Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
SKRIPSI
PERAMALAN SUHU PERMUKAAN LAUT MENGGUNAKAN GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE
Pengarang
Rizqa Maulida Rahmi - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Miftahuddin - 197405252000031004 - Dosen Pembimbing I
Ichsan Setiawan - 197806072006041004 - Dosen Pembimbing II
Nomor Pokok Mahasiswa
1908108010009
Fakultas & Prodi
Fakultas MIPA / Statistika (S1) / PDDIKTI : 49201
Subject
Kata Kunci
Penerbit
Banda Aceh : Fakultas MIPA Statistika., 2023
Bahasa
No Classification
-
Literature Searching Service
Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)
Kenaikan dan penurunan Suhu Permukaan Laut (SPL) sangat penting untuk dideteksi dalam menjaga keseimbangan ekosistem laut dan suhu global. Namun, perubahan SPL yang terlalu cepat atau ekstrem dapat berdampak buruk pada keanekaragaman hayati dan menyebabkan bencana alam seperti kekeringan, badai dan banjir. Wilayah Aceh memiliki garis pantai yang panjang dan banyak masyarakat yang bergantung pada kegiatan perikanan dan pariwisata, maka dari itu penelitian ini perlu dilakukan agar pemerintah dan masyarakat dapat menerapkan strategi yang tepat terhadap perubahan SPL sehingga dapat meminimalkan dampak yang akan terjadi. SPL merupakan jenis data spasial deret waktu karena tidak hanya memiliki keterkaitan dengan kejadian pada waktu sebelumnya, tetapi juga mempunyai keterkaitan dengan lokasi lain. Salah satu alat penelitian peramalan yang mempertimbangkan keterkaitan antara waktu dan lokasi adalah model Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR). Model GSTAR digunakan pada lokasi yang heterogen. Dalam penelitian ini menggunakan dua jenis bobot lokasi, yaitu bobot lokasi seragam dan bobot lokasi invers jarak. Periode data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Januari 2011 sampai dengan Desember 2022. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh model GSTAR (61) dengan bobot lokasi invers jarak sebagai model terbaik untuk meramalkan SPL di tiga lokasi terdekat wilayah Aceh yaitu 0N90E, 4N90E, dan 8N90E. Hal ini dapat dilihat dari RMSE sebesar 0,472 yang lebih kecil dibandingkan model GSTAR (61) dengan bobot seragam. Nilai MAPE untuk masing-masing lokasi memiliki persentase sebesar 1,48%, 1,41%, dan 1,13%. Berdasarkan nilai MAPE untuk ketiga lokasi berada di bawah 10% yang menunjukkan bahwa kemampuan peramalan model GSTAR (61) dengan bobot lokasi invers jarak adalah sangat baik.
Kata kunci: SPL, GSTAR, data spasial deret waktu, RMSE, MAPE
The increase and decrease in Sea Surface Temperature (SST) is very important to detect in maintaining the balance of marine ecosystems and global temperature. However, SST changes that are too rapid or extreme can have a negative impact on biodiversity and cause natural disasters such as droughts, storms and floods. The Aceh region has a long coastline and many people depend on fishing and tourism activities, therefore this research needs to be carried out so that the government and society can implement appropriate strategies for changes in SST so as to minimize the impacts that will occur. SST is a type of time series spatial data because it is not only related to events at a previous time, but also has links to other locations. One forecasting research tool that considers the relationship between time and location is the Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) model. The GSTAR model is used in heterogeneous locations. In this study, two types of location weights were used, namely uniform location weights and distance inverse location weights. The data period used in this research is January 2011 to December 2022. Based on the research results, the GSTAR (61) model with inverse distance location weights is the best model for predicting SST in the three closest locations in the Aceh region, namely 0N90E, 4N90E, and 8N90E. This can be seen from the RMSE of 0,472 which is smaller than the GSTAR (61) model with uniform weights. The MAPE value for each location has a percentage of 1,48%, 1,41% and 1,13%. Based on the MAPE value for the three locations, it is below 10%, which shows that the forecasting ability of the GSTAR model (61) with inverse distance location weights is very good. Keywords: SST, GSTAR, time series spatial data, RMSE, MAPE
ANALISIS SEBARAN SUHU PERMUKAAN LAUT DAN KLOROFIL-A TERHADAP WILAYAH FISHING GROUND PADA MUSIM BARAT DI PERAIRAN UTARA ACEH (SAIFUL ANWAR, 2022)
PEMODELAN SUHU PERMUKAAN LAUT MELALUI PENDEKATAN GENERALIZED ADDITIVE MIXED MODELS (Rifa Atul Humaira, 2019)
PENGARUH SUHU PERMUKAAN LAUT DAN KONSENTRASI KLOROFIL-A DI PERAIRAN UTARA ACEH DENGAN JUMLAH TANGKAPAN IKAN CAKALANG DI PPS KUTARAJA (RATU NISA ADILA, 2024)
PENERAPAN MODEL SARIMA-ARCH/GARCH UNTUK MERAMALKAN ANOMALI SUHU PERMUKAAN LAUT DENGAN PENDUGAAN DATA HILANG DAN HUBUNGANNYA DENGAN VARIABILITAS IKLIM (FANNY OKTAVIANI, 2020)
PENGARUH INDIAN OCEAN DIPOLE (IOD) DI SAMUDERA IDNDIA TERHADAP SIRKULASI ARUS BAROKLINIK RNDI SELAT MALAKA (Dina Islami, 2022)