|
| |
|
Azizah. PREDIKSI CURAH HUJAN MENGGUNAKAN SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (SARIMA). Banda Aceh : Fakultas Pertanian Universitas Syiah Kuala, 2019 |
|
AbstrakAbstrak. perubahan iklim menjadi kajian utama dalam isu pemanasan global yang sangat berpengaruh terhadap perubahan pola curah hujan. iklim yang sangat fluktuatif secara keseluruhan dapat mengancam keberhasilan produksi pangan. informasi tentang pola curah hujan sangat penting bagi pertanian yang mengandalkan curah hujan sebagai sumber utama pengairannya. oleh sebab itu prediksi terhadap curah hujan perlu dilakukan untuk meramalkan keadaan curah hujan yang mungkin terjadi di masa yang akan datang. penelitian ini bertujuan untuk memprediksi curah hujan dengan menggunakan model seasonal autoregressive integrated moving average (sarima) di kecamatan indrapuri kabupaten aceh besar. prediksi dilakukan sebanyak tiga kali dengan menggunakan data time series curah hujan di kecamatan indrapuri selama 15 tahun (2003-2017) sebagai prediksi pertama, curah hujan 10 tahun (2003-2008) sebagai prediksi kedua dan curah hujan 5 tahun (2013-2017) sebagai prediksi ketiga. model terbaik dari masing-masing
Baca Juga : PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWSAN MANCANEGARA MELALUI BANDARA INTERNASIONAL KUALANAMU MEDAN MENGGUNAKAN METODE SARIMA (Mia Flancia, 2016) ,
Baca Juga : PENERAPAN MODEL SARIMA-ARCH/GARCH UNTUK MERAMALKAN ANOMALI SUHU PERMUKAAN LAUT DENGAN PENDUGAAN DATA HILANG DAN HUBUNGANNYA DENGAN VARIABILITAS IKLIM (FANNY OKTAVIANI, 2020) , prediksi dipilih berdasarkan nilai mean square error (mse) terkecil. hasil prediksi lalu dievaluasi menggunakan nash-sutcliffe efficiency (nse), rmse-observation standar deviation ratio (rsr) dan pbias. hasil prediksi menggunakan data time series curah hujan selama 15 tahun (2003-2017) masuk dalam kategori “baik” dengan model prediksi (0,0,0)(0,1,1)12 dimana nilai evaluasi model yang diperoleh adalah nse = 0.69, rsr = 0.55 dan pbias -25.4, sementara hasil prediksi menggunakan data time series curah hujan selama 10 tahun (2008-2017) masuk dalam kategori “baik” dengan model prediksi (0,0,0)(0,1,2)12 dimana nilai evaluasi model yang diperoleh adalah nse = 0.73, rsr = 0.52 dan pbias -25.3 dan hasil prediksi menggunakan data time series curah hujan selama 5 tahun (2013-2017) masuk dalam kategori “ sangat baik” dengan model prediksi (0,0,0)(0,1,2)12 dimana nilai evaluasi model yang diperoleh adalah nse = 0.84, rsr = 0.41 dan pbias -2.8. dengan demikian hasil prediksi yang paling mendekati nilai aktual diperoleh dari penggunaan time series curah hujan selama 5 tahun dengan model prediksi (0,0,0)(0,1,2)12 dan persamaan (1-b12) xt = -2.81 (1+ 1.296 b12 – 0.575 b24) ?t. kata kunci: prediksi curah hujan, seasonal autoregressive integrated moving average (sarima), nash-sutcliffe efficiency (nse), rmse-observation standar deviation ratio (rsr), Tulisan yang relevan ANALISA DINAMIKA ATMOSFER PADA PRAKIRAAN IKLIM (CURAH HUJAN) BULANAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA DI STASIUN KLIMATOLOGI INDRAPURI (Muhajir, 2013) ,PENERAPAN SMOOTHING SARIMA PADA DATA JUMLAH KEDATANGAN WISATAWAN MANCANEGARA KE BANDA ACEH (DESRI HELIDA, 2017) , PERBANDINGAN METODE SIMPLE MOVING AVERAGE (SMA) DAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE (WMA) PADA PERAMALAN CURAH HUJAN TAHUN 2019 (STUDI KASUS GAMPONG BLANG BINTANG, ACEH BESAR) (DELIA KHAIRUNNISA, 2019) , |
|
|
|
Kembali ke halaman sebelumnya
Terkini
PROSPEK EKSPOR KOPI ARABIKA ORGANIK BERSERTIFIKAT DI KABUPATEN ACEH TENGAH |
ANALISIS KOMPARATIF TINGKAT PENDAPATAN USAHATANI PADI SAWAH IRIGASI DAN PADI SAWAH TADAH HUJAN BERDASARKAN STATUS PENGUASAAN LAHAN DI KECAMATAN KUTA COT GLIE KABUPATEN ACEH BESAR |
KAJIAN PEMASARAN DAN KEUNTUNGAN PETANI KACANG TANAH DI KECAMATAN DARUSSALAM KABUPATEN ACEH BESAR |
STUDI PENDAPATAN RUMAH TANGGA PERTANIAN DI DATARAN TINGGI (KASUS DESA URING KECAMATAN BUKIT KABUPATEN BENER MERIAH) |
ANALISIS PENDAPATAN USAHATANI TEMBAKAU DI KECAMATAN BANDAR BARU KABUPATEN PIDIE JAYA |