Markov Chain Model Application for Rainfall Pattern in Padang City

Abstrak

Curah hujan merupakan fenomena alam yang termasuk variabel iklim dan diamati setiap saat di setiap tempat. Data curah hujan harian merupakan data runtun waktu yang bersifat acak. Data ini merupakan data transfer dari satu waktu ke waktu yang lain yang dapat dinyatakan sebagai keadaan intensitas curah hujan ringan, sedang, lebat atau sangat lebat. Prediksi curah hujan sangat dibutuhkan untuk kehidupan masyarakat dan menunjang perekonomian. Selain itu, prediksi curah hujan merupakan antisipasi pencegahan jika intensitas hujan yang tinggi akan terjadi dalam waktu yang lama. Salah satu metode prediksi curah hujan yang dapat digunakan adalah dengan pendekatan proses stokastik. Rantai Markov merupakan bagian dari proses stokastik yang dapat digunakan untuk prediksi curah hujan pada waktu sekarang berdasarkan satu waktu sebelumnya. Fokus dari penelitian ini adalah penerapan Rantai Markov untuk prediksi curah hujan. Melalui rantai Markov, peluang jangka panjang dari fenomena curah hujan dapat diperoleh. Penelitian ini akan melihat pola curah hujan Kota Padang dengan menggunakan rantai Markov dan juga untuk memprediksi curah hujan di Kota Padang. Hasil prediksi kondisi cuaca Kota Padang Padang dengan apapun kondisi curah hujan hari ini 36.9% untuk peluang besok tidak hujan, 46% untuk peluang besok hujan ringan, 10% untuk peluang besok hujan sedang, 5.3% untuk peluang besok hujan lebat, dan 1.8% untuk peluang besok hujan sangat lebat. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi rekomendasi untuk pihak-pihak yang terlibat langsung dalam mengambil tindakan pencegahan akibat curah hujan.