HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING...iii. HALAMAN PENGESAHAN...iv. HALAMAN PERSEMBAHAN... vi. KATA PENGANTAR... viii. DAFTAR ISI... x. DAFTAR TABEL...

dokumen-dokumen yang mirip
METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015

DAFTAR ISI. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian...

BAB 3 MODEL FUNGSI TRANSFER MULTIVARIAT

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Peramalan Volume Pemakaian Air di PDAM Kota Surabaya dengan Menggunakan Metode Time Series

Sedangkan model fungsi transfer bentuk kedua adalah sebagai berikut :

Pemodelan Konsumsi Listrik Berdasarkan Jumlah Pelanggan PLN Jawa Timur untuk Kategori Rumah Tangga R-1 Dengan Metode Fungsi Transfer single input

PENDUGAAN DATA RUNTUT WAKTU MENGGUNAKAN METODE ARIMA

BAB 2 LANDASAN TEORI Pengertian Data Deret Berkala

MODEL EXPONENTIAL SMOOTHING HOLT-WINTER DAN MODEL SARIMA UNTUK PERAMALAN TINGKAT HUNIAN HOTEL DI PROPINSI DIY SKRIPSI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PERAMALAN CURAH HUJAN BULANAN DI MEDAN PADA TAHUN 2011 BERDASARKAN DATA KELEMBABAN UDARA DARI TAHUN DENGAN FUNGSI TRANSFER TUGAS AKHIR

DAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL. i. LEMBAR PERSETUJUAN ii LEMBAR PENGESAHAN. iii LEMBAR PERNYATAAN.. iv

Peramalan Aset dengan Memperhatikan Dana Pihak Ketiga (DPK) dan Pembiayaan Perbankan Syariah di Indonesia dengan Metode Fungsi Transfer

Oleh : Dwi Listya Nurina Dosen Pembimbing : Dr. Irhamah, S.Si, M.Si

Model Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Nikkei 225 dengan Pendekatan Fungsi Transfer

II. TINJAUAN PUSTAKA. Analisis ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) umumnya

Model Fungsi Transfer Time Series Dengan Input Series Tunggal

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

PERBANDINGAN MODEL ARCH/GARCH MODEL ARIMA DENGAN MODEL FUNGSI TRANSFER

BAB 2 LANDASAN TEORI

PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA YANG BEKUNJUNG KE BALI MENGGUNAKAN FUNGSI TRANSFER

LAPORAN PRAKTIKUM ANALISIS RUNTUN WAKTU. Laporan VI ARIMA Analisis Runtun Waktu Model Box Jenkins

PERAMALAN KUNJUNGAN WISATA DENGAN PENDEKATAN MODEL SARIMA (STUDI KASUS : KUSUMA AGROWISATA)

VERIFIKASI MODEL ARIMA MUSIMAN MENGGUNAKAN PETA KENDALI MOVING RANGE

MODEL FUNGSI TRANSFER BIVARIAT UNTUK MERAMALKAN CURAH HUJAN DI KABUPATEN DELI SERDANG SKRIPSI DYAH RARA

BAB 2 LANDASAN TEORI

SKRIPSI. Disusun oleh: Firda Megawati

MODEL FUZZY RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN KEBUTUHAN LISTRIK DI PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) ( X Print) D-300

PEMODELAN SARIMAX DALAM PERAMALAN PENUMPANG KERETA API PADA DAERAH OPERASI (DAOP) V PURWOKERTO

HASIL DAN PEMBAHASAN. Eksplorasi Data

BAB 2 LANDASAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan perkiraan mengenai terjadinya suatu yang akan

III. METODE PENELITIAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang

Metode Deret Berkala Box Jenkins

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 6, Nomor 3, Tahun 2017, Halaman Online di:

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 4, Tahun 2016, Halaman Online di:

Analisys Time Series Terhadap Penjualan Ban Luar Sepeda Motor di Toko Putra Jaya Motor Bangkalan

ADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA PERAMALAN TINGKAT INFLASI NASIONAL DENGAN MULTI INPUT SKRIPSI

BAB II LANDASAN TEORI

PERAMALAN KECEPATAN ANGIN BULANAN DI MEDAN BERDASARKAN TEKANAN UDARA DENGAN FUNGSI TRANSFER TUGAS AKHIR

TINJAUAN PUSTAKA. perubahan harga yang dibayar konsumen atau masyarakat dari gaji atau upah yang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

FORECASTING INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) ( X Print) D-249

ANALISIS INTERVENSI KENAIKAN HARGA BBM BERSUBSIDI PADA DATA INFLASI KOTA SEMARANG

PENGARUH INSIDEN BOM BALI I DAN BOM BALI II TERHADAP BANYAKNYA WISATAWAN MANCANEGARA YANG DATANG KE BALI

PERAMALAN SAHAM JAKARTA ISLAMIC INDEX MENGGUNAKAN METODE ARIMA BULAN MEI-JULI 2010

PERAMALAN JUMLAH PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE DI KOTA DENPASAR MENGGUNAKAN MODEL FUNGSI TRANSFER MULTIVARIAT

PERAMALAN SUKU BUNGA SERTIFIKAT BANK INDONESIA (SBI) MENGGUNAKAN ANALISIS FUNGSI TRANSFER MULTI INPUT DENGAN ARCH-GARCH

Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) adl teknik untuk mencari pola yg paling cocok dari sekelompok data Model ARIMA dapat digunakan

PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN DAN INFLASI INDONESIA DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS

Pemodelan ARIMA Non- Musim Musi am

Analisis Time Series Pada Penjualan Shampoo Zwitsal daerah Jakarta dan Jawa Barat di PT. Sara Lee Indonesia. Oleh : Pomi Kartin Yunus

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Adapun langkah-langkah pada analisis runtun waktu dengan model ARIMA

BAB 1 PENDAHULUAN. Di Indonesia meteorologi diasuh dalam Badan Meteorologi dan Geofisika di Jakarta

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan. Universitas Sumatera Utara

PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PESAWAT TERBANG DOMESTIK DI BANDAR UDARA JUANDA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUNGSI TRANSFER MULTI INPUT

PENGGUNAAN METODE PERAMALAN KOMBINASI TREND DETERMINISTIK DAN STOKASTIK PADA DATA JUMLAH PENUMPANG KERETA API (Studi Kasus: KA Argo Muria)

PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG BANDARA I GUSTI NGURAH RAI DENGAN MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA)

1. I Wayan Sumarjaya, S.Si, M.Stats. 2. I Gusti Ayu Made Srinadi, S.Si, M.Si. ABSTRAK

PEMODELAN FUNGSI TRANSFER UNTUK MERAMALKAN CURAH HUJAN DI KOTA SEMARANG

III. METODE PENELITIAN

Peramalan Penjualan Pipa di PT X

ANALISIS DERET BERKALA MULTIVARIAT DENGAN MENGGUNAKAN MODEL FUNGSI TRANSFER: STUDI KASUS CURAH HUJAN DI KOTA MALANG

Pemodelan Space Pemasangan Iklan di Surat Kabar Harian X dengan Metode ARIMAX dan Fungsi Transfer

PENGENDALIAN KUALITAS DENGAN MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL EWMA RESIDUAL (STUDI KASUS: PT. PJB UNIT PEMBANGKITAN GRESIK)

Model Penjualan Plywood PT. Linggarjati Mahardika Mulia

Metode Box - Jenkins (ARIMA)

BAB 2. Peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN. merupakan suatu proses, mencari kebenaran dan menghasilkan kebenaran.

Pemodelan Fungsi Transfer Multi Input

LULIK PRESDITA W APLIKASI MODEL ARCH- GARCH DALAM PERAMALAN TINGKAT INFLASI

PENDEKATAN MODEL TIME SERIES UNTUK PEMODELAN INFLASI BEBERAPA KOTA DI JAWA TENGAH

BAB 2 LANDASAN TEORI

Spesifikasi Model. a. ACF

4 BAB IV HASIL PEMBAHASAN DAN EVALUASI. lebih dikenal dengan metode Box-Jenkins adalah sebagai berikut :

Analisis Peramalan Data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sebagai Tolak Ukur Kinerja Perekonomian Provinsi Kepulauan Bangka Belitung

Artikel Ilmiah. Peneliti : Auditya Gianina Bernadine Amaheka ( ) Michael Bezaleel Wenas, S.Kom., M.Cs.

PERBANDINGAN MODEL PADA DATA DERET WAKTU PEMAKAIAN LISTRIK JANGKA PENDEK YANG MENGANDUNG POLA MUSIMAN GANDA ABSTRAK

PERAMALAN BANYAKNYA OBAT PARASETAMOL DAN AMOKSILIN DOSIS 500 MG YANG DIDISTRIBUSIKAN OLEH DINKES SURABAYA

PERAMALAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT PADA HARGA EMAS PASAR KOMODITI. Abstract

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN MENGGUNAKAN MODEL INTERVENSI FUNGSI STEP

OUTLINE. Pendahuluan. Tinjauan Pustaka. Metodologi Penelitian. Analisis dan Pembahasan. Kesimpulan dan Saran

Peramalam Jumlah Penumpang Yang Berangkat Melalui Bandar Udara Temindung Samarinda Tahun 2012 Dengan Metode ARIMA BOX-JENKINS

BAB I PENDAHULUAN. berasal dari sumber tetap yang terjadinya berdasarkan indeks waktu t secara

ABSTRAK. Kata kunci : Data Runtun Waktu, Indeks Harga Konsumen, ARIMA, Analisis Intervensi, Fungsi Step, Peramalan. I Pendahuluan

Prediksi Laju Inflasi di Kota Ambon Menggunakan Metode ARIMA Box Jenkins

PERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN MODEL REGRESI DENGAN RESIDUAL ARIMA DALAM MENERANGKAN PERILAKU PELANGGAN LISTRIK DI KOTA PALOPO

PERAMALAN JUMLAH PERMINTAAN DARAH UDD PMI KABUPATEN BANYUMAS DENGAN METODE PERAMALAN KOMBINASI

PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG BERKUNJUNG KE BALI MENGGUNAKAN FUNGSI TRANSFER KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI

Peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam penyusunan rencana yang efektif dan efisien. Pada

Pemodelan Autoregressive (AR) pada Data Hilang dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang Rupiah

PEMODELAN ARIMA DALAM PERAMALAN PENUMPANG KERETA API PADA DAERAH OPERASI (DAOP) IX JEMBER

Transkripsi:

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING...iii HALAMAN PENGESAHAN...iv MOTTO... v HALAMAN PERSEMBAHAN... vi KATA PENGANTAR... viii DAFTAR ISI... x DAFTAR TABEL... xi DAFTAR GAMBAR... xii DAFTAR LAMPIRAN... xiv PERNYATAAN... xv INTISARI... xvi ABSTRACT... xvii BAB I PENDAHULUAN..... Latar Belakang....2. Perumusan Masalah... 3.3. Tujuan Penelitian... 4 BAB II LANDASAN TEORI... 5 2.. Metode Box Jenkins... 5 2.2. Identifikasi... 8 2.2.. Time Series Plot... 8 2.2... Stasioner dalam nilai tengah (mean)... 8 x

2.2..2. Stasioner dalam varians... 2.2.2. Autocorrelation Function (ACF)... 2.2.3. Partial Autocorrelation Function (PACF)... 3 2.3. Penaksiran dan Pengujian Model... 4 2.3.. Proses Autoregressif (AR)... 4 2.3.2. Proses Moving Average (MA)... 5 2.3.3. Campuran: Proses Autoregresif Integrated Moving Average (ARIMA)... 6 2.3.4. Penaksiran Parameter... 8 2.3.5. Pengujian Parameter... 8 2.3.6. Pemeriksaan Diagnostik... 8 2.3.6.. Overfitting... 9 2.4. Fungsi Transfer... 9 2.4.. Dasar-Dasar Pemodelan Fungsi Transfer... 9 2.4.2. Identifikasi Model Fungsi Transfer... 2 2.4.2.. Mempersiapkan Input dan Output Deret Berkala... 2 2.4.2.2. Pemutihan (Prewhitening) Deret Input (X t )... 22 2.4.2.3. Pemutihan (Prewhitening) Deret Output (Y t )... 22 2.4.2.4. Perhitungan Korelasi Silang dan Autokorelasi untuk Deret Input dan Output yang Diputihkan.... 23 2.4.2.5. Penaksiran Langsung Bobot Impuls... 26 2.4.2.6. Identifikasi (r, s, b) untuk Model Fungsi Transfer... 27 2.4.2.7. Pengujian Pendahuluan Deret Gangguan (Noise Series).. 28 xi

2.4.2.8. Penetapan (p n, q n ) untuk Model ARIMA (p n, 0, q n ) dari Deret Gangguan... 29 2.4.3. Penaksiran Parameter-Parameter Model... 29 2.4.4. Uji Diagnosa Model Fungsi Transfer... 30 2.4.4.. Analisis Nilai Sisa Residual Autokorelasi... 30 2.4.4.2. Analisis Nilasi Sisa: Korelasi Silang... 3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN... 32 3.. Populasi Penelitian... 32 3.2. Tempat dan Waktu Penelitian... 32 3.3. Variabel Penelitian... 33 3.4. Teknik Sampling... 33 3.5. Alat dan Cara Organisir Data... 34 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN... 36 4.. Identifikasi Bentuk Model... 36 4... Mempersiapkan Deret Input dan Output...36 4... Uji Stasioneritas... 37 4...2 Menentukan Model Untuk Deret Input (Xt)... 43 4...3 Verifikasi Model... 43 4..2. Pemutihan (Prewhitening) Deret Input... 48 4..3. Pemutihan (Prewhitening) Deret Output... 49 xii

4..4. Perhitungan Korelasi Silang (Cross Correlation) dan Autokorelasi Untuk Deret Input dan Deret Output yang Telah Diputihkan... 50 4..5. Penaksiran Langsung Bobot Respon Impuls... 53 4..6. Identifikasi (r, s, b) untuk Model Fungsi Transfer... 54 4..7. Penaksiran Awal Deret Noise / Deret Gangguan ( n t )... 54 4..8. Penetapan ( p, ) untuk Model ARIMA ( p, 0, q ) dari n q n Deret Gangguan ( )... 55 n t 4.2. Penaksiran Parameter-Parameter Model Fungsi Transfer... 57 4.3. Uji Diagnosis Model Fungsi Transfer... 58 4.3.. Analisis Nilai Sisa (Residual) : Autokorelasi... 59 4.3.2. Analisis Nilai Sisa : Korelasi Silang... 60 4.4. Peramalan Menggunakan Model Fungsi Transfer... 6 n n BAB V KESIMPULAN... 63 DAFTAR PUSTAKA... 66 LAMPIRAN DAFTAR TABEL xiii

Tabel 2.. Tabel 2.2. Tabel 2.3. Contoh Pembedaan Pertama dan Kedua... Contoh Menghitung Nilai Autokorelasi...2 Contoh Perhitungan Korelasi Silang...25 Tabel 2.4. Nilai-Nilai Yang Digunakan Dalam Perhitungan Korelasi Silang. 5 Tabel 2.5. Bobot Respon Impuls Yang Mendefinisikan Fungsi Transfer... 53 DAFTAR GAMBAR xiv

Gambar 2.. Langkah-Langkah Dasar di dalam mengembangkan Model Fungsi Transfer... 6 Gambar 2.. Lanjutan... 7 Gambar 2.2. Konsep Fungsi Transfer... 20 Gambar 4.. a). Times Series Plot Deret Input (X t ) dan b). Times Serie Plot Deret Input (X t )... 36 Gambar 4..2 Plot Grafik Box Cox Deret Input (X t )... 37 Gambar 4..3 Plot Grafik Box Cox Deret Input (X t ) yang ditansformasi 37 x t Gambar 4..4 Time Series Plot Deret Input (X t ) Yang Ditransformasi Dengan X t... 38 Gambar 4..5 Time Series Plot Pembedaan Pertama Deret Input (X t )... 38 Gambar 4..6 Autocorrelation Function (ACF) Deret Input (X t )... 39 Gambar 4..7 Partial Autocorrelation Function (PACF) Deret Input (X t )... 39 Gambar 4..8 Plot Grafik Box Cox Deret Output... 40 Gambar 4..9 Time Series Plot Transformasi Ln Y t Deret Output... 40 Gambar 4..0 Plot Grafik Box Cox Transformasi Ln Yt Deret Output... 4 Gambar 4.. Time Series Plot Transformasi 2 y t Deret Output (Y t )... 4 Gambar 4..2 Plot Grafik Box Cox Transformasi 2 y t Deret Output (Y t )... 4 Gambar 4..3 Time Series Plot Pembedaan Pertama Deret Output (Y t )... 42 Gambar 4..4 Autocorrelation Function (ACF) Deret Output (Y t )... 42 Gambar 4..5 Time Series Plot Deret Gangguan ( n t )... 56 xv

Gambar 4..6 (a) Autocorrelation Function / ACF Deret Gangguan ( ) dan (b) Partial Autocorrelation Function / PACF Deret Gangguan ( )... 56 n t Gambar 4.3. Nilai Autokorelasi... 60 Gambar 4.3.2 Korelasi silang antara deret input telah diputihkan ( α t ) dan komponen noise ( a t ) acak... 6 n t DAFTAR LAMPIRAN xvi

Tabel 4. Data Jumlah Wisatawan Mancanegara atau Deret Output (Y t ) dan Data Jumlah Pengunjung Hotel dari Mancanegara atau Deret Input (X t ) di Daerah Istimewa Yogyakarta tahun 2002-2006 Tabel 4.2. Deret Input (X t ) yang Telah Ditransformasi dengan X t Tabel 4.3. Deret Output (Y t ) yang Telah Ditransformasi dengan ln Y t dan yang Telah Ditransformasi dengan 2 y t Tabel 4.4. Hasil Pembedaan (Differencing) Pertama Deret Input (x t ) dan Deret Output (y t ) Tabel 4.5. Hasil Pemutihan / Prewhitening Deret Input ( α ) dan Deret Output ( β t ) Overfitting Model ARIMA Tabel 4.8. Perkiraan Deret Gangguan (n t ) Tabel 4.9. Gugus Nilai Sisa ( α ) Akhir Pelengkap Pada Model Fungsi Transfer t t PERNYATAAN xvii

Dengan ini saya menyatakan bahwa dalam Tugas Akhir ini tidak terdapat karya yang sebelumnya pernah diajukan untuk memperoleh gelar kesarjanaan di suatu perguruan tinggi, dan sepanjang pengetahuan saya juga tidak terdapat karya atau pendapat yang pernah ditulis atau diterbitkan oleh orang lain, kecuali yang diacu dalam naskah ini dan disebutkan dalam daftar pustaka. Yogyakarta, 25 Januari 2008 Afri Sariyanti PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA BERDASARKAN JUMLAH PENGUNJUNG HOTEL DARI MANCANEGARA DI DIY DENGAN MENGGUNAKAN xviii