Pemodelan dan Peramalan Suhu Udara di Kota Bandung

Solichatus Zahroh, Yuyun Hidayat, Resa Septiani Pontoh

Abstract


Suhu udara merupakan unsur cuaca yang nilainya dapat berfluktuasi secara tidak terduga. Peramalan suhu udara merupakan informasi penting bagi masyarakat, sehingga peramalan dengan akurasi yang tinggi sangat dibutuhkan. Metode peramalan yang sederhana dinilai dapat memberikan tingkat akurasi yang tinggi jika digunakan untuk model yang memiliki pola data stasioner. Salah satu metode tersebut, yaitu Simple Exponential Smoothing yang peramalannya hanya melakukan pembobotan terhadap data sebelumnya yang tingkat pemulusannya ditentukan dari nilai ?. Pada penelitian ini didapatkan nilai peramalan untuk satu periode ke depan berdasarkan data historis harian selama 5 tahun adalah 22.97oC dengan nilai RMSE sebesar 0.82, nilai MAE sebesar 0.63, nilai MPE sebesar -0.11%, nilai MAPE sebesar 2.69%, dan nilai MASE sebesar 0.92.


Keywords


Suhu udara; Bandung; Peramalan; Simple Exponential Smoothing;

Full Text:

PDF

References


Dewantara, BS., Peramalan Cuaca Tradisional, http://bagassdsite.blogspot.com/2012/10/peramalancuaca-tradisional.html, 24 Oktober 2012.

R. E. Caraka, Z. Mahmud, W. Sugiyarto, dan H. Yasin, “Long Memory models to forecasting temperatur,” Prosiding Seminar Hari Meteorologi Dunia, 2016, pp. 222-236.

J. Priyana, dan A. M. Abadi, “Peramalan suhu udara di Yogyakarta dengan menggunakan model fuzzy,” Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA, 2011, pp 253-260.

S. Anwar, “Peramalan suhu udara jangka pendek di Kota Banda Aceh dengan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA),” Malikussaleh Journal of Mechanical Science and Technology, vol. 5, no. 1, 2017, pp. 6-12.

S. I. Christienova, E. W. Pratiwi, dan G. Darmawan, “Comparative analysis of Singular Spectrum Analysis and Fourier Series Analysis on air temperature data in Surabaya,” Berkala MIPA, 2018, pp.94-106.

R. G. Brown, “Statistical forecasting for inventory control,” McGraw/Hill, 1959.

C. E. Holt, “Forecasting seasonals and trends by exponentially weighted averages,” International Journal of Forecasting, 2003, pp. 5-10.

P. R. Winters, “Forecasting sales by exponentially weighted moving averages,” Management Science, 1960, pp. 324-342.

R. J. Hyndmann, G. Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice, 2nd ed, OTexts: Monash University, 2018.

I. Sungkawa, R. T. Megasari, “Penerapan ukuran ketepatan nilai ramalan data deret waktu dalam seleksi model peramalan volume penjualan PT. Satriamandiri Citramulia,” ComTech, vol. 2, 2011, pp.636-645.

Y. L. Chang, QS Version 3.0, Prentice Hall: New Jersey, 1994.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Bookmark and Share


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

© 2017-2020 | Hak Cipta Dilindungi | Departemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran | Powered by OJS