Modelo de média móvel adalah

Metode ARIMA dibagi kedalam tiga kelompok modelo série temporária linier, yaitu: modelo autorregressivo (AR), modelo móvel médio (MA) do modelo modelo Campuran yang memiliki karakteristik kedua modelo di atas yaitu média móvel integrada autorregressiva (ARIMA). 1) Modelo Autoregressivo (AR) Suatu persamaan linier dikatakan sebagai modelo autorregressivo modelo jika tersebut menunjukan Zt sebagai fungsi linier dari sejumlah Zt aktual kurun waktu sebelumnya bersama dengan kesalahan sekarang. Modelo de Bentuk ini dengan ordo p atau AR (p) atau modelo ARIMA (p, d, 0) secara umum adalah: Z t data série temporal sebagai variabel dependendo pada waktu ke-t Z tp dados séries temporais pada kurun waktu ke - (tp ) B 1. Parâmetro-parâmetro do bp autoregressivo e nilai kesalahan pada kurun waktu ke - t 2) modelo médio móvel (MA) Berbeda dengan modelo móvel médio yang menunjukkan Zt sebagai fungsi linier dari sejumlah Zt aktual kurun waktu sebelumnya, modelo móvel médio menunjukkan nilai Zt berdasarkan kombinasi kesalahan Linier masa lalu (lag). Modelo de Bentuk ini dengan ordo q atau MA (q) atau modelo ARIMA (0, d, q) secara umum adalah: série de tempo de dados de Z sebagai variabel dependen pada waktu ke-t c 1. C q parâmetro-parâmetro média móvel e t-q nilai kesalahan pada kurun waktu ke - (t-q) Terlihat dari modelo bahwa Zt merupakan rata-rata tertimbang kesalahan sebanyak q periode lalu yang digunakan untuk modelo móvel padrão. Jika pada suatu modelo digunakan dua kesalahan masa lalu maka dinamakan modelo móvel padrão tingkat 2 atau MA (2). 3) Média de Mudança Integrada Autoregressiva (ARIMA) Série de tempo de modelo de Sebuah digunakan berdasarkan asumsi série de dados de dados de bahwa yang digunakan harus stasioner yang artinya rata-rata váriasi dados de dados e mudança dimaksud konstan. Tapi hal ini tidak banyak ditemui dalam banyak data série de tempo yang ada, mayoritas merupakan dados yang tidak stasioner melainkan integrado. Data yang integrado ini harus mengalami proses stasioner aleatório yang seringkali tak dapat dijelaskan dengan baik oleh modelo autoregressivo saja atau modelo móvel modelo saja dikarenakan proses tersebut mengandung keduanya. Oleh karena itu campuran kedua modelo yang disebut autoregressiva média móvel integrada (ARIMA) menjadi lebih efektif menjelaskan proses itu. Pada modelo campuran ini série stasioner merupakan fungsi linier nilai lampau beserta nilai sekarang dan kesalahan lampaunya. Bentuk umum model ini adalah: Z t data série temporal sebagai variabel dependendo pada waktu ke-t Z tp dados séries temporais pada kurun waktu ke - (tp) e tq nilai kesalahan pada kurun waktu ke - (tq) Proses autoregressive integrado média móvel secara Umum dilambangkan dengan ARIMA (p, d, q), dimana: p. Menunjukkan ordoderajat autoregressive (AR) d. Adalah tingkat proses diferenciação q. Média média móvel (MA) Daddy Al-Javani 11.48.00 Metodo Metodo rata-rata bergerak banyak digunakan untuk menentukan tendência dari suatu deret waktu. Dengan menggunakan metode rata-rata bergerak ini, deret berkala dados dados asli diubah menjadi deret rata-rata bergerak yang lebih mulus. Metode ini 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 modelo de macam rata-rata bergerak, yaitu: 1. Média de Movimento Simples 2. Média de Movimento Centrada 3. Média de Movimento Ponderada Caixa de Módulo - Jenkins (ARIMA) Metodo peramalan saat ini cukup banyak dengan berbagai kelebihan masing-masing. Kelebihan ini bisa mencakup variabel yang digunakan dan jenis data timenynynya. Nah, dalam penentuan peramalan terbaik ini cukup sulit. Tapi salah satu tehnik peramalan paling sering digunakan adalah ARIMA (média móvel integrada autoregresif). ARIMA ini sering juga disebut metode runtun waktu box-jenkins. Dalam pembahasan kali ini kita akan sedikit membahas ARIMA. Modelo ARIMA adalah modelo yang secara penuh mengabaikan independen varibel dalam pembuatan peramalan. ARIMA menggunakan nilai masa lalu dan sekarang dari variabel dependen untuk menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat. Namun untuk peramalan jangka panjang ketepatan peramalannya kurnag baik. Tujuan ARIMA adalah untuk menentukan hubungan statistik yang baik antar variabel yang diramal dengan nilai historis variabel tersebut sehingga peramalan dapat dilakukan dengan modelo tersebut. ARIMA digunakan untunk suatu variabel (univariado) deret waktu. Untuk mempermudah dalam menghitung modelo ARIMA dapat digunakan berbagai aplikasi diantaranya EViews, Minitab, SPSS, dll. dalam pembahasan kali ini menggunakan aplikai EViews 6.0. Modelo Klasifikasi ARIMA: Modelo ARIMA dibagi dalam 3 unsur, yaitu: modelo autoregresif (AR), média móvel (MA), dan Integre (I). Ketiga unsur ini bisa dimodifikasi sehingga membentuk modelo baru. Modelo de misalnya de acordo com a média móvel (ARMA). Namim, apabila mau dibuat dalam bentuk umumnya menjadi ARIMA (p, d, q). P menyatakan ordo AR, d menyatakan ordo Integreed dan q menyatakan ordo moving avirage. Apabila modelnya menjadi AR maka modelo umumnya menjadi ARIMA (1,0,0). Untuk lebih jelasnya berikut dijelaskan untuk masing-masing unsur. Autoregresif bentuk umum dari modelo autororegresif dengan ordo p (AR (p)) atau modelo ARIMA (P, 0,0) dinyatakan sebagai beikut: maksud dari autoregresif yaitu nilai X dipengaruhi oleh nilai x periode sebelumnya hingga periode ke-p. Jadi yang berpengaruh disini adalah variabel itu sendiri. Mude a média do modelo bentuk umum dari média móvel dengan ordo q (MA (q)) atau modelo ARIMA (0,0, q) dinyatakan sebagai beriku: maksud dari média móvel yaitu nilai variabel x dipengaruhi oleh error dari varibel x tersebut. Modelo de modelo bentuk umum dari integreado integreted dengan ordo d (I (d)) atau modelo ARIMA (0, d, 0). Dados inteiros de diferenças de dados de disini adalah menyatakan. Maksudnya bahwa dalam membuuat modelo ARIMA syarat keharusan yang harus dipenuhi adalah stasioneritas dados. Apabila data stasioner pada level maka ordonya sama dengan 0, namun apabila stasioner pada diferente pertama maka ordonya 1, dst. Modelo ARIMA dibagi dalam 2 bentuk. Yaitu modelo ARIMA tanpa musiman do modelo ARIMA musiman. Modelo ARIMA tanpa musiman merupakan modelo ARIMA yang tidak dipengaruhi oleh faktor waktu musim. Bentuk umum dapat dinyatakan dalam persamaan berikut. Sedangkan ARIMA musiman merupakan modelo ARIMA yang dipengaruhi oleh faktor waktu musim. Modelo ini biasa disebut Temporada ARIMA (SARIMA). Bentuk umum dinyatakan sebagai berikut. Adapun tahap-tahapan pembuatan modelo ARIMA: 1. identificável modelo tentatif (sementara) 2. Pendugaan parâmetro 3. cek diagnóstico 1. Identifikasi Pada tahap ini kita akan mencari atau menetukan p, d, dan q. Penentuan p dan q dengan bantuan korelogram autokorelasi (ACF) dan korelogram autokorelasi parsial (PACF). Sedangkan 8216d8217 ditentukan dari tingkat stasioneritasnya. ACF disini mengukur korelasi antara pengamatan dengan lag ke-k sedangkan PACF merupakan pengukuran korelasi antara pengamatan dengan lag ke-k dan dengan mengontrol korelasi anttara dua pengamatan dengan lag kurang dari k. Atau dengan kata lain, PACF adalah korelasi antara yt dan yt-k setelah menghilangkan efek yt yang terletak diatara kedua pengamatan tersebut. 2. Parâmetro Pendugaan Pada tahap ini tidak akan dijelaskan secara teori bagaimana langkah-langkah menduga parâmetro. Mungkin teman-teman bisa mencari di referensi. Dalam menduga parâmetro ini sangatlah susah kalau dikerjakan secara manual. Sehingga diperlukanlah bantuan software-software. Sekarang ini banyak software sekali yang digunakan untuk melakukan analisis ARIMA seperti SPSS, EViews e Minitab. 3. Cek Diagnostik Setelah menduga parâmetro, langkah selajutnya adalah menguji modelo apakah modelnya sudah baik untuk digunakan. Untuk melihat modelo yang baik bisa dilihat dari residualnya. Jika residualnya ruído branco, maka modelnya dapat dikatakan baik dan sebaliknya. Salah satu cara untuk melihat ruído branco dapat diuji melalui korelogram ACF dan PACF dari residual. Bila ACF dan PACF tidak signifikan, ini mengindikasikan ruído branco residual artinya modelnya sudah cocok. Selain itu dapat dilakukan dengan test Ljung - Box untuk mengetahui branco noisenya. Apabila hipotesis awalnya diterima maka residual memenuhi syarat ruído branco. Sebaliknya jika hipotesis awalnya ditolak maka residual ruído branco. Statistik uji Ljung-Box sebagai berikut: Dari hasi tersebut mungkin saja ada beberapa modelo yang baik digunakan. Sehingga langkah selanjutnya dengan memilih modelo terbaik dengan melihat beberapa indicador lain, seperti AIC, SIC, R2 ajustado 4. Previsão Setelah ketiga tahap itu dilewati maka dapat dilakukan peramalan. Peramlan ini sesungguhnya merupakan penjabaran dari persamaan berdasarkan koefisien-koefisien yang didapat, sehingga kita dapat menetukan kondisi di masa yang akan datang. Refrensi: Nachrowi Djalal Nachrowi dan Hardius Usman. Ekonometrika untuk analisis ekonomi dan keuangan. 2006. Lembaga Penelitian e Pemberdayaan Masyarakat. IPB. Model Box jenkins ARIMA 2006. Escrito por: Nasrul Setiawan Terima kasih sudah membaca artikel Time Series dengan judul Metode Box - Jenkins (ARIMA). Anda bisa bookmark halaman ini dengan URL statistikceria. blogspot201712metode-box-jenkins-arima. html. Apabila ada yang kurang jelas silahkan tinggalkan komentar atau pesan.