Model Matematika Ketinggalan Gelombang Perairan Pulau Bawean dengan Metode ARIMA
DOI:
https://doi.org/10.26594/jmpm.v3i2.1418Kata Kunci:
Model, Arima, Time series, Ketinggian gelombang, BaweanAbstrak
Kondisi cuaca yang mudah berubah saat ini menyebabkan ketinggian gelombang di perairan Pulau Jawa Judul sulit untuk ditebak. Pulau Bawean adalah salah satu Pulau Kecil di tengah laut Jawa yang distribusi logistik dan aktivitas lainnya sangat dipengaruhi oleh kondisi laut Jawa. Sehingga diperlukan sebuah metode untuk mengidentifikasi model matematika ketinggian gelombang perairan Pulau Bawean agar dapat membantu instansi terkait dalam memprediksi ketinggian gelombang secara akurat. ARIMA merupakan salah satu metode dalam analisis data time series yang banyak digunakan untuk menganalisis data secara statistik untuk mendapatkan model terbaik berdasarkan perilaku data tersebut, salah satu diantaranya adalah data ketinggian gelombang. Dalam penelitian ini didapatkan bahwa ARIMA(2,1,0) merupakan model terbaik untuk ketinggian gelombang perairan Pulau Bawean.Referensi
Hadijah, H. (2013). Peramalan Operasional Reservasi dengan Program Minitab menggunakan Pendekatan Arima PT Surindo Andalan. The Winners, 14(1), 13–19. https://doi.org/10.21512/tw.v14i1.640
Kasanah, L. N. (2016). Aplikasi Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk Meramalkan Jumlah Demam Berdarah Dengue (DBD) di Puskesmas Mulyorejo. Jurnal Biometrika dan Kependudukan, 5(2), 177–189. https://doi.org/10.20473/jbk.v5i2.2016.177-189
Kurniawan, T., Hanafi, L., & Apriliani, E. (2014). Penerapan Metode Filter Kalman Dalam Perbaikan Hasil Prediksi Cuaca Dengan Metode ARIMA. Jurnal Sains Dan Seni ITS, 3(2), A28-33. https://doi.org/10.12962/j23373520.v3i2.7984
Tayyib, M., & Winahju, W. S. (2014). Pemodelan Kecepatan Angin di Perairan Pulau Bawean dengan Menggunakan Fungsi Transfer. Jurnal Sains dan Seni ITS, 3(2), D248–D253. https://doi.org/10.12962/j23373520.v3i2.8152
Wei, W. W. S. (2006). Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods (Classic Version). Pearson Education.
Wibowo, Y. A., Suparti, S., & Tarno, T. (2012). ANALISIS DATA RUNTUN WAKTU MENGGUNAKAN METODE WAVELET THRESHOLDING. Jurnal Gaussian, 1(1), 249–258.Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
- Seluruh informasi dan isi artikel dalam JMPM: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika bebas untuk dibaca, diunduh, dicetak, diperbanyak, atau dibagikan dengan berbagai tujuan legal.
- Aspek legal formal terhadap akses setiap informasi dan artikel yang tercantum dalam situs jurnal ini mengacu pada ketentuan lisensi Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
