PEMODELAN DERET WAKTU STASIONER, APLIKASI SEMIVARIOGRAM, DAN MODEL KRIGING PADA DATA CURAH HUJAN DI BALI - Novita Serly Laamena; Istiqomah Sumadikarta (Lembaga Penelitian Universitas Trisakti, 2018)
Pola curah hujan yang sering berubah dapat menyebabkan terjadinya bencana. Salah satu daerah di wilayah Indonesia yang rentan terhadap dampak perubahan iklim dalam hal ini curah hujan adalah Pulau Bali. Dalam penelitian ini digunakan model deret waktu stasioner, aplikasi semivariogram dan model kriging untuk melakukan pemodelan data curah hujan pada 15 kota besar di Bali. Model deret waktu bermanfaat dalam prakiraan curah hujan dalam beberapa waktu ke depan sedangkan model semivariogram dan proses kriging bermanfaat untuk prakiraan curah hujan di sekitar lokasi observasi yang tidak teramati. Kota Baturiti menggunakan model IMA(1,1), Yt = -0,9784 + 0,6880, kota Abiansemal model MA(1), Yt = 79, 9451 – 0, 2148, kota Bangli model ARMA(1,1), Yt = 74,3924+0,9006 +0,6712 Kota Candi Kuning model AR(1), Yt = 125, 6910+0,4904, kota Kembangsari model AR(1), Yt = 71, 5293+0,4708 ,Kota Kintamani model IMA(1,1), Yt = -1; 9610 + 0; 5824, kota Kapal model AR(1), Yt = 67,07+0,275 , kota Kubutambahan model IMA(1,1), Yt = -1,8049 + 0,8152 kota Besakih model AR(1), Yt = 92, 472 + 0,3209 , kota Dawan model MA(1), Yt = 54,223 – 0, 196 kota Munduk model MA(1), Yt = -0,971 – 0, 513 Kota Karambatan model AR(1), Yt = 71, 068 + 0, 293, kota Ngurah Rai model ARIMA(2,1,1); Yt = -14, 852 – 0,726 1 - 0; 558 2 – 0, 3555, kota Abang model MA(1), Yt = 101, 44 – 0,3641 dan Kota Sampalan model AR(1), Yt = 52,27+0,53 . Model kriginguntuk data curah hujan ini mengikuti model eksponensial.