Perpustakaan Digital ITB

Pemodelan deret waktu digunakan untuk menganalisis data dengan mempertimbangkan pengaruh data pada beberapa periode sebelumnya. Pemodelan deret waktu dapat digunakan untuk model deret waktu univariat dan multivariat. Model Autoregressive Moving-Average (ARMA) adalah model prediksi analisis data deret waktu univariat. Model ARMA hanya melihat ketergantungan variabel endogen pada beberapa periode sebelumnya tanpa mempertimbangkan ketergantungan dengan variabel lain. Model ARMA univariat yang diperumum untuk menangani deret waktu multivariat disebut dengan Model Vector Autoregressive Moving-Average (VARMA). Pada suatu kejadian, terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi kejadian tersebut sehingga perlu dilakukan prediksi dengan menambahkan variabel eksogen pada model. Pemodelan deret waktu yang melibatkan variabel eksogen disebut juga dengan pemodelan regresi deret waktu. Pada Tugas Akhir ini, Model Fungsi Transfer digunakan untuk memodelkan regresi deret waktu univariat sedangkan Model Vector Autoregressive Moving-Average with Exogenous Regressors (VARMAX) digunakan untuk memodelkan regresi deret waktu multivariat. Model VARMAX adalah Model ARMAX atau Model Fungsi Transfer versi multivariat. Dalam Tugas Akhir ini, dilakukan studi kasus pada lima data berbeda guna menentukan tipe data yang cocok untuk kedua model tersebut. Hasil studi kasus menunjukkan bahwa Model Fungsi Transfer dan Model VARMAX dapat digunakan pada data yang memiliki pencilan atau intervensi dan data yang mempunyai pola atau tren. Model VARMAX tidak dipengaruhi oleh besarnya ukuran observasi data, sedangkan Model Fungsi Transfer lebih cocok digunakan pada data dengan ukuran observasi yang besar.