Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W7930810> ?p ?o ?g. }
Showing items 1 to 21 of
21
with 100 items per page.
- W7930810 abstract "abstrak b.indonesiaPenelitian ini dilakukan untuk mempelajari karakteristik curah hujan hariandan membuat model sintetik curah hujan harian. Data yang digunakan data curahhujan harian dengan panjang data tahun 1986-2013 di 3 stasiun yaitu stasiunKomering Putih, Negri Kepayungan, dan Rumbia yang berada di kabupatenLampung Tengah.Pemodelan ini dilakukan dengan menggunakan panjang data tahunan atauuntuk setiap panjang data 512 hari. Dengan menggunakan frekuensi curah hujanyang didapat dan mengaplikasikan persamaan Fourier dan metode kuadrat terkecildapat dihasilkan model periodik curah hujan harian. Model stokastik curah hujandari data curah hujan ini diasumsikan sebagai selisih antara data curah hujandengan model periodik curah hujan dengan menggunakan 253 komponen.Berdasarkan data seri stokastik, komponen stokastik dihitung denganmenggunakan pendekatan autoregresif model. Model stokastik dipresentasikandengan menggunakan autoregresif model orde tiga. Validasi seri stokastik, antaradata dan model dilakukan dengan menghitung koefisien korelasinya.Berdasarkan hasil penelitian ini dapat disimpulkan curah hujan harian sintetikseri waktu dapat diperoleh sangat signifikan mendekati curah hujan terukur.Dengan nilai koefisien korelasi rata-rata model periodik adalah 0,96567, koefisienkorelasi model stokastik adalah 0,99813, dan koefisien korelasi model periodikstokastik adalah 0,99988.Kata kunci: curah hujan harian, autoregresif model, komponen stokastikabstrack b.inggrisThis research is conducted to study the characteristics of daily rainfall andgenerated synthetic daily rainfall models. Daily rainfall data with a length of1986-2013 at 3 stations, Komering Putih, Negri Kepayungan, and Rumbia stationsin Central Lampung Regency are used.This modeling is done using annual data length or for each 512 days. Byusing the obtained frequency rainfall and applying the fourier equations and leastsquares method, it can be generated daily rainfall periodic models. Rainfallstochastic is assumed as the difference between the rainfall data with the periodicmodel using 253 components. Based on stochastic data series, stochasticcomponents is calculated using the approach of autoregresif model. Stochasticmodels is presented by using the autoregresif model of order three. Validation ofstochastic series, between the data and the model is obtained by computing thecorrelation coefficient.Based on the results of this research, it can be concluded that daily rainfalltime series can be very significantly approximately recorded rainfall data. Withthe the average value of coefficient correlation of periodic model is 0,96567,coefficient correlation of stochastic model is 0,99813, and coefficient correlationstochastic of periodic model is 0,99988.keywords: daily rainfall, autoregresif models, stochastic component" @default.
- W7930810 created "2016-06-24" @default.
- W7930810 creator A5011157016 @default.
- W7930810 date "2014-10-10" @default.
- W7930810 modified "2023-09-23" @default.
- W7930810 title "PEMODELAN PERIODIK DAN STOKASTIKCURAH HUJAN HARIAN DI BEBERAPA STASIUNKABUPATEN LAMPUNG TENGAH" @default.
- W7930810 hasPublicationYear "2014" @default.
- W7930810 type Work @default.
- W7930810 sameAs 7930810 @default.
- W7930810 citedByCount "0" @default.
- W7930810 crossrefType "journal-article" @default.
- W7930810 hasAuthorship W7930810A5011157016 @default.
- W7930810 hasConcept C33923547 @default.
- W7930810 hasConceptScore W7930810C33923547 @default.
- W7930810 hasLocation W79308101 @default.
- W7930810 hasOpenAccess W7930810 @default.
- W7930810 hasPrimaryLocation W79308101 @default.
- W7930810 isParatext "false" @default.
- W7930810 isRetracted "false" @default.
- W7930810 magId "7930810" @default.
- W7930810 workType "article" @default.