PENGARUH FAKTOR MUSIMAN PADA PEMODELAN DERET WAKTU UNTUK PERAMALAN DEBIT SUNGAI DENGAN METODE SARIMA

Pemodelan dan peramalan deret waktu saat ini berkembang dan banyak digunakan di berbagai bidang termasuk di bidang hidrologi. Salah satu parameter hidrologi yang sangat penting adalah debit sungai. Besaran dan fluktuasi debit sungai pada periode waktu tertentu sangat dipengauhi oleh faktor musiman, yaitu musim hujan dan kemarau. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh faktor musiman terhadap kemampuan model dalam menirukan dan meramalkan perilaku dari data debit sungai. Pemodelan dilakukan berbasis kepada pendekatan metode statistik BoxJenkins, yaitu Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan melibatkan faktor musiman dalam pemodelannya, yang dikenal dengan model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Model yang digunakan untuk peramalan adalah model yang terbaik, yaitu model yang memenuhi syarat signifikansi parameter, white noise dan memiliki nilai MAPE ( Mean Absolute Percentage Error )yang terkecil. Perbandingan dilakukan terhadap hasil peramalan model-model terbaik, masing-masing terbaik dari model SARIMA dan model ARIMA non musiman, sehingga dapat diketahui pengaruh faktor musiman terhadap hasil pemodelan dan peramalan. Hasil analisis menunjukan ternyatamodel SARIMA terbaik lebih layak digunakan daripada model Arima non musiman.