PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKATAN REGRESI BAYES ROBUST PCA (STUDI KASUS : DATA GCM STASIUN AMBON)
Masalah mendasar dari prediksi prediksi model curah hujan adalah keakuratan model berdasarkan proses stokhastik skala global maupun skala kecil. Statistical Downscalling (SD) merupakan salah satu alternatif untuk mengatasi masalah tersebut. SD adalah model yang menghubungkan skala global GCM dengan...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universitas Pattimura
2012-12-01
|
| Series: | Barekeng |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/barekeng/article/view/212 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1849406952525791232 |
|---|---|
| author | Ferry Kondolembang |
| author_facet | Ferry Kondolembang |
| author_sort | Ferry Kondolembang |
| collection | DOAJ |
| description | Masalah mendasar dari prediksi prediksi model curah hujan adalah keakuratan model berdasarkan proses stokhastik skala global maupun skala kecil. Statistical Downscalling
(SD) merupakan salah satu alternatif untuk mengatasi masalah tersebut. SD adalah model yang menghubungkan skala global GCM dengan skala yang lebih kecil (lokal) dengan jalan
pra-pemrosesan .reduksi dimensi domain grid untuk mengatasi kasus multikolinearitas. Metode reduksi dimensi yang serikali digunakan adalah Principal Component Analysis
(PCA). Namun PCA tidak dapat diandalkan jika ada pengamatan outlier dalam data, sehingga diperlukan reduksi dimensi yang robust. Reduksi dimensi robust menggunakan
Robust Principal Component Analysis (ROBPCA) dengan estimator robust MCD. Dari hasil reduksi dimensi domain grid tersebut selanjutnya diregresikan dengan variabel respon
berupa data curah hujan di stasiun Ambon dengan pendekatan regresi Bayes. Pendekatan regresi Bayes ROBUST PCA menjadi salah satu alternatif pada pemodelan SD. Hasil
Penelitian menunjukkan Metode regresi Bayes ROBPCA cenderung lebih baik pada domain 8x8 dilihat pada kriteria kebaikan model RMSE terkecil yaitu 231,4 dan R-Square
terbesar 38,1% dibandingkan domain 3x3 dan domain 12x12 |
| format | Article |
| id | doaj-art-06c03e2d905644d49cc2c532d6a59333 |
| institution | Kabale University |
| issn | 1978-7227 2615-3017 |
| language | English |
| publishDate | 2012-12-01 |
| publisher | Universitas Pattimura |
| record_format | Article |
| series | Barekeng |
| spelling | doaj-art-06c03e2d905644d49cc2c532d6a593332025-08-20T03:36:13ZengUniversitas PattimuraBarekeng1978-72272615-30172012-12-0162455010.30598/barekengvol6iss2pp45-50212PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKATAN REGRESI BAYES ROBUST PCA (STUDI KASUS : DATA GCM STASIUN AMBON)Ferry Kondolembang0Jurusan Matematika FMIPA Universitas PattimuraMasalah mendasar dari prediksi prediksi model curah hujan adalah keakuratan model berdasarkan proses stokhastik skala global maupun skala kecil. Statistical Downscalling (SD) merupakan salah satu alternatif untuk mengatasi masalah tersebut. SD adalah model yang menghubungkan skala global GCM dengan skala yang lebih kecil (lokal) dengan jalan pra-pemrosesan .reduksi dimensi domain grid untuk mengatasi kasus multikolinearitas. Metode reduksi dimensi yang serikali digunakan adalah Principal Component Analysis (PCA). Namun PCA tidak dapat diandalkan jika ada pengamatan outlier dalam data, sehingga diperlukan reduksi dimensi yang robust. Reduksi dimensi robust menggunakan Robust Principal Component Analysis (ROBPCA) dengan estimator robust MCD. Dari hasil reduksi dimensi domain grid tersebut selanjutnya diregresikan dengan variabel respon berupa data curah hujan di stasiun Ambon dengan pendekatan regresi Bayes. Pendekatan regresi Bayes ROBUST PCA menjadi salah satu alternatif pada pemodelan SD. Hasil Penelitian menunjukkan Metode regresi Bayes ROBPCA cenderung lebih baik pada domain 8x8 dilihat pada kriteria kebaikan model RMSE terkecil yaitu 231,4 dan R-Square terbesar 38,1% dibandingkan domain 3x3 dan domain 12x12https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/barekeng/article/view/212statistical downscalling, gcm, robpca, regresi bayes |
| spellingShingle | Ferry Kondolembang PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKATAN REGRESI BAYES ROBUST PCA (STUDI KASUS : DATA GCM STASIUN AMBON) Barekeng statistical downscalling, gcm, robpca, regresi bayes |
| title | PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKATAN REGRESI BAYES ROBUST PCA (STUDI KASUS : DATA GCM STASIUN AMBON) |
| title_full | PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKATAN REGRESI BAYES ROBUST PCA (STUDI KASUS : DATA GCM STASIUN AMBON) |
| title_fullStr | PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKATAN REGRESI BAYES ROBUST PCA (STUDI KASUS : DATA GCM STASIUN AMBON) |
| title_full_unstemmed | PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKATAN REGRESI BAYES ROBUST PCA (STUDI KASUS : DATA GCM STASIUN AMBON) |
| title_short | PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKATAN REGRESI BAYES ROBUST PCA (STUDI KASUS : DATA GCM STASIUN AMBON) |
| title_sort | pemodelan statistical downscalling dengan pendekatan regresi bayes robust pca studi kasus data gcm stasiun ambon |
| topic | statistical downscalling, gcm, robpca, regresi bayes |
| url | https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/barekeng/article/view/212 |
| work_keys_str_mv | AT ferrykondolembang pemodelanstatisticaldownscallingdenganpendekatanregresibayesrobustpcastudikasusdatagcmstasiunambon |