Analisis Banjir Berdasarkan Data Wireless Sensor Network Dengan Metode Regresi dan Korelasi (Studi Kasus: Sungai Babon Semarang)

Wireless Sensor Network

Authors

  • Gerry Santos Lasatira Universitas PGRI Jombang
  • Rizki Brilian Sandi Universitas PGRI Jombang

DOI:

https://doi.org/10.29407/2t2rhw63

Keywords:

Analisis banjir, Rumusan Penaksiran Banjir, Analisis banjir, Rumusan Penaksiran Banjir, Sungai Babon, Regresi dan Korelasi, Regresi dan Korelasi

Abstract

Penelitian ini menggunakan analisis regresi dan korelasi dengan data tinggi muka air dan curah hujan di Sungai Babon Semarang. Data mendukung konsep perhitungan regresi dan korelasi, nilai data dapat dikelompokkan berdasarkan kerentanan atau potensi banjir. Diperoleh hasil korelasi positif atau menunjukkan bahwa variabel dependen dan variabel independen saling mendukung, dengan peningkatan variabel independen yang memberikan pengaruh peningkatan variabel dependen. Persamaan regresi perhitungan diperoleh hasil Y'=95,88282872 + 2,921586X, yang berarti setiap peningkatan 1 variabel independen akan menghasilkan peningkatan 2,921586 pada setiap Y.

Downloads

Download data is not yet available.

References

R. D. Pratama, D. J. Setyawan, and B. Santosa, “Kajian Potensi Erosi Di Daerah Aliran Sungai Babon Menggunakan Permodelan GeoWEPP,” G-Smart, vol. 3, no. 2, p. 98, 2021, doi: 10.24167/gs.v3i2.1892.

K. Haddad, A. Rahman, and F. Ling, “Méthode régionale d’analyse de fréquence des crues pour la Tasmanie, en Australie : une étude de cas sur la comparaison des approches par région fixe et par région d’influence,” Hydrol. Sci. J., vol. 60, no. 12, pp. 2086–2101, 2015, doi: 10.1080/02626667.2014.950583.

M. Majid et al., “Applications of Wireless Sensor Networks and Internet of Things Frameworks in the Industry Revolution 4.0: A Systematic Literature Review,” Sensors, vol. 22, no. 6, pp. 1–36, 2022, doi: 10.3390/s22062087.

C. Tunca, S. Isik, M. Y. Donmez, and C. Ersoy, “Distributed mobile sink routing for wireless sensor networks: A survey,” IEEE Commun. Surv. Tutorials, vol. 16, no. 2, pp. 877–897, 2014, doi: 10.1109/SURV.2013.100113.00293.

C. Y. Aung, B. C. Seet, M. Zhang, L. F. Xie, and P. H. J. Chong, “A Review of Group Mobility Models for Mobile Ad Hoc Networks,” Wirel. Pers. Commun., vol. 85, no. 3, pp. 1317–1331, 2015, doi: 10.1007/s11277-015-2842-z.

I. R. Widiasari, L. E. Nugroho, and Widyawan, “A general purpose model for context aware based flood monitoring system,” J. Teknol., vol. 78, no. 6–3, pp. 29–33, 2016, doi: 10.11113/jt.v78.8924.

B. A. Begum and S. V. Nandury, “Data aggregation protocols for WSN and IoT applications – A comprehensive survey,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci., vol. 35, no. 2, pp. 651–681, 2023, doi: 10.1016/j.jksuci.2023.01.008.

D. Dewatama, O. Melfazen, and M. Fauziyah, “Implemantation of firefly algorithm on Arduino Uno,” Bull. Electr. Eng. Informatics, vol. 12, no. 6, pp. 3593–3600, 2023, doi: 10.11591/eei.v12i6.5362.

Harsiti, Z. Muttaqin, and E. Srihartini, “Penerapan Metode Regresi Linier Sederhana Untuk Prediksi Persediaan Obat Jenis Tablet,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 9, no. 1, pp. 12–16, 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i1.4426.

S. Adiguno, Y. Syahra, and M. Yetri, “Prediksi Peningkatan Omset Penjualan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 4, p. 275, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5331.

N. Almumtazah, N. Azizah, Y. L. Putri, and D. C. R. Novitasari, “Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Regresi Linier Sederhana,” J. Ilm. Mat. Dan Terap., vol. 18, no. 1, pp. 31–40, 2021, doi: 10.22487/2540766x.2021.v18.i1.15465.

A. Anggrawan, H. Hairani, and N. Azmi, “Prediksi Penjualan Produk Unilever Menggunakan Metode Regresi Linear,” J. Bumigora Inf. Technol., vol. 4, no. 2, pp. 123–132, 2022, doi: 10.30812/bite.v4i2.2416.

A. T. Nurani, A. Setiawan, and B. Susanto, “Perbandingan Kinerja Regresi Decision Tree dan Regresi Linear Berganda untuk Prediksi BMI pada Dataset Asthma,” J. Sains dan Edukasi Sains, vol. 6, no. 1, pp. 34–43, 2023, doi: 10.24246/juses.v6i1p34-43.

A. Ferdyana, V. E. Sakti, R. Wulanningrum, W. C. Utomo, and R. H. Irawan, “Implementasi Metode Logika Fuzzy Sebagai Pendeteksi Kebakaran Menggunakan Klasifikasi Citra Tangan Implementation of Fuzzy Logic Method As Fire Detection Using Hand Image Classification,” vol. 11, no. 2, pp. 199–204, 2023.

S. Sandiwarno, “Penerapan Machine Learning Untuk Prediksi Bencana Banjir,” J. Sist. Inf. Bisnis, vol. 14, no. 1, pp. 62–76, 2024, doi: 10.21456/vol14iss1pp62-76.

Downloads

Published

2025-01-24

How to Cite

Analisis Banjir Berdasarkan Data Wireless Sensor Network Dengan Metode Regresi dan Korelasi (Studi Kasus: Sungai Babon Semarang): Wireless Sensor Network. (2025). Seminar Nasional Teknologi & Sains, 4(1), 386-394. https://doi.org/10.29407/2t2rhw63

Similar Articles

11-20 of 269

You may also start an advanced similarity search for this article.