Simulasi Pemodelan Segmented Autoregressive Untuk Peramalan Data Interrupted Time Series

Abstract

Peramalan merupakan komponen penting yang menjadi bagian dari strategi CPFR (Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment) di dalam optimalisasi Supply Chain. Penelitian ini terfokus pada pengembangan alternatif metode peramalan sederhana untuk data interrupted time series. Model yang dikembangkan berupa segmented regression yang diintegrasikan dengan autoregressive. Model ini mengakomodasi perubahan di dalam data time series yang disebabkan oleh intervensi dari luar data tersebut yang membentuk sebuah bentuk lompatan data. Untuk memperlihatkan kemampuan model segmented autoregressive ini, disimulasikan beberapa bentuk interrupted time series lalu menerapkan segmented autoregressive pada data simulasi tersebut. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa segmented autoregressive dapat menangkap pola interrupted time series dan tetap memenuhi asumsi pemodelan statistik