Perbandingan Beberapa Metode Univariat Time Series pada Peramalan Curah Hujan
Journal Title: Jurnal Statistika dan Komputasi - Year 2024, Vol 3, Issue 1
Abstract
Latar Belakang: Peramalan curah hujan sangat penting untuk berbagai bidang seperti pertanian, manajemen sumber daya air, keamanan, transportasi dan perencanaan wilayah kota. Tujuan: Penelitian ini diarahkan untuk mendapatkan model terbaik dalam peramalan curah hujan di Kota Sampali, Sumatra Utara. Metode: Metode dalam penelitian ini meliputi Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA), Time Series Regression (TSR) dan Triple Exponential Smoothing (TES). Data curah hujan bulanan Kota Sampali mulai Januari 2011 sampai dengan Desember 2022. Ukuran akurasi yang digunakan untuk perbandingan hasil peramalan yang dihasilkan oleh berbagai model dalam penelitian ini adalah Root Mean Absolute Error (RMSE). Hasil: Curah hujan Kota Sampali memiliki pola musiman sehingga sesuai dengan metode SARIMA, TSR dan TES yang masing-masing dapat mengakomodasi pola musiman. Model terbaik yang dihasilkan dari masing-masing metode SARIMA, TSR dan TES adalah SARIMA(0,0,0)(0,1,1)12, TSR dengan tujuh variabel yang signifikan dan TES dengan parameter level, tren dan seasonal masing-masing sebesar 0,2, 0,2 dan 0,2.. Kesimpulan: Model terbaik untuk peramalan curah hujan Kota Sampali adalah Triple Exponential Smoothing.
Authors and Affiliations
Mega Silfiani, Indah Ayu Lumintang, Retno Lelly Winda
Pengelompokan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Curah Hujan di Provinsi Sumatera Utara Menggunakan Metode Fuzzy C-Means
Latar Belakang: Di Indonesia, kondisi curah hujan dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk kondisi fisiografis, pola angin, dan perubahan iklim. Kondisi curah hujan di Sumatera Utara pada tahun 2020 bervariasi di ber...
Analisis Kepuasan Pengguna Jasa Petugas Parkir Dinas Perhubungan Bojonegoro Menggunakan Regresi Logistik Ordinal
Latar Belakang: Tidak semua petugas parkir Dinas Perhubungan Kabupaten Bojonegoro melaksanakan kerjanya baik dan sesuai dengan standard operational procedure (SOP). Bentuk pembekalan dan sosialisasi oleh dinas terkait su...
Simulasi Monte Carlo Untuk Prediksi Jumlah Klaim Asuransi Di BPJS Ketenagakerjaan Cabang Bojonegoro
Latar Belakang: Simulasi adalah salah satu cara yang digunakan untuk memprediksi jumlah klaim di masa depan berdasarkan jumlah klaim bulanan pada periode sebelumnya. Simulasi data ini dapat dilakukan dengan simulasi Mo...
Application of Double Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (DSARIMA) for Stock Forecasting
Background: Stock price forecasting assists investors to anticipate risks and opportunities in making prudent investments and maximizing returns. Objective: This study aims to identify the most accurate model for stock...
Analisis IPM di Kalimantan Timur Tahun 2021 Dengan Pendekatan Metode OLS dan GWR
Latar Belakang: Provinsi Kalimantan Timur merupakan salah satu provinsi yang memiliki potensi ekonomi yang signifikan di Indonesia. Namun, untuk mencapai pembangunan yang berkelanjutan dan meningkatkan kesejahteraan m...