Abstract

Singular spectrum analysis (SSA) is a new method in time series analysis that uses a nonparametric approach. The purpose of this study is to determine the model and forecast the farmer exchange rate in the Province of Bali using SSA. Vector singular spectrum analysis (VSSA) forecasting method is used to calculate the accuracy of forecasting. The best SSA model is obtained with a window length (L) value of 57 and produces a MAPE value of 0.49%. In conclusion, SSA method can predict farmer exchange rate in the Province of Bali very accurate.

Highlights

  • Singular spectrum analysis (SSA) is a new method in time series analysis that uses a nonparametric approach

  • Vector singular spectrum analysis (VSSA) forecasting method is used to calculate the accuracy of forecasting

  • The best SSA model is obtained with a window length (L) value of 57 and produces a mean absolute percentage error (MAPE) value of 0.49%

Read more

Summary

PENDAHULUAN

Indonesia dikenal sebagai negara agraris yang sebagian besar penduduknya bekerja pada sektor pertanian. Kebutuhan pangan yang diperoleh dari sektor pertanian sangatlah penting bagi kelangsungan hidup penduduk, sehingga kesejahteraan para petani perlu diperhatikan. Nilai tukar petani (NTP) adalah salah satu indikator untuk mengukur tingkat kesejahteraan petani. Sehingga peramalan diperlukan untuk mengetahui potensi sektor pertanian ke depannya. Terdapat banyak metode untuk meramal yang telah berkembang dalam metode deret waktu, salah satunya adalah metode singular spectrum analysis (SSA). SSA adalah metode baru dalam analisis deret waktu yang menggabungkan elemen analisis deret waktu klasik, statistika multivariat, geometri multivariat, sistem dinamik, dan pemrosesan sinyal. Sakinah (2018) meneliti akurasi peramalan long horizon dengan recurrent SSA (RSSA) dan vector SSA (VSSA) yang menghasilkan mean absolute percentage error (MAPE) secara berturut-turut dan. (2019) meramalkan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali dan menghasilkan model SSA terbaik dengan window length ( ) dan MAPE sebesar

Jenis dan Sumber Data
Metode Analisis Data
HASIL DAN PEMBAHASAN
Rekonstruksi
Pengelompokan Komponen Tren dan Musiman
Peramalan
SIMPULAN DAN SARAN
Full Text
Published version (Free)

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call