PENERAPAN MODEL SARIMA-ARCH/GARCH UNTUK MERAMALKAN ANOMALI SUHU PERMUKAAN LAUT DENGAN PENDUGAAN DATA HILANG DAN HUBUNGANNYA DENGAN VARIABILITAS IKLIM

Anomali Suhu Permukaan Laut (AnoSPL) merupakan parameter yang dapat mempengaruhi kondisi iklim di Indonesia khususnya di Aceh. Aceh merupakan provinsi yang terletak di Pulau Sumatera dan berhadapan langsung dengan Samudera Hindia di bagian Barat dan Selat Malaka di bagian Timur. Luasnya lautan di Samudera Hindia membuat Provinsi Aceh mempunyai peluang cukup besar untuk terkena dampak perubahan iklim yang disebabkan oleh AnoSPL di Samudera Hindia. Variabilitas iklim merupakan suatu keadaan atmosfer yang menyebabkan terjadinya perubahan iklim secara drastis. Perubahan iklim tersebut terjadi karena adanya perubahan pada unsur-unsur iklim. Terdapat beberapa unsur-unsur iklim yang dipengaruhi oleh AnoSPL diantaranya suhu udara, curah hujan, kecepatan angin, radiasi matahari, dan kelembaban relatif. Analisis yang meramalkan AnoSPL di masa mendatang dibutuhkan untuk meminimalisir dampak dari kejadian AnoSPL. Model yang digunakan untuk meramalkan kejadian AnoSPL adalah Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA), kemudian dilanjutkan dengan model Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) atau Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) apabila residual model SARIMA mengandung heteroskedastisitas. Sedangkan metode yang digunakan untuk melihat hubungan AnoSPL dengan beberapa unsur-unsur iklim adalah metode Cross-Correlation. Data iklim yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data deret waktu harian dari Tanggal 5 Juli 2010 sampai 31 Juli 2018 dan terdapat data hilang didalamnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi metode yang tepat dalam pendugaan data hilang, mengetahui hubungan AnoSPL terhadap beberapa unsur-unsur iklim, dan mengetahui model terbaik dalam melakukan peramalan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa setelah dilakukan imputasi data hilang dengan menggunakan nilai median didapatkan hasil yang lebih baik daripada sebelum imputasi. AnoSPL dan suhu udara mempunyai hubungan yang paling kuat diantara unsur-unsur iklim lainnya yaitu sebesar 0,469. Sedangkan hubungan yang paling lemah adalah AnoSPL dan curah hujan yaitu sebesar -0,075. Serta model terbaik dalam melakukan peramalan AnoSPL model SARIMA(2,1,1)(0,1,1)[30]-GARCH(1,1) dengan nilai MAPE sebesar 3,67%, MAE sebesar 0,032, dan RMSE sebesar 0,016. Kata kunci: AnoSPL, SARIMA, Cross-Correlation, Variabilitas Iklim, ARCH, GARC