<![CDATA[ARIMA Box-jenkins dan VAR adalah salah satu metode time series yang biasa digunakan untuk melakukan analisis data dan peramalan. Dalam kehidupan sehari-hari, kita sering menemukan data yang mempunyai keterkaitan dalam deret waktu. Data yang memiliki ketekaitn deret waktu merupakan data time series, dimana data tersebut selalu berubah-ubah setiap periode waktu dengan berbagai macam faktor. Untuk mendapatkan prediksi yang mempunyai tingkat error yang kecil, maka akan dilakukan perbandingan dua model yaitu Vector Autoregressive (VAR)-Filter Kalman dan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)-Filter Kalman. Algoritma Filter Kalman akan diterapkan pada hasil ramalan pemodelan ARIMA dan VAR dengan pengambilan derajat polinomial kesatu, dua, dan tiga untuk memperbaiki prediksi 7 bulan ke depan. Hasil akhir menujukan bahwa Filter Kalman mampu memperbaiki hasil estimasi ARIMA dan VAR. Dimana tingkat error ARIMA-Filter Kalman dan VAR-Filter Kalman lebih kecil dibandingkan dengan ARIMA dan VAR, yang ditunjukan melalui hasil simulasi berupa grafik dan diperjelas dengan nilai MAPE yang lebih kecil. Pengambilan derajat polinomial mempengaruhi hasil prediksi, semakin besar derajat polinomial maka semakin kecil error prediksi.]]>
Copyrights © 2016
