DETEKSI ANOMALI DATA PREDIKSI UNTUK MENINGKATKAN AKURASI HASIL PERAMALAN DATA CURAH HUJAN - Evrita Lusiana Utari,Yusriadi, Agus Qomaruddin Munir, Farida Nuraini, (Prosiding Seminar Nasional Multidisiplin Ilmu, 2021)
Air merupakan kebututuhan pokok bagi mahluk hidup. Beberapa sumber mata air salah satunya adalah berasal dari air hujan. Untuk dapat memenuhi kecukupan kebutuhan pokok tanaman, lahan pertanian harus memiliki kecukupan air agar memperoleh hasil tanam yang berkualitas. Curah hujan merupakan salah satu indikator untuk mengetahui perkiraan kecukupan air tanah pada lahan pertanian. Ketersediaan air tanah yang dihasilkan oleh hujan dapat digunakan untuk mengetahui pola tanam pada suatu wilayah. Namun demikian, ketersediaan data curah hujan biasanya bergantung pada data real kondisi iklim saat ini, hal inilah yang menyulitkan pihak terkait menentukan klasifikasi pola tanam dimasa mendatang. Deteksi anomali data prediksi merupakan kegiatan penelitian yang bertujuan untuk mendapakan identifikasi awal data peramalan dengan tujuan penggunaan data peramalan yang digunakan untuk melakukan prediksi agar mendapatkan hasil yang baik dengan kriteria tingkat error yang rendah dan memiliki akurasi yang memadai. Model prediksi curah hujan yang akurat dibutuhkan untuk mengatasi permasalahan pergeseran pola hujan. Model prediksi curah hujan untuk penentuan pola tanam direkomendasikan oleh Food and Agriculture Organization (FAO) seperti regresi linier yang hingga sekarang masih banyak digunakan. Kelemahan model ini adalah inkonsistensi peramalan jangka pendek. Deteksi anomali merupakan bagian dari penelitian pengembangan model baru prediksi curah hujan menggunakan metode seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA). Data prediksi yang digunakan adalah data curah hujan dengan kurun waktu tahun 2010 sampai dengan 2020 dari tujuh stasiun pengumpul curah hujan di Kabupaten Sleman digunakan sebagai data training untuk memprediksi curah hujan dimasa mendatang. Hasil luaran dari deteksi anomali adalah berupa hasil normalisasi data prediksi yang selanjutnya akan diproses pada tahap prediksi curah hujan pada bulan tertentu dan mendapatkan akurasi yang memadai.