PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKATAN REGRESI BAYES ROBUST PCA (STUDI KASUS : DATA GCM STASIUN AMBON)

  • Ferry Kondolembang Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura
DOI: https://doi.org/10.30598/barekengvol6iss2pp45-50
Keywords: Statistical Downscalling, GCM, ROBPCA, Regresi Bayes

Abstract

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

Downloads

Download data is not yet available.

References

Draper, N.R. dan Smith, H. (1992). Analisis Regresi Terapan, Edisi kedua. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.
Johnson, R.A and Wichern, D.W. (2002). Applied Multivariate Statistical Analysis. 5th Ed. New Jersey: Prentice Hall.
Jolliffe, I.T. (1986). Principal Component Analysis, Second Ed. New York: Springer-Verlag.
Rousseeuw, P.J. and Van Zomeren, B.C. (1990). “Unmasking Multivariate Outliers and Leverage Points,” Journal of the American Statistical Association, 85, 633–651.
Rousseeuw, P.J., and Van Driessen, K. (1999). “A Fast Algorithm for the Minimum Covariance Determinant Estimator”, Technometrics, Vol. 41, No. 3, 212-223.
Sujatmiko, Irwan. (2005). “Analisis Komponen Utama dengan Menggunakan Matriks Varians-Kovarians yang Robust” Tesis. Jurusan Statistik-ITS. Surabaya.
Sutikno. (2008). “Statistical Downscaling Luaran GCM dan Pemanfaatannya untuk Peramalan Produksi Padi” Disertasi. Bogor: Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor.
Walpole, R. E. (1995). “ Pengantar Statistika, Edisi ketiga. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.
Wigena, A.H. (2006). “Pemodelan Statistical Downscaling dengan Regresi Projection Pursuit untuk Peramalan Curah Hujan Bulanan” Disertasi. Bogor: Program Pascasarjana, Institut
Pertanian Bogor.
Zorita, E. and von Storch, H., (1999): “The analog method as a simple statistical downscaling technique: comparison with more complicated method”, Journal of Climate, 12, 2474-2489.
Published
2012-12-01
How to Cite
[1]
F. Kondolembang, “PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKATAN REGRESI BAYES ROBUST PCA (STUDI KASUS : DATA GCM STASIUN AMBON)”, BAREKENG: J. Math. & App., vol. 6, no. 2, pp. 45-50, Dec. 2012.
Issue
Vol 6 No 2 (2012): BAREKENG : Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan
Section
Articles

Authors who publish with this Journal agree to the following terms:

  1. Author retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a creative commons attribution license that allow others to share the work within an acknowledgement of the work’s authorship and initial publication of this journal.
  2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangement for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g. acknowledgement of its initial publication in this journal).
  3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g. in institutional repositories or on their websites) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published works.