Dane statystyczne dotyczące danych statystycznych ARIMA dilakukan karena merupakan teknik untuk mencari pola yang paling cocok dari sekelompok dane dopasowanie krzywej, dengan demikian ARIMA memanfaat nans data data masa sek i sekarang untuk melakukan peramalan jangka pendek yang akurat Sugiarto dan Harijono, 2000 ARIMA seringkali ditulis sebagai ARIMA p , d, q yang memiliki arti bahwa p adalah orde koefisien autokorelasi, d adalah orde jumlah diferensiasi yang dilakukan hanja digunakan apabila dane bersifat non-stasioner rzeczownik Sugiharto dan Harijono, 2000 rzeczownik q adalah orde dalam koefisien rata-rata bergerak ruchomy przeciętny. Peramalan dengan menggunakan model ARIMA dapat dilakukan dengan rumus. II Stalker Data. Data yang tidak stalker memiliki rata-rata i varian yang tidak konstan sepanjang waktu Dengan kata lain, secara ekstrim data stasioner adalah data yang tidak mengalami kenaikan dan penurunan Dane rejestrowe yang menggunakan data yang tidak stasioner biasanya mengarah kepada regresi lancung Permasalahan ini muncul diakibatkan zmienna zależna od niezależności runtun waktu terdapat tren yang kuat pergerakan yang menurun maupun meningkat Adanya tren akan menghasilkan nilai R 2 yang tinggi, tetapi keterkaitan antar variabel akan rendah Firmansyah, 2000.Model ARIMA mengasumsikan bahwa data masukan harus stasioner Apabila dane masaż tidak stażownik perlu dilakukan penyesuaian untuk menghasilkan dane yang stasioner Salah satu cara yang umum dipakai adalah metode pembedaan differencing Metode ini dilakukan dengan cara mengurangi nilai dane na stronie periody denne nilai dane periode sebelumnya. Untuk keperluan pengujian stasioneritas, dapat dilakukan dengan beberapa metode seperti funkcja autokorelacji correlogram, uji akar-akar unit i derajat integrasi. a Pengujian stasioneritas berdasarkan correlogram. Suatu pengujian sederhana terhadap stasioneritas dane adalah dengan menggunakan fungsi koefisien autokorelasi funkcja autokorelacji ACF Koefisien ini menunju kkan keeratan hubungan antara nilai variabel yang sama tetapi pada waktu yang berbeda correlogram merupakan peta grafik dari nilai ACF pada berbagai lag tajemniczy rumunkowy koefisien autokorelasi adalah Sugiharto dan Harijono, 2000 183.Untuk menedukan apakah nilai koefisien autokorelasi berbeda secara statistik dari nol dilakukan sebuah pengujian Suatu runtun waktu dikatakan stasioner atau menunjukkan kesalahan losowo adalah jika koefisien autokorelasi untuk semua lagu secara statistik tidak berbeda signifikan dari nol atau berbeda dari nol hanja untuk berberapa lag didepan Zgłoś uwagę lub komentarz do hasła denunto denunto denuno standard dengan ż rumus dimana n menunjukkan jumlah observasi dengan interval 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 żegluga tersebut i sebaliknya apabila koefisien autokorelasi berada diluar rentang, dapa t disimpulkan koefisien tersebut signifikan, yang berarti adi hubungan signifikan antara nilai suatu variabel dengan nevai variabel itu sendiri dengan czas opóźnienia 1 periode. III Tahapan Metode ARIMA. Metode ARIMA menggunakan pendekatan iteratif dalam mengidentifikasi suatu model yang paling tepat dari berbagai model yang ada model sementara yang telah dipilih diuji lagi dengan dane historyczne nieokreślony wzór danych sementara yang terbentuk tersebut sudah memadai atau belum model sudah dianggap memadai apabila reszta selisih hasil peramalan dengan data historis terdistribusi secara acak, kecil i niezależny satu sama lain Langkah-langkah penerapan metode ARIMA secara berturut - urur adalah identifikasi model, estymatyczny model parametryczny, diagnostyczne sprawdzanie i prognozowanie peramalan. Identifikasi model. Seperti yang dijelaskan sebelumnya bahwa model ARIMA hanya dapat diterapkan untuk deret waktu yang stasioner Oleh karena itu, pertama kai yang harus dilakukan adalah menyelidiki apakah data yang kita gunakan sudah stasioner atau belum Dane dotyczące trików, yang perlu dilakukan adalah memeriksa pada pembeda beberapa dane akan stasioner, yaitu menentukan berapa nilai d Zalety ACF Auto Correlation Funkcja atau uji akar-akar unit unit test dan derajat integrasi Dane teleadresowe sudah stasioner sehingga tidak dilakukan pembedaan terhadap data runtun waktu maka d diberi nilai 0.Disamping menentukan d, pada tahap ini jutsu berapa jumlah nilai lag resztki q dan nilai opodatkowanie p yang digunakan dalam model Alat utama yang digunakan untuk mengidentifikasi q dan p adalah ACF i PACF Częściowa Auto Korelacja Funtion Koefisien Autokorelasi Parsial, and correlogram yang menunjukkan nilai ACF i PACF terhadap lag. Koefisien autokorelasi parsial mengukur tingkat keeratan hubungan antara X t i X tk sedangkan pengaruh dari czas laboratorium 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 czas lag tertentu, sedangkan pengaruh nilai variabel czas laboratorium yang lain dianggap konstara Secara matematis, koefisien autokorelasi perykalne berordy m didefinisikan sebagai koefisien autoregresywny terakhir dari model AR m. Setelah menetapkan model sementara dari hasil identifikasi, yaitu menentukan nilai p, d, dan q, langkah berikutnya adalah melakukan szacunkowy paramater autoregresywny niż średnia ruchoma yang tercakup dalam model Firmansyah, 2000 Jika teridentifikasi proses AR murni maka parametr dapat diestimasi dengan menggunakan kuadrat terkecil Least Square Jika sebuah pola MA diidentifikasi maka maksimum prawdopodobieństwa atau estyma kardijskiego, keduanya membutuhkan metode optimisasi non-linier Griffiths 1993, hal ini terjadi karena adanya unsur średnia ruchoma yang menyebabkan ketidak parametr linieranny Firmansyah, 2000 Namun, saat ini sudah tersedia berbagai piranti lunak statistik yang mam pu menangani perhitungan tersebut sehingga kita tidak perlu khawatir mengenai estasi matematis. Setelah melakukan szacunkowe i mendapatkan penduga paramater, agar model sementara dapat digunakan untuk peramalan, perlu dilakukan uji kelayakan terhadap model tersebut Tahap ini disebut diagnostyka sprawdzanie dimana pada tahap ini diuji apakah spesifikasi model sudah benar atau belum Pengujian kelayanan ini dapat dilakukan dengan beberapa cara. 1 Setelah estasi dilakukan, maka nilai reszta dapat ditentukan Jika nilai-nilai koefisien autokorelasi resztki czasu dla czasu berbeda secara signifikan dari nol, model dianggap memadai untuk dipakai sebagai model peramalan. 2 Menggunakan statistik Box-Pierce Q, yang dihitung dengan formuła. 3 Menggunakan varian dari statistik Box-Pierce Q, yaitu statistik Ljung-Box LB, yang dapat dihitung dengan. Sama seperti Q statistik, statistik LB mendekati c 2 kritis dengan derajat kebebasan m Jika statistik LB lebih kecil dari nilai c 2 kritis, maka semua koefisien autokorelasi dianggap tidak berbeda dari nol, atau model telah dispesifikasikan dengan benar Statistik LB dianggap lebih unggul secara statistik daripada Q statistik dalam menjelaskan sample kecil. 4 Menggunakan t statistik untuk menguji apakah koefisien model secara individu berbeda dari nolabolicza inny niższy znacznik secara individu berarti variabel tersebut seharusnya dilepas das spesifikasi model lain kudłodaj duga diuji jika model sementara yang dipilih belo lolos uji diagnostik, maka proses pembentukan model diulang kembali Model Menemukan ARIMA yang terbaik merupakan proses iteratif. d Prognozowanie Peramalii. Model terbacki diperoleh, selanjutnya peramalan dapat dilakukan Dalam berbagai kasus, peramalan dengan metode ini lebih dipercaya daripada peramalan yang dilakukan dengan model ekonometri tradisional Namun, hal ini tentu saja perlu dipelajari lebih lanjut oleh para peneliti yang tertarik menggunakan metode serupa. Berdasarkan ciri yang dimilikinya, model runtun waktu seperti ini lebih cocok untuk peramalan dengan jangkauan sangat pendek, sementara model strukturalny lebih cocok untuk peramalan dengan jangkauan panjang Mulyono, 2000 dalam Firmansy ah, 2000.Metode ARIMA dibagi kedalam tiga kelompok model czas linii liniowej, yaitu autoregresywny model AR, średnie ruchome modelu MA i model modelu medycyny naturalnej karakteristik kedua model di atas yaitu autoregresja zintegrowana średnia ruchoma ARIMA.1 model autoregresji AR. Suatu persamaan linier dikatakan Sebagai autoregresywny model jika model tersebut menunjukan Zt sebagai fungsi linia dari sejumlah Zaktualizowany czas dostawy bersama dengan kesalahan sekarang Bentuk model ini dengan ordo p atau AR p atau model ARIMA p, d, 0 secara umum adalah. Z t data time series sebagai variabel uzależnione od pada - nia waktu ke-tz tp dane data seria pada kurun waktu ke - tp. b 1 bp parametr-parametr autoregressive. et nilai kesalahan pada kurun waktu ke - t 2 ruchomy średni model MA. Berbeda dengan średnica ruchoma yang menunjukkan Zt sebagai fungsi linier dari sejumlah Zt aktualny kursu waktu sebelumnya, średni ruchliwy model menunjukkan nilai Zt berdasarkan kombinasi kesalahan linier masa lalu lag Bentuk model ini dengan oro q atau MA q atau model ARIMA 0, d, q secara umum adalah. Z t data data series sebagai variabel uzależnienie od natężenia przepływu w parametu 1-cq parametr-parametr średnia ruchoma. e tq nilai kesalahan pada kurun waktu ke - tq. Terlihat dari model bahwa Zt merupakan rata-rata tertimbang kesalahan sebanyak q periode lalu yang digunakan untuk ruchomy model średniej Jika pada suatu model digunakan dua kesalahan masa lalu maka dinamakan średni ruchowy model tingkat 2 atau MA 2.3 autoregresywny zintegrowany ruch ARIMA. Sebuah model time series digunakan berdasarkan asumsi bahwa data data series yang digunakan harus stasioner yang artinya rata-rata variasi data danych yang dimaksud koncentrat danych czas serii yang ada, mayoritas merupakan dane yang tidak stasioner melainkan zintegrowany Data yang zintegrowany ini harus mengalami proses losowo stasioner yang seringkali tak dapat dijelaskan dengan baik oleh autoregresja model saja atau ruchomy średni model saja dikarenakan proses tersebut mengandung keduanya Oleh karena itu campuran kedua model yang disebut autoregresja zintegrowana średnia ruchoma ARIMA menjadi lebih efektif menjelaskan proses itu Pada model campuran ini seria stasioner merupakan fungsi linia dari nilai lampau beserta nilai sekarang dan kesalahan lampaunya Bentuk umum model ini adalah. Z t data data series sebagai variabel uzależniony od pada waktu ke-tz tp data data serie pada kurun waktu ke - tp. e tq nilai kesalahan pada kurun waktu ke - tq. Proses autoregresywna zintegrowana średnia ruchoma secara umum dilambangkan dengan ARIMA p, d , q, dimana. p menunjukkan ordo derajat autoregresywny AR. d adalah tingkat proses differencing. q menunjukkan ordo derajat średnia ruchoma MA. Model autoregresywny ruchome średnie ARIMA merupakan salah satu model yang populer dalam peramalan data runtun waktu Proses ARIMA p, d, q merupakan model runtun waktu ARMA p, q yang memperoleh differencing sebanyak d Proses ARMA p , q adalah suatu model campuran antara autoregresywny orde p przechodzący średnio orde qA utoregressive AR średniozaawansowany turbulizowany pada w dulatakan sebagai fungsi liner terhadap p waktu sebelumnya ditambah dengan sebuah resztki akak w yang biały hałas yaitu independen dan berdistribusi normalny dengan rata-rata 0 dan varian konstan a 2 ditulis a tN 0, a 2 Bentuk umum model autoregressive orde p atau lebih ringkas ditulis model AR p dapat dirumuskan sebagai berikut. Jika B adalah operator backshif yang dirumuskan sebagai. maka model AR p dapat ditulis sebagai berikut. Moving average MA digunakan untuk menjelaskan suatu fenomena bahwa suatu observasi pada watku t dinyatakan sebagai kombinasi linia dari sejumlah eror acak Bentum umum model ruchomy średnio orb q atau lebih ringkas ditulis model MA q dapat dirumuskan sebagai berikut. Bentuk umum dari model ARIMA adalah. merupakan operator AR. merupakan operatora MA. Ditulis oleh Arsyil Hendra Saputra Sekilas tentang Penulis Statistika Undip angkatan 2008 Catatan Tulisan ini hanya sebagai sumber referensi bacaan tentang statistika Dilarang plagiat untuk karya tulis, kalau mau merujuk silakan baca langsung dari sumber buku yang tertera di bawół tulisan silakan menshare tulisan ini denan menuliskan sumber berupa link.
No comments:
Post a Comment