## Peramalan Rata-Rata Temperatur Udara Tahunan di Indonesia Periode 2022 - 2031
Irmiza Putri, Putri Balqis, Dhia Uddin, Zuhra Adha, Rahmi Fadhilah, Samsul Anwar *
Jurusan Statistika, FMIPA, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh, Provinsi Aceh
Email Korespondensi: samsul.anwar@unsyiah.ac.id
Diterima: 24 Januari 2023
Disetujui: 03 April 2023 Diterbitkan: 28 April 2023

## Kata Kunci:
ARIMA, Peramalan, Temperatur Udara

## ABSTRAK
Pemanasan global dapat menyebabkan perubahan temperatur udara di Indonesia. Hal ini dapat menimbulkan  dampak  serius  terhadap  berbagai  sektor  di  Indonesia,  sehingga  peramalan temperatur udara pada masa mendatang perlu untuk dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan rata-rata temperatur udara tahunan di Indonesia pada tahun 2022 hingga 2031. Penelitian ini menggunakan data rata-rata temperatur udara tahunan Indonesia dari tahun 1901 sampai  2021  yang  diperoleh  dari  website Climate  Change  Knowledge  Portal .  Metode Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA)  akan  digunakan  dalam  meramalkan temperatur udara pada masa yang akan datang. Model ARIMA terbaik yang digunakan dalam meramalkan  rata-rata  temperatur  udara  tahunan  di  Indonesia  adalah  ARIMA  (2,1,4).  Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata temperatur udara tahunan di Indonesia untuk tahun 2022  sampai  tahun  2031  diprediksi  akan  cenderung  semakin  meningkat.  Pemerintah  perlu mempersiapkan  langkah  antisipatif  dalam  upaya  menekan  laju  kenaikan  temperatu  udara misalnya  dengan  melakukan  reboisasi  hutan,  membuat  regulasi  terhadap  penggunaan kendaraan  bermotor  dan  berbagai  upaya  lainnya  dalam  rangka  menekan  laju  kenaikan temperatur udara di Indonesia.
Received: 24 January 2023
Accepted: 03 April 2023 Published: 28 April 2023

## Keywords:
ARIMA, Forecasting, Air Temperature

## ABSTRACT
Global warming can cause changes in air temperature in Indonesia. This can have a critical impact  on  various  sectors in  Indonesia,  therefore forecasting air  temperature  in  the future needs to be done. This study aims to predict the average annual air temperature in Indonesia from 2022 to  2031.  The  study  utilized data on  Indonesia's average annual  air temperature from  1901  to  2021  obtained  from  the  Climate  Change  Knowledge  Portal  website.  The Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method will be employed in forecasting air temperatures in the future. The best ARIMA model used in predicting the average annual air temperature in Indonesia is ARIMA (2,1,4). The results of the study show that the average annual air temperature in Indonesia from 2022 to 2031 is predicted to tend to increase. The government needs to prepare anticipatory steps in an effort to reduce the rate of increase in air temperature, for example by reforesting forests, making regulations on the use of motorized vehicles  and  various  other  efforts  to  reduce  the  rate  of  increase  in  air  temperature  in Indonesia.

## 1. PENDAHULUAN
Perubahan iklim merupakan salah satu isu lingkungan yang sangat  penting  yang  perlu  mendapat  perhatian  serius  baik  di tingkat nasional maupun internasional. Perubahan iklim yang terjadi  pada  saat  ini  memiliki  dampak  negatif  terhadap lingkungan  dan  manusia.  Pemanasan  global  merupakan penyebab utama terjadinya perubahan iklim. Perubahan iklim global diprediksi akan menyebabkan peningkatan  temperatur udara  sebesar  0,8°C  pada  tahun  2030.  Selain  terjadinya kenaikan  temperatur  udara,  musim  kemarau  yang  panjang hingga  masalah  kekeringan  juga  diprediksi  akan  mengalami
peningkatan  terutama  di  sebagian  wilayah  Pulau  Sumatra, Jawa,  Madura,  Bali  hingga  NTB  dan  NTT  pada  tahun  2030 (Oktaviani, Amaliah, Ringler, Rosegrant, & Sulser, 2011).
Menurut Breitburg et al., (2018), konsentrasi oksigen di laut terbuka  dan  perairan  pesisir  telah  menurun  setidaknya  sejak pertengahan abad ke-20  yang salah satunya diakibatkan oleh adanya peningkatan temperatur udara global. Oksigen adalah salah  satu  komponen  yang  berperan  sangat  penting  dalam proses biologi dan biokimia di lautan. Penurunan konsentrasi oksigen di lautan tersebut dapat mengakibatkan terganggunya mekanisme rantai makanan dalam kehidupan makhluk hidup khususnya  di  wilayah  perairan  laut.  Sehingga  hal  ini  akan

## Envirotek : Jurnal Ilmiah Teknik Lingkungan
Vol. 15, No. 2, April, 2023, pp. 13-21 Halaman Beranda Jurnal: http://envirotek.upnjatim.ac.id/ e-ISSN 26231336  p-ISSN 2085501X
berdampak  pada  kehidupan  manusia  baik  secara  langsung maupun tidak langsung.
Perubahan  iklim  yang  diakibatkan  oleh  terjadinya pemanasan  global  atau global  warming akan  berdampak negatif  terhadap  aktivitas  kehidupan  masyarakat  seperti terjadinya  cuaca  ekstrim,  kenaikan  suhu  permukaan  air  laut, pola curah hujan yang tidak menentu dan lain sebagainya. Hal ini  akan  berdampak  serius  terhadap  kehidupan  masyarakat khususnya yang berprofesi sebagai nelayan yang menggantungkan  hidup  mereka  pada  alam.  Perubahan  iklim yang menyebabkan kondisi alam menjadi tidak menentu akan menyebabkan  ketidakpastian  ekonomi  bagi  masyarakat nelayan (Nurhayati, Dhokhikah, & Mandala, 2020).
Selain  berpengaruh  terhadap  kehidupan  masyarakat  yang berprofesi  sebagai  nelayan,  kondisi  cuaca  dan  iklim  di Indonesia  juga  berpengaruh  terhadap  sektor  kehidupan masyarakat  lainnya.  Hal  ini  dikarenakan  hampir  seluruh aktifitas  masyarakat  sangat  dipengaruhi  oleh  kondisi  cuaca dan  iklim  seperti  sektor  pertanian  atau  perkebunan, perdagangan dan bisnis, transportasi  dan pembangunan serta sektor-sektor  penting  lainnya.  Oleh  sebab  itu,  prediksi  dan prakiraan  kondisi  cuaca  termasuk  temperatur  udara  sangat penting  untuk  dilakukan  sehingga  dapat  digunakan  sebagai informasi pendukung dalam pelaksanaan kegiatan masyarakat sehari-hari.  Prediksi  atau  prakiraan  kondisi  udara  tersebut dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  peramalan. Peramalan  merupakan  proses  memprediksi  nilai  atau  hasil pada  masa  mendatang  dengan  menggunakan  informasi  atau data pada masa lalu melalui model atau persamaan matematis.
Dalam  ilmu  statistika,  merupakan  salah  satu  metode  yang dapat  digunakan dalam peramalan analisis time series . Salah satu metode dalam analisis time series yang sering digunakan adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Hal  ini  dikarenakan  metode  ARIMA  mempunyai  beberapa kelebihan  diantaranya  dapat  mengikuti  pola  data  (bersifat fleksibel), memiliki akurasi hasil ramalan yang baik dan dapat digunakan  untuk  memprediksi  hasil  ramalan  dengan  waktu yang  relatif  cepat  (Fejriani,  Hendrawansyah,  Muharni, Handayani, & Syaharuddin, 2020).
Berapa penelitian yang menggunakan metode ARIMA telah dilakukan sebelumnya.  Ardesfira et  al.  (2022) menggunakan metode  ARIMA  dalam  meramalkan  nilai  tukar  rupiah terhadap  USD,  Mukron  et  al.  (2021)  dalam  meramalkan Indeks Harga Konsumen (IHK) di Indonesia, Ruslan, Harahap, & Sembiring (2013) dalam memprediksi nilai ekspor Provinsi Sumatra  Utara,  Desvina  (2014)  dalam  meramalkan  jumlah mahasiswa baru UIN Suska Riau, Rusyida & Pratama (2020) dalam meramalkan fluktuasi harga saham Garuda Airlines dan Pamungkas  &  Wibowo  (2018)  dalam  memprediksi  jumlah kasus DBD di Provinsi Jawa Timur, serta beberapa penelitian lainnya dalam berbagai bidang.
Penelitian  dalam  bidang  peramalan  temperatur  udara  juga pernah dilakukan sebelumnya. Namun  peramalan temperatur udara  yang  dilakukan  hanya  untuk  wilayah  tertentu  seperti Kota  Banda  Aceh  (Anwar,  2017),  Bandung  (Zahroh  et  al., 2019) dan Cilacap (Indriani et al., 2020) sehingga penelitian- penelitian  tersebut  belum  dapat  menggambarkan  hasil peramalan kondisi temperatur udara di Indonesia pada tahun- tahun mendatang.  Dengan demikian,  penelitian ini  bertujuan untuk  mengestimasi  atau  meramalkan  temperatur  udara  di Indonesia pada tahun 2022 hingga 2031 dengan menggunakan metode ARIMA.
Hasil  dari  peramalan  yang  diperoleh  dalam  penelitian diharapkan  dapat  menjadi  sumber  rujukan  dan  informasi mengenai temperatur udara di Indonesia pada masa yang akan mendatang.  Informasi  tersebut  diharapkan  dapat  bermanfaat bagi  masyarakat  umum  serta  bagi  pemerintah  dalam  proses penyusunan  poin-poin  kebijakan  yang  berkaitan  dengan kondisi cuaca dan perubahan iklim di Indonesia.

## 2. METODE
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder  yang  diperoleh  dari website Climate  Change Knowledge Portal . Data yang dianalisis merupakan data rata- rata  temperatur  udara  tahunan  Indonesia  dari  tahun  1901 sampai dengan tahun 2021 (121 observasi) yang diukur dalam satuan  derajat Celsius (˚C).  Data  tersebut  dianalisis  dengan metode ARIMA untuk meramalkan rata-rata temperatur udara tahunan  di  Indonesia  pada  tahun  2022  hingga  2031.  Proses pengolahan atau analisis data dilakukan dengan menggunakan software Microsoft  Excel dan R versi  4.1.1 windows dengan package tseries dan forecast .
Tahapan  analisis  data  yang  dilakukan  secara  umum  dapat dijelaskan  sebagai  berikut.  Analisis  awal  terhadap  data penelitian  dilakukan  dengan  menghitung  ringkasan  statistik atau summary data dan membuat plot time series untuk melihat pola  atau  pergerakan  data  penelitian.  Langkah  kedua  adalah memisahkan  data  menjadi  data training dan testing .  Data training merupakan data rata-rata temperatur udara tahunan di Indonesia dari tahun 1901 sampai tahun 2010 (110 observasi) dan digunakan dalam membangun model ARIMA. Sedangkan data testing merupakan  data  rata-rata  temperatur  udara tahunan di Indonesia dari tahun 2011 hingga tahun 2021 (11 observasi)  yang  dipakai  untuk  melihat  akurasi  dari  model ARIMA  yang  telah  dibangun  sebelumnya.  Langkah selanjutnya  adalah  melakukan  uji  stasioneritas  terhadap  data dengan menggunakan pengujian secara visual (plot ACF) dan pengujian  dengan  statistik  uji  melalui  uji Box  Cox  Lambda (dalam  pengujian  stasioneritas  terhadap mean )  dan  uji Augmented  Dickey  Fuller (ADF test )  (dalam  pengujian stasioneritas terhadap varians). Jika data penelitian terindikasi belum stasioner, maka data tersebut perlu ditransformasi atau differencing .
Tahapan berikutnya adalah melakukan identifikasi 6 model tentatif  terhadap  data training yang  sudah  stasioner  dengan melihat pola pada plot ACF dan PACF. Tahapan selanjutnya yang  dilakukan  adalah  memilih  3  model  yang  memiliki kriteria  nilai  AIC  terkecil.  Setelah  terpilih  3  model  dengan nilai  AIC  terkecil,  kemudian  dilakukan  uji  diagnostik  model terhadap nilai residual dari ketiga model tersebut. Pemilihan model  yang  terbaik  dari  ketiga  model  terpilih  sebelumnya dilakukan dengan melihat besarnya tingkat akurasi peramalan terhadap  data testing berdasarkan  nilai  RMSE  ( Root  Mean Square  Error ),  MAE  ( Mean  Absolute  Error )  dan  MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) terkecil. Terakhir, model terbaik tersebut selanjutnya akan digunakan untuk meramalkan  rata-rata  temperatur  udara  tahunan  di  Indonesia untuk tahun 2022 hingga 2031.
Model ARIMA pada dasarnya adalah kombinasi dari model AR  ( Autoreressive )  dengan  orde 𝑝 dan  model  MA  ( Moving Average )  dengan  orde 𝑞 yang  telah  melalui  proses differencing dengan  orde 𝑑 .  Proses differencing tersebut
dilakukan  terhadap  data  yang  tidak  stasioner  dengan  cara menghitung  selisih  nilai  data  pada  periode  tertentu (𝑌 𝑡 ) dengan  data  pada 𝑑 periode  sebelumnya (𝑌 𝑡−𝑑 ) . Differencing order  pertama  ( 𝑑 =1)  dapat  dituliskan  dalam  Persamaan  (1) dengan menggunakan operator backshift (𝐵) .
𝛻 1 =   𝑌 𝑡 − 𝑌 𝑡−1 = (1 − 𝐵)𝑌 𝑡 (1)
Data yang belum stasioner pada differencing orde pertama selanjutnya  dilakukan differencing pada  order  selanjutnya hingga data tersebut menjadi stasioner. Model ARIMA ( p,d,q ) secara  matematis  dapat  dituliskan  dalam  Persamaan  (2) (Shumway & Stoffer, 2011).
Ф(𝐵)(1 − B) d y t = Θ(B)𝜀 𝑡 (2)
Dimana Ф(𝐵) = 1 − Ф 1 𝐵 − Ф𝐵 2 −   ⋯ −  Ф 𝑝 𝐵 𝑝 merupakan polinomial  model  AR( p )  dan Θ(B) = 1 + Θ 1 𝐵 + Θ 2 𝐵 2 + ⋯ +   Θ 𝑞 𝐵 𝑞 merupakan  poliomial  model  MA (𝑞) dan 𝑑 adalah parameter differencing .
Akurasi hasil peramalan perlu dilakukan untuk mengetahui seberapa  baik  performa  dari  model  ARIMA  yang  telah dibangun dan merupakan bagian dari validasi model. Terdapat beberapa  indikator  akurasi  yang  dapat  dipakai  dalam mengevaluasi hasil peramalan dari sebuah model time series . Beberapa  indikator  tersebut  diantaranya  adalah  MAE  ( Mean Absolute  Error ),  RMSE  ( Root  Mean  Squared  Error )  dan MAPE ( Mean Absolute Percent Error ) yang dapat dituliskan dalam Persamaan (3), (4) dan (5)  (Montgomery, Jennings, & Kulahci, 2015).
MAE = 1 n ∑ |y t − y t ̂ | 𝑛 𝑡=1 (3)
RMSE = √ 1 n ∑ (y t − y t ̂ ) 2 𝑛 𝑡=1 (4)
MAPE = 1 n ∑ | y t −y t ̂ y t | × 100 𝑛 𝑡=1 (5)
Dimana y t dan y t ̂ masing-masing adalah nilai data asli dan nilai  ramalannya  pada  periode  ke- 𝑡 dan 𝑛 adalah  jumlah periode yang diramalkan. MAE dan RMSE digunakan untuk mengukur variabilitas dalam kesalahan peramalan, sedangkan MAPE  digunakan  untuk  mengetahui  persentase  kesalahan peramalan  relatif.  Oleh  karena  itu,  variabilitas  dalam kesalahan  peramalan  dan  persentase  kesalahan  peramalan relatif  diharapkan  sekecil  mungkin  untuk  meningkatkan keakuratan  dari  hasil  peramalan.  Ketiga  indikator  tersebut sering  digunakan  dalam  mengevaluasi  kinerja  sebuah  model peramalan  seperti  yang  dilakukan  oleh  Deng,  Fan,  &  Wu (2020)  dalam  meramalkan  kunjungan  rawat  jalan  di  rumah sakit  Hanxi  Medical  University  dan  penelitian  Makkhan, Singh,  Parmar,  Kaushal,  &  Soni  (2022)  dalam  meramalkan kadar karbon di udara di sekitar tambang batu bara di India.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Eksplorasi Data Penelitian
Eksplorasi  data  penelitian  perlu  dilakukan  untuk mendapatkan  gambaran  awal  mengenai  data  penelitian.
Melalui eksplorasi data penelitian, dapat diketahui kecenderungan  data,  nilai  minimum  dan  maksimum, penyimpangan  (deviasi)  serta  statistik  lainnya  yang  dapat digunakan  untuk  menggambarkan  keadaan  data  penelitian secara  umum.  Selain  melalui  ringkasan  statistik,  eksplorasi data  juga  dapat  dilakukan  melalui  diagram  maupun  plotting data.  Gambar  1  menyajikan  plot  data  temperatur  tahunan  di Indonesia mulai tahun 1901 hingga 2021.
Gambar 1. Pola Data Rata-Rata Temperatur Udara Tahunan Indonesia Periode 1901-2021
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  secara  visual  data temperatur udara di Indonesia selama tahun 1901 hingga tahun 2021  tidak  stasioner.  Hal  ini  terlihat  dari  pola  data  yang membentuk  trend  naik  terutama  setelah  tahun  1980,  dimana temperatur  udara  cenderung  mengalami  kenaikan  seiring berjalannya waktu. Selain itu, terlihat juga secara visual bahwa nilai  rata-rata  temperatur  udara  tahunan  di  Indonsia  tidak konstan. Tabel 1 menyajikan beberapa ringkasan statistik dari data  temperatur  udara  di  Indonesia  selama  periode  waktu penelitian.
Tabel 1. Statistik Deskriptif Temperatur Udara Tahunan
Indonesia 1901-2021 Statistik Nilai Jumlah Data 121 Minimum 25,26˚C Maksimum 26,23˚C Rata-rata 25,62˚C Standar Deviasi 0,23˚C
Berdasarkan  Tabel  1,  diketahu  bahwa  bahwa  rata-rata temperatur  udara  tahunan  di  Indonesia  selama  periode penelitian  yang  berjumlah  sebanyak  121  observasi  adalah sebesar  25,62˚C.  Selama  periode  tahun  1901  hingga  2021, nilai  terendah  temperatur  tercatat  pada  angka  25,26˚C  yang terjadi  pada  tahun  1976.  Sedangkan  temperatur  tertinggi tercatat pada tahun 2016 yang mencapai 26,23˚C.

## 3.2 Pembagian Data Training dan Testing
Pada  tahapan  ini,  data  temperatur  udara  tahunan  di Indonesia dari  tahun 1901 sampai dengan tahun 2021 dibagi menjadi data training dan testing . Data temperatur pada tahun 1901 sampai 2010  dikelompokkan sebagai  data training dan data  temperatur  pada  tahun  2011  sampai  dengan  2021 dikelompokkan sebagai data testing . Kelompok data training digunakan  untuk  membangun  model  ARIMA  tentatif  yang diidentifikasi dari penilaian terhadap plot ACF ( Autocorrelation Function ) dan PACF ( Partial
Autocorrelation  Function )  dari  data  penelitian.  Adapun kelompok  data testing digunakan  untuk  mengukur  tingkat akurasi dari model ARIMA yang telah dibentuk sebelumnya. Model  ARIMA  terbaik  yang  diperoleh  selanjutnya  akan dipakai  untuk  meramalkan  temperatur  udara  di  Indonesia untuk tahun 2022 hingga 2031.

## 3.3 Stasioneritas Data Penelitian
Pengujian stasioneritas data merupakan langkah awal yang perlu dilakukan dalam analisis time series . Terdapat dua cara yang  dapat  dilakukan  untuk  menguji  stasioneritas  data  yaitu melalui  pengujian  secara  visual  dan  statistik  uji.  Pengujian secara visual  dilakukan dengan  mengevaluasi  pola pada plot ACF  dari  data  penelitian.  Sedangkan  pengujian  melalui statistik  uji  dilakukan  melalui  uji Box  Cox  Lambda untuk melihat apakah rata-rata dari data penelitian bernilai konstan atau  tidak  dan Augmented  Dickey-Fuller (ADF) test untuk memeriksa apakah data yang akan dianalisis memiliki varians yang konstan atau tidak. Data penelitian yang belum stasioner terhadap mean dan  varians  masing-masing  perlu  dilakukan differencing dan  transformasi  agar  data  tersebut  menjadi stasioner.

## 3.3.1 Pengujian Stasioneritas Data Secara Visual
Plot ACF dan PACF untuk data rata-rata temperatur udara tahun 1901 sampai dengan 2010 ditampilkan pada Gambar 2. Plot ACF dapat dipakai untuk mendeteksi apakah data tersebut telah  bersifat  stasioner  atau  belum.  Data  dikatakan  belum stasioner apabila nilai autokorelasi pada plot ACF untuk setiap lag yang  diamati  menurun  secara  lambat  dan  berada  di  luar garis interval nilai standard error (garis putus-putus berwarna biru). Plot ACF dan PACF dari kelompok data training yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Plot ACF dan PACF dari Data Training
Berdasarkan Gambar 2, diketahui bahwa plot ACF dari data rata-rata  temperatur  udara  tahun  1901  sampai  dengan  2010 belum stasioner karena plot ACF cenderung menurun secara lambat  pada  setiap lag -nya  dan  sebagian  besarnya  berada  di luar  garis  interval  nilai standard  error ,  sehingga  perlu dilakukan  transformasi  ataupun differencing terhadap  data awal penelitian.

## 3.3.2 Pengujian Stasioneritas Data Melalui Statistik Uji
Oleh karena data awal penelitian terindikasi tidak stasioner melalui  pengujian  secara  visual  (plot  ACF),  maka  dilakukan pengujian  melalui  statistik  uji  berupa  uji  stasioner  terhadap varians  dan mean .  Tabel  2  menyajikan  hasil  pengujian
stasioneritas  terhadap  varians  melalui  uji Box  Cox  Lambda . Data  penelitian  dapat  disimpulkan  telah  stasioner  terhadap varians apabila memiliki nilai Box Cox Lambda mendekati 1.
Tabel 2. Nilai Box Cox Lambda Hasil Pengujian
Stasioneritas Terhadap Varians Sebelum Transformasi Setelah Transformasi -0,99 0,98
Berdasarkan hasil pengujian  stasioneritas terhadap varians pada Tabel 2, diperoleh nilai Box Cox Lambda sebesar -0,99 sehingga  dapat  disimpulkan  data  awal  penelitian  belum stasioner  terhadap  varians.  Hal  ini  sejalan  dengan  hasil pengujian secara visual sebelumnya. Oleh karena data tersebut belum  memenuhi  sifat  stasioner  terhadap  varians,  maka selanjutnya  dilakukan  transformasi  terhadap  data  awal. Setelah dilakukan trial dan error, maka jenis transformasi yang digunakan adalah transformasi inverse berpangkat 6.5. Setelah data  awal  ditransformasi,  pengujian  stasioneritas  terhadap varians  dilakukan  kembali  terhadap  data  transformasi  dan diperoleh  nilai Box  Cox  Lambda setelah  transformasi  yang sudah  mendekati  1  yaitu  sebesar  0,98.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  data  setelah  transformasi  sudah  bersifat stasioner terhadap varians.
Tabel  3  menyajikan  hasil  pengujian  stasioneritas terhadap mean dengan menggunakan metode ADF test .
Tabel 3. P-value ADF Test Hasil Pengujian Stasioneritas Terhadap Mean Sebelum Differencing Setelah Differencing 0,56 0,01
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  hasil  pengujian  stasioneritas data terhadap mean tidak signifikan karena memiliki p-value pengujian yang lebih besar dari pada 0,05 yaitu sebesar 0,56. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  data  yang  digunakan  belum memenuhi  sifat  stasioner  terhadap mean .  Sehingga selanjutnya dilakukan proses differencing terhadap data awal agar  diperoleh  data  yang  bersifat  stasioner.  Setelah  proses differencing dilakukan satu kali terhadap data, diperoleh nilai p-value pengujian ADF test sebesar 0,01. Hal ini menunjukkan bahwa kelompok data training setelah dilakukan differencing sudah  bersifat  stasioner terhadap mean .  Proses pembentukan model tentatif selanjutnya dapat dilakukan setelah data bersifat stasioner terhadap mean dan varians.

## 3.4 Pembentukan Model Tentatif
Penentuan  model  tentatif  yang  akan  dipilih  ditentukan berdasarkan  pola  pada  plot  ACF  dan  PACF  dari  data  yang telah  stasioner  sebelumnya.  Plot  ACF  dan  PACF  dari  data yang  sudah  ditransformasi  dan differencing sebelumnya tersebut disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Plot ACF dan PACF Data Setelah Stasioner
Selain  untuk  mendeteksi  stasioneritas  data,  plot  ACF  dan PACF  juga  dapat  dipakai  untuk  mengidentifikasi  model ARIMA  ( p,d,q )  tentatif.  Orde q dari  model Moving  Average (MA)  diestimasi  melalui  Plot  ACF,  sedangkan  orde p dari model Autoregressive (AR)  di  estimasi  melalui  plot  PACF. Cara  penentuan  orde  dari  model  ARIMA  melalui  plot  ACF dan PACF secara lengkap dapat dilihat pada penelitian Anwar (2017).  Berdasarkan  pola  pada  plot  ACF  dan  PACF  pada Gambar  3,  dapat  ditentukan  6  model  ARIMA  tentatif  dalam meramalkan  rata-rata  temperatur  udara  tahunan  di  Indonesia (Tabel 4).

## Tabel 4. Enam Model ARIMA Tentatif
Model Orde Orde 𝒑 Orde 𝒅 Orde 𝒒 1 (2,1,4) 2 1 4 2 (1,1,5) 1 1 5 3 (2,1,5) 2 1 5 4 (2,1,7) 2 1 7 5 (2,1,8) 2 1 8 6 (2,1,9) 2 1 9

## 3.5  Pemilihan  3  Model  ARIMA  Terbaik  dan  Uji Diagnostik Model
Pemilihan 3 model ARIMA terbaik diantara keenam model tentatif pada Tabel 4 dilakukan dengan menggunakan kriteria nilai AIC. Sebuah model ARIMA dapat dikatakan baik apabila memiliki nilai AIC yang relatif kecil. Tabel 5 menyajikan nilai AIC  dari  keenam  model  ARIMA  tentatif  yang  sudah ditentukan sebelumnya.

## Tabel 5. Nilai AIC Pengujian Keenam Model ARIMA
Tentatif Model Orde Nilai AIC 1 (2,1,4) -4988,2710 2 (1,1,5) -4987,3740 3 (2,1,5) -4981,1760 4 (2,1,7) -4986,6100 5 (2,1,8) -4985,2920 6 (2,1,9) -4983,4000
Tabel 5 menunjukkan bahwa 3 model ARIMA dengan nilai AIC  yang  paling  kecil  adalah  model  1  (ARIMA  (2,1,4)) dengan  AIC  sebesar  -4988,2710,  model  2  (ARIMA  (1,1,5)) dengan  AIC  sebesar    -4987,3740  dan  model  4  (ARIMA (2,1,7)) dengan AIC sebesar -4986,6100.
Pengujian  diagnostik  model  dilakukan  terhadap  ketiga model ARIMA terpilih tersebut (model 1, 2 dan 4). Pengujian diagnostik model dilakukan untuk memastikan bahwa residual
yang dihasilkan dari model ARIMA bersifat white noise yaitu residual memiliki  distribusi  yang  normal  dan  bersifat  saling independen  antar residual nya.  Terdapat  dua  uji  dalam pengujian  diagnostik  model  yaitu  uji  normalitas residual melalui  uji Shapiro-Wilk dan  uji  independensi  antar residual nya melalui metode Ljung-Box test . Hasil pengujian normalitas residual ditampilkan pada Tabel 6. Apabila uji Shapiro-Wilk memiliki nilai p-value yang lebih besar  dari  pada  0,05,  maka Residual dikatakan  telah berdistribusi normal.
Tabel 6. Hasil Pengujian Normalitas Residual Model Orde P-value Keterangan 1 (2,1,4) 0,0850 Normalitas residual terpenuhi 2 (1,1,5) 0,1343 Normalitas residual terpenuhi 4 (2,1,7) 0,3582 Normalitas residual terpenuhi
Berdasarkan  Tabel  6,  dapat  disimpulkan  bahwa residual dari  ketiga  model  ARIMA terbaik  (model  1,  2  dan  4)  sudah berdistribusi normal karena memiliki p-value pengujian yang lebih besar dari pada 0,05.
Selanjutnya,  dilakukan  uji  independensi  antar residual dengan  menggunakan Ljung-Box  test pada  20 lag pertama. Residual dikatakan  saling  independen  apabila p-value dari pengujian Ljung-Box  test lebih  besar  dari  pada  0,05.  Hasil pengujian  independensi  antar residual tersebut  ditampilkan melalui plot pada Gambar 4.
(a) (b) (c)
Gambar 4. Grafik p-valeu Pengujian Ljung Box Model 1 (a), 2 (b) dan 4 (c)
Gambar  4  menunjukkan  bahwa residual pada  model  1,  2 dan 4 masing-masingnya sudah saling independen pada 20 lag pertama yang diuji. Hal ini terlihat dari plot p-value pengujian pada Gambar 4 yang bernilai lebih besar dari 0,05 pada kedua puluh lag tersebut.  Dengan  demikian,  ketiga model  ARIMA terpilih  (model  1,  2  dan  4)  sudah  memenuhi  uji  diagnostik model  atau  sudah  bersifat white  noise karena  memiliki residual yang  berdistribusi  normal  dan  bersifat  saling independen.  Langkah  selanjutnya  adalah  memilih  model terbaik diantara ketiga model tersebut dengan melihat tingkat akurasi  hasil  prediksi  terhadap  data testing .  Model  terbaik akan digunakan untuk meramalkan rata-rata temperatur udara tahunan di Indonesia pada tahun 2022 hingga 2031.

## 3.6  Perhitungan  Tingkat  Akurasi  Model  Terbaik Terhadap Data Testing
Tingkat akurasi peramalan terhadap data testing digunakan sebagai indikator untuk memilih model ARIMA terbaik dalam meramalkan  rata-rata  temperatur  udara  tahunan  di  Indonesia pada  pada  masa  mendatang.  Model  ARIMA  terbaik  adalah model  yang  memiliki  nilai  RMSE,  MAE  dan  MAPE  yang paling kecil.
Tabel 7 menyajikan perbandingan nilai akurasi dari model 1, 2 dan 4.
Tabel 7. Perbandingan Nilai Akurasi Model 1, 2 dan 4
Model Orde RMSE MAE MAPE 1 (2,1,4) 0,2573 0,2359 0,9034 2 (1,1,5) 0,2681 0,2472 0,9467 4 (2,1,7) 0,2634 0,2422 0,9276
Tabel  7  menunjukkan  bahwa  model  ARIMA  dengan  nilai RMSE,  MAE  dan  MAPE  yang  paling  kecil  adalah  model  1 (ARIMA (2,1,4)) dengan nilai masing-masing sebesar 0,2573; 0,2359 dan 0,9034. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa model  ARIMA  (2,1,4)  merupakan  model  peramalan  terbaik dalam  meramal  rata-rata  temperatur  udara  tahunan  di Indonesia pada periode 2022-2031.
Berdasarkan  kriteria  nilai  MAPE,  diketahui  bahwa  model ARIMA  (2,1,4)  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  dari  pada  model  ARIMA (0,1,2) yang dikembangkan oleh Machmudin & Ulama (2012) dalam meramalkan temperatur udara di Kota Surabaya. Nilai MAPE  dalam  model  ARIMA  (0,1,2)  tersebut  adalah  2,305, lebih  besar  dari  model  ARIMA  (2,1,4)  yang  dikembangkan dalam penelitian ini. Model ARIMA (2,1,4) dalam penelitian ini juga memiliki indikator nilai MAPE yang lebih baik (lebih kecil) dibandingkan model ARIMA yang dikembangkan oleh Susanti,  Hasanah,  &  Winarni  (2020)  dalam  meramalkan temperatur  udara  di  3  kota  di  pulau  Kalimantan  yaitu  Kota Balikpapan  (ARIMA  (1,1,1)  dengan  MAPE  sebesar  2,11), Kota Pontianak (ARIMA (1,1,1) dengan MAPE sebesar 3,02) dan Kota Berau (ARIMA (3,1,0) dengan MAPE sebesar 3,02).
Selain  itu,  kinerja  dari  model  ARIMA  (2,1,4)  yang dikembangkan  dalam  penelitian  ini  juga  terlihat  lebih  baik apabila  dibandingkan  dengan  model  ARIMA  (0,2,5)  dan ARIMA (0,2,3) yang dikembangkan oleh Anwar (2017) dalam meramalkan  temperatur  udara  minimum  dan  maksimum  di Kota  Banda  Aceh.  Kedua  model  ARIMA  pada  penelitian Anwar  (2017)  tersebut  masing-masing  memiliki  nilai  RMSE sebesar 0,969 dan 1,289.

## 3.7  Peramalan  Rata-Rata  Temperatur  Udara  Tahunan Indonesia Periode 2022-2031
Model  ARIMA  (2,1,4)  merupakan  model  terbaik  dalam meramalkan rata-rata temperatur udara tahunan di Indonesia. Model  ARIMA (2,1,4)  pada Persamaan (6)  dapat diturunkan dengan menggunakan Persamaan (2).
Ф(𝐵)(1 − B) d y t = Θ(B)𝜀 𝑡 (2)
(1 − Ф 1 𝐵 − Ф 2 𝐵 2 )(1 − 𝐵) 1 𝑦 𝑡 = (1 + Θ 1 𝐵 + Θ 2 𝐵 2 + Θ 3 𝐵 3 + Θ 4 𝐵 4 )𝜔 𝑡 (6)
Lebih lanjut, Persamaan (6) dapat dijabarkan menjadi lebih sederhana dan ditulis sebagai Persamaan (7).
𝑦 𝑡 = 𝑦 𝑡−1 + Ф 1 𝑦 𝑡−1 − Ф 1 𝑦 𝑡−2 + Ф 2 𝑦 𝑡−2 − Ф 2 𝑦 𝑡−3 + Θ 1 𝜔 𝑡−1 + Θ 2 𝜔 𝑡−2 + Θ 3 𝜔 𝑡−3 + Θ 4 𝜔 𝑡−4 + 𝜔 𝑡 (7)
Parameter  dari  model  ARIMA  diestimasi  dengan menggunakan metode MLE dengan teknik numerik Newton- Raphson dan ditampilkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Estimasi Parameter Model ARIMA (2,1,4) Model Parameter AR Parameter MA Tipe Nilai Tipe Nilai ARIMA (2,1,4) AR (1) -0,67 MA (1) -0,92 AR (2) 0.24 MA (2) -0,98 MA (3) 0,91 MA (4) 0,06
Model  ARIMA  (2,1,4)  yang  akan  digunakan  dalam meramalkan  rata-rata  temperatur  udara  tahunan  di  Indonesia pada masa mendatang dapat dituliskan sebagai Persamaan (8) dengan menggunakan nilai estimasi parameter yang disajikan pada Tabel 8.
𝑦 𝑡 = 𝑦 𝑡−1 − 0,67𝑦 𝑡−1 + 0,67𝑦 𝑡−2 + 0,24𝑦 𝑡−2 − 0,24𝑦 𝑡−3 − 0,92𝜔 𝑡−1 − 0,98𝜔 𝑡−2 + 0,91𝜔 𝑡−3 + 0,06𝜔 𝑡−4 + 𝜔 𝑡 (8)
Selanjutnya,  Persamaan  (8)  tersebut  dapat  dituliskan  dalam bentuk yang lebih sederhana sebagai Persamaan (9)
𝑦 𝑡 = 0,33𝑦 𝑡−1 + 0,91𝑦 𝑡−2 − 0,24𝑦 𝑡−3 − 0,92𝜔 𝑡−1 − 0,98𝜔 𝑡−2 + 0,91𝜔 𝑡−3 + 0,06𝜔 𝑡−4 + 𝜔 𝑡 (9)
Karena model ARIMA (2,1,4) dibangun dengan menggunakan  data  setelah  transformasi,  maka  hasil peramalannya juga perlu ditransformasi ulang ke bentuk awal. Tabel  9  menampilkan  hasil  peramalan  rata-rata  temperatur udara  tahunan  di  Indonesia  untuk  tahun  2022  hingga  2031 yang sudah ditransformasi ulang dalam bentuk awalnya.
Tabel 9. Hasil Peramalan Rata-Rata Temperatur Udara Tahunan Indonesia Periode 2022-2031
Tahun Rata-Rata Temperatur Udara (˚C) Selang Kepercayaan (95%) Batas Bawah Batas Atas 2022 26,0595 25,8294 26,2897 2023 26,1002 25,8525 26,3479 2024 26,1096 25,8591 26,3601 2025 26,1181 25,8643 26,3719 2026 26,1260 25,8683 26,3837 2027 26,1334 25,8709 26,3959 2028 26,1404 25,8724 26,4084 2029 26,1470 25,8727 26,4213 2030 26,1532 25,8719 26,4345 2031 26,1591 25,8700 26,4481
Tabel  9  menunjukkan  bahwa  rata-rata  temperatur  udara tahunan  di  Indonesia  pada  periode  2022  hingga  2031 diprediksi  akan  semakin  meningkat  setiap  tahunnya.  Selain
ditampilkan  dalam  bentuk  Tabel,  hasil  prediksi  rata-rata temperatur  udara  tahunan  di  Indonesia  untuk  periode  2022 hingga  2031  juga  dapat  ditampilkan  melalui  grafik  pada Gambar 5.
Gambar 5. Grafik Peramalan Rata-Rata Temperatur Udara Tahunan Indonesia Periode 2022-2031
Gambar 5 menunjukkan bahwa plot hasil peramalan (garis biru) rata-rata temperatur udara tahunan di Indonesia periode 2022 hingga 2031 terus mengalami peningkatan dibandingkan data  sebelumnya  (garis  hitam).  Hasil  peramalan  rata-rata temperatur  udara  tahunan  maksimum  diperkirakan  akan terjadi pada tahun 2031 yaitu sebesar 26,1591˚C. Sedangkan rata-rata  temperatur  udara  tahunan  minimum  diperkirakan tahun 2022 yaitu sebesar 26,0595˚C.
Hasil  penelitian  ini  mengindikasikan  bahwa  semakin berjalannya waktu, maka rata-rata temperatur udara tahunan di Indonesia  juga  diprediksi  akan  mengalami  kenaikan  atau peningkatan.  Hal  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Utina  (2009)  yang menyatakan bahwa selama kurang lebih seratus tahun terakhir, temperatur  rata-rata  di  permukaan  bumi  telah  meningkat sebesar 0,74 ± 0,18°C. Selain itu, penelitian Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change (IPCC)  juga menunjukkan  bahwa  rata-rata  suhu  permukaan  bumi  telah meningkat  sebesar  1,1°C  pada  periode  tahun  1850  -  1990 (Sari, 2022).
Penggundulan  hutan  merupakan  salah  satu  penyebab terjadinya  pemanasan  global  ( global  warming )  yang merupakan  efek  dari  kenaikan  temperatur  udara.  Penelitian Wolff et al. (2021) menunjukkan bahwa penggundulan hutan (deforestasi) di Berau, Kalimantan Timur dalam kurun waktu 16 tahun terakhir telah meningkatkan suhu maksimum harian di  kawasan  tersebut  secara  rata-rata  sebesar  0,95˚C.  Hal  ini akan berdampak pada meningkatnya angka kematian populasi satwa yang tinggal di kawasan hutan tersebut.
Buangan  gas  karbon  monoksida  dari  mesin  kendaraan bermotor  juga  merupakan  salah  satu  pemicu  terjadinya pemanasan global (Pratama, Munfarida, & Setyowati, 2022). Hal  ini  juga  didukung  oleh  penelitian  Mohammad, Sangkertadi, Wuisang, &  Shamin  (2019)  yang  menunjukkan bahwa  suhu  lingkungan  akan  mengalami  peningkatan  yang diakibatkan  oleh  aktifitas  penggunaan  kendaraan  bermotor, baik  pada  saat  kondisi  diam  dengan  kondisi  mesin  menyala maupun  pada  saat  kondisi  berjalan.  Selain  dari  buangan kendaraan  bermotor,  asap  buangan  dari  pabrik  pada  sektor industri  juga  mempunyai  peran  yang  besar  dalam  memicu pemanasan global. Secara umum, pertumbuhan sektor industri di  Indonesia  dalam  beberapa  dekade  terakhir  terlihat  cukup pesat  salah  satunya  karena  dukungan  perkembangan  ilmu pengetahuan  dan  teknologi  yang  semakin  meningkat  setiap
tahunya. Disisi lain, salah satu efek negatif yang ditimbulkan dari  keberadaan  pabrik-pabrik  tersebut  adalah  adanya pencemaran  udara  yang  terjadi  apabila  industri  atau  pabrik tersebut tidak mampu mengelola gas buanganya dengan baik (Maharani & Razif, 2020). Disamping beberapa penyebab di atas,  pemanasan  global  juga  dapat  disebabkan  oleh peningkatan  gas  rumah  kaca,  penggunaan  CFC  yang berlebihan,  polusi  metana  karena  peternakan,  pertanian  dan perkebunan  serta  berbagai  penyebab  lainnya  (DLH  Kota Semarang, 2020b).
Selanjutnya,  beberapa  efek  yang  ditimbulkan  dari pemanasan  global  terkait  dengan  isu  lingkungan  antara  lain terjadinya kebakaran hutan dan kabut asap, mencairnya es di kutub bumi, naiknya permukaan air laut, krisis air bersih, dan meningkatnya  suhu  air  laut  serta  rusaknya  terumbu  karang (DLH  Kota  Semarang,  2020a).  Disamping  itu,  juga  banyak efek  negatif  lainnya  dari  kenaikan  suhu  yang  akan menimbulkan dampak secara langsung maupun tidak langsung terhadap  kehidupan  manusia,  baik  pada  sektor  lingkungan, kesehatan, ekonomi, sosial, maupun sektor lainnya.
Pemerintah dapat menggunakan hasil peramalan temperatur udara  pada  penelitian  ini  sebagai  salah  satu  bahan  rujukan dalam perumusan kebijakan terkait keadaan temperatur udara di  Indonesia.  Pemerintah  diharapkan  dapat  merancang  dan mempersiapkan upaya antisipasi terhadap kenaikan temperatur  udara  pada  masa  mendatang.  Adapun  kebijakan yang  dapat  dilakukan  diantaranya  menggalakkan  kegiatan reboisasi  hutan  yang  disertai  dengan  penghentian  kegiatan penebangan  hutang  secara  liar  atau  ilegal,  membuat  regulasi terhadap  penggunaan  kendaraan  bermotor,  memproduksi produk-produk  yang  ramah  lingkungan,  mengelola  energi alternatif, dan berbagai upaya lainnya dalam rangka menekan laju  kenaikan  temperatur  udara  di  Indonesia.  Berdasarkan laporan  yang  dikeluarkan  oleh  CCPI  ( Climate  Change Performance  Index )  pada  tahun  2022,  Indonesia  berada  di peringkat 27 dalam kinerja melawan perubahan iklim dengan skor  sebesar  57,17,  atau  turun  3  peringkat  dari  tahun sebelumnya  (Jabar  Digital  Service,  2022).  Hal  ini menunjukkan  bahwa  upaya  pemerintah  dalam  menekan  laju perubahan  iklim  termasuk  pemanasan  global  perlu  lebih diintensifkan kedepannya.
Selain  hasil  analisis,  keterbatasan  dari  sebuah  penelitian juga  merupakan  hal  yang  penting  untuk  disampaikan.  Salah satunya terkait dengan  tidak dipertimbangkannya efek variasi kalender  terhadap  fluktuasi  temperatur  udara  di  Indonesia. Assakhiy, Anwar, & A.R. Fitriana (2019) menyatakan bahwa model  peramalan  yang  mempertimbangkan  efek  dari  variasi kalender  pada  umumnya  memiliki  hasil  peramalan  dengan tingkat akurasi yang lebih baik.

## 4. SIMPULAN
Hasil  peramalan  menunjukkan  bahwa  rata-rata  temperatur udara  di  Indonesia  diprediksi  akan  semakin  meningkat kedepannya.  Selama  periode  peramalan,  rata-rata temperatur udara  tahunan tertinggi  diperkirakan  akan terjadi pada tahun 2031  yaitu  sebesar  26,16˚C.  Sedangkan  rata-rata  temperatur udara  tahunan  terendah diperkirakan  akan  terjadi pada  tahun 2022 yaitu sebesar 26,06˚C. Pemerintah perlu mempersiapkan upaya antisipatif dalam menekan laju peningkatan temperatur udara  di  Indonesia.  Penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk
menggunakan  metode  peramalan  lainnya  seperti  ARIMAX ( Autoregressive Integrated Moving Average With Exogenous ) yang  dapat  memodelkan  efek  dari  variasi  kalender  terhadap data temperatur udara.

## DAFTAR PUSTAKA
Anwar,  S.  (2017).  Peramalan Suhu  Udara  Jangka  Pendek  di Kota  Banda  Aceh  dengan  Metode  Autoregressive Integrated  Moving  Average  (ARIMA). Malikussaleh Journal of Mechanical Science and Technology , 5 (1), 6– 12.
Ardesfira, G., Fitriah Zedha, H., Fazana, I., Rahmadhiyanti, J., Rahima, S., & Anwar, S. (2022). Peramalan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika dengan Menggunakan Metode  Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA). Jambura  Journal  of  Probability  and Statistics , 3 (2), 71–84.
https://doi.org/10.34312/JJPS.V3I2.15469
Assakhiy, R., Anwar, S., & A.R. Fitriana. (2019). Peramalan
Realisasi  Penerimaan  Zakat  Pada  Baitulmal  Aceh Dengan Mempertimbangkan Efek Dari Variasi Kalender. Jurnal  Ekonomi  Dan  Pembangunan , 27 (2), 27–45. https://doi.org/10.14203/JEP.27.2.2019.27-45
Breitburg,  D.,  Levin,  L.  A.,  Oschlies,  A.,  Grégoire,  M., Chavez,  F.  P.,  Conley,  D.  J.,  …  Zhang,  J.  (2018). Declining oxygen in the global ocean and coastal waters. Science , 359 (6371), 1–11.
Deng, Y., Fan, H., & Wu, S. (2020). A hybrid ARIMA-LSTM model  optimized  by  BP  in  the  forecast  of  outpatient visits. Journal  of  Ambient Intelligence and Humanized Computing ,  1–11.  https://doi.org/10.1007/S12652-020- 02602-X/METRICS
Desvina, A. P. (2014). Penerapan Metode Box-Jenkins untuk Memprediksi  Jumlah  Mahasiswa  Universitas  Islam Negeri  Suska  Riau. SITEKIN:  Jurnal  Sains, Teknologi Dan Industri , 12 (1), 80–89. https://doi.org/10.24014/SITEKIN.V12I1.777
DLH  Kota  Semarang.  (2020a,  November  19).  8  Dampak Pemanasan  Global  Bagi  Kehidupan  .  Retrieved March 1, 2023, from https://dlh.semarangkota.go.id/8-dampak- pemanasan-global-bagi-kehidupan/
DLH  Kota  Semarang.  (2020b,  November  19).  Penyebab Global  Warning  Serta  Solusi  Yang  Dibutuhkan  . Retrieved March 1,
2023, from https://dlh.semarangkota.go.id/penyebab-global- warning-serta-solusi-yang-dibutuhkan/
Fejriani, F., Hendrawansyah, M., Muharni, L., Handayani, S. F., & Syaharuddin, S. (2020).  Forecasting Peningkatan Jumlah Penduduk Berdasarkan Jenis Kelamin Menggunakan Metode ARIMA. GEOGRAPHY : Jurnal Kajian,  Penelitian  Dan  Pengembangan  Pendidikan , 8 (1), 27–36. https://doi.org/10.31764/GEOGRAPHY.V8I1.2261 Indriani,  R.,  Sugandha,  A.,  Tripena,  A.,  Larasati,  N.,
Rokhman,  A.  F.,  &  Bon,  A.  T.  (2020).  Forecasting  of Air  Temperature  in  Cilacap  Regency  with  Triple Exponential  Smoothing  (Holt-winter)  Method.  In Proceedings  of  the  International  Conference  on Industrial  Engineering  and  Operations  Management (pp. 2569–2576). Detroit: IEOM Society International.
Jabar  Digital  Service.  (2022,  June  24).  Cuaca  Terasa  Panas,
Apa yang Sedang Terjadi dengan Iklim Kita? Retrieved February 28, 2023, from https://opendata.jabarprov.go.id/id/infografik/cuaca- terasa-panas-apa-yang-sedang-terjadi-dengan-iklim- kita
Machmudin,  A.,  &  Ulama,  B.  S.  S.  (2012).  Peramalan Temperatur  Udara  Di  Kota  Surabaya  dengan Menggunakan  ARIMA  dan  Artificial  Neural  Network. Jurnal  Sains  Dan  Seni  ITS , 1 (1),  D118–D123. https://doi.org/10.12962/j23373520.v1i1.1295
Maharani,  I.  D.,  &  Razif,  M.  (2020).  ANALISA  DISPERSI PM2,5  MENGGUNAKAN  MODEL  GAUSS  POINT SOURCE  DIKAWASAN  INDUSTRI  DAN  DESAIN VENTURI  SCRUBBER  BESERTA  IPAL  UNTUK EFFLUENT  VENTURI  (Studi  Kasus :  Industri Peleburan  Aluminium  PT.X  Kecamatan  Kesamben, Jombang). Envirotek : Jurnal Ilmiah Teknik Lingkungan , 12 (2), 44–52. https://doi.org/10.33005/ENVIROTEK.V12I2.65
Makkhan,  S.  J.  S.,  Singh,  S.,  Parmar,  K.  S.,  Kaushal,  S.,  & Soni, K. (2022). Comparison of hybrid machine learning model for the analysis of black carbon in air around the major  coal  mines  of  India. Neural  Computing  and Applications ,  1–20.  https://doi.org/10.1007/S00521- 022-07909-8/METRICS
Mohammad, I., Sangkertadi, S., Wuisang, C. E. V., & Shamin, N.  (2019).  Analisis  Kenaikan  Suhu  Lingkungan  yang Diakibatkan  oleh  Aktivitas  Kendaraan  Bermotor  di Kawasan  Perdagangan  dan  Jasa  Kota  Manado.  In Prosiding  Seminar  Nasional  Manajemen  Perubahan Era Disrupsi 2019 (pp. 1–7). Manado: Ideas Publishing. Montgomery,  D.  C.,  Jennings,  C.  L.,  &  Kulahci, M.  (2015).
Introduction  to  Time  Series  Analysis  and  Forecasting (Second Edi). New Jersey: Wiley.
Mukron,  H.  M.,  Susianti,  I.,  Azzahra,  F.,  Kumala,  Y.  N., Widiyana,  F.  R.,  &  Haris,  M.  Al.  (2021).  Peramalan Indeks  Harga  Konsumen  Indonesia  Menggunakan Autoregressive  Integrated  Moving  Average. Jurnal Statistika Industri Dan Komputasi , 6 (1), 20–25. Nurhayati,  D.,  Dhokhikah,  Y.,  &  Mandala,  M.  (2020). Persepsi  dan  Strategi  Adaptasi  Masyarakat  Terhadap Perubahan Iklim di Kawasan Asia Tenggara . JURNAL PROTEKSI:  Jurnal  Lingkungan  Berkelanjutan , 1 (1), 39–44.
Oktaviani, R., Amaliah, S., Ringler, C., Rosegrant, M. W., & Sulser,  T.  B.  (2011). The  Impact  of  Global  Climate Change on the Indonesian Economy . Washington DC. Pamungkas,  M.  B.,  &  Wibowo,  A. (2018).  Aplikasi  Metode Arima Box-Jenkins Untuk Meramalkan Kasus DBD di Provinsi Jawa Timur. The Indonesian Journal of Public Health , 13 (2), 181–194. https://doi.org/10.20473/ijph.vl13il.2018.181-194 Pratama, D. S., Munfarida, I., & Setyowati, R. D. N. (2022). Analisis  Konsentrasi  Karbon  Monoksida  di  Kawasan Aloha  Sidoarjo  Secara  Roadside. Envirotek :  Jurnal Ilmiah Teknik Lingkungan , 14 (1), 33–38.
Ruslan, R., Harahap, A. S., & Sembiring, P. (2013). Peramalan Nilai  Ekspor  dDi  Propinsi  Sumatera  Utara  dengan Metode  ARIMA  Box-Jenkins. Saintia  Matematika , 1 (6), 579–589.
Rusyida,  W.  Y.,  &  Pratama,  V.  Y.  (2020).  Prediksi  Harga
Saham Garuda Indonesia di Tengah Pandemi Covid-19 Menggunakan  Metode  ARIMA. Square :  Journal  of Mathematics and Mathematics Education , 2 (1), 73. https://doi.org/10.21580/square.2020.2.1.5626 Sari, A. N. (2022, April 7). Solusi Berbasis Alam: Tiga Tahap
Menuju  Pendinginan  Bumi  Secara  Alami.  Retrieved
March 1, 2023, from https://www.djkn.kemenkeu.go.id/kanwil-
suluttenggomalut/baca-artikel/14940/Solusi-Berbasis- Alam-Tiga-Tahap-Menuju-Pendinginan-Bumi-Secara- Alami.html
Shumway, R. H., & Stoffer, D. S. (2011). Time Series Analysis and  Its  Applications  With  R  Examples . Revista  do Hospital das Clínicas (Third edit, Vol. 19). New York: Springer Science and Business Media LLC.
Susanti,  L.,  Hasanah,  P.,  &  Winarni,  W.  (2020).  Peramalan Suhu  Udara  dan  Dampaknya  Terhadap  Konsumsi Energi  Listrik  di  Kalimantan  Timur. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan , 14 (3), 399–412.
https://doi.org/10.30598/BAREKENGVOL14ISS3PP3 99-412
Utina,  R.  (2009).  Pemanasan  Global:  Dampak  dan  Upaya Meminimalisasinya. Jurnal  Saintek Universitas Negeri Gorontalo , 3 (3), 1–11.
Wolff, N. H., Zeppetello, L. R. V., Parsons, L. A., Aggraeni, I., Battisti, D. S., Ebi, K. L., … Spector, J. T. (2021). The  effect  of  deforestation  and  climate  change  on  all- cause mortality and unsafe work conditions due to heat exposure  in  Berau,  Indonesia:  a  modelling  study. The
Lancet Planetary Health , 5 (12), e882–e892. https://doi.org/10.1016/S2542-5196(21)00279-5
Zahroh, S., Hidayat, Y., Pontoh, R. S., Santoso, A., Sukono, S.,  &  Bon,  A.  T.  (2019).  Modeling  and  Forecasting Daily  Temperature  in  Bandung.  In Proceedings  of  the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (pp. 406–412). Riyadh: IEOM Society International.