Cari
×

Daftarkan diri

Use your Facebook account for quick registration

OR

Create a Shvoong account from scratch

Already a Member? Masuk!
×

Masuk

Sign in using your Facebook account

OR

Not a Member? Daftarkan diri!
×

Daftarkan diri

Use your Facebook account for quick registration

OR

Masuk

Sign in using your Facebook account

Halaman Utama Shvoong>Sains>Statistik>Auto Regresi Integrated Moving Average: Metode peramalan Statistik

Auto Regresi Integrated Moving Average: Metode peramalan Statistik

oleh: aforlan     Pengarang: Nachrowi; Hardius Usman
ª
 
Telur atau ayamkah yang pertama kali muncul. Kita akan benar-benar bingung sebab ayam dulunya adalah telur dan tanpa ayam telur tidak akan ada. Ini menjadi sebuah anekdot atau joke yang sangat terkenal. Akan tetapi joke ini diteliti oleh seorang ilmuwan AS dengan metode ARIMA atau AutoRegressive Integrated Moving Average. Metode ARIMA menggabungkan antara autoregresi dengan moving average (rata-rata bergerak). Setelah dihitung ternyata menghasilkan kesimpulan bahwa ayamlah yang lebih pertama kali muncul daripada telur di wilayah Amerika.
Ilmuwan tersebut hanya menggunakan data ayam dan telur yang ada di Amerika Serikat. Metode ini juga dapat digunakan untuk meprediksi pergerakan suatu saham. Tidak perlu menggunakan data macam-macam cukup data saham tersebut dari masa lampau. Semakin banyak data yang terkumpul semakin baik.
Metode ini digunakan karena kadang data masa lampau dapat meramalkan data masa yang akan datang. Metode ini akan mencari pola-pola ramalan data yang akan datang. Pola ini sering digunakan untuk meramal tingkat inflasi atau harga saham. Naik dan turunnya harga saham kadang mempunyai pola. Dengan mempelajari pola ini maka akan diketahui kapan saham tersebut naik dan kapan saham tersebut turun. Ketika saham turun, si investor dapat membelinya dan sebaliknya jika naik maka investor dapat menjualnya.
Untuk mendapatkan ramalan ini harus menggunakan software statistik seperti SPSS. Bukan sebuah jaminan ketika kita masukkan data-data tersebut akan mendapatkan peramalan yang tepat. Kita harus menguji setiap time lag (jeda waktu) dengan data kita. Ada sebuah peramalan yang mempunyai pola sampai 31 time lag.
Tentu saja peramalan ini akan mempunyai hasil yang berbeda tergantung dengan data yang dikumpulkan jika data yang dikumpulkan lebih banyak akan memberikan pola yang lebih akurat.
Diterbitkan di: 30 Desember, 2011   
Mohon dinilai : 1 2 3 4 5
  1. Menjawab   Pertanyaan  :    bagaimana tentang kebutuhan air apa metode yang di gunakan ( 1 Jawaban ) Lihat semua
  1. Jawaban  :    coba dulu menggunakan regresi biasa jika belum bisa maka bisa menggunakan metode arima ini. BTW, masalah kebutuhan air ini dalam bidang apa sosial atau science? 02 Desember 2012
Terjemahkan Kirim Link Cetak
X

.