PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS FUNGSI TRANSFER
|
|
- Yuliani Darmadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Sains, Teknologi, Kedokeran, dan Ilmu Kesehaan Vol., No., Aril 07: hlm 8-8 ISSN (Versi Ceak) ISSN-L (Versi Elekronik) PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GAUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS FUNGSI TRANSFER Jurusan Teknik Indusri, Universias Kaolik Widya Mandala Surabaya ASTRAK Permasalahan yang seringkali dihadai oleh invesor dalam dunia indusri asar modal, berkaian dengan engambilan keuusan mengenai enanaman suau invesasi ada enyeraan saham adalah keidakasian fakorfakor inernal, eksernal dan global. Salah sau indikaor nasional yang dijadikan egangan oleh ara invesor adalah Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Oleh karena iu dalam eneliian ini akan dilakukan suau emodelan dari IHSG dengan menggunakan analisis fungsi ransfer. Fakor-fakor yang berengaruh erhada IHSG adalah harga emas dunia (Harga emas dunia), indeks harga saham Nikkei, indeks harga saham Hangseng, Dow Jones Indusrial Average (indeks DJI), dan nilai ukar Ruiah erhada dollar Amerika (kurs). Tujuan dari eneliian ini adalah unuk mendaakan meode eramalan yang ea melalui meode fungsi ransfer yang daa digunakan memrediksi nilai IHSG, sehingga daa membanu ara invesor dalam mengambil keuusan erhada dana yang akan diinvesasikan. Selain iu, unuk mengeahui hubungan anara Harga emas dunia, indeks Nikkei, indeks Hangseng, indeks DJI, dan kurs erhada IHSG melalui meode fungsi ransfer. Hasilnya menunjukkan bahwa model fungsi ransfer dengan inu kurs meruakan model erbaik yang daa digunakan unuk meramalkan IHSG eriode ke dean. Hasilnya juga menunjukkan bahwa redikor yang signifikan adalah Harga emas dunia, indeks Nikkei, indeks Hangseng, indeks DJI, dan kurs. Kaa kunci: model fungsi ransfer, IHSG. PENDAHULUAN Permasalahan yang seringkali dihadai oleh invesor dalam dunia indusri asar modal, berkaian dengan engambilan keuusan mengenai suau invesasi ada enyeraan saham adalah keidakasian fakor-fakor inernal, eksernal dan global. Suau indikaor keberhasilan dunia invesasi di Indonesia adalah Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) (Anoraga,003). IHSG adalah indeks raa-raa gabungan seluruh saham yang dierjualbelikan di ursa Efek Indonesia (EI). Peneliian ini membua model eramalan unuk IHSG dengan menggunakan model ekonomerika yang melibakan variabel redikor yaiu fungsi ransfer. Model fungsi ransfer meruakan fungsi dinamis, yang engaruhnya idak hanya ada hubungan linier anara waku ke- inu dan waku ke- ouu, eai berengaruh juga erhada hubungan saa, +, +,, +k ada ouu (Wei, 990). Dalam bidang erekonomian, fungsi ransfer elah banyak dialikasikan. Dere ouu ada eneliian ini adalah IHSG dan dere inunya adalah indeks Dow Jones, indeks Nikkei, indeks Hangseng, nilai kurs ruiah erhada dollar Amerika dan harga emas dunia. Dengan emodelan IHSG ini diharakan mamu memrediksi arah dari IHSG unuk menenukan kebijakan dalam dunia invesasi di Indonesia. erdasarkan uraian di aas ada eneliian ini dibahas enang model eramalan IHSG dengan memerhaikan indeks Dow Jones Indusrial Average (DJI), indeks harga saham Nikkei, indeks harga saham Hangseng (HIS), nilai ukar Ruiah erhada dolar Amerika (kurs), dan harga emas dunia menggunakan meode fungsi ransfer. Di saming iu juga dibahas enang erformansi masing-masing model dengan dere inu indeks Dow Jones Indusrial Average (DJI), indeks harga saham Nikkei, indeks harga saham Hangseng (HIS), nilai ukar Ruiah erhada dolar Amerika (kurs), dan harga emas dunia, sera model muli inu unuk meramalkan IHSG bulan ke dean dengan memanfaakan model yang elah dieroleh. 8
2 PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GAUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS FUNGSI TRANSFER. MATERI DAN METODE Model ARIMA ox Jenkin s Model ARIMA ox-jenkins erdiri dari dua jenis model, yaiu model daa dere waku yang sasioner dan model daa dere waku yang nonsasioner. Termasuk model daa yang sasioner adalah model Auoregressive orde aau AR(), model Moving Average orde aau MA() dan model camuran anara Auoregressive dengan Moving Average yang disebu dengan ARMA(,). Sedangkan model daa yang nonsasioner daa berua model Auoregressive Inegraed Moving Average aau ARIMA(,d,) unuk nonmusiman dan ARIMA(P,D,Q) s unuk musiman (Makridakis,983).. Model Auoregressive orde aau AR() Z a yang meruakan fungsi dari : Model AR diulis Z Z Z a () dengan. Model Moving Average orde aau MA() Z a yang meruakan fungsi dari : Model MA diulis Z a a a () dengan 3. Model Auoregressive Moving Average aau ARMA(,) Model ARMA(,) adalah suau model camuran anara Auoregressive orde dengan model Moving Average orde. enuk umum model ini adalah : Z a (3) dengan dan 4. Model auoregressive inegraed moving average aau ARIMA(,d,) Model ARIMA(,d,) ini meruakan model dere waku yang nonsasioner. ARIMA(,d,) meruakan gabungan anara model AR dan model MA dengan differencing berorde d. enuk umum dari model ini adalah: d Z a (4) 0 ( ) meruakan oeraor AR yang sasioner dan dengan adalah oeraor MA yang inverible. Konse Fungsi Transfer Meode fungsi ransfer meruakan suau meode yang digunakan unuk meramalkan nilai dari suau dere waku (dere ouu y ) yang didasarkan ada nilai-nilai masa lalu dari dere iu sendiri dan juga didasarkan ula ada sau aau lebih dere waku yang berhubungan dengan dere ouu ersebu (dere inu x ). enuk umum model fungsi ransfer single inu x dan single ouu adalah (Wei, 990) : y v x (5) dengan : y = dere ouu yang saioner 9
3 Sains, Teknologi, Kedokeran, dan Ilmu Kesehaan Vol., No., Aril 07: hlm 8-8 ISSN (Versi Ceak) ISSN-L (Versi Elekronik) x = dere inu yang saioner n = dere noise dengan s v r sehingga y b s x r aau b s b y x a (6) r dengan s r 0 r r s s Pada fungsi ransfer muli inu ada beberaa x variabel inu yang dimasukkan ada suau emodelan, sehingga benuk ersamaannya daa diulis (Edlund, 984): m j y x j, b a j (7) j j dengan : y = dere ouu x j j j = dere inu ke-j, dengan j =,,...,m = oeraor Moving Average order s j unuk dere ke-j = oeraor Auoregressive order r j unuk dere ke-j = oeraor Moving Average order = oeraor Auoregressive order a = berdisribusi N (0, a ) (whie noise) Sumber daa Daa yang digunakan ada eneliian ini adalah daa IHSG, daa indeks Dow Jones, daa indeks Nikkei5, daa indeks Hangseng, daa nilai ukar ruiah erhada dollar Amerika dan daa harga emas dunia. Daa yang digunakan meruakan daa sekunder yang dieroleh berasal dari yahoo finance yaiu engamaan dari ahun 003 samai dengan ahun 04. Variabel yang dielii dalam eneliian ini erdiri aas variabel reson sebagai dere ouu dan variabel redicor sebagai dere inu. Adaun yang menjadi dere ouu adalah IHSG (Y) dan yang menjadi dere inu adalah indeks Dow Jones (X ), indeks Nikkei5 (X ), indeks Hangseng (X 3 ), nilai ukar ruiah erhada dollar Amerika (X 4 ), dan harga emas dunia (X 5 ). Meode eneliian Secara garis besar eneliian ini dilakukan dalam ema aha, yaiu erama idenifikasi benuk model, kedua enaksiran arameer-arameer model fungsi ransfer, keiga emerikasaan diagnosic model fungsi ransfer, dan keema enggunaan model fungsi ransfer unuk eramalan IHSG. Langkah-langkah eneliian secara lengka diberikan ada flowchar beriku: 0
4 PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GAUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS FUNGSI TRANSFER A Daa Prewhiening dere inu ( ) Plo imeseries, lo ACF dan PACF Prewhiening dere ouu ( ) Mean & varians saioner? Ya Peneaan model (semenara) Tidak Varians : Transformasi Mean : Differencing Penghiungan CCF anara dan Penaksiran bobo reson imuls Peneaan (b, r, s) model fungsi ransfer Penaksiran arameer model Peneaan model ARIMA dere noise Penaksiran arameer model fungsi ransfer Pengujian diagnosik Modifikasi model Ya Model ARIMA dere inu Tidak Uji kesesuaian model - Residual whie noise? - a dan indeenden (model sesuai?) A Ya Penggunaan model fungsi ransfer unuk eramalan Tidak Selesai Gambar. Flowchar Peneliian 3. HASIL DAN PEMAHASAN Sebelum dilakukan engolahan daa, erlebih dahulu daa dibagi menjadi dua bagian, yaiu sebagai daa in samle dan daa ou samle. Daa dari bulan Januari 005 samai dengan bulan Desember 03 digunakan sebagai daa in samle, yaiu daa yang digunakan unuk membangun model. Sedangkan daa dari bulan Januari 04 samai dengan Februari 05 digunakan sebagai daa ou samle, yaiu daa yang digunakan unuk validasi model. Pemodelan Fungsi Transfer IHSG dengan Dere Inu Harga emas dunia ( x ) Pada bagian ini, analisis fungsi ransfer digunakan unuk menggambarkan nilai IHSG yang bereran sebagai dere ouu ( y ) dan dere harga emas dunia yang bereran sebagai dere inu ( x ). Tahaan yang daa dilakukan adalah sebagai beriku. Taha Idenifikasi Model Dere Inu Harga Emas Dunia ( x ) Dalam memodelkan dere Harga emas dunia langkah awal yang harus dilakukan adalah dengan ime series lo unuk meliha ola dari daa ersebu. eriku meruakan gambar ime series lo unuk daa harga emas dunia sebagai dere inu ( x ) dan daa IHSG sebagai dere ouu (y).
5 Sains, Teknologi, Kedokeran, dan Ilmu Kesehaan Vol., No., Aril 07: hlm 8-8 ISSN (Versi Ceak) ISSN-L (Versi Elekronik) Goldrice Inde x Gambar. Time series lo daa harga emas dunia IHSG Inde x Gambar 3. Time series lo daa IHSG erdasarkan Gambar dan Gambar erliha bahwa daa harga emas dunia dan IHSG idak saioner dalam mean dan varian. Sehingga harus dilakukan ransformasi ln unuk daa harga emas dunia dan ransformasi akar kuadra unuk daa IHSG, sera masing-masing dilakukan differencing. Plo daa yang sudah saioner dalam mean dan varian daa diliha ada Gambar 3 dan Gambar d rans gold Index
6 PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GAUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS FUNGSI TRANSFER Gambar 4.Time Series Plo daa Harga emas dunia seelah diransformasi dan differencing d rans ihsg Index Gambar 5.Time Series Plo daa IHSG seelah diransformasi dan differencing Auocorrelaion Lag Gambar 6. Plo ACF daa harga emas dunia seelah diransformasi dan differencing Parial Auocorrelaion Lag Gambar 7. Plo PACF daa harga emas dunia seelah diransformasi dan differencing 3
7 Sains, Teknologi, Kedokeran, dan Ilmu Kesehaan Vol., No., Aril 07: hlm 8-8 ISSN (Versi Ceak) ISSN-L (Versi Elekronik) erdasarkan idenifikasi lo ACF dan PACF, model yang sesuai unuk daa harga emas dunia adalah ARIMA([],,0). Model ini elah memiliki arameer yang signifikan dan -value yang kurang dari 0,05 dan whie noise. Model yang sesuai dengan ARIMA ([],,0) adalah sebagai beriku ( ) Z a () Prewhiening Dere Inu Harga Emas Dunia ( x ) dan Dere Ouu IHSG ( y ) Prewhiening dilakukan ada dere inu dan dere ouu. Model dere inu harga emas dunia ( x ) adalah ARIMA ([],,0) dan dere ouu ( y ) IHSG juga mengikui model ARIMA Harga emas dunia, maka rewhiening sebagai beriku. a (3) x dan y (4) Pembenukan nilai (b, r, s) ada model fungsi ransfer Pada aha ini dilakukan emeriksaan nilai samel Cross corelaion (CCF) anara dan unuk menduga b, r dan s dari model fungsi ransfer. eriku gambar lo CCF anara dere Harga emas dunia dengan dere IHSG. Gambar 8.Plo CCF dere harga emas dunia dengan dere IHSG Dengan meliha lo CCF ada Gambar 7, daa dikeahui bahwa harga emas dunia berengaruh signifikan erhada IHSG ada lag ke-0, sehingga dienukan nilai b=0. Karena lo CCF idak menunjukkan ola yang jelas seelah lag ke-0, maka diduga r=0 dan s=9. Dugaan semenara unuk model fungsi ransfer adalah: 9 x ( ) x (5) 0 9 Idenifikasi Model ARIMA unuk Dere Noise Gambar 9. Plo ACF dan PACF dere noise harga emas dunia 4
8 PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GAUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS FUNGSI TRANSFER Model yang sesuai unuk noise ini adalah ARIMA ([, 3],,0) karena semua arameernya elah signifikan dan memenuhi asumsi whie noise. Seelah dieroleh model dere noise maka model fungsi ransfer IHSG dengan dere inu Harga emas dunia ( x ) yang elah memenuhi whie noise adalah sebagai beriku. 9 y 0 9 x a 3 (6) y y y y y y 7.94 x x.53 x x x x 8.69 x x.354 x x.98 x x a Pemodelan Fungsi Transfer dengan dere inu indeks Nikkei, indeks Hangseng, indeks DJI, dan Kurs Pemodelan Fungsi Transfer unuk menggambarkan nilai IHSG yang bereran sebagai dere ouu dan dere indeks Nikkei, indeks Hangseng, indeks DJI, dan Kurs masing-masing sebagai dere inu dilaukan hal yang sama seeri ada emodelan fungsi ransfer IHSG dengan dere Harga emas dunia sebagai dere inu. Sehingga dieroleh ema model fungsi ransfer sebagai beriku: Model Fungsi Transfer dengan Dere Inu Indeks Nikkei Pada bagian ini, analisis fungsi ransfer digunakan unuk menggambarkan nilai IHSG yang bereran sebagai dere ouu ( y ) dan dere indeks Nikkei yang bereran sebagai dere inu ( x ). Model Fungsi ransfer yang dieroleh adalah sebagai beriku. y 0 x a 3 3 y y 0.5 y y 0.35 y y 0.00 x x x x x3 x4 x x x x 3 x x a Model Fungsi Transfer dengan Dere Inu Indeks Hangseng Pada bagian ini, analisis fungsi ransfer digunakan unuk menggambarkan nilai IHSG yang bereran sebagai dere ouu ( y ) dan dere indeks Hangseng yang bereran sebagai dere inu ( x 3 ). Model Fungsi ransfer yang dieroleh adalah sebagai beriku. y 0 x3 a3 y y x x x x a Model Fungsi Transfer dengan Dere Inu Indeks DJI Pada bagian ini, analisis fungsi ransfer digunakan unuk menggambarkan nilai IHSG yang bereran sebagai dere ouu ( y ) dan dere indeks DJI yang bereran sebagai dere inu ( x 4 ). Model Fungsi ransfer yang dieroleh adalah sebagai beriku. 7 y 0 7 x4 a4 y y x x x x a (9) (7) (8) 5
9 Sains, Teknologi, Kedokeran, dan Ilmu Kesehaan Vol., No., Aril 07: hlm 8-8 ISSN (Versi Ceak) ISSN-L (Versi Elekronik) Model Fungsi Transfer dengan Dere Inu Kurs Pada bagian ini, analisis fungsi ransfer digunakan unuk menggambarkan nilai IHSG yang bereran sebagai dere ouu ( y ) dan dere Kurs yang bereran sebagai dere inu ( x 5 ). Model Fungsi ransfer yang dieroleh adalah sebagai beriku. y 0x5 a y y y y x x x x a (0) Pemodelan IHSG dengan Fungsi Transfer Muli Inu Pemodelan fungsi ransfer muli inu dilakukan seelah model fungsi ransfer single inu elah dieroleh unuk semua dere inu. Model fungsi ransfer muli inu memasukkan semua dere inu ke dalam model secara bersama-sama. Model yang dieroleh adalah: 3 y x x x3 4 x4 5 x5 a x x x x x 3 x x x x x x x x 3 x x x x 4 x x 3 x x5 x x3 x x3 x x4 x x4 x x4 x x4 3 x x5 x x5 x x5 x x5 x5 a y y y y y y y y x x 3 4 Persamaan di aas berari bahwa IHSG ada waku ke- diengaruhi oleh IHSG iu sendiri saa -, -, -3, dan -4. Selain iu, diengaruhi oleh harga emas dunia ada waku ke-, -, -, -3 dan -4, oleh indeks Nikkei ada waku ke-, -, -, -3, -4, -5, dan -6, oleh indeks Hangseng ada waku ke-, -, - dan -3, oleh indeks DJI ada waku ke-, -, -, -3, dan -4, sera Kurs ada waku ke-, -, -, -3, dan -4, dan nilai error ada waku ke- Forecasing unuk eriode ke dean Hasil ramalan yang dieroleh unuk keema model fungsi ransfer dilakukan dengan cara, yaiu secara serenak dan one se forecaing a head. Time Series Plo erbandingan anara daa akual IHSG dengan hasil eramalan unuk keenam model secara serenak daa diliha ada Gambar 9 dan secara one se forecaing a head ada gambar 0. () V a r ia b le I H S G G o ld r ic e N ik k e i H a n g se n g D JI K u r s M u li I n u Daa In d e x Gambar 0. Time Series Plo daa IHSG hasil ramalan unuk keenam model fungsi ransfer secara serenak
10 PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GAUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS FUNGSI TRANSFER V a r ia b le I H S G G o ld r ic e N ik k ei H an g se n g D JI K u r s M u li I n u Daa In d e x Gambar. Time Series Plo daa IHSG hasil ramalan unuk keenam model fungsi ransfer secara one se Forecasing a head Dengan membandingkan hasil ramalan kedua cara di aas daa diliha bahwa ramalan dengan one se forecasing yaiu ramalan unuk eriode ke dean dengan meng-udae daa akual eriode sebelumnya meruakan cara yang erbaik unuk memerkirakan nilai IHSG eriode yang akan daang karena lebih mendekai daa akual. Tabel. Perbandingan nilai MAPE unuk keenam model fungsi ransfer No Model Nilai MAPE Nilai MAPE unuk unuk ramalan one se ramalan serenak forecasing Inu Harga emas dunia Inu Indeks Nikkei Inu Indeks Hangseng Inu Indeks DJI Inu Kurs Muli Inu Seelah membandingkan nilai Mean Absolue Percenage Error (MAPE) dari keenam model fungsi ransfer daa dikeahui dengan jelas bahwa model fungsi ransfer dengan inu Kurs melalui one se forecasing a head memberikan nilai ramalan yang mendekai dengan daa akualnya karena memiliki nilai MAPE yang aling kecil dibandingkan dengan kelima model lainnya. 4. KESIMPULAN erdasarkan hasil-hasil dan embahasan ada bab sebelumnya daa diambil kesimulan sebagai beriku:. erdasarkan erbandingan MAPE anara keenam model fungsi ransfer unuk eramalan nilai IHSG dieroleh bahwa model eramalan yang aling baik unuk meramalkan nilai IHSG eriode ke dean adalah model fungsi ransfer one se forecasing dengan inu Kurs karena memiliki nilai MAPE aling kecil, yaiu,64%.. Dari keenam model ersamaan fungsi ransfer baik dengan inu unggal mauun dengan muli inu daa dikeahui bahwa kelima redicor yaiu harga emas dunia, indeks Nikkei, indeks Hangseng, Indeks DJI dan Kurs dollar erhada ruiah berengaruh siginifikan erhada nilai IHSG
11 Sains, Teknologi, Kedokeran, dan Ilmu Kesehaan Vol., No., Aril 07: hlm 8-8 ISSN (Versi Ceak) ISSN-L (Versi Elekronik) DAFTAR PUSTAKA Anoraga, Pandji, 003. Penganar Pasar Modal, edisi revisi, Rineka Cia, Jakara. Edlund, P. E., 984. Idenificaion of The Muli-Inu ox Jenkins Transfer Funcion model, Journal Of Forecasing, vol. 3, Enders, Waler, 004. Alied Economeric Time Series, nd ed., John Wiley & Sons, Inc., USA. Gujarai, D. N., 995, asic Economerics, 3rd ed., McGraw Hill, New York. Hanke, J. E., Wichern, D.W., dan Reisch, A.G. 00. usiness Forecasing (sevenh ediion). New York : Prenice Hall Inernaional, Inc. Makridakis, S., Wheelwrigh, S. C., dan McGee, V. E., 983. Meode dan Alikasi Peramalan, edisi, ina Rua Aksara. Wei, W. W. S Time Series Analysis, Unied Saes of America : Addison-Wesley, Inc. 8
PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS FUNGSI TRANSFER
Jurnal Jurnal Muara Sains, Teknologi, Kedokeran, dan Ilmu Kesehaan Vol., No., Okober 07: hlm 97-07 ISSN 579-640 (Versi Ceak) ISSN-L 579-640 (Versi Elekronik) PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GAUNGAN
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 terperinciMAKALAH PERAMALAN DATA TIME SERIES MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS. OLEH : SHANTIKA MARTHA, S.Si NIP
MAKALAH PERAMALAN DATA TIME SERIES MENGGUNAKAN METODE BO-JENKINS OLEH : SHANTIKA MARTHA, S.Si NIP. 9840308008003 UNIVERSITAS TANJUNGPURA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM JURUSAN MATEMATIKA
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 terperinciPeramalan 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 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 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 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 terperinciPeramalan Inflasi Menggunakan Pendekatan Gabungan antara Fungsi Transfer dan Intervensi dengan Deteksi Outlier
Peramalan Inflasi Menggunakan Pendekaan Gabungan anara Fungsi Transfer dan Inervensi dengan Deeksi Oulier Tahira Ea Adisi, Dr. Suharono, S.Si. M.Sc. Saisika, Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam,
Lebih terperinciAnalisis Peramalan Kombinasi Terhadap Jumlah Permintaan Darah di Surabaya (Studi Kasus: UDD PMI Kota Surabaya)
JURNAL STATISTIKA Vol., No., () 5 Analisis Peramalan Kombinasi Terhada Jumlah Perminaan Darah di Surabaya (Sudi Kasus: UDD PMI Koa Surabaya) Winda Eka F., Ir. Dwiamono Agus W.,MIKom Jurusan Saisika, FMIPA,
Lebih terperinciPemodelan ARIMA Dalam Prediksi Penumpang Pesawat Terbang Pada Bandara Internasional Sam Ratulangi Manado
Pemodelan ARIMA Dalam Prediksi Penumang Pesawa Terbang Pada Bandara Inernasional Sam Raulangi Manado Sinnyo H.A. Salmon, Nelson Nainggolan 2, Djoni Haidja 3 Program Sudi Maemaika, FMIPA, UNSRAT, sinnyosalmon@ymail.com
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 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 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 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 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 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 terperinciPeramalan Inflasi Menggunakan Model Fungsi Transfer Multi Input. Forcasting Inflation Using Multiple Input Transfer Function Model
Peramalan Inflasi Menggunakan Model Fungsi Transfer Muli Inpu Forcasing Inflaion Using Muliple Inpu Transfer Funcion Model Novi Adisia, Sri Wahyuningsih, dan Rio Goeanoro 3 Laboraorium Saisika Terapan
Lebih terperinciPENGUKURAN 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 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 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 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 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 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 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 terperinciPEMODELAN ARIMAX DAN NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN DAN DASAR PERENCANAAN INVESTASI NET ASSET VALUE (NAV) EQUITY DI PT. PRUDENTIAL LIFE ASSURANCE
90 Djojonegoro: PEMODELAN ARIMAX DAN NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN DAN PEMODELAN ARIMAX DAN NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN DAN DASAR PERENCANAAN INVESTASI NET ASSET VALUE (NAV) EQUITY DI PT. PRUDENTIAL
Lebih terperinciPeramalan Inflow dan Outflow Uang Kartal Bank Indonesia di Wilayah Jawa Tengah dengan Menggunakan Metode ARIMA, Time Series Regression, dan ARIMAX
JURNA SAINS DAN SENI ITS Vol., No., () - (-X rin) D- eramalan Inflow dan Ouflow Uang Karal Bank Indonesia di Wilayah Jawa Tengah dengan Menggunakan Meode ARIMA, Time Series Regression, dan ARIMAX Noorgam
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 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 terperinciModel 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 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 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 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 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 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 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 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 terperinciMODEL 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 terperinciAnalisis Pola Hubungan Pemodelan ARIMA Curah Hujan dengan Curah Hujan Maksimum, Lama Waktu Hujan, dan Curah Hujan Rata-Rata
Analisis Pola Hubungan Pemodelan ARIMA Curah Hujan dengan Curah Hujan Maksimum, Lama Waku Hujan, dan Curah Hujan Raa-Raa Fahin Fahimah 33 Jurusan Teknik Elekro-FTI, Insiu Teknologi Seuluh Noember Kamus
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.2, (2014) ( X Print) D-326
JURNAL AIN DAN ENI OMIT Vol. 3, No., (4) 337-35 (-98X rin) D-36 eramalan Toal Marke eeda Moor dan Toal enjualan Moor X di roinsi Jawa Timur dengan endekaan ARIMA Box-Jenkins dan Auoregressive Inegraed
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 terperinciESTIMASI 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 terperinciMODEL FUNGSI TRANSFER MULTIVARIAT DAN APLIKASINYA UNTUK MERAMALKAN CURAH HUJAN DI KOTA YOGYAKARTA SKRIPSI
MODEL FUNGSI TRANSFER MULTIVARIAT DAN APLIKASINYA UNTUK MERAMALKAN CURAH HUJAN DI KOTA YOGYAKARTA SKRIPSI Diajukan kepada Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Universias Negeri Yogyakara unuk memenuhi
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 terperinciAnalisis Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Penataran Tujuan Surabaya-Malang
Analisis Peramalan Jumlah Penumpang Kerea Api Penaaran Tujuan Surabaya-Malang Oleh. Andria Prima Diago 08.00.0 Dosen Pembimbing. r. Dwiamono Agus, M.komp Andria Prima Diago 08.00.0 nsiu Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciPERAMALAN NILAI NAV RMF, EQUITY DAN FIXED FUND PT. PRUDENTIAL LIFE ASSURANCE DENGAN MODEL VARIMA DAN ARIMA
Gunawan: PERAMALAN NILAI NAV RMF, EQUITY, DAN FIXED FUND PT. PRUDENTIAL LIFE 9 PERAMALAN NILAI NAV RMF, EQUITY DAN FIXED FUND PT. PRUDENTIAL LIFE ASSURANCE DENGAN MODEL VARIMA DAN ARIMA Eric Gunawan ),
Lebih terperinciPERAMALAN KUNJUNGAN WISATAWAN KE ULUWATU DENGAN MENGGUNAKAN MODEL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE
TRI TANAMI SUKRAINI : RAMALAN KUNJUNGAN WISATAWAN 47 PERAMALAN KUNJUNGAN WISATAWAN KE ULUWATU DENGAN MENGGUNAKAN MODEL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE Tri Tanami Sukraini Jurusan Adminisrasi Niaga
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 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 terperinciPEMODELAN SMOOTH TRANSITION AUTOREGRESSIVE (STAR) PADA KURS THAI BATH TERHADAP RUPIAH RAHMA NUR CAHYANI
erusakaan.uns.ac.id PEMODELAN SMOOH RANSIION AUOREGRESSIVE (SAR PADA KURS HAI BAH ERHADAP RUPIAH oleh RAHMA NUR CAHYANI M005059 SKRIPSI diulis dan diajukan unuk memenuhi sebagian ersyaraan memeroleh gelar
Lebih terperinciPeramalan Netflow Uang Kartal dengan Metode ARIMAX dan Radial Basis Function Network (Studi Kasus Di Bank Indonesia)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., () - (-X Prin) D- Peramalan Neflow Uang Karal dengan Meode ARIMAX dan Radial Basis Funcion Nework (Sudi Kasus Di Bank Indonesia) Renny Elfira Wulansari dan Suharono
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 terperinciPeramalan 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 terperinciPENGARUH 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 terperinciKAJIAN PEMODELAN DERET WAKTU NONLINIER THRESHOLD AUTOREGRESSIVE (TAR) Puji Noviandari Universitas Jenderal Soedirman
JMP : Volume 4 Nomor 1, Juni 01, hal. 13-134 KAJIAN PEMODELAN DERET WAKTU NONLINIER THRESHOLD AUTOREGRESSIVE (TAR) Pui Noviandari Universias Jenderal Soedirman veeyan_love18@yahoo.com Renny Universias
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 terperinciPeramalan 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(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 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 terperinciAnalisis 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 terperinciPERAMALAN 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 terperinciANALISIS 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 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 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 terperinciJURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: ( Print) D-212
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) ISSN: 337-3539 (30-97 Prin) D- Peramalan Jumlah Penumang Pesawa Terbang di Pinu Kedaangan Bandar Udara Inernasional Lombok dengan Meode ARIMA Box-Jenkins,
Lebih terperinciPeramalan Volume Penjualan Total Sepeda Motor di Kabupaten Bojonegoro dan Lamongan dengan Pendekatan Model ARIMAX dan VARX
Peramalan Volume Penjualan Toal Seeda Moor di Kabuaen Bojonegoro dan Lamongan dengan Pendekaan Model ARIMAX dan VARX Sii Maghfiroul Ulyah, Desri Susilaningrum, 3 Suharono Jurusan Saisika, Fakulas MIPA,
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 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 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 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 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 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 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 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 terperinciPERAMALAN YIELD DAN HARGA OBLIGASI PEMERINTAH DENGAN PENDEKATAN ARIMA DAN BACKPROPAGATION-ANN
PERAMALAN YIELD DAN HARGA OBLIGASI PEMERINTAH DENGAN PENDEKATAN ARIMA DAN BACKPROPAGATION-ANN Yuli Wahyuningsih (), Brodjol Suijo S. U (), Suharono () Mahasiswa Jurusan Saisika, FMIPA, Insiu Teknologi
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PADA PT
PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PADA PT. ANGKASA PURA I (PERSERO) KANTOR CABANG BANDAR UDARA INTERNASIONAL ADISUTJIPTO YOGYAKARTA DENGAN METODE WINTER S EXPONENTIAL SMOOTHING DAN SEASONAL ARIMA SKRIPSI Diajukan
Lebih terperincimetodologi penelitian
pendahuluan injauan pusaka meodologi peneliian hasil dan pembahasan kesimpulan Pusaka Meodologi Peningkaan Energi lisrik Kebuuhan energi lisrik Pengembangan sisem energi lisrik Peramalan beban lisrik Slide
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Definisi Peramalan Peramalan adalah suau kegiaan dalam memperkirakan aau kegiaan ang melipui pembuaan perencanaan di masa ang akan daang dengan menggunakan daa masa lalu dan daa masa
Lebih terperinciPenerapan 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 terperinciPREDIKSI BEBAN LISTRIK MENGGUNAKAN KERNEL RIDGE REGRESSION DENGAN PERTIMBANGAN DUMP POWER DAN ENERGY NOT SERVED
PREDIKSI BEBAN LISTRIK MENGGUNAKAN KERNEL RIDGE REGRESSION DENGAN PERTIMBANGAN DUMP POWER DAN ENERGY NOT SERVED Wahyuda 1, Budi Sanosa 2, Nani Kurniai 3 1 Teknik Indusri Universias Mulawarman-Samarinda
Lebih terperinciDistribusi Normal Multivariat
Vol.4, No., 43-48, Januari 08 Disribusi Normal Mulivaria Husy Serviana Husain Absrak Pada engendalian roses univaria berdasarkan variabel, biasanya digunakan model disribusi normal unuk mengamai kualias
Lebih terperinciPeramalan 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 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 terperinciPERAMALAN KONSUMSI LISTRIK PADA SEGMEN RUMAH TANGGA PT PLN (PERSERO) DISTRIBUSI JAWA TIMUR
TUGAS AKHIR SS 145561 PERAMALAN KONSUMSI LISTRIK PADA SEGMEN RUMAH TANGGA PT PLN (PERSERO) DISTRIBUSI JAWA TIMUR SARIRAZTY DWIJANTARI NRP 1314 030 010 Dosen Pembimbing Dr. Wahyu Wibowo, S.Si., M.Si DEPARTEMEN
Lebih terperinciPERAMALAN CURAH HUJAN DENGAN WAVELET
PERAMALAN CURAH HUJAN DENGAN WAVELET Garini Widosari 1 T-7 1 Polieknik Negeri Samarinda 1 garini_72@yahoo.com Absrak Peramalan adalah salah sau unsur yang sanga pening dalam pengambilan kepuusan. Peranan
Lebih terperinciMODEL DERET WAKTU HIDDEN MARKOV
9 ; P j y π j { ; } P j y sama dengan sau jika engamaan berada ada sae j dan sama dengan nol jika engamaan berada ada sae selainnya Maka enduga raaraa unuk sae j ada ersamaan 8 akan sama dengan nilai raaraa
Lebih terperinciPEMODELAN TRAFIK GSM DI AREA SURABAYA MENGGUNAKAN METODE ARIMA
PEMODELAN TRAFIK GSM DI AREA SURABAYA MENGGUNAKAN METODE ARIMA Fadil Rahman Hakim, Dr. Ir. Achmad Mauludiyano, MT. Program Sudi Telekomunikasi Mulimedia Jurusan Teknik Elekro Fakulas Teknologi Indusri
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 3.1 Tahapan Pemecahan Masalah Tahapan pemecahan masalah berfungsi unuk memudahkan dalam mencari jawaban dalam proses peneliian yang dilakukan agar sesuai dengan arah
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG PANTAI KENJERAN SURABAYA MENGGUNAKAN ARIMA BOX-JENKINS
TUGAS AKHIR SS 145561 PERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG PANTAI KENJERAN SURABAYA MENGGUNAKAN ARIMA BOX-JENKINS Puri Handayani NRP 1314 030 112 Dosen Pembimbing Dr. Brodjol Suijo Suprih Ulama, M.Si. Deparemen
Lebih terperinciBAB III PERSAMAAN ARPS DAN METODE TABEL
BAB III ERSAMAAN ARS DAN METODE TABEL 3. ersamaan Ars Meoda decline curve analysis (analisis enurunan kurva) meruakan suau meode yang sering digunakan unuk mengesimasi erhiungan cadangan yang daa diamil
Lebih terperinciFORECASTING & 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 robabilias 2.1.1 Definisi robabilias adalah kemungkinan yang daa erjadi dalam suau erisiwa erenu. Definisi robabilias daa diliha dari iga macam endekaan, yaiu endekaan klasik,
Lebih terperinciPemodelan 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 terperinciPERAMALAN JUMLAH PENJUALAN KORAN HARIAN BERLANGGANAN DI PT. JAWA POS DENGAN MENGGUNAKAN ARIMA BOX-JENKINS
TUGAS AKHIR SS 145561 PERAMALAN JUMLAH PENJUALAN KORAN HARIAN BERLANGGANAN DI PT. JAWA POS DENGAN MENGGUNAKAN ARIMA BOX-JENKINS TRI EMIRA RISMAYANTI NRP 1314 030 070 Dosen Pembimbing Dr. Brodjol Suijo
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 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 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 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 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 terperinciTUGAS AKHIR. untuk Analisis Peramalan Data Ekspor Non Migas Indonesia Di Sektor Pertanian, Sektor Perindustrian dan Sektor
TUGAS AKHIR Pendekaan Meode ARIMA Box Jenkins unuk Analisis Peramalan Daa Ekspor Non Migas Indonesia Di Sekor Peranian, Sekor Perindusrian dan Sekor Nurul Laifa Perambangan 307 030 70 Dosen pembimbing
Lebih terperinci