Pemodelan Varima Dengan Efek Deteksi Outlier Terhadap Data Curah Hujan

Abstract

Makalah ini menyampaikan hasil pemodelan VARIMA (Vektor Autoregressive Integrated Moving Average)dengan efek deteksi outlier terhadap data curah hujan di Surabaya. Pemodelan ini menggunakan program SASdan minitab. Tahap awal dari pemodelan ARIMA adalah identifikasi stasioneritas data, baik dalam mean danvarians. Identifikasi bentuk ACF dan PACF dari data yang sudah stasioner digunakan untuk menentukan ordemodel VARIMA dugaan. Tahapan selanjutnya adalah estimasi parameter dengan MLE (Maximum LikehoodEstimation) dan cek Approx. Pr.>⎢t⎥ harus lebih kecil dari 0,05. Jika hasil Approx. Pr.>⎢t⎥ lebih besar dari 0,05maka orde dari model yang diduga tidak signifikan. Sehingga, langkah selanjutnya yang dilakukan adalahmengeliminasi orde tersebut dari model ARIMA dugaan. Pada bagian akhir dari hasil ditunjukkan rangkumandari deteki outlier dan jenisnya. Hasil penelitian menunjukkan Dengan program SAS dapat ditentukan secaraotomatis jumlah outlier yang terjadi, sehingga menghindari terjadinya ‘spurious outlier’. Untuk jarak antarraingaguge > 1 Km maka data curah hujan diantara 2 raingaguge tidak saling berpengaruh, sebaliknya jikajaraknya < 1 Km maka hasil perekaman data curah hujan saling mempengaruhi. Hal ini bisa terjadi karena selhujan yang terjadi mempunyai radius sekitar 1 Km. Artinya diameter sel hujan yang terjadi < 1 Km, sehinggajika jarak pengukuran > 1 Km maka alat ukur (raingauge) yang kedua berada pada sel hujan yang berbedadengan alat ukur (raingauge) yang pertama