PERBANDINGAN PENGGUNAAN RANTAI MARKOV DAN DISTRIBUSI CAMPURAN DATA TIDAK HUJAN DAN DATA HUJAN UNTUK MENSIMULASI DATA HUJAN HARIAN
| Main Author: | Hafied Primahari, |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2012
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.uin-suska.ac.id/7571/1/2012_2012117MT.pdf http://repository.uin-suska.ac.id/7571/ |
Daftar Isi:
- Simulasi hujan adalah membangun data hujan yang baru dari data hujan yang sudah ada. Untuk mensimulasi data hujan dapat digunakan beberapa teknik diantaranya rantai Markov dan distribusi campuran. Analisis Markov merupakan sebuah teknik yang berhubungan dengan probabilitas akan state di masa mendatang dengan menganalisis probabilitas saat ini. Distribusi campuran data tidak hujan dan data hujan adalah gabungan dari peluang data tidak hujan dan peluang data hujan yang diasumsikan terdistribusi secara Gamma. Hasil simulasi data hujan dari kedua teknik tersebut berupa data hujan yang baru. Untuk menentukan teknik yang terbaik dalam mensimulasi data hujan dari kedua teknik tersebut maka akan dibandingkan mean atau rata-rata dari simulasi rantai Markov dan distribusi campuran dengan mean atau rata-rata data hujan awalnya. Simulasi dengan mean atau rata-rata yang mendekati mean atau rata-rata data hujan awal merupakan simulasi terbaik. Katakunci: Distribusi Campuran,Eksponen, Gamma, Mean, Rantai Markov, Simulasi.