Analisis Kinerja Beberapa Saham Syariah dengan Menggunakan Model Volatilitas Tak Konstan

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Analisis Kinerja Beberapa Saham Syariah dengan Menggunakan Model Volatilitas Tak Konstan"

Transkripsi

1 Saisika, Vol. 13 No. 1, 5 31 Mei 013 Analisis Kinerja Beberapa Saham Syariah dengan Menggunakan Model Volailias Tak Konsan Endang Soeryana Hasbullah 1, Ismail Bin Mohd, Musafa Mama 3, Sukono 4, & Endang Rusyaman 5 1,4,5Jurusan Maemaika FMIPA Universias Padjadjaran, Indonesia,3Jabaan Maemaik FST Universii Malaysia Terengganu, Malaysia endangsoeryana@yahoo.com 1 Absrak Dalam dekade erakhir ini, perkembangan saham syariah meningka secara signifikan. Hal ini diunjukkan dengan makin banyaknya sahamsaham yang berbasis syariah. Selain iu, munculnya indeks yang menjadi benchmark saham syariah di bursa efek menambah menariknya kegiaan invesasi bagi para invesor. Seperi harga saham pada umumnya, harga saham syariah juga sering berubahubah (berflukuasi), sehingga invesasi pada saham syariah pun dihadapkan pada risiko invesasi. Berdasarkan karakerisik ingka risiko, kinerja invesasi pada suau saham syariah perlu dilakukan analisis. Oleh karena iu, dalam paper ini dilakukan analisis kinerja beberapa saham syariah dengan pendekaan raaraa dan volailias ak konsan. Raaraa ak konsan dimodelkan dengan menggunakan modelmodel Auoregressive Moving Average (ARMA), sedangkan Volailias ak konsan dianalisis menggunakan modelmodel Generalized Auoregressive Condiional Heeroscedasic (GARCH). Sedangkan unuk menganalisis kinerja invesasi pada saham syariah dilakukan dengan menggunakan model Sharpe s measure. Sebagai ilusrasi numeric, meode ersebu digunakan unuk menganalisis beberapa saham syariah di Indonesia. Hasil yang diharapkan adalah dapa dikeahuinya kinerja invesasi saham syariah unuk beberapa periode mendaang. Kaa Kunci: Risiko invesasi, kinerja invesasi saham, model ARMA, model GARCH, Sharpe s measure. 1. PENDAHULUAN Akifias bisnis dan usaha di bidang keuangan yang dilakukan manusia idak erlepas dari akifias invesasi, baik di sekor riil maupun nonriil. Salah sau akifias invesasi di sekor nonriil adalah invesasi saham di bursa efek. Invesasi saham dalam dekade erakhir ini menjadi salah sau invesasi yang banyak diminai oleh para invesor. Hal ini dapa diliha dari kapialiasi pasarnya yang erus meningka, per 8 Desember 01, kapiiliasi pasar saham Indonesia mencapai 4.17 riliyun Rupiah (Bursa Efek Indonesia. 01). Peningkaan jumlah kapialisasi pasar Indonesia ersebu idak elepas dari perah sahamsaham syariah, seperi saham ASII, LSIP, PTBA, UNTR, dan sahamsaham syariah unggulan lainnya. Mayorias masyaraka Indonesia yang beragama Islam, membua perkembangan invesasi saham syariah iku berkembang baik (Bursa Efek Indonesia, 01). Seperi pergerakan harga saham konvensional, pergerakan harga saham syariah juga berubahubah (berflukuasi). Oleh karena iu, invesasi pada saham syariah ihadapkan pada risiko invesasi. Berdasarkan besarnya nilai risiko, kinerja invesasi saham syariah dapa dianalisis (Mohammed, 009). Unuk iu, dalam paper ini akan dilakukan analisis kinerja invesasi saham syariah dengan menggunakan model volailias ak konsan, di mana raaraa menggunakan model ARMA dan volailias ak konsannya dimodelkan dengan model GARCH. Sedangkan kinerja invesasi akan dianalisis menggunakan model reward o volailiy. Analisis kinerja invesasi ini akan dilakukan erhadap sahamsaham syariah go public, yaiu saham AALI, ASII, INTP, PTBA, dan UNTR. Analisis kinerja ini pening dilakukan, guna menenukan ingka kinerja sahamsaham ersebu sebagai bahan perimbangan dalam kepuusan berinvesasi, khususnya pada saham syariah. 5

2 6 Endang Soeryana Hasbullah, dkk.. TINJAUAN PUSTAKA Menuru Yuliai, dkk.(006), pemahaman erhadap berbagai aspek yang berhubungan dengan penilaian kinerja saham (porofolio), relaive sanga diperlukan. Hal ini karena hampir seiap invesor akan membenuk porofolio invesasi yang dalam hal ini pada saham syariah. Pembenukan porofolio invesasi akan memberikan manfaa berupa pengurangan risiko secara keseluruhan. Melalui diversifikasi, risiko idaksisemais dapa dikurangi, aau bahkan dapa dieliminasi seluruhnya. Yuliai, dkk.(006) juga mengaakan, bahwa perumusan eknikeknik unuk menganalisis kinerja porofolio pada hakekanya akan dilandasi oleh eori porofolio dan eori pasar modal. Analisis porofolio dilakukan dengan membandingkan kinerja berbagai porofolio yang ada. Melalui analisis ersebu akan dikeahui porofolio mana yang memiliki kinerja yang lebih baik (diinjau dari besarnya ingka keunungan dan risiko masingmasing porofolio). Porofolio yang dibandingkan dapa merupakan porofolio yang dibenuk sendiri, aau yang pembenukannya dilakukan oleh perusahaan pengelola dana. Penilaian kinerja porofolio invesasi dapa dilakukan melalui beberapa pendekaan. Salah sau pendekaan yang sering digunakan adalah dengan menggunakan ukuran rewardovariabiliy measure (RVAR). Ukuran RVAR ini diperoleh dengan membandingkan raaraa kelebihan ingka keunungan porofolio dari raaraa ingka bungan bebas risiko, dengan risiko porofolio (Yuliai, dkk., 006); Samsul, 006). Dalam paper ini risiko porofolio diukur dengan menggunakan pendekaan volailias ak konsan. 3. METODE PENELITIAN Bagian ini membahas enang bahan yang digunakan dalam peneliian, dan modelmodel maemaika yang digunaka analisis daa peneliian Bahan Daa yang digunakan dalam peneliian ini adalah daa harga penuupan lima saham syariah go public yang ermasuk dalam indeks LQ45 yaiu saham PT. Asra Agro Lesari Tbk (AALI), PT. Asra Inernaional Tbk (ASII), PT. Indocemen Tunggal Prakarsa Tbk (INTP), PT. Tambang Baubara Buki Asam Tbk (PTBA), dan PT Unied Tracors Tbk (UNTR). Periode yang diambil adalah penuupan harga saham mulai Januari 009 sampai Sepember 01. Daa bersumber dari Harga penuupan saham selanjunya dihiung nilai reurnnya r. Reurn saham anggal 1 Januari 009 sampai 8 Sepember 01 digunakan sebagai ( ) daa in sample (958 reurn) dan reurn saham anggal 1 Okober 01 sampai 5 Okober 01 digunakan sebagai daa ou sample (5 reurn). Selain iu, unuk raaraa risk free rae dalam menghiung nilai Sharpe s measure digunakan suku bunga iga bulanan SBI selama periode peramalan (ou sample). 3.. ModelModel Maemaika Dalam bagian ini dibahas enang modelmodel maemaika yang digunakan dalam analisis kinerja invesasi beberapa saham syariah. Reurn saham. Misalkan P harga saham pada waku di mana = 1,..., T dengan T banyaknya periode pengamaan daa. Reurn saham pada waku dinoasikan dengan r, dan dapa dihiung dengan menggunakan persamaan sebagai beriku: P r = ln. (1) P 1 Selanjunya, reurn saham ini akan digunakan unuk mengesimasi model raaraa yang dilakukan dengan menggunakan modelmodel ARMA (Tsay, 005; Sukono, dkk., 010). Saisika, Vol. 13, No. 1, Mei 013

3 Analisis Kinerja Beberapa Saham Syariah dengan Menggunakan Model 7 Model raaraa. Model ARMA merupakan salah sau model yang digunakan unuk daa ime series yang sasioner. Secara umum, model ARMA regular (anpa pola musiman) memiliki model maemais sebagai beriku: ϕ ϕ ϕ θ ϕ ( B) Z = θ ( B) ε, () p q di mana p ( B) = 1 1 B... p B dan q ( B) = 1 1 B... qb (Wei, 006; Engel, 001). Persamaan () di aas juga dapa diulis sebagai ARMA(p,q). Dalam menduga model ime series, digunakan beberapa prosedur sebagai beriku. Adapun proses pemodelan raaraa adalah sebagai beriku: (i) Idenifikasi model; yaiu meneapkan nilainilai enaif p dan q dengan menggunakan correlogram. (ii) Esimasi parameer; dilakukan dengan menggunakan meode kuadra erkecil aau meode maximum likelihood unuk mengesimasi model auoregressive inegraed moving average (ARIMA). (iii) Uji diagnosis; caranya dengan menguji apakah residual dari model raaraa bersifa acak sehingga merupakan residual yang relaif kecil, aau residual bersifa whie noise. (iv) Prediksi; yakni menggunakan model raaraa yang dipilih unuk memprediksi l langkah ke depan (Tsay, 005; Sukono, dkk., 010). Model volailias. Model GARCH diperkenalkan oleh Bollerslev pada ahun 1986, dalam modelnya diasumsikan bahwa raaraa model mengikui model ARMA. Selanjunya, misalkan a = r μ residual dari model raaraa yang mengikui model GARCH. Secara umum model GARCH(p,q) memiliki persamaan maemais sebagai: di mana a = σ, dengan m 0, s > 0, α0 > 0, dan 0 v p θ q m s σ = α 0 + α1a i + βiσ j + u, (3) i= 1 j= 1 β 0 unuk j = 1,,, s dan α + β < 1. Kondisi α 0 dan 0 j menjamin agar σ > 0 ( Abdalla & Winker, 01; Lo, 003). θ α i unuk i = 1,,, m sera i β j dibuuhkan unuk Proses pemodelan variansi dilakukan sebagai beriku: (i) Esimasi model raaraa; yaiu mengesimasi dan memilih model raaraa yang baik seperi dilakukan pada pemodelan raaraa di aas. (ii) Uji efek ARCH; dilakukan pengujian efek ARCH erhadap residual dari model raaraa dengan uji ARCHLM. (iii) Idenifikasi model; jika efek ARCH secara saisik signifikan, selanjunya meneapkan nilainilai m dan s dengan banuan correlogram. (iv) Esimasi model; yaiu mengesimasi secara serempak model raaraa dan model variansi, dilakukan dengan menggunakan meode kuadra erkecil aau meode maximum likelihood unuk mengesimasi model GARCH( m, s ). (v) Uji diagnosis; menguji apakah residual dari model variansi bersifa whie noise. (vi) Prediksi; yakni menggunakan model raaraa dan variansi yang dipilih unuk memprediksi raaraa ˆ μ = rˆ ( l) dan variansi ˆ σ = σ ( l), unuk l langkah ke depan (Tsay, 005; Sukono, dkk., 010).). Model pengukuran kinerja saham.merujuk Elon & Gruber (1994), ujuan evaluasi porofolio adalah unuk meningkakan kemungkinan ercapainya ujuan invesasi. Penilaian kinerja porofolio dapa dilakukan sebelum (exane) aau sesudah (expos) kepuusan invesasi diambil (Jogiyano, 007). Seperi elah dikeahui, bahwa dalam kondisi keidakpasian, invesor idak dapa memilih kesempaan invesasi hanya memperimbangkan ingka keunungan yang diawarkan. Invesor perlu memperimbangkan fakor risiko (Tandelilin, 001). Oleh karena iu, penilaian kinerja invesasi akan didasarkan pada variabel ingka keunungan dan risiko. Sharpe pada ahun 1966, elah merumuskan suau ukuran penilaian kinerja porofolio. Ukuran ersebu anara lain rewardovariabiliy measure (RVAR). Ukuran RVAR merupakan perbandingan anara raaraa kelebihan ingka keunungan porofolio dari raaraa ase Saisika, Vol. 13, No. 1, Mei 013

4 8 Endang Soeryana Hasbullah, dkk. bebas risiko (premi risiko porofolio) dengan risiko porofolio, yang dalam hal ini dinyaakan dengan deviasi sandar. Persamaan dari RVAR adalah sebagai beriku: Di mana p f RVAR μ = μ. (4) σ p μ p raaraa reurn porofolio p pada waku, μ f raaraa reurn ase bebas σ p deviasi sandar porofolio p pada waku. Ukuran kebaikan kinerja risiko, dan porofolio dienukan berdasarkan nilai erbesar dari RVAR(Yuliai, dkk., 006). 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Dalam bagian ini dianalisis enang reurn saham, pemodelan raaraa, pemodelan volailias, prediksi nilai raaraa dan varinasi, sera pengukuran kinerja invesasi pada saham syariah, sebagai beriku ini. Reurn saham. Reurn saham dari lima perusahan dalam peneliian ini dihiung menggunakan (1), dan hasilnya dapa diunjukkan dalam Gambar 1. AALI ASII INTP PTBA UNTR AALI ASII INTP PTBA UNTR Gambar 1. Grafik Reurnlima Saham Syariah Secara kasa maa bahwa grafik pada Gambar 1. menunjukkan bahwa daa reurn kelima saham syariah yang dianalisis elah sasioner. Pengujian dengan menggunakan uji ADF hasilnya secara beruruuru nilainya adalah : 9,6637; 30,97667; 38,86750; 9,00096; dan 33,5376. Jika dienukan ingka signifikasi α = 5%, maka diperoleh nolai kriisdisribusi normal sandar adalah, Jelas bahwa nilai saisik uji ADF unuk semua saham syariah yang dianalisis berada pada daerah penolakan, sehingga semuanya sasioner. Pemodelan raaraa.daa reurn r akan digunakan unuk esimasi model raaraa menggunakan sofware Eviews4. Perama, idenifikasi dan esimasi model raaraa. Idenifikasi melalui sampel auocorrelaion funcion (ACF) dan parial auocorrelaion funcion (PACF). Berdasarkan pola ACF dan PACF masingmasing ingka pengembalian saham, dienukan model enaifnya. Hasil esimasi, dapa diunjukkan bahwa secara beruruan modelmodel ARMA(3,0), ARMA(14,14), ARMA(1,1), ARMA(13,0) dan ARMA(3,0) adalah erbaik. Kedua, uji signifikansi parameer dan uji signifikansi model menunjukkan bahwa model raaraa unuk semua saham syariah yang dianalisis elah signifikansi.keiga, uji diagnosis erhadap modelmodel ersebu dilakukan dengan menggunakan correlogram daa residual dan uji hipoesis LjungBox. Hasil uji menunjukkan residual modelmodel ersebu adalah whie noise. Hasil uji normalias residual a menunjukkan berdisribusi normal. Oleh karenanya residual a unuk semua saham syariah yang dianalisis elah whie noise. Pemodelan volailias. Perama, dilakukan deeksi unsur auoregressive condiional heeroscedasiciy (ARCH) erhadap residual a, menggunakan meode ARCHLM dengan sofware Eviews4. Hasilnya didapa nilai χ (obs * RSquare) masingmasing ingka pengembalian saham AALI, ASII, INTP, PTBA, dan UNTR beruruuru adalah 11,809; Saisika, Vol. 13, No. 1, Mei 013

5 Analisis Kinerja Beberapa Saham Syariah dengan Menggunakan Model 9 5,8883; 9,134; 17,706 dan 9,1340 dengan probabilias masingmasing 0,0000 aau lebih kecil 5%, yang berari erdapa unsur ARCH. Kedua, idenifikasi dan esimasi model variansi. Di sini digunakan modelmodel generalized auoregressive condiional heerscedasiciy (GARCH) merujuk persamaan (4). Berdasarkan correlogram residual kuadra a, yakni grafik ACF dan PACF masingmasing dipilih model variansi enaif yang mungkin. Esimasi model variansi masingmasing ingka pengembalian saham dilakukan secara serempak dengan model raaraanya. Seelah melalui uji signifikansi parameer dan uji signifikansi model, semua persamaan yang diulis di bawah ini elah signifikan. Hasilnya, diperoleh model erbaik beruruuru adalah: Saham PT. Asra Agro Lesari, Tbk (AALI) ARMA(3,0) : r = 0,0817r 3 + a dan σ = 0, , a 1 + 0, σ 1 + u Saham PT. Asra Inernasional, Tbk (ASII) ARMA(14,14) : r = 0, 50411r 14 + a + 0, 41848a 14 dan σ = 0, , α 1 + 0, 93941σ 1 + u Saham PT. Indocemen Tunggal Prakarsa, Tbk (INTP) ARMA(1,1) : r = r 1 + a a 1 danσ = 0, , 31655a 1 + 0, 71081σ 1 + u Saham PT. Tambang Baubara Buki Asam, Tbk (PTBA) ARMA(13,0) : r = 0, 09809r 13 + a dan σ = 0, ,140918α 1 + 0,87343σ 1 + u Saham PT. Unied Tracors, Tbk (UNTR) ARMA(3,0) : r = 0, 07656r 1 0, 0606r 3+ a dan σ = 0, , 10660α 1 + 0, 74559σ 1 + u Berdasarkan uji ARCHLM, residual u dari modelmodel unuk saham AALI, ASII, INTP, PTBA, dan UNTR sudah idak erdapa unsur ARCH, dan juga elah whie noise.model raaraa dan variansi ini akan digunakan menghiung nilainilai ˆ μ = rˆ ( l) dan ˆ σ = σ ( l) secara rekursif. Prediksi nilai raaraa dan variansi. Prediksi nilai raaraa dan variansi hingga lima periode ke depan dilakukan dengan menggunakan model ARMAGARCH hasil esimasi ersebu di aas. Hasil prediksi nilai raaraa dan volailias ersebu diberikan dalam Tabel 1. Pengukuran kinerja invesasi pada saham syariah. Pengukuran kinerja invesasi dilakukan dengan menggunakan Sharpe measure, yakni menggunakan persamaan (4). Ase bebas risiko yang digunakan sebagai perbandingan adalah daa ingka suku bunga SBI yang nilainya relaif konsan dari waku ke waku. Ase bebas risiko ersebu memiliki nilai raaraa sebesar μ f = 0, Selanjunya, dengan menggunakan daa prediksi lima period ke depan yang diberikan dalam Tabel 1., diperoleh nilainilai kinerja invesasi seperi yang diberikan dalam Tabel 1. baris RVAR, dan secara grafik diberikan seperi Gambar. Saisika, Vol. 13, No. 1, Mei 013

6 30 Endang Soeryana Hasbullah, dkk. Tabel 1. Prediksi 5 Periode ke Depan dan Kinerja (RVAR) Saham Model Prediksi 1Periode Periode 3Periode 4Periode 5Periode AALI ASII INTP PTBA UNTR ARMA(3,0) ARMA(14,14) ARMA(1,1) ARMA(13,0) ARMA(3,0) Raaraa 0, , , , , Variansi 0, , , , ,01399 RVAR 0, , , , , Raaraa 0, , , , ,00361 Variansi 0, , , , ,00075 RVAR 0, , ,6390 0, ,08103 Raaraa 0, , , , , Variansi 0, , , , , RVAR 0,4491 0, ,0334 0, , Raaraa 0, , , , ,00413 Variansi 0, , , , ,0006 RVAR 0, ,3780 0, , , Raaraa 0, , , , , Variansi 0, , , , , RVAR 0, , , , , Gambar. Grafik Kinerja Invesasi Saham Syariah Berdasarkan hasil perhiungan kinerja invesasi dalam Tabel 1. baris RVAR dan Gambar. di aas erliha bahwa saham syariah INTP memiliki RVAR eringgi dan relaive sabil unuk lima period ke depan, sehingga saham syariah INTP adalah yang memiliki kinerjaerbaik di anara lima saham syariah yang dianalisis. Hal ini dapa dijadikan sebagai referensi bagi para invesor dalam mengambil kepuusan invesasi pada sham syariah. Saisika, Vol. 13, No. 1, Mei 013

7 Analisis Kinerja Beberapa Saham Syariah dengan Menggunakan Model KESIMPULAN Telah dilakukan analisis kinerja beberapa saham syariah dengan menggunakan pendekaan raaraa dan volailias ak konsan. Dari analisis kinerja saham syariah dengan menggunakan model volailias ak konsan dari lima saham syariah go public, diperoleh bahwa model erbaik unuk meramalkan reurn saham AALI adalah ARMA(3,0), saham ASII dengan model ARMA(14,14), saham INTP dengan model ARMA(1,1), saham PTBA dengan ARMA(13,0), dan unuk saham UNTR dengan model ARMA(3,0). Sedangkan dalam memodelkan volailias saham, kelima saham syariah ersebu menggunakan model. Dalam peneliian ini, diperoleh juga bahwa saham yang memiliki kinerja saham erbaik unuk peramalan lima langkah kedepan menuru Sharpe s measure adalah saham INTP. Hal ini diunjukkan karena saham INTP memiliki nilai Sharpe s measure erbesar di anara empa saham syariah lainnya. DAFTAR PUSTAKA [1]. Abdalla, SZS. & Winker, P. (01). Modelling Sock Marke Volailiy Using Univariae GARCH Models: Evidence from Sudan and Egyp. Inernaional Journal of Economics and Finance; Vol. 4, No. 8; 01. ISSN X EISSN Published by Canadian Cener of Science and Educaion. (Diakses 3 Mare 0013). []. Elon, J. & Gruber, J.M. (1994). Modern Porfolio Theory and Invesmen Analysis. Fourh Ediion. Singapure: John Wiley & Sons. [3]. Engle, R. (001). GARCH 101: The Use of ARCH/GARCH Models in Applied Economerics. USA: Journal of Economic Prespecives. Vol.15 Num. 4. (Diakses 10 Desember 01). [4]. Jogiyano, H.M. (007). Teori Porofolio dan Analisis Invesasi. Edisis 007. Yogyakara: BPFE. [5]. Lo, M.S.(003). Generalized Auoregressive Condiional Heroscedasic Time Series Moel. Thesis.A projec submied in parial fulfillmen of requiremens for degree of maser of science. Simon Fraser Universiy. (Diakses Desember 01). [6]. Mohammed, A.R. (009). Analysis of Islamic Sock Indices. Thesis. Waerloo, Onario, Canada, 009. (Diakses Desember 01). [7]. Samsul, M. (006). Pasar Modal dengan Manajemen Porofolio. Surabaya: Erlangga. [8]. Sukono, Subanar & Dedi Rosadi. (010). Opimisasi Porofolio MeanVaR Dengan Volailias Tak Konsan dan Eefek Long Memory. Prosiding. Seminar Nasional Maemaika 010, Jurusan Maemaika, FMIPA, Universias Negeri Sebelas Mare Surakara, anggal 7 Agusus 010. [9]. Tsay, R. (005). Analysis of Financial Time Series. New Jersey: John Wiley & Sons. [10]. Tandelilin, E. (001). Analisis Invesasi dan Manajemen Porofolio. Yogyakara: Penerbi BPFE. [11]. Wei, W. W. S. (006). Time Series Analysis; Univariae and Mulivariae Mehods. USA: Pearson Educaion. [1]. Yuliai, S.H., Praseyo, H. & Tjipono, F., (006), Manajemen Porofolio dan Analisis Invesasi. Yogyakara : Penerbi ANDI [13]. Bursa Efek Indonesia. (01). Perkembangan Saham Syariah. Jakara: BEI. Saisika, Vol. 13, No. 1, Mei 013

8

*Corresponding Author:

*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 terperinci

Kata kunci: Deret waktu, Heteroskedastisitas, IGARCH, Peramalan. Keywords: Time Series, Heteroscedasticity, IGARCH, Forecasting.

Kata 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 terperinci

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF

BAB 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 terperinci

ANALISIS PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM KOSPI DENGAN MENGGUNAKAN METODE INTERVENSI

ANALISIS 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 terperinci

Oleh: TANTI MEGASARI Dosen Pembimbing : Dra. Nuri Wahyuningsih, MKes

Oleh: 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 terperinci

Pemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun

Pemodelan 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 terperinci

Pemodelan Volatilitas Saham Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Algoritma Genetika

Pemodelan Volatilitas Saham Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Algoritma Genetika Pemodelan Volailias Saham Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Algorima Geneika Hasbi Yasin 1 1 Jurusan Saisika Undip, hasbiyasin@undip.ac.id Absrak. Flukuasi yang besar dan idak pasi dalam peramalan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 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 terperinci

Model ARIMAX Dan Deteksi GARCH Untuk Peramalan Inflasi Kota Denpasar Tahun 2014

Model ARIMAX Dan Deteksi GARCH Untuk Peramalan Inflasi Kota Denpasar Tahun 2014 JEKT Model ARIMAX Dan Deeksi GARCH Unuk Peramalan Inflasi Koa Denpasar Tahun 2014 Rukini *) Badan Pusa Saisik Provinsi Bali ABSTRAK pemerinah dalam mengambil kebijakan unuk menjaga sabilias moneer di masa

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode

BAB 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 terperinci

BAB III ARFIMA-FIGARCH. pendek (short memory) karena fungsi autokorelasi antara dan turun

BAB 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 terperinci

(T.9) PENAKSIRAN MODEL GARCH DENGAN METODE BOUNDED M-ESTIMATES

(T.9) PENAKSIRAN MODEL GARCH DENGAN METODE BOUNDED M-ESTIMATES PROSIDING ISSN : 087-590. Seminar Nasional Saisika November 0 Vol, November 0 (T.9) PENAKSIRAN MODEL GARCH DENGAN METODE BOUNDED M-ESTIMATES Yahya Ubaid ), Budi Nurani R. ), Mulyana K. 3) )Mahasiswa Program

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 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 terperinci

PENENTUAN MODEL PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DENGAN METODE ARIMA

PENENTUAN 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 terperinci

Abstrak Hampir seluruh aktivitas manusia di berbagai belahan bumi sangat bergantung terhadap ketersediaan air bersih.

Abstrak 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 terperinci

Penentuan Pelebaran Window Time Optimal Pada Data Deret Waktu

Penentuan 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 terperinci

PERHITUNGAN VALUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (STUDI KASUS SAHAM PT. XL ACIATA.Tbk)

PERHITUNGAN VALUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (STUDI KASUS SAHAM PT. XL ACIATA.Tbk) Jurnal UJMC, Volume 3, Nomor 1, Hal. 15-0 pissn : 460-3333 eissn : 579-907X ERHITUNGAN VAUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMUASI MONTE CARO (STUDI KASUS SAHAM T. X ACIATA.Tbk) Sii Alfiaur Rohmaniah 1 1 Universias

Lebih terperinci

PENERAPAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (GARCH) DALAM PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR TERHADAP RUPIAH

PENERAPAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (GARCH) DALAM PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR TERHADAP RUPIAH Penerapan Model Generalized Auoregressive Condiional Heeroscedasic (Garch) PENERAPAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (GARCH) DALAM PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR TERHADAP RUPIAH

Lebih terperinci

Peramalan Penjualan Sepeda Motor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis

Peramalan 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 terperinci

Peramalan Volume Penjualan Semen di PT.Semen Gresik Persero Tbk

Peramalan Volume Penjualan Semen di PT.Semen Gresik Persero Tbk Peramalan Volume Penjualan Semen di PT.Semen Gresik Persero Tbk Oleh : Dwi Hapsari K (1306 100 015) Dosen Pembimbing : Dra. Karika Firiasari, M.Si 1 Pendahuluan Laar Belakang, Perumusan Masalah, Tujuan

Lebih terperinci

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB 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 terperinci

Perbandingan Metode Winter Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based untuk Menentukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X

Perbandingan 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 terperinci

ISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.3, No.2 Agustus 2016 Page 3732

ISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.3, No.2 Agustus 2016 Page 3732 ISSN : 355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.3, No. Agusus 016 Page 373 Sifa Asimeris Model Prediksi Generalized Auoregressive Condiional Heerocedasiciy (GARCH) dan Sochasic Volailiy Auoregressive

Lebih terperinci

KOINTEGRASI DAN ESTIMASI ECM PADA DATA TIME SERIES. Abstrak

KOINTEGRASI 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 terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang

BAB 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 terperinci

1999 sampai bulan September Data ini diperoleh dari yahoo!finance.

1999 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 terperinci

PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA TUJUAN SURABAYA BALIKPAPAN DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS

PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA TUJUAN SURABAYA BALIKPAPAN DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA TUJUAN SURABAYA BALIKPAPAN DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS Joko Ariyadi (308 030 060) Pembimbing : Drs. Brodjol Suijo Suprih Ulama, M.Si Laar Belakang 2 Laar

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan

BAB 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 terperinci

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN

PEMODELAN 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 terperinci

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI MITRA PINASTHIKA MUSTIKA (MPM) HONDA MOTOR DENGAN PENDEKATAN ARIMA

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI MITRA PINASTHIKA MUSTIKA (MPM) HONDA MOTOR DENGAN PENDEKATAN ARIMA ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI MITRA PINASTHIKA MUSTIKA (MPM) HONDA MOTOR DENGAN PENDEKATAN ARIMA Oleh : Liviani Nursia 307030040 Dosen Pembimbing: Dr. Brodjol Suijo S.U, MSi Laar Belakang

Lebih terperinci

BAB III. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai tahapan perhitungan untuk menilai

BAB III. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai tahapan perhitungan untuk menilai BAB III PENILAIAN HARGA WAJAR SAHAM PAA SEKTOR INUSTRI BATUBARA ENGAN MENGGUNAKAN TRINOMIAL IVIEN ISCOUNT MOEL 3.. Pendahuluan Pada bab ini akan dijelaskan mengenai ahapan perhiungan unuk menilai harga

Lebih terperinci

DAN PENERAPANNYA PADA PRODUKSI KELAPA SAWIT DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA XIII

DAN 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 terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB 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 terperinci

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun

BAB 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 terperinci

MODEL ARIMAX DAN DETEKSI GARCH UNTUK PERAMALAN INFLASI KOTA DENPASAR

MODEL ARIMAX DAN DETEKSI GARCH UNTUK PERAMALAN INFLASI KOTA DENPASAR MODEL ARIMAX DAN DETEKSI GARCH UNTUK PERAMALAN INFLASI KOTA DENPASAR S - 27 Rukini, Suharono2 2,2 Jurusan Saisika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya

Lebih terperinci

PERAMALAN 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(0,1,1)(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 terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print) D-299

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print) D-299 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., (5) 337-35 (3-98X Prin) D-99 Esimasi Value a Risk (VaR) Porofolio Saham yang Tergabung dalam Indeks LQ45 Periode Agusus 4 sampai Januari 5 Menggunakan Meode Copula

Lebih terperinci

PERAMALAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN TERHADAP SAHAM NEGARA TERDEKAT

PERAMALAN 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 terperinci

PENGGUNAAN 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 PENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM ANALISIS NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLAR DENGAN GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY Hermansah Program Sudi Pendidikan Maemaika, Fakulas Keguruan

Lebih terperinci

PROSES AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY DENGAN DUGAAN VARIANSI INFLASI INDONESIA

PROSES AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY DENGAN DUGAAN VARIANSI INFLASI INDONESIA PROSES AUOREGRESSIVE CONDIIONAL HEEROSCEDASICIY DENGAN DUGAAN VARIANSI INFLASI INDONESIA Rianiai Monica, Suyono, dan Vera Maya Sani Jurusan Maemaika FMIPA UNJ Absrak Model-model runun waku konvensional,

Lebih terperinci

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 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 terperinci

Penerapan Model ARCH/GARCH untuk Peramalan Nilai Tukar Petani ABSTRAK ABSTRACT. Pendahuluan

Penerapan 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 terperinci

DAMPAK 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 (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 terperinci

FORECASTING & ARIMA. Dwi Martani. 1/26/2010 Statistik untuk Bisnis 9 1

FORECASTING & ARIMA. Dwi Martani. 1/26/2010 Statistik untuk Bisnis 9 1 FORECASTING & ARIMA Dwi Marani /26/200 Saisik unuk Bisnis 9 DERET BERKALA (TIME SERIES) Suau dere berkala merupakan suau himpunan observasi dimana variabel yang digunakan diukur dalam uruan periode waku,

Lebih terperinci

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE PERAMALAN AUTOREGRESIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) (Studi Kasus: PT Tembaga Mulia Semanan)

PENGAMBILAN 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 terperinci

Pemodelan Indeks Harga Konsumen Kelompok Bahan Makanan menggunakan Metode Intervensi dan Regresi Spline ABSTRAK

Pemodelan 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 terperinci

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI I. PENDAHULUAN. Laar Belakang Menuru Sharpe e al (993), invesasi adalah mengorbankan ase yang dimiliki sekarang guna mendapakan ase pada masa mendaang yang enu saja dengan jumlah yang lebih besar. Invesasi

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang 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 perumbuhan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Penerapan Model ARIMA Dalam Memprediksi IHSG

Penerapan Model ARIMA Dalam Memprediksi IHSG Penerapan Model ARIMA Dalam Memprediksi IHSG Bambang Hendrawan Polieknik Baam Parkway Sree, Baam Cenre, Baam 29461, Indonesia e-mail: benks@polibaam.ac.id Absrak: Tujuan peneliian ini adalah unuk mencari

Lebih terperinci

PEMODELAN VOLATILITAS DALAM ANALISIS DATA MAKROEKONOMI STUDI KASUS PADA INFLASI.

PEMODELAN 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan

BAB 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 terperinci

PENAKSIRAN PARAMETER MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED (VARI) DENGAN METODE MLE DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA KONSUMEN

PENAKSIRAN 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 terperinci

Peramalan Hasil Produksi Pupuk NPK Menggunakan Model Fungsi Transfer Multi Input. : Nesia Brilliana I.P NRP :

Peramalan Hasil Produksi Pupuk NPK Menggunakan Model Fungsi Transfer Multi Input. : Nesia Brilliana I.P NRP : Peramalan Hasil Produksi Pupuk NPK Menggunakan Model Fungsi Transfer Muli Inpu Nama : Nesia Brilliana I.P NRP : 20800023 Jurusan : Maemaika Dosen Pembimbing : Dra. Nuri Wahyuningsih, M. Kes Pemberian pupuk

Lebih terperinci

Peramalan Return Saham Bank Central Asia Menggunakan Self Exciting Threshold Autoregressive Genetic Algorithm

Peramalan Return Saham Bank Central Asia Menggunakan Self Exciting Threshold Autoregressive Genetic Algorithm JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5, No.1, (2016) 2337-3520 (2301-928X Prin) D-71 Peramalan Reurn Saham Bank Cenral Asia Menggunakan Self Exciing Threshold Auoregressive Geneic Algorihm Tesalonika Puri dan

Lebih terperinci

PEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN

PEMODELAN 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Peneliian Jenis peneliian kuaniaif ini dengan pendekaan eksperimen, yaiu peneliian yang dilakukan dengan mengadakan manipulasi erhadap objek peneliian sera adanya konrol.

Lebih terperinci

PERAMALAN KURS TRANSAKSI BANK INDONESIA TERHADAP MATA UANG DOLLAR AMERIKA (USD) DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARCH/GARCH

PERAMALAN 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 terperinci

PENGARUH PANJANG DAN LEBAR DATA DEBIT HISTORIS PADA KINERJA MODEL PEMBANGKITAN DATA DEBIT SUNGAI BRANTAS DENGAN METODE ARIMA

PENGARUH PANJANG DAN LEBAR DATA DEBIT HISTORIS PADA KINERJA MODEL PEMBANGKITAN DATA DEBIT SUNGAI BRANTAS DENGAN METODE ARIMA PENGARUH PANJANG DAN LEBAR DATA DEBIT HISTORIS PADA KINERJA MODEL PEMBANGKITAN DATA DEBIT SUNGAI BRANTAS DENGAN METODE ARIMA Maskur Efendi ), Widandi Soeopo 2), Piojo Tri Juwono 2) ) Mahasiswa Magiser

Lebih terperinci

Pemodelan Produksi Minyak dan Gas Bumi pada Platform MK di PT X Menggunakan Metode ARIMA, Neural Network, dan Hibrida ARIMA-Neural Network

Pemodelan Produksi Minyak dan Gas Bumi pada Platform MK di PT X Menggunakan Metode ARIMA, Neural Network, dan Hibrida ARIMA-Neural Network D-378 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (26) 2337-3520 (23-928X Prin) Pemodelan Produksi Minyak dan Gas Bumi pada Plaform MK di PT X Menggunakan Meode ARIMA, Neural Nework, dan Hibrida ARIMA-Neural

Lebih terperinci

Peramalan Inflasi Nasional Berdasarkan Faktor Ekonomi Makro Menggunakan Pendekatan Time Series Klasik dan ANFIS

Peramalan Inflasi Nasional Berdasarkan Faktor Ekonomi Makro Menggunakan Pendekatan Time Series Klasik dan ANFIS JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No., () 2337-3 (2-928X Prin) D-67 Peramalan Inflasi Nasional Berdasarkan Fakor Ekonomi Makro Menggunakan Pendekaan ime Series Klasik dan ANFIS Clara Agusin Sephani, Agus

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 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 terperinci

SIMULASI PERGERAKAN TINGKAT BUNGA BERDASARKAN MODEL VASICEK

SIMULASI PERGERAKAN TINGKAT BUNGA BERDASARKAN MODEL VASICEK Jurnal Maemaika Murni dan Terapan εpsilon Vol.9 No.2 (215) Hal. 15-24 SIMULASI PEGEAKAN TINGKAT BUNGA BEDASAKAN MODEL VASICEK Shanika Marha, Dadan Kusnandar, Naomi N. Debaaraja Fakulas MIPA Universias

Lebih terperinci

Sekilas Pandang. Modul 1 PENDAHULUAN

Sekilas 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 terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. yang akan datang. Peramalan menjadi sangat penting karena penyusunan suatu

BAB 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 terperinci

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu

BAB 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 terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB 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

BAB 1 PENDAHULUAN. tahun 1990-an, jumlah produksi pangan terutama beras, cenderung mengalami

BAB 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 terperinci

III. KERANGKA PEMIKIRAN

III. KERANGKA PEMIKIRAN III. KERANGKA PEMIKIRAN 3.1. Kerangka Teoriis 3.1.1 Daya Dukung Lingkungan Carrying capaciy aau daya dukung lingkungan mengandung pengerian kemampuan suau empa dalam menunjang kehidupan mahluk hidup secara

Lebih terperinci

PEMODELAN DATA DERET WAKTU YANG MENGANDUNG EFEK VARIASI KALENDER PADA KASUS PENJUALAN PRODUK DI PERUSAHAAN RITEL

PEMODELAN DATA DERET WAKTU YANG MENGANDUNG EFEK VARIASI KALENDER PADA KASUS PENJUALAN PRODUK DI PERUSAHAAN RITEL Seminar Nasional Saisika IX Insiu Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 9 PEMODELAN DATA DERET WAKTU YANG MENGANDUNG EFEK VARIASI KALENDER PADA KASUS PENJUALAN PRODUK DI PERUSAHAAN RITEL Y.P.Y. Asmara,

Lebih terperinci

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN

Jurnal 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 terperinci

SUPLEMEN 3 Resume Hasil Penelitian: Analisis Respon Suku Bunga dan Kredit Bank di Sumatera Selatan terhadap Kebijakan Moneter Bank Indonesia

SUPLEMEN 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 terperinci

ANALISIS INTERVENSI KENAIKAN HARGA BBM BERSUBSIDI PADA DATA INFLASI KOTA SEMARANG

ANALISIS 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 terperinci

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI KABUPATEN NGAWI DENGAN ARIMA DAN VARIASI KALENDER. Muflih Rori Putra Harahap

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI KABUPATEN NGAWI DENGAN ARIMA DAN VARIASI KALENDER. Muflih Rori Putra Harahap ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI KABUPATEN NGAWI DENGAN ARIMA DAN VARIASI KALENDER Muflih Rori Pura Harahap 30 00 052 Pembimbing : Dr. Drs. Agus Suharsono, M.S. LATAR BELAKANG PENDAHULUAN

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang

BAB 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 terperinci

IDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES

IDENTIFIKASI 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 terperinci

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON*

PEMODELAN 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 terperinci

Pengaruh variabel makroekonomi..., 24 Serbio Harerio, Universitas FE UI, 2009Indonesia

Pengaruh 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 terperinci

APLIKASI 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 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 terperinci

ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional.

ANALISIS 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 terperinci

ESTIMASI PARAMETER MODEL ARMA UNTUK PERAMALAN DEBIT AIR SUNGAI MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING

ESTIMASI PARAMETER MODEL ARMA UNTUK PERAMALAN DEBIT AIR SUNGAI MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING ESTIMASI PARAMETER MODEL ARMA UNTUK PERAMALAN DEBIT AIR SUNGAI MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING Nama: Zahroh Aiqoh 05 00 0 Dosen Pembimbing: Dra. Nuri Wahyuningsih, MKes Drs. Sulisiyo, MT Jurusan Maemaika

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defenisi Persediaan Persediaan adalah barang yang disimpan unuk pemakaian lebih lanju aau dijual. Persediaan dapa berupa bahan baku, barang seengah jadi aau barang jadi maupun

Lebih terperinci

(T.6) PENDEKATAN INDEKS SIKLUS PADA METODE DEKOMPOSISI MULTIPLIKATIF

(T.6) PENDEKATAN INDEKS SIKLUS PADA METODE DEKOMPOSISI MULTIPLIKATIF Seminar Nasional Saisika 12 November 2011 Vol 2, November 2011 (T.6) PENDEKATAN INDEKS SIKLUS PADA METODE DEKOMPOSISI MULTIPLIKATIF Gumgum Darmawan, Sri Mulyani S Saf Pengajar Jurusan Saisika FMIPA UNPAD

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilakukan di Dafarm, yaiu uni usaha peernakan Darul Fallah yang erleak di Kecamaan Ciampea, Kabupaen Bogor, Jawa Bara. Pemilihan lokasi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Dalam pelaksanaan pembangunan saat ini, ilmu statistik memegang peranan penting

BAB 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 terperinci

Peramalan Jumlah Pengunjung Domestik dan Mancanegara di Maharani Zoo & Goa Menggunakan ARIMA Box - Jenkins

Peramalan Jumlah Pengunjung Domestik dan Mancanegara di Maharani Zoo & Goa Menggunakan ARIMA Box - Jenkins Peramalan Jumlah Pengunjung Domesik dan Mancanegara di Maharani oo & Goa Menggunakan ARIMA Box - Jenkins Vivi Kusuma Sulisyawai (3030085) Dosen Pembimbing Dr. Irhamah, S.Si.,M.Si Laar Belakang Rumusan

Lebih terperinci

III KERANGKA PEMIKIRAN

III KERANGKA PEMIKIRAN III KERANGKA PEMIKIRAN 3.1 Teori Risiko Produksi Dalam eori risiko produksi erlebih dahulu dijelaskan mengenai dasar eori produksi. Menuru Lipsey e al. (1995) produksi adalah suau kegiaan yang mengubah

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa

BAB 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat

BAB 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 terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilaksanakan di PT Panafil Essenial Oil. Lokasi dipilih dengan perimbangan bahwa perusahaan ini berencana unuk melakukan usaha dibidang

Lebih terperinci

Analisis Peramalan Jumlah Permintaan Kerudung di Industri Kecil Kerudung Arin di Surabaya dengan Metode Variasi Kalender

Analisis Peramalan Jumlah Permintaan Kerudung di Industri Kecil Kerudung Arin di Surabaya dengan Metode Variasi Kalender Analisis Peramalan Jumlah Perminaan Kerudung di Indusri Kecil Kerudung Arin di Surabaya dengan Meode Variasi Kalender Disusun oleh : Sely Enggar Rusiano 307 030 030 Dosen Pembimbing : Dr. Irhamah, M.Si

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. yang digunakan untuk mengetahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya

METODE PENELITIAN. yang digunakan untuk mengetahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya III. METODE PENELITIAN A. Meode Dasar Peneliian Meode yang digunakan dalam peneliian ini adalah meode kuaniaif, yang digunakan unuk mengeahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya usaha melipui biaya

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. yang akan datang. Peramalan menjadi sangat penting karena penyusunan suatu

BAB 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 terperinci

KAJIAN PEMODELAN DERET WAKTU: METODE VARIASI KALENDER YANG DIPENGARUHI OLEH EFEK VARIASI LIBURAN

KAJIAN 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 terperinci

PENGUKURAN VALUE AT RISK DENGAN PENDEKATAN AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (ARCH) (Studi Kasus Data Saham PT. Gudang Garam Tbk.

PENGUKURAN VALUE AT RISK DENGAN PENDEKATAN AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (ARCH) (Studi Kasus Data Saham PT. Gudang Garam Tbk. Bulein Ilmiah Mah. Sa. dan Teraannya (Bimaser) Volume 4, No. 3 (ahun), hal 69 78. PENGUKURAN VALUE AT RISK DENGAN PENDEKATAN AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (ARCH) (Sudi Kasus Daa Saham PT.

Lebih terperinci