PEMODELAN HIBRID MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) ARIMA UNTUK PREDIKSI DATA SERIES

Abstract

Penelitian mengkaji secara teoritis model hibrid MARS ARIMA untuk prediksi data series karena pemodelan data deret waktu biasanya pada kondisi data dengan fluktuasi yang stasioner dan linier adalah cukup memadai dengan menerapkan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) guna peramalan. Pemodelan deret waktu tak linier, salah satu adalah Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS), Model hibrid MARS dengan ARIMA digabungkan karena setiap metode peramalan memiliki keunggulan dan kelemahan dalam menganalisis data, sehingga dapat diperoleh bentuk model terbaik dengan tingkat kesalahan (error) terkecil dalam meramalkan suatu kasus.