Distribusi Weibull Dan Pareto untuk Data Tinggi Gelombang Tsunami Aceh 2004

Ari Pani Desvina, Marta Erdini

Abstract


Penelitian ini membahas tentang penerapan metode statistik dalam menentukan model distribusi yang sesuai untuk data tinggi gelombang tsunami di Aceh pada 26 Desember 2004, distribusi statistik yang digunakan dalam penelitian ini ada dua yaitu Weibull dua parameter dan Pareto. Estimasi parameter yang digunakan pada kedua distribusi tersebut adalah metode maksimum likelihood dan menggunakan uji kebaikan (Goodness of Fit) Kolmogorov-Smirnov (D) dan Anderson-Darling (A2). Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa, model distribusi Pareto lebih sesuai dibandingkan dengan distribusi Weibull dua parameter untuk data tinggi gelombang tsunami di Aceh, karena model distribusi Pareto menunjukkan lebih mendekati bentuk kurva normal.


Keywords


data tinggi gelombang tsunami, distribusi Pareto, distribusi Weibull, goodness of fit, metode maksimum likelihood

Full Text:

PDF

References


Choi, B. H., et. al. (2002). “Distribution Functions of Tsunami Wave Heights”. Natural Hazard 25: 1-21.

Dan’azumi, Salisu, et. al. (2010). “Modeling the Distribution of Rainfall Intensity Using Hourly Data”. American Journal of Environmental Sciences 6 (3): 238-243.

E Walpole, Ronald dan Raymond H Mayers. (1989). Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuwan. Bandung: ITB Bandung.

Husak, G. J., et. al. (2007). “Use of The Gamma Distribution to Represent Monthly Rainfall in Africa for Drought Monitoring Applications”. International Journal of Climatology, 27: 935-944.

J Dudewicz, Edward dan Satya N Mishra. (1988). Modern Mathematical Statistics. John Wiley and Sons, Inc.

Koutsoyiannis, Demetris. (2003). “On The Appropriateness of The Gumbel Distribution in Modelling Extreme Rainfall”. Proceedings of the ESF LESC Exploratory Workshop Held at Bologna, Italy, October 24-25.

Krishnamoorthy, K. (2006). Handbook of Statistical Distributions with Applications. Chapman & Hall/CRC.

Lee, E. T., Wang, J. W. (2003). Statistical Methods for Survival Data Analysis. 3nd ed. John Wiley & Son, Inc.

Mojfeld, H. O. (2000). “Forecasting the Heights of Later Wave in Pacific-Wide Tsunamis”. Natural Hazard 22: 71-89.

Pani, Ari. (2009). “Model Statistik untuk Data Karbon Monoksida (CO)”. Prosiding Simposium Kebangsaan Sains Matematik, Fakulti Sains, Universiti Putra Malaysia: 17.

Prager, E. J., et. al. (2006). Sains dan Sifat Gempa Bumi, Gunung Berapi, dan Tsunami. Pakar Karya: Bandung.

Thode, H. C. (2002). Testing for Normality. Marcel Dekker. Inc.

Rinne, H. (2009). The Weibull Distribution A Handbook. Chapman & Hall/CRC.

Rousas, George. (2003). An Introduction to Probability and Statistical Inference. Academic Press.

Sulaiha, Jamaludin, et. al. (2007). “Fitting Daily Rainfall Amount in Malaysia Using the Normal Transform Distribution”. Journal of Applied Sciences 7 (14): 1880-1886.

Yendra, Rado, dkk. (2010). Analisis Survival dan Program R. Yayasan Pusaka Riau: Pekanbaru.

Zaharim, Azami, et, al. (2009). “Fitting of Statistical Distributions to Wind Speed Data in Malaysia”. Europian Journal of Scientific Research Vol 1: pp 6-12.

Zaharim, Azami, et, al. (2008). “The Suitability of Statistical Distribution in Fitting Wind Speed Data”. WSEAS Transactions on Mathematics, Vol 7.




DOI: http://dx.doi.org/10.24014/sitekin.v9i2.590

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2015 Jurnal Sains dan Teknologi Industri

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Editorial Address:
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UIN SULTAN SYARIF KASIM RIAU
Kampus Raja Ali Haji
Gedung Fakultas Sains & Teknologi UIN Suska Riau
Jl.H.R.Soebrantas No.155 KM 18 Simpang Baru Panam, Pekanbaru 28293
Email: sitekin@uin-suska.ac.id
© 2023 SITEKIN, ISSN 2407-0939

SITEKIN Journal Indexing:

Google Scholar | Garuda | Moraref | IndexCopernicus | SINTA


Creative Commons License
SITEKIN by http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php