RAMALAN CUACA KOTA SERANG TUJUH HARI KEDEPAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE RANTAI MARKOV - Gias Fatin Abid; Putu Imam Anugrah; Muhammad Bayu Syafi’i; Muhammad Nur Hadi (Jurnal Media Akademik (JMA), 2025)
Peramalan cuaca merupakan aspek yang sangat penting dalam mendukung berbagai aktivitas manusia, seperti sektor pertanian, transportasi, pariwisata, serta upaya mitigasi dan kesiapsiagaan terhadap bencana alam. Informasi cuaca yang akurat dan tepat waktu dibutuhkan untuk membantu masyarakat dan pemangku kepentingan dalam mengambil keputusan yang efektif dan berbasis data. Penelitian ini membahas peramalan kondisi cuaca untuk tujuh hari ke depan dengan menggunakan metode Rantai Markov, yaitu suatu metode probabilistik yang memodelkan perubahan keadaan cuaca berdasarkan peluang transisi dari kondisi cuaca sebelumnya. Data cuaca historis yang digunakan meliputi beberapa kategori kondisi cuaca, seperti cerah, berawan, dan hujan. Data tersebut diolah untuk membentuk matriks transisi yang menggambarkan pola perpindahan antar kondisi cuaca dari waktu ke waktu. Matriks transisi ini kemudian digunakan untuk menghitung probabilitas terjadinya setiap kondisi cuaca pada tujuh hari mendatang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Rantai Markov mampu memberikan gambaran peluang kondisi cuaca secara sistematis, sederhana, dan mudah dipahami. Meskipun metode ini memiliki keterbatasan dalam menangkap dinamika atmosfer yang kompleks, Rantai Markov tetap relevan sebagai pendekatan awal dalam peramalan cuaca jangka pendek berbasis data historis.