BKG

Nisak, SitiChoirun (2016) Pendekatan SUR (Seemingly Unrelated Regression) Pada Model GSTARIMA Dan Penerapannya Pada Peramalan Data Curah Hujan. Magister thesis, Universitas Brawijaya.

Indonesian Abstract

Data yang dipengaruhi oleh waktu dan ruang disebut sebagai data space time. STAR dan GSTAR adalah contoh model time series yang digunakan untuk peramalan data space time yang stasioner dan non musiman. STARIMA merupakan model space time dengan mempertimbangkan unsur non stasioner dan musiman, namun model ini hanya dapat digunakan untuk lokasi yang berkarakteristik homogen. Kondisi aktual menunjukkan suatu lokasi dengan lokasi lain memiliki karakteristik yang heterogen sehingga model STARIMA kurang fleksibel digunakan. GSTARIMA merupakan model pengembangan dari STARIMA yang mengakomodir unsur keheterogenan karakteristik lokasi, karena setiap lokasi memiliki parameter real time sendiri dan tidak terpengaruh dengan perubahan lokasi lain. Ordinary Least Squares (OLS) merupakan metode yang digunakan untuk pendugaan parameter model GSTARIMA. Pendugaan parameter model GSTARIMA menggunakan OLS tidak akan menghasilkan penduga yang efisien jika terdapat korelasi error antar lokasi. Asumsi metode OLS yaitu error memiliki ragam konstan dan tidak berkorelasi ~ ( , )tetapi pada kenyataannya error antar lokasi saling berkorelasi. Pendekatan model Seemingly Unrelated Regression (SUR) merupakan salah satu cara untuk mengatasi kekurangan metode OLS. SUR mengunakan metode Generalized Least Square (GLS) untuk menduga parameter model. Metode ini mampu mengatasi adanya korelasi antar error melalui matriks ragam peragam error dalam model dengan asumsi ~ ( , ). Tujuan penelitian adalah melakukan pendugaan parameter model GSTARIMA dengan pendekatan SUR dan menentukan model GSTARIMA yang sesuai dengan curah hujan di Wilayah Kabupaten Malang serta melihat tingkat akurasi peramalan dari model yang terbentuk dengan melihat nilai RMSE dan R2 prediction. Penelitian ini menggunakan data sekunder dan data primer. Penelitian dilaksanakan di sepuluh pos hujan di Wilayah Kabupaten Malang yaitu Tumpang, Tajinan, Turen, Wajak, Tumpuk Renteng, Tangkilsari, Jabung, Poncokusumo, Blambangan dan Bululawang. Hasil dari penelitian ini menunjukkan pemodelan curah hujan wilayah tersebut diperoleh model GSTARIMA((1,12,36),(0),(1,2)) dengan RMSE yang relatif kecil yaitu 5.715 dan R2 prediction sebesar 61.16% dengan RMSE dan R2 prediction di sepuluh pos hujan berkisar antara 5.302-6.246 dan 51.05% - 68.72%.

English Abstract

UNSPECIFIED

Other Language Abstract

UNSPECIFIED

Item Type: Thesis (Magister)
Identification Number: TES/515.782/NIS/p/2016/041602009
Subjects: 500 Natural sciences and mathematics > 515 Analysis > 515.7 Functional analysis
Divisions: S2 / S3 > Magister Matematika, Fakultas MIPA
Depositing User: Nur Cholis
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/157462
Full text not available from this repository.

Actions (login required)

View Item View Item