Text
PENERAPAN SPATIO TEMPORAL MULTIVARIATE SINGULAR SPECTRUM ANALYSIS UNTUK PERAMALAN HARGA ECERAN BERAS
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan dengan melibatkan
informasi spasial berupa penimbang kebalikan jarak (inverse distance
weightingIIDW). Metode yang digunakan adaIah Spatio Temporal Multivariate
Singular Spectrum Analysis (ST -MSSA). SSA merupakan metode peramaIan
ekspIoratif dan berbasis non parametrik sehingga tidak memerlukan asumsi
parametrik seperti stasioneritas, sebaran residualnya berdistribusi normal, white
noise dan homoskedastisitas. Data observasi penelitian ini adalah rata-rata harga
eceran beras mingguan di pasar tradisional pada sepuluh ibukota provinsi kawasan
Sumatera sejak Januari 2013 hingga Desember 2016 (209 minggu). Diawali
dengan identifikasi ketergantungan spasial (spatial autocorrelation), linieritas dan
keberadaan unsur data seperti tren, musiman, siklis dan noise. Kemudian
dilanjutkan dengan pemilihan Window Length dan Eigentriple optimum dengan
didasarkan perbedaan terbesar dan rasio terkecil RMSE MS SA tertimbang dan tak
tertimbang terhadap SSA univariat yang memanfaatkan data training. Window
Length dan banyaknya Eigentriple yang terlibat serta metode terpilih selanjutnya
digunakan untuk melakukan peramalan data testing. Hasil peramalan data testing
diukur akurasi, presisi dan keandalanannya untuk dijadikan dasar peramalan data
periode Januari - JuIi 2017 (28 minggu berikutnya). Window Length dan
Eigentriple optimum rnasing-masing adalah 180 dan sembilan, sementara itu
metode ST-MSSA mempunyai akurasi yang lebih baik daripada MSSA.
Berdasarkan validasi peramaIan yang menggunakan data testing diperoleh Root
Mean Square Error (RMSE) tertinggi adalah 0,0712, Mean Absoute Error (MAE)
tertinggi adalah 0,0592 dan Mean Absoute Percentage Error (MAP E) tertinggi
adalah 0,6196,jarak terhadap nol tertinggi pada Mean Error (ME) adalah -0,0589
danjarak terhadap noI tertinggi pada Mean Percent Error (MPE) adalah -0,6169.
No copy data
No other version available