p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Prediksi Pemanasan Global di Provinsi Kalimantan Timur Menggunakan SARIMAX dan Neural Network
Saniyyah Sri Nurhayati a1 , Alif Fitriatul Khasanah a2 , Daradinanti Aulia Revanadilla a3 , Tsabit Bintang Herindra a4 , Fitri Kartiasih b5
a 1,a2,a3,a4 Program Studi DIV Komputasi Statistik, Politeknik Statistika STIS
b5 Program Studi DIV Statistika, Politeknik Statistika STIS
Jalan Otto Iskandardinata No.64C Jakarta 13330, Indonesia
1 222112351@stis.ac.id
2 222111874@stis.ac.id 3 222111978@stis.ac.id
4 222112402@stis.ac.id
5 fkartiasih@stis.ac.id

## Abstrak
Pemindahan  ibu  kota  negara  dari  DKI  Jakarta  ke  Provinsi  Kalimantan  Timur  akan  mendorong  terjadinya pembangunan besar-besaran yang akan berdampak pada berbagai bidang termasuk lingkungan dan perubahan iklim  yang  merupakan  salah  satu  indikasi  terjadinya  pemanasan  global.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membandingkan  metode  peramalan  pemanasan  global  menggunakan  Seasonal  Autoregressive  Integrated Moving  Average  with  Exogenous  Factors  (SARIMAX)  dan  Neural  Network  Autoregressive  with  Exogenous Factors (NNARX) serta mengetahui proyeksi kondisi pemanasan global di Provinsi Kalimantan Timur. Hasil dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  NNARX  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  SARIMAX  dalam memprediksi pola pemanasan global berdasarkan nilai RMSE, MAE, dan MAPE. Hal tersebut diduga karena tidak ada  ketentuan  yang  pasti  mengenai  penentuan  ordo  pada  model  SARIMAX  sehingga  pemilihan  model mengandung  bias.  Berdasarkan  hasil  prediksi  yang  diperoleh,  suhu  permukaan  bumi  di  Provinsi  Kalimantan Timur diprediksi akan meningkat pada tahun 2025.
Kata kunci:SARIMAX, NNARX, Pemanasan Global, Kalimantan Timur

## Predicting Global Warming in East Kalimantan Province Using SARIMAX and Neural Network

## Abstract
The  move  of  the  country's  capital  from  DKI  Jakarta  to  East  Kalimantan  Province  will  encourage  massive development, which will have an impact on various fields, including the environment and climate change which is  an  indication  of  global  warming.  This  research  aims  to  compare  global  warming  forecasting  methods  using Seasonal  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  with  Exogenous  Factors  (SARIMAX)  and  Neural  Network Autoregressive  with  Exogenous  Factors  (NNARX)  and  determine  the  projected  global  warming  conditions  in East Kalimantan Province. The results of the research show that the NNARX method is better than the SARIMAX method  in  predicting  global  warming  patterns  based  on  RMSE,  MAE,  MAPE,  and  MASE  values.  This  result  is suspected because there are no  definite provisions regarding determining the  order in the SARIMAX model so that  the  model  selection  contains  bias.  Based  on  prediction  results,  the  earth's  surface  temperature  in  East Kalimantan Province is predicted to increase in 2025.
Keywords: SARIMAX, NNARX, Global Warming, East Kalimantan

## I. P E NDAHULUAN
Seiring  berjalannya  waktu,  keadaan  bumi  telah mengalami  beberapa  kali  perubahan.  Peningkatan  suhu permukaan  bumi  dalam  jangka  waktu  yang  lama  disebut sebagai  perubahan  iklim  global,  atau  pemanasan  global. Kondisi  tersebut  merupakan  akibat  dari  pembakaran
bahan bakar fosil seperti batu bara, minyak, dan gas, emisi gas  rumah  kaca—terutama  karbon  dioksida—meningkat, sehingga  menyebabkan  pemanasan  global  [1].  Rata-rata suhu permukaan dunia mencapai 1,21°C pada tahun 2021 dibandingkan  dengan  suhu  pra-industri  (rata-rata  tahun 1850–1900),  sedangkan  rata-rata  permukaan  laut  global naik  sebesar  82  mm  dari  rata-rata  tahun  1986–2005  [2].
Dengan  demikian,  pemanasan  global  dapat  diartikan sebagai  suatu  kondisi  dimana  suhu  permukaan  bumi, udara,  dan  permukaan  laut  meningkat  secara  terus menerus  dari  waktu  ke  waktu.  Meskipun  kenaikan  suhu global tergolong kecil, namun dapat memberikan dampak yang  sangat  besar  terhadap  hilangnya  keanekaragaman spesies laut [3] dan berbagai dampak lainnya. Oleh karena itu,  pemahaman  dan  pengetahuan  yang  komprehensif mengenai  pemanasan  global,  penyebab,  dan  dampaknya terhadap  kehidupan  di  bumi  sangat  penting  untuk menemukan mitigasi yang tepat.
Faktor  yang  berkontribusi  terhadap  pemanasan  global adalah peningkatan emisi CO 2 . EPPO (2013) mendefinisikan emisi CO 2 sebagai jumlah gas rumah kaca (CO 2 )  yang  dilepaskan  selama  penggunaan  energi. Emisi CO 2 mengalami peningkatan dari tahun ke tahun, dari 141 juta  ton  menjadi  327  juta  ton  pada  tahun  1990  hingga 2010  [4]-[6]. Artinya  jumlah emisi  CO 2 pada  tahun  2010 meningkat  sebesar  131,92%  dibandingkan  tahun  1990 atau  sekitar  186  juta  ton.  Hal  ini  disebabkan  semakin meningkatnya  penggunaan  kendaraan  bermotor  dan berbagai  perangkat  lain  yang  mengeluarkan  CO 2 selama pengoperasiannya.
Selain emisi CO 2 , perubahan iklim mencakup berbagai aspek,  antara  lain  perubahan  suhu,  pola  cuaca, peningkatan  suhu  laut,  pencairan  es,  dan  lain  sebagainya yang  disebabkan  oleh  tingginya  emisi  karbon  monoksida (CO).  Emisi  CO  merupakan  salah  satu  komponen  yang mempengaruhi  tingkat  pemanasan  global  secara  tidak langsung.  Menurut  Thompson  (1992),  karena  karbon monoksida  (CO)  merupakan  penyerap  radikal  hidroksil troposfer  yang  signifikan,  hal  ini  berdampak  pada  umur gas rumah kaca lainnya, termasuk metana (CH4) [7]. Gas- gas  utama  yang  membentuk  gas  rumah  kaca  di  atmosfer termasuk  karbon  dioksida,  uap  air,  metana,  dinitrogen oksida, dan ozon [8]. Beberapa gas tersebut menimbulkan efek  rumah  kaca  yang  mengakibatkan  radiasi  matahari tidak  dipantulkan  kembali  ke  luar  bumi  sehingga menyebabkan sebagian panas matahari terbatas pada bumi. Panas  matahari  yang  terbatas  ini  berdampak  pada peningkatan  suhu  bumi  dan  akan  berdampak  pada pemanasan global.
Dampak pemanasan global antara lain perubahan iklim ekstrem  seperti  gelombang  panas  yang  lebih  hebat,  badai tropis,  dan  musim  hujan  yang  tidak  teratur.  Perubahan iklim  yang  merupakan  salah  satu  bentuk  pemanasan global  juga  berdampak  pada  ekosistem  di  darat  dan  laut [9].  Variasi  suhu  dan  perubahan  pola  curah  hujan merupakan dua indikator lebih lanjut dari perubahan iklim. Kelestarian flora dan fauna mungkin terancam oleh hal ini, dan perubahan habitat beberapa spesies dapat menempatkan  mereka  pada  risiko  kepunahan.  Selain menyebabkan  kerusakan  pada  kondisi  bumi,  perubahan iklim  juga  menjadi  pemicu  terjadinya  peristiwa  cuaca ekstrem  yang  merusak  infrastruktur  [10],  seperti  banjir, badai,  dan  kekeringan.  Perubahan  iklim  juga  dapat mempengaruhi  pola  curah  hujan  dan  menyebabkan kekeringan  di  beberapa  daerah  sehingga  menyebabkan krisis  air  bersih.  Selain  itu,  pemanasan  global  dapat menyebabkan  mencairnya  lapisan  es  di  kutub  dan
mengakibatkan  naiknya  permukaan  air  laut  [11],  yang kemungkinan  akan  menenggelamkan  pulau-pulau  kecil, wilayah pesisir, dan kota-kota dataran rendah.
Dari  sudut  pandang  kesehatan,  pemanasan  global dipandang sebagai suatu kondisi yang dapat mempengaruhi kesehatan manusia [12] melalui meningkatnya  penyakit  yang  ditularkan  melalui  vektor (seperti  nyamuk  pembawa  malaria),  kekurangan  pangan, dan  ancaman  terhadap  pasokan  air  bersih.  Keadaan  yang berhubungan  dengan  pemanasan  global  seperti  kenaikan suhu  dan  perubahan  pola  curah  hujan  dapat  mengganggu produksi  pangan  dan  menurunkan  hasil  pertanian, sehingga  menyebabkan  krisis  pangan  di  beberapa  daerah [13].  Dari  segi  lingkungan,  pemanasan  global  dapat menyebabkan  kerusakan  langsung  terhadap  lingkungan, termasuk  hutan,  lahan  basah,  dan  terumbu  karang,  yang dapat mengancam keanekaragaman hayati dan menyebabkan  hilangnya  ekosistem  secara  signifikan.  Ref [14]  menyebutkan  bahwa  pemanasan  global  juga  dapat mempengaruhi kemampuan menghasilkan prakiraan cuaca yang akurat.
Saat ini terdapat 38 provinsi di Indonesia, salah satunya adalah  Kalimantan  Timur.  Ke  depannya,  direncanakan pemindahan ibu kota negara dari Provinsi DKI Jakarta ke Provinsi  Kalimantan  Timur.  Pemindahan  ibu  kota  akan menimbulkan pembangunan besar-besaran yang berdampak pada perubahan kondisi lingkungan, termasuk perubahan iklim [15]. Sehingga, diperkirakan akan terjadi lonjakan suhu global di Provinsi Kalimantan Timur akibat pemindahan ibu kota negara. Oleh karena itu, memahami pola pemanasan global secara keseluruhan sangat penting untuk memutuskan langkah apa yang harus diambil untuk mengurangi dampak yang terjadi [16].
Prediksi  pemanasan  global  sering  kali  dibuat  dengan menggunakan  penginderaan  jauh,  baik  secara  mandiri maupun  bersama  dengan  teknik  lain.  Para  peneliti  [17]– [18]  telah  menggunakan  penginderaan  jauh  bersama dengan  Peta  LULC  dan  analisis  spasial.  Studi  tersebut menghasilkan  ketepatan  yang  tinggi  dalam  memprediksi global  warming.  Penilaian  dan  peramalan  iklim  global yang  berubah  dengan  cepat  sangat  terbantu  dengan penggunaan  model  komputasi  lunak  yang  memprediksi perubahan  Suhu  Permukaan  Tanah  (LST).  Empat  teknik soft  computing  diterapkan  dan  dibandingkan  dalam penelitian oleh [19] untuk menentukan model terbaik yang dapat  digunakan  untuk  memprediksi  perubahan  suhu permukaan  tanah  di  wilayah  Beijing:  Multivariate Adaptive  Regression  Splines  (MARS),  Wavelet  Neural Network  (WNN),  Sistem  Inferensi  Neurofuzzy  Adaptif (ANFIS),  dan  Sistem  Inferensi  Neurofuzzy  Berkembang Dinamis  (DENFIS).  Pada  tahap  pelatihan  dan  pengujian, keempat model dievaluasi menggunakan analisis statistik, koefisien  determinasi  (R 2 ),  Root  Mean  Square  Error (RMSE),  dan  Mean  Absolute  Error  (MAE).  Hasil  dari model-model tersebut menunjukkan bahwa suhu permukaan  tanah  di  daerah  penelitian  dapat  diprediksi dengan  menggunakan  model  MARS,  ANFIS,  dan DENFIS.  Sedangkan  Multivariate  Adaptive  Regression Splines (MARS) digunakan untuk mengestimasi variabel-
variabel  penting  yang  harus  dipertimbangkan  dalam model desain.
Prediksi pemanasan global adalah bidang yang banyak dilakukan  dengan  menggunakan machine  learning .  Studi [20]  menggunakan machine  learning untuk  membuat model prediksi perubahan suhu global. Selain itu, terdapat beberapa  metode  yang  juga  dipertimbangkan:  Random Forest,  Extra  Tree,  K-Nearest  Neighbors,  Gradient Boosting Machine, Light Gradient Boosting Machine, dan Bayesian Ridge diselidiki untuk membuat model prediksi perubahan  suhu  global  dengan  kriteria  evaluasi  Mean Absolute Error (MAPE), Mean Square Error (MSE), Root Mean  Square  Error  (RMSE),  koefisien  determinasi  (R 2 ), Root  Mean  Squared  Logarithmic  Error  (RMSLE),  dan Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE).  Seperti  yang dapat  dilihat  dari  temuannya,  algoritma  Extra  Trees memiliki kinerja terbaik dalam memperkirakan perubahan suhu global.
Saat  ini  masih  terbatas  penelitian  yang  menggunakan analisis time series untuk memprediksi pemanasan global. Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  pendekatan  analisis time  series akan  digunakan  dalam  pemodelan  data  Suhu Permukaan  Tanah  (LST).  Seasonal  autoregressive integrated  moving  average  with  exogenous  factors (SARIMAX)  dipilih  karena  merupakan  model  peramalan deret  waktu  yang  lebih  baik  daripada  ARIMA  karena memasukan  unsur  musiman  dan  faktor  eksogen.  Bahkan dalam  kasus  ketika  panjang  kumpulan  data  input  dan output  hampir  sama  dan  mengarah  ke  arah  yang  sama, model  SARIMAX  dapat  mengurangi  nilai  kesalahan  dan meningkatkan akurasi secara keseluruhan [21]. Di sisi lain, model NNARX merupakan model machine learning yang digunakan  untuk  peramalan  deret  waktu  karena  model NNARX  telah  berhasil  digunakan  untuk  menggambarkan hubungan input-output dari banyak sistem yang kompleks [22].  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui prediksi kondisi pemanasan global di Provinsi Kalimantan  Timur  serta  mengisi  kekosongan  penelitian yang memprediksi pemanasan global dengan analisis time series , SARIMAX, yang kemudian hasilnya dibandingkan dengan  metode machine  learning yaitu  NNARX. Penelitian  ini  berupaya  untuk  menentukan  model  mana yang  optimal  untuk  memprediksi  data  deret  waktu pemanasan global di Provinsi Kalimantan Timur.

## II. M ETODOLOGI
A. Tinjauan Teoritis
1) Suhu Permukaan Tanah (LST): Suhu termodinamika  lapisan  tipis  pada  permukaan tanah,  tumbuhan,  atau  komponen  permukaan lainnya,  serta  atmosfer,  disebut  sebagai  “suhu permukaan  tanah”  [23].  Pengukuran  suhu permukaan  bumi  pada  saat  disentuh  dikenal dengan  istilah  suhu  permukaan  tanah  (LST), sebagaimana  dinyatakan  dalam  [24].  Dengan kata  lain,  suhu  permukaan  tanah  mengacu  pada rekaman suhu permukaan bumi di suatu wilayah tertentu.  Karena  terdapat  korelasi  yang  kuat antara  pemanasan  global  dan  suhu  permukaan bumi, pengukuran LST menjadi hal yang krusial
[25]. Hal ini menyiratkan bahwa pengukuran dan analisis  LST  merupakan  salah  satu  metode  yang dapat  digunakan  untuk  menilai  atau  mengukur pemanasan  global.  Badan  Penerbangan  dan Antariksa Nasional (NASA) telah mengidentifikasi LST sebagai parameter permukaan  bumi  yang  kritis,  dan  Program  Ilmu Perubahan  Iklim  AS  telah  mengidentifikasinya sebagai  salah  satu  dari  sepuluh  faktor  iklim utama  [26].  Satu-satunya  metode  yang  tersedia untuk  mengukur  LST  secara  global  pada  skala piksel  rata-rata  spasial  adalah  observasi  satelit, yang  menggunakan  cakupan  area  luas  dan kunjungan ulang berulang kali [27].
2) Emisi  karbon: Ukuran  jumlah  total  gas  rumah kaca  yang  dilepaskan  ke  atmosfer,  baik  secara langsung maupun tidak langsung, melalui barang, peristiwa,  atau  organisasi  disebut  emisi  karbon. Karbon dioksida, yang sebagian besar dihasilkan dari  pembakaran  bahan  bakar  fosil  untuk transportasi,  pemanas,  dan  listrik,  merupakan salah  satu  gas  rumah  kaca  utama  yang  biasanya dihasilkan  oleh  aktivitas  manusia,  menurut  [28]. Saat  ini,  dua  hal  yang  menyebabkan  perubahan iklim  dan  pemanasan  global  adalah  emisi  gas rumah  kaca  dan  karbon.  Indonesia  menempati peringkat  kedelapan  dunia  dalam  hal  emisi karbon yang dihasilkan, menurut World Resource  Institute  (2018).  Emisi  gas  karbon dioksida  (CO2)  baik  dari  aktivitas  manusia langsung maupun tidak langsung disebut sebagai emisi  karbon,  dan  dinyatakan  dalam  ton  [29]– [30]. Faktor yang berkontribusi terhadap timbulnya emisi karbon tidak hanya penggunaan bahan  bakar  fosil  tetapi  juga  penggunaan perangkat teknologi. Journal of Cleaner Production memproyeksikan bahwa ICT (teknologi  informasi  dan  komputer)  akan menyumbang  14%  emisi  karbon  global  pada tahun 2040, naik dari 3,5% pada tahun 2020 dan sekitar 1% pada tahun 2007.
3) Rata-Rata  Pergerakan  Terintegrasi  Autoregresif Musiman dengan Faktor Eksogen (SARIMAX): George  EP  Box  dan  Gwilym  M. Jenkins  menciptakan  model  Autoregressive Integrated  Moving  Average  (ARIMA),  yang populer disebut sebagai model Box-Jenkins [31]. Model  yang  digunakan  dalam  peramalan  deret waktu disebut Rata-Rata Pergerakan Terintegrasi Autoregresif Musiman, atau SARIMA. Meskipun memiliki  komponen  rata-rata  bergerak  dan autoregresif  untuk  memperhitungkan  pengaruh data  musiman,  model  ini  sebanding  dengan model  ARIMA  [32].  Pada  tahun  1987,  Bierens menerbitkan  sebuah  penelitian  yang  awalnya menyajikan  model  Seasonal  Autoregressive Integrated  Moving  Average  with  Exogenous Factors
(SARIMAX)
[33]. SARIMAX
merupakan model yang dibuat dengan menggabungkan faktor musiman, variabel
eksogen,  atau  data  luar  dengan  ARIMA  dan SARIMA.  Dalam  hal  memprediksi  ruang  data yang rumit dengan siklus, SARIMAX jauh lebih efektif dibandingkan ARIMA
karena menggabungkan musiman sebagai parameter dan memasukkan elemen eksogen ke dalam pemodelan. Persamaan SARIMAX adalah ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)m,  dimana  p,  d,  dan  q masing-masing mewakili komponen autoregresif, diferensiasi, dan rata-rata bergerak, dan P, D, dan Q  singkatan  dari  komponen  musiman  model. Banyaknya periode pada setiap musim dilambangkan  dengan  m.  Menurut  studi  [34], karena  SARIMAX  memperhitungkan  musiman sebagai  parameter,  kinerjanya  jauh  lebih  baik daripada  ARIMA  ketika  memperkirakan  ruang data yang rumit dengan musiman.
4) Autoregresif  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan Faktor Eksogen (NNARX): Salah satu pendekatan pemecahan masalah yang mengambil inspirasi  dari  otak  manusia  adalah  Jaringan Syaraf  Tiruan  (JST)  [35].  ANN  adalah  fungsi matematika. ANN adalah suatu pendekatan yang mensimulasikan  fungsi  sistem  saraf  biologis, menurut  [36].  Tiga  lapisan—lapisan  masukan, lapisan  tersembunyi,  dan  lapisan  keluaran— terdiri dari neuron-neuron terkait yang membentuk  arsitektur  jaringan  saraf  tiruan. Estimasi  fungsional,  prediksi,  optimasi,  dan klasifikasi adalah beberapa tugas yang digunakan ANN  [37]  –  [39].  Neural  Net  Autoregressive with  Exogenous  Input  (NNARX)  merupakan salah  satu  kemajuan  dalam  ANN.  Bentuk  ANN yang  disempurnakan  yang  disebut  NNARX, menurut  [40],  dirancang  untuk  mengatasi masalah  nonlinier  yang  tidak  dapat  ditangani oleh ANN. Banyak disiplin ilmu telah memanfaatkan NNARX secara ekstensif, termasuk  pengenalan  suara,  deteksi  kesalahan, dan prediksi banjir [41]-[43].
5) Ukuran Akurasi Prakiraan: Keakuratan peramalan inilah yang menentukan seberapa baik model  prediksi  dievaluasi.  Standar  berikut  dapat menjadi landasan untuk mengevaluasi keakuratan prediksi  model  guna  memastikan  keakuratannya [44].
(1) (2) (3)
dimana n adalah banyaknya prediksi, merupakan nilai  hasil  ramalan,  dan  merupakan  nilai sebenarnya. Model yang baik untuk memprediksi adalah model yang memberikan nilai terendah di seluruh kriteria [45].
6) Pemeriksaan  Kebisingan  Putih: White  noise didefinisikan  sebagai  data  deret  waktu  dengan varian  konstan  dan  kumpulan  observasi  yang tidak  berkorelasi  [46].    Dalam  skenario  ini,  plot
fungsi autokorelasi (ACF) dan fungsi autokorelasi  parsial  (PACF)  dapat  digunakan untuk  menguji  white  noise  pada  data  deret waktu.
7) Augmented  Dickey–Fuller  (ADF)  Test: Suatu  uji yang  digunakan  untuk  menentukan  apakah kumpulan  data  stasioner  atau  tidak  [47].  Ketika dalam  kondisi  data  non-stasioner,  diferensiasi tingkat  tinggi  dapat  diterapkan  untuk  membuat data  menjadi  stasioner.  Hasil  ADF  dievaluasi berdasarkan  dua  jenis  nilai:  nilai  statistik  dan nilai p- value . Nilai statistik negative menyebabkan  penolakan  kuat  terhadap  hipotesis nol  tentang  akar  unit,  yang  menunjukkan  bahwa deret  waktu  tidak  memiliki  akar  unit  sehingga stasioner.  Sedangkan  nilai  statistik  positif,  maka hipotesis nol tentang akar unit tidak ditolak, yang menunjukkan  bahwa  deret  waktu  mempunyai akar unit sehingga tidak stasioner [48]. Selain itu, jika  p- value ≤  tingkat  signifikansi,  data  tidak mengandung  akar  unit  atau  data  stasioner  dan jika  p- value >  0,05,  berarti  deret  waktu  rata-rata mengandung akar unit, hipotesis nol tidak ditolak, dan data tidak stasioner [49].

## B. Data dan Metode
Terdapat  tiga  sumber  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini, yaitu: (i) Data Suhu Permukaan Daratan di Kalimantan  Timur  diperoleh  dari  National  Aeronautics and  Space  Administration  (NASA)  Amerika  Serikat,  (ii) data  konsentrasi  gas  CO  sebagai  emisi  karbon  yang diperoleh  dari  Stasiun  Pemantauan  Atmosfer  Global (GAW)  Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika (BMKG),  dan  (iii)  data  konsentrasi  gas  CO  dari  Stasiun Pemantauan Atmosfer Global (GAW) Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG). Ketiga data tersebut merupakan data dengan periode bulanan mulai dari bulan Februari  2003 hingga  bulan Desember  2022.  Lokus  yang diambil  pada  penelitian  ini  adalah  Provinsi  Kalimantan Timur. Keterbatasan dalam penelitian ini adalah data yang tersedia pada National Aeronautics and Space Administration  (NASA)  Amerika  Serikat  dan  Stasiun Pemantauan Atmosfer Global (GAW) Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) hanya sampai tahun 2022  sehingga  kondisi  tersebut  tidak  bisa  mencerminkan kondisi saat ini.
1) Rata-Rata  Pergerakan  Terintegrasi  Autoregresif Musiman  dengan  Faktor  Eksogen  (SARIMAX):
Model  SARIMAX  merupakan  pengembangan  dari model SARIMA yang ditingkatkan dengan kemampuan untuk mengintegrasikan variabel eksogen  atau  variabel  penjelas  [50].  Penambahan variabel  eksogen  dapat  membuat  model  yang dihasilkan  menjadi  lebih  baik  dibandingkan  dengan model  tanpa  variabel  eksogen.  Rumus  model SARIMAX  bergantung  pada  struktur  model.  Model SARIMAX(p,d,q)(P,D,Q)s  memiliki  bentuk  umum sebagai berikut [51].
(4) Dimana dan mengindikasikan  ordo
dari  komponen non-seasonal  autoregressive (AR) dan non-seasonal moving average (MA),
dan
mengindikasikan
ordo  dari  komponen seasonal  autoregressive (SAR) dan seasonal  moving  average (SMA), dan mengindikasikan  komponen non- seasonal dan seasonal  differencing ,  serta merupakan  variabel  eksogen  ke-k  pada  waktu  t  dan merupakan  nilai  koefisien  korelasi  dari  variabel eksogen  ke-k.  Metode  yang  digunakan  untuk menghasilkan model adalah sebagai berikut [48].
a) Tahap pertama, menentukan ordo differencing dengan  mempertimbangan  data  runtun  waktu mencapai keadaan stasioner.
b) Tahap  kedua,  penentuan  model  tentatif  yang dilakukan  dengan  cara  memilih  ordo  AR  dan MA  dalam  menentukan  parameter  model berdasarkan diagram ACF dan PACF.
Nilai  Akaike  information  criterion  dan  Schwarz Bayesian  criterion  digunakan  untuk  menilai  kinerja model tentatif terbaik. Nilai AIC dan BIC yang relatif rendah  menunjukkan  kecocokan  model  terbaik  [52]. Terdapat  kemungkinan  bias  pada  model  SARIMAX karena pada faktanya, prosedur penentuan komponen AR  dan  MA  menggunakan  penilaian  pribadi  dan tidak ada aturan jelas tentang bagaimana memutuskan komponen AR dan MA yang sesuai [53].
2) Autoregresif  Jaringan  Neural  dengan  Input  Eksogen (NNARX): Model  jaringan  saraf  tiruan  (JST)  adalah jenis  model  jaringan  saraf  yang  digunakan  untuk mensimulasikan  hubungan  antara  variabel  masukan dan  keluaran  data  deret  waktu.  Kemajuan  dari  ANN adalah  pendekatan  Neural  Network  Autoregressive dengan  input  eksogen  (NNARX),  yang  digunakan untuk menangani masalah non linier yang tidak dapat diselesaikan  oleh  ANN.  NNARX  terhubung  ke jaringan  dinamis  multi-layer  melalui  umpan  balik. Rumus  umum  dan  algoritma  NNARX  dijelaskan sebagai berikut berdasarkan Ref [54].
(5)
Dimana  akan  diregresi  dengan  nilai  keluaran  dan masukan  sebelumnya,  F  sebagai  fungsi  non  linier yang  menghubungkan  nilai  dengan  nilai  keluaran sebelumnya,  dan  sebagai  masukan  eksogen  pada waktu t. Arsitektur standar NNARX dapat didefinisikan sebagai arsitektur loop tertutup di mana keluaran  jaringan  diumpankan  kembali  sebagai masukan ke Jaringan Feed Forward.

## Gambar 1. Arsitektur loop tertutup NNARX
Kombinasi  masukan  dengan  masukan  sebelumnya) dan  umpan  balik  dari  nilai  prediksi  masa  lalu  dalam rangkaian  waktu  digunakan  sebagai  prediksi.  Seperti yang
digambarkan
pada persamaan berikut:
(6)

## Gambar 2. Kombinasi nilai masukan dan umpan balik
Peramalan  nilai  masa  depan  dapat  dilakukan  dengan menggabungkan  nilai  x(t)  sekarang  dan  masa  lalu dengan  nilai  inkremental  masa  lalu  yang  telah  diuji atau dituliskan secara matematis sebagai berikut.
(7)
Fase  pelatihan  jaringan  harus  dilakukan  beberapa kali untuk memperoleh hasil yang optimal [55].

## III. H ASIL DAN D ISKUSI

## A. Rata-Rata  Pergerakan  Terintegrasi  Autoregresif Musiman dengan Faktor Eksogen (SARIMAX)
Langkah pertama dalam membentuk model SARIMAX adalah  mengamati  pola  data  asli  dengan  menggunakan diagram  garis.  Berikut  visualisasi  data  Suhu  Permukaan Tanah (LST) Provinsi Kalimantan Timur periode Februari 2013 hingga Desember 2022.
Data LST Provinsi Kalimantan Timur periode Februari 2013  hingga  Desember  2022  mempunyai  tren  musiman, terlihat  dari  hasil  plot  di  atas.  Plot  data  pada  Gambar  3 juga  menunjukkan  bahwa  pola  data  LST  Provinsi Kalimantan Timur mempunyai perilaku nonstasioner baik pada  mean  maupun  variance  datanya.  Stasioneritas  dapat diketahui  melalui  pola  grafik  yang  tidak  konstan  dan terdapat  fluktuasi  pada  waktu-waktu  tertentu.  Pengujian formal, seperti Augmented Dickey-Fuller Test (ADF-test), dapat  digunakan  untuk  memverifikasi  stasioneritas  data selain mencari pola pada grafik. Jika kumpulan data tidak stabil,  tes  formal  yang  disebut  tes  ADF  dapat  digunakan untuk  mengetahuinya.  Berikut  uji  ADF  data  Suhu Permukaan  Tanah  Provinsi  Kalimantan  Timur  dengan taraf signifikansi 5% atau 0,05.
TABEL I. UJI ADF DI LEVEL
Uji Stasioner Nilai kritis nilai p Perbedaan musiman uji ADF -2.5309 0,3561
Data  suhu  permukaan  tanah  di  Provinsi  Kalimantan Timur  tidak  stasioner,  hal  ini  ditunjukkan  dari  hasil  uji Augmented  Dickey-Fuller  (ADF)  pada  Tabel  1.  Nilai  p- value  yang  dihasilkan  menunjukkan  hasil  yang  lebih tinggi dari tingkat signifikansi yang dipilih, 5%. Prosedur pembedaan  musiman  digunakan  untuk  mengatasi  data LST  yang  tidak  stasioner,  dan  plot  data  baru  yang dihasilkan terlihat seperti pada gambar berikut.
Gambar 8. Plot hasil perbedaan musiman data LST Kalimantan Timur
Plot  data  di  atas  menggambarkan  pola  yang  konstan baik  rata-rata  maupun  variansnya.  Namun  untuk memperkuat  kesimpulan  yang  diambil,  perlu  dilakukan pengujian  formal  terhadap  LST  setelah  dilakukan prosedur  pembedaan  musiman  yang  menghasilkan keluaran pada Tabel 2.
TABEL II. UJI ADF SETELAH SEASONAL DIFFERENCING
Uji Stasioner Nilai kritis nilai p Uji ADF Seasonal Differencing -5,0855 0,01 *) Tingkat signifikansi = 0,05
Nilai  p-value  yang  lebih  kecil  dari  ambang  batas signifikansi  menunjukkan  bahwa  data  Suhu  Permukaan Tanah Provinsi Kalimantan Timur stasioner sesuai dengan temuan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) pada Tabel 2. Berikut adalah grafik yang menampilkan temuan tersebut plot ACF dan PACF.
Gambar 5a. Plot ACF setelah perbedaan musiman

## Gambar 5b. Plot PACF setelah perbedaan musiman
Beberapa  model  SARIMAX  potensial  diturunkan  dari hasil plot ACF dan PACF pada Gambar 5. Pola ACF yang menurun  secara  perlahan dan  PACF  yang  memiliki spike pada  beberapa  lag  menunjukkan  bahwa  model  memiliki ordo pada AR. Grafik PACF digunakan dalam penentuan ordo Autoregressive (AR). Pada Gambar 5b menunjukkan hasil bahwa terdapat garis yang melebihi garis batas ( spike ) yaitu pada lag 1, 2, 3, dan 5. Sehingga ordo dari AR non seasonal yang  digunakan  adalah  1,  2,  3,  dan  5.  Grafik tersebut  juga  digunakan  untuk  mengidentifikasi  AR  pada seasonal .  Tidak  terlihat  adanya  spike  pada  lag  ke  12 sehingga  mengindikasikan  tidak  adanya  komponen  AR pada seasonal . Tabel 3 merupakan beberapa kemungkinan
No SARIMAX (p,d,q)(P,D,Q) 12 AIC BIC 1 SARIMAX(1,0,0)(0,1,0) 12 147,226 157,917 2 SARIMAX(2,0,0)(0,1,0) 12 148,084 161,448 3 SARIMAX(3,0,0)(0,1,0) 12 149,553 165,590 4 SARIMAX(5,0,0)(0,1,0) 12 153,490 174,872
model  yang  terbentuk.  Kriteria  informasi  Bayesian  (BIC) dan  Akaike  Information  Criterion  (AIC)  akan  digunakan untuk  mengevaluasi  dan  membandingkan  performa masing-masing  model.  Keempat  model  potensial  tersebut memiliki  nilai  BIC  dan  AIC  yang  relatif  sama  sehingga keempat model tersebut akan masuk ke tahap selanjutnya yaitu  pengujian  asumsi.  Asumsi  yang  diperlukan  adalah asumsi white  noise .  Pemilihan  model  yang  memenuhi asumsi white noise dilihat dari uji Ljung Box dan Jarque- Bera.  Model  yang  memenuhi  asumsi  memiliki  nilai  p- value  lebih  dari  0,05  (taraf  signifikansi)  untuk  kedua  uji tersebut.  Sehingga  dari  keempat  model  pada  Tabel  4 diperoleh  bahwa  model  3  dan  5  memenuhi  asumsi white noise dengan nilai peluang di bawah ini.
TABEL IV. N ILAI P ROBABILITAS W HITE N OISE Model p-value Uji Ljung Box p-value Uji Jarque-Bera SARIMAX(1,0,0)(0,1,0) 12 0,41 0,00 SARIMAX(2,0,0)(0,1,0) 12 1,00 0,03 SARIMAX(3,0,0)(0,1,0) 12 0,94 0,07 SARIMAX(5,0,0)(0,1,0) 12 0,95 0,09
Setelah  melakukan  eliminasi  pada  asumsi  white  noise. Selanjutnya  pemilihan  model  dilakukan  dengan  nilai akurasi yaitu RMSE, MAE, MAPE. Semakin rendah nilai kriteria  tersebut  maka  semakin  baik  model  yang dihasilkan. Dari seluruh ukuran tersebut, model SARIMAX(3,0,0)(0,1,0) 12 dipilih  sebagai  model  yang akan  digunakan  untuk  forecasting  karena  memiliki  nilai yang RMSE, MAE, MAPE yang lebih kecil dibandingkan dengan model SARIMAX(5,0,0)(0,1,0) 12 .

## B. Autoregresif  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  Input Eksogen (NNARX)
Pembentukan  model  NNARX  terdiri  dari  Neural Network  (NN)  dan  Autoregressive  (AR)  dimana  NN dibentuk dengan lapisan-lapisan dalam jaringan saraf dan AR  terdiri  dari  AR  non-musiman  dan  AR  musiman. Lapisan  masukan,  lapisan  tersembunyi,  dan  lapisan keluaran  adalah  tiga  lapisan  yang  membentuk  jaringan saraf.  Model  NNARX  pada  penelitian  ini  menggunakan data  Suhu  Permukaan  Tanah  sebagai  variabel  Y  (terikat) dan  data  karbon  dioksida  dan  karbon  monoksida  sebagai faktor  X  eksogen.  Penyusunan  model  NNARX  ini  terdiri dari  4  lapisan  masukan,  1  lapisan  keluaran  dan  jumlah lapisan  tersembunyi  yang  disesuaikan  dengan  model terbaik. Berikut pemodelan NNARX dengan 4 input layer dan 1 output layer. Tabel berikut menunjukkan nilai Root Mean  Squared  Error  (RMSE),  Mean  Absolute  Error (MAE),  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE),  dan Mean  Absolute  Scaled  Error  (MASE)  untuk  setiap struktur jaringan.
TABEL V. P ERBANDINGAN B EBERAPA M ODEL NNARX No Struktur Jaringan RMSE MAE PETA MAS
1 4-2-1 0,3636 0,2670 0,9325 0,4715 2 4-3-1 0,3117 0,2304 0,7967 0,4024 3 4-4-1 0,2823 0,2042 0,7067 0,3566 4 4-5-1 0,2387 0,1758 0,6085 0,3070 5 4-7-1 0,1934 0,1452 0,5033 0,2535 6 4-10-1 0,1263 0,0916 0,3181 0,1599 7 4-20-1 0,0448 0,0319 0,1107 0,0556 8 4-32-1 0,0199 0,0118 0,0409 0,0206
Berdasarkan  hasil  perbandingan  pada  Tabel  5  terlihat bahwa  semakin  banyak  lapisan  tersembunyi  pada  Neural Network  (NN),  maka  semakin  kecil  pula  Root  Mean Squared  Error  (RMSE),  Mean  Absolute  Error  (MAE), Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE  ),  dan  hasil Mean  Absolute  Scaled  Error (MASE).  Idealnya,  ada  satu atau dua level di lapisan tersembunyi NNARX untuk data yang  sederhana  dan  dimensinya  terbatas.  Struktur tersembunyi NNARX yang lebih besar dapat meminimalkan  kesalahan  tetapi  hal  ini  tidak  baik  untuk peramalan  karena  memungkinkan  terjadinya  overfitting pada  data  kereta.  Dengan  demikian,  model  NNARX terbaik  untuk  data  Suhu  Permukaan  Tanah  Provinsi Kalimantan  Timur  adalah  NNARX  4-2-1  dengan  Root Mean  Squared  Error  (RMSE),  Mean  Absolute  Error (MAE),  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE),  dan Mean  Absolute  Scaled  Error  (MASE)  masing-masing bernilai  0,364,  0,27,  0,932,  dan  0,471.  Melalui  model terbaik diperoleh plot peramalan sebagai berikut.
Gambar 8. Hasil peramalan model NNARX 4-2-1
Berdasarkan hasil peramalan dengan menggunakan model NNARX  4-2-1  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  8,  dapat diperkirakan  bahwa  Suhu  Permukaan  Tanah  di  Provinsi Kalimantan  Timur  mengalami  peningkatan  hingga  tahun 2025.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat  pemanasan global  di  Provinsi  Kalimantan  Timur  berpeluang  besar. mengalami  tren  peningkatan  hingga  tahun  2025.  Hal  ini ditunjukkan  dengan  pola  grafik  berwarna  biru  yang  lebih tinggi dibandingkan tingkat pemanasan global pada bulan Februari 2013 hingga Desember 2022 (hitam).
TABEL VI. P ERBANDINGAN SARIMAX DAN NNARX Kriteria Model
SARIMAX(3,0,0)(2,1,0) 12 NNARX 4-2-1 RMSE 0,4348734 0,363656
MAE 0,3136007 0,269984 MAPE 1,082548 0,471492
Tabel  6  diatas  merupakan  tabel  perbandingan  nilai RMSE,  MAE,  dan  MAPE  untuk  model  terbaik  pada masing-masing metode. Model SARIMAX yang diusulkan  adalah  SARIMAX(3,0,0)(0,1,0) 12 dan  model NNARX  yang  diusulkan  adalah  NNARX  4-2-1.  Jika dibandingkan pada seluruh kriteria di atas, model dengan metode  NNARX  4-2-1  memiliki  nilai  lebih  kecil dibandingkan  SARIMAX  (3,0,0)(0,1,0) 12. Pemilihan metode  terbaik  antara  SARIMAX  dan  NNARX  dilihat dari  Root  Mean  Squared  Error  (RMSE),  Mean  Absolute Error  (MAE),  dan  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  terkecil.  Karena  pada  umumnya,  semakin  besar nilai kriterianya, semakin besar pula ukuran kesalahannya [56].  Sehingga  diperoleh  metode  prediksi  pemanasan global  yang  paling  baik  adalah  metode  NNARX  karena nilai RMSE, MAE, dan MAPE, pada model NNARX 4-2- 1 lebih kecil dibandingkan SARIMAX(3,0,0)(0,1,0) 12 .
TABEL VII. P ERBANDINGAN N ILAI P REDIKSI SARIMAX DAN NNARX Tanggal SARIMAX (3,0,0)(2,1,0) 12 NNARX 4-2-1 Januari 2023 27,9587 28,7897 Februari 2023 27,9143 28,9764 Maret 2023 28,6127 29,0173 April 2023 28,1151 28,6198 Mei 2023 28,7263 28,5489 Juni 2023 28,8229 28,5388 Juli 2023 28,6976 28,5323 Agustus 2023 28,2129 28,5138 September 2023 28,3457 28,5465 Oktober 2023 28,3188 28,5534 November 2023 28,5067 28,6455 Desember 2023 28,6706 28,9484 Januari 2024 28,2804 29,8586 Februari 2024 27,8867 29,1699 Maret 2024 28,4868 29,1049 April 2024 28,3442 27,9955 Mei 2024 28,9255 27,5007
Juni 2024 28,5575 27,9005 Juli 2024 28,3676 28,0741 Agustus 2024 28,3287 28,5885 September 2024 28,8230 30,2532 Oktober 2024 28,6339 29,5462 November 2024 28,6393 29,0396 Desember 2024 28,9077 29,7599 Januari 2025 28,5230 30,7990 Februari 2025 28,1019 30,2251 Maret 2025 28,6645 29,3060 April 2025 28,4557 28,2581 Mei 2025 29,0041 28,0152 Juni 2025 28,8294 28,5780 Juli 2025 29,1911 29,1801 Agustus 2025 29,6233 30,5314 September 2025 29,8957 31,3460 Oktober 2025 29,1405 30,7915 November 2025 28,7121 29,7548 Desember 2025 28,7870 29,4115
Tabel  7  menunjukkan  bahwa  hasil  prediksi  kedua model baik SARIMAX dan NNARX hampir identik. Jika dikaitkan dengan pemanasan global maka suhu permukaan bumi di Provinsi Kalimantan Timur cenderung meningkat  pada  tahun  2025  karena  suhu  pada  tahun tersebut  lebih  besar  dibandingkan  dengan  tahun  tahun sebelumnya.  Hal  itu  selaras  dengan  hipotesis  bahwa pembangunan  yang  pesat  di  Provinsi  Kalimantan  Timur dapat  mengakibatkan  kenaikan  suhu  permukaan  bumi. Oleh  karena  itu,  proyeksi  pemanasan  global  yang  tepat diperlukan  agar  dapat  menjadi  landasan  pengambilan keputusan.

## IV. K ESIMPULAN
Karena  pemanasan  global  berdampak  buruk  terhadap lingkungan,  kesehatan,  ekonomi,  dan  infrastruktur,  maka pemahaman  yang  baik  tentang  pola  pemanasan  global menjadi  hal  yang  penting  untuk  diketahui.  Pemindahan ibu  kota  negara  ke  Provinsi  Kalimantan  Timur  bisa menyebabkan  terjadinya  pembangunan  secara  massif  di provinsi  tersebut.  Perkembangan  ini  tentunya  akan berdampak  pada  sejumlah  masalah  lingkungan  hidup, termasuk  perubahan  iklim  yang  merupakan  salah  satu
indikasi  terjadinya  pemanasan  global.  Berkaitan  dengan hal  tersebut,  diperlukan  pemahaman  yang  komprehensif mengenai  pola  data  pemanasan  global  agar  mitigasinya dapat dilakukan dengan tepat.
Adapun pada penelitian ini peramalan pola pemanasan global dilakukan dengan menggunakan metode SARIMAX dan NNARX dengan tujuan untuk mengetahui metode  mana  yang  lebih  baik  dalam  meramalkan  data pemanasan global. Data yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  data  Suhu  Permukaan  Tanah,  karbon  dioksida, dan karbon monoksida. Data tersebut dimodelkan menjadi data  endogen  dan  eksogen.  Data  Suhu  Permukaan  Tanah merupakan data endogen, sedangkan data karbon dioksida dan  karbon  monoksida  merupakan  data  eksogen. Penelitian  ini  menunjukan  hasil  bahwa  metode  NNARX lebih  baik  dibandingkan  metode  SARIMAX  jika  dilihat dari  karakteristik  Root  Mean  Squared  Error  (RMSE), Mean  Absolute  Error  (MAE),  dan  Mean  Absolute Percentage  Error  (MAPE).  Hal  tersebut  diduga  karena penentuan  komponen  AR  dan  MA  pada  model SARIMAX dilakukan secara manual dan tidak ada aturan yang jelas tantang bagaimana memutuskan komponen AR dan  MA  yang  sesuai  sehingga  model  yang  digunakan kemungkinan  mengandung  bias  karena  menggunakan penilaian pribadi [53].
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan,  suhu  permukaan bumi  di  Provinsi  Kalimantan  Timur  diprediksi  akan cenderung  lebih  tinggi  pada  tahun  2025.  Hal  tersebut secara tidak langsung mengonfirmasi kebenaran hipotesis mengenai  terjadinya  kenaikan  suhu  permukaan  bumi  di Provinsi  Kalimantan  Timur  akibat  dari  pembangunan yang massif.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Houghton,  J.  (2005).  Global  warming. Reports  on  Progress  in Physics , 68(6), 1343–1403. https://doi.org/10.1088/0034- 4885/68/6/R02
[2] Song,  J.,  Tong,  G.,  Chao,  J.,  Chung,  J.,  Zhang,  M.,  Lin,  W., Zhang, T., Bentler, P. M., & Zhu, W. (2023). Data driven pathway analysis  and  forecast  of  global  warming  and  sea  level  rise.
Scientific  Reports , 13 (1),  5536.  https://doi.org/10.1038/s41598- 023-30789-4
[3] Smale,  D.  A.,  Wernberg,  T.,  Oliver,  E.  C.  J.,  Thomsen,  M., Harvey,  B.  P.,  Straub,  S.  C.,  Burrows,  M.  T.,  Alexander,  L.  V., Benthuysen,  J.  A.,  Donat,  M.  G.,  Feng,  M.,  Hobday,  A.  J., Holbrook,  N.  J.,  Perkins-Kirkpatrick,  S.  E.,  Scannell,  H.  A.,  Sen Gupta, A., Payne, B. L., & Moore, P. J. (2019). Marine heatwaves threaten  global  biodiversity  and  the  provision  of  ecosystem services. Nature Climate Change , 9 (4), 306–312.
https://doi.org/10.1038/s41558-019-0412-1
[4] Kartiasih,  F.,  &  Setiawan,  A.  (2020).  Aplikasi  Error  Correction Mechanism  Dalam  Analisis  Dampak  Pertumbuhan  Ekonomi, Konsumsi  Energi dan  Perdagangan  Internasional Terhadap  Emisi CO2 di Indonesia. Media Statistika, 13(1), 104–115. https://doi.org/10.14710/medstat.13.1.104-115
[5] Pribadi,  W.,  &  Kartiasih,  F.  (2020).  Environmental  Quality  and Poverty Assessment in Indonesia. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya  Alam  Dan  Lingkungan  (Journal  of  Natural Resources  and  Environmental  Management) ,    10(1),  89–97. https://doi.org/10.29244/jpsl.10.1.89-97
[6] X. Liao, Y. Chen, H. Zhao, and X. Zhao, “Sensitivity Analysis of CO2  Storage  Coefficient  and  CO2-EOR,”  in 2010  Asia-Pacific Power  and  Energy  Engineering  Conference ,  2010,  pp.  1–6.  doi: 10.1109/APPEEC.2010.5448135.
[7] Conte, L., Szopa, S., Séférian, R., & Bopp, L. (2019). The oceanic cycle  of  carbon  monoxide  and  its  emissions  to  the  atmosphere. Biogeosciences , 16 (4),  881–902.  https://doi.org/10.5194/bg-16- 881-2019
[8] Easterbrook,  D.  J.  (2016).  Greenhouse  Gases.  In Evidence-Based Climate Science (pp. 163–173). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-804588-6.00009-4
[9] Häder, D.-P., & Barnes, P. W. (2019). Comparing the impacts of climate  change  on  the  responses  and  linkages  between  terrestrial and  aquatic  ecosystems. Science  of  The  Total  Environment , 682 ,
239–246. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.05.024
[10] Frame,  D.  J.,  Rosier,  S.  M.,  Noy,  I.,  Harrington,  L.  J.,  Carey- Smith,  T.,  Sparrow,  S.  N.,  Stone,  D.  A.,  &  Dean,  S.  M.  (2020). Climate  change  attribution  and  the  economic  costs  of  extreme weather  events:  a  study  on  damages  from  extreme  rainfall  and drought.
Climatic Change , 162 (2), 781–797.
https://doi.org/10.1007/s10584-020-02729-y
[11] Shukla, J. B., Arora, M. S., Verma, M., Misra, A. K., & Takeuchi, Y. (2021). The Impact of Sea Level Rise Due to Global Warming on  the  Coastal  Population  Dynamics:  A  Modeling  Study. Earth Systems and Environment , 5 (4), 909–926.
https://doi.org/10.1007/s41748-021-00246-1
[12] Mikhaylov, A., Moiseev, N., Aleshin, K., & Burkhardt, T. (2020). Global  climate  change  and  greenhouse  effect. Entrepreneurship and Sustainability Issues , 7 (4), 2897–2913. https://doi.org/10.9770/jesi.2020.7.4(21)
[13] Wossen,  T.,  Berger,  T.,  Haile,  M.  G.,  &  Troost,  C.  (2018). Impacts  of  climate  variability  and  food  price  volatility  on household  income  and  food  security  of  farm  households  in  East and West Africa. Agricultural Systems , 163 , 7–15.
https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.02.006
[14] Scher,  S.,  & Messori,  G.  (2019).  How  Global  Warming Changes the  Difficulty  of  Synoptic  Weather  Forecasting. Geophysical Research Letters , 46 (5), 2931–2939.
https://doi.org/10.1029/2018GL081856
[15] Laras  Tursilowati,  Rachmat  Sunarya,  Muzirwan,  Edy  Maryadi, Indah  Susanti,  Soni  Aulia  Rahayu,  Tatik  Kartika,  Mamat Suhermat, Jamrud Aminuddin, & Nursida Arif. (2023). Observasi Pulau Panas Perkotaan Musim Menggunakan Remote Sensing dan Google  Earth  Engine  Di  Ibukota  Baru  Indonesia.  Jurnal Universitas Jiaotong Barat Daya, 58(4).https://doi.org/10.35741/issn.0258-2724.58.4.88 [16]
A.  Cheshmehzangi,  “The  Analysis  of  Global  Warming  Patterns from 1970s to 2010s,” Atmos. Clim. Sci. , vol. 10, no. 03, pp. 392– 404, 2020, doi: 10.4236/acs.2020.103022.
[17] Salwan,  A.  A.,  Ahmed,  A.  A.,  &  Salim,  M.  A.  (2021).  Using ArcGIS  Software  and  Remote  Sensing  Technology  to  Predict Land  Surface  Temperature  (LST)  for  Monitoring  Ecological  and Climate  Change  in  Hor  Al-Dalmaj,  Southern  Iraq. IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science , 790 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/790/1/012076
[18] Abdullah-Al-Faisal,  Abdulla  -  Al  Kafy,  Foyezur  Rahman,  A.  N. M.,  Rakib,  A.  Al,  Akter,  K.  S.,  Raikwar,  V.,  Jahir,  D.  M.  A., Ferdousi, J., & Kona, M. A. (2021). Assessment and prediction of seasonal  land  surface  temperature  change  using  multi-temporal Landsat  images  and  their  impacts  on  agricultural  yields  in Rajshahi, Bangladesh. Environmental Challenges , 4 . https://doi.org/10.1016/j.envc.2021.100147
[19] Mustafa,  E.  K.,  Co,  Y.,  Liu,  G.,  Kaloop,  M.  R.,  Beshr,  A.  A., Zarzoura,  F.,  &  Sadek,  M.  (2020).  Study  for  Predicting  Land Surface  Temperature  (LST)  Using  Landsat  Data:  A  Comparison of  Four  Algorithms. Advances  in  Civil  Engineering , 2020 . https://doi.org/10.1155/2020/7363546
[20] Malakouti,  S. M.  (2023).  Utilizing  time  series  data  from 1961  to 2019 recorded around the world and machine learning to create a Global  Temperature  Change  Prediction  Model. Case  Studies  in Chemical and Environmental Engineering , 7 . https://doi.org/10.1016/j.cscee.2023.100312
[21] Alharbi,  F.  R.,  &  Csala,  D.  (2022).  A  Seasonal  Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Factors (SARIMAX) Forecasting Model-Based Time Series Approach. Inventions , 7 (4), 94. https://doi.org/10.3390/inventions7040094
[22] Ruslan, F. A., Samad, A. M., Tajjudin, M., & Adnan, R. (2016). 7 hours  flood  prediction  modelling  using  NNARX  structure:  Case study  Terengganu. 2016  IEEE  12th  International  Colloquium  on
Signal  Processing  &  Its  Applications  (CSPA) ,  263–268. https://doi.org/10.1109/CSPA.2016.7515843
[23] Li, Z. L., Wu, H., Duan, S. B., Zhao, W., Ren, H., Liu, X., Leng, P.,  Tang,  R.,  Ye,  X.,  Zhu,  J.,  Sun,  Y.,  Si,  M.,  Liu,  M.,  Li,  J., Zhang,  X.,  Shang,  G.,  Tang,  B.  H., Yan,  G.,  &  Zhou,  C.  (2023). Satellite  Remote  Sensing  of  Global  Land  Surface  Temperature: Definition,  Methods,  Products,  and  Applications.  In Reviews  of Geophysics (Vol.  61,  Issue  1).  John  Wiley  and  Sons  Inc. https://doi.org/10.1029/2022RG000777
[24] Guillevic,  P.,  Göttsche,  F.,  Nickeson,  J.,  Hulley,  G.,  Ghent,  D., Yu,  Y.,  Trigo,  I.,  Hook,  S.,  Sobrino,  J.A.,  Remedios,  J.,  Román, M.  &  Camacho,  F.  (2018).  Land  Surface  Temperature  Product Validation Best Practice Protocol. Version 1.1.  In P. Guillevic, F. Göttsche,  J.  Nickeson  &  M.  Román  (Eds.),  Good  Practices  for Satellite-Derived  Land  Product  Validation  (p.  58):  Land  Product
Validation Subgroup (WGCV/CEOS),
doi:10.5067/doc/ceoswgcv/lpv/lst.001
[25] Hollmann,  R.,  Merchant,  C.  J.,  Saunders,  R.,  Downy,  C., Buchwitz,  M.,  Cazenave,  A.,  Chuvieco,  E.,  Defourny,  P.,  de Leeuw,  G.,  Forsberg,  R.,  Holzer-Popp,  T.,  Paul,  F.,  Sandven,  S., Sathyendranath,  S.,  van  Roozendael,  M.,  &  Wagner,  W.  (2013). The  ESA  Climate  Change  Initiative:  Satellite  Data  Records  for Essential  Climate  Variables. Bulletin  of  the  American Meteorological Society , 94 (10), 1541–1552.
https://doi.org/10.1175/BAMS-D-11-00254.1
[26] Li, Z.-L., Tang, B.-H., Wu, H., Ren, H., Yan, G., Wan, Z., Trigo, I.  F.,  &  Sobrino,  J.  A.  (2013).  Satellite-derived  land  surface temperature:  Current  status  and  perspectives. Remote  Sensing  of Environment , 131 , 14–37. https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.12.008 [27] Heizer, J., & Render, B. (2015). Operations Management:Sustainability  and  Supply  Chain  Management  (Ed. 11). New Jersey: Pearson Education Inc.
[28] Chambers, J. Q., Fisher, J. I., Zeng, H., Chapman, E. L., Baker, D. B., & Hurtt, G. C. (2007). Hurricane Katrina’s Carbon Footprint on  U.S.  Gulf  Coast  Forests. Science , 318 (5853),  1107–1107. https://doi.org/10.1126/science.1148913
[29] Kenny, T., & Gray, N. F. (2009). Comparative performance of six carbon footprint models for use in Ireland. Environmental Impact Assessment Review , 29 (1), 1–6. https://doi.org/10.1016/j.eiar.2008.06.001
[30] Nurulita,  “Penerapan  Metode  Peramalan  ARIMA  untuk Penentuan  Tingkat  Safety  Stock  pada  Industri  Elektronik,”
Skripsi,  Universitas  Indonesia,  Fakultas  Teknik,  Program  Studi Teknik Industri, Depok, Juli 2010.
[31] H.  Patel,  "What are  ARIMA  and  SARIMA  Models?", Becoming Human: Artificial Intelligence Magazine . Tersedia: https://becominghuman.ai/what-is-arima-and-sarima-model- 10972b5e13c0. Diakses pada: November 2023.
[32] B. Artley, " Time Series Forecasting with ARIMA , SARIMA and SARIMAX:  A  deep-dive  on  the  gold  standard  of  time  series forecasting," Toward Data Science. Tersedia: https://towardsdatascience.com/time-series-forecasting-with- arima-sarima-and-sarimax-ee61099e78f6.
Diakses pada:
November 2023.
[33] Arunraj,  N.  S.,  Ahrens,  D., &  Fernandes, M.  (2016).  Application of  SARIMAX  Model  to  Forecast  Daily  Sales  in  Food  Retail Industry. International  Journal  of  Operations  Research  and
Information Systems , 7 (2), 1–21.
https://doi.org/10.4018/IJORIS.2016040101
[34] Cox,  D.  D.,  &  Dean,  T.  (2014).  Neural  Networks  and Neuroscience-Inspired Computer Vision. Current Biology , 24 (18), R921–R929. https://doi.org/10.1016/j.cub.2014.08.026
[35] Boussaada,  Z.,  Curea,  O.,  Remaci,  A.,  Camblong,  H.,  &  Mrabet Bellaaj,  N.  (2018).  A  Nonlinear  Autoregressive  Exogenous (NARX)  Neural  Network  Model  for  the  Prediction  of  the  Daily Direct Solar
Radiation.
Energies , 11 (3), 620.
https://doi.org/10.3390/en11030620
[36] Araújo,  R.  de  A.,  Oliveira,  A.  L.  I.,  &  Meira,  S.  (2017).  A morphological  neural  network  for  binary  classification  problems. Engineering  Applications  of  Artificial  Intelligence , 65 ,  12–28. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2017.07.014
[37] Gong, T., Fan, T., Guo, J., & Cai, Z. (2017). GPU-based parallel optimization  of  immune  convolutional  neural  network  and embedded  system. Engineering  Applications  of  Artificial
Intelligence , 62 , 384–395. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2016.08.019
[38] Sánchez,  D.,  Melin,  P.,  &  Castillo,  O.  (2017).  Optimization  of modular  granular  neural  networks  using  a  firefly  algorithm  for human  recognition. Engineering  Applications  of  Artificial
Intelligence , 64 , 172–186. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2017.06.007
[39] M. R. Sultan Mohd, J. Johari, and F. A. Ruslan, “Application of NNARX in Modeling a Solar Radiation Prediction,” in 2020 IEEE 8th  Conference  on  Systems,  Process  and  Control  (ICSPC) ,  Dec. 2020, pp. 225–229. doi: 10.1109/ICSPC50992.2020.9305787.
[40] Ruslan,  F.  A.,  Samad,  A. M.,  & Adnan,  R.  (2017). Modelling of flood  prediction  system  using  hybrid  NNARX  and  Extended Kalman  Filter. 2017  IEEE  13th  International  Colloquium  on Signal  Processing  &  Its  Applications  (CSPA) ,  149–152. https://doi.org/10.1109/CSPA.2017.8064941
[41] Coronado-Martinez,  F.  U.,  Ruiz-Sanchez,  F.  J.,  &  Suarez-Cerda, D.  A.  (2017).  Fault  detection  and  diagnosis  of  complex engineering systems based on a NNARX multi model applied to a fossil  fuel  electric power plant. 2017  IEEE  International  Autumn Meeting  on  Power,  Electronics  and  Computing  (ROPEC) ,  1–6. https://doi.org/10.1109/ROPEC.2017.8261601
[42] Protic, D., & Milosavljevic, M. (n.d.). NNARX Model of Speech Signal Generating System: Test Error Subject to Modeling Mode Selection. 2006 25th International Conference on Microelectronics , 643–646. https://doi.org/10.1109/ICMEL.2006.1651050
[43] Shaher Al-Gounmeein, R., & Tahir Ismail, M. (2020). Forecasting the  Exchange  Rate  of  the  Jordanian  Dinar  versus  the  US  Dollar Using  a  Box-Jenkins  Seasonal  ARIMA  Model.  International Journal  of  Mathematics  and  Computer  Science,  15(1),  27–40. http://ijmcs.future-in-tech.net
[44] C.  Tze-Haw,  L.  C.  Teck,  and  H.  Chee-Wooi,  “Forecasting Malaysian ringgit: Before and after the global crisis,” Asian Acad. Manag. J. Account. Financ. , vol. 9, no. 2, pp. 157–175, 2013 [45] Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika.  (2023, September). Informasi Parameter Iklim [Anomali suhu udara rata- rata bulanan]. https://www.bmkg.go.id/iklim/?p=ekstrem- perubahan-iklim
[46] DC Montgomery, CL Jennings, M. Kulahci, Introduction to Time Series  Analysis  and  Forecasting,  Edisi  ke-2,  Wiley  &  Sons  Inc., 2015, 643.
[47] S.  Påhlman,  “The  effect  of  rising  interest  rates  on  Swedish condominium prices Emil Bengtson,” 2020.
[48] P.  Manigandan  et  al.,  “Forecasting  Natural  Gas  Production  and Consumption  in  United  States-Evidence  from  SARIMA  and SARIMAX  Models,”  Energies,  vol.  14,  no.  19,  p.  6021,  Sep. 2021, doi: 10.3390/en14196021.
[49] F.  R.  Alharbi  and  D.  Csala,  “Wind  Speed  and  Solar  Irradiance Prediction  Using  a  Bidirectional  Long  Short-Term  Memory Model Based on Neural Networks,” Energies, vol. 14, no. 20, p. 6501, Oct. 2021, doi: 10.3390/en14206501.
[50] S.  I.  Vagropoulos,  G.  I.  Chouliaras,  E.  G.  Kardakos,  C.  K. Simoglou,  and  A.  G.  Bakirtzis,  “Comparison  of  SARIMAX, SARIMA,  modified  SARIMA  and  ANN-based  models  for  short- term  PV  generation  forecasting,”  in  2016  IEEE  International Energy  Conference  (ENERGYCON),  Apr.  2016,  pp.  1–6.  doi: 10.1109/ENERGYCON.2016.7514029.
[51] A. Tarsitano and I. L. Amerise, “Short-term load forecasting using a two-stage sarimax model,” Energy, vol. 133, pp. 108–114, Aug. 2017, doi: 10.1016/j.energy.2017.05.126.
[52] S. Udi, P. & Etuk, and E. Harrison, “Comparative Performance of Garch and Sarima Techniques in the Modeling of Nigerian Broad Money,” CARD Int. J. Soc. Sci. Confl. Manag., vol. 2, no. 4, pp.
2536–7242, 2017, [Online]. Available: http://www.casirmediapublishing.com
[53] T.  Nyoni,  “Box-Jenkins  ARIMA  approach to  predicting net  FDI inflows in Zimbabwe,” 9th Eur. Conf. Mach. Learn. Poster Pap ., no. 87737, pp. 128–137, 2018, [Online]. Available: https://ideas.repec.org/p/pra/mprapa/87737.html
[54] M.  R.  S.  Mohd,  J.  Johari,  and  F.  A.  Ruslan,  “Application  of NNARX in Modeling a Solar Radiation Prediction,” Proceeding - 2020  IEEE  8th  Conf.  Syst.  Process  Control.  ICSPC  2020,  no. December,
pp. 225–229, 2020, doi: 10.1109/ICSPC50992.2020.9305787.
[55] H.  Larochelle,  Y.  Bengio,  J.  Louradour,  and  P.  Lamblin, “Exploring strategies for training deep neural networks,” J. Mach. Learn. Res., vol. 10, pp. 1–40, 2009.
[56] Lv,  C.-X.,  An,  S.-Y.,  Qiao, B.-J.,  & Wu,  W.  (2021).  Time series analysis  of  hemorrhagic  fever  with  renal  syndrome  in  mainland China  by  using  an  XGBoost  forecasting  model. BMC  Infectious Diseases , 21 (1), 839. https://doi.org/10.1186/s12879-021-06503-y