Bagaimana rata-rata historis dibandingkan dengan metode peramalan lain seperti ARIMA atau pemulusan eksponensial

Perbandingan Metode Peramalan

1. Rata-rata Historis:
- Rata-rata historis adalah metode sederhana dan kuat untuk peramalan jangka pendek.
- Mereka efektif dalam menghaluskan kebisingan dan menangkap tren terkini.
- Namun, rata-rata historis tidak menangkap tren jangka panjang atau perubahan pola yang mendasarinya, sehingga kurang efektif untuk perkiraan jangka panjang.

2. ARIMA (Rata-Rata Pergerakan Terintegrasi Autoregresif):
- ARIMA adalah model statistik yang lebih canggih yang dapat menangkap pola kompleks dalam data deret waktu.
- ARIMA efektif untuk peramalan jangka pendek dan jangka panjang, karena dapat memodelkan tren, musiman, dan karakteristik non-stasioner lainnya.
- ARIMA mengungguli rata-rata historis dalam banyak kasus, terutama untuk prakiraan jangka panjang yang pola dasarnya berubah.

3. Pemulusan Eksponensial:
- Pemulusan eksponensial adalah metode peramalan deret waktu tradisional lainnya yang memberikan bobot yang menurun secara eksponensial pada observasi masa lalu.
- Pemulusan eksponensial dapat menangkap tren dan musim, sehingga lebih efektif dibandingkan rata-rata historis untuk peramalan jangka menengah dan panjang.
- Pemulusan eksponensial sering dibandingkan dengan ARIMA, dan kedua metode tersebut terkadang memberikan hasil yang serupa, bergantung pada karakteristik deret waktu.

Perbandingan dari Hasil Pencarian

Hasil penelusuran memberikan beberapa wawasan tambahan:

- Hasil pertama [1] membandingkan ARIMA dan pemulusan eksponensial, menunjukkan bahwa kinerja kedua metode dapat bervariasi tergantung pada data deret waktu tertentu.
- Hasil kedua [2] membandingkan ARIMA dan LSTM (sejenis model pembelajaran mendalam), dan menemukan bahwa LSTM sedikit mengungguli ARIMA dalam tugas perkiraan deret waktu.
- Hasil ketiga dan keempat [3, 4] juga membandingkan ARIMA dan LSTM, dan secara umum menemukan bahwa LSTM dapat mengungguli ARIMA, terutama untuk deret waktu non-linier yang kompleks.

Kesimpulan

Singkatnya, rata-rata historis adalah metode yang sederhana dan efektif untuk peramalan jangka pendek, namun umumnya kinerjanya lebih baik daripada metode yang lebih canggih seperti ARIMA dan pemulusan eksponensial, terutama untuk prakiraan jangka panjang. ARIMA dan pemulusan eksponensial dapat menangkap pola data yang lebih kompleks, sehingga lebih cocok untuk tugas peramalan yang lebih luas. Selain itu, metode berbasis pembelajaran mendalam yang lebih baru seperti LSTM telah menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam mengungguli model statistik tradisional dalam skenario perkiraan rangkaian waktu tertentu.