pemodelan periodik stokastik menghasilkan korelasi 0,6536. Hal ini menunjukan peramalan curah hujan bulanan dengan metode reciprocal menghasilkan korelasi lebih baik daripada peramalan yang menggunakan pemodelan periodik stokastik dimana 0,6536 lebih kecil 0,
4 5. KESIMPULAN 1. Hasil perhitungan series waktu harian metode terbaik adalah metode sintetik dengan nilai korelasi sebesar 0,9999 yang lebih besar dari nilai korelasi 0,6446 metode reciprocal dan nilai korelasi 0,0503 metode peramalan. 2. Hasil perhitungan curah hujan rata rata bulanan dengan metode sintetik yang bernilai korelasi 0,9999 lebih baik dibandingkan dengan metode reciprocal dengan nilai 0,8343 dan metode reciprocal ini lebih besar dibandingkan dengan metode peramalan yang bernilai korelasi 0, Hasil perhitungan curah hujan kumulatif bulanan dengan metode sintetik yang bernilai korelasi 0,9991 lebih baik dibandingkan dengan metode reciprocal dengan nilai 0,8337 dan metode reciprocal ini lebih besar dibandingkan dengan metode peramalan yang bernilai korelasi 0,6536. DAFTAR PUSTAKA Aryanto, Heru, 2014, Pemodelan Periodik dan Stokastik Curah Hujan Harian Dibeberapa Stasiun Kabupaten Lampung Tengah. Skripsi (S1) Jurusan Teknik Sipil Universitas Lampung. Bandar Lampung. Bhakar, S.R, Singh, Raj Vir, Chhajed, Neeraj, and Bansal, Anil Kumar Stochastic Modeling of Monthly Rainfall at Kota Region, ARPN Journal Of Engineering and Applied Sciences, Vol.1 (3): Cooley, James W. Tukey, John W An Algorithm for the machine calculation of complex Fourier Series Mathematics of Computation. Pp Harsani,1988, Prediksi Curah Hujan Bulanan Menggunakan Time. Kabupaten Pariaman. Kottegoda, N.T. 1980, Stochastic Water Resources Technology. The Macmilan Press Ltd., London. P Rasimin, 2013, Pemodelan Periodik dan Stokastik Curah Hujan Kota Bandar Lampung. Skripsi (S1) Jurusan Teknik Sipil Universitas Lampung. Bandar Lampung. Rizalihadi, M.2002, The Generation of Synthetic sequences of monthly Rainfall Using Autoregressive Model, Jurnal Teknik Sipil Universitas Syah Kuala, Vol 1 (2) : Harto, Tn, 1993, Analisis Hidrologi. PT. Gramedia Pustaka Utama. Zakaria, A. 1998, Preliminary study of tidal prediction using Least Squares Method, Thesis (Master), Bandung Institute of Technology, Bandung, Indonesia. Zakaria, A. 2005a, Manual Aplikasi Program FTRANS. Bandar Lampung: Fakultas Teknik Universitas Lampung. Zakaria, A. 2005b, Manual Aplikasi Program ANFOR. Bandar Lampung: Fakultas Teknik Universitas Lampung. Zakaria, A. 2008, The generation of synthetic sequences of monthly cumulative rainfall using FFT and least squares method, Prosiding Seminar Hasil Penelitian & Pengabdian kepada masyarakat. Bandar Lampung: Universitas Lampung. Zakaria, A. 2010, Studi Pemodelan Stokastik Curah Hujan Harian Dari Data Curah Hujan Stasiun Purajaya.Fakultas Teknik Sipil Universitas Lampung. Bandar Lampung. 105
5 106
PEMODELAN PERIODIK DAN STOKASTIK CURAH HUJAN KOTA BANDAR LAMPUNG. Rasimin (1) Ahmad Zakaria (2) Kartini Susilowati (3) ABSTRAK
PEMODELAN PERIODIK DAN STOKASTIK CURAH HUJAN KOTA BANDAR LAMPUNG Rasimin (1) Ahmad Zakaria (2) Kartini Susilowati (3) ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari model periodik dan stokastik seri
PEMODELAN CURAH HUJAN KUMULATIF MINGGUAN DARI DATA CURAH HUJAN STASIUN PURAJAYA. Ahmad Zakaria 1)
PEMODELAN CURAH HUJAN KUMULATIF MINGGUAN DARI DATA CURAH HUJAN STASIUN PURAJAYA Ahmad Zakaria 1) Abstract The goal of this research is to study the periodic and stochastic models of data series of the
PEMODELAN PERIODIK DAN STOKASTIK UNTUK MENGANALISIS DATA CURAH HUJAN YANG HILANG MENGGUNAKAN STUDI KASUS STASIUN HUJAN SUKARAME.
PEMODELAN PERIODIK DAN STOKASTIK UNTUK MENGANALISIS DATA CURAH HUJAN YANG HILANG MENGGUNAKAN STUDI KASUS STASIUN HUJAN SUKARAME Ashruri 1) Abstract Rainfall data is very important for planning in engineering,
DAFTAR GAMBAR. Halaman Gambar 3.1 Pemodelan Curah Hujan Harian Pertahun Gambar 3.2 Diagram Alir Penelitian... 17
DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 3.1 Pemodelan Curah Hujan Harian Pertahun... 16 Gambar 3.2 Diagram Alir Penelitian... 17 Gambar 4.1 Perbandingan Curah Hujan Harian Terukur dan Curah Hujan Hasil Metode Reciprocal
MODEL PERIODIK DAN STOKASTIK DATA PASANG SURUT JAM-JMAN DARI STASIUN MENENG. Ahmad Zakaria1)
MODEL PERIODIK DAN STOKASTIK DATA PASANG SURUT JAM-JMAN DARI STASIUN MENENG Ahmad Zakaria1) Abstract The aim of this study are to compare periodic and stochastic models generated by using FFT frequencies
MODEL PERIODIK DAN STOKASTIK DATA PASANG SURUT JAM-JAMAN DARI PELABUHAN PANJANG. Ahmad Zakaria1)
MODEL PERIODIK DAN STOKASTIK DATA PASANG SURUT JAM-JAMAN DARI PELABUHAN PANJANG Ahmad Zakaria1) Abstract The aim of this study are intended to compare periodic and stochastic tide models generated by using
PEMODELAN PERIODIK DAN STOKASTIK CURAH HUJAN KOTA BANDAR LAMPUNG. Ahmad Zakaria 1) Kartini Susilowati 1) Rasimin 2)
PEMODELAN PERIODIK DAN STOKASTIK CURAH HUJAN KOTA BANDAR LAMPUNG Ahmad Zakaria 1) Kartini Susilowati 1) Rasimin 2) Abstract This research aims to study the periodic and stochastic modeling of daily precipitation
ANALISIS MODEL PERIODIK DITINJAU DARI CURAH HUJAN HARIAN DARI BEBERAPA STASIUN DI SUB DAS WAY KANDIS ABSTRAK
ANALISIS MODEL PERIODIK DITINJAU DARI CURAH HUJAN HARIAN DARI BEBERAPA STASIUN DI SUB DAS WAY KANDIS Oleh Farida Juwita 1 Dosen Tetap Fakultas Teknik USBRJ email : ida_juwita@yahoo.com ABSTRAK Indonesia
PEMODELAN PERIODIK DAN STOKASTIK CURAH HUJAN HARIAN DARI WILAYAH PRINGSEWU. Ahmad Zakaria1)
PEMODELAN PERIODIK DAN STOKASTIK CURAH HUJAN HARIAN DARI WILAYAH PRINGSEWU Ahmad Zakaria1) Abstract This research are intended to study the periodic and stochastic modeling of daily rainfalls. The study
Studi Pemodelan Stokastik Curah Hujan Harian di Stasiun Kota Metro. Bramesvara Arizona 1) Ahmad Zakaria 2) Ofik Toupik Purwadi 3)
JRSDD, Edisi Maret 2015, Vol. 3, No. 1, Hal:37-44 (ISSN:2303-0011) Studi Pemodelan Stokastik Curah Hujan Harian di Stasiun Kota Metro Bramesvara Arizona 1) Ahmad Zakaria 2) Ofik Toupik Purwadi 3) Abstract
ANALISIS PENCARIAN DATA CURAH HUJAN YANG HILANG DENGAN MODEL PERIODIK STOKASTIK (STUDI KASUS WILAYAH KABUPATEN PRINGSEWU) Ikromi Fahmi 1)
ANALISIS PENCARIAN DATA CURAH HUJAN YANG HILANG DENGAN MODEL PERIODIK STOKASTIK (STUDI KASUS WILAYAH KABUPATEN PRINGSEWU) Ikromi Fahmi 1) Abstract This study was aimed to calculate and predict the missing
Model Stokastik Curah Hujan Harian dari Beberapa Stasiun Curah Hujan di Way Jepara. Ahmad Zakaria 1) Margaretta Welly 1) Mirnanda Cambodia 2)
Model Stokastik Curah Hujan Harian dari Beberapa Stasiun Curah Hujan di Way Jepara Ahmad Zakaria 1) Margaretta Welly 1) Mirnanda Cambodia 2) Abstract This research was conducted to study and know the characteristics
Studi Pemodelan Curah hujan sintetik dari beberapa stasiun di wilayah Pringsewu. Damar Adi Perdana 1) Ahmad Zakaria 2) Sumiharni 3)
JRSDD, Edisi Maret 2015, Vol. 3, No. 1, Hal:45-56 (ISSN:2303-0011) Studi Pemodelan Curah hujan sintetik dari beberapa stasiun di wilayah Pringsewu Damar Adi Perdana 1) Ahmad Zakaria 2) Sumiharni 3) Abstract
III. METODE PENELITIAN. curah hujan yang ada di Lampung Selatan. Data tersebut sebelum diolah
III. METODE PENELITIAN A. Pendahuluan Metode penelitian yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut. Pertama tama dilakukan pengolahan data sekunder yang berupa data curah hujan harian
METODE PENELITIAN. Wilayah studi pada penelitian ini adalah Stasiun Pengamat Curah Hujan yang
III. METODE PENELITIAN A. Wilayah Studi Wilayah studi pada penelitian ini adalah Stasiun Pengamat Curah Hujan yang berada di wilayah Kabupaten Pringsewu. Daerah ini merupakan daerah di salah satu kabupaten
III. METODE PENELITIAN. Bekerja dalam hidrologi berarti bekerja dengan data. kejadian alam yang digunakan untuk menginterpretasikan perilaku sistem
18 III. METODE PENELITIAN A. Pendahuluan Bekerja dalam hidrologi berarti bekerja dengan data. Data yang dapat dikumpulkan dari seluruh jaringan pengukuran merupakan rekaman dari kejadian alam yang digunakan
TINJAUAN PUSTAKA. awan. Kumpulan embun ini bergabung menjadi titik -titik air dan kemudian jatuh
II. TINJAUAN PUSTAKA A. Curah Hujan Angin yang mengandung uap air dan naik ke atas karena suhu yang makin rendah kemudian mengembun dan berkumpul. Kumpulan embun tersebut membentuk awan. Kumpulan embun
STUDI MODEL PERIODIK DAN STOKASTIK CURAH HUJAN HARIAN UNTUK MENCARI DATA HILANG (STUDI KASUS STASIUN HUJAN PH.119, DANAU WAY JEPARA, LAMPUNG TIMUR)
STUDI MODEL PERIODIK DAN STOKASTIK CURAH HUJAN HARIAN UNTUK MENCARI DATA HILANG (STUDI KASUS STASIUN HUJAN PH.119, DANAU WAY JEPARA, LAMPUNG TIMUR) (Tesis) COVER Oleh MUHAMMAD AGUNG RIFA I PROGRAM PASCASARJANA
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Wilayah Studi Wilayah studi dari penelitian ini adalah daerah Sukarame yaitu PH-03 Sukarame. Daerah ini merupakan salah satu kecamatan yang berada di Kotamadya Bandar Lampung,
II. TINJAUAN PUSTAKA. Curah hujan adalah jumlah air yang jatuh di permukaan tanah datar
II. TINJAUAN PUSTAKA A. Curah Hujan 1. Pengertian Curah Hujan. Curah hujan adalah jumlah air yang jatuh di permukaan tanah datar selama periode tertentu yang diukur dengan satuan tinggi milimeter (mm)
JRSDD, Edisi September 2016, Vol. 4, No. 3, Hal: (ISSN: )
JRSDD, Edisi September 2016, Vol. 4, No. 3, Hal:397 406 (ISSN:2303-0011) Analisis Data Curah Hujan yang Hilang Dengan Menggunakan Metode Normal Ratio, Inversed Square Distance, dan Rata-Rata Aljabar (Studi
II. TINJAUAN PUSTAKA
II. TINJAUAN PUSTAKA A. Curah Hujan 1. Pengertian Curah Hujan Curah hujan merupakan ketinggian air hujan yang terkumpul dalam tempat yang datar, tidak menguap, tidak meresap, dan tidak mengalir. Satuan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Hujan adalah sebuah peristiwa Presipitasi (jatuhnya cairan dari atmosfer yang
BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Hujan Hujan adalah sebuah peristiwa Presipitasi (jatuhnya cairan dari atmosfer yang berwujud cair maupun beku ke permukaan bumi) berwujud cairan. Hujan memerlukan keberadaan
II. TINJAUAN PUSTAKA. memberikan sumbangan terbesar sehingga seringkali hujanlah yang dianggap
II. TINJAUAN PUSTAKA A. Hujan Presipitasi adalah turunnya air dari atmosfer ke permukaan bumi yang bisa berupa hujan, hujan salju, kabut, embun, dan hujan es. Di daerah tropis hujan memberikan sumbangan
II. TINJAUAN PUSTAKA. terjadinya air hujan adalah jalannya bentuk presipitasi berbentuk cairan yang
II. TINJAUAN PUSTAKA A. Hujan 1. Pengertian Hujan Hujan adalah bentuk presipitasi yang berbentuk cairan yang turun sampai ke bumi. Presipitasi adalah proses pengembunan di atmosfer. Jadi, proses terjadinya
SISTEM INFORMASI DAN ANALISIS DATA CURAH HUJAN HARIAN KOTA BANDAR LAMPUNG. Ahmad Zakaria 1) Didik 2) Muhammad Habib Algifari 3)
SISTEM INFORMASI DAN ANALISIS DATA CURAH HUJAN HARIAN KOTA BANDAR LAMPUNG Ahmad Zakaria 1) Didik 2) Muhammad Habib Algifari 3) Abstract Hydrological data especially rainfall data that observed, often not
ANALISA KEHANDALAN STOKASTIK RANTAI MARKOV UNTUK SIMULASI DATA CURAH HUJAN HARIAN PADA DAS KAMPAR
ANALISA KEHANDALAN STOKASTIK RANTAI MARKOV UNTUK SIMULASI DATA CURAH HUJAN HARIAN PADA DAS KAMPAR Bambang Sujatmoko, Mardani Sebayang, Muhammad Khalilullah Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas
oleh DIAN BELLY YANI M SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika
PEMODELAN BANYAKNYA KUNJUNGAN WISATAWAN PADA EMPAT LOKASI WISATA DKI JAKARTA DENGAN MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE SEEMINGLY UNRELATED REGRESSION (GSTAR-SUR) oleh DIAN BELLY YANI M0111020
ANALISIS KELAYAKAN MODEL NAM (NEDBOR AFSTROMNINGS MODEL) UNTUK PREDIKSI KETERSEDIAAN AIR PADA DAS HO
ANALISIS KELAYAKAN MODEL NAM (NEDBOR AFSTROMNINGS MODEL) UNTUK PREDIKSI KETERSEDIAAN AIR PADA DAS HO Oleh Sumiati dan Wayan Tika Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian Universitas Udayana
II. TINJAUAN PUSTAKA. Hujan adalah jatuhnya hydrometeor yang berupa partikel-partikel air dengan
II. TINJAUAN PUSTAKA A. Hujan 1. Pengertian Hujan Hujan adalah jatuhnya hydrometeor yang berupa partikel-partikel air dengan diameter 0,5 mm atau lebih. Jika jatuhnya air sampai ke tanah maka disebut hujan,
II. TINJAUAN PUSTAKA. Hidrologi berasal dari Bahasa Yunani yaitu terdiri dari kata hydros yang. hidrologi dan sumber daya air.
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Hidrologi 2.1.1 Pengertian hidrologi Hidrologi berasal dari Bahasa Yunani yaitu terdiri dari kata hydros yang berarti air dan kata logos yang berarti ilmu, dengan demikian secara
II. TINJAUAN PUSTAKA. air". Hidrologi adalah cabang ilmu Geografi yang mempelajari
II. TINJAUAN PUSTAKA A. Hidrologi 1. Pengertian hidrologi Hidrologi berasal dari bahasa Yunani, Hydrologia, yang berarti "ilmu air". Hidrologi adalah cabang ilmu Geografi yang mempelajari pergerakan, distribusi,
Spektrum Sipil, ISSN Vol. 2, No. 1 : 49-60, Maret 2015
Spektrum Sipil, ISSN 1858-4896 49 Vol., No. 1 : 49-60, Maret 015 ANALISIS BEBERAPA METODE PENGISIAN DATA HUJAN YANG HILANG DI WILAYAH SUNGAI PULAU LOMBOK Analysis of Several Methods of Filling Data are
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Lokasi penelitian terletak di Bandar Lampung dengan objek penelitian DAS Way
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi Penelitian Lokasi penelitian terletak di Bandar Lampung dengan objek penelitian DAS Way Kuala Garuntang (Sungai Way Kuala) dan DAS Way Simpang Kiri (Sub DAS Way
APLIKASI SIG UNTUK EVALUASI SISTEM JARINGAN DRAINASE SUB DAS GAJAHWONG KABUPATEN BANTUL
APLIKASI SIG UNTUK EVALUASI SISTEM JARINGAN DRAINASE SUB DAS GAJAHWONG KABUPATEN BANTUL Arief Kelik Nugroho e-mail : ariefkeliknugroho@gmail.com Abstrak Kondisi lahan daerah aliran sungai dalam kondisi
MODEL HIDROGRAF BANJIR NRCS CN MODIFIKASI
MODEL HIDROGRAF BANJIR NRCS CN MODIFIKASI Puji Harsanto 1, Jaza ul Ikhsan 2, Barep Alamsyah 3 1,2,3 Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta Jalan Lingkar Selatan,
III. METODE PENELITIAN. Objek Penelitian ini dilakukan di Daerah Aliran Sungai (DAS) Way. Sekampung Provinsi Lampung. Daerah Aliran Sungai (DAS) Way
47 III. METODE PENELITIAN A. Objek Penelitian Objek Penelitian ini dilakukan di Daerah Aliran Sungai (DAS) Way Sekampung Provinsi Lampung. Daerah Aliran Sungai (DAS) Way Sekampung memiliki luas 4.999,2
Prosiding Seminar Nasional Hasil-Hasil PPM IPB 2016 Hal : 1 7 ISBN :
Hal : 1 7 ISBN : 978-62-8853-29-3 MODEL LINIER BERDASARKAN SEBARAN GAMMA DENGAN REGULARISASI PERSENTIL L1 DAN L2 UNTUK PENDUGAAN CURAH HUJAN EKSTRIM (Linear Model based on Gamma Distribution with Percentile
PERBANDINGAN ANTARA MODEL NEURAL NETWORK DAN MODEL DUANE UNTUK EVALUASI KETEPATAN PREDIKSI WAKTU KERUSAKAN SUATU KOMPONEN
Feng PERBANDINGAN ANTARA MODEL NEURAL NETWORK DAN MODEL DUANE UNTUK... 211 PERBANDINGAN ANTARA MODEL NEURAL NETWORK DAN MODEL DUANE UNTUK EVALUASI KETEPATAN PREDIKSI WAKTU KERUSAKAN SUATU KOMPONEN Tan
MODEL-MODEL PEMBANGKITAN DATA SINTETIS UNTUK CURAH HUJAN HARIAN DI WILAYAH BRANTAS TENGAH
Soetopo, dkk., Model-Model Pembangkitan Data Sintetis untuk Curah Hujan Harian di Wilayah Brantas Tengah 67 MODEL-MODEL PEMBANGKITAN DATA SINTETIS UNTUK CURAH HUJAN HARIAN DI WILAYAH BRANTAS TENGAH Widandi
Analisa Kesalahan Pemodelan Data Pasang Surut Stasiun Tanjung Priok. Agus Ari Prasetyo 1) Ahmad Zakaria 2) Margaretta Welly 3)
JRSDD, Edisi September 2016, Vol. 4, No. 3, Hal:423 434 (ISSN:2303-0011) Analisa Kesalahan Pemodelan Data Pasang Surut Stasiun Tanjung Priok Agus Ari Prasetyo 1) Ahmad Zakaria 2) Margaretta Welly 3) Abstract
PENDAHULUAN ABSTRAK. Kata kunci : Analisis, Tebal Hujan, Durasi Hujan
Analisis Hubungan Tebal Hujan dan Durasi Hujan Pada Stasiun Klimatologi Lasiana Kota Kupang Wilhelmus Bunganaen 1) Denik S. Krisnayanti 2) Yacobus A. Klau 3) ABSTRAK Rusaknya alat ukur curah hujan dapat
MODEL HIDROLOGI. (continuous flow) dan debit/hidrograf. besar/banjir (event flow). Contoh: : SSARR, SHE, MOCK, NASH, HEC-HMS
MODEL HIDROLOGI Tiruan proses hidrologi untuk keperluan analisis tentang keberadaan air menurut aspek jumlah, waktu, tempat, probabilitas dan runtun waktu (time series). Rainfall runoff model: jumlah/waktu
Pemodelan Data Curah Hujan Menggunakan Proses Shot Noise Modeling Rainfall Data Using a Shot Noise Process
Prosiding Statistika ISSN: 2460-6456 Pemodelan Data Menggunakan Proses Shot Noise Modeling Rainfall Data Using a Shot Noise Process 1 Novi Tri Wahyuni, 2 Sutawatir Darwis, 3 Teti Sofia Yanti 1,2,3 Prodi
Sapta Nugraha, ST, M.Eng Dosen Teknik Informatika, FT UMRAH
SIMULASI DAN PREDIKSI CURAH HUJAN MINGGUAN MENGGUNAKAN REGRESI POLINOMIAL BERGANDA DENGAN METODE BACKWARD ELIMINATION (Studi Kasus : Kota Tanjungpinang) Sardi Mahasiswa Teknik Informatika, FT UMRAH (sardibastian@ymail.com)
ANALISIS HOMOGENITAS DATA CURAH HUJAN TAHUNAN KOTA MAKASSAR
ANALISIS HOMOGENITAS DATA CURAH HUJAN TAHUNAN KOTA MAKASSAR Wahidah Sanusi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Makassar Jl. Daeng Tata Raya, Kampus UNM Parangtambung, Makasaar
PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang
1 I. PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang Curah hujan merupakan salah satu parameter atmosfer yang sulit untuk diprediksi karena mempunyai keragaman tinggi baik secara ruang maupun waktu. Demikian halnya dengan
ANALISIS BANJIR TAHUNAN DAERAH ALIRAN SUNGAI SONGGORUNGGI KABUPATEN KARANGANYAR
ANALISIS BANJIR TAHUNAN DAERAH ALIRAN SUNGAI SONGGORUNGGI KABUPATEN KARANGANYAR SKRIPSI Diajukan sebagai Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Pada Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas
Model Evaluasi Performa Mahasiswa Tahun Pertama Melalui Pendekatan Fuzzy Inference System dengan Metode Tsukamoto
Model Evaluasi Performa Mahasiswa Tahun Pertama Melalui Pendekatan Fuzzy Inference System dengan Metode Tsukamoto Zaenal Abidin Program studi Sistem Informasi STMIK Teknokrat Bandar Lampung, Indonesia
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan Peramalan merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa mendatang berdasarkan data pada masa lalu, berbasis pada metode ilmiah dan kualitatif yang dilakukan
Prediksi Jumlah Penduduk Provinsi Kalimantan Selatan Menggunakan Metode Semi Average M. Ruslan STMIK Banjarbaru
Prediksi Jumlah Penduduk Provinsi Kalimantan Selatan Menggunakan Metode Semi Average M. Ruslan STMIK Banjarbaru rslant@gmail.com Abstract -Period Population South Kalimantan every year has increased. To
ANALISIS DATA CURAH HUJAN YANG HILANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE NORMAL RATIO
ANALISIS DATA CURAH HUJAN YANG HILANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE NORMAL RATIO, INVERSED SQUARE DISTANCE, DAN RATA-RATA ALJABAR (Studi Kasus Curah Hujan Beberapa Stasiun Hujan Daerah Bandar Lampung) (Skripsi)
Peramalan Time Invariant Fuzzy Time Series Mahasiswa FT dan FKIP UMP
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 Peramalan Time Invariant Fuzzy Time Series Mahasiswa FT dan FKIP UMP Harjono 1, Malim Muhammad 2, Lukmanul Akhsani 3 Universitas Muhammadiyah Purwokerto
Kata Kunci: Analisis Regresi Linier, Penduga OLS, Penduga GLS, Autokorelasi, Regresor Bersifat Stokastik
Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 168 176 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERBANDINGAN PENDUGA ORDINARY LEAST SQUARES (OLS) DAN GENERALIZED LEAST SQUARES (GLS) PADA MODEL REGRESI
BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Hidrograf merupakan hubungan antara waktu dan aliran, baik berupa kedalaman aliran maupun debit aliran. Data hidrograf aliran sangat berguna dalam perencanaan sumber
Model Hibrida ARIMA dan Fuzzy Time Series Markov Chain
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 Model Hibrida ARIMA dan Fuzzy Time Series Markov Chain Dennis Frisca Ayudya, Dewi Retno Sari Saputro Program Studi Matematika Universitas Sebelas Maret
HASIL DAN PEMBAHASAN
18 HASIL DAN PEMBAHASAN Eksplorasi data Tahap pertama dalam pembentukan model VAR adalah melakukan eksplorasi data untuk melihat perilaku data dari semua peubah yang akan dimasukkan dalam model. Eksplorasi
ESTIMASI DATA YANG HILANG DENGAN MENGGUNAKAN PROSES PENYARINGAN DALAM PEMODELAN DATA TIME SERIES
ESTIMASI DATA YANG HILANG DENGAN MENGGUNAKAN PROSES PENYARINGAN DALAM PEMODELAN DATA TIME SERIES Rais 1 1 Jurusan Matematika FMIPA Universitas Tadulako, email: rais76_untad@yahoo.co.id Abstrak Makalah
Model Empiris Variasi Harian Komponen H Pola Hari Tenang. Habirun. Pusat Pemanfaatan Sains Antariksa, LAPAN Jl. Dr. Junjunan No.
Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta, 16 Mei 29 Model Empiris Variasi Harian Komponen H Pola Hari Tenang Habirun Pusat Pemanfaatan
ANALISIS ALGORITMA INISIALISASI NGUYEN-WIDROW PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
ANALISIS ALGORITMA INISIALISASI NGUYEN-WIDROW PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Yudhi Andrian 1, M. Rhifky Wayahdi 2 1 Dosen Teknik Informatika,
Kampus Bina Widya J. HR Soebrantas KM 12,5 Pekanbaru, Kode Pos ABSTRACT
SIMULASI DATA CURAH HUJAN HARIAN MENGGUNAKAN STOKASTIK RANTAI MARKOV DENGAN ORDE 3 X 3 (STUDI KASUS : DAERAH ALIRAN SUNGAI KAMPAR) Rahmad Sandi 1), Bambang Sujatmoko 2), Mardani Sebayang 2) 1) Mahasiswa
PRISMA FISIKA, Vol. III, No. 3 (2015), Hal ISSN :
PRISMA FISIKA, Vol. III, No. (05), Hal. 79-86 ISSN : 7-80 Pemodelan Kebutuhan Daya Listrik Di Pt. PLN (Persero) Area Pontianak dengan Menggunakan Metode Gauss-Newton Mei Sari Soleha ), Joko Sampurno *),
PREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
PREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Yudhi Andrian 1, Erlinda Ningsih 2 1 Dosen Teknik Informatika, STMIK Potensi Utama 2 Mahasiswa Sistem Informasi, STMIK
ANALISIS DEBIT BANJIR RANCANGAN BANGUNAN PENAMPUNG AIR KAYANGAN UNTUK SUPLESI KEBUTUHAN AIR BANDARA KULON PROGO DIY
ANALISIS DEBIT BANJIR RANCANGAN BANGUNAN PENAMPUNG AIR KAYANGAN UNTUK SUPLESI KEBUTUHAN AIR BANDARA KULON PROGO DIY Edy Sriyono Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Janabadra Jalan Tentara
DISTRIBUSI DATA TAHUNAN MENJADI DATA BULANAN
DISTRIBUSI DATA TAHUA MEJADI DATA BULAA Sri Eko Wahyuni ABSTRACT In the process of planning, design and management of water resources system, a long term data on hydrology is needed in order to obtain
POLINOMIAL KARAKTERISTIK MATRIKS DALAM ALJABAR MAKS-PLUS. 1. Pendahuluan
POLINOMIAL KARAKTERISTIK MATRIKS DALAM ALJABAR MAKS-PLUS Maryatun, Siswanto, dan Santoso Budi Wiyono Program Studi Matematika FMIPA UNS Abstrak Polinomial dalam aljabar maks-plus dapat dinotasikan sebagai
PEMODELAN DERET WAKTU MENGGUNAKAN TEKNIK EXPONENSIAL SMOOTHING
PEMODELAN DERET WAKTU MENGGUNAKAN TEKNIK EXPONENSIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN DEBIT ALIRAN SUNGAI (Studi Kasus Sungai Cabenge SWS WalanaE - CenranaE) Melly Lukman[1] ), Eko Susanto *) ABSTRACT Exponential
MODEL-MODEL PEMBANGKITAN DATA SINTETIS UNTUK CURAH HUJAN HARIAN DI WILAYAH BRANTAS TENGAH
MODEL-MODEL PEMBANGKITAN DATA SINTETIS UNTUK CURAH HUJAN HARIAN DI WILAYAH BRANTAS TENGAH Widandi Soetopo 1, Lily Montarcih Limantara 1, Rini Wahyu Sayekti 1, Endang Purwati 1, Dian Chandrasasi 1, Muhammad
TIK. Pengenalan dan pemahaman model dasar hidrologi terkait dengan analisis hidrologi
HIDROLOGI TERAPAN MODEL HIDROLOGI TIK Pengenalan dan pemahaman model dasar hidrologi terkait dengan analisis hidrologi 1 Model dalam SDA Dalam kegiatan analisis hidrologi untuk berbagai kepentingan dalam
MODEL HIBRIDA RUNTUN WAKTU FUZZY TERBOBOT-DERET FOURIER UNTUK PERAMALAN CURAH HUJAN DI DAERAH ALIRAN SUNGAI BENGAWAN SOLO
MODEL HIBRIDA RUNTUN WAKTU FUZZY TERBOBOT-DERET FOURIER UNTUK PERAMALAN CURAH HUJAN DI DAERAH ALIRAN SUNGAI BENGAWAN SOLO oleh INDIAWATI AYIK IMAYA M0111045 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi
PERAMALAN PASANG SURUT DI PERAIRAN PELABUHAN KUALA STABAS, KRUI, LAMPUNG BARAT
JURNAL OSEANOGRAFI. Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman 508-515 Online di : http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/jose PERAMALAN PASANG SURUT DI PERAIRAN PELABUHAN KUALA STABAS, KRUI, LAMPUNG BARAT
PEMODELAN NEURO-ARIMA UNTUK CURAH HUJAN DI KOTA SURABAYA
PEMODELAN NEURO-ARIMA UNTUK CURAH HUJAN DI KOTA SURABAYA Oleh: Wiwinta Sutrisno 22 08 203 009 Pembimbing: Prof. Dr. Ir. Gamantyo Hendrantoro, M.Eng Hal 1 dari 28 Latar Belakang Curah Hujan sangat berpengaruh
Kajian Model Hidrograf Banjir Rencana Pada Daerah Aliran Sungai (DAS)
Kajian Model Hidrograf Banjir Rencana Pada Daerah Aliran Sungai (DAS) Studi Kasus Daerah Aliran Sungai (DAS) Bedadung di Kabupaten Jember Nanang Saiful Rizal, ST. MT. Jl. Karimata 49 Jember - JATIM Tel
PRAKIRAAN CURAH HUJAN MENGGUNAKAN MODEL SPACE TIME AUTOREGRESIF ORDE DUA (STAR (1;2))
Prosiding Seminar Nasional Sains dan eknologi Nuklir PNBR BAAN Bandung, 4 Juli 3 PRAKIRAAN CURAH HUJAN MENGGUNAKAN MODEL SPACE IME AUOREGRESIF ORDE DUA (SAR (;)) Emah Suryamah, Kankan Parmikanti dan Sugihartini
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. maka di kembangkan kerangka pemikiran penelitian sebagai berikut: ketinggian
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran dan Hipotesis 3.1.1 Kerangka Pemikiran Berdasarkan kerangka teori yang telah dijelaskan pada gambaran umum objek, maka di kembangkan kerangka pemikiran
PEDEKATAN MODEL FUZZY TIME SERIES DENGAN ANALYTIC HIERARCHY PROCESS UNTUK PERAMALAN MAHASISWA BERPRESTASI
PEDEKATAN MODEL FUZZY TIME SERIES DENGAN ANALYTIC HIERARCHY PROCESS UNTUK PERAMALAN MAHASISWA BERPRESTASI Rahmad Syah Jurusan Teknik Informatika, sekolah tinggi teknik harapan Jln. H.M Joni, Sumatera Utara,
SKRIPSI. Oleh : ATIN KURNIAWATI NIM
PERBANDINGAN METODE PERHITUNGAN CURAH HUJAN WILAYAH (METODE ARITMATIK DAN METODE THIESSEN) TERHADAP HASIL KALIBRASI DAN VALIDASI MODEL IHACRES (Studi Kasus : DPS Bedadung) SKRIPSI diajukan guna melengkapi
Metode Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik Untuk Estimasi Curah Hujan Bulanan di Ketapang Kalimantan Barat
Prosiding Semirata FMIPA Universitas Lampung, 2013 Metode Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik Untuk Estimasi Curah Hujan Bulanan di Ketapang Kalimantan Barat Andi Ihwan Prodi Fisika FMIPA Untan, Pontianak
Kompetensi. Model dalam SDA. Pengenalan dan pemahaman model dasar hidrologi terkait dengan analisis hidrologi MODEL KOMPONEN MODEL
HIDROLOGI TERAPAN MODEL HIDROLOGI Kompetensi Pengenalan dan pemahaman model dasar hidrologi terkait dengan analisis hidrologi Model dalam SDA Dalam kegiatan analisis hidrologi untuk berbagai kepentingan
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN 6.1 KESIMPULAN Data, pembahasan serta temuan-temuan yang didapatkan pada Bab 4 dan Bab 5 menggambarkan bahwa penyelenggaraan manajemen pemeliharaan jaringan distribusi air bersih
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Daerah Aliran Sungai (DAS) (catchment, basin, watershed) merupakan daerah dimana seluruh airnya mengalir ke dalam suatu sungai yang dimaksudkan. Daerah ini umumnya
PENGARUH METODE PEMILIHAN DATA HUJAN PADA PERANCANGAN DEBIT BANJIR DI DAS SERAYU
Techno, ISSN 1410-8607 Volume 18 No. 1, April 2017 Hal. 050 058 PENGARUH METODE PEMILIHAN DATA HUJAN PADA PERANCANGAN DEBIT BANJIR DI DAS SERAYU Influence of Rain Data Selection Method on Designing Flood
METODA FAST FOURIER TRANSFORM DALAM ANALISA DATA KELAUTAN. Dharma Arief *) ABSTRACT
Oseana, Volume XVII, Nomor 2 : 61-67 ISSN 0216-1877 METODA FAST FOURIER TRANSFORM DALAM ANALISA DATA KELAUTAN oleh Dharma Arief *) ABSTRACT FAST FOURIER TRANSFORM METHOD IN OCEANOGRAPHICAL DATA ANALYSIS
PERBAIKAN DATA HUJAN
PERBAIKAN DATA HUJAN Menurut Sri Harto, 2000, data hujan yang akan digunakan dalam analisis hidrologi harus merupakan data yang mengandung kesalahan yang sekecil mungkin, karena menghilangkan sama sekali
I. PENDAHULUAN. Provinsi Lampung terbagi menjadi 3 Wilayah Sungai (WS), yaitu : (1) WS
I. PENDAHULUAN A. Latar Belakang Provinsi Lampung terbagi menjadi 3 Wilayah Sungai (WS), yaitu : (1) WS Seputih-Sekampung, (2) WS Mesuji-Tulang Bawang, (3) WS Semangka, berdasarkan Peraturan Menteri Pekerjaan
ANALISIS DEBIT BANJIR RANCANGAN DENGAN MENGGUNAKAN HIDROGRAF SATUAN TERUKUR PADA DAERAH ALIRAN SUNGAI PROGO BAGIAN HULU
ANALISIS DEBIT BANJIR RANCANGAN DENGAN MENGGUNAKAN HIDROGRAF SATUAN TERUKUR PADA DAERAH ALIRAN SUNGAI PROGO BAGIAN HULU Gustave Suryantara Pariartha Dosen Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas
ABSTRAK Kata kunci : ABSTRACT Key word :
ABSTRAK Keterbatasan data observasi menyebabkan analisis dan prediksi curah hujan sulit dilakukan. Salah satu cara untuk mengatasi keterbatasan tersebut adalah penggunaan data satelit seperti GSMaP, namun
ANALISA GAYA TARIK PADA JEMBATAN KABEL BERDASARKAN NILAI FREKUENSI ALAMIAH KABEL*
ANALISA GAYA TARIK PADA JEMBATAN KABEL BERDASARKAN NILAI FREKUENSI ALAMIAH KABEL* Darwin Julius Bontan Binus University, Jl. KH. Syahdan No. 9 Kemanggisan Jakarta Barat, 5345830, darwin_2a1@yahoo.com Darwin
Jurnal Dinamika, April 2015, halaman Vol. 06. No. 1 ISSN
Jurnal Dinamika, April 2015, halaman 61-66 Vol. 06. No. 1 ISSN 2087-7889 SIMULASI PERBANDINGAN METODE PERAMALAN MODEL GENERALIZED SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (GSARIMA) DENGAN SEASONAL
ALTERNATIF PENGADAAN BATU PECAH DI KABUPATEN KAPUAS DITINJAU DARI ASPEK FINANSIAL
ALTERNATIF PENGADAAN BATU PECAH DI KABUPATEN KAPUAS DITINJAU DARI ASPEK FINANSIAL Teras, R. Sutjipto Tantyonimpuno Laboratorium Manajemen Konstruksi, Jurusan Teknik Sipil FTSP ITS Telp 031-5939925, fax
BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN. maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Langkah-langkah dalam menentukan model EGARCH pada pemodelan data
BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan Berdasarkan uraian dan pembahasan pada bab-bab sebelumnya, maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Langkah-langkah dalam menentukan model EGARCH pada pemodelan
Prediksi Tingkat Kemiskinan di Provinsi Aceh dengan Model AR
Jurnal Gradien Vol. No. Januari : - Prediksi Tingkat Kemiskinan di Provinsi Aceh dengan Model AR Munawar, Hafnani Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Syiah Kuala,
PEMBOBOTAN SUB DIMENSION INDICATOR INDEX UNTUK PENGGABUNGAN CURAH HUJAN (Studi Kasus : 15 Stasiun Penakar Curah Hujan di Kabupaten Indramayu)
Xplore, 2013, Vol. 1(1):e3(1-7) c 2013 Departemen Statistika FMIPA IPB PEMBOBOTAN SUB DIMENSION INDICATOR INDEX UNTUK PENGGABUNGAN CURAH HUJAN (Studi Kasus : 15 Stasiun Penakar Curah Hujan di Kabupaten
EVALUASI KERAPATAN JARINGAN STASIUN HUJAN DI DAS KALI PEPE. Tugas Akhir
EVALUASI KERAPATAN JARINGAN STASIUN HUJAN DI DAS KALI PEPE Tugas Akhir Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Dalam Memperoleh Gelar Sarjana Teknik Sipil Diajukan Oleh : Rokhyat Taufik D 100 110 025 Kepada
Model Space Time Autoregressive (STAR) Orde 1 Dan Penerapannya Pada Prediksi Harga Beras Di Kota Manado, Tomohon Dan Kabupaten Minahasa Utara
Model Space Time Autoregressive (STAR) Orde 1 Dan Penerapannya Pada Prediksi Harga Beras Di Kota Manado, Tomohon Dan Kabupaten Minahasa Utara 1 Rahmadania Paita, 2 Nelson Nainggolan, 3 Yohanes A.R. Langi
Peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam penyusunan rencana yang efektif dan efisien. Pada
Estimasi Parameter Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) (Studi Kasus: Peramalan Curah Hujan DAS Brangkal, Mojokerto) Meytaliana Factmawati,
: Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
I. Identitas Calon Promotor Nama Lengkap Fakultas/Sekolah Kelompok Keahlian II. Evaluasi Calon Pembimbing Publikasi dalam tiga tahun terakhir H-index : 4, SINTA Score: 11.4 : Prof. Dr. Roberd Saragih :
Aplikasi Model Regresi Dalam Pengalihragaman Hujan Limpasan Terkait Dengan Pembangkitan Data Debit (Studi Kasus: DAS Tukad Jogading)
Aplikasi Model Regresi Dalam Pengalihragaman Hujan Limpasan Terkait Dengan Pembangkitan Data Debit (Studi Kasus: DAS Tukad Jogading) Putu Doddy Heka Ardana 1 1 Jurusan Teknik Sipil, Universitas Ngurah
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Hidrologi Hidrologi adalah ilmu yang mempelajari tentang terjadinya, pergerakan dan distribusi air di bumi, baik di atas maupun di bawah permukaan bumi, tentang sifat fisik,
DISAIN AWAL PROTOTYPE G2A UNTUK ANALISA DATA PERTANIAN DAN PEDESAAN
DISAIN AWAL PROTOTYPE G2A UNTUK ANALISA DATA PERTANIAN DAN PEDESAAN Hanna Arini Parhusip 1 dan Ramos Somnya 2 Pusat Studi Simitro, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana ABSTRAK.