BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Badan Meteorologi dan Geofisika di Jakarta sejak tahun enam puluhan telah diterapkan menjadi suatu direktorat perhubungan udara. Direktorat BMG tersebut bertugas mengadakan penelitian dan pelayanan meteorologi dan geofisika yang salah satu bidangnya adalah iklim. Iklim merupakan kebiasaan alam yang digerakkan oleh gabungan beberapa unsur yaitu radiasi matahari,temperatur, kelembaban, curah hujan, suhu udara, tekanan udara dan angin. Unsur – unsur itu berbeda pada tempat yang satu dengan yang lainnya karena ketinggian tempat, daerah tekanan, arus laut, garis lintang dan permukaan tanah. Adanya penyimpangan jika tejadi proses pengaruh timbal balik antara faktor tersebut yang akan menentukan pola yang diperlihatkan unsur. Terjadinya penyimpangan dapat menimbulkan banjir, badai atau angin topan. Iklim beserta unsurnya penting dipelajarikarena menimbulkan masalah. Unsur kelembaban merupakan salah satu unsur iklim yang sangat berperan penting. Kelembaban udara adalah perbandingan antara massa uap air di dalam satu satuan volume udara dangan massa uap air yang diperlukan untuk menjenuhkan satu satuan volume udara tersebut pada suhu yang sama. Satuan Kelembaban udara dinyatakan dalam kg/m . Di Indonesia, istilah curah hujan dapat disinonimkan dengan curahan karena pada umumnya salju tidak dijumpai pada daerah ini. Banyaknya curah hujan yang mencapai tanah selama selang waktu tertentu dinyatakan dengan ketebalan atau ketinggian air hujan. Dari keadaan diatas penulis ingin mengadakan penelitian tehadap data curah hujan pada masa lalu (dari Januari 2006- Desember 2010), untuk meramalkan curah hujan pada masa yang akan datang, sebagai bahan penulisan tugas akhir dengan judul “PERAMALAN CURAH HUJAN BULANAN DI KOTA TAHUN 2011 BERDASARKAN DATA KELEMBABAN UDARA TAHUN 2006 – 2010 DENGANFUNGSI TRANSFER”. 1.2. Perumusan Masalah Untuk lebih mempermudah penelitian ini agar, Maka penulis hanya meramalkan curah hujan yang akan datang (bulan Januari – Desember 2011) dengan menggunakan data kelembaban udara bulan Januari 2006 - Desember 2010. 1.3. Tinjauan Pustaka Model Fungsi Transfer merupakan salah satu model time series yaitu gabungan pendekatan regresi dan time series (ARIMA) untuk errornya. Model regresi dinamik merupakan salah satu bentuk model kombinasi dan seringkali disebut sebagai model fungsi transfer dalam terminology. ARIMA dikembangkan oleh Box dan Jenkins sehingga disebut ARIMA Box- Jenkins. Metode ini merupakan gabungan dari metode penghalusan , 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 independen yang dapat digunakan untuk menjelaskan variabel utama (dependen) yang diminati. Fungsi Transfer atau disebut multivariat ARIMA berusaha untuk memakai notasi yang konsisten dengan literature yang dipakai saat ini. Karena model multivariat (Fungsi Transfer) menggabungkan karakter dari model – model ARIMA univariat dan beberapa karakter analisis regresi berganda, maka Fungsi Transfer adalah suatu metode yang mencampurkan pendekatan deret berkala dengan pendekatan kausal. Dalam meramalkan curah hujan, maka dapat digunakan beberapa buku antara lain : Prawirowardoyo, S [1] menguraikan tentang klimatologi yakni ilmu yang mempelajari atmosfer yang menyangkut keadaan fisis dan dinamisnya serta interaksinya dengan permukaan bumi dibawahnya. Daldjoeni, N [2] menguraikan bahwa suhu dan curah hujan sangat utama karena tanpa panas air tumbuhan dan tanaman tak dapat hidup dan di tempat manapun di permukaan bumi, suhu dan curah hujan paling mudah pencatatannya. Helmi, S [3] menguraikan tentang pengolahan data statistic dengan menggunakan SPSS. Dalam SPSS, Menu yang digunakan adalah forecasting untuk mendapatkan hasil peramalan curah hujan. Makridakis, S [4] menguraikan bahwa pada dasarnya ada dua model linier dari metode Box Jenkins, yaitu model linier untuk deret statis (Stasionery Series) dan model linier untuk deret data yang tidak statis (Nonstasionery Series). Model-model linier ini untuk deret data yang tidak menggunakan teknikpenyaringan (filtering) untuk deret waktu, yaitu ARMA (Auto Regressive Moving Average) untuk suatu kumpulan data. Sedangkan untuk model yang tidak statis menggunakan ARIMA (Autoregressive-Integrated-Moving-Average) Model multivariat (fungsi transfer) menggabungkan beberapa karakteristik dari model-model ARIMA univariat dan beberapa karakteristik analisis regresi berganda, maka apa yang dibicarakan sebenarnya adalah metode yang menggabungkan pendekatan deret berkala dengan pendekatan kausal. Tujuan pemodelan fungsi transfer adalah untuk menetapkan model yang sederhana, yang menghubungkan Yt (Output) dengan Xt (Input) dan Nt (Gangguan). Tujuan utama pemodelan ini adalah untuk menetapkan peranan indicator penentu (leading indicator) deret input dalam rangka menetapkan deret output. Model fungsi transfer merupakan pengembangan dari model ARIMA satu peubah (univariat). Jika deret berkala Yt berhubungan dengan satu atau lebih deret berkala lain Xt maka dapat dibuat suatu model berdasarkan informasi deret berkala Xtuntuk menduga nilai Ytmodel yang dihasilkan disebut fungsi transfer. Metode analisis deret berkala Box-Jenkins fungsi transferterdiri dari empat tahap utama. Tahap pertama disebut tahap identifikasi yang meliputi identifikasi model. Tahap ini dapat dilakukan dengan melihat fungsi autokorelasi dan autokorelasi persial. Tahap kedua adalah menduga parameter model atau disebut tahap pendugaan. Tahap ketiga adalah diagnosa untuk melihat apakahmodel sudah tepat atau belum. Tahap keempat adalah peramalan berdasarkan model yang di dapat.
Kamis, 18 Desember 2014
Skripsi Mathematics:Peramalan Curah Hujan Bulanan Di Kota Medan Tahun 2011 Berdasarkan Data Kelembaban Udara Dari Tahun 2006 – 2010 Dengan Fungsi Transfer
Langganan:
Posting Komentar (Atom)
0 komentar:
Posting Komentar