Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Emerging Statistics and Data Science Journal
Shofwatillah, Litasya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Mathematics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Emerging Statistics and Data Science Journal

 1 
Peramalan Curah Hujan di Provinsi Sumatera Utara Menggunakan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA): Peramalan Curah Hujan di Provinsi Sumatera Utara Menggunakan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) Shofwatillah, Litasya
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 3 No. 3 (2025): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol3.iss.3.art22

Abstract

Peramalan curah hujan merupakan salah satu langkah yang penting dalam pengelolaan sumber daya air dan mitigasi dampak perubahan iklim. Pada penelitian ini diperoleh model yang terbaik untuk melakukan peramalan curah hujan di Provinsi Sumatera Utara tahun 2024 yaitu ARIMA(2,1,1)(0,1,1)12. Hasil analisis menunjukkan bahwa model ini mampu menangkap pola fluktuasi musiman, namun terdapat beberapa prediksi dengan nilai negatif yang tidak realistis, menunjukkan keterbatasan model dalam merepresentasikan data. Grafik peramalan juga mengindikasikan adanya ketidakpastian yang meningkat pada periode prediksi, yang tercermin dari interval kepercayaan yang lebih lebar. Kesimpulan dari penelitian ini adalah model ARIMA dapat digunakan sebagai pendekatan awal dalam peramalan curah hujan, namun perlu dilakukan evaluasi lebih lanjut dan penyempurnaan model untuk meningkatkan akurasi dan validitas hasil peramalan. Implikasi dari hasil penelitian ini adalah hasil peramalan sebaiknya tidak digunakan sebagai satu-satunya dasar pengambilan keputusan, tetapi perlu didukung dengan metode lain, serta data tambahan supaya prediksi curah hujan dapat lebih mendekati kondisi sebenarnya.
Co-Authors