In this skripsion will be explained about the modeling of rainfall data using the shot noise process. The shot noise process is an extension of the Poisson process which is useful for modeling harmful data where shot marks is a random variable. Arrivals times is Poisson process and the shot function also called an impulse respon function. Shot noise process was applied to rainfall data at Darmaga Bogor station in 1985-2010. The shot size in this case uses the criteria of BMKG that is greater than 100 mm /day. The result of modeling shows that the frequency data of extreme rainfall at Darmaga Bogor station in 1985-2010 distributed Poisson, and shot noise process on extreme rainfall data at Darmaga Bogor station in 1985-2010 distributed Weibull 3 parameters. Using the moment method estimator , the highest probability of extreme rainfall in 2005.
Dalam skripsi ini akan dijelaskan mengenai pemodelan data curah hujan menggunakan proses shot noise. Proses shot noise adalah perluasan dari proses Poisson yang berguna untuk memodelkan data yang bersifat merugikan dimana besaran shot merupakan suatu peubah acak. Jumlah kedatangan yang terjadi pada interval waktu berdistribusi Poisson, dan fungsi shot disebut fungsi impuls respon. Proses shot noise diaplikasikan untuk data curah hujan di stasiun Darmaga Bogor tahun 1985-2010. Besaran shot dalam kasus ini menggunakan kriteria dari BMKG yaitu lebih besar dari 100 mm/hari. Hasil pemodelannya menunjukan bahwa data frekuensi curah hujan ekstrim di stasiun Darmaga Bogor tahun 1985-2010 berdistribusi Poisson, dan besaran shot pada data curah hujan ekstrim di stasiun Darmaga Bogor tahun 1985-2010 berdistribusi Weibull 3 parameter. Menggunakan metode momen penaksiran , peluang terjadinya curah hujan ekstrim tertinggi yaitu pada tahun 2005.