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

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

[thumbnail of Nur Azizah_H72218025.pdf] 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

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Creators:
Name Email NIM
Azizah, Nur nurazizahh980@gmail.com H72218025
Contributors:
Contribution Name Email NIDN
Thesis advisor Intan, Putroue Keumala puput.in@gmail.com 0728058802
Thesis advisor Hamid, Abdullah doelhamid@uinsby.ac.id 2028088501
Uncontrolled Keywords: Peramalan; Banjir; Seasonal ARIMA
Subjects: Bencana alam
Indonesia
Statistik
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://repository.uinsby.ac.id/id/eprint/53010

Actions (login required)

View Item
View Item