Cuaca adalah kondisi udara pada waktu dan wilayah tertentu yang keadaannya dapat berubah-ubah dalam waktu singkat. perubahan cuaca akan berdampak terhadap berbagai sektor, termasuk bidang pertanian dan transportasi. aceh besar merupakan salah satu dari 3 kabupaten penghasil padi terbesar di provinsi aceh. selain itu, di aceh besar juga terdapat bandara internasional. informasi tentang keadaan unsur-unsur cuaca akan diperlukan bagi petani dan pihak bandara di aceh besar sebagai salah satu informasi dalam menentukan keputusan di masa yang akan datang. oleh karena itu, perlu dilakukan peramalan terhadap unsur-unsur cuaca dengan melibatkan komponen cuaca yang diduga saling berhubungan. metode peramalan yang diterapkan adalah vector autoregressive integrated moving average (varima). varima merupakan salah satu analisis deret waktu multivariat yang melibatkan lebih dari satu variabel dalam melakukan peramalan secara bersamaan serta melihat hubungan antarvariabel. penelitian ini bertujuan untuk meramalkan data curah hujan, suhu udara, kelembaban udara, dan kecepatan angin periode januari 2021 sampai dengan desember 2022 di stasiun meteorologi sultan iskandar muda aceh besar. hasil yang diperoleh adalah model varima(1,0,1) merupakan model terbaik dengan nilai akaike information criterion (aic) sebesar - 7,530 dan nilai bayesian information criterion (bic) sebesar -6,696. ukuran kesalahan model yang diperoleh dari hasil ramalan berdasarkan nilai mean absolute percentage error (mape) untuk variabel curah hujan sebesar 48% dan nilai mean square error (mse) sebesar 53084,32. sedangkan nilai mape untuk variabel suhu udara, kelembaban, dan kecepatan angin masing-masing sebesar 2,1%, 3,4%, dan 6,1% yang mengindikasikan bahwa kemampuan peramalan tergolong kepada tingkat akurasi peramalan yang sangat baik, dengan nilai mse masing-masing sebesar 0,41, 12,35, dan 0,11. kata kunci : model varima, data cuaca, stasiun meteorologi.
Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
SKRIPSI
PENERAPAN MODEL VARIMA UNTUK MERAMALKAN DATA CUACA DI STASIUN METEOROLOGI SULTAN ISKANDAR MUDA ACEH BESAR. Banda Aceh Fakultas MIPA Statistika,2023
Baca Juga : PENGARUH BERBAGI PENGETAHUAN DIANTARA REKAN KERJA TERHADAP KINERJA TUGAS DENGAN EFIKASI DIRI DAN ABUSIVE SUPERVISION PADA PT. ANGKASA PURA II (PERSERO) BANDARA INTERNASIONAL SULTAN ISKANDAR MUDA (Siti Safura, 2017)
Abstract
Weather is the condition of the air at a certain time and area which can change in a short time. Weather changes will impact various sectors, including agriculture and transportation. Aceh Besar is one of the 3 largest rice producing districts in Aceh Province. In addition, in Aceh Besar there is also an international airport. Information about the state of the weather elements will be needed by farmers and the airport in Aceh Besar as one of the information in making decisions in the future. Therefore, it is necessary to forecast weather elements by involving weather components that are thought to be interconnected. The forecasting method applied is the Vector Autoregressive Integrated Moving Average (VARIMA). VARIMA is a multivariate time series analysis that involves more than one variable in forecasting simultaneously and looking at the relationship between variables. This study aims to predict rainfall data, air temperature, air humidity and wind speed for the period January 2021 to December 2022 at the Sultan Iskandar Muda Aceh Besar Meteorological Station. The results obtained are that the VARIMA(1,0,1) model is the best model with an Akaike Information Criterion (AIC) value of -7,530 and a Bayesian Information Criterion (BIC) value of -6,696. The size of the model error obtained from the forecast results is based on the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value for the rainfall variable of 48% and the value Mean Square Error (MSE) of 53084,32. Meanwhile, the MAPE values for the air temperature, humidity, and wind speed variables are 2,1%, 3,4%, and 6,1%, respectively, which indicates that forecasting ability belongs to a very good level of forecasting accuracy, with MSE values respectively - each of 0,41, 12,35, and 0,11. Keywords: VARIMA Model, Weather Data, Meteorogical Station.
Baca Juga : PERHITUNGAN PAJAK PERTAMBAHAN NILAI (PPN) PADA PT. ANGKASA PURA II KANTOR CABANG BANDARA SULTAN ISKANDAR MUDA ACEH (Rizky Ananda Hendrico, 2015)