• Tidak ada hasil yang ditemukan

Perbandingan Model Peramalan Curah Hujan di Kabupaten Banyumas, Kabupaten Cilacap, dan Kota Banjar - Repository Universitas Jenderal Soedirman

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2024

Membagikan "Perbandingan Model Peramalan Curah Hujan di Kabupaten Banyumas, Kabupaten Cilacap, dan Kota Banjar - Repository Universitas Jenderal Soedirman"

Copied!
2
0
0

Teks penuh

(1)

65

DAFTAR PUSTAKA

Ahmad, A. (2023). La Nina Meluruh, tapi El Nino berpeluang Terjadi Tahun ini.

Kompas.com https://tinyurl.com/la-nina-meluruh. Diakses pada 26 Juni 2023.

Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika. (2017). Normal Hujan Bulanan.

Diakses pada 20 Oktober 2023 dari https://bmkgsampali.net/normal-hujan-bulanan.

Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika. (2020). Istilah Iklim. Diakses pada 27 Oktober 2023 dari http://iklim.ntb.bmkg.go.id/pemahaman-iklim.

Bennylin. (2023). File:33.74.00 JawaTengah Semarang.svg. Wikimedia Commons.

Diakses pada 18 November dari https://tinyurl.com/petajatengjabar.

CNN Indonesia (2018). lmuwan Prediksi El Nino Terjadi Selama Tiga Bulan ke depan.

cnnindonesia.com https://tinyurl.com/prediksielnino. Diakses pada 26 Juni 2023.

Firdaus, M. (2020). Aplikasi Ekonometrika dengan E-Views, Stata dan R (Edisi Ke-1).

PT Penerbit IPB Press, Bogor.

Fransiska, H., Sunandi, E. dan Agustina, D. (2020). Peramalan Curah Hujan Provinsi Bengkulu dengan Generalized Space-Time Autoregressive. MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology, 5(2): 130-142.

Hanke, J. E., dan Reitsch, A. G. (1995). Business Forecasting (5th ed). Prentice Hall.

Kadoena, F. C., Rais, R. dan Handayani, L. (2019). Metode Dekomposisi Multiplikatif Rata-rata Bergerak untuk Peramalan Tingkat Produksi Padi Ladang Sulawesi Tengah. Natural Science: Journal of Science and Technology, 8(2): 99–105.

Kafara, Z., Rumlawang, F. Y., dan Sinay, L. J. (2017). Peramalan Curah Hujan dengan Pendekatan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA).

BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan, 11: 63–74.

Kustituanto, B., dan Badrudin, R. (1995). Statistika Ekonomi 1 (Edisi Ke-1). STIE TKPN, Yogyakarta.

Lewis, C. D. (1982). Industrial and Business Forecasting Methods. London:

Butterworth.

Makridakis, S., Wheelwright, S. C., dan McGee, V. E. (1992). Metode dan Aplikasi Peramalan (Edisi Kedua). Penerbit Erlangga, Jakarta.

Munawir, Yuniarti, Agustina, N., Umini, S., Pujiyanto, Y., Sunarto, D., dan Efiaty, S.

(2007). Cakrawala Geografi (Edisi Ke-2). Ghalia Indonesia Printing, Jakarta.

(2)

66

Najmudin. (2014). Teknik Peramalan Bisnis dengan Aplikasi Minitab. Universitas Jenderal Soedirman, Purwokerto.

Nugroho, B. D. (2021). Penerapan Klimatologi dalam Pertanian 4.0. Deepublish, Yogyakarta.

Sinay, L. J., Pentury, T., dan Anakotta, D. (2017). Peramalan Curah Hujan di Kota Ambon Menggunakan Metode Holt-Winters Exponential Smoothing.

BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan, 11(2), 101–108.

Sudaryono. (2021). Statistik I: Statistik Deskriptif untuk Penelitian (Giovanny, Ed.; Edisi 1). CV Andi Offset, Yogyakarta.

Sujalu, A. P., Latif, I. N., Bakrie, I., dan Milasari, L. A. (2020). Statistik Ekonomi 1.

Zahir Publishing, Yogyakarta.

Sujalu, A. P., Pulihasih, A. Y., dan Biantary, M. P. (2022). Instrumen Klimatologi dan Meteorologi. Zahir Publishing, Yogyakarta.

Supranto, J. (2000). Statistik Teori dan Aplikasi Jilid 1 (Edisi Ke-6). Erlangga, Jakarta.

Tulak, N., Bungkang, Y., dan Huda, H. (2022). Analisis Periodisitas dan Tren Curah Hujan di Kota Jayapura, Papua pada Periode 2001-2018. Jurnal Meteorologi dan Geofisika, 23(1): 45–52.

WordPress.com. (2013). Fluviometer. Diakses pada 8 Maret 2023 dari https://tinyurl.com/gambarfluviometer.

Yuni, S., Talakua, M. W., dan Lesnussa, Y. A. (2015). Peramalan Jumlah Pengunjung Perpustakaan Metode Dekomposisi. Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan, 9(1):

41–50.

Referensi

Dokumen terkait

Berdasarkan hasil MAPE yang diperoleh, dapat diketahui bahwa hasil peramalan model fungsi transfer lebih baik dibandingkan dengan model ARIMA curah hujan, dengan nilai MAPE yang

Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode ARMA (1,1) memberikan hasil peramalan yang mendekati dengan data nyata. Kata Kunci: ARMA, ARIMA, Prediksi, Curah

Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode ARMA (1,1) memberikan hasil peramalan yang mendekati dengan data nyata. Kata Kunci: ARMA, ARIMA, Prediksi, Curah

Aplikasi Model Time Series Semiparametrik Ketika Model ARIMA Gagal Memenuhi White Noise (Studi Kasus Peramalan Curah Hujan Di Jember); Eni Mu’tamaroh Imami, 031810101076;

Artificial Intellegence yaitu teknologi jaringan syaraf tiruan maka identifikasi pola data dari sistem peramalan curah hujan dapat dilakukan dengan metode

Untuk melihat seberapa baik model ini bekerja, dilakukan perbandingan return level dugaan dengan nilai aktual yang diperoleh dari nilai curah hujan paling tinggi di

Berdasarkan hasil peramalan curah hujan dengan data input periode Januari 2014 sampai Desember 2015 menggunakan model Seasonal ARIMA (2,0,2)(1,0,1) 12 dan metode Dekomposisi

Berdasarkan hasil analisa pada peramalan jumlah curah hujan di kota Bandung dengan model fungsi transfer multivariate pada deret berkala pola musiman, dengan