The Application Of X-12-Arima On Moving Seasonal Time Series Data: A Comparative Study Approach
Bebas
34
0
0
Teks penuh
Dokumen terkait
Untuk data yang stasioner, faktor musiman dapat ditentukan dengan mengidentifikasi koefisien autokorelasi pada dua atau tiga time lag yang berbeda nyata dari nol
Pada penelitian ini akan dilakukan prediksi terhadap data seasonal menggunakan model Seasonal Autoregressive Moving Average (SARIMA) yang hasilnya dimasukkan ke
Pada penelitian ini akan dilakukan prediksi terhadap data seasonal menggunakan model Seasonal Autoregressive Moving Average (SARIMA) yang hasilnya dimasukkan ke
Untuk menentukan metode peramalan pada data deret waktu perlu diketahui pola dari data tersebut sehingga peramalan data dapat dilakukan dengan metode yang sesuai.. Pola data
Dalam penelitiannya [4] menggabungkan metode fuzzy time series dengan rantai Markov, penggabungan tersebut bertujuan untuk memperoleh probabilitas terbesar menggunakan matriks
a. Melakukan pemeriksaan stasioneritas data residual dari model TSR. Penetapan model ARIMA sementara. Mengestimasi parameter model ARIMA sementara. Pemeriksaan diagnostik model
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan peramalan curah hujan di Stasiun Pabelan Sukoharjo menggunakan metode runtun waktu fuzzy musiman.. Penelitian ini merupakan penelitian
Menampilkan nilai akurasi Peramalan dari Simple Moving Average Adapun output dari Menampilkan nilai akurasi Peramalan dari Simple Moving Average yaitu: Gambar 7 hasil peramalan
