SISTEM INFORMASI PREDIKSI KEKERINGAN DI NUSA TENGGARA TIMUR (NTT) BERBASIS PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING PENDEKATAN RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR)

LIRIS ADITYA NINGSIH, 3021910018 (2023) SISTEM INFORMASI PREDIKSI KEKERINGAN DI NUSA TENGGARA TIMUR (NTT) BERBASIS PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING PENDEKATAN RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR). Undergraduate thesis, Universitas Internasional Semen Indonesia.

	Text (COVER) 0. COVER.pdf Download (294kB)
	Text (HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (263kB)
	Text (HALAMAN PENGESAHAN) 2. HALAMAN PENGESAHAN.pdf Restricted to Registered users only Download (511kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI) 3. HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf Restricted to Repository staff only Download (195kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS) 4. HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf Restricted to Repository staff only Download (149kB) | Request a copy
	Text (ABSTRAK) 5. ABSTRAK.pdf Download (143kB)
	Text (KATA PENGANTAR) 6. KATA PENGANTAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (197kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR ISI) 7. DAFTAR ISI.pdf Download (186kB)
	Text (DAFTAR GAMBAR) 8. DAFTAR GAMBAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (163kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR TABEL) 9. DAFTAR TABEL.pdf Restricted to Repository staff only Download (164kB) | Request a copy
	Text (BAB 1 PENDAHULUAN) 10. BAB 1 PENDAHULUAN.pdf Download (248kB)
	Text (BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA) 11. BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (486kB) | Request a copy
	Text (BAB 3 METODE PENELITIAN) 12. BAB 3 METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (414kB) | Request a copy
	Text (HASIL DAN PEMBAHASAN) 13. BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	Text (KESIMPULAN DAN SARAN) 14. BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (188kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 15. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (206kB)
	Text (LAMPIRAN) 16. LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (592kB) | Request a copy
	Text (FULLTEXT) 17. SKRIPSI – LIRIS ADITYA NINGSIH (3021910018).pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy
	Text (FULLTEXT DOC) 18. SKRIPSI – LIRIS ADITYA NINGSIH (3021910018).docx Restricted to Repository staff only Download (8MB) | Request a copy
	Text (JURNAL) 19. JURNAL - LIRIS ADITYA NINGSIH (3021910018).docx Restricted to Repository staff only Download (207kB) | Request a copy

Abstract

Dalam beberapa tahun terakhir, perubahan iklim mengakibatkan peristiwa yang tak terduga seperti banjir, kekeringan, dan tsunami yang mengakibatkan kerugian terutama pada sektor pertanian. Penelitian ini dilakukan di Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) yang pernah mengalami kekeringan paling parah se-Indonesia. Hal itu menyebabkan penduduk NTT kekurangan air bersih dan kerugian pertanian seperti gagal panen atau puso. Oleh sebab itu, diperlukan model prediksi curah hujan yang akurat dengan melakukan Statistical Downscaling. Statistical Downscaling merupakan analisis statistik yang menghubungkan informasi atau data dengan variabel prediktor dan variabel respon. Variabel respon yang digunakan pada penelitian ini adalah data stasiun yang berupa curah hujan harian dan temperatur maksimum, sedangkan variabel prediktor adalah data luaran dari Global Climate Model (GCM). Pemodelan prediksi iklim dilakukan menggunakan variabel-variabel tersebut serta metode Random Forest dan Support Vector Regression (SVR) pada 10 titik stasiun. Model yang telah didapatkan dievaluasi menggunakan kriteria Mean Absolute Deviation (MAD), Root Mean Square Error (RMSE) dan Explained Variance Score (EV). Model terbaik yang dihasilkan digunakan untuk prediksi curah hujan dan temperatur maksimum dari tahun 2022 hingga 2100. Hasil prediksi curah hujan digunakan pula untuk menghitung Consecutive Dry Days (CDD) yang secara efektif dapat menggambarkan perubahan karakteristik kekeringan. Penelitian ini telah menghasilkan model terbaik untuk prediksi curah hujan dan temperatur maksimum di 10 titik stasiun. Model terbaik tersebut terbentuk dari metode prediksi yang berbeda-beda. Hasil prediksi curah hujan, temperatur maksimum, dan CDD dari tahun 2022 hingga 2100 telah didapatkan dari model tersebut.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	Softfile/KK.23/UISI-01/SI
Uncontrolled Keywords:	Curah Hujan, Random Forest, CDD, Statistical Downscaling, SVR, Temperatur
Contributors:	Contribution Name Email Thesis advisor Brina Miftahurrohmah, S.Si., M.Si., MCE brina.miftahurrohmah@uisi.ac.id
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Department of Information System
Depositing User:	Liris Aditya Ningsih
Date Deposited:	10 Mar 2023 09:53
Last Modified:	10 Mar 2023 09:53
URI:	https://repository.uisi.ac.id/id/eprint/4704

Actions (login required)

View Item