Cara Kerja Prediksi Menggunakan ARIMA

Hello Sobat Teknobgt! Pernahkah Anda mendengar tentang ARIMA? ARIMA adalah singkatan dari Auto Regressive Integrated Moving Average yang merupakan salah satu metode dalam analisis peramalan time series. Pada artikel kali ini, kita akan membahas tentang cara kerja prediksi menggunakan ARIMA.

Apa Itu Prediksi?

Prediksi adalah salah satu metode yang digunakan dalam analisis data untuk memprediksi nilai yang akan datang berdasarkan data masa lalu. Dalam dunia bisnis, prediksi sangat penting untuk mengambil keputusan yang tepat dan mengoptimalkan kinerja perusahaan.

Bagaimana ARIMA Bekerja?

ARIMA bekerja dengan memodelkan data time series menjadi tiga komponen, yaitu komponen autoregresif (AR), komponen moving average (MA), dan komponen integrated (I). Komponen AR menggambarkan hubungan antara nilai masa lalu dengan nilai saat ini, komponen MA menggambarkan hubungan antara nilai perbedaan masa lalu dengan nilai saat ini, dan komponen I menggambarkan persamaan differencing untuk memperbaiki sifat stasioneritas data.

Langkah-langkah dalam Menggunakan ARIMA

Langkah pertama dalam menggunakan ARIMA adalah memastikan bahwa data time series yang akan digunakan stasioner. Hal ini dapat dilakukan dengan melakukan uji ADF (Augmented Dickey Fuller) untuk mengetahui apakah data time series memiliki tren atau tidak. Jika data time series memiliki tren, maka data tersebut harus di-differencing terlebih dahulu agar menjadi stasioner.

Langkah kedua adalah menentukan parameter ARIMA. Parameter ARIMA terdiri dari tiga angka, yaitu p (order of AR), d (order of differencing), dan q (order of MA). P, d, dan q dapat ditentukan dengan menggunakan ACF (Autocorrelation Function) dan PACF (Partial Autocorrelation Function) plot.

Langkah ketiga adalah mengestimasi model ARIMA. Setelah parameter ARIMA ditentukan, model ARIMA dapat diestimasi dengan menggunakan Maximum Likelihood Estimation (MLE).

Langkah keempat adalah melakukan prediksi. Setelah model ARIMA diestimasi, prediksi dapat dilakukan dengan menggunakan data masa lalu sebagai acuan.

FAQ

Q: Apa bedanya ARIMA dengan model regresi?

A: ARIMA dan model regresi sama-sama digunakan untuk melakukan prediksi. Namun, ARIMA digunakan untuk data time series yang memiliki keterkaitan antara nilai masa lalu dengan nilai saat ini, sedangkan model regresi digunakan untuk data cross-sectional yang tidak memiliki keterkaitan tersebut.

Q: Apa yang harus dilakukan jika data time series tidak stasioner?

A: Jika data time series tidak stasioner, maka data tersebut harus di-differencing terlebih dahulu agar menjadi stasioner. Differencing dapat dilakukan dengan mengurangi nilai saat ini dengan nilai masa lalu.

Q: Apa yang harus dilakukan jika parameter ARIMA tidak dapat ditentukan?

A: Jika parameter ARIMA tidak dapat ditentukan, maka dapat dilakukan dengan menggunakan metode trial and error atau dengan menggunakan software khusus seperti R atau Python.

Kesimpulan

Dalam melakukan prediksi menggunakan ARIMA, langkah pertama yang harus dilakukan adalah memastikan bahwa data time series yang akan digunakan stasioner. Selanjutnya, parameter ARIMA harus ditentukan dengan menggunakan ACF dan PACF plot. Setelah parameter ARIMA ditentukan, model ARIMA dapat diestimasi dengan menggunakan MLE. Prediksi dapat dilakukan dengan menggunakan data masa lalu sebagai acuan. Demikianlah pembahasan tentang cara kerja prediksi menggunakan ARIMA. Semoga artikel ini bermanfaat untuk Anda. Sampai jumpa di artikel menarik lainnya.

Cara Kerja Prediksi Menggunakan ARIMA