A PREDIKSI BENCANA BANJIR DENGAN MENGGUNAKAN SINGLE MOVING AVERAGE DI PROVINSI KEPULAUAN BANGKA BELITUNG: Flood Disaster Prediction Using Single Moving Average in the Province of Bangka Belitung Island

Dhiti Wahyuni; Zus Oktriani

doi:10.33019/fraction.v3i1.42

Authors

Dhiti Wahyuni University of Bangka Belitung
Zus Oktriani

DOI:

https://doi.org/10.33019/fraction.v3i1.42

Keywords:

Prediksi, Single Moving Average

Abstract

ABSTRAK

Provinsi Kepulauan Bangka Belitung merupakan provinsi yang memiliki kekayaan alam yang berlimpah. Selain memiliki kekayaan alam yang berlimpah, Provinsi Kepulauan Bangka Belitung memiliki wilayah rawan bencana. Salah satu bencana yang sering terjadi di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung adalah bencana banjir. Tercatat selama tahun 2021, sebanyak 75 kali bencana banjir melanda Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. Oleh karena itu diperlukan sebuah penelitian yang dimaksudkan untuk mengetahui prediksi bencana banjir di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung ke depannya. Metode analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Single Moving Average. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang didapatkan dari website Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) dari tahun 2011 sampai dengan tahun 2022. Berdasarkan hasil penelitian, metode Single Moving Average yang cocok digunakan untuk memprediksi bencana banjir adalah Single Moving Average dengan rata-rata bergerak 3 bulan. Berdasarkan model tersebut diperoleh jumlah bencana banjir pada tahun 2023 sebanyak 30 kali dengan nilai Mean Absolute Error sebesar 12,7037 dan nilai Mean Square Error sebesar 542,2593.

Kata kunci: Banjir, Prediksi, Single Moving Average

Downloads

Download data is not yet available.

References

Badan Nasional Penanggulangan Bencana, “Indeks Risiko Bencana Indonesia,” 2021.

“Data Informasi Bencana Indonesia,” Badan Nasional Penanggulangan Bencana, 2022. dibi.bnpb.go.id (accessed Jan. 11, 2023).

N. Hidayati, P. T. Pungkasanti, and N. Wakhidah, “Prediksi Bencana Alam di Kota Semarang Menggunakan Algoritma Markov Chain,” J. Sains dan Inform., vol. 7, no. 1, 2021.

Y. R. Amanda, Mumtazah N. ’Aini, M. Miyoze, and D. O. W. Nugroho, “Prediksi Gempa Bumi di Indonesia Menggunakan R-Shiny,” J. SAINS DAN SENI ITS, vol. 11, no. 3, pp. 2337–3520, 2022.

R. Rachman, “Penerapan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Industri Garment,” J. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2018.

E. N. S. Dewi and A. A. Chamid, “Implementation of Single moving Average methods For Sales Forecasting of Bag In Convection Tas Loram Kulon,” TRANSFORMTIKA, vol. 16, no. 2, pp. 113–125, 2019.

F. Fejriani, M. Hendrawansyah, L. Muharni, S. F. Handayani, and Syahruddin Syahruddin, “Forecasting Peningkatan Jumlah Penduduk Berdasarkan Jenis Kelamin Menggunakan Metode ARIMA.,” J. Kajian, Penelit. dan Pengemb. Pendidik., vol. 8, no. 1, pp. 27–36, 2020.

R. G. YM Faishol, I Purnamasari, “Peramalan Regarima Pada Data Time Series,” J. Eksponensial, vol. 8, no. 1, pp. 37–42, 2017.

K. Hidayat, D. Yuniarti, and M. Siringoringo, “Peramalan Indeks Harga Konsumen Kota Samarinda dengan Metode Double Moving Average,” 2019.

A. Nurfadilah, W. Budi, E. Kurniati, and D. Suhaedi, “Penerapan Metode Moving Average untuk Prediksi Indeks Harga Konsumen,” J. Mat., vol. 21, no. 1, 2022.

N. Yuniastari and I. Wirawan, “Peramalan Permintaan Produk Perak Menggunakan Metode Simple Moving Average Dan Exponential Smoothing,” J. Sist. dan Inform., vol. 9, no. 1, pp. 97–116, 2014.

H. Ihsan, R. Syam, and F. Ahmad, “Peramalan Penjualan dengan Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus : Penjualan Bakso Kemasaan/Kiloan Rumah Bakso Bang Ipul),” J. Math. Comput. Stat., vol. 1, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.35580/jmathcos.v1i1.9168.

A. R. Wijaya, “Model Prediksi Data Harga Minyak Mentah Dunia dengan Metode Exponential Smoothing,” Bul. Ilm. math. Stat. dan Ter., vol. 12, no. 1, pp. 21–28, 2023.