RAHMANSYAH, ARYA and Martaleli, Bettiza and Radzi Rathomi, Muhamad (2024) PREDIKSI KECEPATAN ARUS PERMUKAAN AIR LAUT DI PERAIRAN NATUNA DENGAN METODE SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE WITH EXOGENOUS VARIABLES (SARIMAX). S1 thesis, Universitas Maritim Raja Ali Haji.

	Text (Cover) ARYA_RAHMANSYAH_2001020054_Teknik_Informatika - Cover.pdf - Published Version Download (830kB)
	Text (Abstrak) ARYA_RAHMANSYAH_2001020054_Teknik_Informatika - Abstrak.pdf - Published Version Download (119kB)
	Text (Bab I) ARYA_RAHMANSYAH_2001020054_Teknik_Informatika - Bab I.pdf - Published Version Download (190kB)
	Text (Daftar Pustaka) ARYA_RAHMANSYAH_2001020054_Teknik_Informatika - Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (253kB)
	Text (Full Teks) ARYA_RAHMANSYAH_2001020054_Teknik_Informatika - Full Teks.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Perairan Natuna berada di tengah Laut Cina Selatan, tepat di perbatasan antara Laut Cina Selatan dan Indonesia. Pulau Natuna digunakan sebagai titik acuan untuk menentukan batas wilayah laut Indonesia. Perairan ini kaya akan sumber daya alam seperti mineral dan ikan, serta merupakan jalur penting bagi kapal-kapal internasional yang berlayar dari Samudra Hindia ke negara-negara industri di sekitar Laut Cina Selatan dan ke Samudra Pasifik. Penelitian ini menggunakan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (SARIMAX) untuk memprediksi keceparan arus permukaan air laut di perairan Natuna. SARIMAX sendiri memiliki variabel tambahan yaitu variabel eksogen atau variabel yang memprengaruhi. Dalam penelitian ini, variabel eksogen yang digunakan adalah data kecepatan angin. Lalu tujuan penelitian ini menggunakan metode SARIMAX yaitu untuk mengevaluasi hasil prediksi dan juga tingkat ketepatan metode SARIMAX dalam memprediksi kecepatan arus permukaan air laut di perairan Natuna. Penelitian ini menggunakan data harian selama 9 bulan atau sebanyak 273 data. Setelah dilakukan analisis data menggunakan metode SARIMA, didapatlah model yaitu SARIMAX (1,1,0)(1,1,0)7. MAPE yang dihasilkan dengan medel SARIMAX (1,1,0)(1,1,0)7 yaitu sebesar 32,5358% yang dapat diartikan cukup baik. Dibandingkan dengan menggunakan data 3 bulan yang mendapatkan MAPE sebesar 42,1301% dan data 6 bulan dengan MAPE 41.8565%, menggunakan data selama 9 bulan lebih baik dengan MAPE 32,5358%. Semakin banyak data yang digunakan makan dapat dikatakan tingkat akurasi akan semakin baik.

Actions (login required)

View Item