Pengelompokan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Curah Hujan di Provinsi Sumatera Utara Menggunakan Metode Fuzzy C-Means
Abstract View: 891, SIMILARITY INDEX Download: 0 PDF Download: 572DOI:
https://doi.org/10.32665/statkom.v3i1.2623Keywords:
Curah Hujan, Sumatera Utara , Pengelompokkan, Fuzzy C-meansAbstract
Latar Belakang: Di Indonesia, kondisi curah hujan dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk kondisi fisiografis, pola angin, dan perubahan iklim. Kondisi curah hujan di Sumatera Utara pada tahun 2020 bervariasi di berbagai wilayah. Pada tahun 2020 curah hujan di Sumatera Utara berada pada angka 4.380 mm di mana angka tersebut termasuk angka tertinggi dari curah hujan normal yang berada dalam kisaran 1000-3000 mm per tahun.
Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat curah hujan di Provinsi Sumatera Utara.
Metode: Metode analisis data yang digunakan adalah Fuzzy C-Means. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang bersumber dari BPS Sumatera Utara. Data yang diambil berupa data curah hujan, kelembapan udara, kecepatan angin, penyinaran matahari, dan penguapan di beberapa stasiun di Provinsi Sumatera Utara pada tahun 2020.
Hasil: Hasil analisis yang didapat yaitu menetapkan dua cluster pada penelitian ini, stasiun BMKG dapat dikelompokkan menjadi cluster 1 (Deli Serdang, BMKG Wilayah I, Marihat, Pinangsori, dan Gunung Sitoli) dan cluster 2 (Belawan dan Tanjung Morawa). Dengan begitu, metode Fuzzy C-Means Clustering memberikan hasil yang baik dalam mengelompokkan faktor-faktor curah hujan.
Kesimpulan: Penerapan metode Fuzzy C-Means memberikan hasil yang baik dalam mengelompokkan faktor-faktor curah hujan.
References
BPS. (2021). Produksi Kelapa Sawit Di Indonesia. Badan Pusat Statistik, 21(1), 7–18.
Chaniago, N. (2023). The Effect of Rainfall on Rice Production and Productivity in Percut Sei Tuan District, Deli Serdang Regency, North Sumatra. AGRILAND Jurnal Ilmu Pertanian, 11(3), 130–136. https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/agriland
Hidayat, A. (2012). Simple Random Sampling: Pengertian, Jenis, Cara dan Contohnya. Simple Random Sampling: Pengertian, Jenis, Cara Dan Contohnya. https://www.statistikian.com/2018/02/pengertian-simple-random-sampling.html
Ispramono Hadi, S., Ermatita, E., & Chamidah, N. (2022). Penerapan Fuzzy C-Means dan Fuzzy Sugeno dalam Memprediksi Cuaca. Informatik : Jurnal Ilmu Komputer, 18(1), 11. https://doi.org/10.52958/iftk.v17i4.4103
Latipa Sari, H., & Suranti, D. (2016). Perbandingan Algoritma Fuzzy C-Means (FCM) Dan Algoritma Mixture Dalam Penclusteran Data Curah Hujan Kota Bengkulu. In Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATi).
Novianti, F., Aisyah Yasmin, Y. R., & Novitasari, D. C. R. (2022). Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means (FCM) dalam Pengelompokan Provinsi di Indonesia berdasarkan Indikator Penyakit Menular Manusia. JUMANJI (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani), 6(1), 23. https://doi.org/10.26874/jumanji.v6i1.103
Nugroho, A. (2022). Banyak Faktor Pengaruhi Tingginya Curah Hujan. Banyak Faktor Pengaruhi Tingginya Curah Hujan. https://ugm.ac.id/id/berita/22459-pengamat-ugm-banyak-faktor-pengaruhi-tingginya-curah-hujan/
Prasetyo, B., Irwandi, H., & Pusparini, N. (2018). Karakteristik Curah Hujan Berdasarkan Ragam Topografi Di Sumatera Utara. Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca, 19(1), 11. https://doi.org/10.29122/jstmc.v19i1.2787
Rahakbauw, D. L., Ilwaru, V. Y. I., & Hahury, M. H. (2019). Implementasi Fuzzy C-Means Clustering Dalam Implementation Of Fuzzy C-Means Clustering In. Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan, 11, 1–12. https://media.neliti.com/media/publications/277582-implementasi-fuzzy-c-means-clustering-da-3afa5ba1.pdf
Rouza, E., & Fimawahib, L. (2020). Implementasi Fuzzy C-Means Clustering dalam Pengelompokan UKM Di Kabupaten Rokan Hulu. Techno.Com, 19(4), 481–495. https://doi.org/10.33633/tc.v19i4.4101
Sanusi, W., Zaky, A., & Afni, B. N. (2020). Analisis Fuzzy C-Means dan Penerapannya Dalam Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan Berdasarkan Faktor-faktor Penyebab Gizi Buruk. Journal of Mathematics, Computations, and Statistics, 2(1), 47. https://doi.org/10.35580/jmathcos.v2i1.12458
Satya Nugraha, G., & Amelia Riyandari, B. (2020). Implementasi Fuzzy C-Means Untuk Pengelompokkan Daerah Berdasarkan Indikator Kesehatan. Jurnal Teknologi Informasi, 4(1), 56–62.
Setiawan, D. (2021). Analisis Curah Hujan di Indonesia untuk Memetakan Daerah Potensi Banjir dan Tanah Longsor dengan Metode Cluster Fuzzy C-Means dan Singular Value Decompotition (SVD). Engineering, MAthematics and Computer Science (EMACS) Journal, 3(3), 115–120. https://doi.org/10.21512/emacsjournal.v3i3.7428
Sumut, B. (2020). Rata-rata Kelembaban Udara, Curah Hujan, Penyinaran Matahari, Kecepatan Angin, dan Penguapan menurut Stasiun, 2020. Rata-Rata Kelembaban Udara, Curah Hujan, Penyinaran Matahari, Kecepatan Angin, Dan Penguapan Menurut Stasiun, 2020. https://sumut.bps.go.id/statictable/2021/04/19/2069/rata-rata-kelembaban-udara-curah-hujan-penyinaran-matahari-kecepatan-angin-dan-penguapan-menurut-stasiun-2020.html
Tanjung, F. A., Windarto, A. P., & Fauzan, M. (2021). Penerapan Metode K-Means Pada Pengelompokkan Pengangguran Di Indonesia. Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika), 6(1), 61. https://doi.org/10.30645/jurasik.v6i1.271
Tukidi. (2010). Karakter Curah Hujan Di Indonesia. Jurnal Geografi, 7(2), 136–145. http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/JG/article/view/84
Turrahma, R. N., Nanda Caesario, A., Alfajri, M. D., Gusmanto, R., & Oktoeberza, W. K. (2023). Implementasi Fuzzy C-Means Untuk Clustering Data Harga Saham Harian Pada PT. Astra International TBK. Jurnal Rekursif, 11, 64–69. https://ejournal.unib.ac.id/rekursif/article/view/27167/12023
Downloads
Additional Files
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Jurnal Statistika dan Komputasi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish in this Journal agree to the following terms:
- The author retains copyright and grants the Journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a creative commons attribution license that allows others to share the work within an acknowledgement of the work’s authorship and initial publication of this Journal.
- Authors can enter into a 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).
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g. in institutional repositories or on their websites) before and during the submission process, as it can lead to productive exchanges and earlier and more extraordinary citations of published works.