Pemodelan Multivariate Arima untuk Trafik Internet di Kampus Universitas Surabaya

ARIMA ( Autoregressive Integrated Moving Average ) adalah suatu metode analisis berdasarkan runtun waktu yang bisa digunakan untuk peramalan. Model ARIMA yang akan diperoleh berdasarkan data traffic internet yang dikumpulkan dalam selang waktu tertentu. Data traffic internet yang digunakan berasal dari beberapa router yang berbeda (spasial dan temporal) yang telah terpasang datalogger MRTG ( Multi Router Traffic Grapher ). Data tersebut akan diolah dengan beberapa langkah seperti pimisahan data be rdasarkan harian, uji stasioner data, pemodelan ARIMA, validasi model dan kemudian menemukan model yang paling sering muncul dari semua router . Model ARIMA (1,1,2) merupakan model umum untuk traffic pada ke - empat router di Universitas Surabay

Analisis dan Pemodelan Trafik Internet Spasial

Pengukuran trafik internet spasial dilakukan secara agregat selama satu tahun dengan mengambil 4 lokasi pengukuran trafik di kampus Universitas Surabaya yaitu Fakultas Bisnis dan Ekonomika, Fakultas Teknik, Perpustakaan dan Kampus Ubaya Ngagel. Pemodelan trafik menggunakan Vector Auto Regressive (VAR) dengan validasi model menggunakan qqplot dan uji distribusi normal pada residu model. Hasilnya diperoleh bahwa model VAR(1) merupakan model yang sesuai untuk data trafik internet spasial tersebut. Untuk mengetahui hubungan kausalitas antar trafik dilakukan analisis kausalitas menggunakan metoda Granger Causality. Hasil analisisnya menunjukkan bahwa trafik internet di Perpustakaan dipengaruhi oleh ketiga trafik yang lainnya

Analisis Spasial Trafik Internet Agregat

Analisis spasial trafik internet ini bertujuan untuk mengetahui pola hubungan kausalitas (sebab-akibat) antara trafik dari satu lokasi dengan lokasi trafik yang lain. Pengukuran trafik internet spasial dilakukan secara agregat selama satu tahun dari bulan September 2009 – September 2010 dengan mengambil 4 lokasi pengukuran trafik internet dikampus Universitas Surabaya yaitu trafik internet pada Fakultas Bisnis dan Ekonomika, Fakultas Teknik, Perpustakaan dan Kampus Ubaya Ngagel. Analisis spasial trafik internet pada makalah ini menggunakan metode Granger Causality dan korelasi silang. Hasil analisis spasial trafik menggunakan Granger Causality menunjukkan bahwa trafik internet di Perpustakaan (S) dipengaruhi oleh trafik internet dari Fakultas Teknik (E), Fakultas Bisnis dan Ekonomika (M) dan Kampus Ubaya Ngagel (N). Sedangkan trafik internet di kampus Ubaya Ngagel (N) mempengaruhi trafik di Fakultas Bisnis dan Ekonomika (M). Pengaruh terkuat berasal dari trafik Fakultas Teknik (E). Analisis Granger causality dan korelasi silang membuktikan bahwa hanya nilai koefisien korelasi yang di atas 0,25 saja yang memiliki hubungan kausalitas

PERBANDINGAN MODEL ARIMA PADA DATA SPASIAL TRAFIK INTERNET AGREGAT

Pengukuran data spasial trafik internet dilakukan secara agregat selama 46 hari dengan mengambil 4 lokasi pengukuran trafik internet di kampus Universitas Surabaya yaitu Fakultas Bisnis dan Ekonomika, Fakultas Teknik, Perpustakaan dan Kampus Ubaya Ngagel. Pemodelan trafik ini merupakan model trafik internet harian menggunakan model ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) dengan validasi model menggunakan qqplot dan uji distribusi normal pada residu model. Oleh karena trafiknya merupakan trafik harian, maka terdapat 184 model ARIMA pada ke-empat lokasi pengukuran trafik tersebut. Hasil pertama yang diperoleh bahwa model ARIMA(1,1,2) merupakan model ARIMA yang umum (sering muncul) pada pemodelan di empat lokasi trafik dan hasil kedua menunjukkan bahwa data spasial trafik internet agregat merupakan data non-stasioner

PERBANDINGAN MODEL ARIMA PADA DATA SPASIAL TRAFIK INTERNET AGREGAT

Pengukuran data spasial trafik internet dilakukan secara agregat selama 46 hari dengan mengambil 4 lokasi pengukuran trafik internet di kampus Universitas Surabaya yaitu Fakultas Bisnis dan Ekonomika, Fakultas Teknik, Perpustakaan dan Kampus Ubaya Ngagel. Pemodelan trafik ini merupakan model trafik internet harian menggunakan model ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) dengan validasi model menggunakan qqplot dan uji distribusi normal pada residu model. Oleh karena trafiknya merupakan trafik harian, maka terdapat 184 model ARIMA pada ke-empat lokasi pengukuran trafik tersebut. Hasil pertama yang diperoleh bahwa model ARIMA(1,1,2) merupakan model ARIMA yang umum (sering muncul) pada pemodelan di empat lokasi tra

PERBANDINGAN MODEL ARIMA PADA DATA SPASIAL TRAFIK INTERNET AGREGAT

Pengukuran data spasial trafik internet dilakukan secara agregat selama 46 hari dengan mengambil 4 lokasi pengukuran trafik internet di kampus Universitas Surabaya yaitu Fakultas Bisnis dan Ekonomika, Fakultas Teknik, Perpustakaan dan Kampus Ubaya Ngagel. Pemodelan trafik ini merupakan model trafik internet harian menggunakan model ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) dengan validasi model menggunakan qqplot dan uji distribusi normal pada residu model. Oleh karena trafiknya merupakan trafik harian, maka terdapat 184 model ARIMA pada ke-empat lokasi pengukuran trafik tersebut. Hasil pertama yang diperoleh bahwa model ARIMA(1,1,2) merupakan model ARIMA yang umum (sering muncul) pada pemodelan di empat lokasi tra