ARDL METHOD: Forecasting Data Curah Hujan Harian NTB

  • Ulul Azmi Universitas Bumigora
  • Zilullah Nazir Hadi
  • Siti Soraya
Keywords: forecasting, ARDL, curah hujan, NTB, Nusa Tenggara Barat

Abstract

Penelitian ini berisi tentang prediksi atau forecasting data iklim di Nusa Tenggara Barat (NTB) tahun 2011, yakni jumlah hari terjadinya hujan dengan menggunakan metode Autoregressive Distributed Lag (ARDL). Data yang digunakan yaitu data iklim di Nusa Tenggara Barat (NTB) dari tahun 2006 -2010, dengan menggunakan beberapa parameter error seperti Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Berdasarkan hasil simulasi data iklim di Nusa Tenggara Barat (NTB) tersebut, diperoleh prediksi jumlah hari terjadinya curah hujan pada tahun 2011 sebesar 226 hari dengan nilai MAD 20,8069, MSE 3,5569, RMSE 1,88597, dan MAPE 11,9297 . Dan prediksi jumlah hari terjadinya hujan pada tahun 2011 sebanyak 225,928 hari atau jika di bulatkan menjadi 226 hari dengan nilai parameter error MAD sebesar 20,8069, sehingga dapat disimpulkan pada tahun 2011 terjadi peningkatan jumlah hari terjadinya hujan di Nusa Tenggara Barat (NTB).

References

Apriyanto, D. (2016). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Return Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Di Indonesia. Institut Pertanian Bogor.
Elkadhi, H., & Ben Hamida, R. (2014). The short-term effects of air pollution on health in Sfax (Tunisia): An ARDL cointegration procedure. International Conference and Utility Exhibition on Green Energy for Sustainable Development (ICUE), 1–5.
Fadhilah, N., & Sukmana, R. (2017). Pengaruh Sertifikat Bank Indoensia Syariah (SBIS), Jakarta Islamic Indexx (JII), Tingkat Inflasi, dan Index Harga Saham Gabungan (IHSG) terhadap Nilai Tukar: Pendekatan Autoregressive Distributed Lag (ARDL). Jurnal Ekonomi Syariah Teori Dan Terapan, 4(10), 833–846.
Gujarati, D. N. (2003). Ekonometrika Dasar. Jakarta: Erlangga.
Gujarati, D. N. (2014). Econometrics by Example (2nd ed.). Basingstoke, United Kingdom: MacMillan Education UK.
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2012). Dasar-dasar ekonometrika (5th ed.). Jakarta: Salemba Empat.
Pakaja, F., Naba, A., & Purwanto. (2012). Peramalan Penjualan Mobil menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Certainty Factor. Jurnal EECCIS, 6(1), 23–28.
Pesaran, M. H., & Shin, Y. (1997). An Autoregressive Distributed Lag Modelling Approach to Cointegration Analysis ¤. The Symposium at the Centennial of Ragnar Frisch, 1–33. Oslo: The Norwegian Academy of Science and Letters.
Putra, E. A.-R. H. (2015). Analisis curah hujan bulanan menggunakan metode exponential smoothing (studi kasus : Katulampa Bogor). Institut Pertanian Bogor.
Suryaningrum, K. M., & W, S. P. (2015). Analisis dan Penerapan Metode Single Exponential Smoothing untuk Prediksi Penjualan pada Periode Tertentu (Studi Kasus: PT. Media Cemara Kreasi). Prosiding Senatif, (2), 259–266.
Published
2020-05-01
How to Cite
[1]
U. Azmi, Z. Hadi, and S. Soraya, “ARDL METHOD: Forecasting Data Curah Hujan Harian NTB”, Jurnal Varian, vol. 3, no. 2, pp. 73-82, May 2020.
Section
Articles