Sarimax : Solusi Otomatis Model Seasional Time Series

Sarimax : Solusi Otomatis Model Seasional Time Series

Artikel ini menyimpan syntax yang digunakan untuk proses Sarimax pada analisis Time series. Sarimax digunakan untuk seasional time series, jika auto Arima dirasa belum tepat melakukan peramalan bisnis. Kriteria yang perlu diperhatikan untuk mencerminkan model Auto Arima perlu diperbaiki menggunakan Sarimax adalah: Jika kedua poin itu ditemukan pada model arima atau auto arima, maka patut…

Uji stasioneritas data time series

Uji stasioneritas pada data time series perlu dilakukan terutama jika anda menggunakan metode ARIMA. Metode ARIMA ataupun SARIMA terdiri dari dua komponen utama, yakni Autoregressive dan Moving Average. Auto regressive pada intinya meregresikan unsur n atau lag dengan nilai y pada saat itu. Sedangkan moving average adalah rata-rata dari nilai n sebelumnya. Hal inilah yang…

Memisahkan unsur Trend dan Musiman pada data Time Series

Tujuan memisahkan unsur trend dan musiman adalah untuk memahami mana yang lebih dominan dari kedua unsur tersebut. Data Time series biasanya mengandung tiga unsur; yakni trend, musiman, dan siklus. Unsur siklus biasanya jarang terlihat karena memerlukan periode data yang sangat lama. Sehingga dalam peramalan, biasanya yang sering kita jumpai adalah musiman dan trend. Pemisahan unsur…

Interpretasi Hasil Arima dan Sarima – Forecasting

Interpretasi output sarima ataupun arima merupakan tahapan yang penting. Kemampuan membaca hasil output yang baik sama halnya kita bisa berkomunikasi dengan alat analisis, sehingga kita bisa melakukan telaah lebih lanjut. Telaah yang dimaksud dapat berupa revisi model atau perbaikan model. Pengolahan model arima atau sarima pada umumnya dilakukan dengan mempertimbangkan error terkecil. Model yang dianggap…

Auto Arima dalam Python: Simple dan Akurat

Auto Arima: Arima dan sarima sudah lengkap dijelaskan dalam blog ini. Namun, metode yang dijelaskan tetap memiliki kekurangan karena masih mengandalkan analisis yang bersifat visual. Analisis yang bersifat visual diantaranya adalah menentukan apakah plot time series bersifat stasioner ataukah tidak. Tidak ada yang salah dengan metode tersebut. Tapi para akademis menginginkan yang pasti. Mereka lebih…

Perhatikan data ke-n saat melakukan forecasting – kasus data saham

Saham termasuk data yang tepat dilakukan peramalan, terutama bagi pemain saham yang bersifat jangka pendek. Keputusan untuk membeli dan menjual saham harus diperhitungkan dengan tepat. Berbagai macam metode teknikal yang digunakan, tapi pada intinya bertujuan untuk memprediksi harga saham di periode yang akan datang. Saya termasuk orang yang tertarik dengan metode time series. Playlist baru…