Metode penelitian cukup beragam, salah satunya adalah metode Sarima dan Arima, yang merupakan metode analisis untuk time series. Metode ini banyak digunakan pada penelitian di tahun 1990.

Arima merupakan autogressive integrated movig average, sedangkan Sarima adalah seasonal autogresive integrated moving average. Keduanya merupakan metode analisis yang bisa membantu menghasilkan penelitian yang komprehensif.

Sejarah Metode Arima dan Sarima

Metode Arima – Sarima Autoregressive Integrated Moving Average merupakan metode analisis yang digunakan untuk penelitian time series, moving average, hingga naïve. Dengan menggunakan metode ini, Anda bisa melakukan analisis data time series dengan ketepatan model yang baik.

Metode penelitian ini dibuat di tahun 1990-an, dengan menggunakan pola data ACF dan PACF. Metode penelitian ini memang terkesan lebih modern dibandingkan dengan metode time series yang lain, sebab persamaannya lebih kompleks dibandingkan metode analisis yang lain.

Hal yang perlu diingat jika Anda menggunakan metode analisis ini adalah model yang digunakan, pastikan nilai MSE dan MSD yang digunakan sesuai. Jika tidak sesuai, maka metode Arima Sarima ini akan menghasilkan nilai average dan tren yang berbeda dari variabel yang dipakai.

Tahapan Analisis Menggunakan Metode Arima – Sarima

Jika Anda menggunakan metode Arima – Sarima Autoregressive Integrated Moving Average, terdapat tahapan yang perlu Anda lakukan, diantaranya adalah:

  1. Identifikasi

Proses ini merupakan proses identifikasi data, variabel yang digunakan mengandung tren serta bersifat seasonal. Untuk metode Arima – Sarima, data dan variabel yang digunakan haruslah memiliki sifat yang stasioner. Apabila data yang dimiliki memiliki tren, maka dilakukan pembedaan.

Pembedaan ini dilakukan dengan tujuan data yang dipakai memiliki sifat stasioner. Setelah data yang digunakan bersifat stationer, selanjutnya Anda hanya perlu memilih mode analisis Arima atau Sarima sebagai pisau analisis.

2. Evaluasi Model

Setelah identifikasi model yang digunakan, selanjutnya Anda melakukan evaluasi model. Evaluasi model yang dipakai sama dengan MSE atau Mean Square Error, selanjutnya Anda bisa menggunakan software minitab. Metode Arima – Sarima Autoregressive Integrated Moving Average bisa menggunakan parameter dengan di setimasi nyata dan nol.

3. Peramalan

Terakhir, Anda bisa melakukan peramalan untuk melakukan analisis dari data dan variabel yang digunakan. Tujuan peramalan dilakukan untuk menentukan nilai eror pada kasus tertentu, sehingga nilai yang dihasilkan akan sesuai dengan data yang telah didapatkan.

Demikianlah rincian mengenai metode Arima – Sarima Autoregressive Integrated Moving Average untuk penelitian kuantitatif maupun campuran. Agar hasilnya runtut, maka penjelasan defisini dan rumusan yang digunakan harus sesuai dengan aturan dan tahapan diatas. Semoga informasi Gama Statistika dapat membantu Anda, terutama untuk mereka yang hendak melakukan penelitian dengan konsep time series.