Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Xplore: Journal of Statistics
Budi Waryanto
Unknown Affiliation
Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Modifikasi Model Peramalan Produksi Padi Nasional Dea Oktavina; Ahmad Ansori Mattjik; Budi Waryanto
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 7 No. 2 (2002)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1931.277 KB)

Abstract

Badab Pusat Statistik Indonesia melakukan peralaman terhadap produksi padi Nasional dan dipubliaksikan pada tiap tanggal 15 Februari, 15 Juni, dan 15 Oktober. Angka yang meraka pubikasikan itu disebut Angka Ramalan 1 (ARAM 1), Angka Ramalan 2 (ARAM 2),dan Angka Ramalan 3 (ARAM 3). Hasil ARAM 1 2002 menunjukan penurunan produksi padi nasional. Fenomena tersebut menimbulkan perdebatan di Departemen Pertanian. Oleh karena itu perlu adanya pengkajian tehadap peralaman produksi padi yang selama ini digunakan.Penenlitian ini bertujuan untuk  menghasilkan model peramalan produksi padi Nasional baru yang merupakn modifikasi dari model yang selama ini digunakan, dengan memasukkan variabel-variabel baru. Dilakukan juga analisi deret waktu menggunakan ARIMA untuk meramalkan variabel-variabel baru yang hendak dimasukkan tersebut.Hasil dari model modifikasi untuk meramalkan  produksi padi Nasional ini bisa dikatakan lebih baik daripada hasil ARAM BPS. Hal ini dilihat dari hasil pengujian hipotesis menggunakan tingkat kepercayaan 90% dimana hasil ramalan model modifikasi tidak berbeda nyata dengan ATAP BPS (dengan nilai p=0.129), sedangkan ARAM BPS berbeda nyata dengan ATAP BPS (dengan nilai p=0.052).
Analisis pada Data Harga Cabai Merah Keriting Indonesia menggunakan Model ARIMAX Muhammad Ali Umar; Farit Mochamad Afendi; Akbar Rizki; Budi Waryanto
Xplore: Journal of Statistics Vol. 7 No. 3 (2018): 31 Desember 2018
Publisher : Department of Statistics, IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The model used to analyze the time series data with one variable is Autoregresive Integrated Moving Average (ARIMA). In some cases, ARIMA model is not good enough in modeling. For instance, the time series data influenced by the outside patterns of observed variable that affect the variable. One way to capture the other patterns is with Autoregressive Integrated Moving Average Exogenous (ARIMAX). The model principle of ARIMAX is by making the other variables as the independent variables in the model used. Calender variation effects are independent variables which are often used in the modeling. In this research, ARIMAX model is applied on the weekly data of red curly chili in the period of Januari 1, 2011 to April 30, 2018. The evaluation result is there are some influential variables such as the peak of rainy season, election campaign, Eid Fitr, Eid al-Adha, and also Imlek. The best ARIMAX model gained is ARIMAX(1,1,2) model with the MAPE value of 5.054 â„….
Co-Authors Ahmad Ansori Mattjik Akbar Rizki Dea Oktavina Farit Mochamad Afendi Muhammad Ali Umar