Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Vol. 1 No. 01 (2016)

KONSEP MARKOV CHAINS UNTUK MENYELESAIKAN PREDIKSI BENCANA ALAM DI WILAYAH INDONESIA (STUDI KASUS PROVINSI JAWA TENGAH)

Puri Fathurrahmi (Jurusan Statistika, Fakultas Sains Terapan, Institut Sains dan Teknologi AKPRIND Yogyakarta)
Maria Titah Jatipaningrum (Jurusan Statistika, Fakultas Sains Terapan, Institut Sains dan Teknologi AKPRIND Yogyakarta)

Article Info

Publish Date
29 Jul 2016

Abstract

Salah satu metodologi dari proses stokhastik adalah Markov Chains (Rantai Markov). Konsep Markov Chains menolah data-data yang sudah ada untuk menghasilkan sebuah prediksi bencana alam. Bencana alam yang diprediksi meliputi wilayah Indonesia, khususnya Provinsi Jawa Tengah. Dan data yang akan diolah dengan konsep Markov Chain diambil dari database bencana alam bulan-bulan sebelumnya. Berdasarkan hasil perhitungan, didapat prediksi bahwa bencana alam dengan tingkat kemungkinan terjadinya paling tinggi pada bulan Juli 2016 adalah Angin Putting Beliung yaitu sebesar 46.9%, sedangkan bencana alam yang tingkat kemungkinan terjadinya paling tinggi pada bulan Agustus 2016 adalah Banjir yaitu sebesar 35.7%.

Copyrights © 2016




Citation Download
RIS
EndNote, Reference Manager, ProCite
BibTex
Latex, Jabref
Original Source
Download Original
Google Scholar
Check in Google Scholar
Journal Info
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Website

Abbrev

STATISTIKA

Publisher

Universitas AKPRIND Indonesia

Subject

Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Mathematics

Description

Jurnal Statistika Industri dan Komputasi memfasilitasi peneliti, baik dosen, mahasiswa, maupun praktisi untuk mempublikasikan hasil penelitian. Selain itu juga memberikan fasilitas bagi peneliti lain untuk mendapatkan referensi-referensi terkait bidang statistika, aplikasi statistika pada industri, ...