PERBANDINGAN PERAMALAN MENGGUNAKMETODE EXPONENTIAL SMOOTHING HOLT- WINTERS DAN ARIMA
| Main Author: | Tias, Safitri |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book Bachelors |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
, 2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.unugha.ac.id/240/1/33.%204111412010.pdf http://repository.unugha.ac.id/240/ |
Daftar Isi:
- Safitri, Tias. 2016. Perbandingan Peramalan Menggunakan Metode Exponential S moothing Holt-Winters dan ARIMA. Skripsi, Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Univeristas Negeri Semarang. Pembimbing Utama Dr. Nurkaromah Dwidayati, M.Si. dan Pembimbing Pendamping Drs. Sugiman, M.Si. Kata kunci: Peramalan, Exponential S moothing Holt-Winters, ARIMA, metode terbaik. Peramalan merupakan suatu kegiatan untuk memprediksi kejadian di masa yang akan datang dengan menggunakan dan mempertimbangkan data dari masa lampau. Peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Peramalan time series seringkali menunjukkan perilaku yang bersifat musiman. Agar diperoleh hasil ramalan yang baik maka dilakukanlah metode peramalan yang dapat meramalkan data musiman. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model peramalan terbaik dengan metode exponential smoothing Holt-Winters dan ARIMA serta mengetahui perbandingan hasil peramalan dengan kedua metode tersebut sehingga diperoleh metode terbaik. . Data jumlah kedatangan wisatawan mancanegara ke Bali Ngurah Rai melalui pintu masuk Tahun 2010-2015 merupakan data yang mengandung pola musiman sehingga exponential smoothing Holt-Winters dan ARIMA dapat digunakan. Data diperoleh dengan cara dokumentasi dengan pengumpulan data sekunder dan studi pustaka. Analisis metode exponential smoothing Holt-Winters menggunakan trial and error dengan RMSE terkecil untuk mencari model terbaik. Peramalan dengan metode exponential smoothing Holt-Winters menghasilkan , , , model peramalan , , dan dengan nilai MSE 1436553590 dan MAPE 8,86198%. Analisis metode ARIMA dilakukan dengan estimasi model dengan kriteria SSR, AIC, SBC terkecil dan tidak terdapat autokorelasi, heteroskedastisitas dan berdistribusi normal. Peramalan dengan metode ARIMA menghasilkan model ARIMA (2,1,0)(0,1,1) dengan transformasi logaritma dengan nilai MSE 1353169319 dan MAPE 9,40981%. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa metode exponential smoothing Holt-Winters merupakan metode terbaik untuk peramalan jumlah kedatangan wisatawan mancanegara ke Bali Ngurah Rai melalui pintu masuk Tahun 2010-2015 karena menghasilkan nilai MAPE lebih kecil. 12