Peramalan Volume Debit Air Kota Palopo Menggunakan Model ARIMA Deteksi Pencilan

Authors

  • Dwi Risky Arifanti 1Institut Agama Islam Negeri Palopo, Palopo Indonesia
  • Asrirawan Asrirawan Universitas Sulawesi Barat, Majene, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.30605/27458326-50

Keywords:

ARIMA, Pencilan, Jumlah Debit Air

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model peramalan yang sesuai untuk mengatasi adanya pencilan pada debit air Kota Palopo menggunakan model ARIMA deteksi pencilan. Penelitian ini menggunakan data debit air di Kota Palopo periode bulan Januari 2010 sampai dengan bulan Desember 2015 dengan jumlah data 72 yang diperoleh dari PT. PDAM Kota Palopo. Penelitian dimulai dengan mengindentifikasi model ARIMA dengan membuat plot data deret waktu, plot ACF, dan plot PACF, apabila pada tahap ini terlihat bahwa data masih belum stasioner pada varians, hal ini dapat diatasi dengan menggunakan transformasi box-cox, namun apabila data masih belum stasioner pada mean, maka perlu untuk dilakukan differencing pada data, kemudian dilanjutkan dengan mengestimasi parameter dengan Maximum Likelihood Estimation, menguji kenormalan galat menggunakan statistik uji Kolmogorov-Smirnov serta menguji kecukupan model menggunakan statistik uji Q, memilih model terbaik, hasil uji normalitas residual menunjukkan bahwa residual model ARIMA belum white noise, dan mengindikasikan adanya outlier pada data. Sehingga, langkah selanjutnya yang dilakukan adalah deteksi outlier untuk mengeliminasi efek outlier dan memperbesar ketepatan prediksi dari model ARIMA. Implementasi pemodelan ARIMA dan deteksi outlier dilakukan dengan menggunakan SAS. Peramalan dengan model ARIMA menghasilkan ARIMA (1,1,1,) sebagai model terbaik, dengan nilai MSE 9579. Sedangkan model ARIMA dengan penambahan pencilan yaitu 64, 72, 70, 58, 52, 50, 61.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Bowerman, B.L., R.T. O’Connell, and A.B. Koehler. 2005. Forecasting, Time Series, and Regression: An Applied Approach, Edisi Keempat. Brooks/Cole. Boston.

Damayanti. 2008 Pengertian analisis deret waktu dan metode model ARIMA.

Suhartono, B. W. 2001. Laporan Penelitian: Penerapan dan Perbandingan Model Intervensi dan Model Fungsi Transfer untuk Analisis Faktor-faktor yang Berpengaruh terhadap Jumlah Penumpang Kereta Api dan Pesawat Udara Jurusan Surabaya-Jakarta. Lembaga Penelitian Institut Teknologi Sepuluh November. Surabaya.

Wei,W.W.S. 1994. Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods, Second Edition. Addison-Wesley Publishing, Co. Canada

Downloads

Published

2021-03-06

How to Cite

[1]
D. Risky Arifanti and A. Asrirawan, “Peramalan Volume Debit Air Kota Palopo Menggunakan Model ARIMA Deteksi Pencilan”, IJMA, vol. 1, no. 2, pp. 31–39, Mar. 2021.

Issue

Vol. 1 No. 2 (2021): Terbitan Kedua-Maret 2021

Section

Articles

License

Dengan mengirimkan naskah artikel, berarti penulis setuju dengan segala kebijakan yang ditetapkan oleh jurnal dan penerbit.

Penulis menyatakan bahwa:

  • kebijakan ini telah diketahui dan disetujui bersama oleh semua penulis;
  • naskah artikel belum dipublikasikan secara resmi sebelumnya di media ber-ISSN atau ber-ISBN yang terdaftar, kecuali dalam bentuk abstrak atau sebagai bagian dari materi kuliah, atau skripsi/tesis/disertasi yang tidak diterbitkan;
  • naskah tidak sedang dalam proses editorial dan dipertimbangkan untuk publikasi di tempat lain;
  • publikasi naskah ini telah disetujui oleh semua penulis, institusi afiliasi penulis, otoritas yang bertanggung jawab, dan lembaga di mana kegiatan telah dilakukan;
  • naskah berisi materi yang aman dari pelanggaran hak cipta;

Perjanjian Hak Cipta dan Lisensi

  • Penulis memiliki hak cipta dan hak kepemilikan lainnya yang terkait dengan artikel.
  • Penulis memiliki hak dan diizinkan untuk menggunakan substansi artikel untuk karya-karya penulis berikutnya, termasuk untuk keperluan bahan/materi kuliah dan buku.
  • Penulis menyerahkan hak publikasi pertama kepada jurnal dengan di bawah Lisensi Creative Commons (CC BY 4.0).

Pernyataan Lisensi CC BY 4.0

Anda diperbolehkan:

  • Berbagi — menyalin dan menyebarluaskan kembali materi ini dalam bentuk atau format apapun;
  • Adaptasi — menggubah, mengubah, dan membuat turunan dari materi ini untuk kepentingan apapun, termasuk kepentingan komersial.

Pemberi lisensi tidak dapat mencabut ketentuan di atas sepanjang Anda mematuhi ketentuan lisensi berikut ini.

  • Atribusi — Anda harus mencantumkan nama yang sesuai, mencantumkan tautan terhadap lisensi, dan menyatakan bahwa telah ada perubahan yang dilakukan. Anda dapat melakukan hal ini dengan cara yang sesuai, namun tidak mengisyaratkan bahwa pemberi lisensi mendukung Anda atau penggunaan Anda.
  • Tidak ada pembatasan tambahan — Anda tidak dapat menggunakan ketentuan hukum atau sarana kontrol teknologi yang secara hukum membatasi orang lain untuk melakukan hal-hal yang diizinkan lisensi ini.