Penerapan Rantai Markov Dalam Peramalan Cuaca (Studi Kasus: Cuaca Harian di Kota Padang)

Winda Fransiska; Ririn Hayatun Nufus; Mohamad Syafi’i; Lilis Harianti Hasibuan

doi:10.36456/buanamatematika.v12i2.6374

Authors

Winda Fransiska UIN Imam Bonjol, Padang Author
Ririn Hayatun Nufus UIN Imam Bonjol, Padang Author
Mohamad Syafi’i UIN Imam Bonjol, Padang Author
Lilis Harianti Hasibuan UIN Imam Bonjol, Padang Author

DOI:

https://doi.org/10.36456/buanamatematika.v12i2.6374

Abstract

Information about the weather is needed. Weather is one of the considerations of the community in carrying out various activities. The purpose of this study is to provide information related to weather forecasts by applying Markov chain theory. The Markov chain is a random process in which all information about the future is contained in the present state. The study uses daily weather data that occurs on June 1, 2022 to June 30, 2022 to predict the weather for the next 7 days. The data used is secondary data taken from the website of the Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency (BMKG) of Padang City. Based on the results of calculations using Markov chains, a transition matrix is obtained that is used to predict the weather for the next day.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Dewi, Candra, Dani Primanita Kartikasari, dan Yusi Tyroni Mursityo. (2014). Prediksi Cuaca Pada Data Time Series Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK). Vol. 1 No. 1, hal: 18-24.

Latifah, Siti, dan Astuti, Yuliani Puji. (2021). Penerapan Rantai Markov dalam Menganalisis Persaingan Jasa Pengiriman Barang (Ekspedisi). Math Unesa-Jurnal Ilmiah Matematika. Vol. 09 No. 03, Hal:458-465.

Luthfiarta, Ardytha, dkk., (2020). Analisa Prakiraan Cuaca dengan Parameter Suhu, Kelembaban, Tekanan Udara, dan Kecepatan Angin Menggunakan Regresi Linier Berganda. Journal of Information System. Vol. 5 No.1, Hal: 10-17.

Masuku, Fatiman N., Yohanes A. R. Langi, dan Charles Mungi. (2018). Analisis Rantai Markov Untuk Memprediksi Perpindahan Konsumen Maskapai Penerbangan Rute Manado-Jakarta. Jurnal Ilmiah Sains. Vol. 18 No. 2, Hal: 75-79.

Nuryam, Siti, dkk., (2022). Aplikasi Analisis Rantai Markov Untuk Memprediksi Status Pasien Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Kabupaten Buton. Jurnal Matematika, Komputasi, dan Statistika. Vol. 2 No. 2, Hal: 1-7.

Qori, Putri Anis, Dhama Sekar Oktafani, dan Iqbal Kharisudin. (2022). Analisis Peramalan dengan Long Short Term Memory pada Data Kasus Covid-19 di Provinsi Jawa Tengah. Prisma-Prosiding Seminar Nasional Matematika. Prisma 5 Hal: 752-758.

Rofiroh, Fika Dara Nurina Firdaus, dan Salim. (2020). Aplikasi Rantai Markov pada Prediksi Hari Bersalju di Beberapa Kota Amerika Serikat. STATMAT (Jurnal Statistika dan Matematika). Vol. 2 No.2, Hal: 131-141.

Sasake, Set, Yopi Andry Lesnussa, dan Abraham Zakaria Wattimena. (2021). Peramalan Cuaca Menggunakan Metode Rantai Markov. Jurnal Matematika. Vol. 11 No. 1, Hal: 01-09.

Saragih, Immanuel Jhonson Arizona, dkk., (2020). Prediksi Curah Hujan Bulanan di Deli Serdang Menggunakan Persamaan Regresi dengan Prediktor Data Suhu dan Kelembapan Udara. Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika. Vol. 07 No. 02, Hal: 6-14.

Simeonov, I., Kilivarev, H., & Ilarionov, R. (2007). Algorithmic Realization Of System For Short-Term Weather Forecasting. Proceedings of The 2007 International Conference on Computer Systems and Technologies, CompSysTech ’07, 1.

Wele, Immanuel Here, Nelci Dessy Rumlaklak, dan Meiton Boru. (2020). Sistem Peramalan Cuaca Dengan Fuzzy Mamdani (Studi Kasus: Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika Lasiana). J-ICON. Vol 8 No.2, hal: 163-169.

Wusko, A. M., & Nizar, M. (2017). Pendekatan Rantai Markov Dalam Penelitian Universitas Di Pasuruan. Jurnal Knowledge Industrial Engineering. Vol. 4 No.1, Hal: 63-70.