Pengolahan data menggunakan ARIMADeskripsi lengkap
Pengolahan data menggunakan ARIMAFull description
analisis time seriesDeskripsi lengkap
analisis time seriesFull description
Deskripsi lengkap
Full description
Descripción: time series analysis
Descripción: a book on time series
Time Series
This eBook gives an overview of the New Zealand NCEA Level 3 Time Series Achievement Standard and provides some practise material. It covers the methods of measuring trends both by moving means ...
Full description
Full description
Defini lain dari fuzzy time series adalah jika F(t) = F(t-1) untuk setiap waktu t dan F(t) hanya memiliki elemen yang terbatas maka F(t) dikatakan sebagai time-invariant fuzzy time series. D…Full description
Defini lain dari fuzzy time series adalah jika F(t) = F(t-1) untuk setiap waktu t dan F(t) hanya memiliki elemen yang terbatas maka F(t) dikatakan sebagai time-invariant fuzzy time series. D…Deskripsi lengkap
contoh soal metode crossDeskripsi lengkap
metode SOAPDeskripsi lengkap
Full description
Full description
Full description
Langkah dalam Analisis Time Series dengan Metode BOX Jenkins 1. Plot data awal, guna guna memastikan data data tidak mengandung mengandung pola efek musiman MINITAB : Stat > Time Series > Time Series Plot > ok (y=data) 2. Cek Stationeritas stasioner dalam variansi ataukah tidak, jika tidak maka ditransformasi Jika tidak stationer stationer dalam variansi maka ditransformasi dengan melihat nilai estimasi lamda. λ (lamda) transformasi
-1 1/xt -0.5 1/sqrt(xt) 0 Ln(xt) 0.5 Sqrt(xt) 1 Tidak ditransformasi Transformasi Box Cox – MINITAB : Stat > control Chat > Box Cox Transformation. (single column : data, subgroup:1,store subgroup:1,store single column column :trans-OK); pada option option pilih use optimal (lamda) Kemudian data yang telah ditransformasi diplot, apakah sudah stationer ataukah belum, jika belum maka dilakuakan differencing.
Jika tidak stationer dalam dalam mean maka dilakukan dilakukan differencing. differencing. MINITAB : Stat > Time Series > differens > data yang telah ditransformasi (leg : diff 1 X) lalu diplot kembali untuk melihat grafik apakah telah stationer atau belum.
3. Jika sudah stationer maka tetapkan data yang dipakai untuk analisis. 4. Lakukan proses identifikasi orde AR dengan melihat plot PACF dan orde MA dengan melihat plot ACF. Lihat Plot ACF - MINITAB : Stat > time series > autocorrelation – series = data dan checklist graphical ACF – OK. Lihat plot PACF – MINITAB : Stat > time series > partial autocorrelation – series = data dan checklist graphical PACF – OK.
5. Kemudian didapat model awalnya. 6. Langkah selanjutnya adalah overfitting 7. Lakukan Uji asumsi model dari output MINITAB : no autokorelasi residual (plot ACF dan PACF), homoskedastisitas residual, normalitas re sidual (histogram) 8. Forecasting Dari model terbaik yang terpilih yakni yang memuat nilai MSE yang terkecil. Lalu lakukan forecasting – MINITAB : stat > time series > ARIMA > series datanya >lead (berapa periode yang ingin diforecast )> origin data (jumlah data asli) > storage forecast (kolom untuk data yang diforecast) (jangan lupa mengembalikannya seperti sebelum ditransformasi)
