Putri Balqis Tazzura Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas mipa 2024

Skripsi

Data meteorologi seperti temperatur, kelembapan, curah hujan, lamanya penyinaran matahari, dan kecepatan angin penting untuk pemantauan dan peramalan cuaca yang akurat. Namun, data meteorologi sering menghadapi masalah data hilang yang menghambat analisis dan menghasilkan prediksi kurang akurat. Penelitian ini membandingkan tiga metode imputasi data hilang, yaitu Mean Substitution, Median Substitution, dan Last Observation Carried Forward (LOCF) serta meramalkan variabel meteorologi menggunakan metode Triple Exponential Smoothing di Kota Banda Aceh. Penelitian ini menggunakan data time series harian dari tahun 2010 hingga 2023 yang diperoleh dari BMKG Indonesia. Metode imputasi meliputi Mean Substitution, Median Substitution, dan LOCF untuk mengatasi data hilang dengan persentase penghilangan data sebesar 10%, 20%, dan 30%. Data yang telah diimputasi kemudian dianalisis menggunakan metode Triple Exponential Smoothing untuk peramalan variabel meteorologi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Mean Substitution memiliki nilai AIC terendah pada variabel kelembapan, curah hujan, dan kecepatan angin, sedangkan metode LOCF memiliki nilai AIC terendah pada variabel temperatur, dan Median Substitution pada variabel lamanya penyinaran matahari. Prediksi dengan metode Triple Exponential Smoothing menghasilkan peramalan variabel meteorologi yang akurat untuk satu tahun ke depan. Mean Substitution dan LOCF cenderung mempertahankan distribusi data yang lebih stabil dibandingkan Median Substitution yang menunjukkan perubahan lebih signifikan pada variabel dengan data hilang. Pemilihan metode imputasi yang tepat sangat penting karena dapat memengaruhi hasil analisis dan interpretasi data. Penelitian ini memberikan panduan bagi peneliti dan praktisi dalam memilih metode imputasi yang paling sesuai untuk data meteorologi serta memanfaatkan Triple Exponential Smoothing untuk peramalan yang lebih akurat. Kata kunci: data hilang, imputasi data, peramalan, meteorologi, Banda Aceh 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 135345 2024-10-04 14:59:35 2024-10-04 17:11:42 machine generated