Pemodelan Curah Hujan Kabupaten Luwu menggunakan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Factors

Abstract

Kabupaten Luwu merupakan salah satu sentra produksi padi di Sulawesi Selatan yang bergantung pada pola curah hujan. Variabilitas iklim yang meningkat menyebabkan ketidakpastian pola musim sehingga dibutuhkan model prediksi yang akurat. Penelitian ini bertujuan membangun dan membandingkan model SARIMA dan SARIMAX dengan kelembaban udara sebagai variabel eksogen untuk memodelkan curah hujan 15-harian Kabupaten Luwu. Identifikasi model dilakukan melalui plot ACF dan PACF, serta pemilihan model berdasarkan AIC dan signifikansi parameter. Model terpilih dievaluasi dengan MAPE dan disimulasikan melalui Monte Carlo sebanyak 100,000 iterasi. SARIMAX(1,0,1)(0,1,1)24 terpilih sebagai model terbaik dengan AIC 1582.12, MAPE training 28.20%, dan testing 35.56%, lebih unggul dari SARIMA(1,0,1)(0,1,1)24 dengan MAPE testing 40.79%. Simulasi Monte Carlo menghasilkan 680 dataset terpilih dengan MAPE training dan testing di rentang 30%-40% dan 34%-40%, serta peramalan 2026 konsisten dengan pola musim Kabupaten Luwu.

Luwu Regency is one of the main rice production centers in South Sulawesi where agricultural output depends on rainfall patterns. Increasing climate variability has created uncertainty in seasonal rainfall, necessitating an accurate prediction model. This study aimed to develop and compare SARIMA and SARIMAX models with relative humidity as an exogenous variable for 15-day rainfall data in Luwu Regency. Model identification was conducted through ACF and PACF plots, and model selection was based on AIC and parameter significance. The selected model was evaluated using MAPE and simulated through Monte Carlo with 100,000 iterations. SARIMAX(1,0,1)(0,1,1)24 was the best model with AIC of 1582.12, training MAPE of 28.20%, and testing MAPE of 35.56%, outperforming SARIMA(1,0,1)(0,1,1)24. Monte Carlo simulation produced 680 selected datasets with training and testing MAPE ranging from 30%-40% and 34%-40%, with the 2026 forecast consistent with the seasonal pattern of Luwu Regency.