<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="3689">
 <titleInfo>
  <title>Hasil Ketepatan Forecasting (Peramalan) Analisis Time Series (Deret Waktu) Metode Box-Jenkins Pada Jumlah Penderita Penyakit Pneumonia Di UPTD Puskesmas Kamonji Kota Palu.</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Ibrahim, Muhammad P 101 18 094</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text"></placeTerm>
   <publisher>Studi Kesehatan Masyarakat</publisher>
   <dateIssued>2022</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Buku Teks</form>
  <extent>xviii, 49 hlm.: ilus.; 30 cm.</extent>
 </physicalDescription>
 <note>ABSTRAK&#13;
&#13;
MUHAMMAD IBRAHIM, Ketepatan Hasil Forecasting (Peramalan) Analisis Time Series (Deret Waktu) Metode Box-Jenkins Pada Jumlah Penderita Penyakit Pneumonia Di UPTD Puskesmas Kamonji Kota Palu (di bawah bimbingan Sitti Radiah).&#13;
Departemen Biostatistik, KB dan Kependudukan&#13;
Program Studi Kesehatan Masyarakat&#13;
Fakultas Kesehatan Masyarakat&#13;
Universitas Tadulako Palu&#13;
Skripsi&#13;
Februari 2022&#13;
&#13;
Penelitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif dengan pendekatan non reaktif atau unobstructive. Menggunakan analisis Time Series dengan  metode ARIMA Box-Jenkins pada data sekunder. Dari data sekunder dilakukan simulasi data 1, 3 dan 6 bulanan dan dari tiap simulasi data dibagi dua kelompok yaitu kelompok pertama data inisialisasi tahun 2016 – 2019, dan kelompok kedua data aktual tahun 2020. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil ketepatan peramalan menggunakan metode Box-Jenkins pada jumlah penderita pneumonia di UPTD Puskesmas Kamonji Kota Palu. Simulasi data 1 bulanan berjumlah 48 deret waktu sebagai data inisialisasi, didapatkan model peramalan yang sesuai yaitu ARIMA (1,1,1), kemudian dilakukan peramalan dan didapatkan hasil jumlah peramalan 289,166 penderita pneumonia. Simulasi data 3 bulanan berjumlah 16 deret waktu sebagai data inisialisasi dan simulasi 6 bulanan berjumlah 2 deret waktu sebagai data inisialisasi tidak ditemukan model yang layak dan sesuai untuk dilakukan peramalan. Kesimpulannya, tidak ada simulasi data yang mendapatkan hasil yang tepat pada jumlah penderita pneumonia karena mendapatkan hasil jumlah peramalan yang lebih tinggi daripada data aktualnya. Saran yang dapat diberikan dalam penelitian ini adalah untuk menggunakan data yang lebih dari 5 tahun.&#13;
&#13;
&#13;
Kata Kunci: Peramalan, data Pneumonia, Metode Box-Jenkins.&#13;
</note>
 <note type="statement of responsibility">Muhammad Ibrahim.</note>
 <subject authority="">
  <topic>KESEHATAN MASYARAKAT</topic>
 </subject>
 <classification>614</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>PERPUSTAKAAN FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS TADULAKO</physicalLocation>
  <shelfLocator>614 IBR k Skripsi 2022</shelfLocator>
  <holdingSimple>
   <copyInformation>
    <numerationAndChronology type="1">S-P10118094</numerationAndChronology>
    <sublocation>My Library</sublocation>
    <shelfLocator>614 IBR k Skripsi 2022</shelfLocator>
   </copyInformation>
  </holdingSimple>
 </location>
 <recordInfo>
  <recordIdentifier>3689</recordIdentifier>
  <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2022-06-08 11:46:05</recordCreationDate>
  <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2022-06-08 11:46:25</recordChangeDate>
  <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
 </recordInfo>
</mods>
</modsCollection>