Prediksi Curah Hujan Menggunakan Gerak Brown dan Rataan Tahunan Data Pada Missing Values

Nur Nining Aulia, Putu Harry Gunawan, Aniq Atiqi Rohmawati

Abstract


Air hujan yang turun dapat menimbulkan dampak negatif dan positif ke berbagai makhluk hidup yang ada di bumi. Salah satu dampak negatif yang ditimbulkan adalah banjir, sedangkan dampak positif yang ditimbulkan pada bidang teknologi adalah sebagai sumber listrik tenaga air. Sehingga untuk memaksimalkan dampak positif dan meminimalisir dampak negatif dari
curah hujan maka dilakukan prediksi. Pada jurnal ini dilakukan prediksi curah hujan dengan menggunakan metode Monte Carlo dengan Gerak Brown. Sebelum memprediksi curah hujan terlebih dahulu menghitung rata-rata dan volatilitas pada data yang telah di normalisasi. Prediksi dilakukan sebanyak 10,50, 100, 150 dan 200 kali iterasi. Pada iterasi-200 didapatkan nilai RMSE sebesar 20.6875, 13.9811, 20.6112 dan 20.293 untuk masing-masing empat stasiun secara berurutan.


Full Text:

PDF

References


Takeshi F Andoh, Jessie Lindsley, Nora Franceschini, and William M Bennett. Synergistic effects of cyclosporine and

rapamycin in a chronic nephrotoxicity model1. Transplantation, 62(3):311–316, 1996.

Syaeful Arief and Taufiq Aji. Pengendalian persediaan menggunakan simulasi berbasis spreadsheet. Jurnal). Program Study

Teknologi Industri, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negri Sunan Kalijaga, Yogyakarta, 2013.

Abdelmoula Dmouj. Stock price modelling: Theory and practice. Masters Degree Thesis, Vrije Universiteit, 2006.

Rahmad Fauzi. Pengantar peramalan dalam telekomunikasi. 2004.

Paul Glasserman. Monte Carlo methods in financial engineering, volume 53. Springer Science & Business Media, 2013.

Noviandhini Puji Gumati. APLIKASI METODE MONTE CARLO PADA PENENTUAN HARGA OPSI AMERIKA. PhD thesis,

Universitas Pendidikan Indonesia, 2013.

Sri Herawati. Peramalan harga saham menggunakan integrasi empirical mode decomposition dan jaringan syaraf tiruan. Jurnal

Ilmiah Mikrotek, 1(1):23–28, 2013.

Peter Jäckel. Monte Carlo methods in finance. J. Wiley, 2002.

Kin C Luk, James E Ball, and Ashish Sharma. An application of artificial neural networks for rainfall forecasting. Mathematical

and Computer modelling, 33(6-7):683–693, 2001.

Peter Mörters and Yuval Peres. Brownian motion, volume 30. Cambridge University Press, 2010.

Kurnia Harja Mulyana. Prediksi nilai opsi beli menggunakan metode monte carlo dengan gerak brown, 2017.

DMB Prihantoro et al. Pengujian Efisiensi Pasar Modal Indonesia Bentuk Lemah di BEJ Periode 1998-1999. PhD thesis,

Program Pascasarjana Universitas Diponegoro, 2001.

Ronald W Shonkwiler and Franklin Mendivil. Explorations in Monte Carlo Methods. Springer Science & Business Media,

Bambang Susanto. Gerak brown geometrik suatu tinjauan ulang. 2012.

Ervin Yohannes, Wayan Firdaus Mahmudy, and Asyrofa Rahmi. Penentuan upah minimum kota berdasarkan tingkat inflasi

menggunakan backpropagation neural network (bpnn). Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2(1):34–40, 2015.




DOI: http://dx.doi.org/10.21108/INDOJC.2018.3.2.233

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2018 nur nining aulia

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.