Irma Sulastri Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas mipa 2024

Skripsi

Data hilang merupakan masalah penting dalam analisis data deret waktu. Adanya data hilang menyebabkan ketidaklengkapan urutan dari data deret waktu sehingga diperlukan proses imputasi data untuk mengatasi masalah ini. Setiap metode imputasi tidak dapat memberikan performa terbaik pada semua jenis data deret waktu, oleh karena itu dilakukan perbandingan delapan metode imputasi yaitu interpolasi linier, interpolasi spline, interpolasi stine, Kalman smoothing pada structural time series model, Kalman smoothing pada ARIMA, simple moving average, linear weighted moving average, dan exponentially weighted moving average. Perbandingan ini dilakukan pada tiga jenis dataset deret waktu yaitu data tingkat inflasi bulanan Indonesia tahun 2014-2023, data jumlah kasus positif mingguan Covid-19 di Indonesia tahun 2020-2023, dan data nilai tukar harian mata uang Rupiah terhadap Dolar AS tahun 2020-2023. Metrik kesalahan yang digunakan untuk evaluasi adalah RMSE, WAPE, dan MAE dengan tujuan untuk menentukan metode terbaik berdasarkan kombinasi jumlah data, karakteristik dataset, dan proporsi data hilang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada dataset tingkat inflasi bulanan Indonesia dari tahun 2014-2023 yang memiliki karakteristik jangkauan data kecil dan jumlah data yang sedikit, metode Kalman ARIMA memberikan hasil terbaik untuk setiap proporsi data hilang mulai dari 5% hingga 25%. Untuk dataset jumlah kasus positif mingguan Covid-19 di Indonesia dari tahun 2020-2023 yang memiliki karakteristik jangkauan data besar dan jumlah data yang sedikit lebih banyak dari T1 maka metode interpolasi stine menghasilkan performa terbaik pada proporsi data hilang 5% dan 10%, sedangkan interpolasi spline memberikan hasil terbaik pada proporsi data hilang 15%, 20%, dan 25%. Terakhir, pada dataset nilai tukar harian mata uang Rupiah terhadap Dolar AS dari tahun 2020-2023 yang memiliki karakteristik data bersifat stasioner dan jumlah data banyak, metode interpolasi linier memberikan hasil terbaik pada proporsi data hilang 5%, Kalman struktural pada proporsi data hilang 10% hingga 20%, dan Kalman ARIMA pada proporsi data hilang 25%. Kata kunci: Data Hilang, Data Deret Waktu, Metode Imputasi, RMSE, WAPE, MAE. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 126469 2024-07-24 10:02:23 2024-07-24 11:38:53 machine generated