Analisis Risiko Banjir Berdasarkan Hasil Prediksi Curah Hujan Menggunakan Metode SARIMAX di Kabupaten Sumbawa
DOI:
https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v11i3.2025.207-217Keywords:
banjir, prediksi curah hujan, SARIMAX, Southern Oscillation Index (SOI), mitigasi bencanaAbstract
Penelitian ini menganalisis risiko banjir di Kabupaten Sumbawa dengan memprediksi curah hujan bulanan menggunakan model SARIMAX (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables) dengan memasukkan indeks Southern Oscillation Index (SOI) sebagai variabel eksogen. SARIMAX dipilih karena kemampuannya dalam menangkap pola musiman dan tren curah hujan serta mempertimbangkan pengaruh fenomena iklim global seperti El Niño dan La Niña. Data curah hujan dan SOI yang digunakan mencakup periode November 2000 hingga Oktober 2024. Hasil evaluasi model menunjukkan tingkat akurasi yang cukup baik dengan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 37,61 mm dan Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 42,84 mm. Prediksi menunjukkan peningkatan curah hujan signifikan pada bulan Desember hingga Februari, yang menandakan periode risiko banjir tertinggi. Berdasarkan hasil prediksi ini, direkomendasikan beberapa langkah mitigasi, termasuk peningkatan infrastruktur penampungan air, pengelolaan waduk, penguatan sistem drainase, serta edukasi masyarakat untuk kesiapsiagaan banjir. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan sistem mitigasi banjir yang lebih efektif di Kabupaten Sumbawa dan dapat diaplikasikan di wilayah lain dengan karakteristik serupa.References
S. Rajkhowa and J. Sarma, “Climate change and flood risk, global climate change,†in Elsevier eBooks, 2021, pp. 321–339. doi: https://doi.org/10.1016/b978-0-12-822928-6.00012-5.
R. Aprianto, P. A. D. Puspitasari, S. Fitriyanto, and A. Tawaqqal, “Analisis Potensi Bencana Banjir Berdasarkan Hasil Prediksi Curah Hujan di Kabupaten Sumbawa,†Titian Ilmu: Jurnal Ilmiah Multi Sciences, vol. 16, no. 2, pp. 124–133, 2024, doi: https://doi.org/10.30599/jti.v16i2.3436.
S. Mulla, C. B. Pande, and S. K. Singh, “Times Series Forecasting of Monthly Rainfall using Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average with EXogenous Variables (SARIMAX) Model,†Water Resources Management, vol. 38, no. 6, pp. 1825–1846, Mar. 2024, doi: https://doi.org/10.1007/s11269-024-03756-5.
V. K, A. R. Deepti, and F. Basith, Forecasting the Consumer Price Index using SARIMAX Modeling. 2024, pp. 477–483. doi: https://doi.org/10.1109/icici62254.2024.00083.
M. M. Fathi, A. G. Awadallah, A. M. Abdelbaki, and M. Haggag, “A new Budyko framework extension using time series SARIMAX model,†Journal of Hydrology, vol. 570, pp. 827–838, Jan. 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.01.037.
G. Airlangga, “Advanced Forecasting of Maize Production using SARIMAX Models: An Analytical Approach,†JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 8, no. 1, p. 361, Jan. 2024, doi: https://doi.org/10.30865/mib.v8i1.7268.
A. Ampountolas, “Modeling and Forecasting Daily Hotel Demand: A Comparison Based on SARIMAX, Neural Networks, and GARCH Models,†Forecasting, vol. 3, no. 3, pp. 580–595, Aug. 2021, doi: https://doi.org/10.3390/forecast3030037.
A. L. M. Serrano et al., “Statistical Comparison of Time Series Models for Forecasting Brazilian Monthly Energy Demand Using Economic, Industrial, and Climatic Exogenous Variables,†Applied Sciences, vol. 14, no. 13, p. 5846, Jul. 2024, doi: https://doi.org/10.3390/app14135846.
C. McHugh, S. Coleman, D. Kerr, and D. McGlynn, Forecasting Day-ahead Electricity Prices with A SARIMAX Model. 2019. doi: https://doi.org/10.1109/ssci44817.2019.9002930.
F. R. Alharbi and D. Csala, “A Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Factors (SARIMAX) Forecasting Model-Based Time Series Approach,†Inventions, vol. 7, no. 4, p. 94, Oct. 2022, doi: https://doi.org/10.3390/inventions7040094.
A. A. Maulana and H. Rosalina, “IMPLEMENTASI METODE SARIMAX UNTUK PREDIKSI CURAH HUJAN JANGKA PENDEK DI PAGERAGEUNG, TASIKMALAYA,†JURNAL SUMBER DAYA AIR, vol. 20, no. 1, pp. 39–50, May 2024, doi: https://doi.org/10.32679/jsda.v20i1.874.
S. S. Nurhayati, A. F. Khasanah, D. A. Revanadillaa, T. B. Herindra, and F. Kartiasih, “Prediksi Pemanasan Global di Provinsi Kalimantan Timur Menggunakan SARIMAX dan Neural Network,†Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (JustIN), vol. 12, no. 3, p. 394, Jul. 2024, doi: https://doi.org/10.26418/justin.v12i3.74946.
F. Islam and M. A. Imteaz, “Use of Teleconnections to Predict Western Australian Seasonal Rainfall Using ARIMAX Model,†Hydrology, vol. 7, no. 3, p. 52, Aug. 2020, doi: https://doi.org/10.3390/hydrology7030052.
A. Ibrahim and A. O. Musa, “ON THE PERFORMANCE OF SARIMA AND SARIMAX MODEL IN FORECASTING MONTHLY AVERAGE RAINFALL IN KOGI STATE, NIGERIA,†FUDMA Journal of Sciences, vol. 7, no. 6, pp. 24–31, Dec. 2023, doi: https://doi.org/10.33003/fjs-2023-0706-2095.
V. Shah et al., “Forecasting Maximum Temperature Trends with SARIMAX: A Case Study from Ahmedabad, India,†Sustainability, vol. 16, no. 16, p. 7183, Aug. 2024, doi: https://doi.org/10.3390/su16167183.
B. Chatuanramtharnghaka, S. Deb, and Ksh. R. Singh, Short - Term Load Forecasting for IEEE 33 Bus Test System using SARIMAX. 2023, pp. 275–280. Doi: https://doi.org/10.1109/icidea59866.2023.10295066.
M. Zeynoddin and H. Bonakdari, “Investigating methods in data preparation for stochastic rainfall modeling: A case study for Kermanshah synoptic station rainfall data, Iran,†DOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals), Jun. 2019, doi: https://doi.org/10.22126/arww.2019.1130.
A. Repel, V. Jothiprakash, M. Zeleňáková, H. Hlavatá, and I. Minea, “Temporal Analysis of Daily and 10 Minutes of Rainfall of Poprad Station in Eastern Slovakia,†Hydrology, vol. 7, no. 2, p. 32, Jun. 2020, doi: https://doi.org/10.3390/hydrology7020032.
A. Dixit and S. Jain, “Contemporary Approaches to Analyze Non-stationary Time-series: Some Solutions and Challenges,†Recent Advances in Computer Science and Communications, vol. 16, no. 2, Feb. 2022, doi: https://doi.org/10.2174/2666255815666220523125447.
T. Feng et al., “The comparative analysis of SARIMA, Facebook Prophet, and LSTM for road traffic injury prediction in Northeast China,†Frontiers in Public Health, vol. 10, Jul. 2022, doi: https://doi.org/10.3389/fpubh.2022.946563.
X. Niu, “Analyzing and Predicting Temperature Data in Baoji: A SARIMA Model Approach,†Journal of Progress in Engineering and Physical Science, vol. 2, no. 3, pp. 67–89, Sep. 2023, doi: https://doi.org/10.56397/jpeps.2023.09.08.
Z. Song, Y. Guo, Y. Wu, and J. Ma, “Short-term traffic speed prediction under different data collection time intervals using a SARIMA-SDGM hybrid prediction model,†PLoS ONE, vol. 14, no. 6, p. e0218626, Jun. 2019, doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0218626.
B. Yuniasih, W. N. Harahap, and D. A. S. Wardana, “Anomali Iklim El Nino dan La Nina di Indonesia pada 2013-2022,†Agroista Jurnal Agroteknologi, vol. 6, no. 2, pp. 136–143, Feb. 2023, doi: https://doi.org/10.55180/agi.v6i2.332.
M. Sidauruk, H. J. R. Saragih, S. T. Utomo, P. Widodo, and K. Kusuma, “Rainfall Variability in East Kalimantan from Impact of El Nino and La Nina for Effort Disaster Prevention to Support National Security,†International Journal of Progressive Sciences and Technologies, vol. 38, no. 2, p. 431, May 2023, doi: https://doi.org/10.52155/ijpsat.v38.2.5341.
G. Geethapriyan, “Analysis of Extreme Rainfall and its Impacts of Rice Production in Krishnagiri District,†INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT, vol. 07, no. 09, pp. 1–11, Sep. 2023, doi: https://doi.org/10.55041/ijsrem25642.
Y. Alabbad, J. Mount, A. M. Campbell, and I. Demir, “Assessment of transportation system disruption and accessibility to critical amenities during flooding: Iowa case study,†The Science of the Total Environment, vol. 793, p. 148476, Jun. 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.148476.
S. Sarkar, “Pakistan floods pose serious health challenges,†BMJ, p. o2141, Sep. 2022, doi: https://doi.org/10.1136/bmj.o2141.
Downloads
Submitted
Accepted
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Hak cipta untuk artikel ini ditransfer ke Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi (TEKNOSI) jika dan ketika artikel diterima untuk publikasi. Yang bertanda tangan di bawah ini dengan ini mentransfer setiap dan semua hak di dalam dan ke kertas termasuk tanpa batasan semua hak cipta untuk TEKNOSI. Yang bertanda tangan di bawah ini dengan ini menyatakan dan menjamin bahwa makalah tersebut asli dan bahwa ia adalah pembuat makalah, kecuali untuk bahan yang secara jelas diidentifikasi sebagai sumber aslinya, dengan pemberitahuan izin dari pemilik hak cipta jika diperlukan. Yang bertanda tangan di bawah ini menyatakan bahwa ia memiliki kekuatan dan wewenang untuk membuat dan melaksanakan penugasan ini.
Kami menyatakan bahwa:
- Makalah ini belum diterbitkan dalam bentuk yang sama di tempat lain.
- Makalah ini tidak akan dikirimkan di tempat lain untuk publikasi sebelum penerimaan/penolakan oleh Jurnal ini
- Izin hak cipta diperoleh untuk materi yang diterbitkan di tempat lain dan yang memerlukan izin ini untuk reproduksi.
Selanjutnya, Saya/kami dengan ini mentransfer hak publikasi yang tidak terbatas dari makalah yang disebutkan di atas secara keseluruhan kepada TEKNOSI. Transfer hak cipta mencakup hak untuk mereproduksi dan mendistribusikan artikel, termasuk cetak ulang, terjemahan, reproduksi foto, mikroform, bentuk elektronik (offline, online) atau reproduksi lain yang serupa.
Penulis yang sesuai menandatangani dan menerima tanggung jawab untuk merilis materi ini atas nama setiap dan semua penulis bersama. Perjanjian ini harus ditandatangani oleh setidaknya salah satu penulis yang telah memperoleh persetujuan dari rekan penulis jika berlaku. Setelah pengajuan perjanjian ini ditandatangani oleh penulis yang sesuai, perubahan kepengarangan atau dalam urutan penulis yang tercantum tidak akan diterima.
Hak / Syarat dan Ketentuan yang dipertahankan :
- Penulis memiliki semua hak kepemilikan dalam setiap proses, prosedur, atau artikel manufaktur yang dijelaskan dalam Karya ini.
- Penulis dapat mereproduksi atau mengotorisasi orang lain untuk mereproduksi karya ini atau karya turunannya untuk penggunaan pribadi penulis atau untuk penggunaan perusahaan, dengan ketentuan bahwa sumber dan menyatakan hak cipta dimiliki TEKNOSI, salinan tidak digunakan dengan cara apa pun yang menyiratkan pengesahan TEKNOSI atas suatu produk atau layanan dari pihak mana pun, dan salinannya sendiri tidak ditawarkan untuk dijual.
- Meskipun penulis diizinkan untuk menggunakan kembali semua atau sebagian dari karya ini dalam karya lain, ini tidak termasuk mengabulkan permintaan pihak ketiga untuk mencetak ulang, menerbitkan ulang, atau jenis penggunaan ulang lainnya.
This work is licensed under a 