MODEL EXPONENTIAL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (EGARCH) DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA SAHAM

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "MODEL EXPONENTIAL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (EGARCH) DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA SAHAM"

Transkripsi

1 MODEL EXPONENTIAL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (EGARCH) DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA SAHAM (Studi Kasus pada Saham PT. ANTAM (Persero) Tbk) SKRIPSI Diajukan Kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta Untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Guna Memenuhi Gelar Sarjana Sains Disusun oleh: Dewi Uminingsih PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA 2012 i

2

3 SURAT PERNYATAAN Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi ini benar-benar karya saya sendiri. Sepanjang pengetahuan saya tidak terdapat karya atau pendapat yang ditulis atau diterbitkan orang lain kecuali sebagai acuan atau kutipan dengan mengikuti tata penulisan karya ilmiah yang telah lazim. Tanda tangan dosen penguji yang tertera dalam halaman pengesahan adalah asli. Jika tidak asli, saya siap menerima sanksi ditunda yudisium pada periode berikutnya. Yogyakarta, Juni 2012 Yang Menyatakan, Dewi Uminingsih NIM iii

4

5 MOTTO Niscaya Allah akan meninggikan orang-orang yang beriman di antaramu dan orangorang yang diberi ilmu pengetahuan beberapa derajat. (Q.S Al Mujadalah : 11) Hidup bukan hanya perjuangan untuk kebahagiaan diri sendiri, tetapi juga untuk kebahagiaan sesama. Berusahalah seakan-akan kamu dijamin tidak akan gagal oleh Tuhan (Mario Teguh) Alam semesta selalu membantu kita memperjuangkan mimpi-mimpi kita, tak peduli betapa konyolnya mimpi-mimpi itu. Mimpi-mimpi kita adalah milik kita sendiri, hanya kita yang tahu apa yang dibutuhkan untuk membuatnya terus hidup. (Paulo Coelho) Your beliefs become your though, your though become your world, your world become your actions, your actions become your habbit, your habbit become your value, your value become your destiny. (Mahatma Gandhi) v

6 PERSEMBAHAN Kupersembahkan karya ini kepada: Ayahanda Muhammad Hari, Ibunda Siti Kamisah, dan Ibunda Salamah tercinta Terima kasih untuk semua dukungan, nasehat, kasih sayang dan do a yang tak pernah putus. Special Thank s: Untukmu Agung Wicaksono, yang telah membuatku mengerti arti hidup dan mengenalkan apa itu cinta tak bersyarat. Terimakasihku untuk: Mbakku Yuyun Harsal, Masku Brian Prabowo dan Adek-adekku tersayang Satrio Purnomo dan Afzal Jibran Prabowo. Sahabat-sahabatku tercinta Mbak Dewi, Mbak Tya, Putri, Resi, Yanti, Riya, Elmada, Aulia, Mitha, Ina, Rahma, Ayu, Ela, Rimi Aulia, dan Puspa Rennie, yang selalu memberi semangat dan membuatku mengerti betapa pentingnya berbagi. Teman-teman Matematika Swadana 08, terimakasih untuk persaudaraan kita. Teman-teman Kos 140 Mbak Anna, Mbak Fitri, Mas Addin, Pak Yoga, Haris, Restu, Eki, Edi, Ari, Aji, dll vi

7 KATA PENGANTAR Dengan mengucapkan Alhmdulillah dan puji syukur kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan karunianya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi dengan lancar. Skripsi yang berjudul MODEL EXPONENTIAL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (EGARCH) DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA SAHAM ini disusun untuk memenuhi salah satu syarat kelulusan meraih gelar sarjana sains pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Penulis menyadari bahwa tanpa adanya bantuan, dukungan, saran, bimbingan dengan keikhlasan dan ketulusan dari berbagai pihak, skripsi ini tidak akan terselesaikan dengan baik. Oleh karena itu perkenankanlah penulis menyampaikan rasa terimakasih yang sebesar-besarnya kepada: 1. Bapak Dr. Hartono, selaku Dekan FMIPA UNY yang telah memberikan kelancaran pelayanan dalam urusan akademik. 2. Bapak Dr. Sugiman, M.Si, selaku Ketua Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY yang telah memberikan izin kepada penulis untuk menyusum skripsi dan memberikan kelancaran pelayanan dalam urusan akademik. 3. Bapak Dr. Agus Maman Abadi, M.Si, selaku Koordinator Program Studi Matematika FMIPA UNY yang telah memberikan izin penulis untuk membuat skripsi. vii

8 4. Ibu Dr. Hj. Dhoriva Urwatul. W, selaku dosen pembimbing akademik yang telah memberikan bimbingan selama menjadi mahasiswi dan dosen pembimbing yang telah memberikan bimbingan, pengarahan, nasehat, serta kesabaran kepada penulis, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. 5. Seluruh Dosen Jurusan Pendidikan Matematika di FMIPA UNY, yang telah memberikan ilmunya kepada penulis. 6. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu, yang telah membantu dan mendukung dalam penulisan skripsi ini. Penulis menyadari bahwa penulisan skripsi ini masih terdapat kesalahan dan kekurangan, karena keterbatasan ilmu dan pengetahuan penulis. Untuk itu penulis dengan lapang dada menerima kritik dan saran yang membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Akhirnya, penulis berharap semoga skripsi ini dapat berguna dan bermanfaat bagi pembaca. Amin. Yogyakarta, Juni 2012 Penulis viii

9 MODEL EXPONENTIAL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (EGARCH) DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA SAHAM (Studi Kasus pada PT. ANTAM (Persero) Tbk) Oleh: Dewi Uminingsih ABSTRAK Model Exponential Generalized Autorgressive Conditional Heteroscedasticity (EGARCH) adalah suatu model dalam analisis time series yang dapat memenuhi karakteristik data time series finansial yaitu memungkinkan adanya heteroskedastisitas dan membolehkan adanya ketergantungan volatilitas yang merupakan pengembangan dari model Generalized Autorgressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) serta dapat mendeteksi adanya pengaruh asimetrik terhadap volatilitas. Pada model ini, variansi error masa sekarang tidak hanya dipengaruhi oleh error masa lalu tetapi juga dipengaruhi oleh variansi error masa lalu. Penulisan skripsi ini bertujuan untuk menjelaskan penentuan model EGARCH pada data time series, dan penentuan model EGARCH untuk memprediksi indeks harga saham PT. ANTAM, tbk. Langkah langkah penentuan model EGARCH adalah: (1) menentukan kestasioneran data, (2) menentukan model mean yang cocok, (3) menguji ada tidaknya efek ARCH dalam data menggunakan uji Lagrange Multiplier, (4) mengestimasi parameter model GARCH menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation, (5) menguji ada tidaknya efek asimetrik dengan melihat korelasi kuadrat standar residual dengan lag standar residual dari hasil estimasi parameter model GARCH, (6) mengestimasi parameter model EGARCH menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation, (7) melakukan pemeriksaan diagnostik dengan uji statistik Q Ljung Box-Pierce, (8) pemilihan model terbaik menggunakan kriteria Schwartz s Criterion (SC). Model EGARCH diterapkan pada data indeks harga saham PT. ANTAM, tbk periode 20 Januari Februari Diperoleh model terbaik adalah EGARCH (1,1) dengan persamaan mean MA (1) adalah dan persamaan variansi EGARCH (1,1) adalah. Nilai peramalan data indeks harga saham PT. ANTAM, tbk untuk 5 periode ke depan memiliki pola yang tidak jauh berbeda dengan data aktualnya yaitu berkisar pada nilai 1,90. ix

10 DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i PERSETUJUAN... ii SURAT PERNYATAAN... iii PENGESAHAN... iv MOTTO... v PERSEMBAHAN... vi KATA PENGANTAR... vii ABSTRAK... ix DAFTAR ISI... x DAFTAR TABEL... xii DAFTAR GAMBAR... xiii DAFTAR LAMPIRAN... xiv BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah... 1 B. Rumusan Masalah... 5 C. Tujuan Masalah... 5 D. Manfaat Penelitian... 5 BAB II LANDASAN TEORI A. Peramalan... 7 B. Konsep Dasar Time Series... 8 C. Matriks D. Variansi E. Maksimum Likelihood Estimation (MLE) F. Stasioner dan Nonstasioner G. Fungsi Autokorelasi dan Fungsi Autokorelasi Parsial H. Proses White Noise I. Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) x

11 1. Model Autoregressive (AR) Model Moving Average (MA) Model Autoregressive Moving Average (ARMA) Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Prosedur Penentuan Model ARIMA J. Heteroskedastisitas (Heteroscedasticity) K. Volatilitas (Volatility) L. Model Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) M. Model Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) BAB III BAB IV PEMBAHASAN A. Efek Keasimatrikan (Laverage Effect) B. Model Exponential Generalized Autoregresssive Heteroscedasticity (EGARCH) C. Estimasi Parameter Model EGARCH D. Kriteria Pemilihan Model Terbaik E. Mekanisme Pemodelan EGARCH F. Indeks Harga Saham G. Contoh Penerapan Model EGARCH KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan B. Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN xi

12 DAFTAR TABEL Tabel Halaman 2.1 Identifikasi Order Model ARIMA dengan Pola Grafik PACF dan PACF Hasil Uji Asumsi White Noise pada Data dengan Ljung Box Nilai Q-Stat dan Probabilitas dari Korrelogram Residual Kuadrat Model GARCH Estimasi Parameter Model GARCH (1,1) dan GARCH (2,1) Cross Correlation Standar Residual Kuadrat dengan Lag Standar Residual dari Model GARCH (1,1) Nilai Q-Stat dan Probabilitas dari Korrelogram Residual Kuadrat Model EGARCH Hasil Estimasi Parameter Model EGARCH Data Aktual dan Ramalan Indeks Harga Saham PT. ANTAM, tbk 1 Maret Maret xii

13 DAFTAR GAMBAR Gambar Halaman 2.1 Plot ACF Data Stasioner Diagram Alir Pemodelan ARIMA Diagram Alir Pemodelan EGARCH Plot Time Series dari Data Indeks Harga Saham PT. ANTAM, tbk periode 20 Januari Februari Plot ACF dari Data Indeks Harga Saham PT. ANTAM, tbk periode 20 Januari Februari Plot PACF dari Data Indeks Harga Saham PT. ANTAM, tbk periode 20 Januari Februari Plot Data Time Series yang Stasioner dari Indeks Harga Saham PT. ANTAM, tbk periode 20 Januari Februari 2012 setelah dilakukan Pembedaan Plot ACF dari Data Indeks Harga Saham PT. ANTAM, tbk periode 20 Januari Februari 2012 setelah dilakukan Pembedaan Plot PACF dari Data Indeks Harga Saham PT. ANTAM, tbk periode 20 Januari Februari 2012 setelah dilakukan Pembedaan xiii

14 DAFTAR LAMPIRAN Lampiran Lampiran 1 Lampiran 2 Halaman Tabel 1. Data Indeks Harga Saham PT. ANTAM, tbk Periode 20 Januari Februari Tabel 2. Data Differencing Tingkat Dua Indeks Harga Saham PT. ANTAM, tbk Periode 20 Januari Februari Lampiran 3 Tabel 3. Estimasi Parameter Model MA (1) Lampiran 4 Tabel 4. Statistik LJung Box-Pierce dari Model MA (1) Lampiran 5 Tabel 5. Uji Lagrange Multiplier Lampiran 6 Tabel 6. Hasil Estimasi Parameter Model GARCH (1,1) dengan Persamaan Mean MA (1) Lampiran 7 Tabel 7. Hasil Estimasi Parameter Model GARCH (2,1) dengan Persamaan Mean MA (1) Lampiran 8 Lampiran 9 Tabel 8. ACF dan PACF dari Residual Kuadrat Model GARCH (1,1) dengan Persamaan Mean MA (1) Tabel 9. ACF dan PACF dari Residual Kuadrat Model GARCH (2,1) dengan Persamaan Mean MA (1) Lampiran 10 Tabel 10. Hasil Uji Efek Asimetrik Lampiran 11 Tabel 11. Hasil Estimasi Parameter Model EGARCH (1,1) dengan Persamaan Mean MA (1) Lampiran 12 Tabel 12. Hasil Estimasi Parameter Model EGARCH (2,1) dengan Persamaan Mean MA (1) Lampiran 13 Tabel 13. Hasil Estimasi Parameter Model EGARCH (2,2) dengan Persamaan Mean MA (1) Lampiran 14 Tabel 14. ACF dan PACF dari Residual Kuadrat Model EGARCH (1,1) dengan Persamaan Mean MA (1) Lampiran 15 Tabel 15. ACF dan PACF dari Residual Kuadrat Model EGARCH (2,1) dengan Persamaan Mean MA (1) xiv

15 Lampiran 16 Tabel 16. ACF dan PACF dari Residual Kuadrat Model EGARCH (2,2) dengan Persamaan Mean MA (1) Lampiran 17 Tabel 17. Perhitungan Nilai Mean Absolute Percent Error (MAPE) xv

MODEL EXPONENTIAL SMOOTHING HOLT-WINTER DAN MODEL SARIMA UNTUK PERAMALAN TINGKAT HUNIAN HOTEL DI PROPINSI DIY SKRIPSI

MODEL EXPONENTIAL SMOOTHING HOLT-WINTER DAN MODEL SARIMA UNTUK PERAMALAN TINGKAT HUNIAN HOTEL DI PROPINSI DIY SKRIPSI MODEL EXPONENTIAL SMOOTHING HOLT-WINTER DAN MODEL SARIMA UNTUK PERAMALAN TINGKAT HUNIAN HOTEL DI PROPINSI DIY SKRIPSI Diajukan Kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta

Lebih terperinci

MODEL FUZZY RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN KEBUTUHAN LISTRIK DI PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA

MODEL FUZZY RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN KEBUTUHAN LISTRIK DI PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA MODEL FUZZY RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN KEBUTUHAN LISTRIK DI PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA TUGAS AKHIR SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Lebih terperinci

BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN. maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Langkah-langkah dalam menentukan model EGARCH pada pemodelan data

BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN. maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Langkah-langkah dalam menentukan model EGARCH pada pemodelan data BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan Berdasarkan uraian dan pembahasan pada bab-bab sebelumnya, maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Langkah-langkah dalam menentukan model EGARCH pada pemodelan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAFTAR ISI PERNYATAAN... i ABSTRAK... ii KATA PENGANTAR... iii UCAPAN TERIMA KASIH... iv DAFTAR ISI... v DAFTAR TABEL... ix DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR LAMPIRAN... xi BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang...

Lebih terperinci

PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING BERDASARKAN INDIKATOR HARGA MINYAK

PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING BERDASARKAN INDIKATOR HARGA MINYAK PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING BERDASARKAN INDIKATOR HARGA MINYAK oleh APRILIA AYU WIDHIARTI M0111010 SKRIPSI ditulis dan diajukan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. untuk menjual, menahan, atau membeli saham dengan menggunakan indeks

BAB I PENDAHULUAN. untuk menjual, menahan, atau membeli saham dengan menggunakan indeks BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG MASALAH Pasar modal merupakan pasar abstrak, dimana yang diperjualbelikan adalah dana jangka panjang, yaitu dana yang keterikatannya dalam investasi lebih dari satu

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015

METODE 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 terperinci

MODEL MARKOV SWITCHING EGARCH PADA NILAI TUKAR EURO TERHADAP RUPIAH

MODEL MARKOV SWITCHING EGARCH PADA NILAI TUKAR EURO TERHADAP RUPIAH MODEL MARKOV SWITCHING EGARCH PADA NILAI TUKAR EURO TERHADAP RUPIAH oleh NANDA PUTRI MONALISA M0108057 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika

Lebih terperinci

ADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA

ADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA PEMODELAN NILAI EKSPOR DI INDONESIA DENGAN PENDEKATAN GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (GARCH) SKRIPSI BAGUS HADI PRASTYA PROGRAM STUDI S-1 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. nonstasioneritas, Autocorrelation Function (ACF) dan Parsial Autocorrelation

BAB II LANDASAN TEORI. nonstasioneritas, Autocorrelation Function (ACF) dan Parsial Autocorrelation BAB II LANDASAN TEORI Pada Bab II akan dijelaskan pengertian-pengertian dasar yang digunakan sebagai landasan pembahasan pada bab selanjutnya yaitu peramalan data runtun waktu (time series), konsep dasar

Lebih terperinci

PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA NILAI TUKAR MATA UANG DOLLAR AMERIKA TERHADAP YEN JEPANG DAN EURO TERHADAP DOLLAR AMERIKA DALAM ARCH, GARCH DAN TARCH

PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA NILAI TUKAR MATA UANG DOLLAR AMERIKA TERHADAP YEN JEPANG DAN EURO TERHADAP DOLLAR AMERIKA DALAM ARCH, GARCH DAN TARCH PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA NILAI TUKAR MATA UANG DOLLAR AMERIKA TERHADAP YEN JEPANG DAN EURO TERHADAP DOLLAR AMERIKA DALAM ARCH, GARCH DAN TARCH Nama : Yulia Sukma Hardyanti NRP : 1303.109.001 Jurusan

Lebih terperinci

Analisis Time Series Pada Penjualan Shampoo Zwitsal daerah Jakarta dan Jawa Barat di PT. Sara Lee Indonesia. Oleh : Pomi Kartin Yunus

Analisis Time Series Pada Penjualan Shampoo Zwitsal daerah Jakarta dan Jawa Barat di PT. Sara Lee Indonesia. Oleh : Pomi Kartin Yunus Analisis Time Series Pada Penjualan Shampoo Zwitsal daerah Jakarta dan Jawa Barat di PT. Sara Lee Indonesia Oleh : Pomi Kartin Yunus 1306030040 Latar Belakang Industri manufaktur yang berkembang pesat

Lebih terperinci

PENGGUNAAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (P,Q) UNTUK PERAMALAN HARGA DAGING AYAM BROILER DI PROVINSI JAWA TIMUR

PENGGUNAAN 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 terperinci

MODEL KRISIS PASAR MODAL DI INDONESIA MENGGUNAKAN MARKOV SWITCHING TGARCH (MS-TGARCH) DUA STATE BERDASARKAN INDIKATOR IHSG

MODEL KRISIS PASAR MODAL DI INDONESIA MENGGUNAKAN MARKOV SWITCHING TGARCH (MS-TGARCH) DUA STATE BERDASARKAN INDIKATOR IHSG MODEL KRISIS PASAR MODAL DI INDONESIA MENGGUNAKAN MARKOV SWITCHING TGARCH (MS-TGARCH) DUA STATE BERDASARKAN INDIKATOR IHSG Oleh ALFI NUR DINA NIM M0110002 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian

Lebih terperinci

PEMODELAN TARCH PADA NILAI TUKAR KURS EURO TERHADAP RUPIAH. Retno Hestiningtyas dan Winita Sulandari, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNS

PEMODELAN 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. penting dalam proses pengambilan keputusan di suatu instansi. Untuk melakukan

BAB I PENDAHULUAN. penting dalam proses pengambilan keputusan di suatu instansi. Untuk melakukan 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada zaman sekarang, peramalan merupakan salah satu unsur yang sangat penting dalam proses pengambilan keputusan di suatu instansi. Untuk melakukan peramalan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. keuntungan atau coumpouding. Dari definisi di atas dapat disimpulkan bahwa

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. keuntungan atau coumpouding. Dari definisi di atas dapat disimpulkan bahwa BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian Investasi Menurut Fahmi dan Hadi (2009) investasi merupakan suatu bentuk pengelolaan dana guna memberikan keuntungan dengan cara menempatkan dana tersebut pada alokasi

Lebih terperinci

GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING UNTUK MENDETEKSI KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR M2 MULTIPLIER

GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING UNTUK MENDETEKSI KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR M2 MULTIPLIER GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING UNTUK MENDETEKSI KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR M2 MULTIPLIER oleh YUNIAS AFIFAH ANAS NUR PAMUNGKAS NIM. M0111086 SKRIPSI ditulis dan

Lebih terperinci

Aplikasi Model ARIMA Pada Data Indeks Harga Konsumen Sayuran Kabupaten Jember

Aplikasi Model ARIMA Pada Data Indeks Harga Konsumen Sayuran Kabupaten Jember Aplikasi Model ARIMA Pada Data Indeks Harga Konsumen Sayuran Kabupaten Jember SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Penyelesaian Program Sarjana Sains Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu

Lebih terperinci

PENENTUAN VALUE AT RISK

PENENTUAN VALUE AT RISK PENENTUAN VALUE AT RISK SAHAM KIMIA FARMA PUSAT MELALUI PENDEKATAN DISTRIBUSI PARETO TERAMPAT (Studi Kasus : Harga Penutupan Saham Harian Kimia Farma Pusat Periode Oktober 2009 September 2014) SKRIPSI

Lebih terperinci

MENGGUNAKAN METODE GARCH ASIMETRIS

MENGGUNAKAN METODE GARCH ASIMETRIS PEMODELAN RETURN PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN METODE GARCH ASIMETRIS SKRIPSI Disusun Oleh : MUHAMMAD ARIFIN 24010212140058 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG

Lebih terperinci

ANGGA NUR ARDYANSAH NIM

ANGGA NUR ARDYANSAH NIM Akurasi Metode Exponential Smoothing dan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk Meramalkan Lama Proses Pengerjaan Tugas Akhir Mahasiswa Pendidikan Matematika FKIP Universitas Jember

Lebih terperinci

PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING BERDASARKAN INDIKATOR HARGA MINYAK

PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING BERDASARKAN INDIKATOR HARGA MINYAK PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING BERDASARKAN INDIKATOR HARGA MINYAK oleh APRILIA AYU WIDHIARTI M0111010 SKRIPSI ditulis dan diajukan

Lebih terperinci

PENENTUAN RESIKO INVESTASI DENGAN MODEL GARCH PADA INDEKS HARGA SAHAM PT. INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK.

PENENTUAN RESIKO INVESTASI DENGAN MODEL GARCH PADA INDEKS HARGA SAHAM PT. INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK. Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 25 32 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENENTUAN RESIKO INVESTASI DENGAN MODEL GARCH PADA INDEKS HARGA SAHAM PT. INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK.

Lebih terperinci

PEMODELAN SARIMAX DALAM PERAMALAN PENUMPANG KERETA API PADA DAERAH OPERASI (DAOP) V PURWOKERTO

PEMODELAN SARIMAX DALAM PERAMALAN PENUMPANG KERETA API PADA DAERAH OPERASI (DAOP) V PURWOKERTO PEMODELAN SARIMAX DALAM PERAMALAN PENUMPANG KERETA API PADA DAERAH OPERASI (DAOP) V PURWOKERTO Skripsi Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Mencapai Gelar Sarjana Strata Satu (S-1) Oleh : ROSIANA NOVITA

Lebih terperinci

LULIK PRESDITA W APLIKASI MODEL ARCH- GARCH DALAM PERAMALAN TINGKAT INFLASI

LULIK 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Iklim Iklim ialah suatu keadaan rata-rata dari cuaca di suatu daerah dalam periode tertentu. Curah hujan ialah suatu jumlah hujan yang jatuh di suatu daerah pada kurun waktu

Lebih terperinci

PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR HARGA SAHAM MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING TIGA STATE

PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR HARGA SAHAM MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING TIGA STATE PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR HARGA SAHAM MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING TIGA STATE SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan

Lebih terperinci

PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR RASIO CADANGAN INTERNASIONAL TERHADAP M2 (UANG BEREDAR)

PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR RASIO CADANGAN INTERNASIONAL TERHADAP M2 (UANG BEREDAR) PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR RASIO CADANGAN INTERNASIONAL TERHADAP M2 (UANG BEREDAR) oleh DIAH PUTRI UTAMI NIM. M0110018 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. 3.1 Unit Analisis dan Ruang Lingkup Penelitian. yang berupa data deret waktu harga saham, yaitu data harian harga saham

BAB III METODE PENELITIAN. 3.1 Unit Analisis dan Ruang Lingkup Penelitian. yang berupa data deret waktu harga saham, yaitu data harian harga saham 32 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Unit Analisis dan Ruang Lingkup Penelitian 3.1.1. Objek Penelitian Objek sampel data dalam penelitian ini menggunakan data sekunder yang berupa data deret waktu harga saham,

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE PEMULUSAN (SMOOTHING) EKSPONENSIAL DAN ARIMA (BOX-JENKINS) SEBAGAI METODE PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) SKRIPSI

PERBANDINGAN METODE PEMULUSAN (SMOOTHING) EKSPONENSIAL DAN ARIMA (BOX-JENKINS) SEBAGAI METODE PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) SKRIPSI PERBANDINGAN METODE PEMULUSAN (SMOOTHING) EKSPONENSIAL DAN ARIMA (BOX-JENKINS) SEBAGAI METODE PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) SKRIPSI WARSINI 070803042 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA

Lebih terperinci

PERAMALAN VOLATILITAS MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY IN MEAN (GARCH-M)

PERAMALAN VOLATILITAS MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY IN MEAN (GARCH-M) PERAMALAN VOLATILITAS MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY IN MEAN (GARCH-M) (Studi Kasus pada Return Harga Saham PT. Wijaya Karya) SKRIPSI Disusun Oleh : Dwi Hasti

Lebih terperinci

PEMODELAN KURS MATA UANG RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA MENGGUNAKAN METODE GARCH ASIMETRIS

PEMODELAN KURS MATA UANG RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA MENGGUNAKAN METODE GARCH ASIMETRIS PEMODELAN KURS MATA UANG RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA MENGGUNAKAN METODE GARCH ASIMETRIS SKRIPSI Disusun Oleh : ULFAH SULISTYOWATI 24010210120052 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS

Lebih terperinci

PREDIKSI VOLATILITAS INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DAN INDEKS HARGA SAHAM SEKTORAL DENGAN METODE ESTIMASI VOLATILITAS TIME SERIES

PREDIKSI VOLATILITAS INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DAN INDEKS HARGA SAHAM SEKTORAL DENGAN METODE ESTIMASI VOLATILITAS TIME SERIES PREDIKSI VOLATILITAS INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DAN INDEKS HARGA SAHAM SEKTORAL DENGAN METODE ESTIMASI VOLATILITAS TIME SERIES TESIS M. RIFKI BAKHTIAR 55113110112 PROGRAM MAGISTER MANAJEMEN PROGRAM

Lebih terperinci

PERBANDINGAN RAMALAN MODEL TARCH DAN EGARCH PADA NILAI TUKAR KURS EURO TERHADAP RUPIAH

PERBANDINGAN RAMALAN MODEL TARCH DAN EGARCH PADA NILAI TUKAR KURS EURO TERHADAP RUPIAH PERBANDINGAN RAMALAN MODEL TARCH DAN EGARCH PADA NILAI TUKAR KURS EURO TERHADAP RUPIAH Oleh RETNO HESTININGTYAS M0106061 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar

Lebih terperinci

ANGGA NUR ARDYANSAH NIM

ANGGA NUR ARDYANSAH NIM Akurasi Metode Exponential Smoothing dan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk Meramalkan Lama Proses Pengerjaan Tugas Akhir Mahasiswa Pendidikan Matematika FKIP Universitas Jember

Lebih terperinci

PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN MENGGUNAKAN MODEL INTERVENSI FUNGSI STEP

PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN MENGGUNAKAN MODEL INTERVENSI FUNGSI STEP PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN MENGGUNAKAN MODEL INTERVENSI FUNGSI STEP SKRIPSI Disusun oleh : DITA RULIANA SARI NIM. 24010211140084 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO

Lebih terperinci

PERBANDINGAN INVESTASI PADA MATA UANG DOLAR AMERIKA (USD) DAN YEN JEPANG (JPY) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH

PERBANDINGAN 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 terperinci

MODEL AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL DURATION (ACD) DAN PENERAPANNYA

MODEL AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL DURATION (ACD) DAN PENERAPANNYA MODEL AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL DURATION (ACD) DAN PENERAPANNYA SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta untuk memenuhi sebagian persyaratan

Lebih terperinci

Disusun oleh : Nur Musrifah Rohmaningsih Skripsi. Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar

Disusun oleh : Nur Musrifah Rohmaningsih Skripsi. Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar PEMODELAN DAN PERAMALAN NILAI RETURN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN METODE ASYMMETRIC POWER AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY (APARCH) Disusun oleh : Nur Musrifah Rohmaningsih 24010211120019

Lebih terperinci

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING...iii. HALAMAN PENGESAHAN...iv. HALAMAN PERSEMBAHAN... vi. KATA PENGANTAR... viii. DAFTAR ISI... x. DAFTAR TABEL...

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING...iii. HALAMAN PENGESAHAN...iv. HALAMAN PERSEMBAHAN... vi. KATA PENGANTAR... viii. DAFTAR ISI... x. DAFTAR TABEL... HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING...iii HALAMAN PENGESAHAN...iv MOTTO... v HALAMAN PERSEMBAHAN... vi KATA PENGANTAR... viii DAFTAR ISI... x DAFTAR TABEL... xi DAFTAR GAMBAR... xii DAFTAR LAMPIRAN... xiv PERNYATAAN...

Lebih terperinci

FORECASTING INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA

FORECASTING 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 terperinci

FUZZY ELMAN RECURRENT NEURAL NETWORK DALAM PERAMALAN HARGA MINYAK MENTAH DI INDONESIA DENGAN OPTIMASI ALGORITMA GENETIKA TUGAS AKHIR SKRIPSI

FUZZY ELMAN RECURRENT NEURAL NETWORK DALAM PERAMALAN HARGA MINYAK MENTAH DI INDONESIA DENGAN OPTIMASI ALGORITMA GENETIKA TUGAS AKHIR SKRIPSI FUZZY ELMAN RECURRENT NEURAL NETWORK DALAM PERAMALAN HARGA MINYAK MENTAH DI INDONESIA DENGAN OPTIMASI ALGORITMA GENETIKA TUGAS AKHIR SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Variabel ARIMA menggunakan variabel dependen harga saham LQ45 dan variabel independen harga saham LQ45 periode sebelumnya, sedangkan ARCH/GARCH menggunakan variabel dependen

Lebih terperinci

MODEL REGRESI PROBIT BIVARIAT SKRIPSI

MODEL REGRESI PROBIT BIVARIAT SKRIPSI MODEL REGRESI PROBIT BIVARIAT SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta Untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Guna Memperoleh Gelar Sarjana Sains

Lebih terperinci

PERAMALAN LAJU INFLASI, SUKU BUNGA INDONESIA DAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR)

PERAMALAN LAJU INFLASI, SUKU BUNGA INDONESIA DAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) PERAMALAN LAJU INFLASI, SUKU BUNGA INDONESIA DAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) SKRIPSI Oleh : PRISKA RIALITA HARDANI 24010211120020 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. satu sumber tetap yang terjadi berdasarkan waktu t secara berurutan dan dengan

BAB I PENDAHULUAN. satu sumber tetap yang terjadi berdasarkan waktu t secara berurutan dan dengan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Data time series merupakan serangkaian data pengamatan yang berasal dari satu sumber tetap yang terjadi berdasarkan waktu t secara berurutan dan dengan interval

Lebih terperinci

TEKNIK PERAMALAN DENGANMODEL AUTOREGRESSIVE CONDITIONALHETEROSCEDASTIC (ARCH) (Studi KasusPada PT. Astra Agro Lestari Indonesia Tbk)

TEKNIK PERAMALAN DENGANMODEL AUTOREGRESSIVE CONDITIONALHETEROSCEDASTIC (ARCH) (Studi KasusPada PT. Astra Agro Lestari Indonesia Tbk) Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 02, No. 2 (2013), hal 71 78. TEKNIK PERAMALAN DENGANMODEL AUTOREGRESSIVE CONDITIONALHETEROSCEDASTIC (ARCH) (Studi KasusPada PT. Astra Agro Lestari

Lebih terperinci

SKRIPSI. Disusun oleh: Firda Megawati

SKRIPSI. Disusun oleh: Firda Megawati PERAMALAN TINGGI GELOMBANG BERDASARKAN KECEPATAN ANGIN DI PERAIRAN PESISIR SEMARANG MENGGUNAKAN MODEL FUNGSI TRANSFER (Studi Kasus Bulan Januari 2014 sampai dengan Desember 2014) SKRIPSI Disusun oleh:

Lebih terperinci

PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR SINGAPURA (SGD) TERHADAP DOLAR AMERIKA (USD) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH

PERAMALAN 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 terperinci

PENERAPAN MODEL ARFIMA (AUTOREGRESSIVE FRACTIONALLY INTEGRATED MOVING AVERAGE) DALAM PERAMALAN SUKU BUNGA SERTIFIKAT BANK INDONESIA (SBI)

PENERAPAN MODEL ARFIMA (AUTOREGRESSIVE FRACTIONALLY INTEGRATED MOVING AVERAGE) DALAM PERAMALAN SUKU BUNGA SERTIFIKAT BANK INDONESIA (SBI) PENERAPAN MODEL ARFIMA (AUTOREGRESSIVE FRACTIONALLY INTEGRATED MOVING AVERAGE) DALAM PERAMALAN SUKU BUNGA SERTIFIKAT BANK INDONESIA (SBI) Liana Kusuma Ningrum dan Winita Sulandari, M.Si. Jurusan Matematika,

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. penelitian ini, yaitu ln return, volatilitas, data runtun waktu, kestasioneran, uji

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. penelitian ini, yaitu ln return, volatilitas, data runtun waktu, kestasioneran, uji 35 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada Bab II akan dibahas konsep-konsep yang menjadi dasar dalam penelitian ini, yaitu ln return, volatilitas, data runtun waktu, kestasioneran, uji ACF, uji PACF, uji ARCH-LM,

Lebih terperinci

PERAMALAN JUMLAH PERMINTAAN DARAH UDD PMI KABUPATEN BANYUMAS DENGAN METODE PERAMALAN KOMBINASI

PERAMALAN JUMLAH PERMINTAAN DARAH UDD PMI KABUPATEN BANYUMAS DENGAN METODE PERAMALAN KOMBINASI PERAMALAN JUMLAH PERMINTAAN DARAH UDD PMI KABUPATEN BANYUMAS DENGAN METODE PERAMALAN KOMBINASI SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Sebagian dari Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Pendidikan S-1 Program

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE PERAMALAN KOMBINASI TREND DETERMINISTIK DAN STOKASTIK PADA DATA JUMLAH PENUMPANG KERETA API (Studi Kasus: KA Argo Muria)

PENGGUNAAN METODE PERAMALAN KOMBINASI TREND DETERMINISTIK DAN STOKASTIK PADA DATA JUMLAH PENUMPANG KERETA API (Studi Kasus: KA Argo Muria) PENGGUNAAN METODE PERAMALAN KOMBINASI TREND DETERMINISTIK DAN STOKASTIK PADA DATA JUMLAH PENUMPANG KERETA API (Studi Kasus: KA Argo Muria) SKRIPSI Disusun oleh : TITIS NUR UTAMI 24010212140052 DEPARTEMEN

Lebih terperinci

PERAMALAN DATA NILAI EKSPOR NON MIGAS INDONESIA KE WILAYAH ASEAN MENGGUNAKAN MODEL EGARCH

PERAMALAN DATA NILAI EKSPOR NON MIGAS INDONESIA KE WILAYAH ASEAN MENGGUNAKAN MODEL EGARCH PERAMALAN DATA NILAI EKSPOR NON MIGAS INDONESIA KE WILAYAH ASEAN MENGGUNAKAN MODEL EGARCH, Universitas Negeri Malang E-mail: die_gazeboy24@yahoo.com Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian...

DAFTAR ISI. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian... DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGESAHAN... ii HALAMAN PERNYATAAN... iii NASKAH SOAL TUGAS AKHIR... iv HALAMAN PERSEMBAHAN... v INTISARI... vi KATA PENGANTAR... vii UCAPAN TERIMA KASIH... viii

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Saham adalah surat berharga yang menjadi bukti seseorang berinvestasi pada suatu perusahaan. Harga saham selalu mengalami perubahan harga atau biasa disebut

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Engle [7] melakukan penelitian mengenai model yang mengatasi efek heteroskedastisitas yaitu model autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH) yang diterapkan

Lebih terperinci

SBAB III MODEL VARMAX. Pengamatan time series membentuk suatu deret data pada saat t 1, t 2,..., t n

SBAB 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 terperinci

Model Fungsi Transfer Time Series Dengan Input Series Tunggal

Model Fungsi Transfer Time Series Dengan Input Series Tunggal Model Fungsi Transfer Time Series Dengan Input Series Tunggal SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Penyelesaian Program Sarjana Sains Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan

Lebih terperinci

Metode Peramalan dengan Menggunakan Model Volatilitas Asymmetric Power ARCH (APARCH)

Metode Peramalan dengan Menggunakan Model Volatilitas Asymmetric Power ARCH (APARCH) Metode Peramalan dengan Menggunakan Model Volatilitas Asymmetric Power ARCH (APARCH) (Studi Kasus : Return Kurs Mata Uang Rupiah terhadap Dollar) SKRIPSI Disusun oleh : CINDY WAHYU ELVITRA J2E 009 015

Lebih terperinci

PENGARUH INSIDEN BOM BALI I DAN BOM BALI II TERHADAP BANYAKNYA WISATAWAN MANCANEGARA YANG DATANG KE BALI

PENGARUH INSIDEN BOM BALI I DAN BOM BALI II TERHADAP BANYAKNYA WISATAWAN MANCANEGARA YANG DATANG KE BALI TUGAS AKHIR - ST 1325 PENGARUH INSIDEN BOM BALI I DAN BOM BALI II TERHADAP BANYAKNYA WISATAWAN MANCANEGARA YANG DATANG KE BALI I G B ADI SUDIARSANA NRP 1303100058 Dosen Pembimbing Ir. Dwiatmono Agus Widodo,

Lebih terperinci

Penerapan Metode ARCH/GARCH Dalam Peramalan Indeks Harga Saham Sektoral

Penerapan Metode ARCH/GARCH Dalam Peramalan Indeks Harga Saham Sektoral Jurnal Sains Matematika dan Statistika, Vol 2, No I, Januari 206 Penerapan Metode ARCH/GARCH Dalam Peramalan Indeks Harga Saham Sektoral Ari Pani Desvina, Nadyatul Rahmah 2,2 Jurusan Matematika Fakultas

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN C BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Penelitian ini mencoba meramalkan jumlah penumpang kereta api untuk masa yang akan datang berdasarkan data volume penumpang kereta api periode Januari 994-Februari 203

Lebih terperinci

PERAMALAN TINGKAT KEMATIAN BALITA PADA DINAS KESEHATAN KABUPATEN TAPANULI UTARA DENGAN MODEL ARIMA BOX-JENKINS SKRIPSI

PERAMALAN TINGKAT KEMATIAN BALITA PADA DINAS KESEHATAN KABUPATEN TAPANULI UTARA DENGAN MODEL ARIMA BOX-JENKINS SKRIPSI PERAMALAN TINGKAT KEMATIAN BALITA PADA DINAS KESEHATAN KABUPATEN TAPANULI UTARA DENGAN MODEL ARIMA BOX-JENKINS SKRIPSI SASTRO HAMDANI SIALLAGAN 060803047 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU

Lebih terperinci

PROFILE ANALYSIS VIA MULTIDIMENSIONAL SCALING (PAMS) DAN APLIKASINYA UNTUK MENGGAMBARKAN POLA PROFIL NILAI UJIAN SEKOLAH SKRIPSI

PROFILE ANALYSIS VIA MULTIDIMENSIONAL SCALING (PAMS) DAN APLIKASINYA UNTUK MENGGAMBARKAN POLA PROFIL NILAI UJIAN SEKOLAH SKRIPSI PROFILE ANALYSIS VIA MULTIDIMENSIONAL SCALING (PAMS) DAN APLIKASINYA UNTUK MENGGAMBARKAN POLA PROFIL NILAI UJIAN SEKOLAH SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas

Lebih terperinci

PERHITUNGAN VALUE AT RISK HARGA SAHAM DENGAN MENGGUNAKAN VOLATILITAS ARCH-GARCH DALAM KELOMPOK SAHAM LQ 45 ABSTRACT

PERHITUNGAN VALUE AT RISK HARGA SAHAM DENGAN MENGGUNAKAN VOLATILITAS ARCH-GARCH DALAM KELOMPOK SAHAM LQ 45 ABSTRACT PERHITUNGAN VALUE AT RISK HARGA SAHAM DENGAN MENGGUNAKAN VOLATILITAS ARCH-GARCH DALAM KELOMPOK SAHAM LQ 45 Boy A Lumban Gaol 1, Tumpal Parulian Nababan 2, Haposan Sirait 2 1 Mahasiswa Program Studi S1

Lebih terperinci

PERAMALAN DATA SAHAM S&P 500 INDEX MENGGUNAKAN MODEL TARCH

PERAMALAN DATA SAHAM S&P 500 INDEX MENGGUNAKAN MODEL TARCH PERAMALAN DATA SAHAM S&P 500 INDEX MENGGUNAKAN MODEL TARCH Universitas Negeri Malang E-mail: abiyaniprisca@ymail.com Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model peramalan terbaik dari data

Lebih terperinci

PEMODELAN MARKOV SWITCHING AUTOREGRESSIVE

PEMODELAN MARKOV SWITCHING AUTOREGRESSIVE PEMODELAN MARKOV SWITCHING AUTOREGRESSIVE asa M arga ro) C ng Semara SKRIPSI Oleh : FIQRIA DEVI ARIYANI 24010210120021 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2014 PEMODELAN

Lebih terperinci

TUGAS AKHIR - ST 1325

TUGAS AKHIR - ST 1325 TUGAS AKHIR - ST 1325 PERBANDINGAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DAN VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (VARIMA) UNTUK MERAMALKAN PENJUALAN OBAT DI APOTIK RUMAH SAKIT X PUTRI SUSANTI NRP

Lebih terperinci

RANCANGAN SEQUENTIAL PROBABILITY RATIO TEST (SPRT) SKRIPSI

RANCANGAN SEQUENTIAL PROBABILITY RATIO TEST (SPRT) SKRIPSI RANCANGAN SEQUENTIAL PROBABILITY RATIO TEST (SPRT) SKRIPSI Diajukan Kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Guna Memperoleh

Lebih terperinci

PENDUGAAN DATA RUNTUT WAKTU MENGGUNAKAN METODE ARIMA

PENDUGAAN DATA RUNTUT WAKTU MENGGUNAKAN METODE ARIMA KEMENTERIAN PEKERJAAN UMUM BADAN PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN PUSAT PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN SUMBER DAYA AIR PENDUGAAN DATA RUNTUT WAKTU MENGGUNAKAN METODE ARIMA PENDAHULUAN Prediksi data runtut waktu.

Lebih terperinci

Suma Suci Sholihah, Heni Kusdarwati, Rahma Fitriani. Jurusan Matematika, F.MIPA, Universitas Brawijaya

Suma Suci Sholihah, Heni Kusdarwati, Rahma Fitriani. Jurusan Matematika, F.MIPA, Universitas Brawijaya PEMODELAN RETURN IHSG PERIODE 15 SEPTEMBER 1998 13 SEPTEMBER 2013 MENGGUNAKAN THRESHOLD GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY (TGARCH(1,1)) DENGAN DUA THRESHOLD Suma Suci Sholihah,

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. perubahan harga yang dibayar konsumen atau masyarakat dari gaji atau upah yang

TINJAUAN 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 terperinci

PEMODELAN DAN PERAMALAN PENUTUPAN HARGA SAHAM PT. TELKOM DENGAN METODE ARCH - GARCH

PEMODELAN DAN PERAMALAN PENUTUPAN HARGA SAHAM PT. TELKOM DENGAN METODE ARCH - GARCH PEMODELAN DAN PERAMALAN PENUTUPAN HARGA SAHAM PT. TELKOM DENGAN METODE ARCH - GARCH BUNGA LETY MARVILLIA Matematika, Fakultas Ilmu Pengetahuan Alam, UNESA Jl. Ketintang villy_cute_7@yahoo.com 1, raywhite_vbm@gmail.com

Lebih terperinci

PEMODELAN RETURN SAHAM PERBANKAN MENGGUNAKAN EXPONENTIAL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (EGARCH)

PEMODELAN RETURN SAHAM PERBANKAN MENGGUNAKAN EXPONENTIAL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (EGARCH) ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 6, Nomor 1, Tahun 2016, Halaman 91-99 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PEMODELAN RETURN SAHAM PERBANKAN MENGGUNAKAN EXPONENTIAL GENERALIZED

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN. Gambar 4.1 nilai tukar kurs euro terhadap rupiah

BAB IV PEMBAHASAN. Gambar 4.1 nilai tukar kurs euro terhadap rupiah BAB IV PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Data Gambar 4.1 memperlihatkan bahwa data berfluktuasi dari waktu ke waktu. Hal ini mengindikasikan bahwa data tidak stasioner baik dalam rata-rata maupun variansi. Gambar

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan teori-teori yang menjadi dasar dan landasan dalam penelitian sehingga membantu mempermudah pembahasan selanjutnya. Teori tersebut meliputi arti dan peranan

Lebih terperinci

ANALISIS TIME SERIES PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS DAN INTERVENSI

ANALISIS TIME SERIES PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS DAN INTERVENSI LAPORAN TUGAS AKHIR ANALISIS TIME SERIES PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS DAN INTERVENSI CITRA KUSUMANINGTYAS NRP 1307 100 505 Dosen Pembimbing Dr. IRHAMAH,

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kunci : Return Saham, Pasar Efisien, ARIMA. Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. Kunci : Return Saham, Pasar Efisien, ARIMA. Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK Dalam berinvestasi di pasar modal, ada dua hal yang harus dipertimbangkan seorang investor dalam mengambil suatu keputusan berinvestasi yaitu return (tingkat pengembalian) dan risk (resiko). Tujuan

Lebih terperinci

PREDIKSI HARGA SAHAM PT. BRI, Tbk. MENGGUNAKAN METODE ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)

PREDIKSI HARGA SAHAM PT. BRI, Tbk. MENGGUNAKAN METODE ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) PREDIKSI HARGA SAHAM PT. BRI, MENGGUNAKAN METODE ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Greis S. Lilipaly ), Djoni Hatidja ), John S. Kekenusa ) ) Program Studi Matematika FMIPA UNSRAT Manado

Lebih terperinci

SKRIPSI. Oleh Sapto Nugroho NIM

SKRIPSI. Oleh Sapto Nugroho NIM TINGKAT KETERAMPILAN BERMAIN SEPAKTAKRAW SISWA PUTRA PESERTA EKSTRAKURIKULER SEPAKTAKRAW SEKOLAH DASAR NEGERI 1 KARANGSARI KECAMATAN KUTOWINANGUN KABUPATEN KEBUMEN TAHUN 2011/2012 SKRIPSI Diajukan kepada

Lebih terperinci

PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR PERTUMBUHAN KREDIT DOMESTIK

PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR PERTUMBUHAN KREDIT DOMESTIK PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR PERTUMBUHAN KREDIT DOMESTIK oleh PITANINGSIH NIM. M0110064 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar

Lebih terperinci

ANALISIS INTERVENSI KENAIKAN HARGA BBM BERSUBSIDI PADA DATA INFLASI KOTA SEMARANG

ANALISIS INTERVENSI KENAIKAN HARGA BBM BERSUBSIDI PADA DATA INFLASI KOTA SEMARANG ANALISIS INTERVENSI KENAIKAN HARGA BBM BERSUBSIDI PADA DATA INFLASI KOTA SEMARANG SKRIPSI Disusun Oleh : NOVIA DIAN ARIYANI 24010211120016 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO

Lebih terperinci

PENDUGAAN PORTOFOLIO VALUE AT RISK

PENDUGAAN PORTOFOLIO VALUE AT RISK PENDUGAAN PORTOFOLIO VALUE AT RISK (VaR) DALAM RISIKO PASAR (MARKET RISK) DENGAN MENGGUNAKAN METODE VARIANCE-COVARIANCE (Studi Kasus Perdagangan Valuta Asing) SKRIPSI Oleh Syamsiyatul Kurniawati NIM. 031810101136

Lebih terperinci

PADA PORTOFOLIO SAHAM

PADA PORTOFOLIO SAHAM PERBANDINGAN PENDEKATAN GENERALIZED EXTREME VALUE DAN GENERALIZED PARETO DISTRIBUTION UNTUK PERHITUNGAN VALUE AT RISK PADA PORTOFOLIO SAHAM SKRIPSI Disusun oleh: AYU AMBARSARI 24010212140079 DEPARTEMEN

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 1 BAB 2 LANDASAN TEORI Bab ini membahas tentang teori penunjang dan penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan metode ARIMA box jenkins untuk meramalkan kebutuhan bahan baku. 2.1. Peramalan Peramalan

Lebih terperinci

PREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DENGAN MODEL AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY SKRIPSI. Oleh : INA YULIANA J2A

PREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DENGAN MODEL AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY SKRIPSI. Oleh : INA YULIANA J2A PREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DENGAN MODEL AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY SKRIPSI Oleh : INA YULIANA J2A 605 058 PROGRAM STUDI MATEMATIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN

Lebih terperinci

Peramalan Volume Pemakaian Air di PDAM Kota Surabaya dengan Menggunakan Metode Time Series

Peramalan 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

II. TINJAUAN PUSTAKA. Analisis ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) umumnya

II. TINJAUAN PUSTAKA. Analisis ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) umumnya II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Stasioner Analisis ARIMA Autoregressive Integrated Moving Average umumnya mengasumsikan bahwa proses umum dari time series adalah stasioner. Tujuan proses stasioner adalah rata-rata,

Lebih terperinci

DAFTAR ISI ABSTRAK... KATA PENGANTAR... UCAPAN TERIMA KASIH... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN...

DAFTAR ISI ABSTRAK... KATA PENGANTAR... UCAPAN TERIMA KASIH... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN... DAFTAR ISI Halaman ABSTRAK... KATA PENGANTAR... UCAPAN TERIMA KASIH... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN... i ii iii v ix x xi BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang Masalah...

Lebih terperinci

SKRIPSI PENENTUAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA DENGAN VOLATILITAS MODEL GARCH MENGGUNAKAN SIMULASI (STUDI KASUS SAHAM IBM INC.)

SKRIPSI PENENTUAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA DENGAN VOLATILITAS MODEL GARCH MENGGUNAKAN SIMULASI (STUDI KASUS SAHAM IBM INC.) SKRIPSI PENENTUAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA DENGAN VOLATILITAS MODEL GARCH MENGGUNAKAN SIMULASI (STUDI KASUS SAHAM IBM INC.) AMERICAN PUT OPTION PRICING WITH GARCH MODEL VOLATILITY USING SIMULATION Oleh:

Lebih terperinci

Peramalan Kecepatan Angin Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Box-Jenkins

Peramalan Kecepatan Angin Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Box-Jenkins Peramalan Kecepatan Angin Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Box-Jenkins Ari Pani Desvina 1, Melina Anggriani 2,2 Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau Jl. HR.

Lebih terperinci

PEMODELAN NEURO-GARCH PADA RETURN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA

PEMODELAN NEURO-GARCH PADA RETURN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA PEMODELAN NEURO-GARCH PADA RETURN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA SKRIPSI Disusun Oleh: UMI SULISTYORINI ADI 24010212140082 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO

Lebih terperinci

Pemodelan Autoregressive (AR) pada Data Hilang dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang Rupiah

Pemodelan 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 terperinci

3 Kesimpulan. 4 Daftar Pustaka

3 Kesimpulan. 4 Daftar Pustaka Litterman-2. Keuntungan aktual maksimal kedua kinerja Black Litterman ternyata terjadi pada waktu yang sama yaitu tanggal 19 Februari 2013. Secara umum dapat dinyatakan bahwa pembentukan portofolio dengan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan. Universitas Sumatera Utara BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan Peramalan merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa mendatang berdasarkan data pada masa lalu, berbasis pada metode ilmiah dan kualitatif yang dilakukan

Lebih terperinci

PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR IMPOR DAN EKSPOR MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING

PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR IMPOR DAN EKSPOR MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR IMPOR DAN EKSPOR MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING Sisca Rahma Dwi, Sugiyanto, dan Yuliana Susanti Program Studi

Lebih terperinci

PERBANDINGAN AKURASI MODEL ARCH DAN GARCH PADA PERAMALAN HARGA SAHAM BERBANTUAN MATLAB Sunarti, Scolastika Mariani, Sugiman

PERBANDINGAN AKURASI MODEL ARCH DAN GARCH PADA PERAMALAN HARGA SAHAM BERBANTUAN MATLAB Sunarti, Scolastika Mariani, Sugiman g UJM 5 (1) (2016) UNNES Journal of Mathematics http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm PERBANDINGAN AKURASI MODEL ARCH DAN GARCH PADA PERAMALAN HARGA SAHAM BERBANTUAN MATLAB Sunarti, Scolastika Mariani,

Lebih terperinci

ANALISIS PENYEBARAN PENYAKIT DIARE SEBAGAI SALAH SATU PENYEBAB KEMATIAN PADA BALITA MENGGUNAKAN MODEL MATEMATIKA SIS

ANALISIS PENYEBARAN PENYAKIT DIARE SEBAGAI SALAH SATU PENYEBAB KEMATIAN PADA BALITA MENGGUNAKAN MODEL MATEMATIKA SIS ANALISIS PENYEBARAN PENYAKIT DIARE SEBAGAI SALAH SATU PENYEBAB KEMATIAN PADA BALITA MENGGUNAKAN MODEL MATEMATIKA SIS (SUSCEPTIBLE-INFECTED-SUSCEPTIBLE) SKRIPSI Diajukan Kepada Fakultas Matematika dan Ilmu

Lebih terperinci