Abstrak—Kabupaten  Bojonegoro  dikenal  sebagai  lum-bung padi  di  Jawa  Timur.  Sebanyak  33,31%  lahan  Bojonegoro digunakan sebagai lahan sawah. Pada beberapa tahun ter-akhir produksi padi Kabupaten Bojonegoro mengalami fluk-tuasi yang salah  satunya  disebabkan  oleh  iklim  ekstrem.  Ik-lim  ekstrem dapat  mengakibatkan  musim  kemarau  panjang  serta  adanya hujan ekstrem yang mengakibatkan petani me-ngalami kerugian. Oleh  karena  itu,  keberhasilan  produksi  padi  sangat  bergantung pada informasi mengenai data curah hujan yang tersusun dalam kalender tanam. Dalam penelitian ini dilakukan peramalan curah hujan  dasarian  di  Pos  Kedung-adem  menggunakan  metode ARIMA, Support Vector Regres-sion (SVR) dan Genetic Algorithm- Support Vector Regression (GA-SVR). Berdasarkan  hasil analisis metode  GA-SVR  meng-hasilkan  peramalan  yang  lebih  akurat yang ditunjukkan oleh nilai RMSE dan SMAPE yang lebih kecil dibandingkan  me-tode  lain.  Hasil  kalender  tanam  padi berdasarkan hasil fore-cast  pada bulan Juli 2016-Desember 2016 menunjukkan  bah-wa  kebutuhan  air  untuk  penanaman  padi sawah tidak dapat tercukupi, dimana hasil forecast menunjukkan rata-rata  curah  hujan  kurang  dari  145  mm.  Petani  dapat mengganti dengan menanam palawija yang membutuhkan sedikit air.  Jika  petani  tetap  melakukan  tanam  padi,  maka  petani  dan pemerintah  harus  memastikan tersedianya cadangan air dengan meng-gunakan  sistem  pengairan  dan  tidak  mengandalkan  pada tu-runnya hujan.
Kata  Kunci—ARIMA,  Curah  Hujan,  Genetic  Algorithm, Support Vector Regression (SVR).

## I. PENDAHULUAN
ABUPATEN  Bojonegoro  dikenal  sebagai  lumbung  padi di  Jawa  Timur.  Sebanyak  33,31%  lahan  Bojonegoro diguna-kan  sebagai  lahan  sawah  [1].  Pada  beberapa  tahun terakhir  produksi  padi  Kabupaten  Bojonegoro  mengalami fluktuasi.  Salah  satu  penyebab  fluktuasi  produksi  padi  adalah iklim  ekstrem.  Iklim  ekstrem  dapat  mengakibatkan  musim kema-rau yang panjang serta adanya hujan ekstrem yang meng- akibatkan petani mengalami kerugian [2].
Penelitian  ini  mengambil  studi kasus di wilayah  se-latan Bojonegoro  yaitu  di  pos  pengamatan  curah  hujan  Ke- dungadem.  Kedungadem  merupakan  kecamatan  di  Bojone- goro  Selatan  dengan  tipe  sawah  dominan  adalah  sawah  tadah hujan  yang  mengandalkan  turunnya  air  hujan  dalam  produksi padi.  Pada  kecamatan  Kedungadem  prosentase  luas  sawah tadah  hujan  mencapai  98%  dari  total  lahan  sa-wah  [3].  Oleh
karena itu, keberhasilan produksi padi sangat bergantung pada informasi  mengenai  data  curah  hujan.  Peramalan  curah  hujan yang  akurat  akan  dapat  mengurangi  kerugian  petani  akibat kegagalan panen.
Peramalan  curah  hujan  menggunakan  ARIMA  telah beberapa dilakukan. Namun,  penggunaan ARIMA sering-kali belum mampu memberikan residual yang berdistribusi normal, belum mampu mengakomodasi adanya data outlier serta tidak mampu memodelkan time series yang nonlinier [4].  Padahal data curah hujan seringkali menghasilkan data yang non linier. Oleh  karena  itu,  akan  digunakan  digunakan  metode Support Vector  Regression (SVR).  SVR  dapat  me-nangkap  kasus  non linieritas dengan menambahkan fungsi kernel.  Pada penelitian ini digunakan fungsi kernel Radial Basis Function (RBF) yang sering digunakan dan meng-hasilkan kinerja yang lebih  bagus [5]. Metode SVR dapat mengatasi kasus overfitting serta SVR adalah  metode  yang  tidak  memerlukan  asumsi.  Metode  SVR juga  dapat  mem-berikan  hasil  yang  baik  walaupun  hanya dengan data yang sedikit [6] [7]. Salah satu permasalahan yang ketika  meng-gunakan  SVR  dengan  menggunakan  algoritma grid  search adalah  penentuan  parameter  model  yang  optimal, dika-renakan grid  search hanya  memilih  parameter  yang optimal pada range parameter yang ditetapkan. Oleh karena itu, pe-nelitian  ini akan digunakan Genetic Algorithm (GA) untuk optimasi  nilai  parameter  SVR  dengan  harapan  dapat  meng- hasilkan nilai akurasi yang lebih bagus.
Penelitian  dengan  menggunakan  metode  SVR  dan  GA pernah  dilakukan  oleh  Msiza,  Nelwamondo  dan  Marwala (2008)  untuk  meramalkan  permintaan  air  dengan  hasil  pe- nelitian yaitu hasil prediksi yang dihasilkan oleh ANN dan SVR memberikan  hasil error yang  lebih kecil [8]. Tahun 2011  Gu, Zhu  dan  Jiang  menggunakan  GA-SVR  untuk  me-ramalkan harga perabotan rumah dimana metode GA-SVR menghasilkan peramalan yang lebih akurat dibandingkan menggunakan grid algorithm [9]. Penelitian  kali  ini  akan  menerapkan  metode ARIMA, SVR dan GA-SVR untuk me-ramalkan curah hujan di Kabupaten Bojonegoro. Kriteria perbandingan akurasi ramalan yang digunakan adalah nilai RMSE dan SMAPE. Berdasarkan pada  hasil  peramalan  periode  selanjutnya  dengan  metode terbaik,  akan  dibuat  susunan  kalender  tanam  padi  untuk  tipe sawah tadah hujan.

## Peramalan Curah Hujan Sebagai Pendukung Kalender Tanam Padi di Pos Kedungadem Bojonegoro Menggunakan ARIMA, Support Vector Regression dan Genetic Algorithm- SVR
Kiki Wulan Suci dan Irhamah
Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : kwulansuci@gmail.com dan irhamahn@gmail.com
K

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Autoregressive Moving Average (ARIMA)
Metode peramalan  yang biasanya sangat baik digu-nakan untuk  melakukan  peramalan  jangka  pendek  adalah  metode ARIMA. Secara umum model ARIMA ( p , d , q ) di-tulis sebagai berikut [10].
∅ 𝑝 (𝐵)(1 − 𝐵) 𝑑 𝑌 𝑡 =   𝜃 0 +   𝜃 𝑞 (𝐵)𝑎 𝑡 (1)
Sebelum  menggunakan  ARIMA  terdapat  asumsi  yang harus  dipenuhi  yaitu  data  harus  stasioner  terhadap mean dan varians  [10]  [11].    Setelah  data  dapat  memenuhi  asumsi  ter- sebut  maka  dilakukan  identifikasi  model  ARIMA  dilakukan dengan melihat plot ACF dan PACF [10].
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  estimasi  para- meter.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  metode  estimasi  pa- rameter Conditional Least Square (CLS). Kemudian di-lakukan uji signifikansi parameter dengan menggunakan uji t [12], jika parameter tidak signifikan maka dilakukan iden-tifikasi model ARIMA  kembali.  Setelah  didapatkan  para-meter  yang signifikan,  kemudian  dilakukan  pengujian  asu-msi  residual yaitu white  noise dan  distribusi  normal.  Pe-menuhan  asumsi residual  yang white  noise menggunakan  uji L-jung Box dan pemenuhan  asumsi  normalitas  residual  menggunakan  uji Kolmogorov-Smirnov [10] [13].

## B. Support Vector Regression (SVR)
SVR  merupakan  bagian  dari Supporrt  Vector  Machine (SVM)  yang  diperkenalkan  oleh  Vapnik  (1995)  yang  di- gunakan  untuk  kasus  regresi  dan  prediksi.  Konsep  SVR  di- dasarkan  pada  pada risk  minimization ,  yaitu  mengestimasi suatu  fungsi  dengan  cara  meminimalkan  batas  atas  dari ge- neralization  error ,  sehingga  SVR  mampu  mengatasi over- fitting [7].  Pada  kasus  nonlinier,  fungsi  regresi  setelah  trans- formasi menjadi seperti berikut:
𝑓(𝑥) = 𝑤. 𝛷(𝑥) + 𝑏 (2) Dengan w merupakan  vector  pembobot, 𝛷(𝑥) merupakan fungsi  yang  memetakan  x  dalam  suatu  dimensi  dan b me- rupakan  bias.  Untuk  mengevaluasi  seberapa  baik  fungsi  reg- resi, maka digunakan fungsi ε-insetive loss sebagai berikut.
𝐿 𝜀 (𝑦, 𝑓(𝑥)) =   { 0 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 |𝑦 − 𝑓(𝑥)| ≤ 𝜀
|𝑦 − 𝑓(𝑥)| − 𝜀 𝑑𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑏𝑎𝑙𝑖𝑘𝑛𝑦𝑎 (3)
Fungsi ε-insetive  loss digunakan  untuk  mengukur  risiko empiris,  risiko  empiris  diukur  berdasarkan  persamaan  (3), selisih  output/  target  dengan  hasil  estimasi.  Oleh  karena  itu parameter ε harus diatur untuk meminimalisir risiko em-piris. Disamping  itu,  juga  harus  meminimalisir  norma Euc-lidean dari  beban  yang  linier ‖𝑤‖ yang  mana  berhubungan  dengan kemampuan generalisasi dari model SVR yang di training [6], sehingga  permasalahan  regresi  dapat  dinya-takan  seperti masalah optimasi quadratik berikut ini:
𝐿(𝑤, ξ) = 1 2 ‖𝑤‖ 2 + 𝐶[∑ ( 𝑛 𝑖=1 ξ 2𝑖 + ξ 2𝑖 ′ )],   𝑐 > 0 (4)
𝑠𝑢𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡 𝑡𝑜  { 𝑦 𝑖 − 𝑤 ∗  𝛷(𝒙 𝒊 ) − 𝑏  ≤ 𝜀 + ξ 𝑖 𝑤 ∗  𝜱(𝒙 𝒊 ) + 𝑏 − 𝑦 𝑖 ≤ 𝜀 + ξ 𝑖 ∗ 𝛷 𝑖 , ξ 𝑖 ∗ ≥ 0 (5)
Koefisien C menyatakan  penalti  yang  mendeterminasikan trade-off antara  keempirisan  dengan  kesalahan  generalisasi, sehingga  besarnya  nilai C tersebut  perlu  diatur  [6].  Untuk menyelesaikan  permasalahan  pada  optimasi  quadratik  pada persamaan (4), dapat menggunakan dual Lagrangian:
𝑓(𝑥 𝑖 ) = (𝒘 𝜱(𝒙 𝒊 ) + 𝑏) =   ∑ 𝛼 𝑖 𝐾 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) + 𝑏 𝑛 𝑗=1 (6)
dimana 𝐾 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) merupakan fungsi kernel. Jika fungsi ker-nel yang  digunakan Radial  Basis  Function (RBF)  maka  per-lu mengatur parameter 𝛾 sebagai berikut.
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = exp (−𝛾‖𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 ‖ 2 ) (7)
Berdasarkan  uraian  mengenai  SVR  dapat  dilihat  bahwa terdapat  tiga  parameter  yaitu 𝐶 , ε, 𝛾 dan  fungsi  kernel  sangat penting dalam menentukan tingkat keakuratan dari prediksi.
C. Genetic Algorithm (GA)
Genetic Algorithm (GA) pertama kali dikembangkan oleh John Holland dari Universitas Michigan tahun 1975. GA adalah sebuah  algoritma  optimasi  metaheuristik  yang  berdasarkan populasi  solusi  dan  menggunakan  mekanisme  spesifik  yang terinspirasi  dari  evolusi  secara  biologi  seperti  individu (kromosom),  reproduksi,  mutasi,  rekombinasi,  se-leksi, ketahanan fitness [14].
Sebuah  solusi  yang  dibangkitkan  dalam  GA  disebut kromosom,  sedangkan  kumpulan  kromosom-kromosom  di- sebut  populasi.  Berikut  ilustrasi  kromosom  dengan  tiga  gen pada metode SVR dengan fungsi kernel RBF.
Parameter Cost γ ε Kromosom 9,01 0,05 1,01
Gambar 1. Ilustrasi Kromosom dengan Tiga Gen
Fitness individu  dalam Genetic  Algorithm adalah  nilai fungsi  objektif  untuk  fenotipe.  Nilai fitness tidak  hanya  me- nunjukkan  bagaimana  solusi  yang  baik,  tetapi  juga  ber- hubungan  dengan  seberapa  dekat  kromosom  pada  solusi  op- timum. Nilai fitness yang sering digunakan adalah RMSE [15]. Berikut adalah  beberapa proses dalam Genetic Algorithm [15]. 1. Seleksi adalah suatu proses untuk mendapatkan kro-mosom- kromosom berkualitas pada generasi berikutnya. Pemilihan kromosom  berkulitas  dalam  seleksi  dilakukan  dengan memperhatikan  nilai fitness .  Menurut  Gen  dan  Cheng (2000), metode seleksi yang paling dikenal ada-lah seleksi Roulette Wheel [15].
2. Crossover adalah  suatu  proses  mengawinkan  dua  kro- mosom  orang  tua  (pindah  silang).  Sebelum  dilakukan crossover ditentukan  probabilitas crossover ( P c ),  dimana nilai P c mendekati  1. Crossover dillakukan  jika  nilai  bi- langan random kurang dari P c. 3. Mutasi adalah suatu proses mengubah susunan gen da-lam suatu kromosom untuk menghindari premature kon-vergen ketika  nilai fitness nya  belum  optimal.  Sebelum  dilakukan mutasi ditentukan probabilitas mutasi ( P m ), dimana nilai P m mendekati nol. Mutasi dillakukan jika nilai bilangan random kurang dari P m. 4. Elitism adalah  proses  pengopian  individu  baru  agar  in- dividu  yang  memiliki  estimasi  parameter  yang  meng- hasilkan  nilai fitness terbaik  nilai fitness terbaik  tidak  hi- lang selama proses evolusi.
D. Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan model terbaik melalui pendekatan in sample dan out sample dengan menggunakan RMSE ( Root Mean Square ) dan SMAPE yang dirumuskan sebagai berikut [10].
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑ (𝑌 𝑡 − 𝑌̂ 𝑡 𝑛 𝑡=1 ) 2 =   √𝑀𝑆𝐸 (13)
𝑆𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | (𝑌 𝑡 −𝑌̂ 𝑡 ) (𝑌 𝑡 +𝑌̂ 𝑡 )/2 | 𝑛 𝑖=1 𝑥100 (14)
𝑛 = banyaknya data . 𝑌 𝑡 = Data actual pada waktu ke- t . 𝑌̂ 𝑡 = Data actual pada waktu ke- t .

## E. Curah Hujan
Curah  hujan  merupakan  ketinggian  air  hujan  yang  ter- kumpul  dalam  tempat  yang  datar,  tidak  menguap,  tidak  me- resap,  dan  tidak  mengalir.  Satuan  yang  digunakan  dalam mengukur  curah  hujan  adalah  millimeter  atau  mm.  Ber- dasarkan  intensitas,  curah  hujan  dibedakan  menjadi  3  yaitu hujan sedang yang berada diantara 20 dan 50 mm perhari, hujan lebat berada diantara 50 dan 100 mm perhari, dan hu-jan sangat lebat berada diatas 100 mm perhari [16].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data curah hujan dasarian yang berasal dari Pos pengamatan cu-rah hujan di Kedungadem Kabupaten Bojonegoro yang di-ambil di BMKG Karangploso Malang. Periode data adalah mulai bulan Januari  2000  hingga  Juni  2016.  Adapun  data  periode  bulan Januari 2000  hingga  Desember 2015 digu-nakan  sebagai data in  sample dan  data  bulan  Januari  2016-  Juni  2016  digunakan sebagai data out sample .

## B. Variabel Penelitian
Berikut  ini  adalah  variabel  bebas  dan  variabel  tak  bebas yang digunakan dalam penelitian ini.
1. Variabel tak bebas ( Y t ) adalah data curah hujan  dasa-rian yang dijadikan data actual /target.
2. Variabel bebas ( X ) adalah data curah hujan dasarian pa-da waktu sebelumnya ( 𝑌 𝑡−1 , 𝑌 𝑡−2, … , 𝑌 𝑡−𝑘 ).

## C. Langkah Analisis
Langkah  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini sebagai berikut.
1. Melakukan analisis statistika deskriptif dan plot data cu-rah hujan dasarian di Pos Kedungadem.
2. Analisis  ARIMA,  peramalan  curah  hujan  dengan  ARIMA dilakukan sesuai prosedur sebagai berikut a. Identifikasi kestasioneran data berdasarkan plot Box-Cox dan  Uji Augmented  Dickey  Fuller (ADF).  Jika  data belum  stasioner  dalam  varians  maka  dilakukan transformasi dan jika belum stasioner dalam mean , maka dilakukan differencing . b. Identifikasi  model  ARIMA sementara berdasarkan plot ACF dan PACF .
c. Melakukan  estimasi  parameter  dan  pengujian  signi- fikansi  parameter  model.  Jika  parameter  belum  signi- fikan maka kembali ke langkah 2b.
d. Melakukan diagnostic  checking pada  residual  yakni pengujian  asumsi white  noise dan  normalitas  resi-dual. Jika  terdapat  asumsi  yang  belum  terpenuhi  ma-ka kembali ke langkah 2b.
3. Uji non linieritas Terasvirta
4. Analisis dengan metode Support Vector Regression (SVR).
a. Menyusun  model  regresi  dengan  variable  bebas  ( X ) adalah  data  curah  hujan  dasarian  pada  waktu  sebe- lumnya yang diperoleh dari penguraian model ARI-MA yang memiliki parameter signifikan pada lang-kah 2.
b. Menentukan fungsi kernel yang digunakan.
c. Menentukan range nilai parameter 𝐶, 𝜀 dan 𝛾 .
d. Melakukan  pemodelan  dengan  SVR  berdasarkan  pa-da range nilai parameter.
e. Melakukan  pengecekan  terhadap  solusi  yang  di- dapatkan.  Model  terbaik  adalah  model  yang  memiliki nilai  parameter  paling  optimum  yang  memiliki  nilai error terkecil,  jika  kondisi  ini  belum  terpenuhi  maka proses diulang dari langkah 4d.
f. Melakukan peramalan berdasarkan model SVR ter-baik serta menghitung RMSE dan SMAPE.
5. Analisis dengan metode Genetic Algorithm-Support Vector Regression (GA-SVR).
a. Menyusun  kromosom  dengan  membangkitkan  100 kromosom . Kromosom  yang  dibangkitkan  terdiri  da-ri tiga  gen  yang  menunjukkan  parameter  SVR  dengan menggunakan  fungsi  kernel  RBF.  Nilai  inisial  kro- mosom  berasal  dari  nilai  parameter  model  SVR  yang telah didapatkan pada langkah 4.
b. Menentukan nilai fitness .
c. Melakukan proses seleksi roulette wheel .
d. Melakukan proses pindah silang ( crossover ).
e. Melakukan proses mutasi.
f. Melakukan proses elitism .
g. Melakukan  pergantian  populasi  lama  dengan  gene-rasi baru  dengan  cara  memilih  kromosom  terbaik  ber- dasarkan nilai fitness.
h. Melakukan  pengecekan  terhadap  solusi  yang  telah didapatkan.  Solusi  dikatakan  telah  mencapai  kriteria apabila nilai fitness terbaik telah konvergen jika kon-disi ini  belum  terpenuhi  maka  proses Genetic  Algo-rithm diulang dari langkah 5c.
i. Melakukan  estimasi  parameter  dengan  metode  GA kemudian  memasukkan  parameter  ke  algoritma  SVR dan menghitung RMSE dan SMAPE
6. Melakukan  perbandingan  metode  ARIMA,  SVR  dan  GA- SVR berdasarkan  nilai  RMSE dan SMAPE untuk memilih metode peramalan terbaik.
7. Melakukan forecast 6  bulan  selanjutnya  dengan  metode terbaik  dan  dilakukan  penyusunan  kalender  tanam  padi berdasarkan hasil forecast yang digunakan pada tipe sa-wah tadah hujan

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Deskripsi Curah Hujan Pos Kedungadem
Untuk  melihat  kondisi  curah  hujan  tiap  bulan  pada  Pos Kedungadem dapat dilihat secara visual dengan boxplot pa-da Gambar 2. berikut.
Gambar 2. menunjukkan bahwa rata-rata curah hujan yang cukup tinggi terjadi pada bulan Januari, Februari, Ma-ret, April, November  dan  Desember.  Pada  bulan  Juli,  Agus-tus  dan September  memiliki rata-rata curah hujan  yang ren-dah,  yang mengindikasikan  bahwa  pada  bulan  tersebut  ter-jadi  musim
kemarau dan musim pancaroba. Bulan Januari, Februari, Maret, April  dan  November  terdapat outlier yang  tinggi  yang menunjukkan terjadinya hujan dengan intensitas yang tinggi.
Gambar 2. Boxplot Curah Hujan Pos Kedungadem Tiap Bulan

## B. Peramalan Curah Hujan Menggunakan ARIMA
Pada  peramalan  dengan  ARIMA  langkah  pertama  yang harus  dilakukan  adalah  identifikasi  terhadap  pola  data  untuk mengetahui apakah data sudah stasioner terhadap varians dan mean. Dalam menggunakan ARIMA, perlu melihat ti-me series plot dari data tersebut untuk mengetahui pola dan karakteristik dari data yang ditunjukkan pada Gambar 3.(a) berikut.
Gambar  3. Time  Series  Plot (a)  dan  Plot  ACF  (b)  Data  Curah  Hujan  Pos Kedungadem
Berdasarkan  Gambar  3.(a)  menunjukkan  bahwa  curah hujan dasarian di Pos Kedungadem  belum  stasioner ter-hadap mean dan  varians  karena  fluktuasi  antara  titik  satu  de-ngan lainnya bervariasi. Plot ACF pada Gambar 3.(b) me-nunjukkan data memiliki pola musiman ( seasonal ).
Langkah  selanjutnya  adalah  dilakukan  analisis  dengan melihat  plot Box-Cox untuk  melihat  apakah  data  sudah  sta- sioner dalam varians seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Box Plot Curah Hujan Pos Kedungadem
Berdasarkan Gambar 4. diketahui bahwa data curah hu-jan dasarian di Pos Kedungadem belum stasioner terhadap varians. Hal ini ditunjukkan dengan nilai Lower CL dan Up-per CL yang
belum  melewati  angka  1  atau  nilai rounded  va-lue (λ) yang belum bernilai satu. Dikarenakan nilai λ sebesar -0,5 maka data curah hujan akan ditransformasikan 1/√𝑌 𝑡 untuk menstabilkan varians.
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  stasioneritas  data terhadap mean dengan  menggunakan  uji Augmented  Dickey Fuller (ADF). Pada uji ADF data hasil transformasi di-dapatkan P-value sebesar  0,01.  Nilai  ini  menunjukkan Pva-lue kurang dari  α,  sehingga  tolak H 0 ,  maka  disimpulkan  bahwa  data transformasi  sudah  stasioner  terhadap mean. Langkah  se- lanjutnya  dilakukan  identifikasi  model  ARIMA  sementara berdasakan  pada  plot  ACF  dan  plot  PACF  data  hasil  trans- formasi sebagai berikut.
Gambar 5. Plot ACF (a) dan Plot PACF (b) Data Hasil Transformasi
Plot  ACF  pada  Gambar  5.    menunjukkan  bahwa  plot  me- miliki  pola dies  down. Pada  plot  PACF  diperoleh  informasi bahwa  terdapat  beberapa lag yang  keluar  dari  batas signi- ficance limit yang menunjukkan bahwa lag tersebut signi-fikan. Berdasarkan  plot  ACF  dan  PACF  diperoleh  beberapa  dugaan model ARIMA seperti pada Tabel 1.
Tabel  1.  menunjukkan  bahwa    tidak  terdapat  model  du- gaan  ARIMA  yang  dapat  memenuhi  asumsi  residual white noise dan berdistribusi normal. Dikarenakan tidak ada mo-del yang  memenuhi  asumsi  residual,  maka  analisis  selan-jutnya akan dilakukan differencing pada data hasil trans-formasi. Pada time  series  plot data  transformasi  pada  Gam-bar  3.  (a) dihasilkan plot yang belum stasioner terhadap me-an serta pada Gambar 3. (b) menunjukkan bahwa pola data merupakan pola musiman.  Oleh  karena  itu  akan  dilakukan differencing musiman lag 18  pada  data  hasil  transformasi.    Plot  ACF  dan plot PACF setelah dilakukan differencing mu-siman 18 terdapat pada Gambar 6.
Tabel 1. Beberapa Model Dugaan ARIMA Tanpa Differencing Model ARIMA Signifikansi Parameter Residual White Noise Normalitas Residual ARIMA (2,0,0) Signifikan Tidak Terpenuhi Tidak normal ARIMA ([1,2,8],0,0) Tidak Signifikan - - ARIMA ([1,2,17],0,0) Signifikan Tidak Terpenuhi Tidak normal ARIMA ([1,2,10,16],0,0) Tidak Signifikan - - ARIMA ([8,10],0,0) Signifikan Tidak Terpenuhi Tidak normal ARIMA ([1,8],0,0) Signifikan Tidak Terpenuhi Tidak normal
De se m be r No ve m be r Ok to be r Se pte m be r Ag us tus Ju li Ju ni M ei Ap ril Ma re t Fe br ua ri Ja nu ar i 400 300 200 100 0 Bulan Ju m la h c u ra h h u ja n ( m m ) (a) 590 531 472 413 354 295 236 177 118 59 1 400 300 200 100 0 Index Ju m la h c u ra h h u ja n ( m m ) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag A u to c o rr e la ti o n (b) 2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5 350 300 250 200 150 100 50 0 Lambda S tD e v Lower CL Upper CL Limit Estimate -0.49 Lower CL -0.60 Upper CL -0.38 Rounded Value -0.50 (using 95.0% confidence) Lambda (a) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag A u to c o rr e la ti o n (b) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag P a rt ia l A u to c o rr e la ti o n
Gambar  6.  Plot  ACF  (a)  dan  Plot  PACF  (b)  Data  Transformasi  Setelah Differencing Musiman 18
Plot  ACF  pada  Gambar  6.(a)  memiliki  pola dies  down . Gambar 6.(b) menunjukkan plot PACF memiliki beberapa lag yang  keluar  dari  batas significance  limit .  Berikut  bebe-rapa model dugaan ARIMA berdasarkan plot ACF dan plot PACF.
Tabel 2. Model Dugaan ARIMA dengan Differencing Musiman 18 Model ARIMA Signifikansi Parameter Residual White Noise Normalitas Residual ARIMA (2,0,0) (2,1,0) 18 Signifikan Tidak Terpenuhi Normal ARIMA ([1,2,16],0,0) (3,1,0) 18 Signifikan Tidak Terpenuhi Normal ARIMA ([1,16,37],0,0) (3,1,0) 18 Signifikan Tidak Terpenuhi Normal ARIMA ([1,2,6],0,0)(3,1,1) 18 Tidak Signifikan - -
Tabel 2. menunjukkan tidak terdapat model ARIMA di Pos Kedungadem  dengan differencing musiman  18  yang  da-pat memenuhi  asumsi  residual  yang white  noise .  Untuk  ana-lisis selanjutnya akan digunakan differencing musiman 36 terhadap data hasil transformasi, karena diduga data curah hujan dasarian musiman  selama  12  bulan.  Plot  ACF  dan  plot  PACF  data transformasi  setelah differencing musiman 36  terdapat  pada Gambar 7.
Gambar  7.  Plot  ACF  (a)  dan  Plot  PACF  (b)  Data  Transformasi  Setelah Differencing Musiman  36
Plot  ACF  dan  PACF  pada  Gambar  6.  menunjukkan  ter- dapat  beberapa lag yang  keluar  dari  batas significance  limit . Berdasarkan  plot  ACF  dan  PACF  tersebut  dapat  ditentukan beberapa model ARIMA sementara seperti pada Tabel 3.
Tabel 3.
Model Dugaan ARIMA dengan Differencing Musiman 36 Model ARIMA Signifikansi Parameter Residual White Noise Normalitas Residual ARIMA (0,0,1) (0,1,1) 36 Signifikan Tidak Terpenuhi Tidak Normal ARIMA (0,0,2) (0,1,1) 36 Signifikan Terpenuhi Tidak Normal ARIMA (1,0,1)(0,1,1) 36 Signifikan Terpenuhi Tidak Normal ARIMA ([1,16,37],0,0) (0,1,1) 36 Tidak Signifikan - - ARIMA (1,0,[1,52])(0,1,1) 36 Signifikan Terpenuhi Tidak Normal
Dari Tabel 3. didapatkan kesimpulan bahwa dari 5 mo-del dugaan  ARIMA  terdapat  3  model  yang  memenuhi  asum-si residual yang white noise. Namun, dari 3 model tersebut tidak ada yang memenuhi asumsi normalitas residual, se-hingga akan dilakukan  pendeteksian outlier. Namun,  hasil  pemodelan dengan  penambahan outlier tidak  memberikan  hasil  residual yang  berdistribusi  normal,  dimana P-value se-besar  <0,0100, sehingga  tolak H 0 .  Histogram  dari  residual  cenderung  lebih runcing  (leptokurtik)  serta  nilai  kurtosisnya  bernilai  positif yang  menunjukkan  residual  model  ARIMA outlier tidak berdistribusi  normal.  Untuk  mengetahui  model  ARIMA  yang terbaik, maka menggunakan kriteria kebaikan model in sample dan out sample yang dt pada Tabel 4.
Tabel 4. Kriteria Kebaikan Model ARIMA
Model ARIMA In sample Out sample RMSE RMSE SMAPE ARIMA (0,0,2)(0,1,1) 36 58,0898 37,3650 45,5300 ARIMA (1,0,1)(0,1,1) 36 57,9267 36,8041 45,6412 ARIMA (1,0,[1,52])(0,1,1) 36 57,7702 33,9779 43,5077

## A. Peramalan Curah Hujan Menggunakan SVR
Tahap  awal  sebelum  masuk  pada  metode  SVR  yakni  di- lakukan  pengujian  nonlinieritas.  Pengujian  nonlinieritas  di- gunakan untuk memilih fungsi kernel pada metode SVR. Dari uji Terasvirta didapatkan P-value sebesar 2,931.10 -11 , sehingga P-value kurang  dari  α  (α=5%)  yang  berarti  data  curah  hujan dasarian  di  Pos  Kedungadem  bersifat  nonlinier,  oleh  karena akan digunakan fungsi kernel Radial Basis Fun-ction (RBF) . Pada  peramalan  dengan  SVR  akan  menggunakan lag-lag input  yang  didapat  dari  penguraian  model    ARIMA  pada analisis  sebelumnya  yang  sudah  memiliki  parameter  yang signifikan  yang  berjumlah  11  model. Lag  input tersebut  di- gunakan  sebagai  input  ( X) pada  peramalan  dengan  meng- gunakan metode SVR.
Metode  SVR  dengan  menggunakan  fungsi  kernel  RBF terdapat  3  parameter  yaitu C ,  γ  dan  ε.  Namun,  untuk  men- dapatkan hasil yang optimal parameter-parameter tersebut perlu diatur nilainya. Dari beberapa percobaan yang telah dilakukan didapatkan  hasil  yakni  parameter C yang  optimal  pada range 0,01-10, parameter ε pada range 0,5-1 dan para-meter γ pada range 0,05-0,1.  Selanjutnya  setelah  didapatkan range parameter yang optimal, maka range tersebut akan di-gunakan untuk  memodelkan  ARIMA  yang  telah    memiliki  parameter yang signifikan dengan metode SVR. Berikut merupakan hasil perhitungan  kebaikan  model  dengan  meng-gunakan  metode SVR.
(b) (a) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag A u to c o rr e la ti o n 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag P a rt ia l A u to c o rr e la ti o n (a) (b) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag A u to c o rr e la ti o n 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag P a rt ia l A u to c o rr e la ti o n
Tabel 5. Kriteria Kebaikan Model SVR Model Input RMSE in sample RMSE in sample SMAPE out sample
𝑓(𝑌 𝑡−1 , 𝑌 𝑡−2 ) 53,4628 36,2386 41,2593 𝑓(𝑌 𝑡−1 , 𝑌 𝑡−2 , 𝑌 𝑡−17 ) 51,4148 36,8883 44,2713 𝑓(𝑌 𝑡−8 , 𝑌 𝑡−10 ) 61,3685 38,5177 40,5517
𝑓(𝑌 𝑡−1 , 𝑌 𝑡−8 ) 55,3269 38,7053 45,0523 𝑓(𝑌 𝑡−1 , 𝑌 𝑡−2 , 𝑌 𝑡−18 , 𝑌 𝑡−19 , 𝑌 𝑡−20 , 𝑌 𝑡−36 , 𝑌 𝑡−37 , 𝑌 𝑡−38 , 𝑌 𝑡−54 , 𝑌 𝑡−55 , 𝑌 𝑡−56 ) 48,0288 36,3635 40,1549
𝑌 𝑡−1 , 𝑌 𝑡−2 , 𝑌 𝑡−16 , 𝑌 𝑡−18 , 𝑌 𝑡−19 , 𝑌 𝑡−20 , 𝑌 𝑡−34 , 𝑌 𝑡−36 , 𝑌 𝑡−37 , 𝑌 𝑡−38 , 𝑌 𝑡−52 , 𝑌 𝑡−54 , 𝑌 𝑡−55 , 𝑌 𝑡−56 , 𝑌 𝑡−70 , 𝑌 𝑡−72 , 𝑌 𝑡−73 , 𝑌 𝑡−74 , 𝑌 𝑡−88 42,8774 44,0174 44,8926 𝑌 𝑡−1 , 𝑌 𝑡−16 , 𝑌 𝑡−18 , 𝑌 𝑡−19 , 𝑌 𝑡−34 , 𝑌 𝑡−36 , 𝑌 𝑡−37 , 𝑌 𝑡−52 , 𝑌 𝑡−54 , 𝑌 𝑡−55 , 𝑌 𝑡−70 , 𝑌 𝑡−72 , 𝑌 𝑡−73 , 𝑌 𝑡−88 , 𝑌 𝑡−91 , 𝑌 𝑡−109
45,1607 36,5999 39,3409 𝑌 𝑡−36 57,1360 32,1855 39,9169 𝑌 𝑡−36 57,1360 32,1855 39,9169 𝑌 𝑡−1 , 𝑌 𝑡−36 , 𝑌 𝑡−37 52,7867 41,2816 48,5682 𝑌 𝑡−1 , 𝑌 𝑡−36 , 𝑌 𝑡−37 52,7867 41,2816 48,5682

## B. Peramalan Curah Hujan Menggunakan GA-SVR
Setelah  dilakukan  peramalan  menggunakan  SVR,maka perlu  dilakukan  optimasi  parameter  SVR  agar  dihasilkan peramalan  yang  memiliki  akurasi  yang  lebih  baik.  Pada  GA- SVR  akan  digunakan  5  model  SVR  terbaik  yang  dihasilkan pada  analisis  sebelumnya.  Langkah  awal  pada Genetic  Al- gorithm adalah  menginisialisasi  kromosom  sebanyak  100, dimana nilai inisial pada kromosom didapatkan dari para-meter model  SVR  yang  didapatkan  dari  analisis  sebelum-nya. Kromosom  yang  digunakan  terdiri  dari  tiga  gen  yang menunjukkan Cost ( C ),  γ  dan  ε.  Berikut  adalah  ilustrasi  kro- mosom dengan tiga gen.
Cost γ ε Kromosom 1,01 0,05 0,5
Gambar 8. Ilustrasi Kromosom Parameter SVR dengan Tiga Gen
Tabel 6. Hasil Optimasi GA pada Model SVR Model RMSE in sample RMSE out sample
SMAPE out sample 𝑓(𝑌 𝑡−1 , 𝑌 𝑡−2 ) 53,4059 36,2795 41,1911 𝑓(𝑌 𝑡−1 , 𝑌 𝑡−2 , 𝑌 𝑡−17 ) 51,1191 36,3896 43,5163
𝑓(𝑌 𝑡−1 , 𝑌 𝑡−2 , 𝑌 𝑡−18 , 𝑌 𝑡−19 , 𝑌 𝑡−20 , 𝑌 𝑡−36 , 𝑌 𝑡−37 , 𝑌 𝑡−38 , 𝑌 𝑡−54 , 𝑌 𝑡−55 , 𝑌 𝑡−56 ) 47,7961 36,1657 40,4743
𝑓(𝑌 𝑡−1 , 𝑌 𝑡−2 , 𝑌 𝑡−16 , 𝑌 𝑡−18 , 𝑌 𝑡−19 , 𝑌 𝑡−20 , 𝑌 𝑡−34 , 𝑌 𝑡−36 , 𝑌 𝑡−37 , 𝑌 𝑡−38 , 𝑌 𝑡−52 , 𝑌 𝑡−54 , 𝑌 𝑡−55 , 𝑌 𝑡−56 , 𝑌 𝑡−70 , 𝑌 𝑡−72 , 𝑌 𝑡−73 , 𝑌 𝑡−74 , 𝑌 𝑡−88 ) 42,8520 41,1462 44,3972
𝑓(𝑌 𝑡−1 , 𝑌 𝑡−16 , 𝑌 𝑡−18 , 𝑌 𝑡−19 , 𝑌 𝑡−34 , 𝑌 𝑡−36 , 𝑌 𝑡−37 , 𝑌 𝑡−52 , 𝑌 𝑡−54 , 𝑌 𝑡−55 , 𝑌 𝑡−70 , 𝑌 𝑡−72 , 𝑌 𝑡−73 , 𝑌 𝑡−88 , 𝑌 𝑡−91 , 𝑌 𝑡−109 ) 42,9440 35,2800 39,1441
Nilai fitness yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah nilai  kesalahan  dalam  peramalan  yaitu  RMSE.  Nilai fitness merupakan  acuan  dalam  tahapan Genetic  Algorithm seperti melakukan  proses  seleksi,  pindah  silang  ( crossover ),  mutasi dan elitism sehingga  didapatkan  nilai fitness terbaik . Fungsi objektif  yang  ingin  dicapai  pada  penelitian  ini  adalah  untuk
meminimumkan nilai RMSE pada pada model SVR. Penelitian ini akan  menggunakan probabilitas crossover ( P c ) sebesar 0,8 dan  probabilitas  mutasi  ( P m ) sebesar  0,01.  Tabel  6. menunjukkan  hasil  optimasi  5  model  SVR  terbaik  yang didapatkan pada langkah sebelumnya.

## C. Perbandingan Model Terbaik
Hasil  perbandingan  model  terbaik  dari  masing-masing metode peramalan ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Perbandingan Model Terbaik Metode Model RMSE in sample RMSE out sample SMAPE out sample ARIMA ARIMA (1,0,[1,52]) (0,1,1) 36 57,7702 33,9779 43,5077 SVR 𝑓(𝑌 𝑡−1 , 𝑌 𝑡−16 , 𝑌 𝑡−18 , 𝑌 𝑡−19 , 𝑌 𝑡−34 , 𝑌 𝑡−36 , 𝑌 𝑡−37 , 𝑌 𝑡−52 , 𝑌 𝑡−54 , 𝑌 𝑡−55 , 𝑌 𝑡−70 , 𝑌 𝑡−72 , 𝑌 𝑡−73 , 𝑌 𝑡−88 , 𝑌 𝑡−91 , 𝑌 𝑡−109 ) 45,1607 36,5999 39,3409 GA-SVR 𝑓(𝑌 𝑡−1 , 𝑌 𝑡−16 , 𝑌 𝑡−18 , 𝑌 𝑡−19 , 𝑌 𝑡−34 , 𝑌 𝑡−36 , 𝑌 𝑡−37 , 𝑌 𝑡−52 , 𝑌 𝑡−54 , 𝑌 𝑡−55 , 𝑌 𝑡−70 , 𝑌 𝑡−72 , 𝑌 𝑡−73 , 𝑌 𝑡−88 , 𝑌 𝑡−91 , 𝑌 𝑡−109 )
42,9440 35,2800 39,1441
Tabel  7.  menunjukkan  bahwa  model  terbaik  untuk  me- ramalkan  curah  hujan  Pos  Kedungadem  adalah  model input 𝑓(𝑌 𝑡−1 , 𝑌 𝑡−16 , 𝑌 𝑡−18 , 𝑌 𝑡−19 , 𝑌 𝑡−34 , 𝑌 𝑡−36 , 𝑌 𝑡−37 , 𝑌 𝑡−52 , 𝑌 𝑡−54 , 𝑌 𝑡−55 , 𝑌 𝑡−70 , 𝑌 𝑡−72 , 𝑌 𝑡−73 , 𝑌 𝑡−88 , 𝑌 𝑡−91 , 𝑌 𝑡−109 ) yang di-dapatkan dari metode GA-SVR. Model ini memiliki kete-patan akurasi yang paling  tinggi  dibandingkan  metode  lain-nya.  Tabel  8. menunjukkan forecast curah hujan 18 periode selanjutnya yakni pada  bulan  Juli  2016  sampai  dengan  De-sember  2016 menggunakan metode GA-SVR pada Pos Ke-dungadem.
Tabel 8. Forecast 6 bulan Selanjutnya No Bulan Forecast No Bulan Forecast 1 Juli 36,2111 10 Oktober 13,2873 2 Juli 22,6570 11 Oktober 20,3639 3 Juli 26,7335 12 Oktober 29,5119 4 Agustus 13,8875 13 November 44,3715 5 Agustus 23,2287 14 November 67,2780 6 Agustus 19,4592 15 November 95,2588 7 September 12,0215 16 Desember 74,9463 8 September 21,9582 17 Desember 72,3197 9 September 17,3114 18 Desember 55,2144
D. Kalender Tanam Padi Bulan Juli 2016-Desember 2016 Hasil forecast curah  hujan  pada    Tabel  8.  menunjukkan bahwa curah hujan selama 6 bulan tersebut antara 50-100 mm dan  kurang  dari  50  mm.  Susunan  kalender  tanam  padi  untuk wilayah  Kedungadem  Kabupaten Bojonegoro bulan Juli  2016 hingga Desember 2016 terdapat pada Gambar 9.
Berdasarkan  Gambar  9.  didapatkan  informasi  yaitu  ke- butuhan air untuk penanaman padi sawah sepanjang bulan Juli 2016  -  Desember  2016  tidak  dapat  terpenuhi,  karena  pe- nanaman padi sawah membutuhkan air rata-rata 145 mm pada musim  hujan  [17],  sehingga  penanaman  padi  harus  di-bantu dengan  pengairan  dan  tidak  mengandalkan  turunnya  hujan. Pada bulan  Juli  hingga Oktober petani dapat  meng-ganti padi dengan palawija, dikarenakan palawija mem-butuhkan air yang lebih sedikit sekitar 50 mm pada musim kemarau [17].
Juli Agustus September Oktober November Desember 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 Palawija Tanam padi dengan bantuan pengairan
Gambar 9. Kalender Tanam Padi Periode Juli 2016-Desember 2016

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  sudah  dilakukan,  maka didapatkan beberapa kesimpulan untuk menjawab tujuan yang telah ditetapkan sebagai berikut.
1. Berdasarkan RMSE dan SMAPE maka peramalan de-ngan menggunakan GA-SVR menghasilkan akurasi pe-ramalan yang lebih baik.
2. Hasil  kalender  tanam  padi  untuk  tipe  sawah  tadah  hujan menunjukkan  pada  bulan  Juli    hingga  Desember  2016 kebutuhan  air  untuk  penanaman  padi  sawah  tidak  dapat dipenuhi.  Petani  dapat  mengganti  dengan  menanam  pa- lawija atau jika tetap dilakukan tanam padi, maka pe-tani dan  pemerintah  harus  memastikan  tersedianya  ca-dangan air.

## B. Saran
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  dapat  di-gunakan metode  yang  bisa  memperhatikan  adanya  pengaruh  dari variabel lain. Dalam metode SVR dapat dicoba meng-gunakan input dari  data  asli  atau input lain  tanpa  melalui  metode ARIMA, serta dapat digunakan pilihan range para-meter yang lain agar didapatkan peramalan yang lebih baik

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Pusat  Statistik.  2014. Bojonegoro  Dalam  Angka  Tahun  2014 . Bojonegoro: BPS.
[2] Badan  Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG).  2016. Tentang
Meteorologi? . http://meteojuanda.info/index.php?option=com_content&view=article&id=3 6&Itemid=34. Diakses pada tanggal 12 November 2016.
[3] Badan  Pusat  Statistik.  2016. Bojonegoro  Dalam  Angka  Tahun  2016 . Bojonegoro : BPS.
[4] Zhang, G. 2003. Time Series Forecasting Using a Hybrid ARIMA and Neural Network Model . Journal Neurocomputing 50:159-175.
[5] Hong,  W  C.,  dkk . 2011. Forecasting  Urban  Traffic  Flow  by  SVR  with continuous ACO . Appl. Math. Model. vol. 35, no. 3, pp. 1282–1291.
[6] Zhao, W., Tao, T., dan Zio, E. 2015. System Reliability Prediction by Support Vector Regression with Analytic Selection and Genetic Algorithm Parameters Selection . Applied Soft Computing , 30 , 792–802.
[7] Gunn,  S.1998. Support  Vector  Machines  for  Classification . Technical Report .Southampton: University of Southampton.
[8] Msiza,  I.  S.,  Nelwamondo  F.  V.  dan  Marwala  T.,  2008. Water  Demand Prediction using  Artificial  Neural  Networks  and Support  Vector  Regression. Journal of Computers , Vol. 3, No. 11, November 2008.
[9] Gu,  J.,  Zhu,  M,  dan  Jiang  L.  2011. Housing  Price  Forecasting  Based  on Genetic  Algorithm  and  Support  Vector  Machine.  Expert  System  with Application 3383-3386.
[10] Wei,  W.,W.,S.    2006. Time  Series  Analysis  Univariate  and  Multivariate Method 2nd Editions . New York: Addison Wesley Publishing Company, Inc. [11] Cryer, J.  D.  dan  Chan,  K. 2008. Time  Series  Analysis  with  Application  in  R, 2nd Edition. New York: Springer.
[12] Bowerman, B., O'Connell, R. T., dan Koehler, A. B. 2004. Foreasting, Time Series, and Regression: An Applied Approach. Boston: Cengage Learning, Inc. [13] Daniel, W. W. 1989. Statistika Nonparametrik Terapan . Alih Bahasa: Alex Tri Kuncoro. Jakarta:PT Gramedia.
[14] Putri, T. 2016. Peramalan Return Saham Bank Central Asia Menggunakan Self Exciting Threshold Autoregressive- Genetic Algorithm . Penelitian. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[15] Yuliani,  W.,  Irhamah  dan  Prastyo  D  D.  2014. Penaksiran  Parameter  Model ARIMA  dengan  Menggunakan  Genetic  Algorithm .  Penelitian.  Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[16] Suriadikusumah,  A.  2007. Analisis  Curah  Hujan  Perhitungan  & Penggunaannya. Bandung: Rakayasa Sains.
[17] Oldeman,  L.  R.  1980. The  Agroclimate  Classification  of  Rice  Growing Enviroment in Indonesia. Philiphinas: IRRI.