Autoregressive integrated moving average (ARIMA) (skripsi dan tesis)

ARIMA sering juga disebut metode runtun waktu Box-Jenkins.
ARIMA sangat baik ketepatannya untuk prakiraan jangka pendek,
sedangkan untuk prakiraan jangka panjang ketepatan prakiraannya
kurang baik. Biasanya akan cenderung mendatar/konstan untuk
periode yang cukup panjang. ARIMA dapat diartikan sebagai
gabungan dari dua model, yaitu model autoregressive (AR) yang di
integrasikan dengan model Moving Average (MA). Model ARIMA
umumnya dituliskan dengan notasi ARIMA (p,d,q). P adalah derajat
proses AR, d adalah orde pembedaan dan q adalah derajat proses
MA (Nachrowi, 2006).
Model ARIMA adalah model yang secara penuh mengabaikan
independen variabel dalam membuat prakiraan. ARIMA
menggunakan nilai masa lalu dan sekarang dari variabel dependen
untuk menghasilkan prakiraan jangka pendek yang akurat. ARIMA
cocok jika observasi deret waktu (time series) secara statistik
berhubungan satu sama lain (dependent).