1. Home
  2. Teknik

ARMA 2,1 ARMA 3,1 ARIMA 1,1,1 ARIMA 2,1,1

Model ARMA1,1 didapat nilai masing-masing koefisien dari model tersebut yaitu = 0,1971 dan = -0,2001 dengan nilai MSE = 1441631, nilai log likelihood = -1114,76, nilai AIC Akaike Info Criterion = 2237,51

4.3.6 ARMA 2,1

model6=arimaproduksi1,order=c2,0,1 model6 Call: arimax = produksi1, order = c2, 0, 1 Coefficients: Warning in sqrtdiagxvar.coef : NaNs produced ar1 ar2 ma1 intercept -0.1869 -0.0048 0.1885 -112.3616 s.e. NaN NaN NaN 104.6240 sigma2 estimated as 1441599: log likelihood = -1114.75 aic = 2239.51 Analisis model 6 yaitu : Model ARMA2,1 didapatkan nilai masing-masing koefisien dari model tersebut adalah = -0.1869 , -0.1869 serta = 0.1885 , dengan nilai MSE = 1441599 yang mana nilai log likelihood = -1114.75 serta nilai AIC Akaike Info Criterion = 2239.51.

4.3.7 ARMA 3,1

model7=arimaproduksi1,order=c3,0,1 model7 Call: arimax = produksi1, order = c3, 0, 1 Coefficients: ar1 ar2 ar3 ma1 intercept -0.3077 -0.0147 -0.0545 0.3097 -112.5758 s.e. 2.0762 0.0909 0.0865 2.0800 99.7344 sigma2 estimated as 1437180 log likelihood = -1114.56 aic = 2241.11 Analisis model 7 yaitu : Model ARMA3,1 didapatkan nilai masing-masing koefisien adalah = - 0.3077 , = -0.0147 , = -0.0545 serta : 0.3097 , dengan nilai MSE = 1437180, nilai log likelihood = -1114.56, dan nilai AIC Akaike Info Criterion= 2241.11.

4.3.8 ARIMA 1,1,1

model8=arimaproduksi1,order=c1,1,1 model8 Call: arimax = produksi1, order = c1, 1, 1 Coefficients: ar1 ma1 -0.0069 -0.9749 s.e. 0.0892 0.0229 sigma2 estimated as 1465662 log likelihood = -1108.83 aic = 2223.66 Analisis model 8 yaitu : Model ARIMA1,1,1 didapat nilai masing-masing koefisien yaitu = - 0.0069, = -0.9749, dengan nilai MSE= 1465662, dengan nilai log likelihood = -1108.83, dan nilai AIC Akaike Info Criterion= 2223.66.

4.3.9 ARIMA 2,1,1

model9=arimaproduksi1,order=c2,1,1 model9 Call: arimax = produksi1, order = c2, 1, 1 Coefficients: ar1 ar2 ma1 -0.0084 -0.0257 -0.9736 s.e. 0.0893 0.0891 0.0234 sigma2 estimated as 1464688 log likelihood = -1108.79 aic = 2225.57 Analisis model 9 yaitu : Model ARIMA2,1,1 didapat nilai masing-masing koefisien adalah -0.0084, = -0.0257 dan : -0.9736, dengan nilai MSE = 1464688, nilai log likelihood= -1108.79, dan nilai AIC Akaike Info Criterion= 2225.57.

4.3.10 ARIMA 3,1,1

Dokumen yang terkait

Pengaruh Waktu pemberian dan konsentrasi Paclobutrazol terhadap Pertumbuhan Bunga Matahari (Hellianthus annuus L.)

9 59 89

Analisis Produksi Padi di Kabupaten Aceh Utara

11 117 99

Pengaruh Waktu Penyiangan dan Tingkat Populasi Jajagoan (Echinochloa crus-galli) Terhadap Pertumbuhan dan Produksi Tanaman Padi Sawah (Oryza sativa L.) di Kabupaten Aceh Tenggara.

6 95 200

Variasi Waktu Penyambungan Dan Produktivitas Buah Tomat Hasil Sambung Pucuk Antara Terung Sebagai Batang Bawah Dan Tomat Sebagai Batang Atas

12 79 68

PABRIK ROKOK SUKUN DI DESA GONDOSARI KECAMATAN GEBOG KABUPATEN KUDUS (1947 – 2012)

9 109 93

ANALISIS KINERJA PRODUKSI INDUSTRI KECIL ROKOK KRETEK DI KABUPATEN KUDUS

1 8 130

FORECASTING HASIL PRODUKSI ROKOK SUKUN DI KABUPATEN KUDUS TAHUN 2011 DENGAN METODE ANALISIS RUNTUN WAKTU.

0 1 1

FORECASTING VOLUME PENJUALAN PRODUK KERTAS PERUSAHAAN PT. PURA BARUTAMA DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS RUNTUN WAKTU DAN PROGRAM MINITAB.

7 61 88

Metode runtun waktu dan metode

0 0 3

PERAMALAN PENERIMAAN PAJAK HOTEL DENGAN METODE RUNTUN WAKTU-ARIMA

0 0 99