forecast 1

26
ANALISIS TIME ANALISIS TIME SERIES SERIES SM 2234 / 3 SM 2234 / 3 SKS SKS Pengajar : Pengajar : 1. 1. Dr. Suhartono, Dr. Suhartono, S.Si., M.Sc. S.Si., M.Sc. S1 Statistika, ITS, 1995 S2 Statistika, UMIST, UK, 1998 S3 Statistika, UGM, 2007 email : [email protected] [email protected] phone : 5933867; 0818376367 (HP) 2. 2. R. Mohamad R. Mohamad Atok, S.Si., M.Si. Atok, S.Si., M.Si. S1 Statistika, S1 Statistika,

Upload: sindy-tak-akand-menyerah

Post on 04-Apr-2015

229 views

Category:

Documents


8 download

TRANSCRIPT

Page 1: Forecast 1

ANALISIS TIME SERIESANALISIS TIME SERIES SM 2234 / 3 SKS SM 2234 / 3 SKS

Pengajar : Pengajar : 1. 1. Dr. Suhartono, S.Si., Dr. Suhartono, S.Si., M.Sc.M.Sc.

S1 Statistika, ITS, 1995 S2 Statistika, UMIST, UK, 1998 S3 Statistika, UGM, 2007 email : [email protected]@statistika.its.ac.id phone : 5933867; 0818376367 (HP)

2.2. R. Mohamad Atok, R. Mohamad Atok, S.Si., M.Si.S.Si., M.Si.

S1 Statistika, ITS, 1995 S1 Statistika, ITS, 1995 S2 Statistika, IPB, 2004S2 Statistika, IPB, 2004

Page 2: Forecast 1

MATERIMATERI PERKULIAHAN …PERKULIAHAN …

1.1. PendahuluanPendahuluan2.2. Konsep Dasar dalam Analisis Time Series Konsep Dasar dalam Analisis Time Series 3.3. Model untuk Time Series yang Stasioner Model untuk Time Series yang Stasioner 4.4. Model untuk Time Series yang NonstasionerModel untuk Time Series yang Nonstasioner5.5. Identifikasi, estimasi parameter, dan Identifikasi, estimasi parameter, dan

diagnostic check model ARIMAdiagnostic check model ARIMA6.6. Peramalan dengan model ARIMAPeramalan dengan model ARIMA

7.7. Model untuk Time Series yang Musiman Model untuk Time Series yang Musiman 8.8. Model ARIMAX : Model ARIMAX : AnalisisAnalisis IntervensiIntervensi, , ModelModel

VariasiVariasi KalenderKalender, , FungsiFungsi TransferTransfer dan dan NeuralNeural NetworksNetworks

Page 3: Forecast 1

BUKU ACUANBUKU ACUAN / / ReferensiReferensi … …

1.1. Hanke, J.E. and Reitsch, A.G. (1995 & 2001) Hanke, J.E. and Reitsch, A.G. (1995 & 2001) Business ForecastingBusiness Forecasting, 5, 5thth and 7 and 7thth edition, Prentice Hall. edition, Prentice Hall.

2.2. Bowerman, B.L. and O’Connell, R.T. (1993) Bowerman, B.L. and O’Connell, R.T. (1993) Forecasting and Time Series: An Applied ApproachForecasting and Time Series: An Applied Approach, , 3 3rdrd edition, Duxbury Press: USA. edition, Duxbury Press: USA.

3.3. Makridakis, S., Wheelwright, S. C. and Hyndman, R. J. (1998) Makridakis, S., Wheelwright, S. C. and Hyndman, R. J. (1998) Forecasting: Method and ApplicationsForecasting: Method and Applications, New York: Wiley & Sons. , New York: Wiley & Sons.

4.4. Cryer, J.D. (1986) Cryer, J.D. (1986) Time Series AnalysisTime Series Analysis, , Boston: PWS-KENT Publishing Boston: PWS-KENT Publishing Company.Company.

5.5. Wei, W.W.S. (1990) Wei, W.W.S. (1990) Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Time Series Analysis: Univariate and Multivariate MethodsMethods Addison-Wesley Publishing Co., USA.Addison-Wesley Publishing Co., USA.

6.6. Brockwell, P.J. and Davis, R.A. (1991) Brockwell, P.J. and Davis, R.A. (1991) Time Series: Theory and MethodsTime Series: Theory and Methods, 2, 2ndnd edition, Springer Verlag. edition, Springer Verlag.

Page 4: Forecast 1

PeramalanPeramalan & & PerencanaanPerencanaan … … 11

TheThe FutureFuture CanCan NotNot BeBe PredictedPredicted Robert T. KiyosakiRobert T. Kiyosaki

booksbooks

The Future Can Not Be The Future Can Not Be PredictedPredicted ““PRECISELYPRECISELY””

New ParadigmNew Paradigm

A PERSON WHO A PERSON WHO DOESN’T CARE ABOUT “DOESN’T CARE ABOUT “THETHE PASTPAST““ IS A PERSON WHO IS A PERSON WHO DOESN’T HAVE “DOESN’T HAVE “THETHE FUTUREFUTURE””

Page 5: Forecast 1

PeramalanPeramalan & & PerencanaanPerencanaan … … 22

Ramalan merupakan Ramalan merupakan inputinput bagi bagi prosesproses perencanaanperencanaan dan dan pengambilan keputusanpengambilan keputusan..

Peramalan menunjukkan Peramalan menunjukkan perkiraan yang akan perkiraan yang akan terjadi pada suatu keadaan tertentuterjadi pada suatu keadaan tertentu. .

Sebaliknya, Sebaliknya, perencanaanperencanaan menggunakan ramalan menggunakan ramalan tersebut untuktersebut untuk membantu para pengambil membantu para pengambil keputusan dalam memilih alternatif terbaikkeputusan dalam memilih alternatif terbaik. .

Dengan demikian, suatu Dengan demikian, suatu ramalanramalan mencoba untuk mencoba untuk memper-kirakan apa yang akan terjadimemper-kirakan apa yang akan terjadi, , sedangkan sedangkan perencanaanperencanaan adalah upaya para adalah upaya para pengambil keputusan untuk dapat mempengaruh pengambil keputusan untuk dapat mempengaruh hasil yang akan terjadi melalui berbagai hasil yang akan terjadi melalui berbagai strategisstrategis, misalnya rencana promosi, distribusi , misalnya rencana promosi, distribusi dll.dll.

Page 6: Forecast 1

Apa itu ILMU Apa itu ILMU ((sciencescience) ... !!!) ... !!!

... ... ILMU (ILMU (sciencescience) tidak lagi hanya meneliti : ) tidak lagi hanya meneliti :

1. BAGAIMANA dan APA SEBABNYA 1. BAGAIMANA dan APA SEBABNYA sesuatu itu terjadi, (sesuatu itu terjadi, (to to understandunderstand what’s what’s going ongoing on))

2.2. MERAMALKAN apa yang akan terjadi, MERAMALKAN apa yang akan terjadi, ( (to to forecastforecast what will happen what will happen))

3.3. tetapitetapi jugajuga MEMPENGARUHI atau MEMPENGARUHI atau MERUBAH apa yang akan terjadi (MERUBAH apa yang akan terjadi (to to CHANGECHANGE what will happen what will happen). ).

Page 7: Forecast 1

KRISIS MONETER KRISIS MONETER 1997 ...1997 ...

... Yang sangat menakjubkan adalah bahwa krisis ... Yang sangat menakjubkan adalah bahwa krisis luar biasa ini tidak ada seorangpun yang menduga luar biasa ini tidak ada seorangpun yang menduga akan terjadi termasuk pakar-pakar “PERAMAL akan terjadi termasuk pakar-pakar “PERAMAL MASA DEPAN” (MASA DEPAN” (futurologfuturolog). Para ekonom baik ). Para ekonom baik yang bekerja di pemerintahan maupun di luar yang bekerja di pemerintahan maupun di luar pemerintah termasuk di dunia bisnis, bahkan pemerintah termasuk di dunia bisnis, bahkan pakar-pakar ekonomi kaliber dunia dari luar negeri pakar-pakar ekonomi kaliber dunia dari luar negeri tidak ada satupun yang mengira krisis moneter tidak ada satupun yang mengira krisis moneter (keuangan) ini akan melanda Indonesia. ...(keuangan) ini akan melanda Indonesia. ...

((Mubyarto, Mubyarto, Pemberdayaan Ekonomi Rakyat & Peranan Ilmu-Ilmu Pemberdayaan Ekonomi Rakyat & Peranan Ilmu-Ilmu SosialSosial, Yogyakarta, 2002, hal. 43, Yogyakarta, 2002, hal. 43))

Page 8: Forecast 1

KRISIS MONETER 1997 ... KRISIS MONETER 1997 ... [[continuedcontinued]]

... Ternyata sampai “detik-detik terakhir” menjelang ... Ternyata sampai “detik-detik terakhir” menjelang krismon, pakar-pakar ekonomi andal sekalipun krismon, pakar-pakar ekonomi andal sekalipun yakin tidak akan terjadi krismon di Indonesia. yakin tidak akan terjadi krismon di Indonesia.

Sebaliknya, jauh sebelum terjadinya, ada sejumlah Sebaliknya, jauh sebelum terjadinya, ada sejumlah pakar terutama pakar-pakarpakar terutama pakar-pakar ilmu politikilmu politik, , sosiologisosiologi dandan antropologiantropologi, yang telah memperingatkan , yang telah memperingatkan kemungkinan meledaknya “bom waktu” jika kemungkinan meledaknya “bom waktu” jika ketimpangan-ketimpangan ekonomi dan sosial ketimpangan-ketimpangan ekonomi dan sosial yang muncul tidak memperoleh perhatian yang muncul tidak memperoleh perhatian sewajarnyasewajarnya. .... ...

((Mubyarto, Mubyarto, Pemberdayaan Ekonomi Rakyat & Peranan Ilmu-Ilmu SosialPemberdayaan Ekonomi Rakyat & Peranan Ilmu-Ilmu Sosial, , Yogyakarta, 2002, hal. 50Yogyakarta, 2002, hal. 50))

Page 9: Forecast 1

DATA INFORMATION KNOWLEDGE

Add Value

Transformed

by by

AnalysisCorrelating

Summarizing

ContextualisationExperience

InterpretationDiscussion

DD, , II, , KK, Transition, Transition

Page 10: Forecast 1

Klasifikasi Metode Peramalan …

Forecasting Method

Objective Forecasting Methods

Subjective (Judgmental)Forecasting Methods

Time SeriesMethods

CausalMethods

Analogies

Delphi

PERT

Survey techniques

Simple Regression

Multiple Regression

Neural Networks

Naïve Methods

Moving Averages

Exponential Smoothing

Simple Regression

ARIMA

Neural Networks

Combination of Time Series – Causal Methods Intervention Model

Transfer Function (ARIMAX)

VARIMA (VARIMAX) Neural Networks

References :

Makridakis et al. Hanke and Reitsch

Wei, W.W.S. Box, Jenkins and Reinsel

Page 11: Forecast 1

Klasifikasi Metode Peramalan : Ilustrasi Model Matematis …

Forecasting Method

Objective Forecasting Methods

Subjective (Judgmental)Forecasting Methods

Time Series MethodsYt= f (Yt-1, Yt-2, … , Yt-k)

Causal MethodsYt= f (X1t, X2t, … , Xkt)

Examples : sales(t) = f (sales(t-1), sales(t-2), …)

Examples : sales(t) = f (price(t), advert(t), …)

Combination of Time Series – Causal Methods Yt= f (Yt-j , j>0 ; Xt-i , i0)

Examples : sales(t) = f (sales(t-1), advert(t), advert(t-1), …)

Page 12: Forecast 1

TIME SERIES MODELS

LINEAR Time Series Models

NONLINEAR Time Series Models

ARIMA Box-JenkinsModels from time series theory nonlinear autoregressive, etc ...

Flexible statistical parametric models neural network model, etc ...

State-dependent, time-varying para-meter and long-memory models

Nonparametric models

Intervention Model

Transfer Function (ARIMAX)

VARIMA (VARIMAX)

Models from economic theory

References : Timo Terasvirta, Dag Tjostheim and Clive W.J. Granger, (1994) “Aspects of Modelling Nonlinear Time Series” Handbook of Econometrics, Volume IV, Chapter 48. Edited by R.F. Engle and D.I. McFadden

Klasifikasi Model Time Series : Berdasarkan Bentuk atau Fungsi …

Page 13: Forecast 1

POLAPOLA DATA Time Series … DATA Time Series …

General Time Series “PATTERN”General Time Series “PATTERN”

StationerStationer

TrendTrend (linear (linear oror nonlinear)nonlinear)

SeasonalSeasonal (additive or (additive or multiplicative)multiplicative)

Cyclic Cyclic

Calendar Variation Calendar Variation

Page 14: Forecast 1

General of Time Series Patterns …

Time Series Patterns

Stationer Trend Effect Seasonal Effect Cyclic Effect

Nonseasonal Nonstationary models

Seasonal and Multiplicative models

Intervention models

Nonseasonal Stationary models

Page 15: Forecast 1

POLAPOLA DATA Time Series … DATA Time Series … continuedcontinued

Examples ofExamples of “ “Calendar VariationCalendar Variation” ” in in Gregorian (Masehi) calendar Gregorian (Masehi) calendar measurement:measurement: Eids holidayEids holiday (one of Islamic Calendar (one of Islamic Calendar

effects)effects) It happens on It happens on different month different month after three yearsafter three years or or shift to shift to previous monthprevious month after at the same after at the same month on three years month on three years

Hindu’s holidays in BaliHindu’s holidays in Bali

Imlek holidayImlek holiday

Page 16: Forecast 1

ContohContoh DATA EKONOMIDATA EKONOMI … … 11

Inflasi

YearMonth

2005200420032002200120001999JanJanJanJanJanJanJan

3

2

1

0

-1

Time Series Plot of Inflasi

1

12 11

1

12 12

12 11 11

Eids holiday effects

Page 17: Forecast 1

ContohContoh DATA EKONOMIDATA EKONOMI … … 22

Reference : Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia

Krisis di Indonesia

Pertengahan 1997

Page 18: Forecast 1

ContohContoh DATA EKONOMIDATA EKONOMI … … 33

Reference : Dinas Perhubungan Jawa Timur

Krisis di Indonesia Terjadi Mulai Pertengahan 1997

Page 19: Forecast 1

ContohContoh DATA EKONOMIDATA EKONOMI … … 44

Data

YearMonth

20001999199819971996199519941993JanJanJanJanJanJanJanJan

200000

150000

100000

50000

0

VariableKA EksekutifPesawat

Time Series Plot of Penumpang KA Eksekutif dan Pesawat

Reference : Dinas Perhubungan Jawa Timur

Krisis di Indonesia Terjadi Mulai Pertengahan 1997

Page 20: Forecast 1

ContohContoh DATA TOURISMDATA TOURISM … … 55

Reference : Badan Pusat Statistik (BPS) Bali

Krisis di Indonesia Pertengahan

1997

Page 21: Forecast 1

ContohContoh DATA TOURISMDATA TOURISM … … 66

Data

YearMonth

2003200220012000199919981997199619951994JanJanJanJanJanJanJanJanJanJan

100

90

80

70

60

50

40

30

20

VariableHotel 4*Hotel 5*

Time Series Plot of Tingkat Hunian Hotel 4* dan Hotel 5*

Krisis di Indonesia Terjadi Mulai Pertengahan 1997

Reference : Badan Pusat Statistik (BPS) Bali

Bom BALI

Page 22: Forecast 1

ContohContoh DATA HIDROLOGIDATA HIDROLOGI … … 77

Index

Data

9080706050403020101

0.30

0.25

0.20

0.15

0.10

0.05

0.00

VariableCurah hujanDebit air

Time Series Plot of Curah hujan and Debit air in Telaga Ngebel, Madiun

Page 23: Forecast 1

Contoh Contoh Data EKONOMIData EKONOMI … … 88

Keterangan : Data penjualan SARDEN di PT Blambangan Jaya, Banyuwangi

Page 24: Forecast 1

Model ARIMA Model ARIMA The The BoxBox--JenkinsJenkins

methodology methodology ……1.1. TentativeTentative IDENTIFICATIONIDENTIFICATION

historical data are used to tentatively identify an historical data are used to tentatively identify an appropriate appropriate ARIMA modelARIMA model..

2.2. ESTIMATIONESTIMATION historical data are used to estimate the parameters historical data are used to estimate the parameters of the tentatively of the tentatively identified model.identified model.

3.3. DIAGNOSTIC CHECKINGDIAGNOSTIC CHECKING various diagnostics are used to check the various diagnostics are used to check the adequacy of the adequacy of the tentatively tentatively identified model, identified model, if need be, to suggest an improved model, which is if need be, to suggest an improved model, which is then regarded then regarded as a new tentatively as a new tentatively identified model.identified model.

4.4. FORECASTINGFORECASTING once a final model is obtained, it is used to once a final model is obtained, it is used to forecast future time forecast future time series values.series values.

Page 25: Forecast 1

Flow DiagramFlow Diagram of Box- of Box-Jenkins Jenkins ……

1. Tentative IDENTIFICATION

2. Parameter ESTIMATION

3. DIAGNOSTIC CHECKING [ Is the model Is the model

adequateadequate? ]

4. FORECASTING

NO

YES

Stationary and non-stationary time

series ACF dan PACF (theoritical)

White noise of residual Normal Distribution of residual

Testing parameters

Forecast calculation

Page 26: Forecast 1

INFORMASIINFORMASI LEBIH LEBIH LANJUT LANJUT ......

Literature dan websitesLiterature dan websites Forecasting websiteForecasting website

www.forecastingprincipales.comwww.forecastingprincipales.com

www.neural-forecasting.com atau atau www.bis-lab.com

JournalsJournals Forecasting ... General literature ! Forecasting ... General literature !

Journal Journal of Time Series Analysisof Time Series Analysis JBF JBF Journal of Business ForecastingJournal of Business Forecasting

IJF IJF International Journal of Forecasting International Journal of Forecasting JoF JoF Journal of Forecasting Journal of Forecasting

SoftwaresSoftwares MINITABMINITAB SPSSSPSS SASSAS … …