Digilib | Universitas Negeri Surabaya

Jenis Dokumen

Disertasi
Karya Akhir S1
Karya Akhir S2
Karya Akhir S3
Skripsi
Tesis
Tugas Akhir D3
Tugas Akhir D4

Fakultas

Ilmu Pendidikan
Bahasa & Seni
Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Ilmu Sosial & Politik
Hukum
Psikologi
Teknik
Ekonomika dan Bisnis
Ilmu Keolahragaan dan Kesehatan
Vokasi
Pascasarjana

Prediksi Suhu Udara di Jawa Timur Menggunakan Spatial Extreme Value dengan Pendekatan Copula

Kode Dokumen : 0045/FMIPA-MAT/2023

Penulis Utama : WILDAN HABIBULLOH

NIM Penulis Utama: 19030214028

Tahun : 2023

Judul ID :

Prediksi Suhu Udara di Jawa Timur Menggunakan Spatial Extreme Value dengan Pendekatan Copula

Judul EN :

Air Temperature Prediction in East Java Using Spatial Extreme Value with Copula Approach

Sumber : UNESA - Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam - Jurusan S1 Matematika - 19030214028 - 2023

Jenis Dokumen : Skripsi

Abstrak ID :

Peningkatan suhu dunia atau global warming merupakan bentuk ketidakseimbangan suhu rata-rata di bumi. Peningkatan suhu udara tersebut akan berdampak pada peningkatan risiko bencana dengan frekuensi kejadian yang lebih sering di masa yang akan datang. Meningkatnya suhu global diperkirakan akan menyebabkan perubahan-perubahan yang dapat berakibat fatal, seperti mencairnya lapisan es di kutub utara dan selatan, punahnya berbagai jenis flora dan fauna, dan meningkatnya intensitas fenomena cuaca yang ekstrem. Untuk mengantisipasi bahaya yang kemungkinan akan terjadi, dilakukan dengan cara memprediksi peningkatan temperatur suhu udara di masa yang akan datang. Salah satu metode yang bisa digunakan adalah melalui teori nilai ekstrem spasial dengan menggunakan pendekatan model copula Gaussian dan copula Student’s t. Hal ini memungkinkan untuk mendapatkan return level atau nilai prediksi temperatur suhu udara, dengan mempertimbangkan unsur-unsur lokasi di dalamnya.

Penelitian ini membahas kedua pendekatan tersebut dan menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) dan Pseudo Maximum Likelihood Estimation (PMLE) untuk mengestimasi parameternya. Selain itu, karena unsur spasial perlu diperhitungkan, maka model trend surface juga digunakan. Akaike Information Criterion (AIC) dipakai untuk menyimpulkan model terbaik yang dapat digunakan dalam memprediksi temperatur suhu udara pada data temperatur suhu udara di Provinsi Jawa Timur dari sembilan stasiun pengamatan suhu udara. Hasilnya menunjukkan bahwa nilai tertinggi dari suhu udara berada di sekitar stasiun pengamatan suhu Banyuwangi yang terletak di Kabupaten Banyuwangi dalam periode ulang dua tahun ke depan. Dari hasil AIC diketahui bahwa model copula Gaussian memberikan

performa terbaik dibandingkan dengan model copula Student’s t karena memiliki nilai AIC lebih rendah.

Abstrak EN :

The increase in world temperature or global warming is a form of imbalance in the average temperature on earth. The increase in air temperature will have an impact on increasing disaster risk with a more frequent occurrence in the future. Increasing global temperatures are expected to cause changes that can be fatal, such as melting of ice sheets at the north and south poles, extinction of various types of flora and fauna, and increasing intensity of extreme weather phenomena. To anticipate the dangers that are likely to occur, this is done by predicting an increase in air temperature in the future. One method that can be used is through the theory of spatial extreme values by using the Gaussian copula and Student’s t copula models. This makes it possible to get the return level or temperature prediction value of air temperature, taking into account the elements of the location in it.

This study discusses both approaches and uses the Maximum Likelihood Estimation (MLE) and Pseudo Maximum Likelihood Estimation (PMLE) methods to estimate the parameters. In addition, because the spatial elements need to be taken into account, the trend surface model is also used. The Akaike Information Criterion (AIC) is used to conclude the best model that can be used to predict air temperature in air temperature data in East Java Province from nine air temperature observation stations. The results show that the highest value of air temperature is around the Banyuwangi temperature observation station located in Banyuwangi Regency in the return period of the next two years. From the AIC results it is known that the Gaussian copula model gives the best performance compared to the Student’s t copula model because it has a lower AIC value.

Link Artikel

File Abstrak

File Lampiran