Peramalan Curah Hujan di Kota Medan dengan Menggunakan Metode SeasonalARIMA dan Metode Dekomposisi
PERAMALAN CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN DENGAN
MENGGUNAKAN METODE SEASONAL ARIMA DAN
METODE DEKOMPOSISI
ABSTRAK
Peramalan parameter atmosfer terutama curah hujan sudah menjadi kebutuhan
nasional. Tujuan utama dalam penelitian ini adalah untuk mencari model dan
memperoleh hasil peramalan curah hujan dua periode ke depan terkhusus di Kota
Medan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Box Jenkins
dengan pendekatan model Seasonal ARIMA dan metode Dekomposisi. Kedua
metode ini sesuai dengan situasi data yang bersifat musiman. Hasil dari peramalan
kedua metode ini dibandingkan berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage
Error (MAPE). Dari hasil yang diperoleh diketahui bahwa metode Seasonal
ARIMA (2,0,2)(1,0,1)12 lebih baik dalam meramalkan curah hujan di Kota Medan
jika dibandingkan dengan metode Dekomposisi dilihat dari MAPE masing-masing
metode yaitu 18,051% untuk metode Seasonal ARIMA dan 26,559% untuk
metode Dekomposisi.
Kata kunci: Peramalan, Deret Waktu, Seasonal ARIMA, Dekomposisi, MAPE
Universitas Sumatera Utara
FORECASTING OF RAINFALL IN MEDAN BY USING
SEASONAL ARIMA METHOD AND
DECOMPOSITION METHOD
ABSTRACT
Forecasting of parameters in the atmosphere especially rainfall has become a
national necessity. The main objective in this study was to establish a model
and results of rainfall forecasting for the next two periods in the future. The
methods used in this study is the method Box Jenkins with Seasonal ARIMA
model approach and Decomposition method. Both of these methods in
accordance with the situation of data which is seasonal. The result of this
comparison two methods of forecasting based on Mean Absolute Percentage
Error (MAPE). From the result obtained it is known that the method of
Seasonal ARIMA (2,0,2)(1,0,1 )12 is better at predicting rainfall in Medan if
compared with the Decomposition method as seen from the MAPE of each
method, 18,501% for Seasonal ARIMA method and 26,559% for Decomposition
method.
Keywords: Forecasting, Time Series, Seasonal ARIMA, Decomposition, MAPE
Universitas Sumatera Utara
MENGGUNAKAN METODE SEASONAL ARIMA DAN
METODE DEKOMPOSISI
ABSTRAK
Peramalan parameter atmosfer terutama curah hujan sudah menjadi kebutuhan
nasional. Tujuan utama dalam penelitian ini adalah untuk mencari model dan
memperoleh hasil peramalan curah hujan dua periode ke depan terkhusus di Kota
Medan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Box Jenkins
dengan pendekatan model Seasonal ARIMA dan metode Dekomposisi. Kedua
metode ini sesuai dengan situasi data yang bersifat musiman. Hasil dari peramalan
kedua metode ini dibandingkan berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage
Error (MAPE). Dari hasil yang diperoleh diketahui bahwa metode Seasonal
ARIMA (2,0,2)(1,0,1)12 lebih baik dalam meramalkan curah hujan di Kota Medan
jika dibandingkan dengan metode Dekomposisi dilihat dari MAPE masing-masing
metode yaitu 18,051% untuk metode Seasonal ARIMA dan 26,559% untuk
metode Dekomposisi.
Kata kunci: Peramalan, Deret Waktu, Seasonal ARIMA, Dekomposisi, MAPE
Universitas Sumatera Utara
FORECASTING OF RAINFALL IN MEDAN BY USING
SEASONAL ARIMA METHOD AND
DECOMPOSITION METHOD
ABSTRACT
Forecasting of parameters in the atmosphere especially rainfall has become a
national necessity. The main objective in this study was to establish a model
and results of rainfall forecasting for the next two periods in the future. The
methods used in this study is the method Box Jenkins with Seasonal ARIMA
model approach and Decomposition method. Both of these methods in
accordance with the situation of data which is seasonal. The result of this
comparison two methods of forecasting based on Mean Absolute Percentage
Error (MAPE). From the result obtained it is known that the method of
Seasonal ARIMA (2,0,2)(1,0,1 )12 is better at predicting rainfall in Medan if
compared with the Decomposition method as seen from the MAPE of each
method, 18,501% for Seasonal ARIMA method and 26,559% for Decomposition
method.
Keywords: Forecasting, Time Series, Seasonal ARIMA, Decomposition, MAPE
Universitas Sumatera Utara