PERAMALAN KUALITAS UDARA DI KOTA BALIKPAPAN BERDASARKAN INDIKATOR NILAI PM2.5 MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) - Butar, Judah; Anastasya; Riswanty Margareth Malau; Galavinozky Roigabe Gumilang Rajaguguk; Surya Puspita Sari; Magdalena Effendi (BPS Kalimantan Timur, 2025)
Kualitas udara merupakan indikator penting dalam menilai kondisi lingkungan karena berpengaruh langsung terhadap kesehatan manusia. Peningkatan aktivitas industri, transportasi, serta pembangunan infrastruktur di Kota Balikpapan seiring dengan pengembangan Ibu Kota Nusantara (IKN) berpotensi meningkatkan konsentrasi polutan udara, khususnya partikulat halus PM2.5. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola dan meramalkan konsentrasi PM2.5 di Kota Balikpapan. Penelitian ini menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk memodelkan data deret waktu PM2.5 harian. Data yang digunakan mencakup periode Januari hingga September 2025 dengan total 273 observasi, yang dibagi menjadi 80% data training yaitu sebanyak 218 observasi dan 20% data testing sebanyak 55 observasi. Metode ARIMA dipilih karena kemampuannya dalam menangkap pola fluktuatif pada data deret waktu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA(2,0,1) merupakan model terbaik untuk peramalan konsentrasi PM2.5 di Kota Balikpapan berdasarkan kriteria pemilihan model dan evaluasi kinerja peramalan. Model ini mampu merepresentasikan pola data historis dengan baik dan memberikan hasil peramalan yang cukup akurat pada data pengujian. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa model ARIMA(2,0,1) dapat digunakan sebagai alat peramalan kualitas udara, khususnya konsentrasi PM2.5 di Kota Balikpapan, serta berpotensi mendukung pengambilan kebijakan dalam pengendalian pencemaran udara di wilayah tersebut.