Perpustakaan Digital ITB

Tesis ini membahas tentang eksplorasi kebergantungan statistika data iklim menggunakan copula, model Markov, dan model Markov tersembunyi. Peneli- tian sebelumnya pada bidang klimatologi menggunakan berbagai asumsi yang diterapkan seperti variabel-variabel yang diasumsikan berdistribusi normal, atau dianggap memiliki fungsi distribusi marginal yang sama. Pada kenyata- annya, hanya beberapa variabel yang berdistribusi normal. Selain itu, setiap variabel tidak selalu memiliki fungsi distribusi marginal yang sama. Asumsi tersebut menyebabkan hasil analisis tidak sesuai dengan kenyataannnya. Ma- salah tersebut dapat diatasi dengan metode copula. Dalam tesis ini, metode copula akan digunakan untuk mempelajari kebergantungan dari urutan data time series. Peluang transisi dari satu keadaan ke keadaan lain dalam model Markov dapat ditentukan dan akan digunakan untuk mengestimasi keadaan selanjutnya menggunakan model Markov tersembunyi.