Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kondisi iklim tropis terutama curah hujan merupakan fenomena iklim yang sangat kompleks, yang dipengaruhi oleh faktor lokal, regional dan global. Penelitian ini mengkaji variabilitas curah hujan dan pergeseran musim di wilayah Banten sehubungan dengan adanya anomali suhu muka laut di Samudera Pasifik, Samudera Hindia dan perairan Indonesia. Variabilitas curah hujan dan pergeseran musim diolah dari data hujan harian dari 15 lokasi pos hujan selama periode tahun 1981-2010, sedangkan suhu muka laut diolah dari data hasil reanalisis JMA melalui analisis komparatif secara spasial dan temporal dengan tehnik overlay peta dan cross tab dihasilkan bahwa pada saat terjadi Elnino, DM+ dan INA- berakibat terhadap berkurangnya curah hujan di wilayah Banten yang mengindikasikan awal musim kemarau terjadi lebih cepat serta lebih panjang dibandingkan normalnya. Sedangkan sebaliknya kondisi Lanina, DM- dan INA+ berakibat terhadap bertambahnya curah hujan yang mengindikasian awal musim hujan terjadi lebih cepat serta lebih panjang dibandingkan normalnya.

---

The climate tropics system especially rainfall is very complexs climate systems, its affected by local, regional and global factors. This research analyzing of rainfall and seasonal shift variability related with sea surface temperature anomaly over Pasific and Hindian Ocean and also Indonesian sea. Rainfall and seasonal shift analyzed from daily rainfall data derived from 15 location in the years of 1981 to 2010, while sea surface temperature data analyzed from JMA reanalysis through comparative spatial analysis distribution and temporal using map overlay and cross tab tehniques. The results are generally, the impact of Elnino, Dipole Mode Positive and cold is decreasing rainfall in Banten Province. Its indicates dry season occurred earlier and longer than normal condition. While Lanina, Dipole Mode Negative and warm over Indonesian sea indicates to increasing rainfall and the rainy season earlier and longer than normal condition."

"ABSTRACTSkripsi ini menganalisa metode machine learning menggunakan HiddenMarkov Model (HMM), yang merupakan alat prediksi stochastic dan probabilitidigunakan untuk mengevaluasi gerakan di dalam pasar valuta asing. Skripsi inimembahas khususnya penerapan metode HMM di pasar valuta asing sebagai alatuntuk memprediksi pergerakan dan hasil dari nilai tukar di dalam pasar, kemudianmenganalisis data yang tersedia, dan akhirnya membuat keputusan berdasarkanhasil yang diperoleh. Data yang digunakan adalah data harga penutupan padapasar valuta asing AUD/USD dalam dua jangka waktu yang berbeda, hargapenutupan per 1 jam dan per 15 menit, dan data yang digunakan diperoleh daribeberapa sumber online. Analisis awal menunjukkan beberapa faktor eksternaldapat mempengaruhi keakuratan hasil. Hasilnya mengindikasi, dengan tidakmemperhitungkan factor-faktor luar lainnya, akurasi yang lebih baik didapatsewaktu menggunakan haraga penutupan jangka waktu yang lebih pendek.

---

ABSTRACTThis bachelor thesis analyses the method of machine learning usingHidden Markov Model, which is a predictive stochastic and probability tool inorder to evaluate the movement inside the foreign exchange market. This paperdiscusses particularly the application of HMM method in the forex (foreignexchange) market, as the tool for forecasting the movement and the outcome ofthe exchange rate inside the market, analyses them, and finally making a decisionbasing on the obtained outcomes. The data used are the closing price of theAUD/USD forex market in two different timeframes, per hour closing price andper 15 minutes closing price, and was obtained from several online foreignexchange sources. Initial analysis suggests several external factors may affect theaccuracy of the results. The results indicate, excluding any external factors, betteraccuracy was obtained when shorter closing price timeframe was used."