Peramalan Konsentrasi Particulate Matter 2.5 (PM2.5) menggunakan Model Vector Autoregressive dengan Metode Maximum Likelihood Estimation
DOI:
https://doi.org/10.15575/kubik.v6i1.8046Keywords:
MLE, Konsentrasi PM2.5, Software R, Model VARAbstract
Particulate Matter 2.5 yang selanjutnya disingkat PM2.5 merupakan partikel udara yang memiliki ukuran . Paparan PM2.5 dapat mempengaruhi fungsi paru-paru dan memperburuk kondisi kesehatan seperti asma, bronkitis hingga kanker paru-paru. PM2.5 berasal dari berbagai sumber seperti hasil pembakaran bahan bakar kendaraan bermotor, hingga kebakaran hutan. Untuk meramalkan Konsentrasi PM2.5 dapat digunakan model time series univariat, salah satunya model Autoregressive yang selanjutnya disingkat AR. Data Konsentrasi PM2.5 memiliki pola stasioner, sehingga dapat dibangun model AR. Konsentrasi PM2.5 di suatu wilayah dipengaruhi oleh Konsentrasi PM2.5 wilayah di sekitarnya pada waktu-waktu sebelumnya, sehingga dapat dibentuk model Vector Autoregressive yang selanjutnya disingkat VAR. Metode yang digunakan untuk menaksir model VAR dalam penelitian ini adalah metode Maximum Likelihood Estimation yang selanjutnya disingkat MLE dengan bantuan software R dan Microsoft Excel. Model VAR diterapkan untuk peramalan jangka pendek Konsentrasi PM2.5 di Kab. Cirebon, Kab. Kuningan, dan Kab. Majalengka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsentrasi PM2.5 di ketiga kabupaten memiliki korelasi yang cukup tinggi dan satu sama lain saling mempengaruhi, sehingga penggunaan model VAR dapat memberikan rekomendasi untuk peramalan konsentrasi PM2.5  pada waktu mendatang dengan memperhitungkan pengaruh konsentrasi PM2.5 dari lokasi-lokasi terdekat di sekitar lokasi tertentu.
References
World Health Organization, Monitoring Health for The SDGs, Sustainable Development Goals. Geneva: World Health Organization, 2018.
Hoyyi, A., Tarno, Maruddani, D. A., and Rahmawati, R., Vector Autoregressive Model Approach for Forecasting Outflow Cash in Central Java, ISNPINSA-7, 2018.
Cohen, A. J., The Global Burden of Disease due to Outdoor Air Pollution, Journal of Toxicology and Environmental Health, 2005.
Nugroho, A., Subanar, Hartati, S., and Mustofa, K., Vector Autoregression (VAR) Model for Rainfall Forecast and Isohyet Mapping in Semarang-Central Java-Indonesia. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 2014.
Seinfeld, J. H., and Pandis, S. N., Atmospheric Chemistry and Physics, From Air Pollution to Climate Change. Wiley-Interscience, 1997.
Cahyandari, R dan R. Erviana, “ Peramalan Kurs Jual Uang Kertas Mata Uang Singapore Dollar (SGD) terhadap Rupiah Menggunakan Model ARFIMA (Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average)â€, Kubik: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika Vol. 1 No. 1, pp. 49-58, 2015.
Wei, W. W., Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods. Second Edition. United States of America: Pearson Education, Inc., 2006.
Wijaya, F. B., Pendekatan Space Time Autoregressive (STAR) dengan Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) melalui metode Autoregressive (AR) dan Vector Autoregressive(VAR). Tesis tidak dipublikasikan. Bogor: IPB, 2015.
Gio, P. U., dan Irawan, D. E. , Belajar Statistika dengan R. Medan: USU Press, 2016.
Department of Health, New York State. (n.d.). Fine Particles (PM 2.5) Questions and Answers. Retrieved from The Official Web Site of New York State: https://www.health.ny.gov/ environmental/indoors/air/pmq_a.htm
Suhartono, Analisis Data Statistik dengan R. Surabaya: Lab. Statistik Komputasi, ITS, 2008.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
Citation Check
License
Authors who publish in KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Â
