• Tidak ada hasil yang ditemukan

Peramalan jumlah produksi tanaman kelapa sawit dengan menggunakan metode arima (autoregressive integrated moving average) | Elvani | JURNAL MANAJEMEN 1189 1856 1 PB

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Peramalan jumlah produksi tanaman kelapa sawit dengan menggunakan metode arima (autoregressive integrated moving average) | Elvani | JURNAL MANAJEMEN 1189 1856 1 PB"

Copied!
18
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 18 Halaman )

Teks penuh

Loading

Gambar

Gambar 2.3 Model ARIMA
grafik autokorelasi maupun autokorelasi parsial. Grafik autokorelasi dan autokorelasi parsial menunjukkan bahwa belum semua batang berada di dalam garis terputus-putus (garis Bartlett)
Gambar 4.2 tampilan correlogram dari data setelah didiferen satu lag Dari gambar 4.2 dapat kita simpulkan sebagai berikut:
Gambar 4.4 Tampilan hasil uji akar unit dengan ADF setelah didiferen satu lag
+5

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 18 Halaman - 1.13 MB )

Garis besar

Peramalan jumlah produksi tanaman kelapa sawit dengan menggunakan metode arima (autoregressive integrated moving average) | Elvani | JURNAL MANAJEMEN 1189 1856 1 PB

Dokumen terkait

Akurasi Metode Exponential Smoothing dan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk Meramalkan Lama Proses Pengerjaan Tugas Akhir Mahasiswa Pendidikan Matematika FKIP Universitas Jember

menyatakan dengan sesungguhnya bahwa karya ilmiah berupa skripsi yang berjudul: Akurasi Metode Exponential Smoothing dan Metode Autoregressive Integrated Moving

T1 Abstract Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Analisis Data Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Autoregresif Integrated Moving Average (ARIMA) (Studi Kasus: UKSW Salatiga)

Motede peramalan yang digunakan adalah Autoregresif Integrated Moving Average (ARIMA) untuk meramalkan jumlah mahasiswa 2 tahun berikutnya. Kata kunci: ARIMA, Time

Peramalan Impor Beras Menggunakan Metode Campuran Autoregressive Integrated Moving Average Exogeneous Input Dan Adaptive Neuro Fuzzy (ARIMAX-ANFIS) (Studi Kasus : Instansi- XYZ) - ITS Repository

Untuk itu, dalam tugas akhir ini diusulkan mengenai peramalan jumlah impor beras menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average with Exogeneous Input

PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGE (VARMA)

Dalam paper ini akan diajukan salah satu metode peramalan yang digunakan untuk mera- malkan data dengan jumlah variabel lebih dari satu yaitu Vector Autoregressive Moving

Simulasi Perbandingan Metode Peramalan Model Generalized Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (GSARIMA) dengan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA)

Salah satu model stokastik dan non-Gaussian (negatif binomial) untuk peramalan data jumlahan adalah model generalized autoregressive moving average (GARMA).. Model GARMA

PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGE (VARMA)

Dalam paper ini akan diajukan salah satu metode peramalan yang digunakan untuk mera- malkan data dengan jumlah variabel lebih dari satu yaitu Vector Autoregressive Moving

FORECASTING IMPORT RICE USING HYBRID AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE EXOGENEOUS INPUT DAN ADAPTIVE NEURO FUZZY

Untuk itu, dalam tugas akhir ini diusulkan mengenai peramalan jumlah impor beras menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average with Exogeneous Input

View of FORECASTING OF COVID–19 WITH AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) METHOD IN EAST JAVA PROVINCE

This study aimed to predict COVID-19 cases in East Java Province using the Autoregressive Integrated Moving Average ARIMA method based on data analysis from March 2020 to January 2022..