TY  - THES
N1  - Syaeful ari?f, M.T
ID  - digilib20371
UR  - https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/20371/
A1  - HERMAWAN SUPRIYANTO, NIM. 10660005
Y1  - 2016/03/28/
N2  - Analisis dat runtun waktu musiman bertujuan untuk memprediksi data runtun waktu yang
mempunyai pola musiman pada beberapa periode ke depan berdasarkan data dimasa lalu. Adapun
tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk memprediksi prosentase jumlah produksi blangkon
dengan permintaan yang tidak menentu dengan model SARIMA. Data yang digunakan adalah data
1tahun produksi tahun 2013. Peneltian ini membahas tentang langkah-langkah analisis data runtun
waktu musiman dengan model SARIMA yang menggunakan pendeketan metode Box-jenkins, metode
ini terdiri dari beberapa tahap yaitu identifikasi, estimasi, parameter, pemeriksaan diagnostik dan
peramalan. Tahap identifikasi model dilakukan dengan pengidentifikasian model yang dianggap
paling sesuai dengan melihat plot AC dan PACF dai correlogram. Dan setelah model dipilih dan
sesuai maka langkah selanjutnya menggunakan model peramalan. Dari hasil pengujian didapat model
SARIMA (seasonal autoregressive intergrated moving average) yang menghasilkan akurasi tingkat
kesalahan yang lebih akurat adalam model sarima ((1,1,0)(0,1,1)) dan dari model tersebut didapat
akurasi tingkat kesalahan sebesar 0.0244 dan dari model tersebut didapat akurasi tingkat kesalahan
dengan prediksi dan akurasi yang tepat. Hal ini terbukti pada data ramalan damn presentase jumlah
produksi blangkondi Omah Blangkon Yogyakarta.
PB  - UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA
KW  - time series
KW  -  forecasting
KW  -  SARIMA. Season time series. MAPE
M1  - skripsi
TI  - PERENCANAAN JUMLAH PRODUKSI BLANGKON DENGAN
SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVAREGE
(SARIMA).
(STUDI KASUS PADA CV OMAH BLANGKON)
AV  - restricted
ER  -