Archive

Tag Archives: ARIMA

… biasakan mencopy dengan menyertakan sumber/referensi …

Tahap ke-1. Deteksi Stasioneritas Data

Stasioneritas berarti fluktuasi data deret waktu berada di sekitar suatu nilai rata-rata yang konstan dan variansnya tetap konstan sepanjang waktu. Untuk mengetahui stasioneritas data deret waktu dapat dideteksi dengan mengamati plot data terhadap waktu (Gujarati, 2004).

Jika data deret waktu tidak stasioner pada variansnya, maka dapat dilakukan transformasi stabilisasi varians, seperti transformasi kuasa Box-Cox (Box-Cox power transformation). Akan tetapi jika data tidak stasioner pada nilai rata-ratanya, maka dapat dilakukan proses differencing (Wei, 2006). Read More

… biasakan mencopy dengan menyertakan sumber/referensi …

Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) atau biasa disebut dengan metode Box-Jenkins sangat baik ketepatannya untuk peramalan jangka pendek, yang tidak membentuk suatu model struktural baik itu persamaan tunggal atau simultan yang bebasis kepada teori ekonomi atau logika, namun dengan menganalisis probabilistik atau stokastik dari data deret waktu (time series) dengan menggunakan nilai masa lalu dan sekarang untuk menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat. Hal ini terjelaskan dengan prinsip dari metode ini yaitu “let the data speak for themselves” (Gujarati, 2004).

Metode ARIMA dibagi kedalam tiga kelompok model deret waktu linier, yaitu: autoregressive model (AR), moving average model (MA) dan model campuran yang memiliki karakteristik kedua model di atas yaitu autoregressive moving average (ARMA) dan  autoregressive integrated moving average (ARIMA). Read More

… biasakan mencopy dengan menyertakan sumber/referensi …

Peramalan merupakan suatu proses pendugaan terhadap kejadian yang akan terjadi pada masa depan. Peramalan dapat juga diartikan sebagai proses yang dilakukan ketika ada kesenjangan waktu (lag) dari data aktual pada waktu tertentu dengan data yang ingin diketahui pada waktu yang akan datang. Peramalan diperlukan untuk mengetahui kapan atau bagaimana suatu peristiwa akan terjadi sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan (Makridakis et al., 1998).

Tepat tidaknya hasil ramalan akan menentukan ke arah mana kebijakan tertentu yang disusun dan akan diambil, karena terkait resiko dan ketidakpastian masa depan. Ketika hasil ramalan mendekati data aktualnya, maka dapat dikatakan bahwa ramalan yang dihasilkan akan memberikan manfaat nyata bagi perencanaan dan penyusunan kebijakan-kebijakan. Oleh karena itu perlu dilakukan upaya-upaya untuk memperoleh angka ramalan yang valid dan akurat. Salah satu cara dalam menghasilkan angka ramalan yang valid dan akurat dan teruji signifikan secara statistik adalah dengan melakukan pemilihan teknik atau metode peramalan yang tepat. Read More

Dear temans, siang yang cukup menyengat yah? biasanya sih bakal hujan sore/malamnya. Global warming yang cukup terasa di Kalsel sini, mungkin di daerah tempat tinggal temans juga mengalami hal yang sama. Siang-siang sepertinya enakan hibernate yah? jangan deh.. coba iseng memasukkan kalimat “peramalan inflasi di indonesia” di Box Google. Kalau beruntung, di page pertama, link paling atas (pertama) temans akan diarahkan ke-sebuah artikel di sebuah situs scribd. Ahaaaa… Itu salah satu dokumen yang saya sengaja simpan di scribd,  jaga-jaga suatu saat kalau hilang entah kemana. Lagian dokumen-dokumen yang saya taruh di situs tersebut hanyalah tugas-tugas/paper pas jaman kuliah dulu yang sayang bila dibuang. Meski gak “oke-oke” banget, minimal buat baca-baca di waktu senggang.

Oke temans, ini beberapa judul yang bisa temans baca dan unduh secara gratis. Asal jangan maen copas ya gan, diutak-utik kalimatnya biar gak mirip-mirip lah. Salam… Read More

PERAMALAN PRODUKSI PADI DENGAN ARIMA,FUNGSI TRANSFER DAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM

ABSTRAK

Angka ramalan produksi tanaman pangan diperlukan untuk mendukung kebijakan pemerintah dalam penanganan isu pangan terutama padi di Indonesia. Angka ramalan produksi padi telah dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS), dengan menggunakan teknik peramalan tidak langsung, yaitu peramalan produksi padi melalui peramalan luas panen dan produktivitas padi. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan model terbaik dalam meramalkan produksi padi berdasarkan pendekatan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Hasilnya akan dibandingkan dengan nilai ramalan ARAM I dan dua metode klasik lainnya, yaitu model ARIMA dan fungsi transfer. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data padi sawah Provinsi Jawa Tengah, Kalimantan Selatan dan Sumatera Utara subround I – III tahun 1983-2010. Tingkat akurasi peramalan yang dihasilkan oleh setiap metode peramalan diukur dengan kriteria Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari metode peramalan yang Read More