Prediksi Curah Hujan Menggunakan Gerak Brown dan Rataan Tahunan Data Pada Missing Values
Abstract views: 1046
,
PDF downloads: 1234
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.
Downloads
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.
Copyright (c) 2018 nur nining aulia
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
- Manuscript submitted to IndoJC has to be an original work of the author(s), contains no element of plagiarism, and has never been published or is not being considered for publication in other journals.Â
- Copyright on any article is retained by the author(s). Regarding copyright transfers please see below.
- Authors grant IndoJC a license to publish the article and identify itself as the original publisher.
- Authors grant IndoJC commercial rights to produce hardcopy volumes of the journal for sale to libraries and individuals.
- Authors grant any third party the right to use the article freely as long as its original authors and citation details are identified.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution 4.0License
