Prediksi Parameter Kelembapan Udara Berdasarkan Data Penyinaran Matahari Menggunakan Metode Aproksimasi Kuadrat Terkecil

  • Prasanti Mia Purnama Institut Sains dan Teknologi Annuqayah
  • Nadia Fadila Institut Sains dan Teknologi Annuqayah
  • Najmi Fajrin Baharsyah Institut Sains dan Teknologi Annuqayah
  • Ulya Farahnas Institut Sains dan Teknologi Annuqayah
  • Mauilal Hasanah Institut Sains dan Teknologi Annuqayah
Keywords: kelembapan udara, intensitas penyinaran matahari, aproksimasi, least square method, eliminasi Gauss

Abstract

Humidity is the measure, generally expressed as a percentage, of water vapor that presents in the air. Each place has different percentage of humidity. It happens since humidity is affected by solar radiation intensity. In this study, the percentage of relative humidity is being predicted by applying least square method and Gauss elimination. The data used in this research is the data of relative humiditity and solar radiation intensity during 2018 until 2022 which have been collected by Trunojoyo Stationary of Meteorology. The result shows that the approximation function generated by linear square method is powerful enough in order to predict the relative humidty, based on the relatively small error accumulated.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Aprliyani, N (2018) Aplikasi Peramalan Jumlah Siswa Sekolah Dasar di Kabupaten Tanah Laut Menggunakan Metode Holt’s Double Exponential Smoothing, Jurnal Sustainable, Vol. 7 No. 2.

Fadholi, A (2013) Pemanfaatan Suhu Udara dan Kelembaban Udara dalam Persamaan Regresi untuk Simulasi Prediksi Total Hujan Bulanan di Pangkalpinang, Jurnal Cauchy, Vol. 3 No. 1.

Hamsyani dkk, F (2021) Kelembapan Udara dengan Alat Humydimeter Pada Lahan Sawah di Kelurahan Tanah Merah, Jurnal Agriment, Vol. 6 No. 2.

Kosasih, B. (2006) Komputasi Numerik: Teori dan Aplikasi, Penerbit Andi, Yogyakarta.

Marmora, E. (2008) Aproksimasi Kuadrat Terkecil, Pascasarjana Universitas Andalas, Padang.

Pangruruk, F A & Barus, S P (2022) Prediksi Jumlah Orang Terpapar Covid-19 Menggunakan Metode Intepolasi Lagrange, Jurnal KIP, Vol. 11 No. 1, pp. 1-12.

Ratnanda, G A (2021) Peramalan Temperatur Rata Rata dan Kelembapan Rata Rata Harian Kabupaten Seram Bagian Timur Menggunakan ARIMA Box-Jenkins.

Sari dkk, M B (2015) Sistem Pengukuran Intensitas dan Durasi Penyinaran Matahari Realtime PC Berbasis LDR dan Motor Stepper, J.Oto.Ktrl.Inst, Vol. 7 No. 1.

Sari dkk, K R T P (2020) Analisis Perbedaan Suhu dan Kelembaban Ruangan Pada Kamar Berdinding Keramik, Jurnal Infokar, Vol. 1 No. 2.

Faisol, F., Ukhrowi, P., Mardianto, M. F., Yudistira, I., & Kuzairi, K. (2022). COMPARISON OF SALINITY AND SEAWATER TEMPERATURE PREDICTIONS USING VAR AND BIRESPONSE FOURIER SERIES ESTIMATOR. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan, 16(4), 1465-1476. https://doi.org/10.30598/barekengvol16iss4pp1465-1476Sr Febri dkk, D (2019) Implementasi Metode Eliminasi Gauss Pada Sistem Informasi Investasi Emas Menggunakan Octave, Jurnal Informatika Polinema, Vol. 5 pp. 53-54.

Wele, I H (2020) Sistem Peramalan Cuaca dengan Fuzzy Mamdani, J-ICON, Vol. 8 No. 2 pp. 163-164.

Yuliatmaja, M R. (2009) Kajian Lama Penyinaran Mathari dan Intensitas Radiasi Matahari Terhadap Pergerakan Semu Matahari di Semarang, Jurusan Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Semarang

Article Metrics

Abstract view : 409 times
Published
2023-07-25
How to Cite
Purnama, P. M., Fadila, N., Baharsyah, N., Farahnas, U., & Hasanah, M. (2023). Prediksi Parameter Kelembapan Udara Berdasarkan Data Penyinaran Matahari Menggunakan Metode Aproksimasi Kuadrat Terkecil. Zeta - Math Journal, 8(2), 60-65. https://doi.org/10.31102/zeta.2023.8.2.60-65