• Login
    View Item 
    •   Home
    • MASTER THESES (Koleksi Tesis)
    • MT-Mathematic
    • View Item
    •   Home
    • MASTER THESES (Koleksi Tesis)
    • MT-Mathematic
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Projection Pursuit Pada Statistical Downscaling Menggunakan Support Vector Regression Untuk Peramalan Curah Hujan Bulanan Studi Kasus: Kabupaten Jember

    Thumbnail
    View/Open
    Chandrika Desyana Putri - 181820101008.pdf (3.016Mb)
    Date
    2021-07-30
    Author
    PUTRI, Chandrika Desyana
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Projection Pursuit pada Statistical Downscaling Menggunakan Support Vector Regression untuk Peramalan Curah Hujan Bulanan (Studi Kasus: Kabupaten Jember); Chandrika Desyana Putri, S.Si., 181820101008; 2021: 52 halaman; Program Magister Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Indonesia dikenal sebagai negara agraris karena sebagian besar penduduk Indonesia bermatapencaharian sebagai petani. Sebagai negara agraris, sektor pertanian di Indonesia memiliki peranan yang sangat penting dari keseluruhan perekonomian nasional. Namun yang menjadi kendala dalam sektor pertanian adalah perubahan iklim karena berpengaruh pola tanam, waktu tanam, produksi, dan kualitas hasil. Salah satu unsur iklim yang menjadi indikator dalam kaitannya dengan tanaman adalah curah hujan. Oleh sebab, diperlukannya suatu model peramalan curah hujan yang akurat dengan memanfaatkan informasi tentang sirkulasi atmosfer global yang didapatkan dari luaran General Circulation Model (GCM). Namun GCM memiliki resolusi terlalu rendah dalam memprediksi curah hujan lokal tetapi GCM masih bisa digunakan untuk memperoleh skala lokal dengan menggunakan teknik downscaling. Statistical Downscaling (SDs) merupakan salah satu teknik downscaling yang menggunakan metode statistik yang menggambarkan hubungan antara data pada unit-unit berskala besar dengan data pada unit berskala lebih kecil dalam periode waktu tertentu. Banyaknya variabel yang dilibatkan dalam peramalan curah hujan menyebabkan pendekatan secara fisik tidak disarankan. Oleh sebab itu dibutuhkan pemodelan curah hujan yang dapat melakukan peramalan secara akurat salah satunya memanfaatkan pendekatan Support Vector Regression (SVR) yang didasarkan pada Support Vector Machine (SVM). Namun dimensi yang besar pada informasi luaran GCM menjadi suatu kendala dalam penelitian ini yang dapat berpotensi terjadinya multikolinearitas. Oleh sebab itu dibutuhkan
    URI
    http://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/107604
    Collections
    • MT-Mathematic [100]

    UPA-TIK Copyright © 2024  Library University of Jember
    Contact Us | Send Feedback

    Indonesia DSpace Group :

    University of Jember Repository
    IPB University Scientific Repository
    UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
     

     

    Browse

    All of RepositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    LoginRegister

    UPA-TIK Copyright © 2024  Library University of Jember
    Contact Us | Send Feedback

    Indonesia DSpace Group :

    University of Jember Repository
    IPB University Scientific Repository
    UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository