Box Jenkins (ARIMA) (skripsi dan tesis)

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau
Model Box-Jenkins merupakan salah satu teknik model
peramalan timeseries yang hanya berdasarkan perilaku data
variabel yang diamati. ARIMA memiliki sifat yang fleksibel
(mengikuti pola data), memiliki tingkat akurasi peramalan yang
cukup tinggi. Mengikuti pola data disini maksudnya adalah jika
data tidak stasioner, data tersebut dapat disesuaikan menjadi
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 7, No. 1 (2018) 2337-3520 (2301-928X Print) A134
data stasioner dengan melakukan differencing. Adapun
langkah-langkah yang harus diambil dalam menganalisis data
dengan teknik Box-Jenkins atau ARIMA adalah sebagai
berikut [8]:
Langkah 1. Identifikasi Model
Pada tahap ini, kita memilih model yang tepat yang bisa
mewakili deret pengamatan. Identifikasi model dilakukan
dengan:
a. Membuat plot data time series agar dapat
diketahuiapakah data mengandung trend, musiman,
outlier, variansi tidak konstan. Jika data time series tidak
stasioner maka data harus distasionerkan terlebih
dahulu. Jika data tidak stasioner dalam varians dan
mean, maka langkah pertama harus menstabilkan
variansinya.
b.Menghitung dan mencocokkan sampel ACF dan PACF
dari data time series yang asli. Sampel ACF dan PACF
dari data time series yang asli dapat digunakan untuk
menentukan tingkat differencing yang sebaiknya
digunakan.
c. Menghitung dan mencocokkan sampel ACF dan PACF
dari data time series yang telah ditransformasikan dan
didiferencing.
Langkah 2. Estimasi Parameter
Pada tahap ini, kita memilih taksiran model yang baik dengan
melakukan uji hipotesis untuk parameter.
Hipotesis :
H0 : parameter tidak signifikan
H1 : parameter signifikan
Level toleransi () = 5% = 0,05
Kriteria uji : Tolak H0 jika p-value <.
Langkah 3. Uji Diagnosis
Setelah mendapatkan estimator ARIMA, langkah
selanjutnya adalah memilih model yang mampu menjelaskan
data dengan baik. Caranya adalah dengan melihat apakah
residual bersifat random sehingga merupakan residual yang
relatif kecil. Jika tidak, maka harus kembali ke langkah pertama
untuk memilih model yang lain.
Langkah 4. Prediksi (Peramalan)
Setelah didapatkan model terbaik yang sesuai, maka langkah
selanjutnya adalah menggunakan model tersebut untuk
melakukan peramalan