ARIMA atau SVM, Metode Mana yang Lebih Efektif untuk Prediksi Hujan?

Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh Riyantoni et al. (2023) , menjadi jelas bahwa dalam konteks prediksi hujan, ARIMA menawarkan keunggulan yang lebih besar dibandingkan dengan SVM. Meskipun SVM adalah metode yang sangat kuat dalam klasifikasi dan regresi, terutama untuk data yang bersifat non-linear, ARIMA menunjukkan performa yang lebih baik dalam analisis data time series, khususnya dalam kondisi di mana data historis sangat berkorelasi. Tingkat kesalahan yang lebih rendah yang dihasilkan oleh ARIMA menjadikannya pilihan yang lebih tepat untuk prediksi cuaca, terutama ketika keakuratan prediksi sangat diperlukan untuk pengambilan keputusan yang kritis.

Penelitian ini juga menekankan pentingnya pemilihan metode yang sesuai dengan karakteristik data yang akan dianalisis. Keberhasilan ARIMA dalam penelitian ini menunjukkan bahwa, dalam beberapa kasus, pendekatan statistik konvensional mungkin lebih unggul daripada metode machine learning yang lebih canggih. Dengan demikian, para peneliti dan praktisi di bidang prediksi cuaca harus mempertimbangkan dengan cermat sifat data yang mereka miliki dan memilih metode yang paling sesuai untuk menghasilkan prediksi yang akurat dan dapat diandalkan.

Akhirnya, penelitian ini tidak hanya berkontribusi pada pemahaman kita tentang perbandingan metode prediksi cuaca, tetapi juga membuka peluang untuk eksplorasi lebih lanjut dalam penggunaan berbagai metode peramalan. Di masa depan, kombinasi atau hibrida dari metode ini mungkin dapat dikembangkan untuk mencapai hasil yang lebih optimal, mengingat bahwa cuaca adalah fenomena yang sangat kompleks dan dinamis.

Referensi

Riyantoni, N. H., Bahreisy, M. F., Hakim, I., & Rolliawati, D. (2023). Komparasi Support Vector Machine (SVM) dan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) pada Peramalan Hujan di Daerah Albury, Australia. Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika), 6(1). https://doi.org/10.47080/simika.v6i1.2412