Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sains dan Seni ITS
Ainun Umami
Departemen Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Arts Humanities

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan Estimasi Return Level Declustering dan Non Declustering pada Data Curah Hujan Ekstrem Di Surabaya dan Mojokerto Ainun Umami; Sutikno Sutikno
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 8, No 2 (2019)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (82.565 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v8i2.44403

Abstract

Surabaya merupakan wilayah perkotaan yang rentan mengalami curah hujan tinggi sehingga sering terjadi banjir. Mojokerto yang dari tahun ke tahun mengalami peralihan fungsi lahan juga sering terjadi banjir. Untuk meminimalisir kerugian banjir, dibutuhkan pengetahuan terkait kejadian ekstrem mengguna-kan Extreme Value Theory (EVT). Terdapat dua pendekatan dalam EVT, yaitu Block Maxima (BM) dan Peaks Over Threshold (POT). POT merupakan salah satu metode untuk mengidentifikasi nilai ekstrem dengan menggunakan nilai acuan yang disebut dengan threshold. Salah satu syarat EVT yaitu data harus independen. Namun pada kenyataannya data ekstrem seringkali bersifat dependen sehingga perlu dilakukan penanganan adanya dependensi data dengan menggunakan Declustering. Yang menarik pada EVT yaitu adanya return level. Return level merupakan nilai maksimum yang diharapkan akan terlampaui satu kali dalam jangka waktu tertentu. Pada penelitian ini akan dilakukan perbandingan estimasi return level Declustering dan POT (Non Declustering) pada data curah hujan ekstrem. Jumlah pos pengamatan yang digunakan sebanyak dua pos pengamatan di Surabaya dan lima pos pengamatan Mojokerto. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa di Surabaya metode yang lebih baik yaitu Declustering, sedangkan di Mojokerto metode yang lebih baik yaitu Non Declustering.
Co-Authors Sutikno Sutikno