Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.347
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering JURNAL MATEMATIKA STATISTIKA DAN KOMPUTASI MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Christopher Andreas
Universitas Airlangga
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Mathematics

Published : 9 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)

 1 
Perbandingan Pendekatan Statistika dan Machine Learning dalam Peramalan Data Time Series Christopher Andreas
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 4 (2025): EDISI JULI 2025
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v4i4.11429

Abstract

Peramalan data time series berfungsi sebagai alat penting untuk memahami pola temporal dan memproyeksikan hasil di masa mendatang, terutama dalam konteks menghadapi ketidakpastian global. Secara umum, peramalan dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan statistika atau machine learning (pembelajaran mesin). Studi ini membandingkan kinerja peramalan metode statistika (dengan AutoRegressive Integrated Moving Average atau ARIMA) dan metode pembelajaran mesin (dengan Support Vector Regression atau SVR). Variabel yang diteliti dalam studi ini adalah harga emas dunia. Estimasi parameter untuk model ARIMA dilakukan dengan menggunakan teknik Conditional Least Squares, sedangkan parameter untuk model SVR dipilih melalui metode grid search. Hasilnya menunjukkan bahwa kedua model menghasilkan prediksi yang sangat akurat, dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 6,59% untuk ARIMA dan 2,38% untuk SVR. Namun, terdapat perbedaan antara kedua pendekatan tersebut dalam hal asumsi model yang mendasari dan prosedur inferensi. Oleh karena itu, pilihan metode peramalan harus mempertimbangkan sejumlah faktor, tidak hanya karakteristik data, tetapi juga tujuan dan persyaratan khusus yang ditetapkan peneliti.
Co-Authors Ana, Elly Anifatul Faricha Antonio Nikolas Manuel Bonar Simamora Ayuning Dwis Cahyasari Dhyana Venosia Elfhira Juli Safitri Elly Pusporani Feevrinna Yohannes Harianto Halim Budi Hawwin Mardhiana Helda Urbhani Rosa Horidah Horidah Ilma Amira Rahmayanti M. Fariz Fadillah Mardianto N Harianto Kristanto Nanda, Muhammad Achirul Naufal Ramadhan Al Akhwal Siregar Nur Chamidah Rika Susanti Rizza Sulistiana Sakinah Priandi Sediono, Sediono Siti Maghfirotul Ulyah Siti Maghfrotul Ulyah Suliyanto Toha Saifudin