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:

  1. Ada lag tertentu pada output ACF dan PACF yang signifikan. Ini adalah salah satu indikator yang perlu ditelusuri apakah data memiliki sifat musiman.
  2. Nilai Sigma2 pada output Auto Arima signifikan. Ini adalah indikator ada variabel lain yang mempengaruhi nilai Y. variabel itu bisa saja nilai AR atau MA atau seasional. Indikator yang patut dicoba. . .

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

 

6 thoughts on “Sarimax : Solusi Otomatis Model Seasional Time Series

Tinggalkan Balasan

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