Data Tingkat Hunian Hotel Rata-Rata di Propinsi DIY Tahun Tahun Bulan Wisman
|
|
|
- Yohanes Hamdani Sasmita
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Lampiran 1. Data Tingkat Hunian Hotel di Propinsi DIY Tahun
2 49 Lampiran 1 Data Tingkat Hunian Hotel Rata-Rata di Propinsi DIY Tahun , Tahun Bulan Wisman , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,30
3 50 Lanjutan Lampiran 1 Tahun Bulan Wisman , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,90
4 51 Lanjutan Lampiran 1 Tahun Bulan Wisman , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,76
5 52 Lanjutan Lampiran 1 Tahun Bulan Wisman , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,47
6 53 Lanjutan Lampiran 1 Tahun Bulan Wisman , , , , , , , , , , , ,30
7 54 Lampiran 2. Hasil Pemulusan dengan Model Exponential Smoothing Holt-Winter
8 55 Lampiran 2 Hasil Pemulusan Data Jumlah Tingkat Hunian Hotel di Propinsi DIY Tahun Periode (t) Jumlah Penghuni Hotel LEVE1 TREN1 SEAS1 FITS1 RESI ,69 14,7731 0, ,57 0, ,37 35,3641 0, ,41 471, ,7 24,7603 0, ,12-244, ,61 35,2757 0, ,88 237, ,09 24,0959 0, ,12-265, ,84 19,7609 1, ,89-116, ,78 11,3786 1, ,32-238, ,61 4,4236 1, ,78-182, ,31-2,0478 1, ,86-163, ,88-11,2868 1, ,2-238, ,9-4,3558 0, ,94 166, ,38 6,7282 1, ,05 299, ,05-3,4784 0, ,1-245, ,76 17,4409 0, ,01 483, ,92-2,0873 0, ,17-447, ,26 8,0553 0, ,12 229, ,63 2,6873 0, ,59-126, ,77-5,8681 1, ,19-230, ,66-5,7919 1, ,84 2, ,93 3,5139 1, ,33 243, ,06 4,7758 1, ,16 31, ,19-2,7889 1, ,04-194, ,62-3,7666 0, ,51-23, ,88 4,1359 1, ,91 215, ,91-1,7751 0, ,16-141, ,95-5,8934 0, ,28-96, ,46 6,3475 0, ,62 277, ,68 12,3339 0, ,61 136, ,26 17,1587 0, ,54 113, ,93 37,51 1, ,96 545, ,81 39,1471 1, ,65 46, ,79 50,9305 1, ,96 310, ,92 34,3499 1, ,65-418, ,48 17,6711 1, ,1-426, ,67 23,1236 0, ,94 131, ,53 16,5971 1, ,36-178,364
9 56 Lanjutan Lampiran 2 Hasil Pemulusan Data Jumlah Tingkat Hunian Hotel di Propinsi DIY Tahun Periode (t) Jumlah Penghuni Hotel LEVE1 TREN1 SEAS1 FITS1 RESI ,45 16,7289 0, ,86 3, ,88 5,0996 0, ,27-271, ,81 20,3822 0, ,5 348, ,56 6,1189 0, ,95-325, ,81 6,832 0, ,19 16, ,36 6,8038 1, ,76-0, ,38 5,2256 1, ,71-44, ,45-3,8905 1, ,09-241, ,2-0,2255 1, ,15 91, ,97 11,9735 1, ,78 309, ,01 6,4798 0, ,38-132, ,73 7,1039 1, ,99 17, ,39 13,3602 0, ,05 148, ,69-10,4463 0, ,25-552, ,07-10,5635 0, ,69-2, ,1-19,8038 0, ,75-209, ,84 12,3497 0, ,81 758, ,18 17,1496 1, ,24 129, ,61 15,6771 1, ,69-41, ,52-1,6992 1, ,52-457, ,1-4,7716 1, ,13-77, ,79 13,6742 1, ,82 470, ,8715 0, ,68-397, ,02-7,7828 1, ,86-133, ,03-27,103 0, ,28-461, ,94-43,3022 0, ,43-371, ,88-48,378 0, ,54-116, ,69-36,7592 0, ,49 262, ,96-18,8559 0, ,61 428, ,49-3,8178 1, ,59 407, ,21 5,9359 1, ,05 275, ,31 13,8529 1, ,25 206, ,9 19,5259 1, ,79 142, ,94 11,8781 1, ,57-196, ,06 13,8024 0, ,11 45, ,87 13,6024 1, ,44-5,44
10 57 Lanjutan Lampiran 2 Hasil Pemulusan Data Jumlah Tingkat Hunian Hotel di Propinsi DIY Tahun Periode (t) Jumlah Penghuni Hotel LEVE1 TREN1 SEAS1 FITS1 RESI ,64 6,4199 0, ,78-169, ,01 28,3143 0, ,46 497, ,4 22,6223 0, ,31-130, ,43 1,1633 0, ,95-487, ,91-18,4053 0, ,66-472, ,44-3,6115 1, ,17 403, ,13 5,4187 1, ,3 256, ,86 8,8497 1, ,07 89, ,33 8,2115 1, ,04-16, ,65 9,0219 1, ,25 20, ,78 25,3335 0, ,67 389, ,83 21,4047 1, ,81-106, ,28 3,1088 0, ,01-431, ,74-2,6553 0, ,26-132, ,96-10,6678 0, ,97-182, ,86-5,3117 0, ,45 120, ,08-25,3587 0, ,42-479, ,51-51,1791 1, ,88-709, ,16-40,9964 1, ,31 290, ,37-41,1755 1, ,7-4, ,19-32,8761 1, ,47 208, ,46-16,2612 1, ,35 425, ,46-10,4351 0, ,94 140, ,39-19,699 1, ,43-251, ,37-7,8312 0, ,79 277, ,27 10,7419 0, ,99 425, ,79 22,1199 0, ,18 258, ,39 24,6683 0, ,5 57, ,32 23,0937 0, ,27-37, ,62 8,4148 1, ,67-397, ,9 6,0008 1, ,3-69, ,31 18,342 1, ,02 323, ,7 29,9465 1, ,07 292, ,41 30,723 1, ,93 20, ,17 40,5271 0, ,6 236, ,78 23,0349 1, ,37-472,37
11 58 Lanjutan Lampiran 2 Hasil Pemulusan Data Jumlah Tingkat Hunian Hotel di Propinsi DIY Tahun Periode (t) Jumlah Penghuni Hotel LEVE1 TREN1 SEAS1 FITS1 RESI ,37 37,9909 0, ,5 351, ,33 22,8879 0, ,76-348, ,47 18,7124 0, ,49-95, ,52 17,6467 0, ,08-24, ,18 12,4479 0, ,96-122, ,95 12,7797 1, ,08 8, ,59 3,4663 1, ,06-267, ,67 0,2273 1, ,52-85, ,52 4,5894 1, ,32 110, ,04 11,6825 1, ,62 183, ,44 19,0551 0, ,49 178, ,47 0,052 1, ,2-509, ,18 5,4177 0, ,1 126, ,37-34,0045 0, ,36-904, ,95-31,9461 0, ,01 46, ,9-33,9567 0, ,4-45, ,08-33,4431 0, ,88 12, ,38-38,5684 1, ,89-137, ,87-40,1632 1, ,54-45, ,97-43,8367 1, ,85-96, ,46-48,2036 1, ,02-111, ,05-43,7247 1, ,85 116, ,05-43,2517 0, ,51 11, ,86-28,3455 1, ,99 396, ,4-16,0579 0, ,7 291, ,31 3,6389 0, ,03 442, ,59 25,9033 0, ,23 508, ,17 6,6707 0, ,85-433, ,27 9,6138 0, ,53 69, ,27 8,5529 1, ,47-28, ,13-3,2171 1, ,8-335, ,85-6,9227 1, ,5-97, ,18-8,3976 1, ,4-37, ,58-17,2177 1, ,32-229, ,43-45,8113 0, ,72-694, ,71-36,6017 1, ,28 246,718
12 59 Lampiran 3. PlotTime Series Data Tingkat Hunian Hotel di Propinsi DIY Tahun a. Plot Time Series 3b. Grafik ACF 3c. Grafik PACF
13 60 Lampiran 3a. Plot Time Series Time Series Plot of Wisman Wisman Year Month Year Jan 1991 Jan 1992 Jan 1993 Jan 1994 Jan 1995 Jan 1996 Jan 1997 Jan 1998 Jan 1999 Jan 2000 Jan 2001 Jan 2002 Jan 2003 Lampiran 3b. Grafik ACF Autocorrelation Function for Wisman (with 5% significance limits for the autocorrelations) Autocorrelation 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0-0,2-0,4-0,6-0,8-1, Lag
14 61 Autocorrelation Function: Wisman Lag ACF T LBQ 1 0, ,47 56,93 2 0, ,32 89,74 3 0, ,62 104,83 4 0, ,80 112,59 5 0, ,75 120,31 6 0, ,52 126,44 7 0, ,24 130,64 8 0, ,44 131,18 9 0, ,77 132, , ,17 136, , ,53 143, , ,74 166, , ,22 171, , ,73 173, , ,21 173, , ,45 174, , ,64 175, , ,32 176, , ,38 176, , ,62 178, , ,08 178, , ,01 178, , ,01 181, , ,58 191,50 Lampiran 3c. Grafik PACF Partial Autocorrelation Function for Wisman (with 5% significance limits for the partial autocorrelations) Partial Autocorrelation 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0-0,2-0,4-0,6-0,8-1, Lag
15 62 Partial Autocorrelation Function: Wisman Lag PACF T 1 0, ,47 2 0, ,84 3-0, ,26 4 0, ,05 5 0, ,29 6 0, ,38 7-0, ,15 8-0, ,46 9 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,16
16 63 Lampiran 4. Model Exponential Smoothing Holt-Winter 4a. Grafik Peramalan Data Tingkat Hunian Hotel dengan modelexponential Smoothing Holt-Winter 4b. Hasil Peramalan Tingkat Hunian Hotel dengan modelexponential Smoothing Holt-Winter
17 64 Lampiran 4a. Grafik Peramalan Data Tingkat Hunian Hotel di Propinsi DIY Dengan Model Exponential Smoothing Holt-Winter Winters' Method Plot for Wisman Multiplicative Method Wisman Variable Actual Fits Forecasts 95,0% PI Smoothing Constants Alpha (level) 0,4 Gamma (trend) 0,1 Delta (seasonal) 0,1 Accuracy Measures MAPE 7,81869 MAD 2,25500 MSD 8, Index Lampiran 4b. Hasil Peramalan Tingkat Hunian Hotel dengan ModelExponential Smoothing Holt-Winter Winters' Method for Wisman Multiplicative Method Data Wisman Length 156 Smoothing Constants Alpha (level) 0,4 Gamma (trend) 0,1 Delta (seasonal) 0,1 Accuracy Measures MAPE 7,81869 MAD 2,25500 MSD 8,14488
18 65 Forecasts Period Forecast Lower Upper , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,4686 9, , ,4637 9, , ,6575 6, , ,0671 8, ,6850
19 66 Lampiran 5. Model SARIMA 5a. Output Estimasi dan Uji Signifikansi dengan SARIMA (1,0,0)(0,0,1) 12 5b. Grafik ACF for RESI1 5c. Grafik Probability Plot of RESI1 5d. Output Hasil Peramalan Tingkat Hunian Hotel dengan model SARIMA(1,0,0)(0,0,1) 12 Tahun e. Output Nilai Error Model Exponential Smoothing Holt- Winter dan Model SARIMA
20 67 Lampiran 5a.Output Estimasi dan Uji Signifikansi SARIMA (1,0,0)(0,0,1) 12 ARIMA Model: Wisman Estimates at each iteration Iteration SSE Parameters ,01 0,100 0,100 26, ,67 0,242-0,050 22, ,24 0,366-0,200 18, ,80 0,492-0,350 15, ,75 0,623-0,488 11, ,22 0,640-0,514 10, ,01 0,643-0,522 10, ,99 0,644-0,525 10, ,99 0,644-0,526 10, ,99 0,644-0,526 10,511 Relative change in each estimate less than 0,0010 Final Estimates of Parameters Type Coef SE Coef T P AR 1 0,6443 0, ,41 0,000 SMA 12-0,5261 0,0756-6,96 0,000 Constant 10,5113 0, ,78 0,000 Mean 29,547 1,064 Number of observations: 156 Residuals: SS = 1480,25 (backforecasts excluded) MS = 9,67 DF = 153 Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag Chi-Square 10,3 26,9 42,0 54,5 DF P-Value 0,330 0,174 0,135 0,157 Forecasts from period % Limits Period Forecast Lower Upper Actual , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,2692
21 68 Lampiran 5b. Grafik ACF for RESI1 ACF of Residuals for Wisman (with 5% significance limits for the autocorrelations) Autocorrelation 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0-0,2-0,4-0,6-0,8-1, Lag Lampiran 5c. Grafik Probability Plot of RESI1 Probability Plot of RESI1 Normal Percent 99, Mean -6,440 StDev 286,2 N 156 KS 0,037 P-Value >0, , RESI
22 69 Lampiran 5d. Output Hasil Peramalan Tingkat Hunian Hotel dengan SARIMA(1,0,0)(0,0,1) 12 Forecasts from period % Limits Period Forecast Lower Upper Actual , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,2692
23 70 Lampiran 6. 6a. Output Nilai Error Model Exponential Smoothing Holt- Winter dan Model SARIMA 6b. Grafik Time Series Data Ramalan dan Data Asli Tahun 2004 Model Exponential Smoothing Holt-Winter dan Model SARIMA
24 71 Lampiran 6a. Output Nilai Error Model Exponential Smoothing Holt-Winter dan Model SARIMA Output Model Exponential Smothing Holt Winter Bulan (n) Ramalan (F i ) Data Asli (X i ) Selisih (X i -F i ) Januari 26, ,52 4,2575 Februari 22, ,89 3,0279 Maret 22, ,08 1,1391 April 25, ,66-0,6487 Mei 24, ,51 3,4338 Juni 25, ,90 2,5499 Juli 27, ,32 3,9425 Agustus 25, ,99 3,6067 September 25, ,69 3,2214 Oktober 25, ,82-0,6437 November 25, ,77 3,1125 Desember 28, ,89 1,8229 Jumlah 31,4066 Perhitungan Error 31,4066 2, Output Model SARIMA Bulan (n) Ramalan (F i ) Data Asli (X i ) Selisih (X i -F i ) Januari 20, ,52-1,5312 Februari 18, ,89-0,8712 Maret 18, ,08-2,4163 April 18, ,66-7,7234 Mei 19, ,51-2,1891 Juni 21, ,90-1,1795 Juli 22, ,32-0,7277 Agustus 20, ,99-1,7258 September 19, ,69-3,0115 Oktober 19, ,82-6,2467 November 17, ,77-4,3917 Desember 20, ,89-6,4065 Jumlah 38,4206
25 72 Perhitungan Error 38,4206 3, b. Grafik Time Series Data Ramalan dan Data Asli Tahun 2004 Model Exponential Smoothing Holt-Winter dan Model SARIMA Plot Time Series Data Ramalan dan Data Asli model Exponential Smoothing Holt-Winter Time Series Plot of Data Asli; Ramalan Variable Data Asli Ramalan Data Index
26 73 Plot Time Series Data Ramalan dan Data Asli model SARIMA Time Series Plot of Data Asli; Ramalan 28 Variable Data Asli Ramalan Data Index
4 BAB IV HASIL PEMBAHASAN DAN EVALUASI. lebih dikenal dengan metode Box-Jenkins adalah sebagai berikut :
4 BAB IV HASIL PEMBAHASAN DAN EVALUASI Pada bab ini, akan dilakukan analisis dan pembahasan terhadap data runtut waktu. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder, yaitu data harga
Hasil Peramalan dengan Menggunakan Software Minitab
71 Lampiran 1. Hasil Peramalan dengan Menggunakan Software Minitab Moving Average Data C1 Length 12 NMissing 0 Moving Average Length 4 Accuracy Measures MAPE 25 MAD 54372 MSD 4819232571 Time C1 MA Predict
LAMPIRAN. Langkah-Langkah Penggunaan Program Minitab: nama kolom tepat diantara C1 dan angka penjualan pertama Jakarta Muscat
L1 LAMPIRAN Langkah-Langkah Penggunaan Program Minitab: 1. Aktifakan program minitab kemudian copy yang diinginkan pada kolom C1. Beri nama kolom tepat diantara C1 dan angka penjualan pertama Jakarta Muscat
PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA PEMBUKAAN IHSG MENGGUNAKAN MODEL ARIMA
PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA PEMBUKAAN IHSG MENGGUNAKAN MODEL ARIMA OLEH : 1. Triyono ( M0107086 ) 2. Nariswari S ( M0108022 ) 3. Ayunita C ( M0180034 ) 4. Ibnuhardi F.Ihsan ( M0108045 ) 5. Marvina P (
Diagnostik Model. Uji Ljung-Box-Pierce (modified Box-Pierce)
Diagnostik Model Analisis Sisaan Sisaan = Nilai Aktual Nilai Prediksi Apabila model ARIMA(p, d, q) benar dan dugaan parameter sangat dekat ke nilai yang sebenarnya maka sisaan akan memiliki sifat seperti
PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN DAN INFLASI INDONESIA DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS
PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN DAN INFLASI INDONESIA DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS Oleh : Agustini Tripena ABSTRACT In this paper, forecasting the consumer price index data and inflation. The method
Penerapan Model ARIMA
Penerapan Model ARIMA (Bagian II) Dr. Kusman Sadik, M.Si Departemen Statistika IPB, 2016 1 a. Lakukan proses pembedaan (differencing) sebanyak dua kali pada data asal. b. Lakukan pendugaan parameter pada
PEMODELAN ARIMA DALAM PERAMALAN PENUMPANG KERETA API PADA DAERAH OPERASI (DAOP) IX JEMBER
PKMT-2-13-1 PEMODELAN ARIMA DALAM PERAMALAN PENUMPANG KERETA API PADA DAERAH OPERASI (DAOP) IX JEMBER Umi Rosyiidah, Diah Taukhida K, Dwi Sitharini Jurusan Matematika, Universitas Jember, Jember ABSTRAK
iii Universitas Sumatera Utara
no bulan tahun suhu 1 JAN 2002 26.3 2 FEB 2002 26.7 3 MAR 2002 27.4 4 APR 2002 26.6 5 MEI 2002 27.6 6 JUN 2002 26.7 7 JUL 2002 27.4 8 AGTS 2002 27.6 9 SEP 2002 25.7 10 OKT 2002 26.4 11 NOV 2002 25.8 12
PERAMALAN PERMINTAAN PRODUK SARUNG TANGAN GOLF MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DI PT. ADI SATRIA ABADI ABSTRAK
PERAMALAN PERMINTAAN PRODUK SARUNG TANGAN GOLF MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DI PT. ADI SATRIA ABADI Trio Yonathan Teja Kusuma 1, Sandra Praharani Nur Asmoro 2 1,2)
MODUL MINITAB UNTUK PERAMALAN DENGAN METODE ARIMA DAN DOUBLE EXPONENTIAL
MODUL MINITAB UNTUK PERAMALAN DENGAN METODE ARIMA DAN DOUBLE EXPONENTIAL Minitab adalah program statistik yang setiap versinya terus dikembangkan. Gambar 1 memperlihatkan kepada anda aspek-aspek utama
PENDUGAAN DATA RUNTUT WAKTU MENGGUNAKAN METODE ARIMA
KEMENTERIAN PEKERJAAN UMUM BADAN PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN PUSAT PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN SUMBER DAYA AIR PENDUGAAN DATA RUNTUT WAKTU MENGGUNAKAN METODE ARIMA PENDAHULUAN Prediksi data runtut waktu.
Penerapan Model ARIMA
Penerapan Model ARIMA (Bagian I) Dr. Kusman Sadik, M.Si Departemen Statistika IPB, 016 1 Ada tiga tahapan iterasi dalam pemodelan data deret waktu, yaitu: 1. Penentuan model tentatif (spesifikasi model)
Pemodelan Autoregressive (AR) pada Data Hilang dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang Rupiah
Vol. 9, No., 9-5, Januari 013 Pemodelan Autoregressive (AR) pada Data Hilang dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang Rupiah Fitriani, Erna Tri Herdiani, M. Saleh AF 1 Abstrak Dalam analisis deret waktu
ANALISIS POLA HUBUNGAN PEMODELAN ARIMA CURAH HUJAN DENGAN CURAH HUJAN MAKSIMUM, LAMA WAKTU HUJAN, DAN CURAH HUJAN RATA-RATA
ANALISIS POLA HUBUNGAN PEMODELAN ARIMA CURAH HUJAN DENGAN CURAH HUJAN MAKSIMUM, LAMA WAKTU HUJAN, DAN CURAH HUJAN RATA-RATA FATHIN FAHIMAH 226133 DOSEN PEMBIMBING Prof. Ir. Gamantyo Hendrantoro, M.Eng.
PERAMALAN SAHAM JAKARTA ISLAMIC INDEX MENGGUNAKAN METODE ARIMA BULAN MEI-JULI 2010
Statistika, Vol., No., Mei PERAMALAN SAHAM JAKARTA ISLAMIC INDEX MENGGUNAKAN METODE ARIMA BULAN MEI-JULI Reksa Nila Anityaloka, Atika Nurani Ambarwati Program Studi S Statistika Universitas Muhammadiyah
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
C BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Penelitian ini mencoba meramalkan jumlah penumpang kereta api untuk masa yang akan datang berdasarkan data volume penumpang kereta api periode Januari 994-Februari 203
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. dari UD. Wingko Babat Pak Moel sebagai berikut: a. Data permintaan wingko pada tahun 2016.
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengumpulan dan Pengolahan Data Untuk menganalisi permasalahan pengoptimalan produksi, diperlukan data dari UD. Wingko Babat Pak Moel sebagai berikut: a. Data permintaan
BAB SIMULASI PERHITUNGAN HARGA BARANG. Bab 4 Simulasi Perhitungan Harga barang berisikan :
BAB SIMULASI PERHITUNGAN HARGA BARANG Bab Simulasi Perhitungan Harga barang berisikan :.. Simulasi peramalan nilai Indeks Harga Konsumen (IHK) melalui metode ARIMA.. Prediksi nilai inflasi tahun 0.3. Prediksi
Prediksi Laju Inflasi di Kota Ambon Menggunakan Metode ARIMA Box Jenkins
Statistika, Vol. 16 No. 2, 95 102 November 2016 Prediksi Laju Inflasi di Kota Ambon Menggunakan Metode ARIMA Box Jenkins FERRY KONDO LEMBANG Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Pattimura Ambon
MODEL EXPONENTIAL SMOOTHING HOLT-WINTER DAN MODEL SARIMA UNTUK PERAMALAN TINGKAT HUNIAN HOTEL DI PROPINSI DIY SKRIPSI
MODEL EXPONENTIAL SMOOTHING HOLT-WINTER DAN MODEL SARIMA UNTUK PERAMALAN TINGKAT HUNIAN HOTEL DI PROPINSI DIY SKRIPSI Diajukan Kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta
PERAMALAN KUNJUNGAN WISATA DENGAN PENDEKATAN MODEL SARIMA (STUDI KASUS : KUSUMA AGROWISATA)
PERAMALAN KUNJUNGAN WISATA DENGAN PENDEKATAN MODEL SARIMA (STUDI KASUS : KUSUMA AGROWISATA) Oleh : Nofinda Lestari 1208 100 039 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
PERAMALAN BANYAKNYA OBAT PARASETAMOL DAN AMOKSILIN DOSIS 500 MG YANG DIDISTRIBUSIKAN OLEH DINKES SURABAYA
Seminar Hasil Tugas Akhir Jurusan Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2013 LOGO PERAMALAN BANYAKNYA OBAT PARASETAMOL DAN AMOKSILIN DOSIS 500 MG YANG DIDISTRIBUSIKAN OLEH DINKES SURABAYA
As ad 36, I Made Tirta 37, YulianiSetiaDewi 38
PERAMALAN PERTUMBUHAN PENDUDUK KABUPATEN SITUBONDO DENGAN MODEL ARIMA, DERET ARITMATIK, DERET GEOMETRI DAN DERET EKSPONENSIAL THE FORECASTING GROWTH OF THE POPULATION IN SITUBONDO BY USING ARIMA, ARITMATICS,
PERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN MODEL REGRESI DENGAN RESIDUAL ARIMA DALAM MENERANGKAN PERILAKU PELANGGAN LISTRIK DI KOTA PALOPO
Perbandingan Model ARIMA... (Alia Lestari) PERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN MODEL REGRESI DENGAN RESIDUAL ARIMA DALAM MENERANGKAN PERILAKU PELANGGAN LISTRIK DI KOTA PALOPO Alia Lestari Fakultas Teknik Universitas
BAB III PERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN MODEL VAR PADA PERAMALAN VOLUME PENJUALAN DAN HARGA INTI SAWIT
BAB III PERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN MODEL VAR PADA PERAMALAN VOLUME PENJUALAN DAN HARGA INTI SAWIT Pada bab ini, penulis akan membandingkan hasil peramalan menggunakan model ARIMA dan model VAR yang telah
DAFTAR ISI. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian...
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGESAHAN... ii HALAMAN PERNYATAAN... iii NASKAH SOAL TUGAS AKHIR... iv HALAMAN PERSEMBAHAN... v INTISARI... vi KATA PENGANTAR... vii UCAPAN TERIMA KASIH... viii
VI PERAMALAN PENJUALAN AYAM BROILER DAN PERAMALAN HARGA AYAM BROILER
VI PERAMALAN PENJUALAN AYAM BROILER DAN PERAMALAN HARGA AYAM BROILER 6.1. Analisis Pola Data Penjualan Ayam Broiler Data penjualan ayam broiler adalah data bulanan yang diperoleh dari bulan Januari 2006
BAB I PENDAHULUAN. Peramalan merupakan suatu kegiatan memprediksi nilai dari suatu
BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Peramalan merupakan suatu kegiatan memprediksi nilai dari suatu variabel berdasarkan nilai yang diketahui dari variabel tersebut pada masa lalu atau variabel yang berhubungan.
PEMODELAN ARIMA UNTUK PREDIKSI KENAIKAN MUKA AIR LAUT DAN DAMPAKNYA TERHADAP LUAS SEBARAN ROB DI KOTA AMBON
PEMODELAN ARIMA UNTUK PREDIKSI KENAIKAN MUKA AIR LAUT DAN DAMPAKNYA TERHADAP LUAS SEBARAN ROB DI KOTA AMBON (MODELS OF ARIMA TO PREDICT RISING SEA AND ITS IMPACT FOR THE WIDESPREAD DISTRIBUTION OF ROB
PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) TERTINGGI BULAN DESEMBER disusun untuk memenuhi Tugas Lapangan Mata Kuliah Metode Peramalan
PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) TERTINGGI BULAN DESEMBER 3 disusun untuk memenuhi Tugas Lapangan Mata Kuliah Metode Peramalan Disusun Oleh :. Ilani Agustina M00037 2. Intan Purnomosari M00042
STK511 Analisis Statistika. Pertemuan - 1
STK511 Analisis Statistika Pertemuan - 1 PERKULIAHAN 1. Dosen : Anang Kurnia (anangk@apps.ipb.ac.id) 2. Asisten : Septian Rahardiantoro 3. Waktu : Rabu > 08.00 09.40 Jumat > 08.00 10.00 4. Office Hours
Pemodelan Konsumsi Listrik Berdasarkan Jumlah Pelanggan PLN Jawa Timur untuk Kategori Rumah Tangga R-1 Dengan Metode Fungsi Transfer single input
Pemodelan Konsumsi Listrik Berdasarkan Jumlah Pelanggan PLN Jawa Timur untuk Kategori Rumah Tangga R-1 Dengan Metode Fungsi Transfer single input Oleh : Defi Rachmawati 1311 105 007 Dosen Pembimbing :
Lampiran 1. Hasil Analisa Laboratorium Kualitas Air Sungai
Lampiran 1. Hasil Analisa Laboratorium Kualitas Air Sungai Lampiran 2. Laporan Proses Air Limbah PT. UNITEX Periode Agustus 2006 Lampiran 3. Hasil Pemeriksaan Mutu Limbah Cair PT. UNITEX Periode Juli 2005
Peramalan Permintaan Pengujian Sampel Di Laboratorium Kimia Dan Fisika. Baristand Industri Surabaya)
Peramalan Permintaan Pengujian di Lab. Kimia dan Fisika (Aneke Rintiasti, Erna Hartati, Nunun Hilyatul M.) Peramalan Permintaan Pengujian Sampel Di Laboratorium Kimia Dan Fisika Baristand Industri Surabaya
MODEL AUTOREGRESSIVE (AR) ATAU MODEL UNIVARIATE
MODEL AUTOREGRESSIVE (AR) ATAU MODEL UNIVARIATE Data yang digunakan adalah data M2Trend.wf1 (buku rujukan pertama, bab-8). Model analisisnya adalah Xt = M2 diregresikan dengan t = waktu. Model yang akan
Peramalan Harga Beras di Perum BULOG Divre Jatim
Peramalan Harga Beras di Perum BULOG Divre Jatim Disusun oleh : Woro Morphi H (1309030010) Dosen Pembimbing : Dr. Suhartono, S.Si, M.Sc Pendahuluan Latar Belakang, Perumusan Masalah,Tujuan Penelitian,
Volume 9 Nomor 1 Maret 2015
Volume Nomor Maret 2 Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Maret 2 Volume Nomor Hal. 4 - PERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS PATTIMURA AMBON MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI S. Yuni, Mozart
99.9. Percent maka H 0 diterima, berarti residual normal
Uji residual white noise 2 Lag Q P value 6 3.5 9.49 0.5330 2 6.6 8.3 0.803 8 9.8 26.30 0.9059 24 9.3 33.92 0.6374 K p q Uji residual berdistribusi normal Percent 99.9 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 0 5
Model Penjualan Plywood PT. Linggarjati Mahardika Mulia
Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai Islami) Vol., No., Juli 7, Hal. 52-57 p-issn: 25-4596; e-issn: 25-4X Halaman 52 Model Penjualan Plywood PT. Linggarjati Mahardika Mulia
Analisys Time Series Terhadap Penjualan Ban Luar Sepeda Motor di Toko Putra Jaya Motor Bangkalan
SEMINAR PROPOSAL TUGAS AKHIR Analisys Time Series Terhadap Penjualan Ban Luar Sepeda Motor di Toko Putra Jaya Motor Bangkalan OLEH: NAMA : MULAZIMATUS SYAFA AH NRP : 13.11.030.021 DOSEN PEmbimbing: Dr.
Prediksi Harga Saham dengan ARIMA
Prediksi Harga Saham dengan ARIMA Peramalan harga saham merupakan sesuatu yang ditunggu-tunggu oleh para investor. Munculnya model prediksi yang baru yang bisa meramalkan harga saham secara tepat merupakan
KAJIAN METODE BOOTSTRAP DALAM MEMBANGUN SELANG KEPERCAYAAN DENGAN MODEL ARMA (p,q)
SIDANG TUGAS AKHIR KAJIAN METODE BOOTSTRAP DALAM MEMBANGUN SELANG KEPERCAYAAN DENGAN MODEL ARMA (p,q) Disusun oleh : Ratna Evyka E.S.A NRP 1206.100.043 Pembimbing: Dra. Nuri Wahyuningsih, M.Kes Dra.Laksmi
model Seasonal ARIMA
Jurnal Sains Matematika dan Statistika, Vol. No. i ISSN - Peramalan Wisatawan Mancanegara Ke Provinsi Riau Melalui Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Seasonal ARIMA Ropita Munawaroh dan M. M. Nizam, Jurusan
PERAMALAN DATA TIME SERIES DENGAN METODE PENGHALUSAN EKSPONENSIAL HOLT - WINTER
PERAMALAN DATA TIME SERIES DENGAN METODE PENGHALUSAN EKSPONENSIAL HOLT - WINTER PERAMALAN DATA TIME SERIES DENGAN METODE PENGHALUSAN EKSPONENSIAL HOLT WINTER Adi Suwandi 1, Annisa 2, Andi Kresna Jaya
Estimasi, Pemilihan Model dan Peramalan Hubungan Deret Waktu
Estimasi, Pemilihan Model dan Peramalan Hubungan Deret Waktu Author: Junaidi Junaidi Terdapat berbagai jenis model/metode peramalan hubungan deret waktu. Diantaranya adalah: 1) Model Linear; 2) Model Quadratic;
REGRESI LINEAR SEDERHANA
REGRESI LINEAR SEDERHANA y (x 3,y 3 ) d 3 (x 5,y 5 ) d 5 d 2 (x 2,y 2 ) d (x 1 1,y 1 ) d 4 (x 4,y 4 ) x Definisi: Dari semua kurva pendekatan terhadap satu set data, kurva yang memenuhi sifat bahwa nilai
Analisis Deret Waktu
Analisis Deret Waktu Jenis Data Cross section Beberapa pengamatan diamati bersama-sama pada periode waktu tertentu Harga saham semua perusahaan yang tercatat di BEJ pada hari Rabu 27 Februari 2008 Time
METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015
III. METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015 bertempat di Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Adapun langkah-langkah pada analisis runtun waktu dengan model ARIMA
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bab ini, akan dilakukan analisis dan pembahasan terhadap data runtun waktu. Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder, yaitu data
EFEKTIVITAS METODE BOX-JENKINS DAN EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MERAMALKAN RETRIBUSI PENGUJIAN KENDARAAN BERMOTOR DISHUB KLATEN
EFEKTIVITAS METODE BOX-JENKINS DAN EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MERAMALKAN RETRIBUSI PENGUJIAN KENDARAAN BERMOTOR DISHUB KLATEN Puji Rahayu 1), Rohmah Nur Istiqomah 2), Eminugroho Ratna Sari 3) 1)2)3) Matematika
Bab IV. Pembahasan dan Hasil Penelitian
Bab IV Pembahasan dan Hasil Penelitian IV.1 Statistika Deskriptif Pada bab ini akan dibahas mengenai statistik deskriptif dari variabel yang digunakan yaitu IHSG di BEI selama periode 1 April 2011 sampai
Analisa Performansi Dan Peramalan Call Center PT.INDOSAT, Tbk dengan Menggunakan Formula Erlang C
Analisa Performansi Dan Peramalan Call Center PT.INDOSAT, Tbk dengan Menggunakan Formula Erlang C Oleh: Rara Karismawati NRP.7207040019 1 Pembimbing: Mike Yuliana, ST, MT NIP. 197811232002122009 Reni Soelistijorini,
Peramalan Jumlah Kunjungan Hemodialisis Dengan Metode Exponential Smoothing dan Arima
Peramalan Jumlah Kunjungan Hemodialisis Dengan Metode Exponential Smoothing dan Arima Karol Octrisdey, Windhu Purnomo dan Hari Basuki Notobroto Departemen Biostatistika dan Kependudukan FKM UNAIR Fakultas
ANALISIS DERET WAKTU
ANALISIS DERET WAKTU JENIS DATA Cross section Beberapa pengamatan diamati bersama-sama pada periode waktu tertentu Harga saham semua perusahaan yang tercatat di BEJ pada hari Rabu 27 Februari 2008 Time
Metode Variasi Kalender untuk Meramalkan Banyaknya Penumpang Kereta Api
Metode Variasi Kalender untuk Meramalkan Banyaknya Penumpang Kereta Api Efek Variasi Kalender dengan Pendekatan Regresi Time Series Nur Ajizah 1, Resa Septiani Pontoh 2, Toni Toharudin 3 Mahasiswa Program
Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Bisnis Eksekutif Jurusan Madiun Jakarta di PT. Kereta Api (Persero) DAOP VII Madiun
Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Bisnis Eksekutif Jurusan Madiun Jakarta di PT. Kereta Api (Persero) DAOP VII Madiun NAMA : RITA RAHMADHANI NRP : 1306 030 008 PEMBIMBING: DR. BRODJOL SUTIJO
BAB 2 LANDASAN TEORI
1 BAB 2 LANDASAN TEORI Bab ini membahas tentang teori penunjang dan penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan metode ARIMA box jenkins untuk meramalkan kebutuhan bahan baku. 2.1. Peramalan Peramalan
ESTIMASI PARAMETER MODEL ARMA UNTUK PERAMALAN DEBIT AIR SUNGAI MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING
ESTIMASI PARAMETER MODEL ARMA UNTUK PERAMALAN DEBIT AIR SUNGAI MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING Nama : Zahroh Atiqoh NRP : 1205 100 021 Dosen Pembimbing : 1. Dra. Nuri Wahyuningsih, MKes 2. Drs. Sulistiyo,
PEMBUATAN APLIKASI PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PERAMALAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU PRODUKSI PLASTIK BLOWING DAN INJECT MENGGUNAKAN METODE ARIMA
PEMBUATAN APLIKASI PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PERAMALAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU PRODUKSI PLASTIK BLOWING DAN INJECT MENGGUNAKAN METODE ARIMA (AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE) DI CV. ASIA AMIRA HERWINDYANI
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan teori-teori yang menjadi dasar dan landasan dalam penelitian sehingga membantu mempermudah pembahasan selanjutnya. Teori tersebut meliputi arti dan peranan
Analisis Time Series Pada Penjualan Shampoo Zwitsal daerah Jakarta dan Jawa Barat di PT. Sara Lee Indonesia. Oleh : Pomi Kartin Yunus
Analisis Time Series Pada Penjualan Shampoo Zwitsal daerah Jakarta dan Jawa Barat di PT. Sara Lee Indonesia Oleh : Pomi Kartin Yunus 1306030040 Latar Belakang Industri manufaktur yang berkembang pesat
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. dalam Rancang Bangun Penentuan Persediaan Berdasarkan Peramalan Volume
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini akan dibahas tentang analisis dan perancangan aplikasi dalam Rancang Bangun Penentuan Persediaan Berdasarkan Peramalan Volume Permaan pada UD. Adi Jaya
LAPORAN PRAKTIKUM ANALISIS RUNTUN WAKTU. Laporan VI ARIMA Analisis Runtun Waktu Model Box Jenkins
LAPORAN PRAKTIKUM ANALISIS RUNTUN WAKTU Kelas A Laporan VI ARIMA Analisis Runtun Waktu Model Box Jenkins No Nama Praktikan Nomor Mahasiswa Tanggal Pengumpulan 1 29 Desember 2010 Tanda Tangan Praktikan
Pemodelan ARIMA Jumlah Pencapaian Peserta KB Baru IUD
Pemodelan ARIMA Jumlah Pencapaian Peserta KB Baru IUD Charisma Arianti, Arief Wibowo Departemen Biostatistika dan Kependudukan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga Surabaya Alamat Korespondensi:
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
9 menguji kelayakan model sehingga model sementara tersebut cukup memadai. Salah satu caranya adalah dengan menganalisis galat (residual). Galat merupakan selisih antara data observasi dengan data hasil
Peramalan Memprediksi peristiwa masa depan Biasanya memerlukan kebiasaan selama jangka waktu tertentu metode kualitatif
Bab 3-4 Peramalan Peramalan Memprediksi peristiwa masa depan Biasanya memerlukan kebiasaan selama jangka waktu tertentu metode kualitatif Berdasarkan metode yang subjektif Metode kuantitatif Berdasarkan
TEKNIK PERAMALAN KUANTITATIF (TEKNIK STATISTIK) Astrid Lestari Tungadi, S.Kom., M.TI.
TEKNIK PERAMALAN KUANTITATIF (TEKNIK STATISTIK) Astrid Lestari Tungadi, S.Kom., M.TI. PENERAPAN TEKNIK Keakuratan data yang dimiliki Asumsi yang disepakati bersama Kondisi perusahaan yang terdiri dari
Sabrina Hudani Dosen Pembimbing: Prof. Dr. Ir. Suparno, MSIE. Your Ihr Logo
Optimasi Pengadaan Beras dengan Menggunakan Linear Programming dan Mempertimbangkan Hasil Panen (Studi Kasus: Perum BULOG Sub Divisi Regional I Surabaya Utara) Sabrina Hudani 2507100056 Dosen Pembimbing:
AKURANSI ARIMA DALAM PERAMALAN INFLASI KOTA BANDUNG
AKURANSI ARIMA DALAM PERAMALAN INFLASI KOTA BANDUNG Muhamad Nawawi mnnierri@gmail.com ABSTRAK Inflation is as one of economic development indicator has an important role to public s economic prosperity
BAB IV STUDI KASUS. Data yang digunakan adalah data jumlah pengunjung objek wisata Kebun
BAB IV STUDI KASUS 4.1 Plot Data Data yang digunakan adalah data jumlah pengunjung objek wisata Kebun Raya Cibodas dari bulan Januari 2005 hingga Desember 2009. Data selengkapnya dapat dilihat pada Tabel
SKRIPSI APLIKASI METODE GOLDEN SECTION UNTUK OPTIMASI PARAMETER PADA METODE EXPONENTIAL SMOOTHING. Disusun oleh: DANI AL MAHKYA
APLIKASI METODE GOLDEN SECTION UNTUK OPTIMASI PARAMETER PADA METODE EXPONENTIAL SMOOTHING SKRIPSI Disusun oleh: DANI AL MAHKYA 24010210141025 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS
BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN. Tabel 5.1 Total Hasil Penjualan
BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN 5. Penyajian Data Tabel 5. Total Hasil Penjualan Total Hasil Penjualan Bulan (dalam jutaan rupiah) Jan-04 59.2 Feb-04 49.2 Mar-04 57.7 Apr-04 53.2 May-04 56.3 Jun-04 60.2 Jul-04
PENGGUNAAN METODE VaR(Value at Risk) DALAM ANALISIS RESIKO INVESTASI SAHAM PT.TELKOM DENGAN PENDEKATAN MODEL GARCH-M
PENGGUNAAN METODE VaR(Value at Risk) DALAM ANALISIS RESIKO INVESTASI SAHAM PT.TELKOM DENGAN PENDEKATAN MODEL GARCH-M Oleh: NURKHOIRIYAH 1205100050 Dosen Pembimbing: Dra. Nuri Wahyuningsih, M.Kes. 1 Latar
III. METODE PENELITIAN
15 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penelitian Perkembangan ekonomi dan bisnis dewasa ini semakin cepat dan pesat. Bisnis dan usaha yang semakin berkembang ini ditandai dengan semakin banyaknya
PEMODELAN INFLASI DI KOTA SEMARANG, YOGYAKARTA, DAN SURAKARTA DENGAN PENDEKATAN GSTAR. Oleh : Laily Awliatul Faizah ( )
Seminar Hasil Tugas Akhir PEMODELAN INFLASI DI KOTA SEMARANG, YOGYAKARTA, DAN SURAKARTA DENGAN PENDEKATAN GSTAR Oleh : Laily Awliatul Faizah (357) Dosen Pembimbing : Dr. Ir. Setiawan, MS. Jurusan Statistika
BAB 3 FORECASTING DAN PENGAMATAN TRAFIK DATA
BAB 3 FORECASTING DAN PENGAMATAN TRAFIK DATA Forecasting adalah suatu peramalan nilai sebuah atau sekumpulan variabel pada satu titik waktu di masa depan. Dalam melakukan perhitungan peramalan pertumbuhan
Perkapalan Negeri Surabaya, Surabaya Program Studi Teknik Otomasi, Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal, Politeknik Perkapalan Negeri
Perbandingan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Exponential Smoothing pada Peramalan Penjualan Klip (Studi Kasus PT. Indoprima Gemilang Engineering) Aditia Rizki Sudrajat 1, Renanda
Model Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Nikkei 225 dengan Pendekatan Fungsi Transfer
Model Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Nikkei 225 dengan Pendekatan Fungsi Transfer OLEH : DWI LISTYA NURINI 1311 105 021 DOSEN PEMBIMBING : DR. BRODJOL SUTIJO SU, M.SI Bursa saham atau Pasar
JSIKA Vol. 5, No. 9, Tahun 2016 ISSN X
Analisis Peramalan Harga Saham Perusahaan Properti Dengan Metode (Studi Kasus Ciputra Property CTRP.JK) Asdi Atmin Fildananto 1) Sulistiowati 2) Tegar Heru Susilo 3) Program Studi/Jurusan Sistem Informasi
Oleh : Dwi Listya Nurina Dosen Pembimbing : Dr. Irhamah, S.Si, M.Si
Oleh : Dwi Listya Nurina 1311105022 Dosen Pembimbing : Dr. Irhamah, S.Si, M.Si Air Bersih BUMN Penyediaan air bersih untuk masyarakat mempunyai peranan yang sangat penting dalam meningkatkan kesehatan
Perbandingan Metode ARIMA (Box Jenkins) dan Metode Winter dalam Peramalan Jumlah Kasus Demam Berdarah Dengue
Perbandingan Metode ARIMA (Box Jenkins) dan Metode Winter dalam Peramalan Jumlah Kasus Demam Berdarah Dengue Metta Octora dan Kuntoro Departemen Biostatistika dan Kependudukan FKM UNAIR Fakultas Kesehatan
METODE MOVING AVERAGE DAN METODE WINTER DALAM PERAMALAN ABSTRACT
METODE MOVING AVERAGE DAN METODE WINTER DALAM PERAMALAN Widya Risnawati Siagian 1, Sigit Sugiarto 2, M.D.H. Gamal 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika FMIPA Universitas Riau 2 Dosen Fakultas Matematika
Seasonal ARIMA adalah model ARIMA yang mengandung faktor musiman.
Definisi Seasonal ARIMA adalah model ARIMA yang mengandung faktor musiman. Musiman berarti kecenderungan mengulangi pola tingkah gerak dalam periode musim, biasanya satu tahun untuk data bulanan. Karena
PENERAPAN ALGORITMA FORECASTING UNTUK PREDIKSI PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN SRAGEN
PENERAPAN ALGORITMA FORECASTING UNTUK PREDIKSI PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN SRAGEN Ryan Putranda Kristianto 1), Ema Utami 2), Emha Taufiq Lutfi 3) 1, 2,3) Magister Teknik informatika STMIK
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan 2.1.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang (Sofjan Assauri,1984). Setiap kebijakan ekonomi
PEMODELAN AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE PADA DATA REDAMAN HUJAN DI SURABAYA. Nur Hukim
TE 091399 TUGAS AKHIR- 4 SKS PEMODELAN AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE PADA DATA REDAMAN HUJAN DI SURABAYA Oleh Nur Hukim Dosen Pembimbing Prof. Ir. Gamantyo Hendrantoro, M.Eng. Ph.D Ir. Achmad
JURNAL OSEANOGRAFI. Volume 4, Nomor 1, Tahun 2015, Halaman Online di :
JURNAL OSEANOGRAFI. Volume 4, Nomor 1, Tahun 215, Halaman 28-34 Online di : http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/jose PERAMALAN NILAI MSL BERDASARKAN DATA PASANG SURUT DENGAN METODE ADMIRALTY DAN AUTOREGRESSIVE
BAB 3 PRAKIRAAAN dan PERAMALAN PRODUKSI. Dalam Manajemen Operasional, mengapa perlu ada peramalan produksi?
BAB 3 PRAKIRAAAN dan PERAMALAN PRODUKSI Dalam Manajemen Operasional, mengapa perlu ada peramalan produksi? a. Ada ketidak-pastian aktivitas produksi di masa yag akan datang b. Kemampuan & sumber daya perusahaan
APLIKASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK MERAMALKAN KONSUMSI PREMIUM KOTA DENPASAR
E-Jurnal Matematika Vol. 3 (4), November 2014, pp. 10-17 ISSN: 2303-171 APLIKASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK MERAMALKAN KONSUMSI PREMIUM KOTA DENPASAR Victor Mallang 1, Ketut Jayanegara 2, Made Asih 3, I
OUTLINE. Pendahuluan. Tinjauan Pustaka. Metodologi Penelitian. Analisis dan Pembahasan. Kesimpulan dan Saran
OUTLINE Pendahuluan Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Analisis dan Pembahasan Kesimpulan dan Saran LATAR BELAKANG Listrik elemen terpenting dalam kehidupan manusia Penelitian Sebelumnya Masyarakat
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) I. PENDAHULUAN II. METODOLOGI
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 1 Implementasi Metode Time Series Arima Berbasis Java Desktop Application untuk Memperkirakan Jumlah Permintaan Busana Muslim Anak di Perusahaan Habibah Busana
FORECASTING INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA
FORECASTING INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA 1) Nurul Latifa Hadi 2) Artanti Indrasetianingsih 1) S1 Program Statistika, FMIPA, Universitas PGRI Adi Buana Surabaya 2)
(S.4) PENDEKATAN METODE ALGORITMA GENETIK UNTUK IDENTIFIKASI MODEL ARIMA
(S.4) PENDEKATAN METODE ALGORITMA GENETIK UNTUK IDENTIFIKASI MODEL ARIMA Jimmy Ludin Mahasiswa Program Magister Jurusan Statistika Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh
PENGARUH INSIDEN BOM BALI I DAN BOM BALI II TERHADAP BANYAKNYA WISATAWAN MANCANEGARA YANG DATANG KE BALI
TUGAS AKHIR - ST 1325 PENGARUH INSIDEN BOM BALI I DAN BOM BALI II TERHADAP BANYAKNYA WISATAWAN MANCANEGARA YANG DATANG KE BALI I G B ADI SUDIARSANA NRP 1303100058 Dosen Pembimbing Ir. Dwiatmono Agus Widodo,
BAB III PEMBAHASAN. harga minyak mentah di Indonesia dari bulan Januari 2007 sampai Juni 2017.
BAB III PEMBAHASAN Data yang digunakan dalam bab ini diasumsikan sebagai data perkiraan harga minyak mentah di Indonesia dari bulan Januari 2007 sampai Juni 2017. Dengan demikian dapat disusun model Fuzzy
PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM MENGGUNAKAN METODE INTERVENSI. Oleh: IRLIZANTY YULYANTIKA RAHADI
PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM MENGGUNAKAN METODE INTERVENSI Oleh: IRLIZANTY YULYANTIKA RAHADI 6 4 Dosen Pembimbing : Dra. Nuri Wahyuningsih, MKes Abstrak Indeks harga saham merupakan suatu indikator yang
Peramalan Gabungan Rantai Markov dan Model Deret Waktu Pada Kasus Peramalan Kurs Nilai Mata Uang
[Type Artikel here] ini telah dipresentasikan dalam Innovative and Creative Information Technology Conference (ICITech) dengan tema E-Transaction and Power Play yang diselenggarakan oleh Program Studi
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI: S1 SISTEM INFORMASI Semester : Genap
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI: S1 SISTEM INFORMASI Semester : Genap Berlaku mulai: Genap/2010 MATA KULIAH : TEKNIK PERAMALAN KODE MATA KULIAH/ SKS : 410103096 / 3 SKS MATA KULIAH PRASYARAT
STUDI PERAMALAN (FORECASTING) KURVA BEBAN HARIAN LISTRIK JANGKA PENDEK MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE(ARIMA)
Vol: 2 No.1 Maret 213 ISSN : 232-2949 STUDI PERAMALAN (FORECASTING) KURVA BEBAN HARIAN LISTRIK JANGKA PENDEK MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE(ARIMA) Syafii, dan Edyan Noveri