388
Tabel Penilaian: Keakuratan Kesepadanan Makna dan Keberterimaan
Terjemahan Teks Abstrak Disertasi
T-6 P
rg Tsu
Tsa Validitas
Keakuratan Struktur
Gramatikal
1. T6p1Pemodelan
hujan-aliran dalam
rangka mengestimasi debit banjir rencana
membutuhkan data
hujan resolusi tinggi jam-jaman.
Pada umumnya,
di Indonesia
yang tersedia adalah alat
pengukur hujan
harian, sedangkan alat pengukur
hujan otomatis
yang menyediakan
data hujan
secara jam-
jaman jumlahnya
terbatas. Penelitian ini bertujuan
untuk membuat
model disagregasi data hujan
harian menjadi jam- jaman
guna menyediakan
input
T6p1Rainfall-runoff
modeling in order to estimate
the flood
design requires high resolution
rainfall hourly
data. In
general, in Indonesia, there
are lack
of automatic rain gauges
providing high
resolution rainfall, and a number of daily rain
gauges, on the other hand, is available. This
is an
obstacle for
rainfall-runoff modeling.
This research is aimed to
create a model of disaggregated
daily rainfall data into hourly
rainfall data in order to provide input for flood
modeling. The research 3
2 1
3 2
1 perpustakaan.uns.ac.id
commit to user
389
data pemodelan
banjir. Data diambil dari
satu lokasi
stasiun pengukur
hujan di
stasiun Sentral, Bondowoso,
Jawa Timur.
Data yang digunakan untuk
memodelkan adalah
data series
bulan Desember dari tahun
2005-2008. is conducted in a single
location at
Sentral Station. The data used
in this modeling is the rainfall data series in
December from 2005 to 2008 in Sentral
station, Bondowoso
East Java.
2. T6p2Penelitian ini
mencoba untuk
mendisagregasi data
hujan skala
jam- jaman dari data hujan
skala harian
menggunakan model time
series auto-
regresi Periodik
PAR1
24
yang diberi
perlakuan dengan
prosedur adjusting
dan filtering. Metode yang
digunakan dalam
proses estimasi model ini adalah Bayesian
Markov Chain Monte Carlo MCMC yang
T6p2This study tries
to disaggregating daily scaled rainfall data to
hourly scaled rainfall data
using periodic
auto-regression model PAR 1
24
coupled with
adjusting and
filtering procedures.
The model is employed for
estimating the
hourly rainfall from daily
rainfall. The
Bayesian Markov
Chain Monte Carlo MCMC, WinBUGS
1.4 is utilized for the purpose.
The evaluation of model is
3 2
1 3
2 1
commit to user
390
dibantu dengan
software statistik
WinBUGS 1.4. Model ini dievaluasi melalui
membandingkan model dengan hasil
implementasi Heytos. Selanjutnya, prediksi
model disagregasi
hujan ini
dibantu dengan Matlab yang
dihubungkan dengan WinBUGS.
compared the results provided by the Heytos
program. Furthermore, the prediction of the
disaggregated data is modeled
by using
Matlab linked
with WinBUGS.
3. T6p3Hasil simulasi
