BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di Indonesia, Badan Meteorologi dan Geofisika Jakarta yang sejak tahun enam puluhan di terapkan menjadi suatu direktorat penghubung udara. Direktorat BMG tersebut bertugas mengadakan penelitian dan pelayanan meteorologi dan geofisika yang salah satu bidangnya adalah iklim. Iklim merupakan kebiasaan alam yang digerakan oleh gabungan beberapa unsur yaitu radiasi matahari, temperatur, kelembaban, curah hujan, suhu udara, tekanan udara dan angin. Unsur kelembabab udara merupakan salah satu unsur iklim yang sangat berperan penting. Lembab udara atau kelembapan relative adalahperbandingan antara massa uap air yang ada di dalam satu satuan volume udara dengan massa uap air yang diperlukan untuk menjenuhkan satu satuan volume udara tersebut pada suhu yang sama. Satuan lembab udara dinyatakan dalam . Pengaruh timbal balik antara faktorunsur-unsur iklim tersebut akan menentukan pola yang diperlihatkan oleh unsur. Tetapi sebaliknya, unsur-unsur tersebut pada suatu batas tertentu akan mempengaruhi faktor juga, sehingga keadaan cenderung untuk melanjutkan proses timbal balik. Batas pola yang ditentukan itu umumnya stabil. Terjadinya penyimpangan tidak dapat dihindari padaproses tersebut. Penyimpangan tersebut sesungguhnya pengecualian yang harus diperhatikan. Iklim beserta unsurnya adalah hal yang penting untuk diperhatikan dan dipelajari dengan sebaik-baiknya, karena pengaruhnya menimbulkan masalah yang berat bagi manusia serta makhluk hidup lainnya. Masalah tersebut merupakan tantangan bagi manusia karena harus berusaha untuk mengatasinya dengan menghindari atau memperkecil pengaruh yang tidak menguntungkan kehidupan manusia. Dari keadaan di atas penulis ingin mengadakan penelitianterhadap data kelembaban udara pada masalalu (dari bulan Januari 2006 – Desember 2010), untuk meramalkan kelembaban udara pada masa yang akan datang (tahun 2011), sebagai bahan penulisan tugas akhir dengan judul “PERAMALAN KELEMBABAN UDARA BULANAN DI KOTA TAHUN 2011 BERDASARKAN DATA TAHUN 2006 – 2010 DENGAN METODE BOX – JENKINS” 1.2 Perumusan Masalah Penulis hanya meramalkan kelembaban udara yang akan datang (bulan Januari – Desember 2011) dengan menggunakan data kelembaban udara pada bulan Januari 2006 – Desember 2010 1.3 Tinjauan Pustaka Metodologi ARIMA (Auto Regresive Integrete Moving Avarage) Box – Jenkins merupakan suatu pendekatan pembentukan model yang sangat kuat untuk analisis deret berkala. Agar metodologi tersebutdapat digunakan, maka harus dilakukan analisis data deret berkala historis, ketepatan modal yang harus diukur dan modelmodel tersebut harus diterapkan untuk tujuan peramalan. Meskipun beberapa pedoman yang bermanfaat untuk menangani tugas-tugas tersebut telah dikembangkan, masih tetap diperlukan adanya pengalaman dan usaha mencoba-coba (trial and error) agar dapat mengunakan pendekatan-pendekatan tersebut dengan berhasil. Untuk nilai p, d dan q yang sangat kecil pada model umum ARIMA (p,d,q) data dapat diprediksi. ARIMA (Auto Regresive Integrete Moving Avarage) dikembangkan oleh Box dan Jenkins sehingga disebutARIMA Box–Jenkins. Metode ini merupakan gabungan dari metode penghalusan (smoothing), metode regresi dan metode dekomposisi. Metode ini banyak digunakan untuk peramalan harga saham, penerimaan, penjualan, tenaga kerja dan variabel runtun waktu lainnya. Model runtun waktu ini biasanya digunakan bila hanya sedikit yang diketahui mengenai variabel – variabel independent yang dapat digunakan untuk memperjelas variabel utama (dependent) yang diminati. Menurut dalam buku “Metode Peramalan ARIMA Box-Jenkins” peramalan dengan mengunakan ARIMA dilakukan melalui lima tahapan,yaitu tahap pemeriksaan kestasioneran data, pengidentifikasi model, pengestimasian parameter model, pengujian model dan penggunaan model untuk peramalan. Dalam peramalan kelembaban udara, maka dapat digunakan beberapa buku antara lain : Assauri, S [1] menguraikan bahwa peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan tersebut didasarkan atas bermacam-macam cara yang dikenal dengan metode peramalan. Makridakis, S [2] menguraikan bahwa dalam bukunya metode dan aplikasi peramalan, pada dasarnya ada dua model dari metode Box-Jenkinsyaitu model linear untuk deret statis (Stationary Series) dan model linear yang tidak statis (Non Stationary Series). Model-model untuk deret statis menggunakan teknik penyaringan (filtering) untuk deret waktu yaitu apa yang disebut dengan ARMA (Auto Regresive-Moving Avarage) untuk suatu kumpulan data, sedangkan untuk model untuk model yang tidak statis menggunakan apa yang disebut ARIMA (Auto Regresive-Integrete-Moving Avarage). Model peramalan Box–Jenkins untuk postulasi kelas untuk ARIMA (p,q) yang umum adalah : Dimana : = Variabel yang diramalkan (Dependent Variabel) = Variabel pertama pada periode ke 1, 2, 3,..., p = Paramater Auto Regresive = Nilai kesalahan pada t = Parameter – parameter dari MA (1, 2, ..., p) = Nilai kesalahan pada saat (t-q) Kartasapoetra, Ance Gunarsih [3] menguraikan tentang iklim yang mencangkup tinjauan tentang iklim, sifat dan klasifikasinya dan bagaimana pendekatan-pendekatan yang dilakukan terhadap iklim yang berpengaruh terhadap berbagai bidang.
Kamis, 18 Desember 2014
Download Skripsi Mathematics:Peramalan Kelembaban Udara Di Kota Medan Pada Tahun 2011 Berdasarkan Data Tahun 2006 – 2010 Dengan Metode
Langganan:
Posting Komentar (Atom)
0 komentar:
Posting Komentar