PERAMALAN DENGAN MODEL SVAR PADA DATA INFLASI INDONESIA DANNILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP KURS DOLAR AMERIKA
|
|
- Devi Hermanto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PERAMALAN DENGAN MODEL SVAR PADA DATA INFLASI INDONESIA DANNILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP KURS DOLAR AMERIKA Daivi S. Wardani, Adi Seiawan, Didi B. Nugroho Program Sudi Maemaika Fakulas Sains dan Maemaika, Universias Krisen Saya Wacana Jl. Diponegoro 5-6 Salaiga 57 ABSTRAK Dalam makalah ini dibahas enang penerapan model Srucural Auoregression (SVAR) unuk meramalkan daa inflasi dan nilai ukar kurs USD. Daa yang digunakan adalah daa inflasi di Indonesia dan nilai ukar kurs USD. Daa inflasi dan Kurs USD akan dibua modelnya dengan ahapan menguji sasionerias daa menggunakanuni roo es (uji akar uni). Pemilihan minimum lag menggunakan krieria AkaikeInformaion Crierion(AIC),unuk mendapakan model yang paling sesuai.model Vecor Auoregression (VAR)yang diperoleh dikonsruksi sehinggamembenuk model SVAR. Sofware R i membanu unuk mengesimasi parameer A i dan. Parameer yang diperoleh selanjunya i digunakan memprediksi daa inflasi dan nilai ukar kurs USD unuk beberapa periode ke depan. Kaa kunci : Inflasi, Kurs USD, VAR, SVAR, Sasionerias.
2 PENDAHULUAN Inflasi adalah suau proses kenaikan harga-harga yang berlaku dalam perekonomian, (Sukirno, ). Selain iu inflasi juga merupakan persenase kenaikan harga-harga barang secara umum yang berlangsung erus-menerus dalam jangka waku yang lama, dan mengakibakan urunnya daya beli masyaraka sera jauhnya nilai riil maa uang. Namun, kenaikan harga barang yang erjadi hanya sekali saja, meskipun dalam persenase yang cukup besar, bukanlah merupakan inflasi. Kenaikan harga diukur menggunakan indeks harga. Beberapa indeks harga yang menjadi olak ukur inflasi yaiuindeks harga konsumen (consumer price index), indeks harga perdagangan besar (wholesale price index), dan GNP (Gross Naional Produc) Deflaor. Perubahan inflasi dari bulan ke bulan menjadi indikaor unuk penenuan harga beberapa komodias erenu. Selain iu inflasi juga digunakan dalam bahan penenuan kebijakan impor di Indonesia. Dolar Amerika Serika aauusd merupakan maa uang yang sanga berpengaruh di dunia. Hal ini dibukikan dengan banyaknya maa uang yang disandingkan dengan dolar Amerika di pasar uang dan juga dijadikan dolar Amerika sebagai paokan bagi perekonomian suau negara, ermasuk Indonesia. Perlu dikeahui bahwa kua aau lemahnya kurs USD juga menjadi salah sau fakor yang mempengaruhi inflasi di Indonesia. Perubahan kua dan lemahnya nilai ukar anara Rupiah dan USD dapa digunakan oleh invesor unuk memperimbangkan dalam melakukan invesasi. Meliha adanya hubungan ersebu mendorong penulis unuk mengaplikasikan meode SVAR (Srucuural Vecor Auoregression) unuk daa inflasi dan kurs USD.Peneliian ini berujuan unuk memperoleh model SVAR unuk daa inflasi di Indonesia dan kurs dolar Amerika dengan mengesimasi parameer-parameer A i dan. Model yang didapakan akan digunakan unuk memprediksi daa inflasi Indonesia dan kurs dolar Amerika unuk periode kedepan. Dalam peneliian ini perhiungan menggunakan ala banu Sofware R i Daa yang digunakan adalah daa ime series dari Inflasi di Indonesia dan nilai ukar kurs dolar Amerika mulai bulan Januari sampai dengan bulan Sepember 4. DASAR TEORI Model Auoregresi Model auoregresi (AR) menyaakan sau varibel Y sebagai fungsi linear dari sejumlah Y sebelumnya. Menuru Cryer (8), secara umum model AR orde p, diuliskan AR(p) berbenuk, Y Y Y p Y p e () dengan parameer auoregresi ke-j, dengan j =,,... p, p e = nilai gala pada saa (gangguan). Vecor Auoregression (VAR) Perama kali model VAR diperkenalkan oleh C.A. Sims (97) sebagai pengembangan dari pemikiran Granger (969), (dalam Hidayaullah,9). VAR menjelaskan bahwa seiap variabel yang ada dalam model erganung pada pergerakan masa lalu variabel ersebu dan juga pergerakan masa lalu seluruh variabel yang ada dalam sisem, (Novia,9). Salah sau keunggulan dari model VARadalah penelii idak perlu menenukan i
3 mana variabel endogen dan mana variabel eksogen karena semua variabel dalam VARadalah endogen. Secara umum VAR orde p diuliskan sebagai beriku : Y A A Y A Y Ap Y p e () dengan Y = vekor berukuran n yang mengandung n variabel dalam VAR, A = vekor berukuran n yang berisikan inersep, A = mariks berukuran nn yang berisikan koefisien-koefisien dalam VAR, i e = vekor berukuran n berisikan gala dari model VAR. Model VAR yang digunakan akan dibenuk dalam ahapan pengujian pra-esimasi. Langkah-langkah pengujian melipui :. Pengujian Sasionerias dengan Uji Akar Uni (Uni Roo Tes) Dalam menenukan penggunaan meode VAR maka harus erlebih dahulu dipasikan apakah variabel yang digunakan memiliki daa yang bersifa sasioner. Variabel sasioner adalah variabel yang memiliki sebaran daa dinilai raa-raa pada variabel ersebu. Salah sau meode yang umum digunakan unuk mengeahui kesasioneran daa adalah uji Augmened Dickey-Fuller (ADF es). Hipoesis pengujian ini adalah: H : γ = (Daa Tidak sasioner), H : γ < (Daa Sasioner). Hipoesis nol diolak jika dengan τ =, τ sebagai nilai uji sasioner dan sebagai nilai abel kriisnya. Pada uji Augmened Dickey-Fuller erdapa beberapa persamaan uji, yakni:. Tanpa konsana dan anpa rend (None) y y (3). Dengan konsana dan anpa rend (Drif) y y (4) 3. Dengan konsana dan rend (Trend) y y (5) Dengan dan adalah residual. γ merupakan nilai parameer yang akan diujikan, α adalah nilai konsana dan adalah koefisien rend.. Penenuan Lag Opimal Penenuan lag merupakan suau hal sanga pening unuk mendapakan model VAR yang paling sesuai. Pemilihan model akan dilakukan menggunakan lag yang meminimumkan krieria dari krieria informasi. Beberapa krieria yang digunakan anara lain krieria informasi Akaike (AkaikeInformaion Crierion, disingka AIC), krieria informasi Schwarz (Schwarz Informaion Crierion, disingka SIC), krieria informasi Hannann-Quinn (Hannan-Quinn Informaion Crierion, disingka HQ), dan Gala Prediksi Akhir (Final Predicion Error, disingka FPE). Pada peneliian ini dipilih krieria informasi AIC unuk mendapakan lag yang sesuai. Adapun formulasinya adalah: AIC T ln N (6) dengan T = banyaknya pengamaan, = deerminan mariks variansi/kovariansi sisa,
4 N = oal banyaknya esimasi parameer di semua persamaan. Conoh : Digunakan daa inflasi Indonesia dan kurs USD pada bulan Januari -Agusus dan didapakan model erbaik pada lag. Maka model VAR yang diperoleh Y A Y A Y e. Mengesimasi nilai A dan A dengan menyusun noasi mariks ' ' Y BZ U, dengan Muliivariae Leas Squares didapakan Bˆ Y Z Z Z yang digunakan unuk mengesimasi B. Y BZ U Y A A Y Y Y Kemudian diperoleh B dengan cara : ˆ B Y Z Z Z ˆ Y B Y Y Y Bˆ Y Y Y Y e ˆB ˆB Sehingga didapakan koefisien A dan A.46.7 dengan korelasi dari residual e -.5.
5 Sebelumnya elah diperoleh model VAR anpa inersep, unuk model VAR dalam inersep didapakan Y A A Y A Y e. Mengesimasi A, A dan A erlebih dahulu dibenuk noasi mariks sebagai beriku: Y C BZ U Y A A A Y e Y Y Kemudian diperoleh B dengan cara : ˆ B Y Z Z Z Bˆ ˆB ˆB Sehingga didapakan inersep A, lalu koefisien A -.3 dan A Srukural Vekor Auoregresi (SVAR) SVAR merupakan pengembangan dari meode VAR. Meode esimasi SVAR digunakan unuk mendapakan orogonalisasi non recursive error erm dalam kerangka analisis impulserespons. Unuk memperoleh orogonalisasi non recursive error erm ersebu,
6 maka pada peneliian ini dierapkan beberapa resriksi unuk mengidenifikasi komponen srukural dalam error erm. Benuk Srukural Vekor Auoregresi dengan lag p memiliki model: BY Y Y py p (7) b dengan : B, b Y vekor berukuran n yang mengandung n variabel dalam SVAR, vekor berukuran n yang berisikan inersep, i mariks berukuran nn yang berisikan koefisien-koefisien dalam SVAR, whie noise. Unuk menormalkan vekor pada sisi kiri persamaan (7), persamaan ersebu perlu dikalikan invers dari B : sehingga diperoleh: B BY B B Y B Y B Y B (8) p p Y A A Y A Y Ap Y p e (9) dengan : A B, A B, A B, A B, dan e B. Persamaan (9) dikenal dengan benuk baku dari VAR. Conoh : Dari Conoh elah dijelaskan model VAR dengan lag. Model VAR anpa inersep yaiu Y A Y A Y e dan model VAR dengan inersep yaiu Y A A Y A Y e. Dengan iu maka dapa dicari pula model SVAR dengan lag unuk daa ersebu. Model SVAR anpa inersep : BY Y Y Model SVAR dalam inersep : BY Y Y Pada model SVAR anpa inersep unuk mengesimasi B dapa digunakan cara : maka, var var E e e B E ' B E e e E ' p var BB b.8 p var. b.. b.8.4b. b, var.8b b,..bb..8b b,.bb.. b
7 .8b.4b. var. unuk b..b makab var. var. 6 Maka diperoleh B. Kemudian menggunakan dekomposisi ini, didapakan dan dengan Be diperoleh e e dan e dengan korelasi dari.5. Sebelumnya sudah didapakan esimasi unuk A dan A dalam model VAR, maka dapa dicari pula dan dengan cara : A B A B B A BB B A B A B A Sedangkan pada model SVAR dalam inersep unuk mengesimasi B juga digunakan cara yang sama seperi sebelumnya. BB var b.3.3 b var b.3. b var.3.6b. b.3b.3.3bb. b.3b.3b b.3. b.3b.6b. var unuk b.3.b makab. 5 var. 5 var.
8 Sehingga diperoleh B.5. Sama seperi model SVAR anpa inersep di aas sudah didapakan esimasi unuk A, A dan A di model VAR, maka dapa dicari pula, dan dengan cara : B A, B A, B A METODE PENELITIAN Daa yang digunakan adalah daa inflasi dan kurs USD. Inflasi diambil dari dan daa kurs dolar Amerika diambil dari Daa yang digunakan masing-masing dari bulan Januari Sepember 4. HASIL DAN BAHASAN Profil Daa Daa inflasi dan nilai ukar rupiah erhadap USD dari bulan Januari sampai dengan Sepember 4 diampilkan dalam Gambar. Dari grafik erliha bahwa daa Inflasi berflukasi disekiar raa-raa. Sehingga dapa diarikan daa asli Inflasi sudah sasioner. Unuk daa kurs USD diliha dari gambar daa belum sasioner, maka dari iu perlu dilakukan uji sasionerias unuk daa kurs USD. 4 Inflasi x 4 Kurs Gambar : Daa asli Inflasi & Kurs USD Uji Sasionerias Daa Pada daa inflasi dan kurs USD perama kali dilakukan uji akar unuk mengeahui kesasionerannya agar model yang didapakan mempunyai keepaan yang relaif inggi. Dengan banuan program R dilakukan Augmened Dickey-Fuller es unuk melakukan uji akar uni (Uni Roo Tes) unuk menguji apakah inflasi dan kurs USD sasioner aau idak. Hasil perhiungan akar uni unuk daa awal dinyaakan pada Tabel.
9 Tabel : Uji akar uni variabel Inflasi dan USD Daa Nilai Saisik Nilai Tabel Kriis 5 % Inflasi USD Dari Tabel erliha nilai saisik dari inflasi adalah berari sudah lebih kecil dari nilai abel kriis dengan nilai uji 5 %. Sedangkan unuk daa kurs USD masih lebih besar dari nilai abel kriis nya. Hal ini berari daa idak sasioner, sehingga perlu dilakukan ransformasi dan pembedaan unuk daa kurs USD yaiu dengan cara z (log( Y ) log( Y )), dengan Y adalah daa inflasi dan kurs USD. Hasil perhiungan akar uni unuk daa yang sudah diransformasi dan dilakukan pembedaan dinyaakan pada Tabel. Tabel : Uji akar uni variabel kurs USD (pembedaan & ransformasi) Daa Nilai Saisik Nilai Tabel Kriis 5 % USD Terliha dari Tabel nilai saisik unuk daa kurs USD sudah lebih kecil dari nilai abel kriisnya dengan nilai uji 5 %. Dapa diambil kesimpulan bahwa variabel Inflasi sudah sasioner pada daa aslinya, sedangkan unuk variabel kurs USD mengalami sasioner seelah dilakukan pembedaan dan ransformasi. Gambar menunjukkan daa yang sudah sasioner. 4 3 Inflasi Kurs USD Penenuan Model VAR Gambar : Daa Inflasi & Kurs USD sasioner Dari daa yang sudah sasioner selanjunya dicari model awal VAR dengan cara mengeahui lag yang paling sesuai unuk model. Arinya bahwa suau daa pada waku erenu di masa depan dipengaruhi oleh beberapa daa beruruan pada waku sebelumnya. Unuk memilih lag yang paling sesuai digunakan krieria informasi AIC.
10 Tabel 3 : Krieria pemilihan lag Lag AIC(n) Dari krieria AIC pada abel erliha nilai paling minimum ada pada lag 6 yaiu dengan nilai Disini diduga bahwa model erbaik adalah dengan menggunakan lag 6. Sehingga didapakan model VAR dengan lag 6 unuk variabel inflasi dan USD adalah: Y A A Y A Y A Y A Y A Y A Y e () Unuk menenukaan,,,,,dan dilakukan dengan menggunakan banuan sofware R. Sehingga diperoleh hasil sebagai beriku : A, A A A , A 4, A , A Dari model VAR diaas diperoleh mariks sampai dengan mariks, selanjunya dapa dibenuk model SVAR dengan lag 6 yaiu : BY Mariks B dapa dicari dengan banuan sofware R, sehingga didapakan : -.48 B.367 Selanjunya dapa dicari: Y Y Y Y Y Y () , -, , , , Peramalan Menggunakan VAR 3, Seelah didapakan model VAR eap, langkah selanjunya adalah meramalkan daa. Dengan banuan Sofware R dilakukan prediksi dari 5 bulan ke depan unuk Inflasi dan Kurs USD. Hasil peramalan diunjukkan pada Tabel 4. Tabel 4 : Hasil peramalan Inflasi dan kurs USD (Keluaran dari R) Bulan Inflasi Kurs USD Ok Nov Des Jan Feb Tabel 4 merupakan prediksi inflasi dan kurs USD unuk 5 bulan ke depan. Sebelumnya daa kurs USD yang digunakan unuk pemodelan dan peramalan pada Tabel 4
11 adalah daa yang masih di ransformasikan. Pada variabel USD dilakukan ransformasi dan pembedaan yaiu z (log( Y ) log( Y )). Unuk mengembalikan ke daa yang asli perlu dilakukan ranformasi kembali digunakan. z (log( Y ) log( Y )) z Y Y dengan, z = nilai peramalan unuk variabel USD. Unuk peramalan daa aslinya dapa dihiung sebagai beriku : Bulan Okober 4 : Y Y Y z Dengan cara yang sama didapakan peramalan unuk bulan November 4 sampai dengan Februari 5. Diunjukkan pada Tabel 5 beriku. Tabel 5 : Hasil peramalan Inflasi dan kurs USD Bulan Inflasi Kurs USD Ok Nov Des Jan Feb KESIMPULAN Berdasarkan hasil dan bahasan dibagian sebelumnya maka diperoleh :. Model SVAR diperoleh dari mengesimasi parameer dari model VAR. Sehingga diperoleh model SVAR dengan orde 6 unuk variabel Inflasi dan kurs USD pada persamaann () yaiu : BY Y Y Y Y Y Y Dalam peramalan menggunakan VAR unuk 5 bulan kedepan pada daa inflasi dan kurs USD dapa diliha pada Tabel 5. Peneliian lebih lanju dapa dikembangkan unuk penggunaan Resampling aau Boosrap dalam model SVAR. DAFTAR PUSTAKA Cryer, J.D. and Chan, K.-S.(8).Time Series Analysis, nd Ediion, Springer Science+Business Media. Darwano. (). Dampak Shock Nilai Tukar Riil erhadap Inflasi dan Curren Accoun Indonesia, Trikonomika, (), FEB Universias Diponegoro, Semarang. Enders, W. (4). Applied Economeric Time Series, nd Ediion, America : Wiley. Feve P. and Jidoud A. (). Idenifying News Shocks from SVARs, Toulouse School of Economics, Toulouse-France.
12 Gunawan. (). Analisis Ineraksi Capial Flows, Flukuasi Nilai Tukar, dan Kebijakan Moneer Di Indonesia. Fakulas Ekonomi, Universias Indonesia, Jakara. Hadiyaullah.(). Model Vecor Auoregressive (VAR) dan Penerapannya unuk Analisis Pengaruh Harga Migas yerhadap Indeks Harga Konsumen (IHK) (Sudi Kasus Daerah Isimewa Yogyakara, Periode 997 9). FMIPA UNY, Yogyakara. Halim, S. dan Chandra, A. (). Pemodelan Time Series Mulivaria secara Auomais. Jurnal Teknik Indusri, 3 (), Universias Krisen Pera, Surabaya. Kilian,. (). Srucural Vecor Auoregressions. Deparmen of Economics,Universiy of Michigan. Novia, M.( 9). Sudi Kausalias Granger Anara Nilai Tukar Rupiah Terhadap USD dan AUD Menggunakan Analisis VAR, FSM UKSW, Salaiga. Rosadi, D. (). Analisis Ekonomerik & Runun Waku Terapan dengan R, Yogyakara: Penerbi Andi. Seyaningyas, R. (). Pemodelan Konsenrasi BOD, DO dan Debi Di Sasiun KBe Sungai Bedadung Jember dengan Menggunakan Meode Vecor Auoregressive (VAR), Program Magiser Fakulas Teknik Sipil dan Perencanaan ITS, Surabaya. Sukirno, S. (). Teori Mikro Ekonomi, Rajawali Press: Jakara. Ziaei, S. M. (4). Evaluaing The Effecs Of Moneary Policy Shocks On Aggregae Demand Componens In Gcc Counries: Evidence From SVAR,The Journal of Developing Areas 48 (), Universiy Technology Malaysia, Malaysia.
PERAMALAN DENGAN MODEL SVAR PADA DATA INFLASI INDONESIA DAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLAR AMERIKA
PERAMALAN DENGAN MODEL SVAR PADA DATA INFLASI INDONESIA DAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLAR AMERIKA THE USE OF SVAR MODEL TO FORECAST DATA OF INDONESIAN INFLATION AND RUPIAH S EXCHANGE RATE WITH AMERICAN
Lebih terperinciPERAMALAN DENGAN MODEL VARI PADA DATA IHK KELOMPOK PADI-PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN (STUDI KASUS KOTA SALATIGA, BULAN JANUARI 2014 JULI 2016)
Prosiding Seminar Maemaika dan Pendidikan Maemaika ISBN: 978-602-622-20-9 hal 935-950 November 206 hp://jurnal.fkip.uns.ac.id PERAMALAN DENGAN MODEL VARI PADA DATA IHK KELOMPOK PADI-PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah Dalam sisem perekonomian suau perusahaan, ingka perumbuhan ekonomi sanga mempengaruhi kemajuan perusahaan pada masa yang akan daang. Pendapaan dan invesasi merupakan
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciPemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun
Pemodelan Daa Runun Waku : Kasus Daa Tingka Pengangguran di Amerika Serika pada Tahun 948 978. Adi Seiawan Program Sudi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika Universias Krisen Saya Wacana, Jl. Diponegoro
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN
PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON*
PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON* BERLIAN SETIAWATY DAN HIRASAWA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Peranian Bogor
Lebih terperinciKOINTEGRASI DAN ESTIMASI ECM PADA DATA TIME SERIES. Abstrak
KOINTEGRASI DAN ESTIMASI ECM PADA DATA TIME SERIES Universias Muhammadiyah Purwokero malim.muhammad@gmail.com Absrak Pada persamaan regresi linier sederhana dimana variabel dependen dan variabel independen
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Perekonomian dunia telah menjadi semakin saling tergantung pada
BAB I PENDAHULUAN A. Laar Belakang Masalah Perekonomian dunia elah menjadi semakin saling erganung pada dua dasawarsa erakhir. Perdagangan inernasional merupakan bagian uama dari perekonomian dunia dewasa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan adalah data sekunder runtun waktu (time series) bulanan
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Daa Daa yang digunakan adalah daa sekunder runun waku (ime series) bulanan dari 2002:01 sampai dengan 2009:06 yang bersumber dari Laporan dan websie Bank Indonesia
Lebih terperinci*Corresponding Author:
Prosiding Seminar Tugas Akhir FMIPA UNMUL 5 Periode Mare 6, Samarinda, Indonesia ISBN: 978-6-7658--3 Penerapan Model Neuro-Garch Pada Peramalan (Sudi Kasus: Reurn Indeks Harga Saham Gabungan) Applicaion
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
35 BAB LANDASAN TEORI Meode Dekomposisi biasanya mencoba memisahkan iga komponen erpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan dere daa ekonomi dan bisnis. Komponen ersebu adalah fakor rend (kecendrungan),
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciPENENTUAN MODEL PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DENGAN METODE ARIMA
PENENTUAN MODEL PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DENGAN METODE ARIMA Leopoldus Ricky Sasongko, Lydia Ninuk Rahayu, dan Alberh Roy Koa 3,,3 Program Sudi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika Universias
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinciANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional.
JURNAL ILMIAH RANGGAGADING Volume 7 No. 1, April 7 : 3-9 ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Sudi kasus pada CV Cia Nasional. Oleh Emmy Supariyani* dan M. Adi Nugroho *Dosen
Lebih terperinciBAB III ARFIMA-FIGARCH. pendek (short memory) karena fungsi autokorelasi antara dan turun
BAB III ARFIMA-FIGARCH 3. Time Series Memori Jangka Panjang Proses ARMA sering dinyaakan sebagai proses memori jangka pendek (shor memory) karena fungsi auokorelasi anara dan urun cepa secara eksponensial
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
26 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penilaian perkembangan kinerja keuangan PT. Goodyear Indonesia Tbk dilakukan dengan maksud unuk mengeahui sejauh mana perkembangan usaha perusahan yang
Lebih terperinciBAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan
BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan
Lebih terperinciBAB II LA DASA TEORI
9 BAB II LA DASA TEORI.7 Daa Mining Yang dimaksud dengan Daa Mining adalah proses menghasilkan informasi yang valid, komprehensif, dan dapa diolah kembali dari daabase yang massive, dan menggunakannya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan
BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,
Lebih terperinciPEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN
Seminar Nasional Saisika IX Insiu Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 PEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN Brodjol Suijo Jurusan Saisika ITS Surabaya ABSTRAK Pada umumnya daa ekonomi bersifa ime
Lebih terperinciPengaruh variabel makroekonomi..., 24 Serbio Harerio, Universitas FE UI, 2009Indonesia
BAB 3 DATA DAN METODOLOGI 3.1 Variabel-Variabel Peneliian 3.1.1 Variabel dependen Variabel dependen yang digunakan adalah reurn Indeks Harga Saham Gabungan yang dihiung dari perubahan logarima naural IHSG
Lebih terperinciPENAKSIRAN PARAMETER MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED (VARI) DENGAN METODE MLE DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA KONSUMEN
IndoMS Journal on Saisics Vol., No. (04), Page 7-37 PENAKSIRAN PARAMETER MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED (VARI) DENGAN METODE MLE DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA KONSUMEN Dinda Ariska Wulandari,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) UNTUK PERAMALAN CURAH HUJAN KOTA PEKANBARU
Jurnal Sains, Teknologi dan Indusri, Vol. 11, No., Juni, pp. 151-159 ISSN 93-3 prin/issn 07-0939 online PENERAPAN MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) UNTUK PERAMALAN CURAH HUJAN KOTA PEKANBARU 1 Ari Pani
Lebih terperinciARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
ARIMA (Auoregressive Inegraed Moving Average) I. Prinsip Dasar dan Tujuan Analisis. Prinsip Dasar ARIMA sering juga disebu meode runun waku Box-Jenkins. ARIMA sanga baik keepaannya unuk peramalan jangka
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM ANALISIS NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLAR DENGAN GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY
PENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM ANALISIS NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLAR DENGAN GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY Hermansah Program Sudi Pendidikan Maemaika, Fakulas Keguruan
Lebih terperinciContagions Effect Kurs 5 Negara ASEAN (Association of Southeast Asian Nations) Menggunakan Vector Autoregressive (VAR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No., (203) 2337-3520 (230-928X Prin) D-8 Conagions Effec Kurs 5 Negara ASEAN (Associaion of Souheas Asian Naions) Menggunakan Vecor Auoregressive (VAR) Mirna Chairany,
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
PENGUJIAN HIPOTESIS 1. PENDAHULUAN Hipoesis Saisik : pernyaaan aau dugaan mengenai sau aau lebih populasi. Pengujian hipoesis berhubungan dengan penerimaan aau penolakan suau hipoesis. Kebenaran (benar
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB 4 ANALISIS DAN EMBAHASAN 4.1 Karakerisik dan Obyek eneliian Secara garis besar profil daa merupakan daa sekunder di peroleh dari pusa daa saisik bursa efek Indonesia yang elah di publikasi, daa di
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM KOSPI DENGAN MENGGUNAKAN METODE INTERVENSI
Seminar Nasional Saisika IX Insiu Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 009 XV-1 ANALISIS PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM KOSPI DENGAN MENGGUNAKAN METODE INTERVENSI Muhammad Sjahid Akbar, Jerry Dwi Trijoyo
Lebih terperinciRANK DARI MATRIKS ATAS RING
Dela-Pi: Jurnal Maemaika dan Pendidikan Maemaika ISSN 089-855X ANK DAI MATIKS ATAS ING Ida Kurnia Waliyani Program Sudi Pendidikan Maemaika Jurusan Pendidikan Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam FKIP Universias
Lebih terperinciMuhammad Firdaus, Ph.D
Muhammad Firdaus, Ph.D DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FEM-IPB 010 PENGERTIAN GARIS REGRESI Garis regresi adalah garis yang memplokan hubungan variabel dependen (respon, idak bebas, yang dipengaruhi) dengan variabel
Lebih terperinciKata kunci: Deret waktu, Heteroskedastisitas, IGARCH, Peramalan. Keywords: Time Series, Heteroscedasticity, IGARCH, Forecasting.
METODE INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (IGARCH) UNTUK MEMODELKAN HARGA GABAH DUNIA (INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY TO CAPTURE
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinciAPLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND
APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND Noeryani 1, Ely Okafiani 2, Fera Andriyani 3 1,2,3) Jurusan maemaika, Fakulas Sains Terapan, Insiu Sains & Teknologi
Lebih terperinciModel Dinamis: Autoregressive Dan Distribusi Lag (Studi Kasus : Pengaruh Kurs Dollar Amerika Terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB))
Model Dinamis: Auoregressive Dan Disribusi Lag (Sudi Kasus : Pengaruh Kurs Dollar Amerika Terhadap Produk Domesik Regional Bruo (PDRB)) Dynamic Model : Auoregressive and Disribuion Lag (Case Sudy: Effecs
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinciPENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK.
PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL MOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUAHAAN MEBEL INAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK. ii Rukayah*), Achmad yaichu**) ABTRAK Peneliian ini berujuan unuk
Lebih terperinciMetode Regresi Linier
Modul 1 Meode Regresi Linier Prof. DR. Maman Djauhari A PENDAHULUAN nalisis regresi linier, baik yang sederhana maupun yang ganda, elah Anda pelajari dalam maa kuliah Meode Saisika II. Dengan demikian
Lebih terperinciAnalisis Model dan Contoh Numerik
Bab V Analisis Model dan Conoh Numerik Bab V ini membahas analisis model dan conoh numerik. Sub bab V.1 menyajikan analisis model yang erdiri dari analisis model kerusakan produk dan model ongkos garansi.
Lebih terperinciPENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE PERAMALAN AUTOREGRESIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) (Studi Kasus: PT Tembaga Mulia Semanan)
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi Program Sudi MMT-ITS, Surabaya 1 Agusus 2009 PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE PERAMALAN AUTOREGRESIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) (Sudi Kasus: PT
Lebih terperinciBab 5 Penaksiran Fungsi Permintaan. Ekonomi Manajerial Manajemen
Bab 5 Penaksiran Fungsi Perminaan 1 Ekonomi Manajerial Manajemen Peranyaan Umum Tenang Perminaan Seberapa besar penerimaan perusahaan akan berubah seelah adanya peningkaan harga? Berapa banyak produk yang
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN
IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian yang dilakukan mengenai analisis perencanaan pengadaan una berdasarkan ramalan ime series volume ekspor una loin beku di PT Tridaya Eramina
Lebih terperinciBAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu
BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian Quasi Eksperimental Design dengan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Desain Peneliian Peneliian ini adalah peneliian Quasi Eksperimenal Design dengan kelas eksperimen dan kelas conrol dengan desain Prees -Poses Conrol Group Design
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. tahun 1990-an, jumlah produksi pangan terutama beras, cenderung mengalami
11 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Keahanan pangan (food securiy) di negara kia ampaknya cukup rapuh. Sejak awal ahun 1990-an, jumlah produksi pangan eruama beras, cenderung mengalami penurunan sehingga
Lebih terperinciBAB IV METODOLOGI PENELITIAN
BAB IV METODOLOGI PENELITIAN Dalam peneliian ini, penulis akan menggunakan life cycle model (LCM) yang dikembangkan oleh Modigliani (1986). Model ini merupakan eori sandar unuk menjelaskan perubahan dari
Lebih terperinciPERAMALAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN TERHADAP SAHAM NEGARA TERDEKAT
Saisika, Vol. 2, No. 2, November 24 PERAMALAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN TERHADAP SAHAM NEGARA TERDEKAT Sri Wahyuni, 2 Farikhin, Iswahyudi Joko Suprayino Program Sudi Saisika
Lebih terperinciAnalisis Hubungan Produk Domestik Bruto dan Ekspor Indonesia dengan Pendekatan Threshold Vector Error Correction Model (TVECM)
Analisis Hubungan Produk Domesik Bruo dan Ekspor Indonesia dengan Pendekaan Threshold Vecor Error Correcion Model (TVECM) Gama Pura Danu Sohibien 1, Brodjol Suijo Suprih Ulama 2 12) Program Sudi Saisika,
Lebih terperinciBAB III ANALISIS INTERVENSI. Analisis intervensi dimaksudkan untuk penentuan jenis respons variabel
BAB III ANALISIS INTERVENSI 3.1. Pendahuluan Analisis inervensi dimaksudkan unuk penenuan jenis respons variabel ak bebas yang akan muncul akiba perubahan pada variabel bebas. Box dan Tiao (1975) elah
Lebih terperinciModel Koreksi Kesalahan pada Data Runtun Waktu Indeks Harga Konsumen Kota-kota di Papua
Model Koreksi Kesalahan pada Daa Runun Waku Indeks Harga Konsumen Koa-koa di Papua Miha Febby R. Donggori, Adi Seiawan, 3 Hanna Arini Parhusip Prodi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika, Universias Krisen
Lebih terperinciJurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember ABSTRAK
PERBANDINGAN METODE DES (DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING) DENGAN TES (TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING) PADA PERAMALAN PENJUALAN ROKOK (STUDI KASUS TOKO UTAMA LUMAJANG) 1 Fajar Riska Perdana (1110651142) 2 Daryano,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Dalam pelaksanaan pembangunan saat ini, ilmu statistik memegang peranan penting
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Dalam pelaksanaan pembangunan saa ini, ilmu saisik memegang peranan pening baik iu di dalam pekerjaan maupun pada kehidupan sehari-hari. Ilmu saisik sekarang elah melaju
Lebih terperinciB a b 1 I s y a r a t
TKE 305 ISYARAT DAN SISTEM B a b I s y a r a Indah Susilawai, S.T., M.Eng. Program Sudi Teknik Elekro Fakulas Teknik dan Ilmu Kompuer Universias Mercu Buana Yogyakara 009 BAB I I S Y A R A T Tujuan Insruksional.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Air merupakan kebuuhan pokok bagi seiap makhluk hidup di dunia ini ermasuk manusia. Air juga merupakan komponen lingkungan hidup yang pening bagi kelangsungan hidup
Lebih terperinciPeramalan Penjualan Sepeda Motor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis
JURNAL SAINS DAN NI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Prin) D-224 Peramalan Penjualan Sepeda Moor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis Desy Musika dan Seiawan Jurusan Saisika,
Lebih terperinciDAMPAK PENURUNAN HARGA BBM JENIS PREMIUM TERHADAP ANGKA INFLASI DI KOTA YOGYAKARTA (Studi Aplikasi Model Intervensi dengan Step Function)
DAMPAK PENURUNAN HARGA BBM JENIS PREMIUM TERHADAP ANGKA INFLASI DI KOTA YOGYAKARTA (Sudi Aplikasi Model Inervensi dengan Sep Funcion) S-3 Kismianini dan Dhoriva Urwaul Wusqa Jurusan Pendidikan Maemaika
Lebih terperinciPemodelan Indeks Harga Konsumen Kelompok Bahan Makanan menggunakan Metode Intervensi dan Regresi Spline ABSTRAK
Pemodelan Indeks Harga Konsumen Kelompok Bahan Makanan menggunakan Meode Inervensi dan Regresi Spline Rina Andriani, Dr. Suharono, M.Sc 2 Mahasiswa Jurusan Saisika FMIPA-ITS, 2 Dosen Jurusan Saisika FMIPA-ITS
Lebih terperinciPENGGUNAAN KONSEP FUNGSI CONVEX UNTUK MENENTUKAN SENSITIVITAS HARGA OBLIGASI
PENGGUNAAN ONSEP FUNGSI CONVEX UNU MENENUAN SENSIIVIAS HARGA OBLIGASI 1 Zelmi Widyanuara, 2 Ei urniai, Dra., M.Si., 3 Icih Sukarsih, S.Si., M.Si. Maemaika, Universias Islam Bandung, Jl. amansari No.1 Bandung
Lebih terperinciANALISIS CRITICAL ROOT VALUE PADA DATA NONSTATIONER
ANALISIS CRITICAL ROOT VALUE PADA DATA NONSTATIONER Abdul Aziz Dosen Jurusan Maemaika Fakulas Sains Teknologi Universias Islam Negeri (UIN) Maulana Malik Ibrahim Malang e-mail : abdulaziz_uinmlg@yahoo.com
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI
7 BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciKAJIAN PEMODELAN DERET WAKTU: METODE VARIASI KALENDER YANG DIPENGARUHI OLEH EFEK VARIASI LIBURAN
JMP : Volume 4 omor, Juni 22, hal. 35-46 KAJIA PEMODELA DERET WAKTU: METODE VARIASI KALEDER YAG DIPEGARUHI OLEH EFEK VARIASI LIBURA Winda Triyani Universias Jenderal Soedirman winda.riyani@gmail.com Rina
Lebih terperinciPerbandingan Metode Winter Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based untuk Menentukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X
JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 6, o.1, (2017) 2337-3520 (2301-928X Prin) A 1 Perbandingan Meode Winer Eksponensial Smoohing dan Meode Even Based unuk Menenukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X Elisa
Lebih terperinciPenerapan Model ARCH/GARCH untuk Peramalan Nilai Tukar Petani ABSTRAK ABSTRACT. Pendahuluan
Jurnal Sains Maemaika dan Saisika, Vol. 4, No., Januari 8 ISSN 46-454 prin/issn 65-8663 online Penerapan Model ARCH/GARCH unuk Peramalan Nilai Tukar Peani Ari Pani Desvina, Inggrid Ocaviani Meijer, Jurusan
Lebih terperinciDAN PENERAPANNYA PADA PRODUKSI KELAPA SAWIT DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA XIII
Bulein Ilmiah Mah. Sa. dan Terapannya (Bimaser) Volume 6, No. 3 (27), hal 83 2. MODEL SPACE-TIME DAN PENERAPANNYA PADA PRODUKSI KELAPA SAWIT DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA XIII Ella Kurniawai, Naomi Nessyana
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Ramalan adalah sesuau kegiaan siuasi aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinciHUBUNGAN KAUSALITAS INFLASI IHK (INDEKS HARGA KONSUMEN) DAN INFLASI INTI DENGAN ANALISIS VAR SINTA KHAIRUNNISA NOV AFNI
HUBUNGAN KAUSALITAS INFLASI IHK (INDEKS HARGA KONSUMEN) DAN INFLASI INTI DENGAN ANALISIS VAR SINTA KHAIRUNNISA NOV AFNI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENUMPANG AIRLINES PT. ANGKASA PURA II BANDARA SULTAN SYARIF KASIM II PEKANBARU DENGAN ARIMA(0,1,1)(0,1,1) 12 TUGAS AKHIR.
PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG AIRLINES PT. ANGKASA PURA II BANDARA SULTAN SYARIF KASIM II PEKANBARU DENGAN ARIMA(0,,)(0,,) 2 TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Sau Syara unuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains
Lebih terperinciOleh: TANTI MEGASARI Dosen Pembimbing : Dra. Nuri Wahyuningsih, MKes
PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM YANG DIPENGARUHI KURS, PERUBAHAN INFLASI, POSISI JUMLAH DEPOSITO BERJANGKA, SUKU BUNGA SBI DAN DEPOSITO MENGGUNAKAN FUNGSI TRANSFER DAN ARCH-GARCH Oleh: TANTI MEGASARI 6 00
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa
BAB 2 TINJAUAN TEORITI 2.1. Pengerian-pengerian Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. edangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA
PENDUGAAN PARAMEER DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY DAN DIMAS HARI SANOSO Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Peranian Bogor Jl Merani, Kampus
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN
Peramalan Dengan Meode Smoohing dan Verifikasi Meode Peramalan Dengan Grafik Pengendali Moving Range () (Sudi Kasus: Produksi Air Bersih di PDAM Tira Kencana Samarinda) Forecasing wih Smoohing and Verificaion
Lebih terperinciPerancangan Sistem Peramalan Penjualan Barang Pada UD Achmad Jaya Dengan Metode Triple Exponential Smoothing
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informaika ASIA (JITIKA) Vol.10, No.2, Agusus 2016 ISSN: 0852-730X Perancangan Sisem Peramalan Penjualan Barang Pada UD Achmad Jaya Dengan Meode Triple Exponenial Smoohing Tria
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Sumber Daya Alam (SDA) yang ersedia merupakan salah sau pelengkap ala kebuuhan manusia, misalnya anah, air, energi lisrik, energi panas. Energi Lisrik merupakan Sumber
Lebih terperinciANALISIS INTERVENSI KENAIKAN HARGA BBM BERSUBSIDI PADA DATA INFLASI KOTA SEMARANG
ISSN: 9-54 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor, Tahun 05, Halaman 6-60 Online di: hp://eournal-s.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS INTERVENSI KENAIKAN HARGA BBM BERSUBSIDI PADA DATA INFLASI KOTA SEMARANG
Lebih terperinciBab IV Pengembangan Model
Bab IV engembangan Model IV. Sisem Obyek Kajian IV.. Komodias Obyek Kajian Komodias dalam peneliian ini adalah gula pasir yang siap konsumsi dan merupakan salah sau kebuuhan pokok masyaraka. Komodias ini
Lebih terperinciSekilas Pandang. Modul 1 PENDAHULUAN
Modul 1 Sekilas Pandang Drs. Irlan Soelaeman, M.Ed. S PENDAHULUAN uau hari, saya dan keluarga berencana membawa mobil pergi ke Surabaya unuk mengunjungi salah seorang saudara. Sau hari sebelum keberangkaan,
Lebih terperinci1999 sampai bulan September Data ini diperoleh dari yahoo!finance.
7 999 sampai bulan Sepember 8. Daa ini diperoleh dari yahoo!finance. Meode Langkah-langkah pemodelan nilai harian IHSG secara garis besar dapa diliha pada Lampiran dengan penjelasan sebagai beriku:. Melakukan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju-laju
Lebih terperinciPenentuan Pelebaran Window Time Optimal Pada Data Deret Waktu
1 Penenuan Pelebaran Window Time Opimal Pada Daa Dere Waku (1) Nursya`bani Hendro Prabowo dan (2) Raden Mohamad Aok Deparemen Saisika, Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam, Insiu Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 1, Tahun 2014, Halaman Online di:
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 1, Tahun 2014, Halaman 91-100 Online di: hp://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian IDENTIFIKASI BREAKPOINT DAN PEMODELAN AUTOREGRESSIVE STRUCTURAL
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah persediaan merupakan masalah yang sanga pening dalam perusahaan. Persediaan mempunyai pengaruh besar erhadap kegiaan produksi. Masalah persediaan dapa diaasi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
3. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pikir BAB III METODE PENELITIAN Peneliian ini diujukan unuk membukikan adanya hubungan dan pengaruh dari nilai ukar Rupiah erhadap Dollar Amerika Serika (exchange rae),
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Propinsi Sumatera Utara merupakan salah satu propinsi yang mempunyai
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Propinsi Sumaera Uara merupakan salah sau propinsi yang mempunyai perkembangan yang pesa di bidang ransporasi, khususnya perkembangan kendaraan bermoor. Hal ini dapa
Lebih terperinciIDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES
IDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES Daa merupakan bagian pening dalam peramalan. Beriku adalah empa krieria yang dapa digunakan sebagai acuan agar daa dapa digunakan dalam peramalan.. Daa harus dapa dipercaya
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN III.1 Model Peneliian Dalam menganalisa efekifias kebijakan pemerinah, maka model yang digunakan dalam skripsi ini adalah model yang diurunkan dari eori kekuaan monopoli,
Lebih terperinciAbstrak Hampir seluruh aktivitas manusia di berbagai belahan bumi sangat bergantung terhadap ketersediaan air bersih.
1 Peramalan Volume Produksi Air Bersih di PDAM Kabupaen Bojonegoro berdasarkan Jumlah Pelanggan dan Volume Konsumsi Air Fasha Aulia Pradhani dan Adaul Mukarromah Jurusan Saisika, FMIPA, ITS Jl. Arief Rahman
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. yang akan datang. Peramalan menjadi sangat penting karena penyusunan suatu
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan apa yang erjadi pada waku yang akan daang sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan pada waku yang
Lebih terperincix 4 x 3 x 2 x 5 O x 1 1 Posisi, perpindahan, jarak x 1 t 5 t 4 t 3 t 2 t 1 FI1101 Fisika Dasar IA Pekan #1: Kinematika Satu Dimensi Dr.
Pekan #1: Kinemaika Sau Dimensi 1 Posisi, perpindahan, jarak Tinjau suau benda yang bergerak lurus pada suau arah erenu. Misalnya, ada sebuah mobil yang dapa bergerak maju aau mundur pada suau jalan lurus.
Lebih terperinciSUPLEMEN 3 Resume Hasil Penelitian: Analisis Respon Suku Bunga dan Kredit Bank di Sumatera Selatan terhadap Kebijakan Moneter Bank Indonesia
SUPLEMEN 3 Resume Hasil Peneliian: Analisis Respon Suku Bunga dan Kredi Bank di Sumaera Selaan erhadap Kebijakan Moneer Bank Indonesia Salah sau program kerja Bank Indonesia Palembang dalam ahun 2007 adalah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Pengangguran atau tuna karya merupakan istilah untuk orang yang tidak mau bekerja
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Pengangguran Pengangguran aau una karya merupakan isilah unuk orang yang idak mau bekerja sama sekali, sedang mencari kerja, bekerja kurang dari dua hari selama seminggu,
Lebih terperinciPERAMALAN KURS TRANSAKSI BANK INDONESIA TERHADAP MATA UANG DOLLAR AMERIKA (USD) DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARCH/GARCH
Vol.. No., 03 PERAMALAN KURS TRANSAKSI BANK INDONESIA TERHADAP MATA UANG DOLLAR AMERIKA (USD) DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARCH/GARCH Ari Pani Desvina, Sari Marlinda, Jurusan Maemaika Fakulas Sains dan Teknologi
Lebih terperinciPEMODELAN VOLATILITAS DALAM ANALISIS DATA MAKROEKONOMI STUDI KASUS PADA INFLASI.
Prosiding Seminar Nasional Peneliian, Pendidikan dan Penerapan MIPA Fakulas MIPA, Universias Negeri Yogyakara, 16 Mei 29 PEMODELAN VOLATILITAS DALAM ANALISIS DATA MAKROEKONOMI STUDI KASUS PADA INFLASI.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Pendekaan Peneliian Jenis peneliian yang digunakan dalam peneliian ini adalah peneliian evaluasi dan pendekaannya menggunakan pendekaan kualiaif non inerakif (non
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran Salah sau ujuan didirikannya perusahaan adalah dalam rangka memaksimalkan firm of value. Salah sau cara unuk mengukur seberapa besar perusahaan mencipakan
Lebih terperinci