Wibawa, Salsabila Gustia (2023) Pemodelan Indeks Kualitas Udara PM10 Menggunakan Metode ARFIMA-GARCH : Wilayah Bundaran HI Provinsi DKI Jakarta. Undergraduate thesis, UNDIP.

	Text File 1 Pendahuluan_Salsabila Gustia Wibawa_24010119140137 - Salsabila Gustia Wibawa.pdf Download (2MB)
	Text File 2 Isi_Salsabila Gustia Wibawa_24010119140137 - Salsabila Gustia Wibawa.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text File 3 Daftar Pustaka_Salsabila Gustia Wibawa_24010119140137 - Salsabila Gustia Wibawa.pdf Download (1MB)

Abstract

Kualitas udara adalah faktor penting dalam kehidupan perkotaan, dan penilaian kualitas udara sering kali bergantung pada konsentrasi parameter pencemaran udara yang dapat diukur. Salah satu parameter utama adalah Particulate Matter (PM), terutama PM10, yang merupakan partikel padat atau cair yang tersebar di udara dari berbagai sumber. Dalam konteks Indonesia, Kualitas Udara Ambien Nasional memiliki standar Baku Mutu yang digunakan sebagai patokan. Rentang 101-200 μg/m^3 diklasifikasikan sebagai tidak sehat. Di perkotaan, kendaraan bermotor menjadi kontributor utama emisi partikulat, mencakup lebih dari 70% emisi partikulat di udara. Provinsi DKI Jakarta, sebagai Ibu Kota Negara, memiliki mobilitas yang tinggi dan luas wilayah yang besar. Ini berkaitan erat dengan peningkatan emisi kendaraan dalam beberapa dekade terakhir. Untuk mengatasi fluktuasi PM10, perlu dilakukan peramalan indeks kualitas udara. Penelitian ini menggunakan model ARFIMA-GARCH, yang dapat menjelaskan pola long memory pada data deret waktu dan mengatasi masalah heteroskedastisitas. Tujuannya adalah meramalkan indeks kualitas udara PM10 di Bundaran HI Provinsi DKI Jakarta selama 14 hari ke depan, dari 1 Januari hingga 14 Januari 2021, dengan model ARFIMA yang ditingkatkan dengan GARCH. Hasil analisis menunjukkan bahwa model terbaik adalah ARFIMA([17], d, [1])-GARCH(1,1). Ramalan menggunakan model ini menghasilkan nilai MAPE sebesar 3,47%, menunjukkan bahwa model ini sangat baik untuk meramalkan beberapa periode ke depan.

Actions (login required)

View Item