Text

Analisis Nilai Ekstrem Menggunakan Probability Weighted Moment Pada Generalized Extreme Value Dan Generalized Pareto Distribution (Studi Kasus: Curah Hujan Stasiun Meteorologi Cilacap 1 Januari 1983-31 Desember 2017)

---

ABSTRAK

Curah hujan ekstrem dapat menyebabkan beberapa dampak buruk, antara lain pasang naik air laut, terjadinya banjir, wabah penyakit, gagal panen, dan gangguan di bidang transportasi. Untuk meminimalisir dampak buruk tersebut, dilakukan analisis terhadap data curah hujan Stasiun Meteorologi Cilacap periode 1 Januari 1983 – 31 Desember 2017 menggunakan Teori Nilai Ekstrem. Terdapat dua pendekatan yang biasa digunakan untuk menganalisis nilai ekstrem, yaitu pendekatan block maxima (BM) yang mengikuti distribusi Generalized Extreme Value (GEV) dan peaks over threshold (POT) yang mengikuti Generalized Pareto Distribution (GPD). Perhitungan estimasi parameter menggunakan metode Probability Weighted Moment (PWM) dan diperoleh hasil bahwa pada distribusi GEV, bulan Agustus memiliki ekor yang paling panjang dibandingkan bulan lainnya, dengan nilai estimasi parameter bentuk 0,44864, parameter lokasi 10,55414, dan parameter skala 18,46689. Begitu pula pada GPD, diperoleh hasil bahwa bulan Agustus memiliki ekor yang paling panjang dibandingkan bulan lainnya, dengan nilai estimasi parameter bentuk 0,56165 dan parameter skala 7,65021. Selain itu, diperoleh nilai dugaan retun level curah hujan maksimum dalam jangka waktu 1 tahun yang memiliki RMSE sebesar 15405,829 untuk distribusi GEV dan 1302,681 untuk GPD sehingga dapat dikatakan bahwa analisis dengan pendekatan POT yang mengikuti GPD lebih sesuai untuk menganalisis nilai ekstrem data curah hujan Stasiun Meteorologi Cilacap.

Kata kunci: Curah Hujan, Teori Nilai Ekstrem, Block Maxima, Peaks Over Threshold, Generalized Extreme Value, Generalized Pareto Distribution, Probability Weighted Moment

ABSTRACT

Extreme rainfall cause bad effects, such as sea level rises, floods, disease epidemics, crop failures, and disruptions in transportation. To minimize the bad effects, an analysis of the Cilacap Meteorology Station rainfall data for the period of January 1, 1983 - December 31, 2017 used Extreme Value Theory. There are two approximates method usually used to analyzed extreme value, they are block maxima (BM) which it follows Generalized Extreme Value (GEV) distribution and peaks over threshold (POT) which it follows Generalized Pareto Distribution (GPD). Calculation of parameters estimation using Probability Weighted Moment (PWM) method and obtained results that on GEV distribution, August has longest tail than the other months, with the estimated value of form parameter 0.44864, location parameter 10,55414, and scale parameter 18,46689. Similarly, in GPD, the results obtained that the August has longest tail than the other months, with the estimated value of form parameter 0,56165 and the scale parameter 7,65021. Then, the estimated value of maximum retun level of rainfall within 1 year having RMSE of 15405,829 for GEV distribution and 1302.681 for GPD so as the result POT which it follows GPD is the better method to analyze extreme values of Cilacap Meteorology Station rainfall data.

Keywords: Rainfall, Extreme Value Theory, Block Maxima, Peaks Over Threshold, Generalized Extreme Value, Generalized Pareto Distribution, Probability Weighted Moment

---

Ketersediaan

649E18III

649 E 18

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

649 E 18

Penerbit

: ., 2018

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

2218

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Erni Setyawati

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar