Penerapan Rantai Markov dalam Menentukan Pola Penyebaran Curah Hujan Harian di Kabupaten Maros = Application of the Markov Chain in Determining Daily Rainfall Distribution Patterns in Maros Regency

Keberagaman curah hujan dapat menimbulkan permasalahan yang serius bagi kehidupan manusia. Intensitas curah hujan yang tinggi dapat menyebabkan bencana banjir. Sedangkan, intensitas curah hujan yang rendah dapat menyebabkan kekeringan. Penentuan peluang curah hujan di masa mendatang di suatu daerah dapat menggunakan rantai Markov. Terjadinya hujan atau tidak dalam suatu hari dapat dimodelkan oleh rantai Markov dengan 3 state. State ditentukan berdasarkan besarnya intensitas hujan setiap hari. Matriks peluang transisi ditentukan dengan menggunakan metode maximum likelihood. Penelitian ini menggunakan data sekunder curah hujan harian di kabupaten Maros dengan dua stasiun, yaitu stasiun Klimatologi Maros dan stasiun Meteorologi Sultan Hasanuddin dalam periode 5 tahun dimulai pada tanggal 1 Januari 2018 sampai dengan 31 Desember 2022. Berdasarkan hasil penelitian, uji Chi-Square telah ditunjukkan bahwa data memenuhi sifat Markov. Peluang hari tidak hujan tertinggi pada stasiun Klimatologi Maros dan stasiun Meteorologi Sultan Hasanuddin memiliki nilai peluang yang sama sebesar 74 %. Peluang hari hujan ringan tertinggi terdapat pada stasiun Klimatologi Maros dan stasiun Meteorologi Sultan Hasanuddin memiliki nilai peluang yang sama sebesar 55 %. Peluang hari hujan lebat tertinggi terdapat pada stasiun Meteorologi Sultan Hasanuddin sebesar 11 %. Hasil uji Wilcoxon menyatakan bahwa faktor musim mempengaruhi model curah hujan harian yang diperoleh.

Keywords : Rantai Markov, Curah Hujan Harian, Maximum Likelihood, Chi-Square, Uji Wilcoxon