View Item 
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Undergraduate Theses
      • UT - Faculty of Mathematics and Natural Sciences
      • UT - Statistics and Data Sciences
      • View Item
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Undergraduate Theses
      • UT - Faculty of Mathematics and Natural Sciences
      • UT - Statistics and Data Sciences
      • View Item
      JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

      Pemodelan Klasifikasi Curah Hujan Kabupaten Indramayu Berdasarkan GPCP dengan Metode Pohon Klasifikasi dan Bagging

      Thumbnail
      View/Open
      Fulltext (10.74Mb)
      Date
      2017
      Author
      Puteri, Puspita Anugrah
      Soleh, Agus M
      Rahardiantoro, Septian
      Metadata
      Show full item record
      Abstract
      Prediksi sifat curah hujan sangat penting dilakukan karena dapat mengantisipasi dampak buruk yang dapat ditimbulkan jika terjadi curah hujan ekstrim. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi sifat curah hujan di Kabupaten Indramayu dengan tiga zona musim (ZOM), yaitu ZOM 77, ZOM 78, dan ZOM 79. Peubah penjelas yang digunakan untuk memprediksi sifat curah hujan tersebut adalah GPCP yang merupakan angka presipitasi bulanan pada suatu cakupan wilayah tertentu yang terdiri dari 49 peubah. Pada praktiknya, data sifat curah hujan dikategorikan menjadi dua kategori yaitu curah hujan ekstrim dan non ekstrim dengan perbandingannya sekitar 30% : 70%. Prediksi klasifikasi curah hujan dilakukan dengan menggunakan analisis pohon klasifikasi dan metode Bagging. Berdasarkan ketepatan klasifikasi yang dihasilkan, metode Bagging lebih baik dibandingkan metode pohon klasifikasi. Penerapan metode Bagging dapat meningkatkan akurasi sekitar 5% dari metode pohon klasifikasi serta nilai spesifisitas yang lebih tinggi, walaupun nilai sensitivitas yang dihasilkan metode Bagging lebih rendah. Selain itu, penelitian ini mengkaji kekonsitenan hasil prediksi dengan menerapkan kedua metode tersebut sebanyak 1000 kali. Berdasarkan hasil kajian ini, peubah GPCP cukup baik dalam memprediksi klasifikasi curah hujan di Kabupaten Indramayu karena akurasi yang dihasilkan ketika memprediksi amatan baru lebih dari 60%.
      URI
      http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/88881
      Collections
      • UT - Statistics and Data Sciences [1212]

      Copyright © 2020 Library of IPB University
      All rights reserved
      Contact Us | Send Feedback
      Indonesia DSpace Group 
      IPB University Scientific Repository
      UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
      Universitas Jember Digital Repository
        

       

      Browse

      All of IPB RepositoryCollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

      My Account

      Login

      Application

      google store

      Copyright © 2020 Library of IPB University
      All rights reserved
      Contact Us | Send Feedback
      Indonesia DSpace Group 
      IPB University Scientific Repository
      UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
      Universitas Jember Digital Repository