PREDIKSI TOTAL HUJAN BULANAN DI TANJUNGPANDAN MENGGUNAKAN PERSAMAAN REGRESI DENGAN PREDIKTOR SST NINO 3.4 DAN INDIA OCEAN DIPOLE (IOD) - Slamet Supriyadi (Jurnal Matematika Sains dan Teknologi, 2015)
Indonesia is a maritime continent region where the weather and climate of Indonesia are affected by various atmospheric dynamics both on a global scale regional scale, scale synoptic and local scale. Weather and climate in Indonesia is influenced by three areas of sea in particular with regard to the sea surface temperature anomaly that Indonesia sea surface temperature, sea surface temperature Nino 3.4 region (Central Pacific) and the Indian Ocean sea surface temperature. The method in this research is multiple linear regression method to predict the total monthly rainfall in Tanjungpandan with predictors Nino 3.4 and Dipole Mode Index, while the independent variable (dependent) is the total monthly rainfall. In general the predicted results by the predictor Nino 3.4 and Dipole Mode Index shows that the value is longer (over estimate) the value of observations. Validation results with the predictions of total monthly rainfall predictor Nino 3.4 and Dipole Mode Index produce a correlation coefficient values and good RMSE is r = 0,89 and RMSE = 81,04%. Indonesia merupakan kawasan benua maritim dimana cuaca dan iklim wilayah Indonesia dipengaruhi berbagai dinamika atmosfer baik dalam skala global, skala regional, skala sinoptik dan skala lokal. Cuaca dan iklim di Indonesia dipengaruhi oleh tiga wilayah lautan khususnya berkaitan dengan anomali suhu muka laut yaitu suhu muka laut Indonesia, Suhu muka laut wilayah Nino 3.4 (Pasifik Tengah) dan suhu muka laut Samudera Hindia. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode regresi linier berganda untuk memprediksi total hujan bulanan di Tanjungpandan dengan prediktor Nino 3.4 dan Dipole Mode Index, sedangkan variable tidak bebasnya (dependent) adalah total hujan bulanan. Secara umum hasil prediksi dengan predictor Nino 3.4 dan Dipole Mode Index menunjukkan hasil yang lebih besar (over estimate) dari nilai observasinya. Hasil validasi prediksi total hujan bulanan dengan prediktor Nino 3.4 dan Dipole Mode Index menghasilkan nilai koefisien korelasi dan RMSE yang baik yaitu r = 0,89 dan RMSE = 81,04%.