Penerapan Model Pembangkit Curah Hujan Stokastik untuk Simulasi Curah Hujan Harian di Stasiun Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Kertajati Jawa Barat - Agung Muhammad Fikri; Aceng Komarudin Mutaqin (Bandung Conference Series: Statistics, 2022)
Abstract. Optimal management of water resources can have big implications for a country. The main input source in the water resources system is rainfall. Rainfall data is an important component in determining water resource planning. However, in the recording there is often an unavailability of rainfall data. This unavailability of rainfall data can be generated by stochastic analysis. One of the stochastic methods that is often used by other researchers is the stochastic rainfall generator model. This model is a stochastic model that uses historical meteorology and the nature of the stochastic rainfall generator model allows it to generate missing rainfall data on a certain time scale. This thesis applies a stochastic rainfall generator model for daily rainfall simulation. The data to be carried out in this thesis is daily rainfall data at the Kertajati Meteorological Station, Majalengka Regency, West Java which was obtained from the Meteorology, Climatology and Geophysics Agency online data website for 41 years, from January 1980 to August 2021. The results show that the Stochastic Rainfall Generator Model is able to produce rainfall data and represent historical meteorological data with good results. It can be proven that the correlation coefficient between historical data and simulation data is r=0.982 or 98.2%. Abstrak. Pengelolaan sumber daya air yang dilakukan secara optimal dapat memberikan implikasi besar bagi suatu negara. Sumber input utama dalam sistem sumber daya air adalah curah hujan. Data curah hujan merupakan salah satu komponen penting dalam menentukan perencanaan sumber daya air. Namun, dalam pencatatan sering terjadi ketidaksediaan data curah hujan. Ketidaksediaan data curah hujan ini dapat dibangkitkan dengan analisis stokastik. Salah satu metode stokastik yang sering digunakan peneliti lain adalah model pembangkit curah hujan stokastik. Model ini merupakan model stokastik yang menggunakan meteorologi historis dan sifat model pembangkit curah hujan stokastik memungkinkan untuk menghasilkan data curah hujan yang hilang pada skala waktu tertentu. Skripsi ini menerapkan model pembangkit curah hujan stokastik untuk simulasi curah hujan harian. Data yang akan dilakukan dalam skripsi ini adalah data curah hujan harian di di Stasiun Meteorologi Kertajati Kabupaten Majalengka Jawa Barat yang diperoleh dari website data online Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika selama 41 tahun, mulai Januari 1980 - Agustus 2021. Hasilnya menunjukkan bahwa model pembangkit curah hujan stokastik mampu menghasilkan data curah hujan dan mewakili data meteorologi historis dengan hasil yang baik. Hal tersebut dapat dibuktikan bahwa nilai koefisien korelasi antara data historis dengan data hasil simulasi sebesar atau sebesar 98,2%.