<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="153947">
 <titleInfo>
  <title>PERAMALAN IKLIM MENGGUNAKAN METODE SEASONAL VECTOR AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGE DI DANAU LAUT TAWAR KABUPATEN ACEH TENGAH, PROVINSI ACEH</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>MUHAMMAD ZIA ULHAQ</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas MIPA Statistika</publisher>
   <dateIssued></dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text"></languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Perubahan iklim global telah berdampak signifikan pada ekosistem perairan, termasuk fenomena umbalan di Danau Laut Tawar, Aceh, yang menyebabkan kematian massal ikan dan kerugian ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kondisi iklim sebagai upaya mitigasi dan adaptasi menggunakan model Seasonal Vector Autoregressive Moving Average (VARMA). Data yang digunakan mencakup pengamatan harian selama tiga tahun (2021–2024) pada tiga variabel indeks kejernihan langit, suhu, dan kecepatan angin. Analisis dimulai dari pengumpulan data, preprocessing, uji stasioneritas, uji kausalitas Granger, hingga pembangunan model Seasonal VARMA. Hasil uji kausalitas menunjukkan bahwa kejernihan langit memiliki hubungan kausalitas yang signifikan terhadap suhu, tetapi tidak sebaliknya. Selain itu, terdapat hubungan kausalitas dua arah yang signifikan antara suhu dan kecepatan angin, sementara tidak ditemukan hubungan kausalitas yang signifikan antara kejernihan langit dan kecepatan angin. Model Seasonal VARMA (0,0,2)(0,1,1)180 dipilih berdasarkan nilai Akaike Information Criterion (AIC) sebesar -21,788 dan Bayesian Information Criterion (BIC) sebesar -21,592, yang merupakan nilai terkecil. Evaluasi model menunjukkan hasil yang akurat dan stabil, dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0,103, 0,046, dan 0,010, Mean Squared Error (MSE) sebesar 0,016, 0,003, dan 0,001, Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 0,127, 0,057, dan 0,013, serta Mean Relative Error (MRE) sebesar 0,463, 0,243, dan 0,114 untuk indeks kejernihan langit, suhu, dan kecepatan angin secara berturut-turut. Uji residual menegaskan pemenuhan asumsi white noise dan normalitas multivariat, memastikan validitas model yang digunakan. Peramalan untuk periode Desember 2024 hingga Maret 2025 menunjukkan pola iklim yang cenderung stabil, meskipun tetap memiliki potensi fluktuasi. Informasi ini dapat dimanfaatkan untuk deteksi dini risiko umbalan, sehingga pembudidaya ikan Keramba Jaring Apung (KJA) dapat menerapkan strategi mitigasi untuk mencegah dampak buruk pada budidaya ikan.</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>0</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>153947</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2025-04-21 12:13:57</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2025-04-21 15:41:51</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>