Analisis Time Series   »   Model Time Series Stasioner   ›  Autoregressive Moving Average Model (ARMA)

Model Time Series

Autoregressive Moving Average Model (ARMA)

Model ARMA merupakan campuran antara model autoregressive (AR) dan moving average (MA). Model AR mengasumsikan bahwa data sekarang dipengaruhi oleh data sebelumnya, sedangkan model MA mengasumsikan bahwa data sekarang dipengaruhi oleh nilai residual data sebelumnya.

Model Autoregressive Moving Average (ARMA) merupakan salah satu model untuk data time series stasioner. Model ARMA merupakan campuran antara model autoregressive (AR) yang mengasumsikan bahwa data sekarang dipengaruhi oleh data sebelumnya dan model moving average (MA) yang mengasumsikan bahwa data sekarang dipengaruhi oleh nilai residual data sebelumnya.

Secara umum, model ARMA dengan orde p dan q atau ARMA(p,q) diberikan sebagai berikut:

atau jika dituliskan dalam backward shift operator, maka

di mana \(ε_t\) adalah white noise process.

ACF dan PACF Model ARMA