Pemodelan Hasil Panen Padi terhadap Ketergantungan Cuaca Ekstrem di Indonesia Menggunakan Copula Gaussian

Sri Yuningsih, Embay Rohaeti, Yasmin Eka Faridhan

Abstract


Good paddy crop yield needs enough water, no more and no less. Extreme weather often causes paddy farmer financial loss; it may decrease paddy crop yield, or even crop failure. Extreme weather occurs when there is low intensity (0-100 mm) or high intensity rainfall (300-500 mm). A model is developed using Gaussian copula to estimate paddy crop yield when extreme weather occurred. Parameter estimation for the copula model is done using Kendall-Tau approach.  Secondary data from Statistics Indonesia used in this study is paddy crop yield and rainfall data from year 2014 to 2018. The generated Gaussian copula model is
C_0.01884 (0.5,0.63)=Φ_0.01884 (Φ^(-1) (0.5),Φ^(-1) (0.63)). The model shows a weak dependency between paddy crop yield and rainfall in Indonesia.

Keywords: Extreme Weather, Gaussian Copula, Paddy Crop.

Abstrak

Hasil panen padi yang baik memerlukan air yang cukup, tidak kekurangan dan tidak kelebihan air. Cuaca ekstrem merupakan salah satu penyebab kerugian para petani padi, karena ketika cuaca ekstrem terjadi dapat berakibat menurunnya hasil panen padi, bahkan gagal panen. Cuaca ekstrem terjadi jika curah hujan berintensitas rendah (0-100 mm) dan intensitas tinggi (300-500 mm). Pemodelan dilakukan untuk menduga hasil panen padi saat terjadi cuaca ekstrem menggunakan Copula Gaussian. Pendugaan parameter untuk model Copula dilakukan dengan pendekatan Kendall-Tau. Data penelitian yang digunakan merupakan data sekunder dari Badan Pusat Statistika yaitu data hasil panen padi (dalam satuan ton) pada tahun 2014-2018 dan data curah hujan (dalam satuan mm) pada tahun 2014-2018.  Model Copula Gaussian yang dihasilkan adalah C_0.01884 (0.5,0.63)=Φ_0.01884 (Φ^(-1) (0.5),Φ^(-1) (0.63)). Model tersebut menunjukkan ketergantungan yang lemah antara hasil panen padi dengan curah hujan di Indonesia.


Keywords


Copula Gaussian, Cuaca Ekstrem, Hasil Panen Padi.

Full Text:

PDF

References


Akram, S., & Ann, Q. U. (2015). Newton Raphson method. International Journal of Scientific & Engineering Research, 6(7), 1748-1752.

Anderson, T. W., & Darling, D. A. (1954). A test of goodness of fit. Journal of the American Statistical Association, 49(268), 765-769.

Anik, D., Cici, S. & Banan, N. (2019). Peramalan curah hujan ekstrem di Provinsi Banten dengan model ekstrem spasial. Media Statistika, 12(1), 50-60.

Anisa, K.N. & Sutikno. (2015). Analisis hubungan curah hujan dan indikator El-Nino Southern Oscillation di sentra produksi padi Jawa Timur dengan pendekatan copula. Jurnal Sains dan Seni ITS, 4(1), 2337-3520.

Athoillah, I., Sibarani, R.M. & Doloksaribu, D.E. (2017). Analisis spasial El Nino kuat tahun 2015 dan La Nina lemah tahun 2016 (Pengaruhnya terhadap kelembapan, angin dan curah hujan di Indonesia). Jurnal Sains dan Teknologi Modifikasi Cuaca, 18(1), 33-41.

Budiani, R.J., Sutikno & Purhadi. (2015). Analisis hubungan dan pemodelan luas panen padi dengan indikator El-Nino Southern Oscillation di Kab. Bojonegoro melalui pendekatan copula dan regresi robust M-estimation. Jurnal Sains dan Seni ITS, 4(2), 2337-3520.

Genest, C. & Favre, A.-C. (2005). Everything you always wanted to know about copula modelling but were afraid to ask. Journal of Hydrologic Engineering, 12(4), 347-368.

Hariyanto, T., Ramadhan, F. D., & Pribadi, C. B. (2018). Studi estimasi curah hujan pada kondisi cuaca ekstrem tahun 2017 melalui citra modis level 1B di Provinsi Jawa Timur. Geoid Journal, 13(2), 187-195.

Schweizer, B. (2007). Introduction to copulas. Journal of Hydrologic Engineering, 12(4), 346-346.

Verbeke, J., & Cools, R. (1995). The Newton‐Raphson method. International Journal of Mathematical Education in Science and Technology, 26(2), 177-193.




DOI: https://doi.org/10.17509/jem.v10i1.45672

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 Mathematics Program Study, Universitas Pendidikan Indonesia

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

  

 Google Scholar Logo PNG vector in SVG, PDF, AI, CDR format