ANALISIS ARCH UNTUK MENELAAH POLA NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLAR AMERIKA. Mulyana **
|
|
- Yenny Darmadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Seminar Nasional Statistika IX Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 9 ANALISIS ARCH UNTUK MENELAAH POLA NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLAR AMERIKA Mulyana ** Jurusan Statistika FMIPA Unpad Jl. Raya Bandung Sumedang Km.1 Jatinangor, Sumedang Tlp. : (Instansi) ; (Rumah) ; HP : e_mail : mulyanakanaan@yahoo.co.id Abstrak Kurs valuta asing, khususnya dolar Amerika Serikat (USD), oleh pemerintah dijadikan salah satu indikator dalam penyusunan RAPBN. Karena kurs harian dolar Amerika, merupakan data deret waktu dengan autokorelasi signifikans, dan variansnya walaupun relatif kecil, tetapi tidak dapat dianggap konstan. Sehingga model hubungan fungsional variansnya perlu ditelaah, selain model hubungan fungsional nilai kursnya. Telaahan tentang model hubungan fungsional nilai pengamatan dan variansnya secara simultan, dapat dilakukan dengan analisis ARCH. Model ARCH untuk kurs dolar Amerika, berdasarkan data harian dalam selang waktu 4 Januari 1 6 September 8, adalah ARCH(1,1) Kata kunci : Kurs valuta asing, autokorelasi, varians konstan, model ARCH * Makalah penelitian yang dipublikasikan pada Seminar Nasional Statistika IX di ITS Surabaya, pada tanggal 7 Nopember 9 ** Pengajar Jurusan Statistika FMIPA Unpad Pendahuluan Dalam analisis data deret waktu, salah satu asumsi yang harus dipenuhi adalah homogenitas varians dari kekeliruan model. Dalam hal asumsi ini tidak dapat dipenuhi, maka ada dua hal yang dapat dilakukan. Yang pertama adalah melakukan transformasi stabilitas varians. Jika hal ini tidak dimungkin karena akan melanggar atau mengganggu keilmuan, maka analisis yang harus dilakukan, selain menelaah hubungan fungsional antar pengamatan (autoregresi), juga harus ditelaah model dari varians kekeliruannya (heteroskedastisitas). Kondisi ketidak homogenan varians, yang tidak boleh dilakukan transformasi stabilitas varians, banyak ditemukan pada data yang bersifat cross section, misalnya dalam persoalan keuangan modern. Hal ini terjadi karena banyaknya variabel pengaruh yang menyebabkan 1
2 ketidakpastian, munculnya nilai data yang diinginkan. Misalnya nilai tukar valuta asing, terutama mata uang dolar Amerika. Variabel yang dapat menyebabkan terjadinya fluktuasi nilai tukar, diantaranya : selera masyarakat terhadap mata uang asing, nilai ekspor, infalasi, suku bunga, investasi, dan pertumbuhan ekonomi. Sehingga analisis regresi data deret waktu yang harus dilakukan dalam persoalan seperti ini, adalah ARCH. Model ARCH Model dasar dari regresi data deret waktu adalah AR(k) (Auto Regressive lag k), yaitu model hubungan fungsional antara pengamatan pada waktu t, x t, dengan k pengamatan sebelumnya, x t-1, x t-,... x t-k. Model matematis dari AR(k) adalah x t = µ + 1x t-1 + x t kx t-k + t (1) t kekeliruan model, yang biasa dinamakan white noise, dan diasumsikan E( t ) =, E( t s ) =, konstanta. Dengan asumsi seperti ini, penaksiran parameter i, i =, 1,..., k, dapat dilakukan dengan menggunakan metode kuadrat terkecil, yang taksirannya merupakan statistik tak bias dan bervarians minimum. Model autoregresi orde-k, AR(k), memiliki model inversi, yang dinamakan Model Rata-Rata Bergerak (Moving Averge) orde-p, MA(p), dan merupakan hubungan fungsional pengamatan pada waktu t, x t, dengan kekeliruan pada waktu t, t, dan p kekeliruan sebelumnya, t-1, t-,... t-p. Model matematisnya x t = µ 1 + t + 1 t-1 + t p t-p () Dalam kaitan ini, nilai orde AR, k, dengan MA, p, tidak ada formulasi hubungan fungsionalnya, hanya pada penggunaannya, p < k. Jika pada penaksiran parameter model AR(k) dapat digunakan metode penaksiran seperti pada regresi bias, maka pada model MA(p) harus digunakan metode iterasi. Pada saat ini, banyak perangkat lunak komputer untuk perhitungan dalam penaksirn parameter tersebut, misalnya SPSS, STATISTICA dan SAS. Karena model AR(k) dengan MA(p) merupakan dua model yang saling berinversi, maka keduanya dapat digabungkan, dengan cara dijumlahkan, dan modelnya dinamakan ARMA(k,p), Autoregresive Moving Average orde-(k,p), yang persamaannya x t = µ 3 + 1x t-1 + x t kx t-k + t + 1 t-1 + t p t-p (3)
3 Dari formulasi asumsi E( t s ) =,, jika t jika t s, tersurat bahwa, nilai varians s kekeliruan merupakan fungsi atas waktu, dan t dapat disajikan dalam model t = µ t-1 + t k t-k + e t dengan asumsi E(e t ) =, E(e t e s ) =, konstanta. Persamaan ini yang dinamakan model ARCH lag k, ditulis ARCH(k). Model ini dapat digunakan untuk meramalkan varians kekeliruan, untuk data yang tidak terlalu berfluktuasi, sehingga dengan proses diferensi, fluktuasinya dapat diredam, atau dengan perkataan lain data menjadi stasioner. Secara umum model ARCH(k), formulasinya x t = µ + 1x t-1 + x t kx t-k + t (4a) t = µ t-1 + t k t-k + e t (4b) dengan asumsi E( t s ) = dan E(e t ) =, E(e t e s ) =, dan konstanta Jika Persamaan (4a) dan (4b) digabungkan maka diperoleh persamaan x t = µ + 1x t-1 + x t kx t-k + (µ t-1 + t k t-k + e t ) (5) Pada formulasi tersebut tersurat, model ARCH(k) merupakan fungsi tersusun atas model MA(k) pada model AR(k), sehingga secara statistis model ARCH(k) adalah model ARMA(k,k) bersyarat. Proses ARCH Pada umumnya analisis regresi deret waktu, langkah pertama dari analisis adalah memetakan data atas waktu. Tujuannya adalah untuk menelaah keberadaan komponen trend dan komponen musiman (untuk data bulanan), dengan pola varians data. Jika komponen trend dan atau musiman ada, maka harus dihilangkan melalui proses diferensi. Langkah kedua, adalah menggambarkan ACF dan PACF. Gambar ACF digunakan untuk menelaah signifikansi autokorelasi dan perkiraan nilai lag untuk model ARCH. Sedangkan PACF untuk menelaah orde dari proses diferensi. 3
4 Setelah data stasioner dan nilai lag ditentukan, maka langkah ketiga adalah membangun model ARCH(k) dan melakukan penaksiran parameternya. Berdasarkan Persamaan (4a) dan (4b), proses penaksiran adalah 1. Menaksir parameter pada Persamaan (4a), berdasarkan metode kuadrat terkecil.. Melakukan identifikasi model, untuk menelaah signifikansi model, konsistensi kekeliruan model dan keberadaan pencilan berpengaruh. 3. Setelah model goodness and fit, lakukan pemodelan dari kuadrat residual, dan penaksiran paramaternya. 4. Ulangi langkah- untuk model yang diperoleh pada langkah-3. Model ARCH Untuk Nilai Tukar Dolar AS Terhadap Rupiah Nilai tukar (kurs) valuta asing pada rupiah, terutama dolar Amerika Serikat, merupakan salah satu indikator dalam penyusunan RABN. (Tri Wibowo, Hidayat Amir, 5) Nilainya bisa berubah pada setiap harinya. Perubahan ini selain disebabkan oleh kondisi prekonomian dunia dan dalam negeri, juga oleh kondisi sosio-politik. Sehingga kurs valuta asing merupakan data deret waktu (time series), yang jika ditelaah dari perubahan nilainya, merupakan data tidak stasioner pada rata-rata hitung dan varians. (Lumsdaine, Serena Ng, 1999). Pola nilai tukar harian rupiah terhadap USD, pada selang 4 Januari 1 6 September 8, seperti di bawah ini. Dengan pola ACF dan PACF berdasarkan nilai lag, seperti di bawah ini, 4
5 Pada gambar terlihat, data tidak stasioner pada rata-rata hitung dan varians, dan terdapat pengulangan pola dalam selang empat tahunan. ACF menyajikan informasi bahwa autokorelasi sangat signifikans, dan PACF menyajikan informasi bahwa data dapat distasionerkan dengan proses diferensi orde-1. Hal tersebut ditunjukan dengan gambargambar berikut ini, yang menyajikan informasi data setelah proses diferensi orde-1, dan transformasi stabilitas varians dengan proses Box-Cox, untuk =,1. Pola data setelah diferenai orde-1 Pola data setelah transformasi stabilitas varians Pola data setelah transformasi stabilitas varians, dilanjutkan proses diferensi orde- Pada gambar terlihat, data dapat distasionerkan pada rata-rata hitung, tetapi tidak dapat distasionerkan pada varians. 5
6 Jika ketidak stasioneran pada varians diabaikan, dan pemodelan dilakukan dengan proses AR orde-1, pada data hasil proses diferensi orde-1 (proses ARIMA (1,1,), maka dengan menggunakan paket program SPSS, diperoleh nilai statistik sebagai berikut. Model DIFF(KURS_BE LI,1)-Model_1 DIFF(KURS_JU AL,1)-Model_ Number of Predictors Stationary R-squared Model Statistics Model Fit statistics Ljung-Box Q(18) Number Normalized of R-squared RMSE MAPE MAE MaxAPE MaxAE Statistics DF Sig. BIC Outliers DIFF(KURS_BE LI,1)-Model_1 DIFF(KURS_JU AL,1)-Model_ DIFF(KURS_ BELI,1) DIFF(KURS_ JUAL,1) ARIMA Model Parameters No Transformation No Transformation Estimate SE t Sig. Constant AR Lag AR Lag Constant Hal ini memberikan informasi bahwa, proses cocok tetapi model tidak baik untuk digunakan sebagai peramalan, sebab selang konfidens 95% untuk kekeliruan model terlalu lebar (lebar selang APE : 853,75 ; AE : 716,151). Hal ini dapat ditelaah pada gambar di bawah ini. Untuk mengetahui pola varians pada selang konfidens tersebut, dimulai dengan proses ARCH(1,1), dari data yang telah distasionerkan pada rata-rata hitung. Dari hasil perhitungan dengan menggunakan paket programspss, diperoleh statistik seperti di bawah ini. 6
7 Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Model Summary b Change Statistics R Square Change F Change df1 df Sig. F Change Durbin- Watson a E a. Predictors: (Constant), DIFF(KURS_BELI,1) b. Dependent Variable: Noise residual from KURS_B_1-Model_1 ANOVA b Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 1.138E E E5. a Residual Total 1.141E a. Predictors: (Constant), DIFF(KURS_BELI,1) b. Dependent Variable: Noise residual from KURS_B_1-Model_1 Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta Coefficients a T Sig. 95% Confidence Interval for B Lower Bound Upper Bound 1 (Constant) Correlations Collinearity Statistics Zeroorder Partial Part Tolerance VIF DIFF(KURS_BELI,1) a. Dependent Variable: Noise residual from KURS_B_1- Model_1 Berdasarkan nilai-nilai statistik tersebut model variansnya adalah t =,997 t-1. Sehingga model ARCH(1,1) untuk nilai tukar rupiah terhadap USD adalah y t =,1,57y t-1 + t t =,997 t-1 Daftar Pustaka 1. Bollerslev, T ; Chou, R. Y. ; Kroner, K. F. ; 199 ; ARCH Modeling in Finance ; Journal of Econometrics 5, 5 59, North-Holland.. Chatfield, C. ; 1984 ; The Analysis of Time Series. An Introduction. 3rd ed. Chapman and Hall ; London. 3. Engle, R. F. ; 198 ; Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of The Varians of United Kingdom Inflation ; Econometrica vol. 5, no. 4, July Higgins, M. L. ; Bera, A. K. ; 199 ; A Class of Nonlinear ARCH Models ; International Economic Review vol.33, no.1, February 199 7
8 5. Lumsdaine, R. L. ; Serena Ng ; 1999 ; Testing for ARCH in The Presence of A Possibly Misspecified Conditional Mean ; Journal of Econometrics 93, Tri Wibowo ; Hidayat Amir ; 5 ; Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Nilai Tukar Rupiah ; Kajian Ekonomi dan Keuangan, vol. 9, no Wei, W. W.S. ; 199 ; Time Series Analysis. Univariate and Multivariate Methods ; Addison-Wesley Pub. Co. Inc. ; California. 8
POLA NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP USD BERDASARKAN PROSES ARCH
Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta, 6 Mei 9 POLA NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP USD BERDASARKAN PROSES ARCH MULYANA Jurusan Statistika
Lebih terperinciPENGGUNAAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (P,Q) UNTUK PERAMALAN HARGA DAGING AYAM BROILER DI PROVINSI JAWA TIMUR
Seminar Nasional Matematika dan Aplikasinya, 21 Oktober 27 PENGGUNAAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (P,Q) UNTUK PERAMALAN HARGA DAGING AYAM BROILER DI PROVINSI JAWA TIMUR
Lebih terperinciPemodelan Autoregressive (AR) pada Data Hilang dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang Rupiah
Vol. 9, No., 9-5, Januari 013 Pemodelan Autoregressive (AR) pada Data Hilang dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang Rupiah Fitriani, Erna Tri Herdiani, M. Saleh AF 1 Abstrak Dalam analisis deret waktu
Lebih terperinciBAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN. membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum.
BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Uji Statistik Deskriptif Statistik deskriptif adalah statistik yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau member gambaran terhadap objek yang diteliti melalui data
Lebih terperinciDAFTAR LAMPIRAN. Data Variabel Pertumbuhan Ekonomi Atas Dasar Harga Berlaku. Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat Tahun
DAFTAR LAMPIRAN LAMPIRAN 1 Data Variabel Pertumbuhan Ekonomi Atas Dasar Harga Berlaku Kabupaten/Kota 58,25 66,09 74,57 24,14 27,38 30,66 23,78 26,43 28,68 29,58 36,27 36,27 119,35 136,05 150,45 35,59 40,61
Lebih terperinciFORECASTING INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA
FORECASTING INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA 1) Nurul Latifa Hadi 2) Artanti Indrasetianingsih 1) S1 Program Statistika, FMIPA, Universitas PGRI Adi Buana Surabaya 2)
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN. Statistik Deskriptif menjelaskan karakteristik dari masing-masing
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif Statistik Deskriptif menjelaskan karakteristik dari masing-masing variabel yang terdapat dalam penelitian, baik variabel dependen maupun variabel independent
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN BAHASAN
BAB 4 ANALISIS DAN BAHASAN Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh inflasi di Indonesia, suku bunga SBI (Sertifikat Bank Indonesia), dan kurs rupiah terhadap dolar Amerika terhadap Indeks Harga
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015
III. METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015 bertempat di Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Jumlah Uang Beredar (JUB) dalam arti luas (M 2 ) dan BI Rate dari tahun
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Umum Dalam penelitian ini, yang menjadi objek penelitian adalah inflasi, Jumlah Uang Beredar (JUB) dalam arti luas (M 2 ) dan BI Rate dari tahun 2010 sampai tahun
Lebih terperinciBab IV. Pembahasan dan Hasil Penelitian
Bab IV Pembahasan dan Hasil Penelitian IV.1 Statistika Deskriptif Pada bab ini akan dibahas mengenai statistik deskriptif dari variabel yang digunakan yaitu IHSG di BEI selama periode 1 April 2011 sampai
Lebih terperinciLULIK PRESDITA W APLIKASI MODEL ARCH- GARCH DALAM PERAMALAN TINGKAT INFLASI
LULIK PRESDITA W 1207 100 002 APLIKASI MODEL ARCH- GARCH DALAM PERAMALAN TINGKAT INFLASI 1 Pembimbing : Dra. Nuri Wahyuningsih, M.Kes BAB I PENDAHULUAN 2 LATAR BELAKANG 1. Stabilitas ekonomi dapat dilihat
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan dijelaskan mengenai proses dan hasil serta pembahasan dari pengolahan data yang telah dilakukan. Sebagai alat bantu analisis digunakan software SPSS versi
Lebih terperinciPERBANDINGAN INVESTASI PADA MATA UANG DOLAR AMERIKA (USD) DAN YEN JEPANG (JPY) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH
Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 1 8 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERBANDINGAN INVESTASI PADA MATA UANG DOLAR AMERIKA (USD) DAN YEN JEPANG (JPY) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH
Lebih terperinciBAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN. membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum.
A. Uji Statistik Deskriptif BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN Statistik deskriptif adalah statistik yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap objek yang diteliti melalui data
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DATA & PEMBAHASAN. Dari analisis deskriptif menggunakan program SPSS 12.0 For Windows didapatkan
4.1 Pengujian Statistik Deskriptif BAB IV ANALISIS DATA & PEMBAHASAN Dari analisis deskriptif menggunakan program SPSS 12.0 For Windows didapatkan hasil gambaran data sebagai berikut : Tabel 4.1 Pengujian
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN. (ISSI). Dimana ISSI adalah indeks yang diterbitkan oleh Bapepam-LK dan
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Penelitian ini menggunakan objek Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI). Dimana ISSI adalah indeks yang diterbitkan oleh Bapepam-LK dan Dewan Syariah Nasional Majelis
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
36 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Umum Subyek Penelitian Penelitian ini membahas tentang pengaruh kurs valuta asing terhadap nilai impor Indonesia periode 2008-2012. Data yang diperoleh
Lebih terperinciLuas Panen Padi (Ha) Harga Beras (Rp/kg)
A. Ketersediaan Beras Tahun Ketersediaan Beras (Kg) Luas Panen Padi (Ha) Harga Beras (Rp/kg) Jumlah penduduk (Juta jiwa) Konsumsi beras (Kg/kap/tahun) Y X1 X2 X3 X4 2001 1.832.426.000 801.948 2.523 11.647.958
Lebih terperinciANALISIS PENGARUH FLUKTUASI KURS EURO DAN INFLASI TERHADAP JAKARTA ISLAMIC INDEX DI BURSA EFEK INDONESIA (PERIODE )
ANALISIS PENGARUH FLUKTUASI KURS EURO DAN INFLASI TERHADAP JAKARTA ISLAMIC INDEX DI BURSA EFEK INDONESIA (PERIODE 2006-2011) NAMA : NURY INDRIYANI NPM : 22209083 JURUSAN : AKUNTANSI JENJANG : S1 PEMBIMBING
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Data Pendapatan Bunga Tabel 4.1 PT Bank Mandiri (Persero), Tbk Perkembangan Pendapatan Bunga Tahun 2007 2011 (dalam jutaan) Tahun Pendapatan Bunga
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN. variabel independen dengan dependen, apakah masing-masing variabel
BAB IV PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Analisis Regresi Berganda Analisis regresi berganda adalah hubungan secara linear antara dua atau lebih variabel independen. Analisis ini untuk mengetahui arah
Lebih terperinciDari tabel di atas, diperoleh nilai dari Durbin-Watson sebesar 2.284, di. mana angka tersebut bernilai lebih besar dari 2, yang berarti terdapat
76 a Predictors: (Constant), Debt to Equity, Current, Return on Assets, Price Earning, Debt, Assets Turnover, Earning per Share, Return on Equity b Dependent Variable: Imbal hasil Dari tabel di atas, diperoleh
Lebih terperinciNama : Nurlita NPM : Pembimbing : Rini Tesniwati,SE.,MM
PENGARUH ASIMETRI INFORMASI, UKURAN PERUSAHAAN DAN MEKANISME CORPORATE GOVERNANCE TERHADAP MANAJEMEN LABA PADA PERUSAHAAN SEKTOR PERDAGANGAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA Nama : Nurlita NPM :
Lebih terperinciPENGARUH MOTIVASI KERJA DAN LINGKUNGAN KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA PUSAT ADMINISTRASI FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS INDONESIA
PENGARUH MOTIVASI KERJA DAN LINGKUNGAN KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA PUSAT ADMINISTRASI FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS INDONESIA Nama : Ridwan Maulana NPM : 16212320 Pembimbing : Widiyarsih, SE.,
Lebih terperinciLampiran 1. Jumlah Ekspor Kentang, Harga Lokal, Harga Ekspor, Nilai Tukar, PDB Singapura dan Jumlah Produksi
92 Lampiran 1. Jumlah Ekspor Kentang, Harga Lokal, Harga Ekspor, Nilai Tukar, PDB Singapura dan Jumlah Produksi Tahun Bulan Jumlah (Kg) Harga lokal Harga Ekspor Nilai Tukar PDB Singapura Jumlah Produksi
Lebih terperinciLAMPIRAN. Jumlah Tabungan, Deposito, dan Kredit Tahun (dalam Rp 000)
LAMPIRAN Lampiran i Jumlah Tabungan, Deposito, dan Kredit Tahun 2005-2008 (dalam Rp 000) 2005 2006 2007 2008 Tabungan 3,505,782,603 3,580,721,966 4,266,928,564 5,191,304,160 Deposito 303,031,000 408,810,750
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN A. DESKRIPSI DATA Deskripsi data bisa diartikan sebagai suatu upaya untuk menampilkan data agar data tersebut bisa dipaparkan secara baik dan diinterpretasikan dengan mudah. 159
Lebih terperinciDAFTAR LAMPIRAN. Kriteria Sampel Nama Provinsi
DAFTAR LAMPIRAN LAMPIRAN 1 Proses Pemilihan Sampel Penelitian Kriteria Sampel No Nama Provinsi Sampel 1 2 3 4 1 Provinsi Aceh 1 2 Provinsi Sumatera Utara 2 3 Provinsi Sumatera Barat 3 4 Provinsi Riau 4
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Populasi dalam penelitian ini adalah PT. Bank Syariah Mandiri dan Bank
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Sampel Penelitian Populasi dalam penelitian ini adalah PT. Bank Syariah Mandiri dan Bank Indonesia. Sampel adalah wakil dari populasi yang diteliti. Dalam
Lebih terperinciSBAB III MODEL VARMAX. Pengamatan time series membentuk suatu deret data pada saat t 1, t 2,..., t n
SBAB III MODEL VARMAX 3.1. Metode Analisis VARMAX Pengamatan time series membentuk suatu deret data pada saat t 1, t 2,..., t n dengan variabel random Z n yang dapat dipandang sebagai variabel random berdistribusi
Lebih terperinciPERAMALAN KUNJUNGAN WISATA DENGAN PENDEKATAN MODEL SARIMA (STUDI KASUS : KUSUMA AGROWISATA)
PERAMALAN KUNJUNGAN WISATA DENGAN PENDEKATAN MODEL SARIMA (STUDI KASUS : KUSUMA AGROWISATA) Oleh : Nofinda Lestari 1208 100 039 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciPENGARUH INFLASI, NILAI TUKAR, DAN TINGKAT SUKU BUNGA SBI TERHADAP HARGA SAHAM PERBANKAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA (BEI)
PENGARUH INFLASI, NILAI TUKAR, DAN TINGKAT SUKU BUNGA SBI TERHADAP HARGA SAHAM PERBANKAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA (BEI) Nama : Yopi Atul Improh Atik NPM : 11208317 Pembimbing : Dr. Izzati
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil dan Pengolahan Data Pada bab ini akan dibahas mengenai proses dan hasil serta pembahasan dari pengolahan data yang akan dilakukan. Data yang telah didapatkan akan
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data 1. Analisis Deskripsi Inflasi Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Inflasi Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Inflasi 36 3.35 8.79 6.5892 1.44501
Lebih terperinciFAKTOR YANG MEMPENGARUHI MINAT BERWIRAUSAHA PADA WIRAUSAHA DI WILAYAH KOTA BOGOR
FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MINAT BERWIRAUSAHA PADA WIRAUSAHA DI WILAYAH KOTA BOGOR Nama : Ajeng Astika Febrianti NPM : 1A212008 Jurusan : Manajemen Dosen Pembimbing : - Dr. Lies H., SE., MM - Martani, SE.,
Lebih terperinciPERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR SINGAPURA (SGD) TERHADAP DOLAR AMERIKA (USD) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH
Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 110 117 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR SINGAPURA (SGD) TERHADAP DOLAR AMERIKA (USD) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN HASIL PEMBAHASAN
BAB IV ANALISA DAN HASIL PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif Dalam analisis statistik obyek penelitian pada sub bab ini, peneliti akan menjabarkan hasil perhitungan nilai minimum, nilai maksimum, ratarata
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. digunakan untuk mengetahui deskripsi suatu data, analisis ini digunakan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk melihat gambaran secara umum data yang telah dikumpulkan dalam penelitian ini. Analisis statistik deskriptif
Lebih terperinciL A M P I R A N. Universitas Sumatera Utara
L A M P I R A N Lampiran 1 Data Inflasi Tahun 2007 s/d 2010 Tahun 2007 2008 2009 Bulan Tingkat Inflasi Januari 6.26% Februari 6.30% Maret 6.52% April 6.29% Mei 6.01% Juni 5.77% Juli 6.06% Agustus 6.51%
Lebih terperinciPengaruh Profitabilitas Dan Leverage Keuangan Terhadap Harga Saham Pada Perusahaan Jasa Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (Sektor Keuangan
Pengaruh Profitabilitas Dan Leverage Keuangan Terhadap Harga Saham Pada Perusahaan Jasa Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (Sektor Keuangan Subsektor Bank Periode 2008-2012) Latar Belakang Sejak terjadinya
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Dalam penelitian ini, analisis data yang dilakukan menggunakan pendekatan kuantitatif yaitu dengan menggunakan analisis regresi sederhana, dan perhitungannya menggunakan
Lebih terperinciHubungan Linier Jumlah Penduduk Yang Bekerja dengan Belanja Langsung
139 LAMPIRAN 2 Hubungan Linier Jumlah Penduduk Yang Bekerja dengan Belanja Langsung Dependent Variable: Belanja Langsung Linear.274 19.584 1 52.000 57.441.239 The independent variable is Jumlah penduduk
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN A. DESKRIPSI DATA Data hasil penelitian terdiri dari dua variabel bebas yaitu variabel gaya belajar siswa (X1) dan variabel minat belajar siswa (X2) serta satu variabel terikat
Lebih terperinciPERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN MODEL REGRESI DENGAN RESIDUAL ARIMA DALAM MENERANGKAN PERILAKU PELANGGAN LISTRIK DI KOTA PALOPO
Perbandingan Model ARIMA... (Alia Lestari) PERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN MODEL REGRESI DENGAN RESIDUAL ARIMA DALAM MENERANGKAN PERILAKU PELANGGAN LISTRIK DI KOTA PALOPO Alia Lestari Fakultas Teknik Universitas
Lebih terperinciARGEN PURNAREZKA EA01
ANALISIS FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN KONSUMEN DALAM PEMILIHAN KREDIT PADA BANK PERMATA (Studi kasus Bank PERMATA Djuanda Pecenongan) ARGEN PURNAREZKA 11210014 3EA01 LATAR BELAKANG MASALAH
Lebih terperinciKAJIAN METODE BOOTSTRAP DALAM MEMBANGUN SELANG KEPERCAYAAN DENGAN MODEL ARMA (p,q)
SIDANG TUGAS AKHIR KAJIAN METODE BOOTSTRAP DALAM MEMBANGUN SELANG KEPERCAYAAN DENGAN MODEL ARMA (p,q) Disusun oleh : Ratna Evyka E.S.A NRP 1206.100.043 Pembimbing: Dra. Nuri Wahyuningsih, M.Kes Dra.Laksmi
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN A. Analisis Data 1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif pada penelitian ini akan menggambarkan data penelitian tentang FDR, ROE,dan NOM. Sampel penelitian sebanyak
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Deskriptif Data Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Tingkat Inflasi, Kurs Rupiah dan Harga Emas Dunia terhadap Harga Saham Sektor Pertambangan di Bursa
Lebih terperinciANALISIS PENGARUH KURS MATA UANG ASING TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DI BURSA EFEK INDONESIA
ANALISIS PENGARUH KURS MATA UANG ASING TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DI BURSA EFEK INDONESIA Winnie Adisty (28212243) FE. Akuntansi Pembimbing : 1. Prof. Suryadi H.S., SSi., MMSI 2. Diana Sari,
Lebih terperinciANALISIS PENGARUH PENDAPATAN. : Silvina Ramadani NPM : Jurusan : Akuntansi Pembimbing : Dr. Prihantoro, SE., MM..
ANALISIS PENGARUH PENDAPATAN PENGARUH PENDAPATAN ASLI DAERAH (PAD), DANA ALOKASI UMUM (DAU), DAN DANA ALOKASI KHUSUS (DAK) TERHADAP BELANJA DAERAH (BD) Studi Pada Kabupaten/Kota Provinsi Bangka Belitung
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN. penelitian ini, maka diperlukan gambaran mengenai data-data yang digunakan.
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Untuk mempermudah dalam mengidentifikasikan variabel data dalam penelitian ini, maka diperlukan gambaran mengenai data-data yang digunakan. Adapun gambaran data
Lebih terperinciLAMPIRAN 1 Tabulasi Data
LAMPIRAN 1 Tabulasi Data Hrg_Minyak _Dunia Nilai_Tukar Inflasi Suku_Bunga IHSG 0,111 0,012 (0,005) 0,000 0,060 (0,032) (0,022) 0,052 (0,001) (0,001) 0,022 (0,008) (0,122) (0,001) 0,075 0,122 (0,024) (0,022)
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Data Hasil Penelitian Statistik deskriptif digunakan untuk melihat gambaran secara umum data yang telah dikumpulkan dalam penelitian ini. Berikut hasil
Lebih terperinciLAMPIRAN. Daftar sampel penelitian Perusahaan Sub-Sektor Otomotif dan Komponen Periode
99 LAMPIRAN Lampiran 1 Daftar sampel penelitian Perusahaan Sub-Sektor Otomotif dan Komponen Periode 2009-2013. NO KODE PERUSAHAAN NAMA PERUSAHAAN 1 ASII PT. Astra International, Tbk 2 AUTO PT. Astra Auto
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Uji Normalitas Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependent, variabel independent atau keduannya mempunyai distribusi normal atau tidak.
Lebih terperinciPeramalan Volume Pemakaian Air di PDAM Kota Surabaya dengan Menggunakan Metode Time Series
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No. 1, (2017) ISSN: 2337-3520 (2301-928X Print) D-157 Peramalan Volume Pemakaian Air di PDAM Kota Surabaya dengan Menggunakan Metode Time Series Moh Ali Asfihani dan Irhamah
Lebih terperinci: Hendriyansyah NPM : Pembimbing : Dr, Waseso Segoro, IR. MM
PENGARUH INFLASI, NILAI TUKAR, SUKU BUNGA, DAN JUMLAH UANG BEREDAR TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM SEKTOR PERBANKAN DI LQ45 PERIODE JANUARI 2010 JULI 2015 Nama : Hendriyansyah NPM : 18212059 Pembimbing : Dr,
Lebih terperinciLampiran 1. Perkembangan Produksi Teh Indonesia Menurut Status Pengusahaan (Ton), **. Tahun PR/Smallholder PBN/Government Plantation
Lampiran 1. Perkembangan Produksi Teh Indonesia Menurut Status Pengusahaan (Ton), 2007-2012**. Tahun PR/Smallholder PBN/Government Plantation PBS/Private Plantation Jumlah Pertumbuhan (%) 2007 38.937 81.250
Lebih terperinciKUESIONER DETERMINAN TUNGGAKAN PAJAK KENDARAAN BERMOTOR DI KOTA MEDAN
LAMPIRAN 1 KUESIONER DETERMINAN TUNGGAKAN PAJAK KENDARAAN BERMOTOR DI KOTA MEDAN 1. Identititas Responden b. Nama : c. Umur : d. Jenis Kelamin : 1. Pria 2. Wanita e. Pendidikan Terakhir : 1. SD 2. SMP
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
39 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Data Hasil Penelitian Statistik deskriptif digunakan untuk melihat gambaran secara umum data yang telah dikumpulkan dalam penelitian ini. Berikut hasil
Lebih terperinciBAB V PENUTUP. 2. Hasil analisis regresi sederhana menunjukkan bahwa:
BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa ; 1. Hasil analisis korelasi menunjukan bahwa semakin tinggi harga, maka volume perdagangan semakin meningkat pula. Hal ini dapat dilihat
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisa Hasil 1. Statistik Deskriptif Statistik Deskriptif bertujuan untuk memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean),
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Data Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh pendapatan margin pembiayaan murabahah dan pendapatan bagi hasil pembiayaan mudharabah terhadap NPM
Lebih terperinciLampiran 1 :Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen
112 Lampiran 1 :Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen HARAPAN PELANGGAN Reliability Statistics Alpha Alpha Based on Standardized Items N of Items.705.704 3 Scale Mean if Item-Total Statistics Scale
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Hasil 1. Statistik Deskriptif Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari pendapatan premi, klaim, hasil investasi, dan laba. Statistik
Lebih terperinciDAFTAR PERTANYAAN. 2. Bapak/Ibu harus mengisi seluruh pertanyaan yang diberikan. 3. Jenis Kelamin : 1. Laki-Laki 2. Perempuan
Lampiran 1 DAFTAR PERTANYAAN PENGANTAR Terimakasih atas partisipasi Bapk/Ibu dalam pengisian daftar pertanyaan penelitian ini. Opini Bapak/Ibu dalam mengisi daftar pertanyaan ini akan memberikan kontribusi
Lebih terperinciOUTLINE. Pendahuluan. Tinjauan Pustaka. Metodologi Penelitian. Analisis dan Pembahasan. Kesimpulan dan Saran
OUTLINE Pendahuluan Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Analisis dan Pembahasan Kesimpulan dan Saran LATAR BELAKANG Listrik elemen terpenting dalam kehidupan manusia Penelitian Sebelumnya Masyarakat
Lebih terperinciBAB IV. Tabel 4.1. dan Pendapatan Bagi Hasil. Descriptive Statistics. Pembiayaan_Mudharabah E6 4.59E E E9
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Hasil 1. Uji Statistik Deskriptif Statistika deskriptif digunakan untuk melihat gambaran secara umum data yang sudah dikumpulkan dalam penelitian ini. Berikut
Lebih terperinciPEMODELAN TARCH PADA NILAI TUKAR KURS EURO TERHADAP RUPIAH. Retno Hestiningtyas dan Winita Sulandari, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNS
S-9 PEMODELAN TARCH PADA NILAI TUKAR KURS EURO TERHADAP RUPIAH Retno Hestiningtyas dan Winita Sulandari, M.Si Jurusan Matematika FMIPA UNS ABSTRAK. Pada data finansial sering terjadi keadaan leverage effect,
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
34 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Analisis data yang dilakukan dalam bab ini pada dasarnya dapat dikelompokkan menjadi dua bagian. Bagian pertama merupakan analisis
Lebih terperinciHargaTelurAy am. Permintaan. N Normal Parameters a Mean
62 Lampiran 6. Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov NPar Tests One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Permintaan HargaTelurAy am HargaTelurBe bek Pendapatan JumlahKeluarg a N 120 120 120 120 120 120 Normal Parameters
Lebih terperinciLAMPIRAN HASIL PERHITUNGAN DATA PERUSAHAAN. EVA (Rp) EVA (Rp) EVA (Rp)
LAMPIRAN HASIL PERHITUNGAN DATA.AALI 2007 28,000 2008 2,322,65 5,503,624 5.96% 3.24%,443,635 5,435,000 6,986,53 8,448,847 9,800-65.00% 2009,805,596 6,632,423 4.67% 30.83%,495,758 35,83,250 9,80,622 26,650,628
Lebih terperinciUniversitas Sumatera Utara
Lampiran 1. Jumlah Penduduk Sumatera Utara (1996-2010) Tahun Jumlah Penduduk 1996 11.306.300 1997 11.463.400 1998 11.754.100 1999 11.955.400 2000 11.513.973 2001 11.722.548 2002 11.847.075 2003 11.890.399
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Hasil 1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif menggambarkan tentang ringkasan data data penelitian seperti jumlah data yang diolah, nilai minimum,
Lebih terperinciDAFTAR LAMPIRAN. Data Variabel Pertumbuhan Ekonomi Atas Dasar Harga Berlaku. Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah Tahun
DAFTAR LAMPIRAN LAMPIRAN 1 Data Variabel Pertumbuhan Ekonomi Atas Dasar Harga Berlaku Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah Tahun 2013-2015 1 Kab. Banjarnegara 10,56 13,03 10,99 2 Kab. Batang 10,26 12,26
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Tabel 4.1
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Data Hasil Penelitian Statistik deskriptif digunakan untuk melihat gambaran secara umum data yang telah dikumpulkan dalam penelitian ini. Berikut hasil
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN. tahun terakhir yaitu tahun 2001 sampai dengan tahun Data yang. diambil adalah data tahun 2001 sampai 2015.
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN A. Deskriptif Sampel dan Data Penelitian ini menggunakan 30 data, sampel yang diamati selama 15 tahun terakhir yaitu tahun 2001 sampai dengan tahun 2015. Data yang diambil
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. A. Pengaruh Rasio Profitabilitas, Rasio Solvabilitas Dan Rasio Likuiditas Terhadap
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Pengaruh Rasio Profitabilitas, Rasio Solvabilitas Dan Rasio Likuiditas Terhadap Harga Saham Pada Perusahaan Perdagangan, Jasa Dan Investasi Di Daftar Efek Syariah
Lebih terperinci: Berkat Kristian Zega NPM : Pembimbing : Anne Dahliawati, SE., MM
ANALISIS PENGARUH EARNING PER SHARE (EPS) DAN ECONOMIC VALUE ADDED (EVA) TERHADAP HARGA SAHAM PADA PT. INDOCEMENT TUNGGAL PRAKARSA, TBK PERIODE 2008-2012 Nama : Berkat Kristian Zega NPM : 29211191 Jurusan
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN BAHASAN
BAB 4 ANALISIS DAN BAHASAN 4.1 Deskripsi Data Penelitian Setelah melalui berbagai tahapan penelitian yang telah direncanakan oleh peneliti di bagian awal, penelitian ini menghasilkan berbagai hal yang
Lebih terperinciLAMPIRAN II. DAFTAR DATA VARIABEL BEBAS DAN VARIABEL TERIKAT PERUSAHAAN MANUFAKTUR DI BEI tahun
LAMPIRAN-LAMPIRAN LAMPIRAN II. DAFTAR DATA VARIABEL BEBAS DAN VARIABEL TERIKAT PERUSAHAAN MANUFAKTUR DI BEI tahun 2006-2008 TAHUN TAHUN TAHUN TAHUN RATA-RATA 2006 2007 2008 2006-2008 No Emiten Merck 386
Lebih terperinciPemodelan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika Serikat Menggunakan ARFIMA
Seminar Nasional Statistika IX Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 Pemodelan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika Serikat Menggunakan ARFIMA 1 Harnum Annisa Prafitia dan 2 Irhamah
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Textile dan Otomotif yang terdaftar di BEI periode tahun
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Analisa Penelitian ini menggunakan data skunder berupa laporan keuangan audit yang diperoleh dari website resmi Bursa Efek Indonesia (BEI) yaitu www.idx.co.id.
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENGUJIAN. Analisis Deskriptif Variabel Variabel Penelitian
BAB IV HASIL PENGUJIAN IV.1 Analisis Deskriptif Variabel Variabel Penelitian Dari data yang telah dikumpulkan, didapat hasil perhitungan sebagai berikut : 1) Beta saham Beta merupakan suatu pengukur volatilitas
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN. Penelitian ini menganalisis pengaruh ukuran perusahaan, free cash flow dan
BAB IV HASIL PENELITIAN 4.1.Gambaran Umum Sampel Penelitian ini menganalisis pengaruh ukuran perusahaan, free cash flow dan leverage terhadap risiko saham pada perusahaan manufakur yang terdaftar dalam
Lebih terperinciPENGARUH ATRIBUT PERUSAHAAN DAN FAKTOR AUDIT TERHADAP AUDIT KETERLAMBATAN (AUDIT DELAY) PADA INDUSTRI OTOMOTIF YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA
PENGARUH ATRIBUT PERUSAHAAN DAN FAKTOR AUDIT TERHADAP AUDIT KETERLAMBATAN (AUDIT DELAY) PADA INDUSTRI OTOMOTIF YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA Nama : Netty Joanna Vedora NPM : 25212292 Jurusan :
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Hasil Setelah melalui beberapa tahap kegiatan penelitian, dalam bab IV ini diuraikan analisis hasil penelitian dan pembahasan hasil penelitian. Analisis
Lebih terperinciCahaya Fajrin R Pembimbing : Dr.Syntha Noviyana, SE., MMSI
ANALISIS PENGARUH PERIODE PERPUTARAN HUTANG DAGANG DAN RASIO LANCAR, TERHADAP PROFITABILITAS PERUSAHAAN (Studi pada perusahaan manufaktur sektor Tekstil dan Garmen yang terdaftar di BEI tahun 2010-2012)
Lebih terperinciModel Summary b. a. Predictors: (Constant), insentif, pengalaman, pendidikan, umur, upah b. Dependent Variable: produktivitas.
LAMPIRAN Hasil Uji SPSS :. Hasil Uji SPSS Regresi Berganda : Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson,986 a,973,969 8,474 2,022 a. Predictors: (Constant),
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. A. Deskripsi Data. Tabel 4.1. Hasil Perolehan Data Tahun 2008 sampai dengan Tahun 2011
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Data 1. Analisa Perkembangan Derivatif Analisa perkembangan derivatif di Indonesia dengan mengunakan 49 perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebagai
Lebih terperinciANALISIS LABA KONTRIBUSI PRODUK PEMBIAYAAN PADA BANK SYARIAH MANDIRI CABANG DEPOK
ANALISIS LABA KONTRIBUSI PRODUK PEMBIAYAAN PADA BANK SYARIAH MANDIRI CABANG DEPOK Nama : Arindita Khairunnisa NPM : 21210098 Pembimbing : Supiningtyas Purwaningrum, SE, MM. LATAR BELAKANG Perbankan mempunyai
Lebih terperinciNama : Dea Rizka Amelia Npm : Jurusan : Manajemen Pembimbing : Dr. Bagus Nurcahyo, SE., MM
ANALISIS PENGARUH ECONOMIC VALUE ADDED (EVA) DAN MARKET VALUE ADDED (MVA) TERHADAP HARGA SAHAM PADA PERUSAHAAN MAKANAN DAN MINUMAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA (BEI) PADA TAHUN 2009-2015 Nama
Lebih terperinciLampiran 1. Keadaan Harga Kubis di Kabupaten karo pada Januari 2014 Desember 2015
Lampiran 1. Keadaan Harga Kubis di Kabupaten karo pada Januari 2014 Desember 2015 Bulan Harga (Rp/Kg) Januari 2014 1295 Februari 1305 Maret 1352 April 965 Mei 1000 Juni 1038 Juli 1038 Agustus 1113 September
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN Pada bab ini adalah pembahasan analisa dai adat perusahaan yang telah di peroleh dari PT. MNC SKY VISON Tbk, sehingga nantinya hasil dari analisa data dapat dijadikan sebagai
Lebih terperinciAnalisis Pengaruh Inflasi dan Tingkat Suku Bunga Bank Terhadap Harga Obligasi PT. Adhikarya Tbk.
Analisis Pengaruh Inflasi dan Tingkat Suku Bunga Bank Terhadap Harga Obligasi PT. Adhikarya Tbk. Nama : Tutis Pebriyani Npm : 17211202 Dosen Pembimbing : Sulastri, SE., MM Pasar Modal 1.Pengertian Pasar
Lebih terperinciPENDEKATAN MODEL EKONOMETRIKA UNTUK MEMPREDIKSI INDEKS SAHAM SYARIAH INDONESIA
PENDEKATAN MODEL EKONOMETRIKA UNTUK MEMPREDIKSI INDEKS SAHAM SYARIAH INDONESIA Nuri Wahyuningsih 1), Daryono Budi U. 2), R.A. Diva Zatadini 3) 1)2))3) Departemen Matematika FMIPA ITS Kampus ITS Keputih,
Lebih terperinciRIZKI AFRIANSYAH
ANALISIS PENGARUH CASH POSITION, FIRM SIZE DAN RETURN ON ASSETS TERHADAP DIVIDEND PAYOUT RATIO PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA PADA TAHUN 2008-2012 RIZKI AFRIANSYAH 26211321
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. perubahan harga yang dibayar konsumen atau masyarakat dari gaji atau upah yang
II.. TINJAUAN PUSTAKA Indeks Harga Konsumen (IHK Menurut Monga (977 indeks harga konsumen adalah ukuran statistika dari perubahan harga yang dibayar konsumen atau masyarakat dari gaji atau upah yang didapatkan.
Lebih terperinciLampiran 1. Data Produksi Karet (kg/bulan) Kebun Sei Baleh Estate pada Tanaman Berumur 7, 10 dan 13 Tahun Selama 3 Tahun ( )
79 Lampiran 1. Data Produksi Karet (kg/bulan) Kebun Sei Baleh Estate pada Tanaman Berumur 7, 10 dan 13 Tahun Selama 3 Tahun (2012-2014) Tahun 2012 Tahun 2013 Tahun 2014 Bulan Umur (tahun) Umur (tahun)
Lebih terperinci