Metode ARIMA dibagi kedalam tiga kelompok modelo de série de tempo linier, yaitu modelo autorregressivo AR, modelo de média móvel MA dan modelo campuran yang memiliki karakteristik kedua modelo de atas yaitu autoregressive média móvel integrada ARIMA.1 Modelo Autoregressivo AR. Suatu persamaan linier dikatakan sebagai modelo autoregressivo jika Modelo tersebut menunjukan Zt sebagai fungsi linier de sejumlah Zt aktual kurun waktu sebelumnya bersama dengan kesalahan sekarang Bentuk modelo em um mapa de ortodoxia AR p atau modelo ARIMA p, d, 0 secara umum adalah. Z t dados séries temporais sebagai variabel dependen pada waktu ke - tZ tp dados séries temporais pada kurun waktu ke - tp. b 1 parâmetro-parâmetro de bp autoregressive. et nilai kesalahan pada kurun waktu ke - t 2 Modelo de média móvel MA. Berbeda dengan modelo de média móvel yang menunjukkan Zt sebagai fungsi linier dari sejumlah Zt Aktual kurun waktu sebelumnya, modelo de média móvel menunjukkan nilai Zt berdasarkan kombinasi kesalahan linier massa lalu lag Bent Uk modelo ini dengan ordo q atau MA q atau modelo ARIMA 0, d, q secara umum adalah. Z t dados séries temporais sebagai variabel dependente pada waktu ke-tc 1 cq parâmetro-parâmetro mover média. e tq nilai kesalahan pada kurun waktu ke - tq. Terlihat dari modelo bahwa Zt merupakan rata-rata tertimbang kesalahan sebanyak q periode lalu yang digunakan untuk mover modelo médio Jika pada suatu modelo digunakan dua kesalahan massa lalu maka dinamakan mover modelo médio tingkat 2 atau MA 2.3 Autoresgressivo Integrado Média Móvel ARIMA. Sebuah Modelo série de tempo digunakan berdasarkan asumsi dados de bahwa série de tempo yang digunakan harus stasioner yang artinya rata-rata dados de dari yang dimaksud konstã Tapi hin ini tidak banyak ditemui dalam banyak dados série de tempo yang ada, mayoritas merupakan dados yang tidak stasioner melainkan integrado dados yang integrado Ini harus mengalami proses aleatório stasioner yang seringkali tak dapat dijelaskan dengan baik oleh autoregressivo modelo saja atau movendo av modelo erage saja dikarenakan proses tersebut mengandung keduanya Oleh Karena itu campuran kedua modelo yang disebut Arima ARIMA menjadi Lebih efektif menjelaskan proses itu Pada séries ini modelo campuran stasioner merupakan Fungsi linier dari Nilai lampau beserta Nilai sekarang dan kesalahan lampaunya Bentuk Umum modelo adalah ini. Z t dados séries temporais sebagai variabel dependen pada waktu ke-tZ tp dados séries temporais pada kurun waktu ke - tp. e tq nilai kesalahan pada kurun waktu ke - tq. Proses auto-regressivo integrado média móvel secan umum dilambangkan dengan ARIMA p, d, Q, dimana. p menunjukkan ordo derajat autoregressivo AR. d adalah tingkat proses differencing. q menunjukkan ordo derajat média móvel MA. Teknik analisis dados dengan metode ARIMA dilakukan karena merupakan teknik untuk mencari pola yang paling cocok dari sekelompok dados curva montagem, dengan demikian ARIMA Memanfaatkan sepenuhnya dados massa lalu dan sekarang untuk melakukan peramalan Jangka pendek yang akurat Sugado por Harijono, 2000 ARIMA seringkali ditulis sebagai ARIMA p, d, q yang memiliki arti bahwa p adalah orde koefisien autokorelasi, adalah orde jumlah diferensiasi yang dilakukan hanya digunakan apabila dados bersifat não-stasioner Sugiharto dan Harijono, 2000 dan Q adalá orde dalam koefisien rata-rata bergerak média móvel. Peramalan dengan menggunakan modelo ARIMA dapat dilakukan dengan rumus. II Stasioneriats Data. Data yang tidak stasioner memiliki rata-rata dan varian yang tidak konstán sepanjang waktu Dengan kata lain, secara ekstrim data stasioner adalah dados yang tidak mengalami kenaikan dan penurunan Selanjutnya regresi Yang dados menggunakan yang tidak stasioner biasanya mengarah kepada regresi lancung Permasalahan ini Muncul diakibatkan oleh variabel dependen dan independen Runtun waktu terdapat tren Yang kuat dengan pergerakan Yang menurun maupun meningkat Adanya tren acã menghasilkan Nilai R2 Yang tinggi Tetapi keterkaitan antar variabel ak Um rendah Firmansyah, 2000.Modelo ARIMA dados do bahwa masukan harus stasioner dados do apocalipse dados do stasioner peru dilakukan penyesuaian untuk menghasilkan dados yang stasioner Salah satu cara yang umum dipakai adalah metode pembedaan differencing metodo ini dilakukan dengan cara mengurangi nilai dados pada suatu periode dengan nilai periode dados sebelumnya. Untuk keperluan stasioneritas pengujian, dapat dilakukan dengan beberapa metode seperti autocorrelação função correlogramas, uji akar-akar unidade dan derajat integrasi. a pengujian stasioneritas berdasarkan correlogram. Suatu pengujian Sederhana terhadap stasioneritas dados adalah dengan menggunakan Fungsi koefisien autokorelasi função de autocorrelação ACF Koefisien Ini menunjukkan keeratan hubungan antara nilai variavel yang sama tetapi pada waktu yang berbeda Correlograma merupakan peta grafik dari nilai ACF pada berbagai lag Secar matematis rumus koefisien autokorelasi adalah Sugiharto dan Harijono, 2000 183.Untuk homens entukan apakah Nilai koefisien autokorelasi berbeda secara statistik dari nol dilakukan sebuah pengujian Suatu Runtun waktu dikatakan stasioner atau menunjukkan kesalahan aleatória adalah jika koefisien autokorelasi untuk Semua lag secara statistik tidak berbeda signifikan dari nol atau berbeda dari nol hanya untuk berberapa lag didepan Untuk itu Perlu dihitung kesalahan rumus. Dimana padrão dengan n menunjukkan jumlah observasi dengan intervalo kepercayaan Yang dipilih, misalnya 95 persen, maka batas signifikansi koefisien autokorelasi adalah. Suatu koefisien autokorelasi disimpulkan tidak berbeda secara signifikan dari nol apabila nilainya berada diantara rentang tersebut dan sebaliknya Apabila koefisien autokorelasi berada diluar rentang ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Ngidentifikasi suatu modelo yang paling tepat dari berbagai modelo yang ada Modelo sementara yang telah dipilih diuji lagi dengan dados historis untuk melihat apakah modelo sementara yang terbentuk tersebut sudah memadai atau belum modelo sudah dianggap memadai apabila residual selisih hasil peramalan dengan dados historis terdistribusi secara acak, kecil Dan independen satu sama lain Langkah-langkah penerapan metodo ARIMA secara modelo berturut-turur adalah identifikasi, modelo de parâmetro estimasi, verificação diagnóstica peramalan forecasting. a modelo Identifikasi. Modelo de profundidade yang dijelaskan sebelumnya bahwa modelo ARIMA hanya dapat diterapkan untuk deret waktu yang stasioner Oleh karena Itu, pertama, kali, yang, harus, dilakukan, adalah, menyelidiki, apakah, dados, yang, kita, gunakan, sudah, stasioner, atau, belum, jade, dados, tidak, stasioner, yang, peru, dilakukan, adalah, memeriksa, pada, pembedaan, beberapa data, akan, stasioner, yaitu, menentukan, Função de Correlação Automática, atau uji akar-akar unidade unidade raízes teste dan derajat integrasi Jika dados sudah stasioner sehingga tidak dilakukan pembedaan dados terhadap runtun waktu maka d dibi nilai 0.Disamping menentukan d, pada tahap emi juga ditentukan berapa jumlah nilai lag residual q dan Nilai lag dependen p yang digunakan dalam modelo Alat utama yang digunakan untuk mengidentifikasi q dan p adalah ACF dan PACF Partial Auto Correlação Função Koefisien Autokorelasi Parsial, dan correlogram yang menunjukkan trama nilai ACF dan PACF terhadap lag. Koefisien autokorelasi parsial mengukur tingkat keeratan hubungan antara X T dan X tk sedangkan pengaruh dari tempo laboratório 1,2,3, k-1 dianggap konstan Dengan kata lain, koefisien autokorelasi parsial mengukur derajat hubungan antara nilai-nilai sekarang dengan nilai-nilai sebelumnya untuk tempo lag tertanu, sedangkan pengaruh nilai variabel Time lab, yang lain, dianggap, konstan, Secara, matematis, koefisien, autokorelasi, parsial, berorde, m, didefini Sikan sebagai koefisien autoregressive terakhir dari modelo AR m. Setelah menetapkan modelo sementara dari hasil identificador, yaitu menentukan nilai p, d, dan q, langkah berikutnya adalah melakukan estimativa paramater autoregressive dan mover média yang tercakup dalam modelo Firmansyah, 2000 Jika teridentifikasi proses AR murni Maka parâmetro dapat diestimasi dengan menggunakan kuadrat terkecil Mínimo quadrado Jika sebuah pola MA diidentifikasi maka máxima likelihood atau estimativa kuadrat terkecil, keduanya membutuhkan metode optimisasi não linier Griffiths 1993, hal ini terjadi karena adanya unsur média móvel yang menyebabkan ketidak linieran parâmetro Firmansyah, 2000 Namun ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Dap model tersebut Tahap ini diagnósticos diagnosticar dimana pada tahap ini diuji apakah spesifikasi modelo sudah benar atau belum Pengujian kelayanan ini dapat dilakukan dengan beberapa cara. 1 Seilah estimasi dilakukan, maka nilai restante dapat ditentukan Jika nilai-nilai koefisien autokorelasi residual untuk berbagi tempo lag tidak berbeda secara significante dari nol, modelo dianggap memadai untuk dipakai sebagai model peramalan. 2 Estatísticas da quadra Box-Pierce Q, yang dihitung dengan formula. 3 Análise estatística da pesquisa e da estatística da caixa C, estatísticas da lista Ljung-Box LB, dados estatísticos da série D, dados estatísticos e estatísticas LB mendekati c 2 kritis dengan derjat kebebasan m Jika statistik LB lebih kecil dari nilai c 2 kritis, maka semua ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 4 Palavras-chave para este modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de corpo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo modelo Menemukan ARIMA yang terbaik merupakan proses iteratif. d Peramalan forecasting. Setelah modelo terbaik diperoleh, selanjutnya peramalan dapat dilakukan Dalam berbagai kasus, peramalan dengan metode ini Lebih dipercaya daripada peramalan yang modelo dilakukan dengan ekonometri tradisional Namun, hal ini tentu saja Perlu dipelajari Lebih Lanjut ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Categoria da barra de dese Ah, 2000.Daddy Al-Javani 11 48 00 Metode. Metodo rata-rata bergerak banyak digunakan untuk menentukan tendência dari suatu deret waktu Dengan menggunakan metode rata-rata bergerak ini, deret berkala dari data asli diubah menjadi deret rata-rata bergerak yang lebih Mulus Metodo em um digunakan untuk dados yang perubahannya tidak cepat, dan tidak mempunyai karakteristik musiman atau sazonal modelo rata-rata bergerak mengestimasi permintaan periode berikutnya sebagai rata-rata dados permintaan aktual dari n periode terakhir Terdapat tiga macam modelo rata-rata bergerak, yaitu.1 Média móvel simples 2 Média móvel centrada 3 Média móvel ponderada.
No comments:
Post a Comment