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 mendekati akan dikumpulkan dan di running yang selanjutnya dibandingkan satu sama lain. maka, kemampuan membaca output menjadi kunci untuk bisa memahami kondisi model terpilih.

Berikut merupakan contoh ouput dari model sarima yang dilakukan menggunakan python. Interpretasi sarima atau arima biasanya terbagi menjadi tiga bagian: Review. . .

Halo,

Anda bisa mengakses seluruh artikel dalam kategori Time Series setelah anda menjadi member Time Series.

Judul-judul artikel yang bisa kamu lihat jika menjadi member disini:
Time Series Arsip - Agung Budi Santoso

Tutorial menjadi member bisa dilihat disini:
Video Panduan Akses Artikel

Yuk langsung checkout disini:
CheckOut Time Series

 

9 thoughts on “Interpretasi Hasil Arima dan Sarima – Forecasting

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *