Electronic Theses and Dissertation

Pemanasan global akibat perubahan iklim memberikan dampak signifikan terhadap ekosistem, termasuk peningkatan suhu permukaan laut serta frekuensi kejadian banjir dan kekeringan. dampak tersebut juga memengaruhi sektor perikanan, ekonomi, dan kesehatan. danau laut tawar, yang terletak di kabupaten aceh tengah, merupakan sumber kehidupan utama bagi masyarakat setempat sekaligus mendukung perekonomian lokal. namun, kondisi iklim yang tidak menentu berpotensi menimbulkan kerugian, terutama pada sektor perikanan dan ekonomi lokal. oleh karena itu, diperlukan peramalan iklim berbasis analisis unsur-unsur iklim yang saling berinteraksi. penelitian ini menggunakan metode vector autoregressive (var), sebuah pendekatan analisis deret waktu multivariat yang mampu meramalkan lebih dari satu variabel sekaligus menganalisis hubungan antarvariabel. data yang digunakan adalah pengamatan harian dari periode 1 januari 2022 hingga 30 april 2025 dengan unsur iklim berupa curah hujan, kelembapan spesifik pada ketinggian 2 meter, dan tekanan permukaan. peramalan dilakukan untuk periode 1 mei 2025 hingga 31 desember 2025. hasil penelitian menunjukkan bahwa model var(5) merupakan model terbaik dengan nilai akaike information criterion (aic) sebesar 5.344. kesalahan peramalan untuk variabel curah hujan, kelembapan spesifik, dan tekanan permukaan masing-masing menghasilkan nilai mean absolute error (mae) sebesar 0561; 0,683; dan 0,466, nilai root mean square error (rmse) sebesar 0,743; 0,951; dan 0,904, serta nilai mean squared error (mse) sebesar 0,813; 1,033; dan 1,067. berdasarkan kriteria nilai kesalahan, model var(5) memiliki tingkat akurasi peramalan yang tinggi, sehingga dapat digunakan untuk mendukung pengelolaan iklim dan mitigasi dampaknya di danau laut tawar.

Global warming due to climate change is having significant impacts on ecosystems, including increased sea surface temperatures and the frequency of floods and droughts. These impacts also affect the fisheries, economy and health sectors. Lake Laut Tawar, located in Central Aceh District, is a major source of livelihood for local communities and supports the local economy. However, erratic climate conditions have the potential to cause losses, especially to the fisheries sector and the local economy. Therefore, climate forecasting is needed based on the analysis of interacting climate elements. This research uses the Vector Autoregressive (VAR) method, a multivariate time series analysis approach that is able to forecast more than one variable while analyzing the relationship between variables. The data used are daily observations from the period January 1, 2022 to April 30, 2025 with climate elements in the form of rainfall, specific humidity at a height of 2 meters, and surface pressure. Forecasting was carried out for the period Mei 1, 2025 to December 31, 2025. The results showed that the VAR(5) model was the best model with an Akaike Information Criterion (AIC) value of 5.344. Forecasting errors for rainfall, specific humidity, and surface pressure variables produce Mean Absolute Error (MAE) values of 0561; 0,683; and 0,466, Root Mean Square Error (RMSE) values of 0,743; 0,951; and 0,904, respectively, and Mean Squared Error (MSE) values of 0,813; 1,033; and 1,067. Based on the error value criteria, the VAR(5) model has a high level of forecasting accuracy, so it can be used to support climate management and mitigate its impact on the Lake Laut Tawar.