PENERAPAN MODEL HYBRID EMPIRICAL MODE DECOMPOSITION (EMD) - AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE WITH EXOGENOUS VARIABLE (ARIMAX) UNTUK PERAMALAN HARGA BERAS DI PROVINSI JAWA BARAT
Penelitian ini menjelaskan penerapan model EMD-ARIMAX dalam peramalan deret waktu. Model EMD berguna untuk menguraikan sinyal data menjadi Intrinsic Mode Function (IMF) dan residu. Adapun, ARIMAX merupakan model yang dapat digunakan untuk melakukan peramalan dengan variabel yang berpengaruh terhadap...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Book |
| Published: |
2023-08-21.
|
| Subjects: | |
| Online Access: | Link Metadata |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Penelitian ini menjelaskan penerapan model EMD-ARIMAX dalam peramalan deret waktu. Model EMD berguna untuk menguraikan sinyal data menjadi Intrinsic Mode Function (IMF) dan residu. Adapun, ARIMAX merupakan model yang dapat digunakan untuk melakukan peramalan dengan variabel yang berpengaruh terhadap variabel endogen. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui model peramalan dari EMD-ARIMAX dan hasil penerapan terhadap studi kasus harga beras di Provinsi Jawa Barat dengan variabel yang berpengaruh yaitu curah hujan. Data yang digunakan merupakan data dari Januari 2013 sampai dengan Desember 2021. EMD menghasilkan 5 IMF dan 1 residu. Selanjutnya dilakukan pemodelan pada data IMF dan residu menggunakan model ARIMAX dengan variabel pengaruh yaitu variabel curah hujan. Berdasarkan perbandingan hasil peramalan total tahun 2022 yang tidak berbeda jauh dengan data asli harga beras tahun 2022, serta diperkuat dengan nilai MAPE sebesar 4,6% , maka dapat disimpulkan bahwa model peramalan EMD-ARIMAX menghasilkan peramalan yang sangat akurat. This research explains the application of the EMD-ARIMAX model in time series forecasting. The EMD model is useful for decomposing data signals into Intrinsic Mode Function (IMF) and residues. Meanwhile, ARIMAX is a model that can be used to forecast variables that affect endogenous variables.This study aims to determine the forecasting model of EMD-ARIMAX and the results of its application to a case study of rice prices in West Java with the exogenous variable rainfall. The data used is data from January 2013 to December 2021. The results of EMD are 5 IMF datas and a residue data. Furthermore, modeling the IMF data and residues using the ARIMAX model with the exogenous variable is the rainfall variable. Based on a comparison of the total forecasting results for 2022 which are not significantly different from the original rice price data for 2022, and reinforced by a MAPE value of 4.6%, it can be concluded that the EMD-ARIMAX forecasting model produces a very accurate forecasts. |
|---|---|
| Item Description: | http://repository.upi.edu/101339/1/S_MAT_1909168_Title.pdf http://repository.upi.edu/101339/2/S_MAT_1909168_Chapter1.pdf http://repository.upi.edu/101339/3/S_MAT_1909168_Chapter2.pdf http://repository.upi.edu/101339/4/S_MAT_1909168_Chapter3.pdf http://repository.upi.edu/101339/5/S_MAT_1909168_Chapter4.pdf http://repository.upi.edu/101339/6/S_MAT_1909168_Chapter5.pdf http://repository.upi.edu/101339/7/S_MAT_1909168_Appendix.pdf |