No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1
Lag P
a rt
ia l
A u
to c
o rr
e la
ti o
n
Partial Autocorrelation Function for Plastik Buram Diff-2
with 5 significance limits for the partial autocorrelations
Gambar 6.6. Grafik PACF untuk Data Penjualan Plastik Buram Pembedaan Kedua
6.3. Analisis Parameter Model
Parameter untuk model yang telah terbentuk di estimasi dengan menggunakan bantuan perangkat lunak statistik Minitab 15. Hasil estimasi untuk
data penjualan plastik kilat adalah Y
t
= 0.05095 + Y
t-1
- 0.3186e
t-1
, sedangkan hasil estimasi untuk data penjualan plastik buram adalah Y
t
= 0.002323 + 2Y
t-1
- Y
t-2
- 1.0106e
t-1
.
6.4. Analisis Pengujian Model
Pengujian model dilakukan untuk melihat apakah model yang terbentuk telah tepat untuk digunakan untuk peramalan. Pengujian model dilakukan dengan
uji independensi residual dan uji kenormalan residual. Uji independensi residual
Universitas Sumatera Utara
No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1 dilakukan dengan menggunakan uji Ljung Box dan uji kenormalan residual
dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov. Untuk data penjualan plastik kilat, perbandingan nilai Ljung Box dengan
nilai χ
2
α,K-p-q
dapat dilihat pada Tabel 6.1.
Tabel 6.1. Pengujian Independensi Residual untuk ARIMA 0,1,1 Lag
Df Ljung Box
�
�
α,K-p-q
12 10
12 18.307
24 22
32.2 33.924
36 34
47.2 48.608
48 46
54.8 62.83
Dapat dilihat bahwa nilai Ljung Box pada lag ke 12, 24, 36 dan 48 tidak melebihi nilai
χ
2
α,K-p-q
, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada korelasi residual antara lag ke-t sehingga memenuhi asumsi independensi residual.
Untuk uji kenormalan residual dengan Kolmogorov Smirnov terhadap data resiaul dari model ARIMA 0,1,1, pvalue untuk data residual dapat dilihat pada
Gambar 6.7.
Universitas Sumatera Utara
No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1
RESI1 P
e rc
e n
t
Mean -0.0005693
StDev 0.3991
N 59
KS 0.100
P-Value 0.148
Probability Plot of RESI1
Normal
Gambar 6.7. Hasil Uji Kenormalan Residual untuk Data Residual ARIMA 0,1,1
Nilai pvalue yang diperoleh yaitu 0.148, maka nilai pvalue 0.05 sehingga H
diterima dan data residual berdistribusi normal. Untuk data penjualan plastik buram, perbandingan nilai Ljung Box dengan
nilai χ
2
α,K-p-q
dapat dilihat pada Tabel 6.2.
Tabel 6.2. Pengujian Independensi Residual untuk ARIMA 0,2,1 Lag
Df Ljung Box
�
�
α,K-p-q
12 10
13.7 18.307
24 22
28.0 33.924
36 34
47.1 48.608
48 46
52.1 62.83
Universitas Sumatera Utara
No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1 Dapat dilihat bahwa nilai Ljung Box pada lag ke 12, 24, 36 dan 48 tidak
melebihi nilai χ
2
α,K-p-q
, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada korelasi residual antara lag ke-t sehingga memenuhi asumsi independensi residual.
Untuk uji kenormalan residual dengan Kolmogorov Smirnov terhadap data resiaul dari model ARIMA 0,2,1, pvalue untuk data residual dapat dilihat pada
Gambar 6.8.
RESI1 P
e rc
e n
t
Mean -0.008015
StDev 0.2343
N 58
KS 0.085
P-Value 0.150
Probability Plot of RESI1
Normal
Gambar 6.8. Hasil Uji Kenormalan Residual untuk Data Residual ARIMA 0,2,1
Nilai pvalue yang diperoleh yaitu 0.0150, maka nilai pvalue 0.05 sehingga H
diterima dan data residual berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1
6.5. Analisis Perhitungan Tingkat Kesalahan Peramalan
