Prediksi Curah Hujan Harian Di Wilayah Tangerang Menggunakan Probabilitas Rantai Markov

Abstract

Rantai Markov merupakan salah satu metode analisis stokastik yang digunakan untuk memprediksi kejadian yang akan datang. Keberagaman curah hujan seringkali memberi akibat serius bagi kehidupan manusia. Hujan yang tinggi dapat menyebabkan bencana banjir. Sedangkan curah hujan yang rendah menyebabkan wilayah rentan terhadap kekeringan. Penentuan probabilitas curah hujan yang akan datang di suatu daerah, dapat menggunakan Rantai Markov. Penelitian ini menggunakan data sekunder curah hujan harian di tiga stasiun wilayah Tangerang, yaitu stasiun Soekarno-Hatta, stasiun Budiarto, dan stasiun Pondok Betung, dalam periode 20 tahun dimulai 1 Januari 1999 sampai dengan 31 Desember 2018. Matriks peluang transisi ditentukan dengan menggunakan metode maximum likelihood. Nilai peluang dicari hingga memenuhi kondisi steady state. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh peluang hari tidak hujan tertinggi berada di kawasan stasiun Soekarno-Hatta sebesar 72%, peluang hari hujan ringan tertinggi di kawasan staisun Pondok Betung, sebesar 52%, dan peluang hari hujan lebat tertinggi sebesar 5% berada di kawasan stasiun Soekarno-Hatta. Dengan uji WS, telah ditunjukkan bahwa data memenuhi sifat Markov. Hasil Uji Wilcoxon menyatakan bahwa faktor musim tidak mempengaruhi model curah hujan harian yang diperoleh.