PENERAPAN MODEL ARIMA-NEURAL NETWORK HYBRID UNTUK PERAMALAN TIME SERIES; THE IMPLEMENTATION OF ARIMA-NEURAL NETWORK HYBRID MODEL FOR TIME SERIES FORECASTING

Ensiwi Munarsih, Subanar

2011 | Disertasi | PROGRAM STUDI S2 MATEMATIKA

Model ARIMA dan Jaringan Syaraf Tiruan merupakan metode-metode yang biasa digunakan untuk meramal data-data time series. Keduanya memiliki perbedaan, dimana model ARIMA baik digunakan untuk meramal data-data time series yang linear, sementara Jaringan Syaraf Tiruan baik digunakan untuk meramal data-data time series nonlinear. Namun dalam kehidupan nyata masalah time series tidak selalu linear atau nonlinear, terkadang mengandung keduanya (linear dan nonlinear). Sehingga dibentuklah model gabungan yaitu model ARIMA-Neural Network Hybrid. Model gabungan ini diterapkan pada data time series yang mengandung unsur musiman. Berdasarkan test menggunakan Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terlihat bahwa nilai kesalahan ARIMANeural Network Hybrid lebih kecil dibandingkan dengan ARIMA tunggal. Hal ini menandakan bahwa model ARIMA-Neural Network Hybrid lebih baik digunakan untuk peramalan dibandingakan dengan model ARIMA tunggal.

Kata Kunci : jaringan syaraf tiruan; time series