PEMODELAN TIME SERIES DAN PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGE (ARIMA) DAN RANDOM WALK
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Dengan menggunakan ARIMA data titik panas akan dimodelkan untuk melakukan prediksi terhadap kemungkinan munculnya titik panas di masa yang akan datang sehingga dengan adanya
Tujuan dari penelitian ini adalah dapat mengaplikasikan metode ARIMA dalam meramalkan beban harian listrik jangka pendek yang akurat untuk 6 hari kedepan.Dan diharapkan
Berdasarkan dari hasil penelitian dapat ditarik kesimpulan yaitu data jumlah penggunaan kuota internet (MB) diperoleh model terbaik yang digunakan untuk
Indeks Saham Syariah Indonesia merupakan indikator pergerakan dari seluruh saham syariah yang tercatat di Bursa Efek Indonesia sedangkan JII merupakan bagian atau
ARIMA merupakan uji linear yang istimewa, dalam membuat peramalan model ini sama sekali mengabaikan variabel independen karena model ini menggunakan model sekarang dan
Berbeda dengan ARIMA, model jaringan syaraf (neural network) merupakan metode peramalan yang dapat digunakan untuk memprediksi time series nonlinier, selain itu stasioneritas dari
Kereta Api Indonesia di Pulau Sumatera untuk 12 periode ke depan menggunakan metode ARIMA (1,1,1) yaitu bulan Januari 2017 sebanyak 529 penumpang, bulan Februari 2017
Diperoleh model terbaik untuk peramalan jumlah kunjungan wisatawan ke Uluwatu adalah model ARIMA (1,1,0) tanpa konstanta. Data ramalan dibandingan dengan data aktual dan