PERAMALAN DATA DERET WAKTU MUSIMAN DENGAN METODE SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (SARIMA) DAN METODE DEKOMPOSISI PADA DATA JUMLAH PENUMPANG MELALUI BANDARA POLONIA TAHUN 2009-2018

Abdul Rofi, 1517031148 (2019) PERAMALAN DATA DERET WAKTU MUSIMAN DENGAN METODE SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (SARIMA) DAN METODE DEKOMPOSISI PADA DATA JUMLAH PENUMPANG MELALUI BANDARA POLONIA TAHUN 2009-2018. Fakultas Keguruan Ilmu Pendidikan , UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	Text ABSTRAK.pdf Download (34kB) | Preview
	Text SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
Preview	Text SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (1MB) | Preview

Abstract

The purpose of this study is to compare Seasonal ARIMA methods and Decomposition methods to get the best method in seasonal forecasting. The ARIMA Seasonal Method and Decomposition method are suitable methods for forecasting seasonal data. The Seasonal ARIMA method that looks for the influence of past data on current data produces an ARIMA (2,1,0) (1,1,1) 12 model with a MAPE value of 42% while the Decomposition method that breaks data into several factors results in a Decomposition model with a better MAPE value of 7%. Kata kunci : Seasonal, ARIMA Seasonal Method, and Decomposition Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan metode Seasonal ARIMA dan metode Dekomposisi untuk mendapatkan metode yang terbaik dalam peramalan musiman. Metode Seasonal ARIMA dan metode Dekomposisi merupakan metode yang cocok untuk melakukan peramalan data musiman. Metode Seasonal ARIMA yang mencari pengaruh data di masa lalu terhadap data masa kini menghasilkan model ARIMA (2,1,0)(1,1,1) 12 dengan nilai MAPE sebesar 42% sedangkan metode Dekomposisi yang memecah data menjadi beberapa faktor menghasilkan model Dekomposisi dengan nilai MAPE yang lebih baik yakni 7%. Kata kunci : Musiman, Metode Seasonal ARIMA, dan Dekomposisi 2

Item Type:	Other
Subjects:	?? 370 ?? ?? 510 ??
Divisions:	FKIP > Prodi Pendidikan Matematika
Depositing User:	UPT Anita Ekarini
Date Deposited:	18 Apr 2022 06:58
Last Modified:	18 Apr 2022 06:58
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59017

Actions (login required)

View Item