metode arima adalah. Metode ARIMA merupakan gabungan antara metode autoregressive dan moving average. metode arima adalah

b. Setelah dilakukan peramalan, harga cabe merah di Kabupaten Cianjur mengalami kenaikan tertinggi terjadi pada bulan April tahun 2017 dan terendah pada bulan Mei tahun 2016. ARIMA menggabungkan model AR (Autoregressive), MA (Moving Average), ARMA (AR dan MA), dan model I (Integrated). Karen yang signifikan adalah model ARIMA(0,1,1) tanpa konstanta, maka yang digunakan adalah model tersebut, langkah selanjutnya adalah diagnostic check. Sehingga dengan melakukan kombinasi antara metode ARIMA dan ANN disebut sebagai Hybrid ARIMA–ANN. Hasil dari penelitian ini adalah diperoleh model terbaik yaitu model ARIMA(1,1,2) Tanpa Konstanta – GARCH(1,3) yang akan digunakan untuk meramalkan nilai ekspor Indonesia periode bulan Mei 2019 sampai dengan bulan Desember 2019. 2. Maka persamaan berarti bahwa model ARIMA (p,d,q) adalah: d p q t t B B e X ( )(1 ) ( ) I P T (5) Model untuk musiman dalam ARIMA: (6) Setelah mendapatkan model ARIMA sementara maka dilakukan pengujian parameter yaitu:. menggunakan metode ARIMAX dengan variabel eksogen adalah SST El-Nino. Oct 25, 2014 · Karena yang saya bahas disini adalah metode ARIMA, saya akan melanjutkan contoh ini sampai selesai forecast atau peramalan. Model autoregressive orde ke-p dapat ditulis sebagai berikut: ARIMA (p,0,0) di mana: fatau. Model Autoregresif Integrated Moving Average (ARIMA) adalah model yang secara penuh mengabaikan independen variabel dalam membuat peramalan. Metode ini juga tidak perlu melihat pola data seperti pada time series decomposition, artinya data yang akan. 85% pada model ARIMA. SetelahMetode ARIMA Dalam penelitian ini hasil dari prediksi jumlah pengunjung menggunakan metode ARIMA tidak dapat digunakan, karena adanya. Apabila dalam model ARIMA ditambahkan variabel penjelas/eksogen (X) maka modelnya menjadi ARIMAX dan SARIMAX. Tahap-tahap pembentukan model ARIMA (p,d,q) adalah sebagai berikut (Wei, 1990) : a. P. Prosedur standar dan diagostics test telah dilakukan antara lain: summary of statistics, analysis of variance (ANOVA), significance. Model ARIMA ini dalam. 463. MODEL ARIMA (p,d,q) (Aplikasi: Data Pendapatan Pajak Kendaraan Bermotor di Propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta) SKRIPSI. ARIMA memiliki hubungan statistik yang baik antara variabel yang akan diprediksi dan nilai yang digunakan untuk prediksi. 2 menggabungkan beberapa karakteristik model-model ARIMA univariat dengan beberapa karakteristik analisis regresi [4]. Hasil penelitian yang diperoleh menunjukkan bahwa metode Seasonal ARIMA adalah metode yang lebih baik digunakan untuk meramalkan jumlah wisman ke Bali pada kasus ini, karena memiliki nilai MAPE peramalan yang lebih kecil yaitu sebesar 4. Tujuan dari perbandingan tersebut adalah menguji apakah metode ANN Backpropagation signifikan secara statistik lebih akurat dari metode ARIMA. Untuk peramalan jagka pendek, ARIMA memerlukan paling tidak 40 bagian data historis. ARIMA merupakan Salah satu metode peramalan yang sedang berkembang dan umum digunakan saat ini dan ARIMA memiliki kelebihan yaitu bersifat fleksibel, dan tingkat. Dilain pihak jika fX tgadalah stasioner maka 1< <1, maka dapat dicek bahwa X t masih memenuhi persamaan di atas namun dengan koefisien yang berbeda. beberapa metode yang dapat digunakan dalam analisis peramalan, salah satunya yang sering digunakan adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). TAHAPAN ARIMA (Box-Jenkins) Langkah-langkah penerapan metode ARIMA secara berturut-turut adalah identifikasi model, pendugaan parameter model, pemeriksaan diagnosa dan penerapan model untuk peramalan. Menurut Box Jenkins (1976), model deret waktu yang tidak stasioner dapat dikatakan sebagai prosesKekurangan dari model ARIMA adalah residual yang dihasilkan masih terdapat unsur nonlinear. The type of outlier detection in this study is additive outlier (AO). Model ARIMA pertama kali diperkenalkan oleh Box dan Jenkins pada tahun 1976. Secara umum model ARIMA adalah t q t dumum model MA(q) adalah: (4) Jika d adalah bilangan bulat non negatif, maka dikatakan proses ARIMA dengan . Pada ARIMA, suatu runtun waktu nonstasioner harus diubah menjadi data stasioner dengan melakukan. 2. Model Time Series (Deret Waktu) Analisis deret waktu dikenalkan oleh George E. Metode ARIMA Box-Jenkins memiliki 3 langkah analisis yakni identifikasi model, estimasi parameter dan diagnostic checking. Metode ini digunakan karena dapat diterapkan pada semua pola data dan dapat digunakan pada data yang tidak stasioner. Model yang diusulkan adalah model ARIMA Semiparametrik. 18)terjadi. , Arif Subekti, FE UI, 2010. Tujuan Penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil peramalan penjualan helm pada toko Bagus Store untuk masa yang akan datang. peramalan adalah Software RStudio Version 1. Apabila modelnya menjadi AR maka model umumnya menjadi ARIMA (1,0,0) [7]. Skripsi ini membahas tentang pemilihan model terbaik untuk meramalkan return saham Bank Central Asia (BCA) dengan menggunakan kriteria informasi Akaike (AIC). Adapun metode yang digunakan adalah ARIMA Box-Jenkins, kemudian data yang digunakan adalah data persediaan beras di Bulog Divre Jatim Januari 2010 hingga Desember 2017. Langkah-langkah penerapan metode ARIMA secara berturut-turur adalah : identifikasi model, estimasi parameter model, diagnostic checking, dan peramalan (forecasting). eksponensial (Exponential Smoothing), metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Model ARIMA Metode autoregressive integrated moving average (ARIMA) merupakan penggabungan. Model ARIMA (0,1,2) adalah model Autoregressive Integrated Integrated Moving Average dengan differencing pada lag-1 dimana parameter signifikan pada lag-1 dan lag 2 pada nilai rata-rata bergeraknya. Secara umum bentuk model ARIMA musiman atau ARIMA (p;d;q)(P;Q;S)S adalah: ˚ p(B) P (BS)(1 B)d(1 BS)DX t = q(B) Q(BS)e t; (4. Bentuk umum dari model deret waktu ARIMA(p;d;q) adalah: ˚ p(B)(1 B)dY t= q(B)a t (2. Model ini mencakup MA(1) nonmusiman, MA(1) musiman, tanpa pembedaan (differencing), dan tidak ada suku AR serta periode musiman adalah S = 12. Metode SARIMA merupakan teknik yang memanfaatkan data masa lalu dan data sekarang. Alasan penggabungan kedua metode ini adalah karena adanya asumsi bahwa metode tunggal tidak dapat secara total Peramalan dengan metode ARIMA Box-Jenkins pada umumnya akan memberikan hasil yang lebih baik dari metode-metode peramalan yang lain, sebab metode ini tidak mengabaikan kaidah-kaidah pada data deret waktu (Mulyana, 2004). Berdasarkan pola ACF dan PACF maka model yang terbaik yang dipilih adalah ARIMA (0,1,2) dengan nilai MAPE 2. Perbedaan krusial antara model ARIMA dan Subset ARIMA adalah terletak pada penentuan order dari model. Model ARIMA reguler dapat direpresentasikan dalam persamaan (2), I T H p t q t B B y B d1. ARIMA adalah kependekan dari model autoregressive integrated moving average. Sedangkan model untuk data tidak statsioner yaitu model ARIMA. com periode 24 Mei 2010 sampai 26 Mei 2014. Beberapa kelebihan model ARIMA antara lain tersedianya tahapan sistematis dalam pembentukan model yaituMetode ARIMA adalah salah satu metode peramalan yang ada dalam time series, metode ini termasuk dari jenis model kausal, yang biasanya menggunakan analisis regresi untuk menentukan variabel yang signifikan mempengaruhi variabel dependen. Sebagai pembanding digunakan metode peramalan lain untuk menguji kebenaran asumsi tersebut. | 73 PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK BUMI PROVINSI KALIMANTAN TIMUR MENGGUNAKAN METODE DCA DAN ARIMA Rahmawati1, Sri Wahyuningsih2, Syaripuddin3 1,2,3Universitas Mulawarman, Samarinda E-mail: 1rahmawatipamellys62@gmail. bahwasanya bahwasanya metode ARIMA merupakan metode yang cukup baik dalam melakukan peramalan, terutama dalam horizon perencanaan jangka pendek dan menengah. Model ARIMAX merepresentasikan komposisi rangkaian waktu keluaran menjadi komponen-komponen berikut: autoregressive (AR), moving average (MA), terintegrasi (I), dan facktor eksternal (X) 5. Pemodelan ARIMA Langkah pertama dalam merumuskan model ARIMA adalah melakukan uji stasioneritas data terhadap varian. Metode ARIMA pernah digunakan oleh Hermawan (2011) dengan melakukan perbandingan peramalan dengan metode Holt-Winters dalam memprediksi anomali OLR pentad di kawasan barat Indonesia, dengan hasil peramalan metode ARIMA lebih baik. Memodelkan residual hasil analisis regresi dengan menggunakan model ARIMA 4. Makalah yang berkaitan dengan metode ARIMA. dari Januari 2009 hingga Februari 2016. Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) adalah model yang secara penuh mengabaikan independen variabel dalam membuat peramalan. , 2019). tapi salah satu tehnik peramalan paling sering digunakan adalah ARIMA ( autoregresif integreted. Model univariat seperti Holt-Winters, ARIMA dan Dynamic Linear merupakan beberapa model deret waktu yang bisa menangani data deret waktu yang mengandung unsur musiman dan tren pada data. Pada penelitian ini digunakan data harga saham penutupan pada PT. Model terbaik ARIMA yang memenuhi adalah model ARIMA(1,1,0) dengan drift yang memiliki persamaan 𝑍𝑡=𝑍𝑡−1−0,2847𝑍𝑡−1+0,2847𝑍𝑡−2+0,0092+𝜀𝑡. Peramalan dengan metode ARIMA Box-Jenkins pada umumnya akan memberikan hasil yang lebih baik dari metode-metode peramalan yang lain, sebab metode ini tidak mengabaikan kaidah-kaidah pada data deret waktu (Mulyana, 2004). Model terbaik untuk komoditas Emas adalah ARIMA(0,1,1) – GARCH(1,1) sedangkan komoditas tembaga memiliki model terbaik. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis metode ARIMAX pada curah hujan dengan SST El-Nino 3. Teknik analisis data2. 1 Konsep Metode ARIMA Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) adalah metode yang digunakan untuk menyelesaikan peramalan time series yang mempunyai variasi pola data dan situasi peramalan yang sulit, metode ARIMA (Box-Jenkins) merupakan suatu prosedur memilih model terbaik untuk. Biasanya nilai peramalan akan cenderung konstan untuk periode yang cukup panjang. Bentuk umum model peramalan ini adalah ARIMA (p,d,q) dimana p menyatakan ordo AR, d menyatakan ordo Integreted dan q menyatakan ordo moving average. oleh Gambar 3. Model AR dengan ordo p dinotasikan dengan AR ()p. Alasan mengapa menggunakan ARIMA , karena ARIMA dapat digunakan untuk memprediksi variable dependen yang dipengaruhi oleh variable itu sendiri dan eror (Makridakis,1999) dan estimasi hasil ARIMA dalam beberapaMoving Average (ARIMA) adalah salah satu model deret waktu yang dapat digunakan untuk memodelkan harga saham. 64 Universitas Indonesia It adalah komponen musiman (atau indeks) pada periode t, Tt adalah komponen trend pada periode t, Ct adalah komponen siklus pada periode t, dan Et adalah komponen galat atau acak pada periode Metode dekomposisi bertujuan untuk memisahkan setiap komponen deret data seteliti mungkin. Metode ini juga tidak perlu melihat pola data seperti pada time series decomposition, artinya data yang akan. terjadi. Metode peramalan Box Jenkins (ARIMA) adalah suatu metode yang sangat tepat untuk menangani atau mengatasi kerumitan deret waktu dan situasi peramalan lainnya. ARIMAX merupakan pengembangan dari metode ARIMA dengan menambahkan variabel eksogen sebagai variabel penjelas untuk variabel dependen. Estimation of ARIMA model is just based on secondary data of single variable which is analyzed. fungsi transfer adalah suatu model peramalan deret waktu berganda yang . 043909. com,. ARIMA adalah model Autoregressive Moving Average (ARMA) yang tidak stasioner. Dasar pemikiran metode dari momen adalah mendapatkan estimasi parameter populasi dengan menyamakan momen-momen. Teknik ini merupakan pengembangan dari teknik moving average dan autoregressive yang mampu menangani data time series yang tidak stabil atau tidak memiliki tren. Metode forecasting yang digunakan pada tahapan analisis deret waktu adalah metode ARIMA. Metode ARIMA adalah metode peramalan yang dikembangkan oleh George Box dan Gwilym Jenkins merupakan model yang tidak mengasumsikan pola tertentu pada data historis yang diramalkan dan model yang secara penuh mengabaikan independen variabel dalam membuat peramalan. Metode ARIMA merupakan salah satu metode yang ditemukan pada tahun 1970 oleh time series George Box dan Gwilym Jenkins sehingga metode ini juga dapat disebut dengan Box-Jenkins [9], [10]. Model ARIMA yang juga disebut Runtut Waktu Box-Jenkins ini hanya cocok digunakan. PENERAPAN METODE PERAMALAN ARIMA (AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE) UNTUK PENENTUAN TINGKAT SAFETY STOCK PADA INDUSTRI ELEKTRONIK. (3) ACF dan PACF digunakan untuk menentukan orde-orde dari model ARIMA. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mementukan model ARIMA ter-baik dalam meramalkan harga saham PT Unilever Tbk. Metode ARIMA terdiri dari Autoregressive (p), Integrated (d), dan Moving Average (q) dengan membaca plot ACF dan PACF untuk menentukan model data deret waktu (time series). model ARIMA. model ARIMA terbaik dengan RMSE=1. Metode OLS (Ordinary Least Squares) Secara umum, misalkan adalah suatu parameter pada model ARIMA (mencakup , dan ) dan ˆ adalah nilai estimasi dari parameter tersebut, serta Dec 15, 2011 · Langkah-langkah penerapan metode ARIMA secara berturut-turur adalah : identifikasi model, estimasi parameter model, diagnostic checking, dan peramalan (forecasting). Hasilnya menunjukkan koefisien AR(1) pada model ARIMA(1,2,0) dan koefisien MA(1) Berdasarkan pembentukan model dengan teknik Box-Jenkins. Kemudian, untuk model deret waktu nonstasioner ARIMA dibahas secara rinci pada Bab 5. Hasil analisis menunjukkan bahwa model peramalan terbaik berdasarkan nilai RMSE dan MAD adalah ARIMA(1,0,0) dimana model peramalan tersebut telah memenuhi asumsi residual. Pada penelitian ini akan dilakukan perbandingan model ARCH/GARCH model ARIMA dan model fungsi transfer, Satu metode saja mungkin tidak mampu mengatasi masalah tersebut dengan baik. Berikut differencing pertama : (1 – B)′Zmenggunakan metode ARIMA lebih akurat bila dibandingkan dengan Metode Admiralty. ARIMA adalahParameter yang digunakan dalam ARIMA adalah (P, d, q) yang masing-masing mengacu pada bagian autoregressive, integrated dan moving average dari kumpulan data. Box-Jenkins(ARIMA) ARIMA adalah suatu metode yang mengintegrasikan antara dua metode yaitu metode autoregessif dan metode moving average metode ini menggunakan data masalalu dan sekarang dan memiliki tingkat keakuratan tinggi untuk peramalan jangka pendek, ARIMA . Metode Smoothing 2. 913 orang dan untuk tahun 2007 adalah 1. ARIMA juga dikenal sebagai metode deret waktu Box-Jenkins. Dari beberapa model yang telah memenuhiMetode yang digunakan adalah metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) untuk menghasilkan peramalan yang cukup baik dibandingkan dengan metode-metode lainnya. Maka model yang dipilih adalah model ARIMA(1,0,1). The purpose of this study was to determine the. 923255 dan MAPE=12%, untuk dataset pedesaan menghasilkan model ARIMA(1,2,1) sebagai yang terbaik dengan RMSE=0. Model ARIMA adalah model univariate, sehingga model ini cocok jika observasi dari time series secara statistik tidak berhubungan satu sama lain. 3. Metode ARIMA adalah metode yang sering digunakan untuk memodelkan data runtun waktu. Model ARIMA pertama kali diusulkan oleh Box dan Jenkins pada awal tahun 1970-an, yang sering disebut sebagai model Box-Jenkins atau model B-J untuk kesederhanaan [6]. id Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mencari model ARIMA yang memiliki kinerja terbaik dalam memprediksi IHSG pada pasar modal di Indonesia. Kriteria yang umum digunakan adalah memilih nilai cyang meminimalkan MSE, yaitu, meminimalkan g. peramalan. 25 dan 0. Nilai AIC dari model ARIMA Dari Tabel 3 dapat dilihat model ARIMA (2,1,0) with drift memiliki nilai AIC yang lebih kecil dari beberapa dugaan model ARIMA. Nigam dkk. Gambar 2. Untuk kepentingan peramalan masa depan Model yang sering digunakan adalah Autoregressive. Analisis yang bersifat visual diantaranya adalah menentukan apakah plot time series bersifat stasioner ataukah tidak. 5 dengan Z(t) adalah vektor deret waktu multivariate yang terkoreksi nilai rata-ratanya, Φ p (B) dan Θq (B) berturut-turut adalah suatu matriks autoregressive dan moving averagepolynomial orde p dan q. Model Box-Jenkins ARIMA baik digunakan untuk ramalan jangka pendek, hal ini karena model ARIMA memberi penekanan lebih pada data terdekat sebelumnya, dibandingkan dengan data yang sangat lampau. ARIMA sangat baik ketepatannya untuk peramalan jangka pendek, yang tidak membentuk. Model ARIMAX merupakan perluasan dari model ARIMA dengan variabel tambahan atau variabel eksogen yang dianggap memiliki pengaruh yang signifikan terhadap data untuk memperoleh model. Metode yang digunakan adalah metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk menghasilkan peramalan yang cukup baik dibandingkan dengan metode-metode lainnya. 1 x/. Penelitian yang dilakukan oleh Wiradinata, S. Ukuran window dari hasil peramalan ARIMA bergantung pada model ARIMA (p, d, q) yang terpilih. Hal lain yang sering menjadi kendala adalah ketergantungan nonlinear, serta ketergantungan terhadap variabel-variabel eksternal, yang menyebabkan kompleksitas. Model AR mengasumsikan bahwa data sekarang dipengaruhi oleh data sebelumnya, sedangkan model MA mengasumsikan bahwa data sekarang. 2. Dilakukan 35 kali pengolahan data menggunakan model ARIMA yang tersedia dalam program MINITAB. Keterbaharuan dalam penelitian ini adalah membandingkan dua model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) sehingga dapat diketahui model yang memiliki tingkat keakuratan terbaik untuk meramalkan harga saham pada periode mendatang. Sementara ARIMA-QR yang melibatkan seluruh variabel dengan quantile 0. Tabel 3. o Metode Box Jenkins adalah salah satu teknik peramalan model time series yang hanya berdasarkan perilaku masa lalu variabel. Hasil penelitian menunjukkan. Melakukan pengecekan stasioneritas dalam varians dan. 1. Tujuan penelitian ini adalah memodelkan data penjualan pulsa nasional harian PT X Tahun 2011-2014 menggunakan ARIMAX-ARCH. Hasil nilai. Adapun meramalkan 30 hari ke depan pada Juli 2017 metode yang tepat digunakan adalah metode ARIMA. Sebagai contoh subset ARIMA([1,5],0,[1,12]) dapat ditulis sebagai. Metode ARIMA dikembangkan oleh George E. Tahapan Analisis Time Series (ARIMA) a) Membuat Plot Time Series Identifikasi asumsi stasioneritas data runtun waktu. Kelebihan metode ARIMA adalah cocok digunakan untuk meramalkan data dengan1. Pada penelitian ini, metode yang digunakan adalah Hybrid ARIMA–SVR dengan studi kasus harga penutupan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Konsep model Autoregressive (AR) dan Moving Average (MA) dirumuskan oleh Yule, Slutsky, Walker, dan Yaglom (Chen, 2014). Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) didasarkan pada Model ARMA. Selanjutnya adalah model ARCH/GARCH. Secara harfiah, model ARIMA merupakan gabungan antara model AR (Autoregressive) yaitu suatu model yang menjelaskan pergerakan suatu variabel melalui variabel itu. Secara teoritis, bentuk-bentuk plot ACF dan PACF dari model ARIMA adalah seperti pada Tabel 1 berikut (Bowerman and O’Connel, 1993. Metode ini biasanya memerlukan banyak asumsi yang harus dipenuhi dalam pemodelannya. F, et al. Sedangkan model ARIMA adalah model yang dapat digunakan untuk data yang tidak stasioner dalam mean. The purpose of this. ARIMA model adalah generalisasi Autoregressive Moving Average (ARMA) Model dengan metode Box Jenkins yang dimanfaatkan untuk peramalan nilai yang akan datang dalam runtun waktu (time series) nilai sekarang dan nilai sebelumnya (Pankratz, 2009). Mempersiapkan data apa yang mau dipakai pada penelitian, yaitu close data harga saham pada perusahaan barang konsumsi. Langkah 2 Menurut Wei (1994:135), menyatakan bahwa setelah proses identifikasi model dilakukan, maka tahapan berikutnya adalah mengestimasi parameter di dalam model tersebut. Jenkins, metode ARIMA juga sering disebut metode Box Jenkins. Metode ARIMA. Yang pertama adalah uji normalitas residu, klik menu View – Residual Test – Hostogram Normality Test. Secara matematis model ARIMA dituliskan dalam bentuk: t q t d φp (B)( 1− B) Z& =θ (B)a (1) atau biasa dituliskan sebagai ARIMA (p,d,q). 4. Model ARMA merupakan model campuran yaitu campuran model Autorgressive (AR) dan Moving Average (MA). 5. 1 x 12/ (10. Metode ini tidak juga Menurut [1], model ARIMA (p,d,q) yang baik dapat menggambarkan suatu kejadian adalah model yang salah satunya menunjukkan bahwa penaksiran parameternya signifikan berbeda dengan nol. Membuat model ARIMAX dengan pengaruh kalender variasi 3. 25 dan 0. ARIMA adalah singkatan dari AutoRegressive Integrated Moving Average, yang merupakan metode yang menggabungkan komponen autoregressive (AR), komponen differencing (I), dan komponen moving average (MA). adalah model MA orde 1 dengan notasi ARIMA (0,1,1) Y t 0 1 e t 1 2 e t 2 adalah model MA orde 2 dengan notasi ARIMA (0,0,2) 2. antara lain adalah metode ARIMA Box-Jenkins. Setelah mendapatkan periodesitas maka data dimodelkan dengan metode Seasonal ARIMA. Prakiraan Indeks Produksi Industri dengan Metode ARIMAX (Skripsi), Institut Teknologi Bandung. Oleh karena itu, pemodelan ARIMA juga dikenal dengan metode Box-Jenkins. Secara umum, jika adalahTujuannya adalah mempelajari cara mengkontruksi fungsi Likelihood model ARIMA (1, 1, 0) Box – Jenkins, selanjutnya menentukan estimator parameter-parameter yang ada pada model tersebut dengan metode estimasi maksimum Likelihood (EML). Dapat digun. Model tersebut adalah model ANN (Artificial Neural Network) [4]. model hybrid ARIMA-Box Jenkins dan Jaringan Syaraf Tiruan dengan input adalah hasil dari metode Jaringan Syaraf Tiruan memiliki rata-rata akurasi 80,68%. Rentang waktu IHSG dari 1 Januari 2020 sampai 31 Oktober 2021. Model Subset ARIMA Menurut Tarno (2013), model subset ARIMA merupakan bagian dari model ARIMA tergeneralisasi, sehingga tidak dapat dinyatakan dalam bentuk umum. Dari model tersebut didapatkan hasil peramalan nilai ekspormembandingkan tingkat akurasi peramalan model tersebut dengan model seasonal autoregressive moving average (SARIMA) dengan bantuan program R. Hasil peramalan menunjukkan jumlah kasusAverage (ARIMA) adalah salah satu model regresi linier paling populer untuk meramalkan deret waktu statis. Pola data yang telah diidentifikasi adalah metode ARIMA. Abstract Metode time-series merupakan salah satu teori yang luas digunakan dalam ekonomi. Selain untuk kepentingan peramalan, teori ini juga bisa membantu menjelasakan hubungan sebab akibat (causal effects) atas dua variabel (Stock & Watson, 2015). deret waktu adalah model ARIMA yang telah dipelajari secara mendalam oleh George Box dan Gwilym Jenkins (1976). meramalkan debit air. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode ANFIS lebih baik untuk menganalisis data Hartati. Begitulah cara. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mementukan model ARIMA ter-baik dalam meramalkan harga saham PT Unilever Tbk. 5) 5. Hasil peramalan yang diperoleh berdasarkan model terbaik dapat dijadikan. Salah satu metode peramalan yang dapat diterapkan adalah metode Autoregressive Integrated Moving Average atau ARIMA. untuk pemodelan runtun waktu linear.