## Prediksi Muka Air Laut dari Sistem PUMMA Menggunakan SARIMA
Irfan Asfy Fakhry Anto 1 , Oka Mahendra 2 , Purnomo Husnul Khotimah 3 , Semeidi Husrin 4
1,3 Pusat Riset Sains Data dan Informasi Badan Riset dan Inovasi Nasional, KST Samaun Samadikun - Jl. Sangkuriang, Kota Bandung, 40135 INDONESIA (tel.: 022-2530050; email:
1 irfa013@brin.go.id, 3 purn005@brin.go.id)
2 Pusat Riset Mekatronika Cerdas Badan Riset dan Inovasi Nasional, KST Samaun Samadikun - Jl. Sangkuriang, Kota Bandung, 40135 INDONESIA (tel.: 022-2530050; email: okam001@brin.go.id)
4 Pusat Riset Kebencanaan Geologi Badan Riset dan Inovasi Nasional, KST Samaun Samadikun - Jl. Sangkuriang, Kota Bandung, 40135 INDONESIA (tel.: 022-2530050; email: seme001@brin.go.id)
[Diterima: 30 Maret 2023, Revisi: 3 Juli 2023] Corresponding Author : Irfan Asfy Fakhry Anto
INTISARI — Naiknya permukaan air laut berpotensi mengancam kehidupan di sepanjang pantai atau dataran rendah. Prediksi ketinggian  permukaan  air  laut  dapat  mengurangi  risiko  ini.  Prediksi  dapat  dilakukan  dengan  mengumpulkan  informasi tentang  kemungkinan  kenaikan  permukaan  laut  di  masa  mendatang.  Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan  Indonesia mengembangkan sebuah sistem, yaitu Perangkat Ukur Murah untuk Muka Air Laut (PUMMA), untuk mengukur ketinggian permukaan air laut. PUMMA terletak di stasiun pemantauan jarak jauh di sekitar wilayah laut Indonesia. Saat ini, sistem PUMMA masih belum memiliki fitur prediksi. Tujuan penelitian ini adalah untuk memodelkan prediksi muka air laut dengan menggunakan dataset selama  satu  tahun  yang  diambil  dari  bulan  Juli  2021  hingga  bulan  Juli  2022.  Metode seasonal autoregressive  integrated  moving  average (SARIMA)  digunakan  karena  metode  ini  terbukti  merupakan  metode  yang fleksibel  dan  serbaguna  untuk dataset yang  tidak  memiliki  sifat  kompleks  yang  memiliki  pola  musiman.  Makalah  ini mengembangkan beberapa model SARIMA. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik mean absolute percentage error (MAPE), R-squared , mean square error (MSE), dan root mean square error (RMSE). Model SARIMA(1, 1, 0)(1, 1, 1) 12 mencapai error prediksi terendah dengan R-squared 0,508, MSE 0,0479, dan RMSE 0,069. Berdasarkan kinerjanya, model SARIMA(1, 1, 0)(1, 1, 1) 12 dianggap layak untuk memprediksi muka air laut menggunakan dataset PUMMA.
KATA KUNCI — Permukaan Laut, Prediksi, PUMMA, Prediksi Permukaan Laut, Rata-Rata Pergerakan Musiman.

## I. PENDAHULUAN
Tsunami  Aceh  yang  terjadi  pada  tahun  2004  telah menyadarkan pemerintah Republik Indonesia untuk membangun infrastruktur peringatan dini tsunami yang disebut Sistem Peringatan Dini Tsunami Indonesia atau dikenal dengan Indonesian  Tsunami  Early  Warning  System (InaTEWS)  [1]. Sistem  InaTEWS  merupakan  sistem  peringatan  dini  tsunami yang  masih  mengandalkan  sensor  seismik  untuk  mendeteksi tsunami  [2].  Salah  satu  data  yang  dibutuhkan  oleh  InaTEWS adalah data permukaan air laut [3]. Pemerintah Indonesia terus mengembangkan sistem prototipe untuk mengukur tinggi muka air  laut,  yaitu  Perangkat  Ukur  Murah  untuk  Muka  Air  Laut (PUMMA),  yang  dikelola  oleh  Kementerian  Kelautan  daa Perikanan  RI.  PUMMA  merupakan  sistem  pengukur  tinggi muka  air  laut  berbiaya  rendah  yang  menyediakan  beberapa sensor untuk merekam data tinggi  muka air  laut  dan  anomali yang terjadi. Sistem PUMMA disiapkan untuk mendukung dan terintegrasi  dengan  InaTEWS  [4].  Masyarakat  pesisir  dan dataran rendah di dekat laut dapat terpengaruh oleh kenaikan permukaan  laut,  yang  merupakan  parameter  geofisika fundamental  yang  relevan  dengan  banyak  subbidang  ilmu bumi, termasuk oseanografi, geodesi, dan klimatologi [5], [6]. Prediksi  muka  air  laut  bertujuan  untuk  mengumpulkan informasi tentang kemungkinan kenaikan muka air laut di masa mendatang  untuk  mengurangi  risiko  gangguan  terhadap masyarakat  pesisir  dan  infrastruktur,  seperti  banjir  dan genangan [7].
Banyak  penelitian  telah  dilakukan  dari  berbagai  aspek prediksi  atau  peramalan  muka  air  laut.  Referensi  [8] menggunakan  dua  metode  prediksi,  yaitu autoregressive integrated moving average (ARIMA) dan teknik pembelajaran mesin  ( support  vector  regression ).  Kedua  metode  tersebut digunakan  untuk  memperkirakan  anomali  permukaan  laut
berdasarkan  pengukuran  ketinggian  dari  satelit  di  Samudera Pasifik,  untuk  mengembangkan  dan  memvalidasi  pendekatan sea  level  anomalies (SLAs).  Hasil  yang  diperoleh dibandingkan dengan  nilai yang diamati, kemudian perkiraan permukaan  laut  dihitung  menggunakan  rutinitas  model ARIMA. Penelitian lain menggunakan data tinggi permukaan air laut di Laut Cina Selatan dan perairan sekitarnya pada tahun 2017  untuk  membangun  model seasonal  ARIMA (SARIMA) berdasarkan  periodisitas  rata-rata  bulanan  dan  memprediksi tinggi muka air laut di wilayah tersebut [9].
Penelitian  menggunakan  metode  berbasis  pembelajaran mesin  lebih  banyak  dilakukan.  Referensi  [10]  menggunakan data  muka  air  laut  dari  kegiatan  pemantauan  pantai  di  Turki. Kemudian  kinerja  prediksi  muka  laut  dibandingkan  dengan mempertimbangkan  skenario  yang  berbeda  menggunakan metode  prediksi  yang  berbeda,  seperti multiple  linear regression dan adaptive  neuro-fuzzy  inference  system ,  yang disajikan  secara  linear  dan  nonlinear  yang  dapat  digunakan untuk  operasi  pelabuhan  dalam  memprediksi  permukaan  laut oleh para praktisi. Penelitian lain menggunakan jaringan saraf untuk  meningkatkan  produksi  model  hidrodinamika,  yang memungkinkan integrasi semua informasi yang tersedia untuk membuat prediksi yang andal berdasarkan data yang diperoleh dari  pantai  tenggara  Brazil  [11].  Kemudian,  data  permukaan laut  regional  di  Brittany, Perancis  barat,  digunakan  untuk memprediksi  kenaikan  permukaan  laut  maksimum  dengan metode machine  learning [12].  Meskipun  metode  berbasis pembelajaran  mesin  menunjukkan  beberapa  prospek,  metode berbasis ARIMA masih merupakan metode yang lazim untuk memprediksi permukaan laut, seperti yang ditunjukkan dalam penelitian  terbaru  [13].  Studi  ini  menganalisis  anomali permukaan laut menggunakan dua metode, yaitu SARIMA dan long  short-term  memory (LSTM).  Dalam  hal  ini,  tren
perubahan  muka  air  laut  diprediksi  menggunakan  model SARIMA  untuk  kondisi  musiman,  sedangkan  LSTM digunakan untuk kondisi stokastik.
SARIMA  adalah  perpanjangan  dari  ARIMA.  Metode  ini adalah  salah  satu  metode  statistik  paling  terkenal  untuk peramalan model deret waktu karena fleksibilitas, keserbagunaan,  dan  kualitasnya  [14].  Model  SARIMA memperhitungkan  faktor  musiman  dalam  deret  waktu  dan dapat  memprediksi  tren  serta  periode  musiman  dengan  lebih baik  dalam  deret  waktu.  Model  ini  dapat  memprediksi  nilai masa  depan  dari  nilai  masa  lalunya  sendiri.  SARIMA  dapat dengan memuaskan menjelaskan deret waktu yang menunjukkan perilaku tidak konsisten di dalam dan di antara musim [15], [16]. Metode SARIMA cocok untuk penelitian ini karena  sederhana,  fleksibel,  serbaguna,  dan  sesuai  untuk dataset dari PUMMA yang memiliki pola musiman.
Tujuan  makalah  ini  adalah  melakukan  analisis  data  dan menemukan model yang cocok untuk prediksi permukaan laut. Kontribusi  makalah  ini  adalah:  a)  memanfaatkan  data  yang dihasilkan oleh PUMMA, yang merupakan sistem pemantauan permukaan  laut  yang  baru  untuk  kebutuhan  prediksi;  b) menjelaskan secara mendalam pengembangan model prediksi menggunakan  SARIMA,  yang  belum  ada  pada  penelitian sebelumnya.  Selanjutnya,  bagian-bagian  dari  makalah  ini disusun  sebagai  berikut.  Pada  Bagian  II  dan  Bagian  III, diberikan  gambaran  umum  tentang  PUMMA  dan  dijelaskan secara  singkat  aspek  teoretis  tentang  metode  ARIMA  dan SARIMA.  Bagian  IV  menjelaskan  metodologi,  sedangkan Bagian  V  berisi  hasil  dari  setiap  langkah,  termasuk pengimporan  dan  prapemrosesan  data,  data  stasioner,  model estimasi,  serta  penemuan,  prediksi,  dan  evaluasi.  Bagian terakhir merupakan kesimpulan.

## II. GAMBARAN UMUM SISTEM PUMMA
PUMMA adalah sistem prototipe yang dikembangkan oleh Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan  Indonesia  untuk mengukur permukaan laut. PUMMA menyediakan data tinggi permukaan  laut  dari  stasiun  pemantauan  jarak  jauh,  yang dipasang di wilayah laut Indonesia. Ini adalah sistem prototipe alat  pengukur  tinggi  muka  air  laut  murah  untuk  membantu deteksi dini bencana laut. Hingga tahun 2022, sistem PUMMA memiliki empat stasiun ukur, yaitu pelabuhan pendaratan ikan
(PPI)  Ulee  Lheu,  Aceh;  Mangrove  Desa  Gebang,  Lampung; Muara Gembong, Bekasi; dan Pangandaran, Jawa Barat.
Setiap stasiun memiliki remote monitoring system (RMS). Komponen  RMS  terdiri  atas remote  terminal  unit (RTU). Komponen  RTU  terdiri  atas  modem wireless 4G  GSM, wireless router , CCTV, dan sensor ultrasonik. Untuk mengukur tinggi  muka  air  laut,  digunakan  sensor ultrasonic  water  level dengan  keluaran  RS-232.  Dipilih dataset KKP-003  PUMMA PPI Ulee Stasiun Lheu karena stasiun ini terletak di Aceh, yang pernah  mengalami  tsunami.  Selain  itu,  di  lokasi  ini  sistem PUMMA telah diinstal dan mulai mengukur sejak tahun 2021, sehingga menyimpan data paling banyak dibandingkan dengan stasiun lainnya. Dasbor stasiun ditampilkan pada Gambar 1.
Semua  perangkat  keras  peralatan  yang  digunakan  untuk membuat  PUMMA  merupakan  komponen  berbiaya  rendah. Misalnya,  kisaran  harga  pasaran  modem  4G  adalah  1  juta rupiah  dan  5  juta  rupiah,  lalu  dipilih  modem  yang  harganya sekitar  500  ribu  rupiah.  Selanjutnya,  dipilih router yang harganya  kurang  dari  300  ribu  rupiah,  padahal  di  pasaran banyak  pilihan  yang  harganya  jutaan  rupiah.  Lalu,  dipilih CCTV yang harganya kurang dari 1 juta rupiah, padahal model lain  harganya  jutaan  rupiah.  Untuk  sensor  ultrasonik,  dipilih sensor yang harganya 2 juta rupiah, sedangkan barang lain di pasaran harganya puluhan juta rupiah bahkan lebih.

## III. PREDIKSI DERET WAKTU
Analisis prediksi deret waktu adalah metode menganalisis serangkaian  titik  data  historis  yang  dikumpulkan  selama periode  berurutan  yang  mencakup  berbagai  periode,  seperti menit, jam, hari, bulan, dan kuartal. ARIMA, yang juga dikenal sebagai  Box˗Jenkins,  menganalisis  autokorelasi  dalam  deret waktu  dengan memodelkannya  secara langsung [17]. Metode ini terdiri  atas rangkaian proses autoregressive (AR), moving average (MA),  dan stationary (I).  Model  ARIMA menggabungkan dua metode, yaitu model AR dan MA [18].
ARIMA  terdiri  atas  tiga  parameter,  yaitu p , d ,  dan q . Parameter p adalah  interpretasi  AR,  parameter d adalah interpretasi  MA,  sedangkan  parameter q adalah  urutan komponen MA. Selanjutnya, ARIMA membutuhkan data yang stasioner [19]. Jika data tersebut merupakan data nonstasioner, diperlukan  proses  diferensiasi  untuk  menghasilkan  data  yang stasioner. Persamaan ARIMA ditunjukkan dalam (1) [17], [19].
Gambar 1. Dasbor untuk PUMMA PPI Ulee stasiun Lheu.
𝐴𝑅𝐼𝑀𝐴(𝑝, 𝑑, 𝑞)(𝑃, 𝐷, 𝑄) 𝑆 (1)
dengan [ p , d , q ] adalah bagian nonmusiman dan [ P , D , Q ] adalah bagian  musiman.  Parameter S adalah  jumlah  periode  per musim.

## IV. METODOLOGI
Dalam  makalah  ini,  teknik  analisis  data  yang  digunakan adalah metode SARIMA. Langkah-langkah penerapan metode SARIMA  untuk  memprediksi  muka  air  laut  di  PUMMA ditunjukkan pada Gambar 2.

## A. IMPOR DATA DAN PRAPEMROSESAN DATA
Untuk  mengimpor  data  permukaan  laut  dari  sistem PUMMA  dan  pembersihan  data,  dikembangkan web  service HTTP-GET.  Sistem  ini  menyimpan  hasil  RESPONS  layanan web  dalam  format  JSON  dan  menyimpan  data  dalam  server yang dapat diakses publik [20]. Berikut adalah cuplikan contoh format respons untuk GET web service .
{ "ch00": [ { "ts": 1645720408000, "value": "0.5894999999999" },
{ "ts": 1645720418000, "value": "0.535" },
{ "ts": 1645720418000, "value": "0.535" } ]
}
ID ch00 adalah ID perangkat untuk mengukur permukaan laut, ts adalah  stempel  waktu  untuk  tanggal-waktu pengumpulan,  dan value adalah  data  pengukuran  permukaan laut  yang  sebenarnya  dalam  satuan  meter  (m).  Skrip  berikut digunakan untuk tugas pengimporan data.
import json import requests import warnings import datetime as dt import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm
URL = 'http://pumma.kkp.go.id/latestdata/pummad ata-01july21-31july22.json'
json_object = json.loads(requests.get(URL).text)
# original json string
TempData = pd.json_normalize(json_object)
data_muka_airlaut=TempData data_muka_airlaut.drop(columns=['tanggal' , 'ts']) data_muka_airlaut.drop(data_muka_airlaut. columns[1], axis=1, inplace=True) data_muka_airlaut.index = pd.to_datetime(data_muka_airlaut.tanggal) data_muka_airlaut.drop(columns=['tanggal' ])
Skrip ini mendapatkan kumpulan data dari URL. Pertama, layanan  web  mengumpulkan  kumpulan  data  per  menit, kemudian data rata-rata per hari. Jumlah keseluruhan data per hari adalah sekitar 1.440 instances . Tahap selanjutnya adalah resampling , untuk mendapatkan sampel data rata-rata per hari, sehingga diperoleh sekitar 371 contoh data rata-rata harian.

## B. UJI STASIONERITAS
Pengujian  stasioneritas  adalah  langkah  dalam  pemodelan AR. Bagian ini menggunakan augmented Dickey Fuller (ADF) untuk  uji  stasioner  data  karena  ini  adalah  uji  statistik  yang paling sering digunakan untuk mengetahui suatu deret stasioner atau tidak. Prosedur untuk menentukan stasioneritas suatu data adalah dengan membandingkan nilai statistik ADF dengan nilai kritis  dan p-value -nya [21]. Pada  makalah  ini,  dipilih  ADF yang  merupakan  salah  satu  uji  statistik  yang  paling  umum digunakan.  Dalam  ADF,  proses  pembedaan  adalah  metode untuk  mengonversi  deret  waktu  dari  nonstasioner  menjadi stasioner dengan menghitung selisih antara pengambilan.

## C. ESTIMASI DAN PENELUSURAN MODEL
Pada tahap ini, model sementara diidentifikasi menggunakan autocorrelation  function (ACF)  dan partial
Gambar 2. Metodologi.
autocorrelation  function (PACF). Plot fungsi  ini  kemudian digunakan untuk menentukan kombinasi parameter p , d , dan q pada  SARIMA.  Model  yang  sesuai  dapat  ditemukan  dengan mengidentifikasi  parameter p , d ,  dan q .  Dari  identifikasi tersebut, dapat diperoleh nilai koefisien terbaik. Pada penelitian ini,  dilakukan  proses  pemilahan  model  dengan  menggunakan Akaike information criterion (AIC) dan uji signifikansi.

## D. PREDIKSI DAN EVALUASI
Untuk  prediksi,  model  terdefinisi  terbaik  dipilih  dan dievaluasi  menggunakan  metrik mean  absolute  percentage error (MAPE), R-squared , mean square error (MSE), dan root mean square error (RMSE). Rumus metrik ini diberikan dalam persamaan berikut [22]–[24].
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑚 ∑ [ 𝑌 𝑡 −𝑋 𝑡 𝑌 𝑡 ] 𝑚 𝑡=1 (2)
𝑅 − 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒𝑑 = ∑ (𝑋 𝑡 −𝑌 𝑡 ) 2 𝑚 𝑡=1 ∑ (𝑌¯ 𝑡 −𝑌 𝑡 ) 𝑚 𝑡=1 (3)
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑚 ∑ (𝑋 𝑡 − 𝑌 𝑡 ) 2 𝑚 𝑡=1 (4)
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑚 ∑ (𝑋 𝑡 − 𝑌 𝑡 ) 2 𝑚 𝑡=1 (5)
dengan X t adalah prediksi nilai t th , m adalah jumlah titik data, dan elemen Y t adalah nilai t th yang sebenarnya. Metode regresi memprediksi  elemen X t untuk  elemen Y t yang  sesuai. Pemodelan  SARIMA  dikembangkan  menggunakan  skrip pemrograman  berbasis  Python3,  termasuk library “Panda” sebagai library utama untuk proses analisis data.

## V. HASIL
Bagian  ini  menyajikan  hasil  dan  langkah-langkah  dalam mendapatkan model SARIMA untuk memprediksi tinggi muka air laut menggunakan dataset dari sistem PUMMA.

## A. IMPOR DATA DAN PRAPEMROSESAN DATA
Impor  data  dan  prapemrosesan  data  menghasilkan  data pengamatan pengukuran tinggi muka air laut selama satu tahun, yang diambil dari tanggal 1 Juli 2021 pukul 00:00:00 sampai dengan 31 Juli 2022 pukul 23:59:59. Jumlah sampel data asli yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  sekitar  534.200
Gambar 3. Data permukaan laut per hari dari 1 Juli 2021 hingga 31 Juli 2022.
Gambar 4. Data permukaan laut per hari dari 1 Juli 2021 hingga 31 Juli 2022 setelah normalisasi.
data  selama  periode  yang  dipilih.  Kumpulan  data  asli  yang disediakan divisualisasikan seperti pada Gambar 3.
Berdasarkan Gambar  3, terjadi  perubahan signifikan pada tinggi muka air laut rata-rata dari tanggal 29 November 2021 sampai  dengan  1  Desember  2021,  yaitu  dari  3,61  m  turun menjadi 0,83 m. Perubahan ini disebabkan oleh reposisi sensor pada tanggal 30 November 2021. Pemindahan sensor ke lokasi yang  lebih  dangkal  dilakukan  untuk  mencegah  kerusakan sistem  di  masa  mendatang  dan  untuk  mempermudah perawatan.  Untuk  menyediakan  data  pengukuran  yang benar, modifikasi  ini  memerlukan  penyesuaian  di  area  pengaturan parameter dasbor backend platform internet of things (IoT). Oleh  karena  itu, dataset tersebut  kemudian  dinormalisasi dengan  menghitung 𝛿 sebagai  selisih  rata-rata  muka  air  laut sebelum dan sesudah dilakukan reposisi sensor, yaitu 𝛍 dan 𝛍 ’ secara  berturut-turut.  Rata-rata  muka  air  laut  sebelum dilakukan reposisi, 𝛍 , adalah 3,748 m dan nilai rata-rata muka air laut setelah dilakukan reposisi, 𝛍 ’ , adalah 0,908 m. Jadi, 𝛿 adalah  2,839  m.  Selanjutnya,  semua  data  sebelum  dilakukan reposisi  dikurangi  dengan  nilai 𝛿 .  Data  yang  dinormalisasi ditunjukkan pada Gambar 4.

## B. UJI STASIONERITAS
Skrip  berikut  adalah  keluaran  dari  hasil  uji  stasioneritas ADF.
The test statistic: -2.531014 p-value: 0.108109 Critical Values: 1%: -3.449
5%: -2.870
10%: -2.571
dengan p-value yang diperoleh adalah 0,108109. Nilai p-value ini lebih besar dari 0,05,  sehingga  dapat dikatakan  data tidak stasioner.  Oleh  karena  itu,  data  tersebut  memerlukan  proses differencing dengan nilai d = 1. Setelah dilakukan differencing ,
p-value yang diperoleh berhasil direduksi menjadi 0,000, yang lebih  kecil dari 0,05. Skrip berikut  adalah keluaran  dari hasil uji stasioneritas setelah proses differencing dengan d = 1 dari uji ADF.

## The test statistic: -10.090788
p-value: 0.0000 Critical Values: 1%: -3.449
5%: -2.870 10%: -2.571
Dengan  demikian,  data  setelah differencing menjadi stasioner.  Setelah  prosedur  ini,  data  dibagi  menjadi  dua himpunan  bagian.  Subset  pertama  digunakan  sebagai  sampel untuk proses pelatihan, yang diambil dari tanggal 1 Juli 2021 hingga 31 Desember 2021, dan subset kedua digunakan untuk proses  pengujian,  yang  diambil  dari  tanggal  1  Oktober  2021 hingga 31 Juli 2022.

## C. ESTIMASI DAN PENELUSURAN MODEL
Setelah data menjadi stasioner, langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi  beberapa  model  sementara  dengan  melihat plot ACF  dan  PACF. Plot ACF  seperti  pada  Gambar  5 menunjukkan break off pada lag ke-1 dan lag ke-12 untuk lag musiman.  Adapun plot PACF,  ditampilkan  pada  Gambar  6, menunjukkan break  off pada lag ke-1  dan  lag  ke-12,  ke-24 (kelipatan  12),  kemudian S =  12.  Berdasarkan  hasil  tersebut,
Gambar 5. Plot ACF.
Gambar 6. Plot PACF. T ABEL I N ILAI AIC DARI E STIMASI M ODEL Model Nilai AIC SARIMA( p =1, d =1, q =1)( P =0, D =1, Q =1) 12 -576,20 SARIMA( p =1, d =1, q =1)( P =1, D =1, Q =1) 12 -567,20 SARIMA( p =0, d =1, q =1)( P =0, D =1, Q =1) 12 -562,37 SARIMA( p =0, d =1, q =1)( P =1, D =1, Q =1) 12 -560,36 SARIMA( p =1, d =1, q =0)( P =0, D =1, Q =1) 12 -558,94 SARIMA( p =1, d =1, q =0)( P =1, D =1, Q =1) 12 -152,64
T ABEL II E STIMASI P ARAMETER M ODEL
SARIMA (p,d,q) (P,D,Q) S Parameter  Koef z P>|z| Keputusan SARIMA (1, 1, 1) (0,1, 1) 12 ar.L1 0,49 9,700 0,000 Signifikan ma.L1 0,91  -23,770 0,000 Signifikan ma.S.L12 -0,99 -5,230 0,000 Signifikan SARIMA (1, 1, 1) (1, 1, 1) 12 ar.L1 0,48 9,909 0,000 Signifikan ma.L1 -0,91  -25,110 0,000 Signifikan ar.S.L12 0,13 2,464 0,014 Signifikan ma.S.L12 -0,98 -5,169 0,000 Signifikan SARIMA (0, 1, 1) (0, 1, 1) 12 ma.L1 -0,48  -15,610 0,000 Signifikan ma.S.L12 -0,70  -13,420 0,000 Signifikan SARIMA (0, 1, 1) (1, 1, 1) 12 ma.L1 -0,45  -24,910 0,000 Signifikan ar.S.L12 0,11 1,755 0,079 Tidak Signifikan ma.S.L12 -0,90  -15,340 0,000 Signifikan SARIMA (1, 1, 0) (0, 1, 1) 12 ar.L1 -0,35  -28,080 0,000 Signifikan ma.S.L12 -0,86  -17,860 0,000 Signifikan SARIMA (1, 1, 0) (1, 1, 1) 12 ar.L1 -0,36  -28,110 0,000 Signifikan ar.S.L12 0,09 1,447 0,148 Tidak Signifikan ma.S.L12 -0,91  -14,800 0,000 Signifikan
beberapa  model  diperkirakan,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel I.
Selanjutnya,  dilakukan  uji  signifikansi  dan  uji  AIC  untuk mendapatkan  model  yang  sesuai  dengan  nilai  AIC  terkecil. Hasil pengujian AIC memiliki enam model dengan nilai AIC terendah,  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  I.  Di  antara  model- model ini, uji signifikansi dilakukan, seperti yang ditunjukkan pada  Tabel  II.  Kolom  Koef  pada  Tabel  II  adalah  bobot  dari setiap  fitur  dan  menunjukkan  dampaknya  pada  deret  waktu. Jika nilai P > |z| kurang dari 0,05, parameter dapat dikatakan signifikan secara statistik.
Berdasarkan  Tabel  II,  diperoleh  model  signifikan  untuk semua  parameter  yang  merupakan  model  estimasi.  Estimasi model diuji menggunakan nilai MAPE sebagai berikut.
• SARIMA(1, 1, 1)(0, 1, 1) 12 , MAPE adalah 0,0634.
• SARIMA(1, 1, 1)(1, 1, 1) 12 , MAPE adalah 0,0622.
• SARIMA(0, 1, 1)(0, 1, 1) 12 , MAPE adalah 0,0647.
• SARIMA(1, 1, 0)(1, 1, 1) 12 , MAPE adalah 0,0615.
Model  SARIMA  terpilih  dengan  MAPE  terkecil  adalah SARIMA(1,  1,  0)(1,  1,  1) 12 ,  yang  akan  digunakan  sebagai model prediksi.
SARIMA(1,  1,  0)(1,  1,  1) 12 harus  memenuhi  uji  residual white-noise yang terdiri atas distribusi normal, nonautokorelasi, dan homogenitas seperti yang dipersyaratkan dalam pemodelan SARIMA sebagai berikut [17].
• Kolmogorov-Smirnov ( p-value ) adalah 5,15, yang lebih besar  dari  0,05,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa residual  mengikuti  distribusi  normal.  Maka,  asumsi normalitas terpenuhi.
• Ljung-Box ( p-value ) adalah 0,35, yang juga lebih besar dari  0,05.  Maka,  dapat  disimpulkan  bahwa  residual tidak autokorelasi. Dengan demikian, asumsi nonautokorelasi terpenuhi.
• Heteroscedasticity ( p-value )  adalah  0,34,  yang  lebih besar  dari  0,05,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa residual bersifat homogen.
Bentuk  residualnya  adalah white-noise ,  sehingga  model SARIMA(1,  1,  0)(1,  1,  1) 12 dapat  digunakan  untuk  prediksi berdasarkan dataset PUMMA.

## D. PREDIKSI DAN EVALUASI
Hasil pencarian parameter optimal untuk model SARIMA disajikan pada Tabel II. Berdasarkan hasil estimasi, ditemukan
bahwa SARIMA(1, 1, 0)(1, 1, 1) 12 yang dianggap layak untuk memprediksi  muka  air  laut  untuk dataset PUMMA.  Hasil prediksi diperlihatkan pada Gambar 7. Warna biru merupakan data asli dan warna hijau merupakan hasil prediksi. Misalnya, 29  Juli  2022  memiliki  data  asli  0,883170  dan  nilai  prediksi 0,820528,  sehingga  delta  =  0,06. Error keseluruhan  (MAPE) antara  data  prediksi  dan  data  aktual  adalah  6,13%. Langkah terakhir adalah mengevaluasi hasil prediksi untuk mengetahui kesalahan. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik seperti R- squared , MSE, MAPE, dan RMSE.
• R-squared adalah  0,508  ( R-squared bernilai  antara  0 dan 1).
• Estimasi  nilai error dalam  prediksi  (MSE)  sebesar 0,00479.  MSE  yang  rendah  atau  mendekati  nol menandakan  bahwa  model  dapat  digunakan  untuk perhitungan prediksi pada periode yang akan datang.
• Nilai  akurasi  ramalan  pada  metode  prediksi  (MAPE) sebesar 6,13%, yang berarti kurang dari 10%.
• Besarnya  tingkat  kesalahan  prediksi  (RMSE)  adalah 0,069, yang berarti makin kecil atau mendekati 0.
Berdasarkan hasil evaluasi, model SARIMA(1, 1, 0)(1, 1,
1) 12 cocok  untuk  data  prediksi  muka  air  laut  untuk dataset PUMMA.

## VI. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  model  prediksi muka air laut. Kumpulan data yang digunakan disediakan oleh sistem  PUMMA.  Dalam  makalah  ini,  dirinci  prosedur  untuk menemukan  model  prediksi  terbaik.  Sebagai  hasil  dari penelitian yang dilakukan, SARIMA(1, 1, 0)(1, 1, 1) 12 adalah model  prediksi  yang  cocok  untuk  muka  air  laut  dari dataset PUMMA.  Model  dievaluasi  berdasarkan  nilai R-squared , MSE,  MAPE,  dan  RMSE.  Model  mendapatkan R-squared sebesar 0,98, MSE sebesar 0,01731, dan RMSE sebesar 0,13. Dari hasil tersebut, model SARIMA(1, 1, 0)(1, 1, 1) 12 dianggap layak  untuk  prediksi  dalam  peelitian  ini.  Dengan  semakin suksesnya pembelajaran mesin  di banyak bidang, pendekatan berbasis jaringan saraf akan menjadi arah yang memungkinkan untuk pekerjaan di masa depan.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis makalah dengan judul “Prediksi Muka Air Laut dari Sistem  PUMMA  menggunakan  SARIMA”  ini  menyatakan bahwa makalah ini bebas dari konflik kepentingan.
Gambar 7. Prediksi permukaan laut untuk SARIMA(1,1,0)(1,1,1) 12 .

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi dan metodologi,  Irfan Asfy  Fakhry Anto; perangkat lunak, Oka Mahendra; supervisor sistem PUMMA, Semeidi  Husrin;  akuisisi  data,  Oka  Mahendra  dan  Semeidi Husrin;  analisis data, Irfan Asfy Fakhry Anto; analisis formal, Irfan Asfy Fakhry Anto; supervisi, Purnomo Husnul Khotimah; penelaahan, Purnomo Husnul Khotimah;

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  bekerja  sama  dengan  Pusat  Penelitian Kelautan  (PUSRISKEL  -  Kementerian  Kelautan  dan Perikanan).

## REFERENSI
[1] Syamsidik  dkk.,  “Post-Tsunami  Survey  of  the  28  September  2018 Tsunami  Near  Palu  Bay  in  Central  Sulawesi,  Indonesia:  Impacts  and Challenges to Coastal Communities,” Int. J. Disaster Risk Reduct. , Vol. 38, hal. 1-13, Agu. 2019, doi: 10.1016/j.ijdrr.2019.101229.
[2] P.  Harjadi,  “Indonesia  Tsunami  Early  Warning  System  (InaTEWS): Concept and Implementation,” dipresentasikan pada Int. Workshop Post Tsunami Soil Manage. , Bogor, Indonesia. 2008.
[3] H.  Anwar  dkk.,  “ Guideline  for  Tsunami  Risk  Assessment  in  Indonesia Scientific Proposal for Practitioner and End Users Indonesian - German Working Group on Tsunami Risk Assessment , 2019, doi:10.13140/RG.2.2.20247.11685.
[4] S.  Husrin.  (2020).  PUMMA  untuk  Penguatan  TEWS  Indonesia [PowerPoint Slides]. [Online], https://kkp.go.id/an- component/media/upload-gambar-pendukung/DitJaskel/publikasi- materi-2/pumma/semeidi_idsl_bungus.pdf
[5] S.  Rahmstorf,  “Sea-Level  Rise:  Towards  Understanding  Local Vulnerability,” Environ. Res. Lett. , Vol. 7, No. 2, hal. 1-3, Jun. 2012, doi: 10.1088/1748-9326/7/2/021001.
[6] Y. Yokoyama dan A. Purcell, “On the Geophysical Processes Impacting Palaeo-Sea-Level  Observations,” Geosci.  Lett. ,  Vol.  8,  hal.  1-19,  Apr. 2021, doi: 10.1186/s40562-021-00184-w.
[7] G. Griggs, “Rising Seas in California — An Update on Sea-Level Rise Science,”  in World  Scientific  Encyclopedia  of  Climate  Change:  Case Studies of Climate Risk, Action, and Opportunity Volume 3 , J.W. Dash, Ed., Singapura: World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2021, hal. 105– 111, doi: 10.1142/9789811213960_0016.
[8] M.  Imani  dkk.,  “Spatiotemporal  Prediction  of  Satellite  Altimetry  Sea Level Anomalies in the Tropical Pacific Ocean,” IEEE Geosci., Remote Sens.  Lett. ,  Vol.  14,  No.  7,  hal.  1126–1130,  Jul.  2017,  doi: 10.1109/lgrs.2017.2699668.
[9] S. Yang dkk., “Long-Term Prediction of Significant Wave Height Based on SARIMA Model in the South China Sea and Adjacent Waters,” IEEE
Access , Vol. 7, hal. 88082–88092, Jun. 2019, doi: 10.1109/access.2019.2925107.
[10] R.  Tur,  E.  Tas,  A.T.  Haghighi,  dan  A.D.  Mehr,  “Sea  Level  Prediction Using Machine Learning,” Water , Vol. 13, No. 24, hal. 1-15, Des. 2021, doi: 10.3390/w13243566.
[11] B.V.P.  de  Siqueira  dan  A.  de  M.  Paiva,  “Using  Neural  Network  to Improve Sea Level Prediction Along the Southeastern Brazilian Coast,” Ocean Model. , Vol. 168, hal. 1-14, Des. 2021, doi:
10.1016/j.ocemod.2021.101898.
[12] N.  Guillou  dan  G.  Chapalain,  “Machine  Learning  Methods  Applied  to Sea Level Predictions in the Upper Part of a Tidal Estuary,” Oceanologia , Vol. 63, No. 4, hal. 531–544, Okt.-Des. 2021, doi: 10.1016/j.oceano.2021.07.003.
[13] Q. Sun, J. Wan, dan S. Liu, “Estimation of Sea Level Variability in the China Sea and Its Vicinity Using the SARIMA and LSTM Models,” IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Observ., Remote Sens. , Vol. 13, hal. 3317–3326, Jun. 2020, doi: 10.1109/JSTARS.2020.2997817.
[14] O. Fathi, “Time Series Forecasting Using a Hybrid ARIMA and LSTM Model,” Velv. Consult. , pp. 1–7, 2019. Tanggal akses: 9-Des-2022.
[15] G.E.P.  Box,  G.M.  Jenkins,  and  G.C.  Reinsel, Time  Series  Analysis: Forecasting and Control , 4th ed. Hoboken, AS: John Wiley & Sons, Inc., 2008.
[16] S.  Wang,  J.  Feng,  dan  G.  Liu,  “Application  of  Seasonal  Time  Series Model  in  the  Precipitation  Forecast,” Math.,  Comput.  Model. ,  Vol.  58,
Vo. 3–4, hal. 677–683, Agu. 2013, doi: 10.1016/j.mcm.2011.10.034.
[17] A. Pankratz, Forecasting with Univariate Box-Jenkins Models: Concepts and Cases . Hoboken, USA: John Wiley & Sons, Inc, 1983.
[18] U.A. Bhatti dkk., “Time Series Analysis and Forecasting of Air Pollution Particulate  Matter  (PM2.5):  An  SARIMA  and  Factor  Analysis Approach,” IEEE  Access ,  Vol.  9,  hal.  41019–41031,  Feb.  2021,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3060744.
[19] G.E.P. Box,  G.M. Jenkins, G.C. Reinsel, and G.M. Ljung, Time Series Analysis: Forecasting and Control , 5th ed. Hoboken, USA: John Wiley & Sons, Inc, 2016.
[20] Dataset  Sea  Level  KKP-003  PUMMA  PPI  Ulee  Lheu ,  Des.  2022, [Online], http://pumma.kkp.go.id/latestdata/pummadata-01july21-
%2031july22.json.
[21] D.A.  Dickey  dan  W.A.  Fuller,  “Likelihood  Ratio  Statistics  for Autoregressive Time Series  with a  Unit Root,” Econometrica , Vol. 49, No. 4, hal. 1057–1072, Jul. 1981, doi: 10.2307/1912517.
[22] S.  Kim  dan  H.  Kim,  “A  New  Metric  of  Absolute  Percentage  Error  for Intermittent  Demand  Forecasts,” Int.  J.  Forecast. ,  Vol.  32,  No.  3,  hal. 669–679, Jul.-Sep. 2016, doi: 10.1016/j.ijforecast.2015.12.003.
[23] D.T. Allen, “Mean Square Error of Prediction as a Criterion for Selecting Variables,” Technometrics , Vol. 13, No. 3, hal. 469–475, Agu. 1971, doi: 10.2307/1267161.
[24] J.S. Armstrong dan F. Collopy, “Error Measures for Generalizing About Forecasting Methods: Empirical Comparisons,” Int. J. Forecast. , Vol. 8,
No. 1, hal. 69–80, Jun. 1992, doi: 10.1016/0169-2070(92)90008-w.