Laporkan Masalah

MODEL MAXIMAL OVERLAP DISCRETEWAVELET TRANSFORM-AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGE (MODWT-ARMA) UNTUK PERAMALAN DATA RUNTUN WAKTU

VEGA ZAYU FARIMA, Dr. Herni Utami, S.Si, M.Si.

2016 | Tesis | S2 Matematika

Pada tesis ini, akan dibangun model MODWT-ARMA yaitu gabungan dari model Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform (MODWT) dan Autoregressive Moving Average (ARMA) yang berhubungan dengan data runtun waktu non-stasioner. Secara teori, nilai detail yang diperoleh dari dekomposisi MODWT menggunakan Muti Resolusi Analisis (MRA) adalah stasioner. Selanjutnya diturunkan bentuk umum dari MODWT-ARMA dan dilakukan peramalan untuk data runtun waktu. Pada studi kasus nilai tukar dollar Amerika terhadap rupiah, diperoleh pemodelan yang fitted dengan data training dan untuk peramalan diperoleh nilai MAPE yang kecil yaitu 0.82%. Hal ini mengindikasikan bahwa model gabungan ini efektif untuk menambah keakuratan peramalan.

In this paper, we present a hybrid MODWT-ARMA model by combining the maximal overlap discrete wavelet transform (MODWT) and the ARMA model to deal with the non-stationary time series. We prove theoretically that the details series obtained decomposition with MODWT using MRA are stationary. Then we derive the general form of MODWT-ARMA model. In the experimental study, we obtain the simulation model is fitted and error of the prediction is 0.82%. It indicates that this hybrid model is an effective way to improve forecasting accuracy.

Kata Kunci : Peramalan, Data RuntunWaktu, Dekomposisi, modelMODWT-ARMA /Forecasting, Time Series, Decomposition, MODWT-ARMA model

  1. S2-2016-371098-abstract.pdf  
  2. S2-2016-371098-bibliography.pdf  
  3. S2-2016-371098-tableofcontent.pdf  
  4. S2-2016-371098-title.pdf