Peramalan jumlah bencana banjir di Indonesia menggunakan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA)

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Azizah, Nur (2022) Peramalan jumlah bencana banjir di Indonesia menggunakan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

[img] Text
Nur Azizah_H72218025.pdf

Download (2MB)

Abstract

Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) merupakan pengembangan dari ARIMA. Data jumlah bencana banjir merupakan data yang memiliki pola musiman, oleh karena itu data ini cocok menggunakan metode SARIMA. Data yang digunakan merupakan data bulanan pada tahun 2011 hingga 2021. Data harus memenuhi beberapa uji yaitu stasioner terhadap varians dan mean, uji signifikan dan uji residual white noise, setelah memenuhi semua syarat tersebut diperoleh Model terbaik yaitu (0, 1, 1)(0, 1, 1)12 atau Yt = Yt−1 + Yt−12 − Yt−13 + εt − 0, 9678εt−1 − 0, 8130εt−12 + 0, 7868214εt−13 dengan MAPE 8,7% yang artinya keakuratan pada peramalan ini sangat baik untuk digunakan. Hasil peramalan tahun 2022 diperoleh data tertinggi pada Bulan Februari dengan jumlah 134 kali dimana pada bulan tersebut merupakan bulan terjadinya musim hujan, prediksi 134 kali jumlah kejadian banjir tersebut merupakan sebuah peringatan untuk masyarakat Indonesia termasuk pemerintah untuk menyiapkan segala sesuatu agar bencana banjir tersebut tidak menimbulkan banyak kerugian bahkan korban jiwa.
Kata kunci: Peramalan, Banjir, Seasonal ARIMA

Statistic

Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Creators:
CreatorsEmailNIM
Azizah, Nurnurazizahh980@gmail.comH72218025
Contributors:
ContributionNameEmailNIDN
Thesis advisorIntan, Putroue Keumalapuput.in@gmail.com0728058802
Thesis advisorHamid, Abdullahdoelhamid@uinsby.ac.id2028088501
Subjects: Bencana alam
Indonesia
Statistik
Keywords: Peramalan; Banjir; Seasonal ARIMA
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Matematika
Depositing User: nur azizah
Date Deposited: 23 Apr 2022 03:20
Last Modified: 23 Apr 2022 03:20
URI: http://digilib.uinsby.ac.id/id/eprint/53010

Actions (login required)

View Item View Item