Pemodelan Curah Hujan dengan Pendekatan Model ARIMA, Feed Forward Neural Network dan Hybrid (ARIMA-NN) di Banyuwangi

Abstract

Banyuwangi dikenal sebagai daerah yang kaya akan keindahan alamnya, banyak terdapat tempat wisata antara lain Pantai Bama, Watu Dodol, Rajeg Wesi, Sukomade, Pulau Merah dan Pantai Plengkung. Selain itu di Banyuwangi juga terdapat Taman Nasional Meru Betiri dan Cagar Alam Baluran. Banyuwangi juga merupakan lumbung padi terbesar di Jawa Timur. Salah satu faktor alam yang berpengaruh terhadap produksi padi adalah curah hujan. Pada data curah hujan selain terdapat pola linier diduga juga terdapat pola non linier. Pada penelitian ini akan digunakan digunakan pemodelan linier yaitu ARIMA dan non linier yaitu Feed Forward Neural Network (FFNN) dan Hybrid (ARIMA-NN). Dari hasil analisis yang telah dilakukan didapatkan model ARIMA terbaik adalah ARIMA ([1,13,17],0,0) (1,0,0)¹² dengan nilai RMSE sebesar in sample 0,909 dan RMSE out sample sebesar 1,351. Model FFNN terbaik yang didapatkan adalah FFNN (3,3,1) dengan variabel input lag yang signifikan pada model ARIMA yaitu z_t-1, z_t-12 dan z_t-13 dengan nilai RMSE in sample sebesar 1,002 dan RMSE out sample sebesar 1,017 serta pada pemodelan Hybrid, model utama yang digunakan adalah ARIMA ([1,13,17],0,0)(1,0,0)¹² dengan model FFNN yang terbentuk adalah FFNN (4,5,1) dengan nilai RMSE berturut-turut 0,851 dan 1,231. Dari ketiga metod tersebut pemodelan dengan FFNN (3,3,1) menghasilkan nilai RMSE out sample yang paling kecil.