Perbandingan Akurasi Peramalan Curah Hujan dengan menggunakan ARIMA, Hybrid ARIMA-NN, dan FFNN di Kabupaten Malang

Abstract

Analisis deret waktu adalah suatu pengamatan yang dibangun berdasarkan urutan waktu. Peranan analisis deret waktu bermanfaat di berbagai bidang khususnya meteorologi. Salah satu aspek meteorologi adalah curah hujan, yang mana dapat memberikan dampak bagi kehidupan manusia. Curah hujan memiliki pola yang rumit untuk diprediksi, sehingga diperlukan metode terbaik untuk meramalkan curah hujan. Terdapat beberapa metode yang mampu menganalisis intensitas curah hujan. Metode yang dapat digunakan untuk meramalkan curah hujan adalah metode ARIMA, metode Feed Forward Neural Network (FFNN), dan hybrid ARIMA-NN. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan pemodelan dan prediksi curah hujan yang terbaik berdasarkan ketiga metode di atas. Data curah hujan yang digunakan berasal dari alat Mini Weather Station (MWS) di lokasi Dusun Supiturang dan Dusun Manggisari. Berdasarkan hasil penelitian, pada lokasi Supiturang didapatkan model terbaik yaitu ARIMA(1,1,1) dengan RMSE sebesar 3,4326. Pada lokasi Manggisari didapatkan model terbaik yaitu Hybrid ARIMA(1,1,1) FFNN(4-9-1) dengan RMSE sebesar 3,1056.