DAMPAK PENERAPAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DALAM CLUSTERING CURAH HUJAN DI PULAU JAWA, BALI, DAN LOMBOK [IMPACT OF PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) IMPLEMENTATION ON RAINFALL CLUSTERING OVER JAVA, BALI AND LOMBOK ISLANDS] - Ina Juaeni (Jurnal Sains Dirgantara, 2014)
Analisis komponen utama atau Principal Component Analysis (PCA) adalah prosedur matematik yang menggunakan teknik transformasi orthogonal untuk mengubah sekumpulan data dengan komponen yang mungkin saling berhubungan menjadi komponen yang tidak saling berkaitan. Hal ini bisa memberikan dampak pada clustering curah hujan di Jawa, Bali, dan Lombok. Penelitian ini menggunakan data curah hujan TRMM setiap 3 jam selama 13 tahun (dari tahun 1998 sampai 2010) yang diolah menjadi rata-rata tahunan, klimatologi bulanan (Januari – Desember), rata-rata selama 13 tahun. Tes multikolinieritas juga dilakukan pada ketiga jenis data ini sebelum melakukan clustering dengan PCA. Hasilnya menunjukkan bahwa clustering dengan PCA mengurangi  jumlah cluster dan mengubah distribusi spasial cluster curah hujan.Kata kunci: Analisis  Komponen  Utama, Cluster, Curah hujan