3 research outputs found
Analisis Ketinggian Banjir Menggunakan Penerapan Model Hybrid Singular Spectrum Analysis – Artificial Neural Network Pada Peramalan Curah Hujan
No full textCurah hujan adalah kejadian banyaknya hujan yang turun disuatu daerah dalam jangka waktu tertentu. Curah hujan merupakan salah satu unsur iklim yang memiliki karakteristik berbeda – beda pada wilayah tropis. Dampak dari curah hujan yang tinggi adalah banjir dengan ketinggian air yang besar. Provinsi Jakarta merupakan salah satu wilayah memiliki ketinggian banjir besar yang berbatasan dengan Bogor, Tangerang, dan Bekasi. Curah hujan di wilayah yang berbatasan dengan Jakarta juga memiliki pengaruh terhadap ketinggian banjir. Hal itu dikarenakan kurangnya daerah resapan dan meluapnya air sungai sehingga mengalir ke wilayah Jakarta. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui variabel curah hujan yang berpengaruh pada ketinggian banjir menggunakan metode regresi kuantil dan melakukan peramalan curah hujan dan ketinggian banjir menggunakan metode hybrid SSA-ANN dalam 5 tahun mendatang. SSA-ANN merupakan metode hybrid Singular Spectrum Analysis (SSA) dan Artificial Neural Network (ANN) yang dapat memperoleh peramalan curah hujan dimasa mendatang yang digunakan untuk meramalkan ketinggian banjir di Jakarta. Berdasarkan metode SSA-ANN, SSA berguna untuk mendekomposisi data curah hujan menjadi komponen tren, musiman, dan noise. Komponen tren diramalkan menggunakan metode Recurrent Forecasting (R-Forecasting) sedangkan komponen musiman dan noise diramalkan menggunakan metode ANN. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data curah hujan Jakarta, Bogor, Tangerang, dan Bekasi serta data banjir Jakarta periode Januari 2014 – Desember 2020. Secara keseluruhan, kesimpulan yang diperoleh dalam penelitian ini ketinggian banjir Jakarta dipengaruhi oleh curah hujan Bogor dan Tangerang dengan AIC terkecil sebesar 823,1119. Peramalan curah hujan Bogor menghasilkan nilai MAPE sebesar 44,434% peramalan curah hujan Tangerang menghasilkan nilai MAPE 31,769%. Dalam peramalan ketinggian banjir Jakarta, ketinggian banjir tertinggi terjadi pada bulan November 2021, sedangkan ketinggian banjir terendah terjadi pada bulan Mei 2025.
==================================================================================================================================
Rainfall is the amount of rain that falls in an area within a certain period of time. Rainfall is one of the elements of climate that has different characteristics in the tropics. The impact of high rainfall is flooding with large water levels. Jakarta Province is one of the areas with large flood heights bordering Bogor, Tangerang and Bekasi. Rainfall in areas bordering Jakarta also has an influence on the height of flooding. This is due to the lack of infiltration areas and the overflow of river water so that it flows into the Jakarta area. This study aims to determine the rainfall variables that affect flood heights using the quantile regression method and to forecast rainfall and flood heights using the hybrid SSA-ANN method in the next 5 years. SSA-ANN is a hybrid Singular Spectrum Analysis (SSA) and Artificial Neural Network (ANN) method that can obtain future rainfall forecasts used to forecast flood heights in Jakarta. Based on the SSA-ANN method, SSA is useful for decomposing rainfall data into trend, seasonal, and noise components. The trend component is forecasted using the Recurrent Forecasting (R-Forecasting) method while the seasonal and noise components are forecasted using the ANN method. The data used in this study are rainfall data for Jakarta, Bogor, Tangerang, and Bekasi and flood data for Jakarta for the period January 2014 - December 2020. Overall, the conclusion obtained in this study is that the height of the Jakarta flood is influenced by Bogor and Tangerang rainfall with the smallest AIC of 823,1119. Bogor rainfall forecasting produces a MAPE value of 44,434% while Tangerang rainfall forecasting produces a MAPE value of 31,769%. In forecasting the Jakarta flood level, the highest flood level occurs in November 2021, while the lowest flood level occurs in May 2025
Laporan Kerja Praktik 1 Agustus - 31 Agustus 2023 di PT BRI Asuransi Indonesia Plaza Surabaya: Analisis Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Klaim pada Asuransi Kendaraan Menggunakan Metode Regresi Dummy
No full textKerja Praktik (KP) merupakan salah satu mata kuliah wajib bagi mahasiswa Departemen Aktuaria FSAD ITS yang bertujuan untuk mengaplikasikan ilmu yang didapat selama perkuliahan di dunia kerja nyata. KP ini dilaksanakan di PT BRI Asuransi Indonesia, yang bertujuan untuk memberikan pengalaman praktis kepada mahasiswa dalam menangani permasalahan aktual di industri asuransi. Melalui KP ini, mahasiswa dapat mempelajari penerapan ilmu aktuaria secara langsung, memahami tanggung jawab pekerjaan, dan memperkuat keterampilan komunikasi serta koordinasi dengan rekan kerja. Selain memberikan manfaat kepada mahasiswa, KP juga bermanfaat bagi perusahaan dalam menyelesaikan masalah perusahaan menggunakan pengetahuan aktuaria. Dalam laporan ini, dibahas latar belakang pelaksanaan KP, tujuan umum dan khusus, serta manfaat yang diperoleh baik bagi mahasiswa, perusahaan, maupun Departemen Aktuaria ITS
============================================================================================================================
Practical Work (KP) is one of the compulsory courses for students of the Department of Actuarial FSAD ITS which aims to apply the knowledge gained during lectures in the real world of work. This KP is carried out at PT BRI Asuransi Indonesia, which aims to provide practical experience to students in dealing with actual problems in the insurance industry. Through this KP, students can learn the application of actuarial science directly, understand job responsibilities, and strengthen communication and coordination skills with coworkers. In addition to providing benefits to students, KP is also useful for companies in solving company problems using actuarial knowledge. In this report, the background of the KP implementation, general and specific objectives, and benefits obtained for students, companies, and the ITS Actuarial Department are discussed
Analisis Ketinggian Banjir Menggunakan Penerapan Model Hybrid Singular Spectrum Analysis – Artificial Neural Network Pada Peramalan Curah Hujan
No full textCurah hujan adalah kejadian banyaknya hujan yang turun disuatu daerah dalam jangka waktu tertentu. Dampak dari curah hujan yang tinggi adalah banjir dengan ketinggian air yang besar. Provinsi Jakarta merupakan wilayah memiliki ketinggian banjir besar yang berbatasan dengan Bogor, Tangerang, dan Bekasi. Curah hujan di wilayah yang berbatasan dengan Jakarta juga memiliki pengaruh terhadap ketinggian banjir. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui variabel curah hujan yang berpengaruh pada ketinggian banjir Jakarta menggunakan metode regresi kuantil dan melakukan peramalan curah hujan dan ketinggian banjir menggunakan metode hybrid SSA-ANN dalam 5 tahun mendatang. Berdasarkan metode SSA-ANN, SSA berguna untuk mendekomposisi data curah hujan menjadi komponen tren, musiman, dan noise. Komponen tren diramalkan menggunakan metode Recurrent Forecasting sedangkan komponen musiman dan noise diramalkan menggunakan metode ANN. Data yang digunakan adalah data curah hujan Jakarta, Bogor, Tangerang, Bekasi dan data banjir Jakarta periode Januari 2014 – Desember 2020. Kesimpulan yang diperoleh dalam penelitian ini ketinggian banjir Jakarta dipengaruhi oleh curah hujan Bogor dan Tangerang dengan AIC terkecil sebesar 823,112%. Peramalan curah hujan Bogor menghasilkan nilai MAPE sebesar 44,434%, peramalan curah hujan Tangerang menghasilkan nilai MAPE 31,769%. Dalam peramalan ketinggian banjir Jakarta, ketinggian banjir tertinggi terjadi pada bulan Agustus 2023, sedangkan ketinggian banjir terendah terjadi pada bulan Mei 2025
