Kelebihan dan Kekurangan IdeolouiDeskripsi lengkap
jurnalDeskripsi lengkap
kbFull description
Full description
kbDeskripsi lengkap
Kelebihan dan Kelemahan Metode ARIMA ( Box-Jenkins) Box-Jenkins) Kelebihan
Kekurangan
1. Baik untuk peramalan jangka pendek
1. Diperlukan data dalam jumlah yang banyak
2. lek!ibel dan dapat me"akili rentang yang lebar dari karakter deret "aktu yang terjadi dalam jangka pendek
2. #idak ada $ara memperbaharui model apabila terjadi penambahan data
%. #erdapat pro!edur yang &ormal dalam pengujian ke!e!uaian ke!e!uaian model. model.
%. 'embentukan model yang baik !eringkali membutuhkan "aktu dan !umberdaya lain yang be!ar
. Interal ramalan dan predik!i !udah mengikuti modelnya.
. #idak dapat mengetahui pengaruh ariabel*ariabel ariabel*ariab el lain terhadap ariabel dependent yang diamati di ma!a yang akan datang !elain berda!arkan in&orma!i ariabel dependent dari lag !ebelumnya.
Untuk time series analysis (ARIMA), mempunyai kelebihan sebagai berikut (Hagen, 2006): a) Mudah dalam pembentukan mdelnya! b) "ebih #epat dalam pembentukan mdel, tidak perlu pelatihan seperti A$$! #) Hasilnya mudah diinterpretasikan, karena ke%sien&ke%sien mdel diketahui, sehingga dapat dilihat pengaruh masing&masing predictor masing&masing predictor terhadap hasil keluaran mdel! 'elain memiliki kelebihan, time series analysis (ARIMA) uga memiliki kekurangan sebagai berikut (Hagen, 2006): a) 'e#ara umum lebih tidak akurat dibandingkan mdel A$$! b) idak dapat menangkap hubungan *ungsinal yang belum diketahui antara +ariabel independen dengan +ariabel dependen tidak dapat menangkap hubungan antar +ariabel yang belum memiliki teri yang melandasinya!
Kelebihan + *
Dalam mempredik!i in&la!i di Indone!ia, Bank Indone!ia menggunakan metode !tati!tika ARIMA. Metode ter!ebut !angat $o$ok untuk peramalan jangka pendek, dengan kata lain ha!il yang di$apai $ukup akurat.
*
Metode ARIMA ini !angat &lek!ibel dan dapat me"akili rentang yang lebar dari karakter deret "aktu yang terjadi dalam jangka pendek. lek!ibel dalam hal ini berarti dapat di!e!uaikan dengan kebutuhan.
*
Dalam metode ARIMA terdapat pro!edur yang &ormal dalam pengujian ke!e!uaian model. -adi untuk menyele!aikan perma!alahan, terdapat tahap*tahap atau langkah* langkah untuk menyele!aikan data perma!alahan in&la!i !ehingga ha!ilnya lebih e&ekti& dan e&i!ien.
*
Interal ramalan dan predik!i !udah mengikuti modelnya. Model ARIMA adalah gabungan dari auto*regre!i dengan rata*rata bergerak yang dapat me"akili deret data yang !ta!ioner maupun non*!ta!ioner.
*
ebih mudah dan $epat dalam pembentukan model !erta tidak perlu pelatihan. Metode ARIMA tidak mengikuti ariabel beba! dalam pembentukan modelnya. Metode ini mengandalkan perilaku ma!a lalu dari ariabel yang diramal dengan menganggap bah"a data antara deret "aktu !aling berkaitan dan mempengaruhi ramalan di ma!a depan (/enke, et all , 200%).
*
/a!ilnya mudah diinterpreta!ikan, karena koe&i!ien*koe&i!ien model diketahui, !ehingga dapat dilihat pengaruh ma!ing*ma!ing predictor terhadap ha!il keluaran model.
Kekurangan + * *
Diperlukan data dalam jumlah yang banyak. Metode ini kurang $o$ok dalam peramalan jangka panjang.
*
#idak ada $ara memperbaharui model apabila terjadi penambahan data.
*
'embentukan model yang baik !eringkali membutuhkan "aktu dan !umber daya lain yang be!ar.
*
#idak dapat mengetahui pengaruh ariabel*ariabel lain terhadap ariabel dependent yang diamati di ma!a yang akan datang !elain berda!arkan in&orma!i ariabel dependent !ebelumnya.
*
#idak dapat menangkap hubungan &ung!ional yang belum diketahui antara ariabel independen dengan ariabel dependen tidak dapat menangkap hubungan antar ariabel yang belum memiliki teori yang melanda!inya.
