This Author published in this journals
All Journal Bionatura
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

MODEL Additive-Vector Autoregressive EXOGENOUS UNTUK PREDIKSI CURAH HUJAN DI KABUPATEN INDRAMAYU Saputro, D.R.S -; Mattjik, A.N -; Boer, R. -; Wigena, A.H -; Djuraidah, A. -
Bionatura Vol 15, No 2 (2013): Bionatura Juli 2013
Publisher : Direktorat Sumber Daya Akademik dan Perpustakaan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (415.613 KB)

Abstract

Kabupaten Indramayu merupakan wilayah produksipadi utama di Jawa Barat dengan kontribusisebesar 35% dari produksi total provinsi.Kejadian El Nino pada tahun 1991, 1994, dan 1997menyebabkan kerugian ekonomi akibat kegagalanpanen mencapai 571 miliar rupiah. Kegagalan panentersebut dapat diminimalkan apabila petani mampuberadaptasi dengan perubahan musim dan memilikipemahaman terhadap informasi prediksi cuaca.Penelitian ini menentukan model peramalan danpengembangannya dengan deret waktu ganda VectorAutoregressive Exogenous (VARX). VARX disusunberdasarkan peubah endogen dan eksogen, sebagaipeubah endogen adalah curah hujan dan peubaheksogen adalah anomali Sea Surface Temperature(SST) Nino 3.4, Dipole Mode Index (DMI), danSouthern Oscilation Index (SOI). Model VARXyang dikembangkan disebut sebagai model aditif-VARX. Kebaruan penelitian ini adalah model yangdibuat menggunakan fungsi pemulus dan peubahindikator curah hujan (bulan basah, bulan lembabdan bulan kering). Nilai korelasi model aditif-VARXuntuk masing-masing stasiun curah hujan SalamDarma dan Gantar adalah 0,72 dan 0,73, sedangkannilai RMSEP 14,04 dan 16,04. Selanjutnya RelativeOperating Characteristics (ROC) digunakan untukmenentukan skill prediksi model aditif VARX. HasilROC menunjukkan bahwa model memiliki nilaiskill hanya pada bulan-bulan tertentu yakni padabulan Januari, Pebruari, Maret, April, November,Desember untuk atas normal. Model handal untukmusim hujan atas normal. Berarti bahwa model inihandal untuk prediksi curah hujan di Indramayu.