Dari ordo proses Autoregressive dan ordo proses Moving Average diperoleh model ARIMA tentatif yang baru yaitu
1 ,
, 1
ARIMA . Sehingga dimiliki 3tiga
model ARIMA tentatif yakni:
,
, 1
ARIMA
1 ,
, ARIMA
1
, ,
1 ARIMA
3.6 Estimasi Parameter Model
Tahap selanjutnya setelah model ARIMA Tentatif diperoleh adalah estimasi parameter yaitu mencari nilai estimasi terbaik atau paling efisien untuk parameter
model. Dalam tahap ini akan diestimasi parameter-parameter yang tidak diketahui yakni
, .
3.6.1 Estimasi Parameter Model ARIMA 1,0,0
Persamaan model ,
, 1
ARIMA dapat dijabarkan sebagai berikut :
=
′
+
Dari nilai koefisien autokorelasi parsial, nilai koefisien autokorelasi yang berbeda nyata dari nol adalah nilai koefisien autokorelasi parsial lag-6, maka model
persamaannya menjadi:
=
′
+ Final Estimates of Parameters
Type Coef SE Coef T P AR 1 0.9603 0.0319 30.10 0.000
Number of observations: 94 Residuals: SS = 4398953677201 backforecasts excluded
MS = 47300577174 DF = 93
Universitas Sumatera Utara
Nilai parameter yang diperoleh yakni :
1
= 0,9603 Selanjutnya dilakukan uji signifikansi terhadap nilai-nilai parameter yang diperoleh
dengan hipotesis: H
:
1
= 0 H
1
:
1
≠ 0 Statistik uji :
= =
,
Nilai parameter dikatakan signifikan jika atau p value 0,05. Hasil
pengujian signifikansi nilai - nilai parameter model ARIMA1,0,0 dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel 3.3a Nilai parameter untuk Model ARIMA 1,0,0
MODEL ARIMA
Parameter P Value
Keputusan 1,0,0
1
= 0,9603 0.000
Signifikan
Sehingga diperoleh persamaan model dengan nilai parameter:
=
′
+ 0,9603
3.6.2 Estimasi Parameter Model ARIMA 0,0,1
Persamaan model 1
, ,
ARIMA dapat dijabarkan sebagai berikut :
=
′
+
−
Universitas Sumatera Utara
Dari nilai koefisien autokorelasi, nilai koefisien autokorelasi yang berbeda nyata dari nol adalah nilai koefisien autokorelasi parsial lag-6, maka model persamaannya
menjadi:
=
′
+
−
Final Estimates of Parameters
Type Coef SE Coef T P MA 1 -0.7422 0.0690 -10.75 0.000
Number of observations: 94 Residuals: SS = 19945736619640 backforecasts excluded
MS = 214470286233 DF = 93
Nilai parameter yang diperoleh yakni :
1
= - 0,7422 Selanjutnya dilakukan uji signifikansi terhadap nilai-nilai parameter yang diperoleh
dengan hipotesis: H
:
1
= 0 H
1
:
1
≠ 0 Statistik uji :
= =
,
Nilai parameter dikatakan signifikan jika atau p value 0,05. Hasil
pengujian signifikansi nilai - nilai parameter model ARIMA0,0,1 dapat dilihat pada
tabel berikut Tabel 3.3b Nilai parameter untuk Model ARIMA 0,0,1
MODEL ARIMA
Parameter P Value
Keputusan 0,0,1
1
= - 0,7422 0.000
Signifikan
Universitas Sumatera Utara
Sehingga diperoleh persamaan model dengan nilai parameter:
=
′
+ + 0,7422
3.6.3 Estimasi Parameter Model ARIMA 1,0,1
