Perbandingan Hasil Peramalan Curah Hujan Bulanan Kota Bogor Dengan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (Sarima) Dan Singular Spectrum Analysis (Ssa) (original) (raw)
Related papers
Seminar Nasional Official Statistics
Hujan adalahn unsur iklim yang sangat penting karena curah hujan berpengaruh terhadap perubahan iklim dan iklim berpengaruh terhadap banyak sektor seperti pertanian dan perikanan. Hal ini menjadikan permodelan curah hujan sangat penting untuk dikaji. Kota Bengkulu terdiri dari dua musim (Hujan dan Kemarau) dan juga memiliki cuaca yang sangat cepat berubah karena letak geografis Bengkulu yang berbatasan dengan Samudra Hindia yang berakibat jika terjadi tekanan rendah di Samudra Hindia maka Bengkulu akan mengalami hujan yang tinggi. Curah hujan yang terdiri dari dua musin dan terjadi secara berulang, sehingga curah hujan termasuk kedalam pola monsunal yang dicirikan oleh tipe curah hujan yang bersifat unimodial (satu puncak musim hujan). Jika menggunakan data curah hujan masa lalu maka metode yang tepat untuk memodelkan curah hujan adalah metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah mengetahui model SARIMA yan...
Peramalan Curah Hujan Dengan Pendekatan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (Sarima)
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, 2017
Kota Ambon merupakan ibukota Provinsi Maluku yang berada di kawasan timur Indonesia. Kota Ambon memiliki intensitas curah hujan yang relatif tinggi dan cenderung berubah-ubah setiap tahun. Informasi tentang curah hujan sangat penting bagi masyarakat Kota Ambon untuk merencanakan kehidupan mereka dan deteksi dini terhadap bencana yang diakibatkan oleh curah hujan ekstrim. Tujuan penelitian ini adalah menentukan model terbaik untuk curah hujan bulanan di Kota Ambon dan meramalkan curah hujan untuk beberapa periode ke depan. Data yang digunakan adalah data curah hujan bulanan di kota Ambon pada periode Januari 2005 – Desember 2013 yang berasal dari hasil pengamatan Stasiun Geofisika – BMKG Ambon. Penelitian ini menggunakan analisis time series yakni metode Box-Jenkins untuk pemodelan SARIMA. Hasil yang diperoleh adalah model ( )( ) ( ) yang memiliki nilai SSR, AIC, SBC/BIC, dan terkecil.
Jurnal Matematika UNAND
Curah hujan merupakan salah satu faktor penting yang mempengaruhi berbagai aspek kehidupan terutama dalam bidang pertanian. Mengetahui besarnya curah hujan untuk waktu yang akan datang dapat membantu proses perencanaan manusia dalam berbagai aspek dan dapat menanggulangi berbagai permasalahan yang timbul di kemudian hari. Besarnya curah hujan untuk waktu yang akan datang dapat diprediksi dengan melakukan proses peramalan. Data curah hujan merupakan suatu data runtun waktu. Proses peramalan data runtun waktu dapat dilakukan dengan berbagai metode, salah satunya dengan menggunakan model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Pada penelitian ini dilakukan proses peramalan curah hujan bulanan kabupaten Tanah Datar dengan menggunakan data curah hujan bulanan kabupaten Tanah Datar dari bulan Januari 2013 sampai bulan Oktober 2018 dan diperoleh model SARIMA terbaik yaitu SARIMA(0, 0, 1)(0, 1, 0)6 . Berdasarkan hasil peramalan yang diperoleh, besarnya curah hujan kabupa...
Peramalan Curah Hujan di Kota Samarinda Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
EKSPONENSIAL
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) is a forecasting model for time series data analysis. In this study, the modeling and forecasting of monthly rainfall in Samarinda City was carried out using the ARIMA model. The results showed that the ARIMA (6, 1, 1) model was the best model . The results of forecasting rainfall for the period January to December 2022 in Samarinda City using the ARIMA (6, 1, 1) model show that rainfall tends to be constant every month. The lowest level of rainfall occurred in January 2022, which was 210.3869 mm. The highest level of rainfall occurred in April 2022, which was 271.5705 mm.
Pemodelan Autoregressive Integrated Moving Average (Arima) Curah Hujan DI Kota Bandung
Sigma-Mu
Data curah hujan bulanan sebanyak 114 buah dari Badan Meteorologi dan Geofisika (BMG) Bandung periode Januari 2001 hingga Juni 2010 diproses dengan program komputer minitab untuk dilihat polanya dalam model ARIMA. Tahap pemodelan ini dimulai dari pengujian stasioneritas data, indentifikasi model, estimasi parameter, verifikasi model, hingga peramalan. Data curah hujan adalah data yang tidak stasioner sehingga dilakukan pembedaan pertama. Model yang diperoleh dari data hasil pembedaan pertama ini adalah ARIMA (0,1,1)(0,1,1)12 dengan uji signifikasi parameter model, uji statistik t, dan overfitting. Kata kunci: curah hujan, ARIMA, pembedaan, uji statistik t, overfitting.
2012
Kegagalan panen merupakan salah satu masalah besar yang terjadi di wilayah lumbung padi Jawa Timur, termasuk kecamatan Pungging, kabupaten Mojokerto. Kegagalan panen ini umumnya disebabkan oleh kejadian cuaca ekstrim yang mengacaukan sistem kalender tanam padi yang digunakan petani. Kalender tanam padi sangat menentukan tingkat keberhasilan panen. Saat ini kalender tanam disusun oleh Dinas Pertanian Kabupaten Mojokerto berdasarkan data curah hujan bulanan yang dicatat dan diramalankan oleh BMKG Karangploso Malang, khususnya di Pos Pengamatan Mojosari. Hasil ramalan curah hujan yang dilakukan oleh BMKG memiliki akurasi yang masih rendah sehingga berpengaruh terhadap keakuratan kalender tanam padi. Penyebab rendahnya akurasi kalender tanam padi adalah penggunaan basis data pada periode waktu yang terlalu lebar dan penggunaan metode yang kurang sesuai. Saat ini BMKG sering kali menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dalam meramalkan curah hujan. Metode ARIM...
JURNAL ILMIAH MATEMATIKA DAN TERAPAN
Hujan merupakan fenomena alam yang sangat penting bagi kehidupan manusia. Hal ini membuat peramalan jumlah curah hujan di suatu daerah menjadi penting karena mampu mendukung proses pengambilan keputusan dalam berbagai sektor kehidupan. Dilain sisi perubahan iklim dunia membuat curah hujan seringkali susah diprediksi. Sehingga diperlukan identifikasi pola musiman pada data curah hujan sehingga mendukung peramalan curah hujan di suatu daerah. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifkasi pola musiman serta menentukan model yang baik digunakan untuk meramalkan curah hujan di Kabupaten Parigi Moutong. Hasil identifikasi pola musiman mengggunakan regresi spektral menunjukkan bahwa data curah hujan di KabupatenParigi Moutong mengandung pola musiman. Selain itu diperoleh model Seasonal Autoregressive IntegratedMoving Average (ARIMA) terbaik untuk meramalkan curah hujan di Kabupaten Parigi Moutong adalah model SARIMA(1,1,0)(0,1,1)12. Model ini memiliki akurasi peramalan yang baik yang d...
Jurnal Varian
Berbagai sumber pendapatan yang dapat dihasilkan dalam suatu daerah, salah satunya yaitu dalam sektor pariwisata. Seperti halnya sektor yang lain, sektor pariwisata juga memberikan banyak sumbangan bagi pembangunan ekonomi di suatu daerah maupun negara tujuan wisata. Indonesia memiliki banyak tujuan wisata daerah yang sudah terkenal hingga mancanegara salah satunya yaitu Pulau Bali. Bali merupakan daerah yang sudah memiliki kedudukan yang sejajar dengan daerah-daerah tujuan wisata lainnya yang ada di dunia. Sebagai suatu daerah yang sangat berpotensi dalam pengembangan wisata, maka pemerintah memberikan perhatian yang khusus dalam pengembangan pariwisata di Pulau Bali. Maka dari itu, perlu adanya peramalan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali yang nantinya bisa bermanfaat bagi pemerintah daerah maupun dinas pariwisata. Dalam hal ini, akan digunakan dua metode untuk meramalkan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali. Adapun metode yang digunakan yaitu Seasonal ARIMA ...
Analisis Curah Hujan Bulanan DI Kota Ambon Menggunakan Model Heteroskedastisitas: Sarima-Garch
MEDIA STATISTIKA, 2020
Non-linear characteritics in rainfall allow volatility clustering. This condition occurs in Ambon City with seasonal rainfall patterns. The aims of this research are to find the best model and to forecast monthly rainfall in Ambon City using heteroscedasticity model. This research examines secondary data from BMKG for monthly rainfall data in Ambon City from January 2005 – December 2018. The data is divided into two parts. First part, is called in-sample data, consist of data form January 2005 – December 2017. Second part, is called out-sample data, consist data from Januari 2018 – December 2018. The research used SARIMA–GARCH to model the data. The results are the is the best model and the residual model satisfied assumptions of normality, white noise, and there is no ARCH effect. The MAPE value in simulation using in-sample data is 0.73%. On the other side, the MAPE value of forecast results is 30%.
2015
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi yang membandingkan keakuratan antara metode ARIMA dan Exponential Smoothing peramalan penjualan semen sehingga perusahaan dapat melakukan prediksi untuk produksi periode selanjutnya dengan menggunakan metode yang lebih akurat diantar kedua metode tersebut. Pada penelitian ini keakuratan metode yang digunakan didasarkan pada nilai MSE yang dimiliki oleh masing-masing metode, Aplikasi ini dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 6.0. Proses penelitian ini adalah melakukan peramalan pada beberapa periode mendatang dengan menggunakan 24 data bulanan yang ada, sehingga dihasilkan jumlah peramalan untuk periode ke 25 untuk Semen Warna SA Grout Blue menggunakan metode Exponential Smoothing yaitu 487 dengan MSE 10037,72 sedangkan metode ARIMA yaitu 470 dengan MSE 5219,59. Untuk Semen Warna SA Grout Green dengan metode Exponential Smoothing yaitu 569 dengan MSE 20067, 52 sedangkan metode ARIMA yaitu 470 dengan MSE ...