Bagaimana kompleksitas model ARIMA dibandingkan dengan kesederhanaan rata-rata historis

Kompleksitas Model ARIMA

1. Komponen Autoregresif (AR): Model ARIMA menyertakan komponen autoregresif yang menangkap hubungan linier antara nilai saat ini dan nilai masa lalu. Komponen ini bisa jadi rumit, terutama ketika berhadapan dengan data yang tidak stasioner.

2. Komponen Terintegrasi (I): Komponen terintegrasi dalam model ARIMA melibatkan pembedaan data untuk menjadikannya stasioner. Hal ini memerlukan komputasi yang intensif dan mungkin memerlukan penanganan proses pembedaan yang hati-hati.

3. Komponen Rata-Rata Bergerak (MA): Komponen rata-rata bergerak dalam model ARIMA menangkap hubungan linier antara nilai saat ini dan sisa masa lalu. Komponen ini bisa jadi rumit, terutama ketika berhadapan dengan hubungan non-linier.

4. Parameter Model: Model ARIMA memiliki beberapa parameter untuk diestimasi, seperti urutan komponen AR dan MA, yang dapat membuat model menjadi lebih kompleks.

Kesederhanaan Rata-Rata Historis

1. Perhitungan Sederhana: Rata-rata historis dihitung hanya dengan membuat rata-rata nilai masa lalu dari rangkaian waktu. Ini adalah proses yang mudah dan sederhana.

2. Tanpa Parameter: Rata-rata historis tidak memerlukan estimasi parameter apa pun, sehingga membuatnya lebih sederhana dibandingkan model ARIMA.

3. Tidak Ada Hubungan Non-Linear: Rata-rata historis tidak menangkap hubungan non-linier dalam data, sehingga membuatnya kurang efektif untuk jenis deret waktu tertentu.

Perbandingan

Singkatnya, model ARIMA umumnya lebih kompleks dibandingkan rata-rata historis karena alasan berikut:

- Lebih Banyak Parameter: Model ARIMA memiliki lebih banyak parameter untuk diestimasi dibandingkan dengan rata-rata historis.
- Hubungan Non-Linear: Model ARIMA dapat menangkap hubungan non-linier dalam data, sehingga membuatnya lebih efektif untuk jenis deret waktu tertentu.
- Kompleksitas Komputasi: Model ARIMA dapat memerlukan komputasi yang intensif, terutama ketika menangani kumpulan data besar atau data non-stasioner yang kompleks.

Di sisi lain, rata-rata historis lebih sederhana dan mudah untuk dihitung, namun rata-rata tersebut mungkin tidak menangkap pola kompleks atau hubungan non-linier dalam data.