Iklim beserta unsurnya adalah hal yang penting untuk di perhatikan dan di pelajari dengan sebaik-baiknya, karena pengaruhnya sering menimbulkan masalah
yang berat bagi manusia serta makhluk hidup lainnya.Masalah tersebut merupakan tantangan bagi manusia karena harus berusaha untuk mengatasinya dengan
menghindari atau memperkecil pengaruh yang tidak menguntungkan kehidupan manusia.
Dari keadaan di atas penulis ingin mengadakan penelitian terhadap data kelembaban nisbi pada masa lalu dari bulan Januari 2005 Desember 2009 , untuk
meramalkan kelembaban nisbi pada masa yang akan datang pada tahun 2010, sebagai bahan penulisan tugas akhir dengan judul
PERAMALAN KELEMBABAN NISBI BULANAN DI KOTA MEDAN DENGAN METODE
BOX-JENKINS .
1.2 Perumusan Masalah
Untuk memperjelas dan untuk lebih mempermudah penelitian ini agar tidak menyimpang dari sasaran yang dituju, maka penulis hanya meramalkan kelembaban
nisbi yang akan datang bulan Januari Desember 2010 dengan menggunakan data kelembaban nisbi pada bulan Januari 2005-Desember 2009.
Rumusan masalah yang akan dibahas dalam tugas akhir ini adalah :. Bagaimana peramalan kelembaban nisbi bulanan di Kota Medan dalam kurun waktu
satu tahun yang akan datang tahun 2010.
Universitas Sumatera Utara
1.3 Tinjauan Pustaka
ARIMA dikembangkan oleh Box dan Jenkins sehingga disebut ARIMA Box-Jenkins. Metode ini merupakan gabungan dari metode penghalusan , metode regresi dan
metode dekomposisi. Metode ini banyak digunakan untuk peramalan harga saham, penerimaan, penjualan, tenaga kerja dan variabel runtun waktu lainnya. Model runtun
waktu ini biasanya digunakan bila hanya sedikit yang diketahui mengenai variabel- variabel independen yang dapat digunakan untuk menjelaskan variabel utama
dependen yang diminati. Dalam meramalkan tekanan udara, maka dapat digunakan beberapa buku antara lain :
Assauri, S [1] menguraikan tentang definisi peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Sedangkan
ramalan adalah situasi atau kondisi yang diperlukan akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan tersebut dapat didasarkan atas bermacam-macam cara yang dikenal
dengan metode peramalan.
Daldjoeni, N [2] menguraikan tentang klimatologi yakni seluk-beluknya, klasifikasinya serta pernyataan secara wilayah. Dalam beberapa uraiannya diusahakan
relevansinya dengan kehidupan makhluk hidup.
Makridakis, S [3] menguraikan bahwa dalam metode dan aplikasi peramalan Makridakis, pada dasarnya ada dua model dari metode Box-Jenkins yaitu model linier
untuk deret statis Stationery Series dan model linier yang tidak statis Non Stationery Series. Model-model untuk deret statis menggunakan teknik penyaringan
untuk deret waktu yaitu apa yang disebut dengan ARMA Auto Regresive-Moving
Universitas Sumatera Utara
Average untuk suatu kumpulan data, sedangkan untuk model yang tidak statis menggunakan apa yang disebut ARIMA Auto Regresive-Integrate-Moving Average.
Untuk kumpulan data, model ARIMA p,q menjadi :
t
p t
p 2
t 2
1 t
1 t
e X
... X
X X
q t
q t
e e
...
1 1
Untuk data yang dikumpulkan secara bulanan, pembedaan satu musim penuh tahun dapat dihitung
t t
t
X B
X X
12 12
1
. Sehingga untuk model ARIMA p,d,f,
S
Q D
P , ,
dengan s adalah jumlah periode per musim.
Maljoivi [4] menguraikan tentang peramalan usaha dengan berbagai metode, salah satunya dengan menggunakan metode runtun waktu lanjutan yang di dalamnya
terdapat bermacam-macam metode antara lain : metode otokorelasi
n t
t
Y Y
,
metode otoregresi
t n
t n
t t
e Y
Y Y
...
1 1
, dan metode Box-Jenkins.
Mudrajad [5] menguraikan tentang analisis kurs valas menggunakan pendekatan Box-Jenkins dengan ARMA Auto-Regresi-Moving-Average adalah
metode yang menggabungkan banyak unsur dalam teori dan banyak dipakai untuk tujuan peramalan.
Sosrodarsono, Suyono [6] menguraikan tentang faktor iklim dan unsur iklim dimana iklim di suatu tempat atau daerah ditentukan oleh suhu udara, curah hujan,
angin, penyinaran matahari dan sebagainya. Faktor dan unsur iklim tersebut berpengaruh terhadap tanaman, hewan, manusia dan kependudukan.
Universitas Sumatera Utara
Sudjana [7] menguraikan tentang data yang terdiri atas dua atau lebih variabel untuk mempelajari cara bagaimana data itu berhubungan. Hubungan yang didapat
pada umumnya dinyatakan dalam bentuk persamaan matematika yang menyatakan hubungan fungsional antara variabel-variabel. Untuk keperluan analisis, variabel
bebas akan dinyatakan dengan 1
,..., ,
2 1
k
X X
X
k
sedangkan variabel tak bebas akan dinyatakan dengan Y.
1.4 Tujuan Penelitian
