APLIKASI RANTAI MARKOV PADA PENENTUAN HARI BERSALJU DI BEBERAPA KOTA AMERIKA SERIKAT

Abstract

ABSTRACT This research models on the stochastic process. The method used is the Marchov chain method with the stochastic process where the forthcoming condition   will only be influenced by the closest preceding condition . This method was applied to the observational data snaw day for the Markov chain at eight observation stations in the United States, namely the New York, Sedro Wooley, Glendivem Willow City, Del Norte, Medford, Charlestone, and Blue Hill. The purpose of this study is to determine the convergence direction of the  step transition probability and the probability distribution of the Markov chain in three conditions. According to the results of data processing using matlab software, diagonal matrices, and spectral theorems, similar results were obtained on the convergence of the transition matrix of each observation station which was influenced by the difference in probability changes of two conditions.  Keywords: Marchov Chain, Snaw Day, Transition Matrix ABSTRAK Penelitian ini melakukan pemodelan pada proses stokastik. Metode penelitian yang digunakan adalah metode rantai markov dengan proses stokastik, keadaan yang akan datang  hanya akan  dipengaruhi keadaan terdekat sebelumnya . Metode ini diterapkan pada data pengamatan  hari bersalju untuk rantai markov di delapan stasiun pengamatan yang ada di Amerika Serikat, yaitu stasiun pengamatan New York, Sedro Wooley, Glendive, Willow City, Del Norte, Medford, Charleston, dan Blue Hill. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui arah kekonvergenan peluang transisi dan menentukan distribusi peluang rantai markov n langkah dengan tiga keadaan. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan menggunakan software matlab, matriks diagonal, teorema spektral didapatkan hasil yang sama untuk kekonvergenan matriks transisi dari masing-masing stasiun pengamatan dipengaruhi oleh selisih perubahan peluang dua keadaan. Kata kunci: Rantai Markov, Hari Bersalju, Matriks Transisi