Skripsi

Pengembangan peramalan model gm(3,1) dan akurasinya dibandingkan dengan model gm(1,1) dan gm(2,1) / Syafi\'udin, Zuhri

Abstrak
Peramalan dapat dikatakan sebagai suatu cara atau teknik untuk memperkirakan suatu nilai pada masa yang akan datang dengan memperhatikan dan mempertimbangkan data masa lampau maupun data masa sekarang. Salah satu peramalan yang digunakan adalah model Grey Forecasting yaitu GM(1 1) dan GM(2 1). Pada penelitian ini akan dikembangkan peramalan model GM(3 1) sebagai pengembangan dari model GM(1 1) dan GM(2 1). Model GM(2 1) merupakan perbaikan dari model GM(1 1) khususnya untuk data yang memiliki selisih yang besar setiap periodenya. Model tersebut menggunakan persamaan diferensial biasa berorde 1 (satu) untuk GM(1 1) berorde 2 (dua) untuk GM(2 1) dengan masing-masing model menggunakan 1 (satu) variabel. Model GM(3 1) merupakan pengembangan dari GM(1 1) dan GM(2 1) dengan menggunakan persamaan differensial berorde 3 (tiga) dan tetap menggunakan 1 (satu) variabel. Selanjutnya untuk menguji keakuratan model GM(3 1) akan digunakan tiga jenis data yaitu data monoton naik monoton turun dan fluktuatif. Dari hasil simulasi didapatkan hanya data fluktuatif yang akurat untuk model GM(3 1) dibandingkan dengan model GM(2 1) maupun model GM(1 1). Dengan menggunakan MAPE untuk menentukan error-nya diperoleh error untuk data yang berfluktuatif pada model GM(3 1) sebesar 3 909611772% yang lebih baik dari error model GM(1 1) yaitu 6 051558% maupun error model GM(2 1) sebesar 56 03034%. Lebih lanjut karena error model GM(2 1) gt 50% maka dikategorikan sebagai peramalan yang lemah dan tidak akurat sedangkan error untuk model GM(1 1) dan GM(3 1) yang kurang dari 10% maka dikategorikan sebagi peramalan dengan tingkat akurasi yang tinggi dengan akurasi yang terbaik adalah model GM(3 1).

Informasi Detail

DDC

Rs 519.536 ZUH

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Matematika, 0.

Deskripsi Fisik

vii, 30 lembar : il. ; 30 cm.

Bahasa

Indonesia

No Reg

02084/KI/22

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang.

Subjek

1. ANALISIS REGRESTI
2.GREY FORECASTING MODEL
3. REGRESSION ANALYSIS

Pembimbing

1. Makbul Muksar

Lampiran Berkas