Kinerja Peramalan Autoregressive Integrated Moving Average dan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average dalam Memprediksi Kejadian Gempa Bumi Sumatra - Firmansyah, Muhammad Akbar; Oktarina, Cinta R. (UNIB Press, 2025)
Pulau Sumatra merupakan salah satu wilayah di Indonesia dengan tingkat risiko gempa bumi yang tinggi akibat jalur subduksi dan keberadaan sesar aktif. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan dan meramalkan magnitudo tertinggi gempa bumi tahunan di Pulau Sumatra menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Data yang digunakan adalah magnitudo tahunan dari tahun 1900 hingga 2023. Sebelum pemodelan, dilakukan uji stasioneritas data melalui transformasi Box-Cox untuk varians dan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) untuk rataan. Setelah proses differencing, data dinyatakan stasioner terhadap rataan. Identifikasi model awal dilakukan dengan analisis plot ACF dan PACF, diikuti dengan seleksi model berdasarkan signifikansi parameter. Evaluasi model menggunakan kriteria AIC, BIC, MAE, RMSE, dan MAPE. Hasil analisis menunjukkan bahwa model SARIMA (1,1,1) (1,1,0)24 memiliki performa terbaik berdasarkan nilai AIC, BIC, MAE, dan MAPE. Namun, dalam tahap peramalan data testing, model ARIMA (2,1,2) menunjukkan hasil prediksi yang lebih mendekati nilai aktual. Penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi penggunaan ARIMA dan SARIMA dapat membantu dalam memodelkan kejadian gempa bumi di Sumatra, dengan pemilihan model terbaik disesuaikan berdasarkan tujuan peramalan.