b. Peramalan yang bersifat objektif adalah peramalan yang didasarkan
atas data – data yang sebenarnya pada masa lalu, dan dengan menggunakan metode – metode peramalan yang ada didalam
menganalisis data tersebut.
2.3 Model Deret Berkala
Deret berkala adalah sekumpulan data yang diperoleh pada titik waktu yang berbeda secara berurutan. Dengan kata lain, deret berkala adalah deret waktu dimana
pengamatan pada suatu waktu berkorelasi linier dengan waktu sebelumnya secara dinamis. Peramalan dengan model deret waktu ini tidak memperhatikan setiap faktor
yang mempengaruhi suatu perubahan, melainkan berdasarkan pada pola tingkah laku peubah itu sendiri pada masa lampau. Kemudian dengan menggunakan informasi
tentang tingkah laku peubah tadi dilakukan proses menduga kecenderungan peubah tersebut pada masa yang akan datang. Pada umumnya perhatian utama dalam analisis
deret waktu bukan pada titik waktu pengamatan, melainkan pada urutan waktu pengamatan.
2.4 Model Rata – rata bergerak terpadu autoregresif ARIMA
ARIMA merupakan suatu metode analisis runtun waktu time series. Metode ini diterapkan untuk peramalan, yang biasa disebut sebagai Metode Box–Jenkins. Model
ARIMA dapat digunakan untuk analisis deret waktu dan peramalan data. Pada model ARIMA diperlukan penetapan karateristik data deret berkala seperti stasioner,
musiman dan sebagainya, yang memerlukan pendekatan yang sistematis, dan akhirnya akan menolong untuk mendapatkan gambaran yang jelas mengenai model – model
dasar. Model ARIMA merupakan bagian dari untuk menentukan pemodelan fungsi transfer. Dalam pemakaiannya secara luas metode ini masih sangat sulit dilakukan
untuk dasar peramalan karena kerumitannya yang cukup tinggi. Agar metode ini dapat digunakan harus dilakukan analisis runtun waktu historis, ketepatan metode harus
diukur dan kesemuanya harus diterapkan untuk tujuan peramalan.
Universitas Sumatera Utara
ARIMA adalah suatu kependekan dari autoregresif AR integrated I moving average MA. Nama ini berkenaan dengan sesuatu kelompok luas dari model – model
deret berkala. Autoregresif AR adalah suatu bentuk regresi tetapi bukan yang menghubungkan variabel tak bebas dengan variabel bebas, melainkan menhubungkan
nilai – nilai sebelumnya diri sendiri pada time lag selang waktu yang bermacam – macam. Jadi suatu model autoregresif akan menyatakan suatu ramalan sebagai fungsi
nilai – nilai sebelumnya dari deret berkala tertentu. Integrated I merupakan bagian dari model – model deret berkala pada model ARIMA dimana satu atau lebih
perbedaan – perbedaan deret berkala terdapat dalam model. Istilah integrated atau biasa disebut dengan pembedaan deret data, dimana suatu rangkaian deret yang asli
dapat dibuat kembali kedalam suatu rangkaian deret yang berbeda dari data yang asli dengan proses integrasi. Sedangkan moving average MA adalah rata – rata bergerak
dari deret berkala pada waktu t dipengaruhi oleh unsur kesalahan pada saat ini dan mungkin unsur kesalahan terbobot pada masa lalu.
Notasi yang diusulkan oleh Box – Jenkins pada model ARIMA p,d,q dengan : AR : p = orde dari proses autoregresif
I : d = tingkat perbedaan MA: q = orde dari proses moving average
2.5 Model Fungsi Transfer
