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
Keywords
Related Articles
- EP ID EP740540
- DOI https://doi.org/10.32665/statkom.v3i1.2730
- Views 26
- Downloads 1
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...
Peramalan Jumlah Penumpang Di Bandara Soekarno-Hatta Menggunakan Metode Deseasonalized
Latar Belakang: Transportasi udara merupakan salah satu sektor usaha yang menopang bidang perekonomian di Indonesia. Pada sektor transportasi khususnya penumpang pesawat udara sering kali mengalami fluktuasi yang tidak m...
Penerapan Metode Naive Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Indeks Pembangunan Manusia Di Provinsi Jawa Timur
Latar Belakang: IPM adalah alat ukur pencapaian kualitas hidup suatu negara yang terdiri atas tiga dimensi, yaitu: kesehatan, pengetahuan, dan hidup layak. Terdapat variasi IPM yang cukup signifikan antara kota dan kab...
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...
Pemodelan Regresi Logistik Ordinal Pada Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Di Jawa Timur Tahun 2020
Latar Belakang: Pemerintah terus menerus melakukan pembangunan di segala aspek yaitu aspek pendidikan, kesehatan, dan kehidupan yang layak. Untuk mengukur keberhasilan pembangunan, salah satunya digunakan indikator yaitu...