Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

5.351

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Matematika: Jurnal Teori dan Terapan JUARA : Jurnal Olahraga International Journal of Global Operations Research International Journal of Quantitative Research and Modeling Jurnal Riset Matematika Bandung Conference Series: Mathematics Journal of Medives: Journal of Mathematics Education IKIP Veteran Semarang Matematika SmartComp Jurnal Pendidikan MIPA

Didi Suhaedi

Program Studi Matematika Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Islam Bandung

Author-ID : 389055

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Mathematics Physics Transportation Other

Published : 45 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4 5

Pendugaan Data Runtun Waktu Debit Aliran Sungai Cikeruh dengan Metode Thomas-Fiering Meiske Shabrina Pesik; Didi Suhaedi
Jurnal Riset Matematika Vol. 1 No. 1 (2021): Jurnal Riset Matematika
Publisher : UPT Publikasi Ilmiah Unisba

Abstract. The Cikeruh River is a source of water for the people who live in the watershed area. The shift in land management has resulted in problems in the availability of water resources. As a policy to overcome this problem, an estimation of the flow rate of the Cikeruh river was carried out. Cikeruh river flow discharge data is observational data with a monthly period included in time series data or time series data. This data has a seasonal pattern so that the method that can be used to predict the discharge data is the Thomas-Fiering Method. To estimate the discharge data for 2018, the Cikeruh river flow discharge data were used every month from 2011 to 2017 as many as 84 historical data. Then after getting the results of the 2018 debit data estimation, the mean error value calculated using Thomas-Fiering was 0.0291. Abstrak. Sungai Cikeruh merupakan sumber air bagi masyarakat yang bermukim di wilayah daerah aliran sungai. Terjadinya pergeseran tata kelola lahan mengakibatkan permasalahan ketersediaan sumber daya air. Sebagai suatu kebijakan untuk mengatasi permasalahan tersebut maka dilakukan pendugaan debit aliran sungai Cikeruh. Data debit aliran sungai Cikeruh merupakan data pengamatan dengan periode bulanan yang termasuk dalam data time series atau data runtun waktu. Data ini memiliki pola musiman sehingga metode yang dapat digunakan untuk membuat pendugaan data debit adalah Metode Thomas-Fiering. Untuk menduga data debit tahun 2018 digunakan data debit aliran sungai Cikeruh setiap bulannya dari tahun 2011 sampai 2017 sebanyak 84 data historis. Kemudian setelah mendapatkan hasil pendugaan data debit tahun 2018 didapatkan nilai Mean Error perhitungan menggunakan Thomas-Fiering adalah 0.0291.

Analisis Equilibrium Price dalam Teori Walrasian dan Teori Marshallian pada Persaingan Sempurna Asyifaa Nabilah; Didi Suhaedi
Jurnal Riset Matematika Volume 2, No. 1, Juli 2022, Jurnal Riset Matematika (JRM)
Publisher : UPT Publikasi Ilmiah Unisba

Abstract. One of the problems in a perfectly competitive market is finding a point of equilibrium, a balance will occur if supply equals demand. Equilibrium prices are also obtained from the Walrasian theory and Marshallian theory on a perfectly competitive market. The stability of these theories can be seen from the balance curve in each theory. Therefore, this research will analyze and apply the Walrasian theory and Marshallian theory. This research is focused on discussing the Walrasian theory and Marshallian theory in determining the equilibrium price with a linear supply and demand function. Abstrak. Salah satu masalah dalam pasar persaingan sempurna adalah menemukan titik keseimbangan, keseimbangan akan terjadi jika penawaran sama dengan permintaan. Harga keseimbangan juga diperoleh dari teori Walrasian dan teori Marshallian pada pasar persaingan sempurna. Stabilitas dari teori-teori tersebut dapat dilihat dari kurva keseimbangan pada setiap teori. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dilakukan analisis dan penerapan pada teori Walrasian dan teori Marshallian. Penelitian ini difokuskan pada pembahasan teori walrasian dan teori Marshallian dalam menentukan harga keseimbangan (equilibrium price) dengan fungsi permintaan dan fungsi panawaran yang linear.

Penggunaan Topsis untuk Menentukan Exposure Terbaik pada Kamera yang Memiliki Sensor M4/3 Anggie Irfhan Refhiansyah; Didi Suhaedi; Yurika Permanasari
Bandung Conference Series: Mathematics Vol. 1 No. 1 (2021): Bandung Conference Series: Mathematics
Publisher : UNISBA Press

Abstract. Cameras that have small sensors such as Micro Four Thirds (M4/3) are experiencing increasing interest in the market today, this is due to the small and compact size of the camera. However, the weakness of cameras with small sensors is that the quality is not as good as those of cameras with larger sensors, especially in lowlight situations because the electronic noise (noise) increases at high ISOs, making it quite difficult to determine the best exposure in these situations. The Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method is used to select the best exposure conditions with the aim of ranking each alternative to be compared, with criteria including shutter speed, aperture and ISO. The result of this research is the total preference value of all criteria. The highest value states that these conditions are ideal for taking pictures in lowlight conditions. Validation is done by looking at the results of the histogram of the image, which shows the quality of the image is good or not. Abstrak. Kamera yang memiliki sensor kecil seperti Micro Four Thirds (M4/3) mengalami peningkatan peminat di pasaran saat ini, hal tersebut di karenakan ukuran kameranya yang kecil dan kompak. Tetapi, kelemahan kamera dengan sensor yang kecil adalah kualitasnya yang tidak sebaik kamera dengan sensor yang lebih besar, terutama pada situasi lowlight karena gangguan elektroniknya (noise) meningkat pada ISO yang tinggi sehingga cukup sulit untuk menentukan exposure terbaik pada situasi tersebut. Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) digunakan untuk memilih kondisi exposure terbaik dengan tujuan melakukan perankingan dari setiap alternatif yang akan dibandingkan, dengan kriterianya antara lain shutter speed, aperture dan ISO. Hasil dari penelitian ini berupa nilai preferensi total dari semua kriteria. Nilai tertinggi menyatakan bahwa kondisi tersebut ideal dalam mengambil gambar pada kondisi lowlight. Validasi dilakukan dengan melihat hasil histogram citra, yang menunjukkan kualitas dari citra tersebut baik atau tidak.

Optimasi Jaringan Distribusi Listrik dengan Pohon Rentang Minimum Menggunakan Bahasa Pemrograman Python Ali Mulki; Didi Suhaedi; Yurika Permanasari
Bandung Conference Series: Mathematics Vol. 2 No. 1 (2022): Bandung Conference Series: Mathematics
Publisher : UNISBA Press

Abstract. Minimum spanning tree is one of the concepts in graph theory, which one of the applications is in determining the electricity distribution network at PT PLN Karawang City, especially in the Wadas Village. The concept of electricity distribution can be applied into a graph form, where the substations and power poles that attached can be symbolized as point or vertex and the cable that connecting power poles or another substation as a side or edge. In this electricity distribution problem, there are 83 points and 109 sides with total length of the cable or the weigth of 9.483 meters, a method is needed so that electricity distribution network can be obtained efficiently so that it can minimize the using of power cables. Therefore, the electric distribution network that has minimum total weigth must be searching. This searching use Prim’s Algorithm with Python programming language help. The results obtained from the search of the electricity distribution network using Python help is minimum spanning tree from electricity distribution network that have 83 points and 82 sides, with minimum total weigth are 4.148 meters. The total weigth that obtain is smaller than before applying minimum spanning tree on electricity distribution network so it can save the using of cables 1.048 meters long or 20,47% from total cable’s weitgth before which is 5.196 meters. Abstrak. Pohon rentang minimum merupakan salah satu konsep pada teori graf, yang salah satu aplikasinya adalah dalam menentukan jaringan distribusi listrik pada PT. PLN Kota Karawang khususnya di desa Wadas. Konsep pendistribusian listrik ini dapat diaplikasikan ke dalam bentuk graf, dimana gardu serta tiang yang terpasang dapat disimbolkan sebagai titik atau vertex dan kabel yang menghubungkan antara tiang ataupun gardu lainnya sebagai sisi atau edge. Dalam masalah pendistribusian listrik ini terdapat 83 titik dan 109 sisi dengan total panjang kabel atau bobot sebanyak 9.483 meter, diperlukan suatu cara agar jaringan distribusi listrik dapat diperoleh seefisien mungkin sehingga dapat meminimumkan penggunaan kabel listrik. Oleh karena itu, akan dicari jalur distribusi listrik yang memiliki total bobot minimum. Pencarian ini menggunakan Algoritma Prim dengan bantuan bahasa pemrograman Python. Hasil yang diperoleh dari pencarian jalur distribusi listrik menggunakan bantuan Python ini berupa pohon rentang minimum dari jalur distribusi listrik yang memiliki titik sebanyak 83 dan sisi sebanyak 82, dengan total bobot minimum yang diperoleh yaitu 4.148 meter. Total bobot yang diperoleh lebih kecil daripada sebelum diterapkannya pohon rentang minimum pada jalur pendistribusian listrik sehingga mampu menghemat penggunaan kabel sepanjang 1.048 meter atau 20,47% dari total panjang kabel sebelumnya yaitu 5.196 meter.

Konstruksi Sistem Inferensi Fuzzy Menggunakan Subtractive Fuzzy C-Means pada Data Parkinson Rida Deana; Didi Suhaedi; Erwin Harahap
Bandung Conference Series: Mathematics Vol. 2 No. 1 (2022): Bandung Conference Series: Mathematics
Publisher : UNISBA Press

Abstract. Fuzzy Inference System requires several stages to get the output, 1) formation of fuzzy sets, 2) formation of rules, 3) application of implication functions, 4) composition of rules, and 5) defuzzification. Fuzzy Clustering is useful in forming fuzzy sets and identifying rules in a Fuzzy Inference System. Subtractive Fuzzy C-Means is a method of Fuzzy Clustering, which is a combination of Subtractive Clustering and Fuzzy C-Means methods to overcome the weakness of Fuzzy C-Means in determining the number of clusters, initializing the initial membership matrix and inconsistency problems. In this study, the biomedical voice measurement data from healthy subjects and subjects with Parkinson's disease made by Max Little were classified using the Mamdani Fuzzy Inference System which was formed from the cluster center generated by the Subtractive Fuzzy C-Means Method. The results of the Fuzzy Inference System formed, the highest accuracy for training data is 85.62% with a radius of 0.8 and 9 rules. The highest accuracy for test data is 85.71% with a radius of 0.84 and 8 rules. The highest average accuracy is 85.01% with a radius of 0.8 and 8 rules. Abstrak. Sistem Inferensi Fuzzy memerlukan beberapa tahap untuk mendapatkan output, 1) pembentukan himpunan fuzzy, 2) pembentukan aturan, 3) aplikasi fungsi implikasi, 4) komposisi aturan dan 5) defuzifikasi. Fuzzy Clustering berguna dalam pembentukan himpunan fuzzy dan identifikasi aturan pada Sistem Inferensi Fuzzy. Subtractive Fuzzy C-Means merupakan salah satu metode dari Fuzzy Clustering yang merupakan penggabungan antara metode Subtractive Clustering dan Fuzzy C-Means untuk mengatasi kelemahan Fuzzy C-Means dalam menetukan jumlah cluster, inisialisasi matriks keanggotaan awal dan masalah inkonsistensi. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi data pengukuran suara biomedis dari subjek sehat dan subjek dengan penyakit Parkinson yang dibuat oleh Max Little menggunakan Sistem Inferensi Fuzzy Mamdani yang terbentuk dari pusat cluster yang dihasikan oleh Metode Subtractive Fuzzy C-Means. Sistem inferensi fuzzy yang terbentuk menghasilkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 85,62% pada data latih dengan radius 0,8 dan jumlah aturan sebanyak 9 aturan, akurasi tertinggi untuk data uji sebesar 85,71% pada radius 0,84 dengan 8 aturan dan total akurasi tertinggi sebesar 85,01% pada radius 0,84 dengan jumlah aturan sebanyak 8 aturan.

Implementasi Data Mining untuk Prediksi Penderita Covid-19 Menggunakan Model Pertumbuhan Eksponensial Tresna Dewi Fadiini; Yurika Permanasari; Didi Suhaedi
Bandung Conference Series: Mathematics Vol. 2 No. 1 (2022): Bandung Conference Series: Mathematics
Publisher : UNISBA Press

Abstract. The number of Covid-19 sufferers in Indonesia continues to increase, especially in the provinces of DKI Jakarta, Bali and West Java. This increase is a problem for the community as well as the government. Important information from data on Covid-19 sufferers can be extracted to gain knowledge by using data mining. Predicting the number of Covid-19 sufferers that will come is the first step in anticipating this case. Data mining in this study serves to process raw data and displays predictive information for Covid-19 sufferers in the 9th month and the accuracy of the model. The technique used to gain knowledge is to apply the differential equation model, namely the exponential growth model by looking at the observation time interval as a continuous variable. It can be concluded that data mining can provide information that the prediction of the increase in Covid-19 will continue to rise, data mining can also provide information that the exponential growth model can calculate the prediction of the increase in Covid-19. Abstrak. Angka penderita Covid-19 di Indonesia terus menerus mengalami kenaikan terutama di provinsi DKI Jakarta, Bali, dan Jawa Barat. Kenaikan ini menjadi masalah bagi masyarakat dan juga pemerintah. Informasi penting dari data penderita Covid-19 dapat digali untuk mendapatkan knowledge dengan menggunakan data mining. Memprediksi angka penderita Covid-19 yang akan datang menjadi langkah awal dalam antisipasi kasus ini. Data mining pada penelitian ini berfungsi untuk mengolah data mentah dan menampilkan informasi prediksi penderita Covid-19 pada bulan ke-9 dan nilai akurasi model. Teknik yang digunakan untuk mendapatkan knowledge adalah dengan menerapkan model persamaan diferensial yaitu model pertumbuhan eksponensial dengan memandang interval waktu pengamatan sebagai variabel yang kontinu. Dapat disimpulkan bahwa data mining dapat memberikan informasi bahwa prediksi kenaikan Covid-19 akan terus naik, data mining juga dapat memberikan informasi bahwa model pertumbuhan eksponensial dapat menghitung prediksi kenaikan Covid-19.

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penerima Bantuan Renovasi Rumah Menggunakan Metode SAW Dan ELECTRE Agnia Romadhona; Yurika Permanasari; Didi Suhaedi
Bandung Conference Series: Mathematics Vol. 2 No. 2 (2022): Bandung Conference Series: Mathematics
Publisher : UNISBA Press

Abstract. Multiple Criteria Decision making (MCDM) is a method of decision making to determine the best alternative from a number of alternatives based on certain criteria. The selection of beneficiaries for the renovation of uninhabitable houses must be carried out objectively and transparently so that the right recipients of assistance meet the criteria. The method used is the Simple Addivtive Weighting (SAW) and Elimination Et Choice Traduisant La Réalité (ELECTRE) method in which the SAW method looks for the weighted sum of the performance ratings on each alternative of all attributes and the ELECTRE method is a multi-criteria decision making based on a concept. outranking that uses pair comparisons and alternatives based on each of the relevant criteria. The results of this study indicate that the acquisition of the best alternative for recommending prospective recipients of housing renovation assistance that is unfit for habitation in Sukamaju Village using the SAW and ELECTRE methods, from 37 submissions data will be taken 20 candidates for funding where the ranking using the SAW and ELECTRE methods shows that in 20 candidates which will be funded there are 50% of the same ranking results in the SAW and ELCTRE methods and there is also 1 result in the same order with No. BNBA 101AA in the 2nd rank in these two methods. Abstrak. Multiple Criteria Decision making (MCDM) adalah suatu metode dalam pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan kriteria tertentu. Pemilihan penerima bantuan renovasi rumah tidak layak huni harus dilakukan secara objektif dan transparan agar penerimaan bantuan yang tepat sasaran sesuai kriteria. Metode yang digunakan ialah Metode Simple Addivtive Weighting (SAW) dan Élimination Et Choice Traduisant La Réalité (ELECTRE) yang mana metode SAW mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut dan metode ELECTRE adalah pengambilan keputusan multi kriteria yang berdasarkan pada sebuah konsep outranking yang menggunakan perbandingan pasangan dan alternatif-alternatif berdasarkan masing-masing kriteria yang relevan. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa perolehan alternatif terbaik untuk merekomendasikan calon penerima bantuan renovasi rumah tidak layak huni di Desa Sukamaju dengan menggunakan metode SAW dan ELECTRE, dari 37 data pengajuan akan diambil 20 calon untuk didanai dimana perankingan dengan metode SAW dan ELECTRE menunjukan bahwa dalam 20 calon yang akan didanai terdapat 50% hasil perankingan yang sama pada metode SAW dan ELCTRE juga ada 1 hasil urutan yang sama dengan No BNBA 101AA pada ranking ke 2 dalam kedua metode ini.

Penggunaan Metode Principal Component Analysis dalam Menentukan Faktor Dominan Gina Enzellina; Didi Suhaedi
Jurnal Riset Matematika Volume 2, No. 2, Desember 2022, Jurnal Riset Matematika (JRM)
Publisher : UPT Publikasi Ilmiah Unisba

Abstract. Principal Component Analysis is a statistical technique that has been widely used in terms of data processing. This study aims to extract interrelated variables. This type of research is quantitative in nature by taking the case of fundraising in Dompet Dhuafa, West Java. The variables in this study are the ten types of collection funds from 2016-2021 with 72 data. This shows that the selection of the dominant factor can be used by the principal component analysis method. The results of this study show that there are 10 variables (=Fidyah, =Zakat MPZ, =Zakat Fitrah, =Kurban, =Bound Infak, =Thematic Infak, =Humanity, =Waqf, =Infak ,=Zakat ) which is extracted into 5 Principal Components based on the eigen1 value , where the first Principal Component is showing the most dominant factor. The first principal component is zakat with a loading value of 0.414 and a variance percentage of 19.39% from 64.37%. Based on the fact in Dompet Dhuafa that the dominant factor is zakat with a percentage of 40%. So that the relative error of the research results is the same as the real data of 0.035. Abstrak. Principal Component Analysis adalah teknik statistik yang sudah digunakan secara luas dalam hal pengolahan data. Penelitian ini bertujuan untuk mengekstraksi variabel yang saling berhubungan. Jenis peneitian ini bersifat kuantitatif dengan mengambil kasus dana penghimpunan di Dompet Dhuafa Jawa Barat. Variabel dalam penelitian ini ialah ke sepuluh jenis dana penghimpunan dari tahun 2016-2021 dengan data sebanyak 72. Hal ini menunjukan bahwa pemilihan faktor dominan dapat digunakan metode principal component analysis. Hasil dari penelitian ini menunjukan ada 10 variabel (=Fidyah, =Zakat MPZ, =Zakat Fitrah, =Kurban, =Bound Infak, =Thematic Infak, =Humanity, =Waqf, =Infak ,=Zakat ) yang diekstraksi menjadi 5 Principal Component berdasarkan nilai eigen≥1 , dimana principal component pertama ialah menunjukan faktor yang paling dominan karena memiliki nilai keragaman total yang paling besar. Principal Component pertama ialah zakat dengan nilai loading sebesar 0,414 dan presentase varians sebesar 19,39% dari 64,37% . Berdasarkan kenyataan di Dompet Dhuafa bahwa faktor dominan adalah zakat dengan persentase sebesar 40 %. Sehingga galat relatif hasil penelitian sama dengan data real sebesar 0.035.

Penerapan Inference Fuzzy Mamdani dalam Seleksi Penerima Bantuan Sosial Tunai Kabupaten Belitung Timur Sentya Agus Savitri; Didi Suhaedi
Jurnal Riset Matematika Volume 2, No. 2, Desember 2022, Jurnal Riset Matematika (JRM)
Publisher : UPT Publikasi Ilmiah Unisba

Abstract. Cash Social Assistance is a form of government intervention through the Indonesian Ministry of Social Affairs in order to provide a social safety stimulus in the midst of the COVID-19 pandemic. However, in the process there are still obstacles, one of which is in determining the recipients of Cash Social Assistance. The use of the Mamdani Fuzzy Inference System is one method that can be used in the process of determining the recipients of Cash Social Assistance. In its use, Fuzzy Mamdani has four stages, starting from the stages of forming fuzzy sets, application of the Implication function, composition of rules to defuzzification or affirmation. Mamdani's Fuzzy Inference System describes the output in numerical form which determines the eligibility of Cash Social Assistance Recipients. In order to simplify the work, the calculation uses the Toolbox in Matlab. There are 10 fuzzy rules used. The result of the research is a feasibility determination system that has an accuracy value of 92.1835% and this determination system can be used as a reference in the process of determining the recipients of Cash Social Assistance. Abstrak. Bantuan Sosial Tunai merupakan bentuk perwujudan Intervensi Pemerintah melalui Kementrian Sosial RI dalam rangka memberikan stimulus Pengaman Sosial di tengah masa pandemik COVID-19. Akan tetapi dalam prosesnya masih terdapat kendala salah satunya dalam penentuan penerima Bantuan Sosial Tunai. Penggunaan Sistem Inference Fuzzy Mamdani merupakan salah satu metode yang bisa digunakan dalam proses penentuan penerima Bantuan Sosial Tunai. Dalam Penggunaannya Fuzzy Mamdani memiliki empat tahapan yang dilakukan, mulai dari tahapan pembentukan himpunan fuzzy, aplikasi fungsi Implikasi, komposisi aturan sampai defuzifikasi atau penegasan.Variabel yang digunakan adalah Status Pekerjaan Kepala Keluarga, Kondisi Lantai, Kondisi WC, Penghasilan, Dinding. Sistem Inference Fuzzy Mamdani menggambarkan keluaran (Output) dalam bentuk numerik yang menjadi penentu kelayakan Penerima Bantuan Sosial Tunai. Dalam mempermudah pengerjaan, perhitungannya menggunakan Toolbox pada Matlab. Fuzzy rules yang digunakan sebanyak 10 aturan. Hasil dari penelitian berupa sebuah sistem penentuan kelayakan yang memiliki nilai akurasi sebesar 92,1835 % dan sistem penentuan ini dapat dijadikan acuan dalam proses penentuan penerima Bantuan Sosial Tunai.

Pemodelan Curah Hujan Kota Bandung Menggunakan Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average pada Data Time Series dengan Bantuan Minitab Sajidul Fajri; Eti Kurniati; Didi Suhaedi
Bandung Conference Series: Mathematics Vol. 3 No. 1 (2023): Bandung Conference Series: Mathematics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcsm.v3i1.6121

Abstract. Rainfall on one hand can help in everyday life, for example in agriculture. Rainfall on the other hand can cause problems if the amount is too high such as damage to agricultural products, floods, landslides, and others. Rainfall forecasting can help reduce the problems caused by excessive rainfall. The purpose of this research is to make a model that will be used to predict rainfall. The model used is the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model. The forecasting model obtained has a non-seasonal Autoregressive (AR) parameter of 1, a seasonal Moving Average (SMA) parameter of 1, and seasonal differentiation once with a seasonal period of 12. This equation can be written as ARIMA(1,0,0)〖(0) ,1,1)〗^12. The results of forecasting rainfall in the city of Bandung in 2022 using the SARIMA method have a value of MSE = 15.2119 and indicate that the highest rainfall will occur in November of 335.96 mm while the lowest will occur in August of 41.98 mm. Abstrak. Curah hujan pada satu sisi dapat membantu dalam kehidupan sehari-hari, misalnya pada bidang pertanian. Curah hujan di sisi lain dapat menimbulkan permasalahan apabila jumlahnya terlalu tinggi seperti rusaknya hasil pertanian, banjir, longsor, dan lain-lain. Peramalan curah hujan dapat membantu mengurangi masalah yang diakibatkan oleh curah hujan yang terlalu tinggi. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat pemodelan yang akan digunakan untuk meramal curah hujan. Model yang digunakan adalah model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Model peramalan yang diperoleh memiliki parameter nonmusiman Autoregressive (AR) 1, parameter musiman Moving Average (SMA) 1, dan pembedaan musiman sebanyak satu kali dengan periode musiman bernilai 12. Persamaan tersebut dapat ditulis sebagai ARIMA(1,0,0)〖(0,1,1)〗^12. Hasil peramalan curah hujan di Kota Bandung pada tahun 2022 dengan menggunakan metode SARIMA memiliki nilai MSE=15.2119 dan menunjukkan curah hujan tertinggi akan terjadi pada bulan November sebesar 335.96 mm sedangkan yang terendah terjadi pada bulan Agustus sebesar 41.98 mm.

Co-Authors 10060221008, Rini Kurniasih 10060221010, Niati Asma Agnia Romadhona Ali Mulki Andriyani, Devy Angga Aditya Pratama Anggie Irfhan Refhiansyah Annisa Melinia Rahayu Ashri Nur Aisyah Asyifaa Nabilah Asyifaa Nabilah Nurfadhilah Audina Tri Hardiyani Dadang Juandi Depi Siti Nurjanah Devie Ratna Mutia Elsa Fitria Erwin Harahap Erwin Harahap Erwin Harahap Eti Kurniati Eti Kurniati Evi Nur Aliyah Syari Fajar, Yusuf Fargiana, Farid Farid Badruzzaman Farid Badruzzaman Farid H Badruzzaman Farid Hirji Badruzzaman Firdy Adi Friska Anzalni Gani Gunawan Gian Fitriani Utami Gina Enzellina Heryana, Rowina Windiyani Hilwa Gifti Salsabila Hilwa Gifty Salsabila Icih Sukarsih Lestari, Tira Ayu Verania M Yusuf Fajar Marlina, Emas Meiske Shabrina Pesik Monica, Diva Muhammad Hamzah Onoy Rohaeni Rahadatul Aisyi Respitawulan, R Rida Deana Ryadi, Silvy Faiza Sajidul Fajri Sentya Agus Savitri Syahrul Zein Tia Purniati Tresna Dewi Tresna Dewi Fadiini Turmudi Widodo Budi Yani Ramdani Yurika Permanasari Yurika Permanasari Yurika Permanasari Yurika Permanasari Yusuf Fajar

Title

Found 45 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 45 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 45 Documents
Search