PERBANDINGAN MODEL ARIMA, SARIMA, DAN SARIMAX DALAM PREDIKSI SUHU PERMUKAAN DI DKI JAKARTA
Dampak pemanasan global terhadap sektor kelautan yaitu pemutihan karang, kenaikan permukaan air laut sehingga membuat berubahnya garis pantai, dan perubahan cuaca yang ekstrim di laut lepas yang berpengaruh terhadap penangkapan ikan oleh nelayan. Di sisi lain, perkembangan dan kemajuan teknologi men...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Book |
| Published: |
2023-01-24.
|
| Subjects: | |
| Online Access: | Link Metadata |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Dampak pemanasan global terhadap sektor kelautan yaitu pemutihan karang, kenaikan permukaan air laut sehingga membuat berubahnya garis pantai, dan perubahan cuaca yang ekstrim di laut lepas yang berpengaruh terhadap penangkapan ikan oleh nelayan. Di sisi lain, perkembangan dan kemajuan teknologi menghasilkan data yang besar sehingga bisa dianalisis atau diolah peneliti. Data perubahan suhu di DKI Jakarta yang memiliki tren naik digunakan untuk prediksi perubahan suhu dan pemanasan global yang terjadi di DKI Jakarta. Model yang digunakan untuk prediksi data perubahan suhu di DKI Jakarta yaitu menggunakan model ARIMA, SARIMA, dan SARIMAX. Tujuan dari penelitian ini yaitu peneliti mengetahui nilai MSE dan RMSE dari hasil implementasi model ARIMA, SARIMA, dan SARIMAX pada data perubahan suhu di DKI Jakarta. Hasil evaluasi model menunjukkan model ARIMA menghasilkan nilai MSE 0.27 dan RMSE 0.52, model SARIMA menghasilkan nilai MSE 0.24 dan RMSE 0.49, dan model SARIMAX menghasilkan nilai MSE 0.12 dan RMSE 0.34. Hasil visualisasi menjelaskan perbandingan data prediksi dan data aktual pada model ARIMA, SARIMA, dan SARIMAX. Hasil perbandingan menunjukkan SARIMAX memiliki error yang rendah dengan nilai MSE 0.12 dan nilai RMSE 0.34. The impact of global warming on the marine sector is coral bleaching, rising sea levels that change coastlines, and extreme weather changes on the high seas which affect fishing by fishermen. On the other hand, technological developments and advances produce large data that can be analyzed or processed by researchers. Data on temperature changes in DKI Jakarta which has an upward trend is used to predict changes in temperature and global warming that are occurring in DKI Jakarta. The model used for prediction of temperature change data in DKI Jakarta is using the ARIMA, SARIMA, and SARIMAX models. The purpose of this study is that researchers know the MSE and RMSE values from the results of implementing the ARIMA, SARIMA, and SARIMAX models on temperature change data in DKI Jakarta. The results of the model evaluation show that the ARIMA model produces MSE values of 0.27 and RMSE 0.52, the SARIMA model produces MSE values of 0.24 and RMSE 0.49, and the SARIMAX model produces MSE values of 0.12 and RMSE 0.34. The visualization results explain the comparison of predicted data and actual data on the ARIMA, SARIMA, and SARIMAX models. The comparison results show that SARIMAX has a low error with an MSE value of 0.12 and an RMSE value of 0.34. |
|---|---|
| Item Description: | http://repository.upi.edu/88991/1/S_SIK_1905994_Title.pdf http://repository.upi.edu/88991/2/S_SIK_1905994_Chapter1.pdf http://repository.upi.edu/88991/3/S_SIK_1905994_Chapter2.pdf http://repository.upi.edu/88991/4/S_SIK_1905994_Chapter3.pdf http://repository.upi.edu/88991/5/S_SIK_1905994_Chapter4.pdf http://repository.upi.edu/88991/6/S_SIK_1905994_Chapter5.pdf http://repository.upi.edu/88991/7/S_SIK_1905994_Appendix.pdf |