• Tidak ada hasil yang ditemukan

PEMODELAN TIME SERIES DAN PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGE (ARIMA) DAN RANDOM WALK

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "PEMODELAN TIME SERIES DAN PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGE (ARIMA) DAN RANDOM WALK"

Copied!
44
0
0

Teks penuh

Loading

Gambar

Tabel 2.1 Bentuk Transformasi Box-Cox
Gambar 3.1 Flow chart pemodelan time series dan peramalan menggunakanARIMA(p,d,q)

Referensi

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