Perbandingan Model Regresi Curah Hujan di Wilayah Bandar Udara Nusa Tenggara Barat

Rabiatul Adawiah, Syaharuddin Syaharuddin

Abstract


Abstract: This study uses the regression prediction method to obtain the rainfall prediction equation. Simulation of monthly rainfall (RR) using a regression equation with predictions of air temperature (T) and humidity (RH) has been tried at Nusa Tenggara Airport. RR, T and RH data for 10 years (2011-2020) obtained from sixteen rainfall-gathering airports in West Nusa Tenggara are used as training data to predict future rainfall. This monthly total rainfall prediction simulation uses simple linear regression. The evaluation is done by comparing and calculating the Pearson correlation value and the deviation of the predicted monthly total rainfall to the actual total rainfall. The results of the study, that rainfall data can be predicted with a linear regression approach based on monthly and yearly data. Rainfall results are also based on the completeness of previous data for more accurate rainfall. The results of data processing show that there are three simple linear regression equations, namely Lombok International Airport obtaining the regression equation Y = 1808,577 - 101,581X, Sultan Muhammad Slahuddin Airport, Bima obtaining the regression equation Y = 1598,939 – 572,215X, Sultan Muhammad Kaharuddin Airport, Sumbawa obtained the regression equation Y = 1936,882 –117,487X. The error parameters used in this study are the root mean square error (RMSE) and the correlation coefficient.


Abstrak: Penelitianini menggunakan metode prediksi regresi untuk memperoleh persamaan prediksi curah hujan. Simulasi prediksi curah hujan bulanan (RR) menggunakan persamaan regresi dengan prediktor suhu udara (T) dan kelembapan udara (RH) telah dicoba dilakukan di Bandar Udara Nusa Tenggara. Data RR, T dan RH selama 10 tahun (2011-2020) di peroleh dari enam belas bandar udara pengumpul curah hujan di Nusa Tenggara Barat digunakan sebagai data training untuk memprediksi curah hujan dimasa mendatang. Simulasi prediksi total hujan bulanan ini menggunakan regresi linier sederhan. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan dan menghitung besarnya nilai korelasi pearson dan penyimpangan prediksi total hujan bulanan terhadap total hujan aktualnya. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa data curah hujan bisa diprediksi dengan pendekatan linear regresi berdasarkan data bulanan maupun tahun. Hasil prediksi curah hujan juga bergantung pada kelengkapan data sebelumnya untuk menghasilkan curah hujan yang lebih akurat. Hasil dari pengolahan data menunjukkan bahwa terdapat tiga persamaan regresi linier sederhananya yaitu Bandar udara internasional lombok diperoleh persamaan regresinya Y = 1808.577 - 101.581X, Bandar udara sultan muhammad slahuddin, Bima diperoleh persamaan regresinya Y = 1598.939 – 572.215X, Bandar udara sultan muhammad kaharuddin, Sumbawa diperoleh persamaan regresinya Y = 1936.882 –117.487X. Parameter eror yang digunakan dalam penelitian ini adalah root mean square error (RMSE) dan koefisien korelasi

 


Keywords


Regression Model, Rainfall, Airport

Full Text:

PDF

References


Alfiandy, S., & Permana, D. S. (2020). Tren Curah Hujan Berbasis Data Sinoptik Bmkg Dan Reanalisis Merra-2 Nasa Di Provinsi Sulawesi Tengah Trend Of Rainfall Based On BMKG Observation Data And MERRA-2 NASA Reanalysis in Central of Sulawesi Province. 21(2), 63–72.

HILMAN, M. Y. (2017). Perencanaan Sisi Udara Badar Internasional Ahmad Yani Semarang.

Khulyati, L. D., Furqon, M. T., & Rahayudi, B. (2018). Peramalan Siaga Banjir dengan Menganalisis Data Curah Hujan ( ARR ) dan Tinggi Muka Air ( AWLR ) Menggunakan Metode Support Vector Regression ( Studi Kasus : Perum Jasa Tirta I ). 2(8), 2509–2517.

Mahendra, M. S., Studi, P., Ilmu, M., Universitas, L., & Bali, U. (2015). Beban emisi aktivitas lto pesawat udara di bandar udara internasional i gusti ngurah rai bali. 9(x), 72–79.

Megananda Saraswati, Nurhedhi Desryanto, O. F. (2019). Perencanaan Salyran Lmbah Cair Gedung Terminal Bandar Udara Internasional Ahmad Yani Semarang. 1, 79–88.

Permana, M. Y. (2018). Perencanaan Fasilitas Sisi Udara Dan Operasional Bandar Udara Jenderal.

Putra, K. H. (2015). Analisis Peningkatan Aktivitas Penerbangan Di Bandara D.C. Saudale Kabupaten Rote Ndao Propinsi Nusa Tenggara Timur.

Putra, P. Y., Mariati, R., Najib, D. A. N. M., Studi, P., & Universitas, A. (2010). Penyediaan Konsumsi Beras Di Kota Balikpapan ( Analysis of Necessity Level and Stock Ability of Consumption Rice in Balikpapan City ). 43–47.

Putri, A., Syafrialdi, Y., Mining, D., & Berganda, R. L. (2017). Analisa Pengaruh Temperatur Terhadap Titik Embun , Jarak Pandang , Kecepatan Angin , dan. 18–19.

Rumahorbo, I., Yudistira, R., & Sucahyono, D. (2020). Persamaan Regresi Prediksi Curah Hujan Bulanan Menggunakan Data Suhu dan Kelembapan Udara di Bengkulu. 2(2721).

Supriyadi, S. (1980). Prediksi Total Hujan Bulanan Di Tanjung Pandan Menggunakan Persamaan Regresi Dengan Prediktor Ss 3.4 Dan India Ocean Dipole (Iod). 1–8.

Tb. Ai Munandar, S. (2017). I Mplementasi Linier Regresi Untuk Prediksi Curah Hujan Bulanan. November, 0–3.

Umam, K., Suryawati, S., Suhartati, S., & Hasbi, M. (2021). The Effects of Problem-Based Learning on Creative Thinking Skills and Mathematical Communication Abilities of Senior High School Students. Al Khawarizmi: Jurnal Pendidikan Dan Pembelajaran Matematika, 5(1), 1. https://doi.org/10.22373/jppm.v5i1.9245

Wijaya, R. C., & Lasminto, U. (2020). Model Analisis Faktor Sebaran Data Curah Hujan Tahunan. 4(1), 13–23.

Wildan, M., Azkia, A., Hitayuwana, N., Khusna, Z. A., & Indonesia, U. I. (2019). Analisis Temperature Dan Kelembaban Terhadap Curah Hujan Di Kabupaten Sleman Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarata.

Yunus S. Swarinoto, S. (2009). Pemanfaatan suhu udara dan kelembapan udara dalam persamaan regresi untuk simulasi prediksi total hujan bulanan di bandar lampung. 271–281.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.