Peramalan Jumlah Wisatawan Di Agrowisata Kusuma Batu Menggunakan Metode Analisis Spektral
|
|
- Ratna Budiaman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 JURAL TEKK POMTS Peramalan Jumlah Wisaawan Di Agrowisaa Kusuma Bau Menggunaan Meode Analisis Seral iswaul Maghfiroh, uri Wahyuningsih, Sri Surai Haraiai Jurusan Maemaia, Faulas MPA, nsiu Tenologi Seuluh oember (TS) Jl. Arief Rahman Haim, Surabaya 60 Absra- Pariwisaa memilii eranan ening dalam seor eonomi di ndonesia. Oleh arena iu, meramalan jumlah wisaawan menjadi hal yang menari unu dielii. Pada eneliian ini dilauan eramalan jumlah wisaawan di Agrowisaa Kusuma Bau menggunaan meode analisis seral. Pada seumulan daa runun wau (ime series) aan dienuan model dan olanya yang emudian aan digunaan unu menduga aau memredisi eadaan yang aan daang. Sedangan unu mendaaan informasi yang lebih lenga mengenai araerisi daa runun wau dierluan elaahan eriodesiasnya. Telaahan eriodesias daa daa erselesaian jia dianalisis ada domain freuensi. Memelajari eriodesias daa runun wau ada domain freuensi dinamaan analisis seral. Berdasaran hasil analisa dieahui bahwa model jumlah wisaawan di Agrowisaa Kusuma Bau adalah Seasonal ARMA (,0,) (,0,0) dengan nilai MAPE sebesar %. Kaa unci- Analisis Seral, Seasonal ARMA, Pariwisaa, Time Series.. PEDAHULUA Peramalan meruaan ala banu yang ening dalam hal erencanaan yang efeif dan efisien []. Peranan eramalan sanga dibuuhan dalam bidang ariwisaa menginga ariwisaa ndonesia meruaan seor eonomi ening di ndonesia. Pada eramalan model ime series endugaan eadaan masa dean dilauan berdasaran masa lalu. Pendeaan ime series daa menggunaan beberaa meode, daa berua analisis yang menggunaan fungsi auoorelasi dan fungsi auoorelasi arsial unu memelajari erubahan daa ime series dengan model arameri yang dienal dengan analisis domain wau seeri ARMA. Selain iu juga ada endeaan alernaif yang daa digunaan seeri meode analisis seral. Dimana meode analisis seral ini meruaan salah sau benu dari ransformasi Fourier []. Peneliian yang elah dilauan mengenai meode analisis seral adalah analisis seral musiman dalam erminaan ariwisaa []. Peneliian ersebu menganalisis ola musiman yang mendasari erminaan ariwisaa di ew Zealand dimana wisaawan yang daang dari Ausralia dan Ameria dengan meode analisis seral. Peneliian lain yani analisis seral unu uji esabilan reference freuensi ada radio base saion (RBS) di PT. Merosel usanara Surabaya []. Peneliian ersebu mengaliasian meode analisis seral unu menenuan freuensi erbai yang aan digunaan unu engambilan suau euusan aau ebijaan. Dan eneliian enang aliasi analisis seral unu eramalan anga engangguran di Ausralia [3]. Berdasaran eneliian sebelumnya ersebu, eneliian ali ini menggunaan meode analisis seral dalam meramalan daa ime series yani jumlah wisaasan yang daang e Agrowisaa Kusuma Bau. Dalam ariel ini aan diaji model eramalan dan imlemenasi meode analisis seral unu meramalan daa wisaawan di Agrowisaa Kusuma Bau. Daa yang digunaan meruaan daa jumlah wisaawan bai wisaawan nusanara mauun wisaawan asing di Agrowisaa Kusuma Bau dari bulan Januari 006 samai Desember 0. Berdasaran ajian dan imlemenasi diharaan memeroleh model eramalan jumlah wisaawan edeannya. Sehingga daa memredisi jumlah wisaawan yang daang e Agrowisaa Kusuma Bau dan daa digunaan sebagai bahan erimbangan unu membua suau ebijaan unu meningaan elayanan di Agrowisaa Kusuma Bau.. URAA PEELTA A. Sudi Lieraur Sudi Lieraur dilauan unu mendaaan informasi mengenai usaa erai mengenai meode analisis seral dianaranya yani:. Sasionerias Daa Asumsi yang aling ening ada analisis ime series adalah sasionerias daa. Pemerisaan esasioneran daa daa dilauan dengan banuan lo ime series menggunaan scaer lo. Keidasasioneran dalam mean daa diaasi dengan roses embedaan (differencing). Saionerias daa dalam varians daa diliha dengan nilai λ (lamda) esimae ada ransformasi Box-Cox [5].. Auocorelaion Suau roses yang sasioner { X }, auoorelasi ada lag didefinisian sebagai beriu [4] Cov(, ) ρ X X () Var( X ) Var( X ) dimana ρ meruaan nilai auocorrelaion funcion (ACF), X meruaan daa ada wau e-, dan X meruaan daa ada wau e-. Persamaan () daa diesimasi sebagai beriu r ( X X )( X ( X ) X X ) ()
2 JURAL TEKK POMTS Besaran saisi lain yang dierluan dalam ime series yani arial auocorrelaion funcion (PACF) yang didefinisian sebagai beriu [4] r ˆ φ r, j j j ˆ φ (3) ˆ φ r j, j dimana meruaan nilai esimasi PACF. φˆ 3. Periodogram Periodogram meruaan fungsi serum uasa aas feuensinya. Persamaan eriodogram daa diulisan sebagai beriu [6] R ( ω ) 4π (4) Dimana ω meruaan freuensi dengan sauan radian er sauan wau. Sedangan R meruaan amliudo. 4. Model Time Series Model ime series dianaranya yani sebagai beriu [4]: a. AR (auoregressive) secara umum model diulisan φ B X a ( ) b. MA (moving average) secara umum model diulisan X θ q ( B) a c. ARMA (auoregressive moving average) secara umum model diulisan φ ( B ) X θ ( B) a d. ARMA (auoregressive inregaed moving average) secara umum model diulisan d φ ( B ) ( B) X θ ( B) a Terdaa ula model seasonal ARMA dengan benu umum ersamaan diulisan d D ( B ) Φ ( B)( B) ( ) X θ q ( B) Θq ( B) a φ B s Dimana X adalah daa (observasi), a adalah nilai residual (error) ada wau e-, φ adalah oefisien arameer model auoregressive e-, θq adalah oefisien arameer model moving average e- q, Φ adalah oefisien arameer model seasonal auoregressive, dan Θ q adaah oefisien arameer model seasonal moving average. B. Sumber Daa Daa yang digunaan meruaan daa seunder jumlah wisaawan di Agrowisaa Kusuma Bau dari bulan Januari 006 samai bulan Desember 0. C. Analisis Model Peramalan Daa Runun Wau Dengan Meode Analisis Seral Meode analisis seral meruaan salah sau meode yang daa digunaan dalam eramalan daa runun wau (ime series), dimana eriodesias ada meode ini berada dalam domain freuensi. q q j D. Mengimlemenasian Pada Daa Jumlah Wisaawan Di Agrowisaa Kusuma Bau Langah-langah unu mengimlemenasian meode anlisis seral dengan menggunaan daa jumlah wisaawan di Agrowisaa Kusuma Bau yani mengidenifiasi sasionerias daa, menghiung eriodogram, mencari serum uasa, dan mencari model eramalan. E. Analisis Hasil Dan Penarian Kesimulan Penarian esimulan dieroleh berdasaran hasil analisis model eramalan daa runun wau (ime series) dengan menggunaan meode analisis seral.. AALSS DA PEMBAHASA A. Analisis Seral Pada Daa Runun Wau Analisis seral aau yang sering juga disebu analisis serum meruaan meode unu mengesimasi secral densiy funcion (SDF) aau serum dari daa runun wau. Agar daa daa dianalisis dengan menggunaan analisis seral maa daa harus sasioner erlebih dahulu. Sasionerias daa harus dalam mean dan varians. Daa yang ida sasioner dalam mean erlu dilauan embedaan (differencing). Proses embedaannya dilauan dengan difference oeraor yaiu menggunaan oeraor bacward shif sebagai beriu d ( B) d Dengan B adalah oeraor mundur sedangan d adalah orde differencing. Saionerias daa dalam varians daa diliha dengan nilai λ (lamda) esimae ada ransformasi Box-Cox. ilai λ esimae sebesar berari daa sudah sasioner dalam varians, sedangan nilai λ ida sebesar berari daa ida sasioner dalam varians maa dierluan ransformasi Box-Cox [5]. λ Tabel Transformasi Box- Cox Transformasi X X X 0.5 ln X.0 X (ida diransformasi) ilai λ dieroleh dengan menggunaan ersamaan sebagai beriu MR i max [ Wi,..., Wi r ] [ Wi,..., Wi r ] MR ( MRi... MR )/( r ) dengan λ λ Wi ( X i ) / λg unu λ 0 W G ln unu λ 0 ( ) i Y i
3 JURAL TEKK POMTS 3 dimana Xi adalah daa (observasi), G adalah geomeric mean, adalah jumlah daa, MR adalah moving range, dan MR adalah raa-raa moving range. ilai λ daa jumlah wisaawan yani sebesar (sau). Gambar menunjuan bahwa lo daa berfluuasi diseiar nilai erenu. Hal ersebu menunjuan daa masih cuu sabil. Dengan demiian daa diaaan daa sudah sasioner erhada mean. Gambar. Plo ime series daa wisaawan. Dengan a dan b meruaan oefisien Fourier yang diulisan sebagai beriu π a X cos π b X sin,,...,, ω π Persamaan (4) daa ula diulis dalam benu bilangan omles sebagai beriu n ( ) ω X e iω (5) π n Mencari nilai eriodogram daa ula dengan menggunaan algorima Fas Fourier Transform sebagai beriu r ( ) π i / R a i b A( 0, 0) ( e ) r 0 Grafi eriodogram erliha seeri ada Gambar 5. Dengan menggunaan ersamaan () dan ersamaan (3) dieroleh nilai ACF dan PACF unu,,..., 4 seeri ada Tabel. Tabel. ilai ACF dan PACF daa yang elah sasioner Lag r φˆ B. Analisis Periodogram Periodogram meruaan fungsi serum uasa aas freuensinya. Sedangan unu menelaah eriodesias daa dilauan erhada freuensi yang berasangan dengan iiii unca garis serumnya [5]. Secara maemais daa diulisan seeri ada ersamaan (4). Dimana R meruaan amliudo yang diulisan dengan R a b Gambar 5. Plo eriodogram daa wisaawan. Berdasaran Gambar 5 dieahui bahwa fungsi eriodogram erliha adanya eeriodian daa ada eriode erenu. Dengan demiian menunjuan bahwa daa wisaawan meruaan daa yang musiman (seasonal). C. Hubungan Periodogram Dengan Fungsi Auocovarians Periodogram ( ω) dan fungsi auoovarians γ, eduanya meruaan benu uadra dari daa { x }. Periodogram meruaan Finie Fourier Transform { γ } [7]. Persamaan (5) daa diulisan n ( ) n iω ω X e X π n sn n n ω X X s π iω s e iω i ( ) e e n sn Dengan mensubsiusian s, maa n s n X s X s nssn nns n iω X s X s e nssn ω iω( s ) i ( ω ) e e π π ωs
4 JURAL TEKK POMTS 4 ( ω) π n n iω i X s X s e ω X s X s e 0 sn ( ) sn ( ω ) iωs γ e π 0 ω γ π D. Model Time Series ( ) e ( ) iωs γ e ( ) iω Berdasaran Tabel erbenu suau dugaan model seasonal ARMA semenara unu daa. Model jumlah wisaawan yani (0,0,[5])(0,0,). Dimana model ersebu meruaan model ARMA dengan seasonal.. Uji Signifiansi Parameer a. Uji signifiansi arameer θ Hioesa: H 0 : θ 0 (ida signifian) H : θ 0 (signifian) Saisi uji: hiung abel α, Krieria engujian: Karena hiung > 0.05,59 abel dengan α 0.05 maa H 0 diola yang berari menerima H aau arameer θ signifian. b. Uji signifiansi arameer Θ Hioesa: H 0 : Θ 0 (ida signifian) H : Θ 0 (signifian) Saisi uji: hiung abel α, Krieria engujian: Karena hiung > 0.05,59 abel dengan α 0.05 maa H 0 diola yang berari menerima H aau arameer Θsignifian. Tabel 3. Hasil Esimasi Parameer Parameer Esimasi Sd. error MA[5], MA, Uji deni Berdasaran uji sasionerias dieahui bahwa daa elah sasioner dalam varians maa model ARMA (0,0,[5])(0,0,) memnuji uji ideni. 3. Uji Asumsi Residual Whie oise Hioesis : H 0 : ρ ρ ρ3 ρ 4 ρ5 ρ 6 0 H : sebagian dari ρ 0 Saisi uji : 6 r Q 60(60 ) 60 ( 0.75) ( 0.67) ( 0.706) ( 0.65) Q 60(60 ) ( 0.45) ( 0.533) Q 4.49 χ α, m q χ 0.05, Krieria engujian: Karena Q χ α, m q yang berari residual ida whie noise. > dengan α 0.05 maa diola 4. Uji Residual Berdisribusi ormal Hioesis: H 0 : Daa berdisribusi normal H : Daa ida berdisribusi normal Saisi uji: Su D S( x) F 0 ( x) x D( α, ) D0.95, Krieria engujian: Karena D D( α, ) yang berari residual berdisribusi normal. < dengan α 0.05 maa H 0 dierima 5. Pemilihan Model Terbai Berdasaran ACF dan PACF ada Tabel daa dibenu beberaa model ARMA yani (,0,)(,0,0), (,0,[][5])(,0,0), (,0,)(0,0,), dan (,0,[][5])(0,0,). Hasil uji signifiansi arameer, uji asumsi residual whie noise, dan uji residual berdisribusi normal diunjuan ada Tabel 4. Karena daa sasioner dalam varians maa model ARMA (,0,)(,0,0), (,0,[][5])(,0,0), (,0,)(0,0,), dan (,0,[][5])(0,0,) memenuhi uji ideni. Tabel 4. Hasil Uji Signifiansi Parameer, Uji Asumsi Residual Whie oise, dan Uji Residual Berdisribusi ormal Model ARMA Kesimulan Uji Signifiansi Parameer Uji Asumsi Residual Whie oise Uji Asumsi Berdisribusi ormal (,0,) (,0,0) Parameer Signifian Whie oise Residual ormal (,0,[] [5]) (,0,0) Parameer Signifian Whie oise Residual ormal (,0,) (0,0,) Parameer Signifian Whie oise Residual ormal (,0,[] [5]) (0,0,) Parameer Signifian Whie oise Residual ormal
5 JURAL TEKK POMTS 5 Krieria yang digunaan ada in samle yani:. AC (Aaie s nformaion Crierion), dimana model erbai diilih dengan memerimbangan jumlah arameer dalam model. AC diulisan sebagai beriu: AC( M ) ln ˆ σ a M. SBC (Schwarz Bayesian Crierion), dimana crieria emilihan model erbai diilih berdasaran nilai erecil. Semin ecil nilai SBC, maa model yang didaaan semain bai. SBC( M ) ln ˆ σ a M ln Dengan meruaan jumlah observasi, M meruaan jumlah arameer dalam model, dan ˆ σ a meruaan Esimasi masimum lielihood dari σ a. Tabel 5. ilai AC Dan SBC Model ARMA Residual AC SBC (,0,) (,0,0) (,0,[] [5]) (,0,0) (,0,) (0,0,) (,0,[] [5]) (0,0,) (0,0,[5]) (0,0,) Berdasaran Tabel 5 dieahui bahwa nilai AC dan SBC unu model ARMA (,0,[][5])(,0,0) aling ecil. Dengan demiian model (,0,[][5])(,0,0) adalah model erbai berdasaran rieria in samle. Krieria yang digunaan ada ou samle adalah RMSE (Roo Means Square Error) dan MAPE (Mean Absolue Percenage Error) dengan rumus sebagai beriu: RMSE MSE ( x xˆ ) i ( x xˆ ) / x MAPE dengan xˆ adalah nilai residual. 00% Tabel 6. ilai MSE, RMSE, dan MAPE Model MSE RMSE MAPE % (,0,) (,0,0) (,0,[] [5]) (,0,0) (,0,) (0,0,) (,0,[] [5]) (0,0,) (0,0,[5]) (0,0,) Berdasaran Tabel 6 model (,0,) (,0,0) memilii nilai MAPE yang ecil yani %, dengan demiian model ersebu adalah model yang bai unu meramalan jumlah wisaawan di Agrowisaa Kusuma Bau.. KESMPULA/RGKASA Berdasaran analisa dan embahasan ada eneliian ini daa diambil esimulan yani. Analisis seral daa digunaan unu mengeahui eeriodian ada daa dengan mencari eriodogram berdasaran ransformasi e dere Fourier daa dilauan dengan Fas Fourier Transform.. Daa jumlah wisaawan meruaan daa yang eriodi dengan eeriodian ahunan aau bulan. Model ime series yang erbai unu meramalan jumlah wisaawan di Agrowisaa Kusuma Bau yani model Seasonal ARMA (,0,)(,0,0) daa juga diulisan dengan ( B)( B) W ( ) a dengan W X. Saran yang daa dierimbangan unu eneliian selanjunya yani agar lebih erliha eeriodiannya daa yang digunaan daa berua daa suau ejadian alam dengan inerval wau yang lebih ende. DAFTAR PUSTAKA [] F. Chan, and C. Lim, Secral Analysis of Seasonaliy in Tourism Demand, nernaional Journal of Mahemaics and Comuers in Simulaion, Vol. 8, (0) [] F. Himmah, Analisis Seral Unu Uji Kesabilan Reference Freuensi Pada Radio Base Saion (RBS) Di PT. Merosel usanara Surabaya. Jurusan Saisia TS, Surabaya (000). [3] P. J. Wilson, and L. J. Perry, Forecasing Unemloymen Raes Using Secral Analysis, Ausralian Jornal of Labour Economics, Vol. 7, o. 4, (004) [4] W.W.S. Wei, Time Series Analysis: Univariae and Mulivariae Mehods, Second Ediion Pearson Educaion, nc, Unied Sae of America (006). [5] G.E.P. Box, and G.M. Jenins, Time Series Analysis Forecasing and Conrol, nd Ediion, Holden-Day, San Francisco (976). [6] Drs. Mulyana, MS, Analisis Seral Unu Menelaah Periodesias Tersembunyi Dari Daa Dere Wau. Faulas Maemaia dan lmu Pengeahuan Alam UPAD, Bandung (004). [7] G.E. Hearn, and A.V. Mecalfe, Secral Analysis in Engineering, Conce And Cases, Hodder Headline PLC, London (995).
Mahasiswa Jurusan Statistika FMIPA-ITS ( ) Abstrak
PEMODELAN DAYA LISTRIK DENGAN PENDEKATAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (GARCH). (STUDI KASUS: PT. PJB UNIT PEMBANGKITAN GRESIK) Firoh Amalia, Drs. Haryono, MSIE Mahasiswa
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini aan diemuaan beberapa onsep dasar yang beraian dengan analisis runun wau, dianaranya onsep enang esasioneran, fungsi auoorelasi dan fungsi auoorelasi parsial, macam-macam
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG 1.2 TUJUAN
BAB PENDAHUUAN. ATAR BEAKANG Seringali ara enelii aau saisiawan melauan enganalisaan erhada suau eadaan/masalah dimana eadaan yang dihadai adalah besarnya jumlah variabel samel yang diamai. Unu iu erlu
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI MITRA PINASTHIKA MUSTIKA (MPM) HONDA MOTOR DENGAN PENDEKATAN ARIMA
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI MITRA PINASTHIKA MUSTIKA (MPM) HONDA MOTOR DENGAN PENDEKATAN ARIMA Oleh : Liviani Nursia 307030040 Dosen Pembimbing: Dr. Brodjol Suijo S.U, MSi Laar Belakang
Lebih terperinciESTIMASI 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 Aiqoh 05 00 0 Dosen Pembimbing: Dra. Nuri Wahyuningsih, MKes Drs. Sulisiyo, MT Jurusan Maemaika
Lebih terperinciPENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS FUNGSI TRANSFER
Jurnal Jurnal Muara Sains, Teknologi, Kedokeran, dan Ilmu Kesehaan Vol., No., Okober 07: hlm 97-07 ISSN 579-640 (Versi Ceak) ISSN-L 579-640 (Versi Elekronik) PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GAUNGAN
Lebih terperinciPENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS FUNGSI TRANSFER
Sains, Teknologi, Kedokeran, dan Ilmu Kesehaan Vol., No., Aril 07: hlm 8-8 ISSN 579-640 (Versi Ceak) ISSN-L 579-640 (Versi Elekronik) PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GAUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS
Lebih terperinciUJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST
Vol. 7. No. 3, 36-44, Desember 004, ISSN : 1410-8518 UJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST Budi Warsio, Dwi Ispriyani Jurusan Maemaia FMIPA Universias Diponegoro Absra Tulisan ini membahas
Lebih terperinciOleh: TANTI MEGASARI Dosen Pembimbing : Dra. Nuri Wahyuningsih, MKes
PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM YANG DIPENGARUHI KURS, PERUBAHAN INFLASI, POSISI JUMLAH DEPOSITO BERJANGKA, SUKU BUNGA SBI DAN DEPOSITO MENGGUNAKAN FUNGSI TRANSFER DAN ARCH-GARCH Oleh: TANTI MEGASARI 6 00
Lebih terperinciBAB III ARFIMA-FIGARCH. pendek (short memory) karena fungsi autokorelasi antara dan turun
BAB III ARFIMA-FIGARCH 3. Time Series Memori Jangka Panjang Proses ARMA sering dinyaakan sebagai proses memori jangka pendek (shor memory) karena fungsi auokorelasi anara dan urun cepa secara eksponensial
Lebih terperinciModel GSTAR Termodifikasi untuk Produktivitas Jagung di Boyolali
Prosiding Semnar Nasional VIII UNNES, 8 Nov 4 Semarang Hal.4-5 Model GSTAR Termodifiasi unu Produivias Jagung di Boyolali Prisa Dwi Apriyani ), Hanna Arini Parhusip ), Lili Linawai ) ))) Progdi Maemaia,
Lebih terperinciPrediksi Curah Hujan Kota Samarinda pada Tahun 2014 dengan Metode Filter Kalman. Rainfall Prediction Samarinda in 2014 with Kalman Filter Method
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Mei ISSN 8-789 Predisi Curah Hujan Koa Samarinda pada Tahun dengan Meode Filer Kalman Rainfall Predicion Samarinda in wih Kalman Filer Mehod Ea Syafiri Andarini, Sri
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Pengunjung Domestik dan Mancanegara di Maharani Zoo & Goa Menggunakan ARIMA Box - Jenkins
Peramalan Jumlah Pengunjung Domesik dan Mancanegara di Maharani oo & Goa Menggunakan ARIMA Box - Jenkins Vivi Kusuma Sulisyawai (3030085) Dosen Pembimbing Dr. Irhamah, S.Si.,M.Si Laar Belakang Rumusan
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH WISATAWAN DI AGROWISATA KUSUMA BATU MENGGUNAKAN METODE ANALISIS SPEKTRAL. Oleh: Niswatul Maghfiroh NRP.
PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN DI AGROWISATA KUSUMA BATU MENGGUNAKAN METODE ANALISIS SPEKTRAL Oleh: Niswatul Maghfiroh NRP. 1208100065 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN
Jurnal EKPOEIAL Volume 5, omor, opember 4 I 85-789 Pemodelan Dan Peramalan Indes Harga Perdagangan Besar (IHPB) Dengan Menggunaan ARFIMA (udi Kasus : IHPB Provinsi Kalimanan Timur bulan Januari Desember
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE TIME SERIES REGRESSION DAN ARIMAX PADA PEMODELAN DATA PENJUALAN PAKAIAN DI BOYOLALI ABSTRAK
PERBANDINGAN METODE TIME SERIES REGRESSION DAN ARIMAX PADA PEMODELAN DATA PENJUALAN PAKAIAN DI BOYOLALI Ardia Suma Perdana (1308 100 503 Dosen Pembimbing: Ir. Dwiamono A. W., M.Iom JURUSAN STATISTIKA Faulas
Lebih terperinciPeramalan Volume Penjualan Semen di PT.Semen Gresik Persero Tbk
Peramalan Volume Penjualan Semen di PT.Semen Gresik Persero Tbk Oleh : Dwi Hapsari K (1306 100 015) Dosen Pembimbing : Dra. Karika Firiasari, M.Si 1 Pendahuluan Laar Belakang, Perumusan Masalah, Tujuan
Lebih terperinciAbstrak Hampir seluruh aktivitas manusia di berbagai belahan bumi sangat bergantung terhadap ketersediaan air bersih.
1 Peramalan Volume Produksi Air Bersih di PDAM Kabupaen Bojonegoro berdasarkan Jumlah Pelanggan dan Volume Konsumsi Air Fasha Aulia Pradhani dan Adaul Mukarromah Jurusan Saisika, FMIPA, ITS Jl. Arief Rahman
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA TUJUAN SURABAYA BALIKPAPAN DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS
PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA TUJUAN SURABAYA BALIKPAPAN DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS Joko Ariyadi (308 030 060) Pembimbing : Drs. Brodjol Suijo Suprih Ulama, M.Si Laar Belakang 2 Laar
Lebih terperinciPERAMALAN KUNJUNGAN WISATAWAN KE ULUWATU DENGAN MENGGUNAKAN MODEL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE
TRI TANAMI SUKRAINI : RAMALAN KUNJUNGAN WISATAWAN 47 PERAMALAN KUNJUNGAN WISATAWAN KE ULUWATU DENGAN MENGGUNAKAN MODEL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE Tri Tanami Sukraini Jurusan Adminisrasi Niaga
Lebih terperinciBAB IV SIMULASI MODEL
21 BAB IV SIMULASI MODEL Pada bagian ini aan diunjuan simulasi model melalui pendeaan numeri dengan menggunaan ala banu peranga luna Mahemaica. Oleh arena iu dienuan nilai-nilai parameer seperi yang disajian
Lebih terperinciMAKALAH PERAMALAN DATA TIME SERIES MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS. OLEH : SHANTIKA MARTHA, S.Si NIP
MAKALAH PERAMALAN DATA TIME SERIES MENGGUNAKAN METODE BO-JENKINS OLEH : SHANTIKA MARTHA, S.Si NIP. 9840308008003 UNIVERSITAS TANJUNGPURA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM JURUSAN MATEMATIKA
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI KABUPATEN NGAWI DENGAN ARIMA DAN VARIASI KALENDER. Muflih Rori Putra Harahap
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI KABUPATEN NGAWI DENGAN ARIMA DAN VARIASI KALENDER Muflih Rori Pura Harahap 30 00 052 Pembimbing : Dr. Drs. Agus Suharsono, M.S. LATAR BELAKANG PENDAHULUAN
Lebih terperinciAnalisis Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Penataran Tujuan Surabaya-Malang
Analisis Peramalan Jumlah Penumpang Kerea Api Penaaran Tujuan Surabaya-Malang Oleh. Andria Prima Diago 08.00.0 Dosen Pembimbing. r. Dwiamono Agus, M.komp Andria Prima Diago 08.00.0 nsiu Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciAnalisis Peramalan Kombinasi Terhadap Jumlah Permintaan Darah di Surabaya (Studi Kasus: UDD PMI Kota Surabaya)
JURNAL STATISTIKA Vol., No., () 5 Analisis Peramalan Kombinasi Terhada Jumlah Perminaan Darah di Surabaya (Sudi Kasus: UDD PMI Koa Surabaya) Winda Eka F., Ir. Dwiamono Agus W.,MIKom Jurusan Saisika, FMIPA,
Lebih terperinciPeramalan Hasil Produksi Pupuk NPK Menggunakan Model Fungsi Transfer Multi Input. : Nesia Brilliana I.P NRP :
Peramalan Hasil Produksi Pupuk NPK Menggunakan Model Fungsi Transfer Muli Inpu Nama : Nesia Brilliana I.P NRP : 20800023 Jurusan : Maemaika Dosen Pembimbing : Dra. Nuri Wahyuningsih, M. Kes Pemberian pupuk
Lebih terperinciPENAKSIRAN PARAMETER MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED (VARI) DENGAN METODE MLE DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA KONSUMEN
IndoMS Journal on Saisics Vol., No. (04), Page 7-37 PENAKSIRAN PARAMETER MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED (VARI) DENGAN METODE MLE DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA KONSUMEN Dinda Ariska Wulandari,
Lebih terperinciPEMODELAN SMOOTH TRANSITION AUTOREGRESSIVE (STAR) PADA KURS THAI BATH TERHADAP RUPIAH RAHMA NUR CAHYANI
erusakaan.uns.ac.id PEMODELAN SMOOH RANSIION AUOREGRESSIVE (SAR PADA KURS HAI BAH ERHADAP RUPIAH oleh RAHMA NUR CAHYANI M005059 SKRIPSI diulis dan diajukan unuk memenuhi sebagian ersyaraan memeroleh gelar
Lebih terperinciMODEL FUNGSI TRANSFER MULTIVARIAT DAN APLIKASINYA UNTUK MERAMALKAN CURAH HUJAN DI KOTA YOGYAKARTA SKRIPSI
MODEL FUNGSI TRANSFER MULTIVARIAT DAN APLIKASINYA UNTUK MERAMALKAN CURAH HUJAN DI KOTA YOGYAKARTA SKRIPSI Diajukan kepada Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Universias Negeri Yogyakara unuk memenuhi
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM KOSPI DENGAN MENGGUNAKAN METODE INTERVENSI
Seminar Nasional Saisika IX Insiu Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 009 XV-1 ANALISIS PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM KOSPI DENGAN MENGGUNAKAN METODE INTERVENSI Muhammad Sjahid Akbar, Jerry Dwi Trijoyo
Lebih terperinciPemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun
Pemodelan Daa Runun Waku : Kasus Daa Tingka Pengangguran di Amerika Serika pada Tahun 948 978. Adi Seiawan Program Sudi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika Universias Krisen Saya Wacana, Jl. Diponegoro
Lebih terperinciMAKALAH TUGAS AKHIR IDENTIFIKASI MODEL ARIMA BOX-JENKINS
1. Pendahuluan MAKALAH TUGAS AKHIR IDENTIFIKASI MODEL ARIMA BOX-JENKINS CAMPURAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA Oleh : Febriana Dwi P. (1306 100 011) Dosen Pembimbing I : Dr. Irhamah, S.Si,
Lebih terperinciANALISIS SURVIVAL LAJU INDEKS KINERJA DOSEN STKIP PGRI TULUNGAGUNG DENGAN MODEL REGRESI COX
Seminar Nasional Maemaia dan Apliasinya, 1 Oober 17 ANALISIS SURVIVAL LAJU INDEKS KINERJA DOSEN STKIP PGRI TULUNGAGUNG DENGAN MODEL REGRESI COX Maylia Hasyim 1), Dedy Dwi Prasyo ) 1) Program Sudi Pendidian
Lebih terperinci4. VALIDITAS DAN RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EVALUASI
4. ALIDITAS DA RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EALUASI Tujuan : Seelah mempelajari modul ini mahasiswa mampu membua ala evaluasi bau unu program pembelajaran Evaluasi pembelajaran adalah ahap ahir dalam prosedur
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.2, (2014) ( X Print) D-326
JURNAL AIN DAN ENI OMIT Vol. 3, No., (4) 337-35 (-98X rin) D-36 eramalan Toal Marke eeda Moor dan Toal enjualan Moor X di roinsi Jawa Timur dengan endekaan ARIMA Box-Jenkins dan Auoregressive Inegraed
Lebih terperinciPENGUKURAN VALUE AT RISK DENGAN PENDEKATAN AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (ARCH) (Studi Kasus Data Saham PT. Gudang Garam Tbk.
Bulein Ilmiah Mah. Sa. dan Teraannya (Bimaser) Volume 4, No. 3 (ahun), hal 69 78. PENGUKURAN VALUE AT RISK DENGAN PENDEKATAN AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (ARCH) (Sudi Kasus Daa Saham PT.
Lebih terperinciModel ARIMAX Dan Deteksi GARCH Untuk Peramalan Inflasi Kota Denpasar Tahun 2014
JEKT Model ARIMAX Dan Deeksi GARCH Unuk Peramalan Inflasi Koa Denpasar Tahun 2014 Rukini *) Badan Pusa Saisik Provinsi Bali ABSTRAK pemerinah dalam mengambil kebijakan unuk menjaga sabilias moneer di masa
Lebih terperinciPerbandingan Metode Winter Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based untuk Menentukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X
JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 6, o.1, (2017) 2337-3520 (2301-928X Prin) A 1 Perbandingan Meode Winer Eksponensial Smoohing dan Meode Even Based unuk Menenukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X Elisa
Lebih terperinciPeramalan Inflasi Menggunakan Pendekatan Gabungan antara Fungsi Transfer dan Intervensi dengan Deteksi Outlier
Peramalan Inflasi Menggunakan Pendekaan Gabungan anara Fungsi Transfer dan Inervensi dengan Deeksi Oulier Tahira Ea Adisi, Dr. Suharono, S.Si. M.Sc. Saisika, Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 4, Nomor 1, Mei 2013 ISSN
Jurnal EKSONENSIAL Volume 4, Nomor, Mei 03 ISSN 08-789 eramalan menggunaan Moel ARIMA Musiman an Verifiasi Hasil eramalan engan Grafi engenali Moving Range (Sui Kasus: rousi Air Bersih i DAM Tira Kencana
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN KOMBINASI TERHADAP JUMLAH PERMINTAAN DARAH DI SURABAYA (STUDI KASUS:
ANALISIS PERAMALAN KOMBINASI TERHADAP JUMLAH PERMINTAAN DARAH DI SURABAYA (STUDI KASUS: UDD PMI KOTA SURABAYA) Oleh: Winda Eka Febriana (0500) Pembimbing: Ir. Dwiamono Agus W., MIKom . LATAR BELAKANG DARAH
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinciPEMODELAN TRAFIK GSM DI AREA SURABAYA MENGGUNAKAN METODE ARIMA
PEMODELAN TRAFIK GSM DI AREA SURABAYA MENGGUNAKAN METODE ARIMA Fadil Rahman Hakim, Dr. Ir. Achmad Mauludiyano, MT. Program Sudi Telekomunikasi Mulimedia Jurusan Teknik Elekro Fakulas Teknologi Indusri
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciPemodelan Produksi Minyak dan Gas Bumi pada Platform MK di PT X Menggunakan Metode ARIMA, Neural Network, dan Hibrida ARIMA-Neural Network
D-378 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (26) 2337-3520 (23-928X Prin) Pemodelan Produksi Minyak dan Gas Bumi pada Plaform MK di PT X Menggunakan Meode ARIMA, Neural Nework, dan Hibrida ARIMA-Neural
Lebih terperinciTUGAS AKHIR. untuk Analisis Peramalan Data Ekspor Non Migas Indonesia Di Sektor Pertanian, Sektor Perindustrian dan Sektor
TUGAS AKHIR Pendekaan Meode ARIMA Box Jenkins unuk Analisis Peramalan Daa Ekspor Non Migas Indonesia Di Sekor Peranian, Sekor Perindusrian dan Sekor Nurul Laifa Perambangan 307 030 70 Dosen pembimbing
Lebih terperinciAnalisis 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 Waku Hujan, dan Curah Hujan Raa-Raa Fahin Fahimah 33 Jurusan Teknik Elekro-FTI, Insiu Teknologi Seuluh Noember Kamus
Lebih terperinciMODEL MATEMATIK UNTUK MENENTUKAN NILAI TUKAR MATA UANG RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA
JURAL TEKIK IDUSTRI VOL., O., DESEMBER 999: 30-40 MODEL MATEMATIK UTUK MEETUKA ILAI TUKAR MATA UAG RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA Siana Halim Dosen Faulas Teni, Jurusan Teni Indusri Universias Krisen Pera
Lebih terperinciDAMPAK PENURUNAN HARGA BBM JENIS PREMIUM TERHADAP ANGKA INFLASI DI KOTA YOGYAKARTA (Studi Aplikasi Model Intervensi dengan Step Function)
DAMPAK PENURUNAN HARGA BBM JENIS PREMIUM TERHADAP ANGKA INFLASI DI KOTA YOGYAKARTA (Sudi Aplikasi Model Inervensi dengan Sep Funcion) S-3 Kismianini dan Dhoriva Urwaul Wusqa Jurusan Pendidikan Maemaika
Lebih terperinciMODEL ARIMAX DAN DETEKSI GARCH UNTUK PERAMALAN INFLASI KOTA DENPASAR
MODEL ARIMAX DAN DETEKSI GARCH UNTUK PERAMALAN INFLASI KOTA DENPASAR S - 27 Rukini, Suharono2 2,2 Jurusan Saisika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya
Lebih terperinciDAN PENERAPANNYA PADA PRODUKSI KELAPA SAWIT DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA XIII
Bulein Ilmiah Mah. Sa. dan Terapannya (Bimaser) Volume 6, No. 3 (27), hal 83 2. MODEL SPACE-TIME DAN PENERAPANNYA PADA PRODUKSI KELAPA SAWIT DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA XIII Ella Kurniawai, Naomi Nessyana
Lebih terperinciPENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE PERAMALAN AUTOREGRESIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) (Studi Kasus: PT Tembaga Mulia Semanan)
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi Program Sudi MMT-ITS, Surabaya 1 Agusus 2009 PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE PERAMALAN AUTOREGRESIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) (Sudi Kasus: PT
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan
BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,
Lebih terperincimetodologi penelitian
pendahuluan injauan pusaka meodologi peneliian hasil dan pembahasan kesimpulan Pusaka Meodologi Peningkaan Energi lisrik Kebuuhan energi lisrik Pengembangan sisem energi lisrik Peramalan beban lisrik Slide
Lebih terperinciPemodelan ARIMA Dalam Prediksi Penumpang Pesawat Terbang Pada Bandara Internasional Sam Ratulangi Manado
Pemodelan ARIMA Dalam Prediksi Penumang Pesawa Terbang Pada Bandara Inernasional Sam Raulangi Manado Sinnyo H.A. Salmon, Nelson Nainggolan 2, Djoni Haidja 3 Program Sudi Maemaika, FMIPA, UNSRAT, sinnyosalmon@ymail.com
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG PANTAI KENJERAN SURABAYA MENGGUNAKAN ARIMA BOX-JENKINS
TUGAS AKHIR SS 145561 PERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG PANTAI KENJERAN SURABAYA MENGGUNAKAN ARIMA BOX-JENKINS Puri Handayani NRP 1314 030 112 Dosen Pembimbing Dr. Brodjol Suijo Suprih Ulama, M.Si. Deparemen
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinciPEMODELAN TIME SERIES DATA PRODUKSI LISTRIK DI PT PJB UNIT PEMBANGKITAN GRESIK
PEMODELAN TIME SERIES DATA PRODUKSI LISTRIK DI PT PJB UNIT PEMBANGKITAN GRESIK Rina Wijayani, Haryono dan 3 Dedi Dwi Prayo Mahaiwa Juruan Saiia Iniu Tenologi Seuluh Noember Surabaya Doen Juruan Saiia Iniu
Lebih terperinciARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
ARIMA (Auoregressive Inegraed Moving Average) I. Prinsip Dasar dan Tujuan Analisis. Prinsip Dasar ARIMA sering juga disebu meode runun waku Box-Jenkins. ARIMA sanga baik keepaannya unuk peramalan jangka
Lebih terperinciPERAMALAN VOLUME PENJUALAN KEDELAI PT. X MENGGUNAKAN METODE ARIMA BOX-JENKINS
TUGAS AKHIR SS 145561 PERAMALAN VOLUME PENJUALAN KEDELAI PT. X MENGGUNAKAN METODE ARIMA BOX-JENKINS Affanda Abdul Hakim Aminullah NRP 1314 030 048 Dosen Pembimbing : Dr. Brodjol Suijo S.U., M.Si Deparemen
Lebih terperinciPeramalan Inflasi Menggunakan Model Fungsi Transfer Multi Input. Forcasting Inflation Using Multiple Input Transfer Function Model
Peramalan Inflasi Menggunakan Model Fungsi Transfer Muli Inpu Forcasing Inflaion Using Muliple Inpu Transfer Funcion Model Novi Adisia, Sri Wahyuningsih, dan Rio Goeanoro 3 Laboraorium Saisika Terapan
Lebih terperinciPemodelan Produksi Minyak dan Gas Bumi di PT. Z Menggunakan Metode ARIMA, FFNN, dan Hybrid ARIMA-FFNN
D-444 JURNAL SANS DAN SEN TS Vol. 5 No. 2 (206) 27-520 (20-928X Prin) Pemodelan Produksi Minyak dan Gas Bumi di PT. Z Menggunakan Meode ARMA, FFNN, dan Hybrid ARMA-FFNN Daniar Kusumaning Ayu, Desri Susilaningrum
Lebih terperinciBAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan
BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan
Lebih terperinciPENDAHULUAN LANDASAN TEORI
PEDAHULUA Laar Belakang Menduga dan meramal sae yang idak bisa diamai secara langsung dari suau kejadian ekonomi adalah ening Pemerinah melalui bank senral dan ara regulaor daa menggunakan informasi enang
Lebih terperinciPeramalan Volume Penjualan Total Sepeda Motor di Kabupaten Bojonegoro dan Lamongan dengan Pendekatan Model ARIMAX dan VARX
Peramalan Volume Penjualan Toal Seeda Moor di Kabuaen Bojonegoro dan Lamongan dengan Pendekaan Model ARIMAX dan VARX Sii Maghfiroul Ulyah, Desri Susilaningrum, 3 Suharono Jurusan Saisika, Fakulas MIPA,
Lebih terperinciJumlah penjualan bulanan Produk X
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Eksraksi Hasil Pengumpulan Daa Hasil pengumpulan daa yang didapa pada periode Januari 006 sampai dengan Desember 009 disajikan dalam benuk abel seperi di bawah ini. Daa yang
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman Online di:
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman 701-710 Online di: hp://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian VERIFIKASI MODEL ARIMA MUSIMAN MENGGUNAKAN PETA KENDALI MOVING
Lebih terperinciPERAMALAN CURAH HUJAN DENGAN WAVELET
PERAMALAN CURAH HUJAN DENGAN WAVELET Garini Widosari 1 T-7 1 Polieknik Negeri Samarinda 1 garini_72@yahoo.com Absrak Peramalan adalah salah sau unsur yang sanga pening dalam pengambilan kepuusan. Peranan
Lebih terperinciAnalisis Peramalan Jumlah Permintaan Kerudung di Industri Kecil Kerudung Arin di Surabaya dengan Metode Variasi Kalender
Analisis Peramalan Jumlah Perminaan Kerudung di Indusri Kecil Kerudung Arin di Surabaya dengan Meode Variasi Kalender Disusun oleh : Sely Enggar Rusiano 307 030 030 Dosen Pembimbing : Dr. Irhamah, M.Si
Lebih terperinciPemodelan Volatilitas Saham Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Algoritma Genetika
Pemodelan Volailias Saham Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Algorima Geneika Hasbi Yasin 1 1 Jurusan Saisika Undip, hasbiyasin@undip.ac.id Absrak. Flukuasi yang besar dan idak pasi dalam peramalan
Lebih terperinciPenentuan Pelebaran Window Time Optimal Pada Data Deret Waktu
1 Penenuan Pelebaran Window Time Opimal Pada Daa Dere Waku (1) Nursya`bani Hendro Prabowo dan (2) Raden Mohamad Aok Deparemen Saisika, Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam, Insiu Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciPeramalan Pengguna Kapal Ferry Ujung-Kamal dengan Metode Intervensi
D-480 JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. No. 2 (6) 2337-3 (2-928X Prin) Peramalan Pengguna Kapal Ferry Ujung-Kamal dengan Meode Inervensi Eka Apriliani, dan Irhamah Jurusan Saisika, Fakulas MIPA, Insiu eknologi
Lebih terperinciPENGARUH PANJANG DAN LEBAR DATA DEBIT HISTORIS PADA KINERJA MODEL PEMBANGKITAN DATA DEBIT SUNGAI BRANTAS DENGAN METODE ARIMA
PENGARUH PANJANG DAN LEBAR DATA DEBIT HISTORIS PADA KINERJA MODEL PEMBANGKITAN DATA DEBIT SUNGAI BRANTAS DENGAN METODE ARIMA Maskur Efendi ), Widandi Soeopo 2), Piojo Tri Juwono 2) ) Mahasiswa Magiser
Lebih terperinciPERAMALAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN TERHADAP SAHAM NEGARA TERDEKAT
Saisika, Vol. 2, No. 2, November 24 PERAMALAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN TERHADAP SAHAM NEGARA TERDEKAT Sri Wahyuni, 2 Farikhin, Iswahyudi Joko Suprayino Program Sudi Saisika
Lebih terperinciPERAMALAN KONSUMSI LISTRIK PADA SEGMEN RUMAH TANGGA PT PLN (PERSERO) DISTRIBUSI JAWA TIMUR
TUGAS AKHIR SS 145561 PERAMALAN KONSUMSI LISTRIK PADA SEGMEN RUMAH TANGGA PT PLN (PERSERO) DISTRIBUSI JAWA TIMUR SARIRAZTY DWIJANTARI NRP 1314 030 010 Dosen Pembimbing Dr. Wahyu Wibowo, S.Si., M.Si DEPARTEMEN
Lebih terperinciPERAMALAN DENGAN MODEL VARI PADA DATA IHK KELOMPOK PADI-PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN (STUDI KASUS KOTA SALATIGA, BULAN JANUARI 2014 JULI 2016)
Prosiding Seminar Maemaika dan Pendidikan Maemaika ISBN: 978-602-622-20-9 hal 935-950 November 206 hp://jurnal.fkip.uns.ac.id PERAMALAN DENGAN MODEL VARI PADA DATA IHK KELOMPOK PADI-PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH KEBERANGKATAN PENUMPANG PELAYARAN DALAM NEGERI DARI PELABUHAN TANJUNG PERAK MENGGUNAKAN ARIMA-BOX JENKINS
TUGAS AKHIR SS 4556 PERAMALAN JUMLAH KEBERANGKATAN PENUMPANG PELAYARAN DALAM NEGERI DARI PELABUHAN TANJUNG PERAK MENGGUNAKAN ARIMA-BOX JENKINS Nina Fannani NRP 34 030 02 Dosen Pembimbing Dr. Wahyu Wibowo,
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: ( Print) D-212
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) ISSN: 337-3539 (30-97 Prin) D- Peramalan Jumlah Penumang Pesawa Terbang di Pinu Kedaangan Bandar Udara Inernasional Lombok dengan Meode ARIMA Box-Jenkins,
Lebih terperinciCONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (ARCH) DENGAN METODE RASIO LIKELIHOOD SKRIPSI
ADLN Perpusaaan Universias Airlangga DEEKSI OULIER PADA MODEL AUOREGRESSIVE CONDIIONAL HEEROSCEDASIC ARCH DENGAN MEODE RASIO LIKELIHOOD SKRIPSI FIRIKA RAKHMADYAH DEPAREMEN MAEMAIKA FAKULAS SAINS DAN EKNOLOGI
Lebih terperinciANALISIS INTERVENSI KENAIKAN HARGA BBM BERSUBSIDI PADA DATA INFLASI KOTA SEMARANG
ISSN: 9-54 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor, Tahun 05, Halaman 6-60 Online di: hp://eournal-s.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS INTERVENSI KENAIKAN HARGA BBM BERSUBSIDI PADA DATA INFLASI KOTA SEMARANG
Lebih terperinciKAJIAN PEMODELAN DERET WAKTU: METODE VARIASI KALENDER YANG DIPENGARUHI OLEH EFEK VARIASI LIBURAN
JMP : Volume 4 omor, Juni 22, hal. 35-46 KAJIA PEMODELA DERET WAKTU: METODE VARIASI KALEDER YAG DIPEGARUHI OLEH EFEK VARIASI LIBURA Winda Triyani Universias Jenderal Soedirman winda.riyani@gmail.com Rina
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENJUALAN KORAN HARIAN BERLANGGANAN DI PT. JAWA POS DENGAN MENGGUNAKAN ARIMA BOX-JENKINS
TUGAS AKHIR SS 145561 PERAMALAN JUMLAH PENJUALAN KORAN HARIAN BERLANGGANAN DI PT. JAWA POS DENGAN MENGGUNAKAN ARIMA BOX-JENKINS TRI EMIRA RISMAYANTI NRP 1314 030 070 Dosen Pembimbing Dr. Brodjol Suijo
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PADA PT
PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PADA PT. ANGKASA PURA I (PERSERO) KANTOR CABANG BANDAR UDARA INTERNASIONAL ADISUTJIPTO YOGYAKARTA DENGAN METODE WINTER S EXPONENTIAL SMOOTHING DAN SEASONAL ARIMA SKRIPSI Diajukan
Lebih terperinciPERAMALAN NILAI EKSPOR NON MIGAS SEKTOR PERINDUSTRIAN DI JAWA TIMUR DENGAN MENGGUNAKAN ARIMA BOX-JENKINS
TUGAS AKHIR SS 145561 PERAMALAN NILAI EKSPOR NON MIGAS SEKTOR PERINDUSTRIAN DI JAWA TIMUR DENGAN MENGGUNAKAN ARIMA BOX-JENKINS Mohammad Fariq NRP 1314 030 015 Dosen Pembimbing Dra. Sri Mumpuni Renaningsih,
Lebih terperinciAPLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND
APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND Noeryani 1, Ely Okafiani 2, Fera Andriyani 3 1,2,3) Jurusan maemaika, Fakulas Sains Terapan, Insiu Sains & Teknologi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Definisi Peramalan Peramalan adalah suau kegiaan dalam memperkirakan aau kegiaan ang melipui pembuaan perencanaan di masa ang akan daang dengan menggunakan daa masa lalu dan daa masa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah Dalam sisem perekonomian suau perusahaan, ingka perumbuhan ekonomi sanga mempengaruhi kemajuan perusahaan pada masa yang akan daang. Pendapaan dan invesasi merupakan
Lebih terperinciPEMODELAN ARIMA UNTUK KANAL HF LINK MALANG - SURABAYA
PEMODELAN ARIMA UNTUK KANAL HF LINK MALANG - SURABAYA Lissa Rosdiana Noer, Achmad Mauludiyano. Program Sudi Telekomunikasi Mulimedia Jurusan Teknik Elekro Fakulas Teknologi Indusri Insiu Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciPERAMALAN KURS TRANSAKSI BANK INDONESIA TERHADAP MATA UANG DOLLAR AMERIKA (USD) DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARCH/GARCH
Vol.. No., 03 PERAMALAN KURS TRANSAKSI BANK INDONESIA TERHADAP MATA UANG DOLLAR AMERIKA (USD) DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARCH/GARCH Ari Pani Desvina, Sari Marlinda, Jurusan Maemaika Fakulas Sains dan Teknologi
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN
Peramalan Dengan Meode Smoohing dan Verifikasi Meode Peramalan Dengan Grafik Pengendali Moving Range () (Sudi Kasus: Produksi Air Bersih di PDAM Tira Kencana Samarinda) Forecasing wih Smoohing and Verificaion
Lebih terperinciPeramalan Kebutuhan Premium dengan Metode ARIMAX untuk Optimasi Persediaan di Wilayah TBBM Madiun
1 Peramalan Kebuuhan Premium dengan Meode ARIMAX unuk Oimasi Persediaan di Wilayah TM Madiun Nindia ekar Dini, Haryono, dan uharono Jurusan aisika, Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam, Insiu Teknologi
Lebih terperinciPROSES AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY DENGAN DUGAAN VARIANSI INFLASI INDONESIA
PROSES AUOREGRESSIVE CONDIIONAL HEEROSCEDASICIY DENGAN DUGAAN VARIANSI INFLASI INDONESIA Rianiai Monica, Suyono, dan Vera Maya Sani Jurusan Maemaika FMIPA UNJ Absrak Model-model runun waku konvensional,
Lebih terperinciDosen Pembimbing Dr. Brodjol Sutijo Suprih Ulama, M.Si.
TUGAS AKHIR SS 145561 PERAMALAN NILAI IMPOR NON MIGAS DI JAWA TIMUR DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA BOX-JENKINS BOBBY AKBAR NRP 1314 030 002 Dosen Pembimbing Dr Brodjol Suijo Suprih Ulama, MSi DEPARTEMEN
Lebih terperinciANALISIS DATA INFLASI INDONESIA MENGGUNAKAN MODEL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DENGAN PENAMBAHAN OUTLIER.
Analisis Daa (Supari) ANALISIS DAA INFLASI INDONESIA MENGGUNAKAN MODEL AUOREGRESSIVE INEGRAED MOVING AVERAGE (ARIMA) DENGAN PENAMBAHAN OULIER Supari 1 dan Alfi Faridaus Sa adah 2 1 Saf Pengajar Jurusan
Lebih terperinciAPLIKASI MODEL GSTAR PADA PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN EMPAT LOKASI WISATA DI BATU
APLIKASI MODEL GSTAR PADA PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN EMPAT LOKASI WISATA DI BATU Dwi Susani, Susiswo Universias Negeri Malang E-mail: dwisusani39@gmail.com ABSTRAK: Peneliian ini berujuan unuk
Lebih terperinciPeramalan Volume Penjualan Total Sepeda Motor di Kabupaten Bojonegoro dan Lamongan dengan Pendekatan Model ARIMAX dan VARX
JURNAL SAINS AN SENI POMITS Vol., No., (0) ISSN: - (0- Prin) -0 Peramalan Volume Penjualan Toal Seeda Moor di Kabuaen Bojonegoro dan Lamongan dengan Pendekaan Model dan VARX ii Maghfiroul Ulyah, esri Susilaningrum,
Lebih terperinci