%0 Thesis
%9 Skripsi
%A Aditya Saputra, NIM.: 05610009
%B FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
%D 2010
%F digilib:64409
%I UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA
%K Peramalan, Data Runtun Waktu Musiman, Metode Box-Jenkins, AIC, BIC
%P 92
%T ANALISIS DATA RUNTUN WAKTU MUSIMAN DENGAN MODEL SARIMA (APLIKASI : PERSENTASE JUMLAH WISATAWAN DALAM NEGERI YANG DATANG KE HOTEL DI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA)
%U https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/64409/
%X Analisis data 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 wisatawan dalam negeri yang datang ke  hotel di Daerah Istimewa Yogyakarta dengan menggunakan model SARIMA.  Data yang digunakan berupa data bulanan dari bulan Januari 2003 sampai dengan  bulan Desember 2008.  Penelitian ini membahas tentang langkah-langkah analisis data runtun waktu  musiman dengan model SARIMA yang menggunakan pendekatan metode Box-  Jenkins. Metode ini terdiri dari beberapa tahap, yaitu identifikasi model, estimasi  parameter, pemeriksaan diagnostik dan peramalan. Tahap identifikasi model  dilakukan dengan pengidentifikasian model yang dianggap paling sesuai dengan  melihat plot ACF dan PACF dari correlogram. Tahap estimasi dilakukan dengan  cara penaksiran terhadap setiap parameter dalam model tersebut. Tahap  pemeriksaan diagnostik digunakan untuk menguji kesesuaian dari setiap  parameter yang didapat dari tahap sebelumnya. Setelah model yang sesuai terpilih  maka langkah selanjutnya menggunakan model tesebut untuk peramlan.  Hasil dari penelitian ini menujukkan bahwa model SARIMA (0,1,1)  (0,1,1)12 memberikan hasil peramalan yang baik dengan nilai AIC dan BIC  terkecil, serta memenuhi asumsi-asumsi pada pemeriksaan diagnostik. Hal ini  terbukti pada data ramalan persentase jumlah wisatawan dalam negeri yang  datang ke hotel di Daerah Istimewa Yogyakarta.
%Z Pembimbing: Akhmad Fauzy, Ph.D dan Moh Farhan Qudratullah, M.Si