Miranda Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas MIPA Fisika 2023

Skripsi

Aceh Selatan merupakan daerah Non-Zona Musim (Non-ZOM) di Provinsi Aceh yang rawan banjir. Curah hujan (CH) yang tinggi menjadi salah satu penyebab terjadinya banjir di daerah tersebut. Penelitian ini menggunakan model Autoregressive Interated Moving Average (ARIMA) dan Artificial Neural Network (ANN) untuk memprediksi CH dan menganalisis keakuratan kedua model tersebut dalam mengestimasi hasil prediksi CH. Keakuratan hasil prediksi CH dinilai berdasarkan koefisien korelasi dan Root Mean Square Error (RMSE). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data CH bulanan dari beberapa pos hujan di Kabupaten Aceh Selatan, yaitu pos hujan Meukek, Kluet Utara, Labuhan haji Barat, dan Tapaktuan. Data-data CH tersebut diperoleh dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) stasiun klimatologi kelas IV Aceh Besar. Prediksi CH menggunakan model ARIMA dilakukan dengan beberapa tahapan, yaitu uji stasioneritas data, identifikasi model, estimasi parameter model, dan prediksi. Model ANN menggunakan algoritma backpropagation dengan fungsi sigmoid binner yang mengharuskan data CH dinormalisasi. Tahapan proses prediksi CH dengan model ANN adalah pelatihan, pengujian, dan prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CH prediksi model ARIMA pada masing-masing pos hujan, lebih baik jika dibandingkan dengan CH prediksi model ANN, kecuali pada pos hujan Meukek dimana CH prediksi model ANN lebih baik dari model ARIMA. Berdasarkan hasil penelitian tersebut dapat disimpulkan bahwa model ARIMA lebih akurat dalam memprediksi CH di kawasan Non-ZOM Aceh Selatan. Kata Kunci : Prediksi, CH, ARIMA, ANN, Aceh Selatan 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 109332 2023-03-16 08:35:45 2023-03-16 09:47:31 machine generated