Rata-rata Pergerakan Terintegrasi Autoregresif, atau ARIMA, adalah metode perkiraan statistik populer yang digunakan dalam analisis dan prediksi data deret waktu. ARIMA merupakan salah satu jenis teknik peramalan berbasis model Box-Jenkins yang umum digunakan dalam bidang ilmu ekonomi, keuangan, dan ilmu ekonomi.
ARIMA didasarkan pada konsep model autoregressive terintegrasi (ARIMA), dimana titik data dinyatakan sebagai kombinasi linier dari nilai masa lalu dan kesalahan masa lalu. ARIMA digunakan untuk menangkap hubungan linier atau nonlinier dalam data deret waktu, termasuk musiman dan tren. Model ARIMA terdiri dari tiga komponen – autoregresif, terintegrasi, dan rata-rata bergerak.
Komponen autoregresif memperhitungkan korelasi serial dalam data dengan menyatakan nilai saat ini sebagai kombinasi linier dari nilai masa lalu dan masa kini. Komponen terintegrasi memungkinkan pengambilan data nonstasioner dengan mengambil nilai yang berbeda, sehingga menjadikan data lebih stasioner. Komponen rata-rata bergerak menangkap fluktuasi data jangka pendek dengan mengambil kesalahan periode waktu sebelumnya.
ARIMA memberikan pendekatan yang efektif untuk memodelkan dan memahami data deret waktu. ARIMA dapat digunakan untuk memperkirakan semua jenis data deret waktu, termasuk penjualan, harga saham, cuaca, dan indikator ekonomi. Ini juga sangat efektif untuk tugas peramalan sederhana, dimana datanya stasioner dan pola rangkaiannya tidak berubah seiring waktu.
ARIMA adalah alat peramalan canggih yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai masa depan secara akurat dan banyak digunakan dalam bidang ilmu komputer. ARIMA adalah alat penting bagi ilmuwan data dan ahli statistik, yang memungkinkan prediksi dan perkiraan data deret waktu yang kompleks dan hampir akurat.
