Peramalan Curah Hujan Sebagai Upaya Mitigasi Bencana Menggunakan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average
Kata Kunci:
Peramalan, Curah Hujan, Mitigasi Bencana, Musiman, SARIMA, Hidrometeorologi
Abstrak
Prediksi curah hujan berperan penting dalam mitigasi bencana untuk mengurangi dampak seperti kekeringan, banjir, dan longsor. Data curah hujan yang memiliki pola musiman memerlukan metode peramalan yang sesuai, salah satunya adalah SARIMA. Penelitian ini meramalkan curah hujan di Stasiun Klimatologi Deli Serdang, Sumatera Utara, berdasarkan data observasi bulanan untuk periode 2018–2023, yang menunjukkan pola musiman dengan siklus 12 bulan. Model terbaik yang diperoleh adalah SARIMA (0,0,1) (0,0,1)12 dengan MAPE sebesar 19.5%, menunjukkan akurasi prediksi mencapai 80.5%. Hasil peramalan mengindikasikan penurunan curah hujan pada semester pertama 2024, yang berada dalam kategori curah hujan menengah. Temuan ini dapat mendukung strategi mitigasi risiko bencana serta perencanaan pengelolaan sumber daya alam terkait perubahan iklim. Model SARIMA juga berpotensi untuk diterapkan dalam studi klimatologi lebih lanjut.
Referensi
[1] I. A. Lumintang, R. L. W. H, and M. Silfiani, “Perbandingan Beberapa Metode Univariat Time Series pada Peramalan Curah Hujan,” J. Stat. dan Komputasi, vol. 3, no. 1, pp. 22–31, 2024.
[2] D. Setiawan, “Analisis Curah Hujan di Indonesia untuk Memetakan Daerah Potensi Banjir dan Tanah Longsor dengan Metode Cluster Fuzzy C-Means dan Singular Value Decompotition (SVD),” Eng. Math. Comput. Sci. J., vol. 3, no. 3, pp. 115–120, 2021, doi: 10.21512/emacsjournal.v3i3.7428.
[3] A. Rosyida, M. Aziz, Y. Firmansyah, T. Setiawan, K. P. Pangesti, and F. Kakanur, Buku Data Bencana Indonesia 2023, vol. 3. Pusat Data Informasi dan Komunikasi Kebencanaan BNPB, 2024.
[4] M. R. Ahdian, A. Sangrila, A. R. Al Madani, N. Ismatilah, S. A. Auliyazhafira, and G. Darmawan, “Peramalan Deret Waktu Curah Hujan di Kota Cirebon Menggunakan ARFIMA,” Innov. J. Soc. Sci. Res., vol. 4, no. 1, pp. 1566–1582, 2024.
[5] A. S. Praja, H. Harsa, E. E. S. Makmur, R. S. S. Sudewi, and D. S. Permana, “Performa Prediksi Curah Hujan Menggunakan Arima Musiman Pada Tiga Tipe Pola Hujan Di Indonesia,” Semin. Nas. Sains Atmos., no. July, pp. 77–83, 2020.
[6] D. I. Purnama, “Peramalan Curah Hujan Di Kabupaten Parigi Moutong Menggunakan Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA),” J. Ilm. Mat. Dan Terap., vol. 18, no. 2, pp. 136–147, 2021, doi: 10.22487/2540766x.2021.v18.i2.15652.
[7] M. I. Hakiqi, A. Firmansyah, and R. Arisanti, “Peramalan Curah Hujan di Kota Bandung dengan Metode SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average),” Inferensi, vol. 1, no. 1, p. 23, 2023, doi: 10.12962/j27213862.v1i1.19119.
[8] D. Wahyudi and I. V. Paputungan, “Pemodelan Curah Hujan Pada Kota Bengkulu Menggunakan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (Sarima),” Automata, vol. 3, no. 2, 2022.
[9] S. Fajri, E. Kurniati, and D. Suhaedi, “Pemodelan Curah Hujan Kota Bandung Menggunakan Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average pada Data Time Series dengan Bantuan Minitab,” Bandung Conf. Ser. Math., vol. 3, no. 1, pp. 7–17, 2023, doi: 10.29313/bcsm.v3i1.6121.
[10] W. J. Pattipeilohy, A. Amalia, and R. Rakhim, “Verifikasi Prakiraan Curah Hujan Bulanan Menggunakan ECMWF Dan Arima Di Papua Barat,” J. Widya Climago, vol. 3, no. 2, 2021.
[11] W. Alwi, Adiatma, and Hafsari, “Peramalan Produksi Padi Menggunakan Metode Sarima Di Kabupaten Bone,” J. MSA ( Mat. dan Stat. serta Apl., vol. 11, no. 2, pp. 16–22, 2023, doi: 10.24252/msa.v11i2.36163.
[12] V. B. Sitorus, S. Wahyuningsih, and M. N. Hayati, “Peramalan dengan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) di Bidang Ekonomi (Studi Kasus: Inflasi Indonesia),” EKSPONENSIAL, vol. 8, no. 1, 2017.
[13] G. E. P. Box, G. M. Jenkins, G. C. Reinsel, and G. M. Ljung, Time Series Analysis: Forecasting and Control, 5th ed. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc, 2016.
[14] S. Makridakis, S. C. Wheelwright, and V. E. McGee, Forecasting Methods and Applications. John Wiley & Sons, 1983.
[15] R. Handayani, S. Wahyuningsih, and D. Yuniarti, “Pemodelan Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) Pada Data Inflasi di Kota Samarinda dan Kota Balikpapan,” J. EKSPONENSIAL, vol. 9, no. 2, 2018.
[16] S. Makridakis, S. C. Wheelwright, and V. E. McGee, Forecasting: Methods and Applications, 2nd ed. Canada: John Wiley & Sons, 1983.
[2] D. Setiawan, “Analisis Curah Hujan di Indonesia untuk Memetakan Daerah Potensi Banjir dan Tanah Longsor dengan Metode Cluster Fuzzy C-Means dan Singular Value Decompotition (SVD),” Eng. Math. Comput. Sci. J., vol. 3, no. 3, pp. 115–120, 2021, doi: 10.21512/emacsjournal.v3i3.7428.
[3] A. Rosyida, M. Aziz, Y. Firmansyah, T. Setiawan, K. P. Pangesti, and F. Kakanur, Buku Data Bencana Indonesia 2023, vol. 3. Pusat Data Informasi dan Komunikasi Kebencanaan BNPB, 2024.
[4] M. R. Ahdian, A. Sangrila, A. R. Al Madani, N. Ismatilah, S. A. Auliyazhafira, and G. Darmawan, “Peramalan Deret Waktu Curah Hujan di Kota Cirebon Menggunakan ARFIMA,” Innov. J. Soc. Sci. Res., vol. 4, no. 1, pp. 1566–1582, 2024.
[5] A. S. Praja, H. Harsa, E. E. S. Makmur, R. S. S. Sudewi, and D. S. Permana, “Performa Prediksi Curah Hujan Menggunakan Arima Musiman Pada Tiga Tipe Pola Hujan Di Indonesia,” Semin. Nas. Sains Atmos., no. July, pp. 77–83, 2020.
[6] D. I. Purnama, “Peramalan Curah Hujan Di Kabupaten Parigi Moutong Menggunakan Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA),” J. Ilm. Mat. Dan Terap., vol. 18, no. 2, pp. 136–147, 2021, doi: 10.22487/2540766x.2021.v18.i2.15652.
[7] M. I. Hakiqi, A. Firmansyah, and R. Arisanti, “Peramalan Curah Hujan di Kota Bandung dengan Metode SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average),” Inferensi, vol. 1, no. 1, p. 23, 2023, doi: 10.12962/j27213862.v1i1.19119.
[8] D. Wahyudi and I. V. Paputungan, “Pemodelan Curah Hujan Pada Kota Bengkulu Menggunakan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (Sarima),” Automata, vol. 3, no. 2, 2022.
[9] S. Fajri, E. Kurniati, and D. Suhaedi, “Pemodelan Curah Hujan Kota Bandung Menggunakan Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average pada Data Time Series dengan Bantuan Minitab,” Bandung Conf. Ser. Math., vol. 3, no. 1, pp. 7–17, 2023, doi: 10.29313/bcsm.v3i1.6121.
[10] W. J. Pattipeilohy, A. Amalia, and R. Rakhim, “Verifikasi Prakiraan Curah Hujan Bulanan Menggunakan ECMWF Dan Arima Di Papua Barat,” J. Widya Climago, vol. 3, no. 2, 2021.
[11] W. Alwi, Adiatma, and Hafsari, “Peramalan Produksi Padi Menggunakan Metode Sarima Di Kabupaten Bone,” J. MSA ( Mat. dan Stat. serta Apl., vol. 11, no. 2, pp. 16–22, 2023, doi: 10.24252/msa.v11i2.36163.
[12] V. B. Sitorus, S. Wahyuningsih, and M. N. Hayati, “Peramalan dengan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) di Bidang Ekonomi (Studi Kasus: Inflasi Indonesia),” EKSPONENSIAL, vol. 8, no. 1, 2017.
[13] G. E. P. Box, G. M. Jenkins, G. C. Reinsel, and G. M. Ljung, Time Series Analysis: Forecasting and Control, 5th ed. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc, 2016.
[14] S. Makridakis, S. C. Wheelwright, and V. E. McGee, Forecasting Methods and Applications. John Wiley & Sons, 1983.
[15] R. Handayani, S. Wahyuningsih, and D. Yuniarti, “Pemodelan Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) Pada Data Inflasi di Kota Samarinda dan Kota Balikpapan,” J. EKSPONENSIAL, vol. 9, no. 2, 2018.
[16] S. Makridakis, S. C. Wheelwright, and V. E. McGee, Forecasting: Methods and Applications, 2nd ed. Canada: John Wiley & Sons, 1983.
Diterbitkan
2025-02-12
##submission.howToCite##
[1]
Fayyadh Ghaly, Amelia Susrifalah, dan Yenni Kurniawati, “Peramalan Curah Hujan Sebagai Upaya Mitigasi Bencana Menggunakan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average”, MSA, vol. 13, no. 1, hlm. 1-8, Feb 2025.
Bagian
Artikel
##submission.copyrightStatement##
##submission.license.cc.by-nc4.footer##