<![CDATA[Pemodelan dan peramalan deret waktu saat ini berkembang dan banyak digunakan di berbagaibidang termasuk di bidang hidrologi. Salah satu parameter hidrologi yang sangat penting adalahdebit sungai. Besaran dan fluktuasi debit sungai pada periode waktu tertentu sangat dipengauhioleh faktor musiman, yaitu musim hujan dan kemarau. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahuipengaruh faktor musiman terhadap kemampuan model dalam menirukan dan meramalkan perilakudari data debit sungai. Pemodelan dilakukan berbasis kepada pendekatan metode statistik BoxJenkins, yaitu Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan melibatkan faktormusiman dalam pemodelannya, yang dikenal dengan model Seasonal Autoregressive IntegratedMoving Average (SARIMA). Model yang digunakan untuk peramalan adalah model yang terbaik,yaitu model yang memenuhi syarat signifikansi parameter, white noise dan memiliki nilai MAPE(Mean Absolute Percentage Error)yang terkecil. Perbandingan dilakukan terhadap hasilperamalan model-model terbaik, masing-masing terbaik dari model SARIMA dan model ARIMAnon musiman, sehingga dapat diketahui pengaruh faktor musiman terhadap hasil pemodelan danperamalan. Hasil analisis menunjukan ternyatamodel SARIMA terbaik lebih layak digunakandaripada model Arima non musiman.]]>
Copyrights © 2018
