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

Abstract

Prediksi curah hujan yang akurat sangat penting untuk mendukung perencanaan pertanian dan ketahanan pangan nasional. Penelitian ini mengembangkan model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Factors (SARIMAX) untuk memodelkan curah hujan 15-harian di Kabupaten Luwu, Sulawesi Selatan, selama periode Januari 2015–Desember 2025. Berbeda dengan model SARIMA konvensional yang hanya memanfaatkan data historis curah hujan, penelitian ini mengintegrasikan kelembaban udara sebagai variabel eksogen untuk menangkap dinamika atmosfer yang memengaruhi intensitas presipitasi. Data diproses melalui transformasi Box-Cox dan uji Augmented Dickey-Fuller guna memastikan kestasioneran data. Model terbaik yang diperoleh adalah  berdasarkan nilai Akaike Information Criterion (AIC) terkecil dan signifikansi parameter. Model awal menghasilkan nilai MAPE training sebesar 28.20% dan MAPE testing sebesar 35.56%. Untuk meningkatkan stabilitas prediksi, dilakukan simulasi Monte Carlo sebanyak 100,000 kali dan diperoleh 680 dataset dengan nilai MAPE kurang dari 40%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SARIMAX dengan variabel eksogen kelembaban udara mampu meningkatkan akurasi prediksi dibandingkan model SARIMA, sehingga berpotensi menjadi alat pendukung pengambilan keputusan pertanian yang lebih adaptif di Kabupaten Luwu.