Variabel-variabel intervensi yang diduga berpengaruh terhadap IHK umum Surabaya dan Kediri. No Kejadian Intervensi Waktu Keterangan
|
|
- Ari Irawan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 METODE INTERVENSI Variabel-variabel inerveni yang diduga berpengaruh erhadap IHK umum Surabaya dan Kediri No Kejadian Inerveni Waku Keerangan Krimon Juli Harga baru M Mei 998 kenaikan 5% - 7,4% Harga baru M Ok 000 kenaikan,5% 4 Harga baru M 00 kenaikan % 5 Harga baru M Mar 005 kenaikan 0% Harga baru M Ok 005 kenaikan % 7 Harga baru M Mei 008 kenaikan 8,7%
2 TRANSFORMASI OX-COX DAN PLOT TIME SERIES, ACF, PACF DATA Hail Tranformai o-co IHK umum Lambda Opimum Keimpulan Surabaya -0,54, Tidak diranformai Kediri -0,47, Tidak diranformai Plo ime erie, ACF daa PACF eelah didifference IHK umum Surabaya IHK umum Kediri
3 Model inerveni akhir IHK umum Surabaya IHK umum Kediri Keerangan. 0, 0,89 0,450 0,,00,0 0,8 5,787 0,0 0,40,07,049 0,7 0,59 0,858,08, 0,887 0,5,49 4,,90,99,0,79,47,55 0,98 0,058 ˆ y. 0,9 0, 0,88 0,54,5,488 8,,548,00 0,70,754,77,8,4 0,9,0 0,08 ˆ 7 5 y
4 Uji Aumi Reidual IHK umum Surabaya Lag hiung p value Keimpulan a Uji reidual whie noie whie noie whie noie whie noie whie noie whie noie Saiik uji D p-value Keimpulan 0,0875 0,050 normal b Uji Kolmogorov Smirnov IHK umum Kediri Lag hiung p value Keimpulan ,7 7,58,9 0,8,75 0,90 0,577 0,0 0,07 0,055 whie noie whie noie whie noie whie noie whie noie a Uji reidual whie noie Saiik uji D p-value Keimpulan 0,084 < 0,0 idak normal b Uji Kolmogorov Smirnov
5 re7 Reidual IHK umum Kediri Time Serie Plo of re Feb/998 Mar/00 Feb/ Monh ear Tiga iik di luar baa igma : No ulan/ahun Keerangan Februari 998 Indoneia mengalami inflai ebear,7% Mare 00 erjadi kenaikan harga M unuk ekor induri Februari 005 Pemerinah pada bulan Pebruari 005 mencabu ubidi M
6 Model ARCH IHK umum Surabaya ARCH[4,7,] ˆ IHK umum Kediri ARCH[,4,8] ˆ
7 Daa Daa Nilai akual dan ramalan dengan meode Inerveni IHK umum Surabaya bulan akual ramalan Feb Mar Apr Mei Monh Jun ear Time Serie Plo of akual; ramalan; b_bwh; b_a Variable akual ramalan b_bwh b_a Feb Mar Apr Mei Jun IHK umum Kediri bulan akual ramalan Feb Mar Apr Mei Monh ear Jun Time Serie Plo of akual; ramalan; b_bwh; b_a Variable akual ramalan b_bwh b_a Feb Mar Apr Mei Jun
8 earnya efek inerveni Inerveni Krii moneer Juli 997 Harga baru M Mei 998 Harga baru M Okober 000 Harga baru M Mare 005 Harga baru M Okober 005 Harga baru M Mei 008 IHK umum Surabaya Mulai berpengaruh earnya efek IHK umum Kediri Mulai berpengaruh earnya efek Okober 997 0,9 Okober 997, Mei 998,7 Mei 998,4 Okober 000 0,88 Nopember 000 0,7 Mare 005, Mare 005,55 Okober 005 5,79 Nopember 005 8, Mei 008,0 Juni 008,5
9 PERANDINGAN METODE PERUAHAN STRUKTUR DAN INTERVENSI Krieria pemenuhan aumi reidual, MSE in ample dan MAPE ou ample Surabaya Koa Perubahan Srukur Meode Inerveni a. Aumi reidual - whie noie ya ya - berdiribui normal idak ya b. Perbandingan - in ample MSE,00 0,08 - ou ample MAPE 0,7 0,0 Kediri a. Aumi reidual - whie noie ya ya - berdiribui normal idak idak b. Perbandingan - in ample MSE,00 0,7 - ou ample MAPE 0, 0,49
10 KESIMPULAN Hail imulai meode perubahan rukur menghailkan banyaknya break dan waku break euai dengan yang diimulaikan. erdaarkan udi imulai yang elah dilakukan, maka proedur dalam mendeeki perubahan rukur pada daa dere waku adalah : Menaionerkan daa Menenukan lag PACF yang ignifikan unuk menenukan model Auoregreive awal Mengembalikan variabel-variabel peneliian ke benuk variabel awal 4 Menguji ada idaknya perubahan rukur dengan Saiik F ipe SupF 5 Menenukan jumlah break m dan waku break Membua variabel dummy ebanyak m+ 7 Menenukan variabel independen yang mauk dalam model perubahan rukur dengan regrei epwie 8 Mendapakan model Auoregreive yang mengandung perubahan rukur dari langkah 7 9 Menguji aumi reidual
11 KESIMPULAN, ln,007 09, 0,85 ln ln 0,88 ln 0,759 0,9 08, ln,0048 ˆ ln 8 5,,00ln 09, 0,859ln 0,40ln 0,7597 ln 0,9 08,,005ln ˆ ln 8 5 Model auoregreive dengan perubahan rukur dari daa IHK umum Surabaya dan Kediri yang diperoleh adalah : Model auoregreive dengan perubahan rukur dari daa IHK umum Surabaya dan Kediri yang diperoleh adalah :. 0,9 0, 0,88 0,54,5,488 8,,548,00 0,70,754,77,8,4 0,9,0 0,08 ˆ 7 5 y. 0, 0,89 0,450 0,,00,0 0,8 5,787 0,0 0,40,07,049 0,7 0,59 0,858,08, 0,887 0,5,49 4,,90,99,0,79,47,55 0,98 0,058 ˆ y
12 KESIMPULAN 4 Perbandingan anara meode perubahan rukur dan inerveni menunjukkan bahwa meode inerveni lebih baik digunakan unuk memodelkan IHK umum Surabaya dan Kediri, karena : meode inerveni menjelakan lebih banyak kejadian-kejadian yang berpengaruh pada daa dan pada peramalan bulan ke depan emua nilai akual meode inerveni erleak dalam baa elang kepercayaan 95%. Pada daa IHK umum Surabaya meode inerveni memenuhi yara aumi reidual whie noie dan berdiribui normal, juga mempunyai nilai MSE in ample dan MAPE ou ample nilainya lebih kecil dibanding meode perubahan rukur. Pada daa IHK umum Kediri meode inerveni mempunyai nilai MSE in ample lebih kecil dibanding meode perubahan rukur. Teapi unuk aumi reidual pada daa IHK umum Kediri meode inerveni hanya memenuhi yara whie noie SARAN Saran yang dapa diberikan dari hail peneliian ini berdaakan keimpulankeimpulan di aa adalah unuk penelii lain ebaiknya dicoba meode lain yang kemungkinan dapa menghailkan model yang lebih baik. Mialnya adalah meode mulivariae ime erie eperi VAR yang mengandung perubahan rukur. Selain iu juga perlu dicoba krieria lain yang digunakan unuk mendeeki banyaknya break pada meode perubahan rukur, mialnya dengan krieria LWZ.
13 DAFTAR PUSTAKA Andrew,D.W.K., 99, Te for Parameer Inabiliy and Srucural Change Wih Unknown Change, Economerica, Vol., No.4, hal Andrew,D.W.K., Ploberger W., 994. Opimal e when a nuiance parameer i preen only under he alernaive, Economerica,, hal ai,j., 997, Eimaion of a change poin in muliple regreion model, Review of Economic and Saiic,79, hal ai, J., Perron, P., 00, Compuaion and analyi of muliple rucural change model, Journal of Applied Economeric, 8, hal.. ianchi, L., Jarre, J., and Hanumara, R.C., 998, Improving Forecaing for Telemarkeing Cener by ARIMA Modelling wih Inervenion, Inernaional Journal of Forecaing, Vol. 4, hal ernard, J.T., Idoudi, N., Khalaf, L., dan elou, C., 007, Finie Sample Mulivariae Srucural Change Te wih Applicaion o Energy Demand Model, Journal of Economeric, Vol. 4, Iue, hal.9-44, hp://.0.59./cirpee/confcirpee/colloqueeudian0nov04/cirpee_eudian/elou.pdf, anggal ake 8 April 009. eria Remi Saiik, 004, Edii no. 7/h VII/, Mare, PS Propini Jawa Timur. uaman, U., 000, Analii Inerveni Krii Moneer pada Indek Harga Konumen Naional, Tuga Akhir, Juruan Saiika, ITS, Surabaya. Chen, C. dan Liu, L., 99, Join Eimaion of Model Parameer and Oulier Effec in Time Serie, Journal of he American Saiical Aociaion, Vol. 88, No. 4, hal Chow, G.C., Te of Equaliy beween Se of Coefficien in Two Linear Regreion, Economerica 8, hal Conover, W.J., 980, Pracical Nonparameric Saiic, Second Ediion, John Wiley & Son, New ork. Draper, N.R. dan Smih, H., 99, Analii Regrei Terapan, Edii Kedua, Terjemahan ambang Sumanri, PT. Gramedia Puaka Uama, Jakara. Dufour, J.M., 98, Generalized Chow Te for Srucural Change : A Coordinae Free Approach, Inernaional Economic Review, Vol. No., hal Ender, W., 995, Applied Economeric Time Serie, John Wiley & Son, Inc., New ork. Fo, A. J., 97, Oulier in Time Serie, Journal of he Royal Saiical Sociey, Ser., Vol., hal Groen, J. J. J., Kapeanio, G., dan Price, S., 008, Mulivariae mehod for monioring rucural change, Working Paper No. 55, ank of England, hp:// df, anggal ake 8 April 009. hp://rizqullah.niriah.com/ekonomi-ilam/hello-world/, anggal ake Nopember 009.
14 Khalway, T., 000, Inflai dan Soluinya, Gramedia Puaka Uama, Jakara. Lon-Mu Liu, 00, Time Serie Analyi And Forecaing, Second Edion, Scienific Compuing Aociae Corp, Illinoi. Maddala, G.S. dan Kim, I.M., 998, Uni Roo, Coinegraion, and Srucural Change, Cambridge Univeriy Pre, Cambringe. Minarnik, 007, Analii Time Serie erhadap Indek Harga Konumen di Indoneia dengan Menggunakan Meode Inerveni unuk Mengaai Oulier, Tuga Akhir, Juruan Saiika, ITS, Surabaya. Nurmawan, 007, Uang dan Lembaga Keuangan, hp:// AN.pdf, anggal ake Juli 008. Perron, P. dan Qu, Z., 007, Eimaing and eing rucural change in mulivariae regreion, Journal Economerica, Vol. 75, Iue, hal , hp://people.bu.edu/perron/paper/qu-perron.pdf, anggal ake 8 April 009. Rupingi, A.S., 00, Analii Inerveni dan Generalized Auoregreive Condiional Heerocedaiciy GARCH pada Kau Daa Indek Harga Konumen Naional, Tuga Akhir, Juruan Saiika, ITS, Surabaya. Salamah, M, Suharono, dan Wulandari, S.P., 00, Analii Time Serie, Iniu Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. Tay, R.S., 988, Oulier, Level Shif, and Variance Change in Time Serie, Journal of Forecaing, 7, hal. -0. Wei, W.W.S., 00, Time Serie Analyi Univariae and Mulivariae Mehod, Second Ediion, Pearon Educaion, Inc., New ork. Wibowo, Tri dan Amir, Hidaya, 005, Fakor-fakor yang Mempengaruhi Nilai Tukar Rupiah, Jurnal Ekonomi dan Kajian Ekonomi, Deparemen Keuangan,Vol.9No.4,Deember,hp://mahidaya.file.wordpre.com/0 07//0-fakor-yang-mempengaruhi-nilai-ukar-kek-de-005.pdf, anggal ake Nopember 009. Zeilei, A., Kleiber, C., Kr amer, W., Hornik, K., 00. Teing and Daing of Srucural Change in Pracice, Compuaional Saiic & Daa Analyi, 44, 09. Zeilei A, Leich F, Hornik K, Kleiber C., 00, Srucchange: An R package for eing for rucural change in linear regreion model, Journal of Saiical Sofware,7, hal. 8. URL hp:// anggal ake Juli 008.
15 TERIMA KASIH
PENDETEKSIAN DAN PEMODELAN PERUBAHAN STRUKTUR PADA DATA DERET WAKTU (Studi kasus data IHK umum Surabaya dan Kediri tahun )
PENDEEKSIAN DAN PEMODELAN PERUBAHAN SRUKUR PADA DAA DERE WAKU (Sudi kasus daa IHK umum Surabaya dan Kediri ahun 99 ) Arani Indraseianingsih Suharono Dwiamono Agus Widodo ABSRAK Perubahan Srukur (Srucural
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI MITRA PINASTHIKA MUSTIKA (MPM) HONDA MOTOR DENGAN PENDEKATAN ARIMA
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI MITRA PINASTHIKA MUSTIKA (MPM) HONDA MOTOR DENGAN PENDEKATAN ARIMA Oleh : Liviani Nursia 307030040 Dosen Pembimbing: Dr. Brodjol Suijo S.U, MSi Laar Belakang
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA TUJUAN SURABAYA BALIKPAPAN DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS
PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA TUJUAN SURABAYA BALIKPAPAN DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS Joko Ariyadi (308 030 060) Pembimbing : Drs. Brodjol Suijo Suprih Ulama, M.Si Laar Belakang 2 Laar
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI KABUPATEN NGAWI DENGAN ARIMA DAN VARIASI KALENDER. Muflih Rori Putra Harahap
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI KABUPATEN NGAWI DENGAN ARIMA DAN VARIASI KALENDER Muflih Rori Pura Harahap 30 00 052 Pembimbing : Dr. Drs. Agus Suharsono, M.S. LATAR BELAKANG PENDAHULUAN
Lebih terperinciPemodelan Indeks Harga Konsumen Kelompok Bahan Makanan menggunakan Metode Intervensi dan Regresi Spline ABSTRAK
Pemodelan Indeks Harga Konsumen Kelompok Bahan Makanan menggunakan Meode Inervensi dan Regresi Spline Rina Andriani, Dr. Suharono, M.Sc 2 Mahasiswa Jurusan Saisika FMIPA-ITS, 2 Dosen Jurusan Saisika FMIPA-ITS
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Pengunjung Domestik dan Mancanegara di Maharani Zoo & Goa Menggunakan ARIMA Box - Jenkins
Peramalan Jumlah Pengunjung Domesik dan Mancanegara di Maharani oo & Goa Menggunakan ARIMA Box - Jenkins Vivi Kusuma Sulisyawai (3030085) Dosen Pembimbing Dr. Irhamah, S.Si.,M.Si Laar Belakang Rumusan
Lebih terperinciPEMODELAN DATA DERET WAKTU YANG MENGANDUNG EFEK VARIASI KALENDER PADA KASUS PENJUALAN PRODUK DI PERUSAHAAN RITEL
Seminar Nasional Saisika IX Insiu Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 9 PEMODELAN DATA DERET WAKTU YANG MENGANDUNG EFEK VARIASI KALENDER PADA KASUS PENJUALAN PRODUK DI PERUSAHAAN RITEL Y.P.Y. Asmara,
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 1, Tahun 2014, Halaman Online di:
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 1, Tahun 2014, Halaman 91-100 Online di: hp://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian IDENTIFIKASI BREAKPOINT DAN PEMODELAN AUTOREGRESSIVE STRUCTURAL
Lebih terperinciUJIAN TENGAH SEMESTER EKONOMETRIKA TIME SERIES (ECEU601302) SEMESTER GASAL
Univeria Indoneia Fakula Ekonomi dan Bini UJIAN TENGAH SEMESTER EKONOMETRIKA TIME SERIES (ECEU601302) SEMESTER GASAL 2017-2018 Hari /gl : Rabu, 18 Okober 2017 Waku : 120 Meni Pengajar : Riyano Sifa : Caaan
Lebih terperinciModel ARIMAX Dan Deteksi GARCH Untuk Peramalan Inflasi Kota Denpasar Tahun 2014
JEKT Model ARIMAX Dan Deeksi GARCH Unuk Peramalan Inflasi Koa Denpasar Tahun 2014 Rukini *) Badan Pusa Saisik Provinsi Bali ABSTRAK pemerinah dalam mengambil kebijakan unuk menjaga sabilias moneer di masa
Lebih terperinci*Corresponding Author:
Prosiding Seminar Tugas Akhir FMIPA UNMUL 5 Periode Mare 6, Samarinda, Indonesia ISBN: 978-6-7658--3 Penerapan Model Neuro-Garch Pada Peramalan (Sudi Kasus: Reurn Indeks Harga Saham Gabungan) Applicaion
Lebih terperinciOleh: TANTI MEGASARI Dosen Pembimbing : Dra. Nuri Wahyuningsih, MKes
PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM YANG DIPENGARUHI KURS, PERUBAHAN INFLASI, POSISI JUMLAH DEPOSITO BERJANGKA, SUKU BUNGA SBI DAN DEPOSITO MENGGUNAKAN FUNGSI TRANSFER DAN ARCH-GARCH Oleh: TANTI MEGASARI 6 00
Lebih terperinciPeramalan Volume Penjualan Semen di PT.Semen Gresik Persero Tbk
Peramalan Volume Penjualan Semen di PT.Semen Gresik Persero Tbk Oleh : Dwi Hapsari K (1306 100 015) Dosen Pembimbing : Dra. Karika Firiasari, M.Si 1 Pendahuluan Laar Belakang, Perumusan Masalah, Tujuan
Lebih terperinciAnalisis Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Penataran Tujuan Surabaya-Malang
Analisis Peramalan Jumlah Penumpang Kerea Api Penaaran Tujuan Surabaya-Malang Oleh. Andria Prima Diago 08.00.0 Dosen Pembimbing. r. Dwiamono Agus, M.komp Andria Prima Diago 08.00.0 nsiu Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciPrediksi Penjualan Sepeda Motor Honda di Kabupaten dan Kotamadya Malang dengan Metode Peramalan Hierarki. Oleh : Rika Susanti
Prediksi Penjualan Sepeda Moor Honda di Kabupaen dan Koamadya Malang dengan Meode Peramalan Hierarki Oleh : Rika Susani 1310100066 Dosen Pembimbing Co. Pembimbing : Dra. Desri Susilaningrum, M.Si. : Dr.
Lebih terperinciPeramalan Kebutuhan Premium dengan Metode ARIMAX untuk Optimasi Persediaan di Wilayah TBBM Madiun
Peramalan Kebuuhan Premium dengan Meode ARIMAX unuk Opimasi Persediaan di Wilayah TBBM Madiun Oleh: Nindia Sekar Dini 1308100088 Pembimbing: Drs. Haryono, MSIE Dr. Suharono 1 Ouline Pendahuluan Tinjauan
Lebih terperinciPeramalan Inflasi Nasional Berdasarkan Faktor Ekonomi Makro Menggunakan Pendekatan Time Series Klasik dan ANFIS
JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No., () 2337-3 (2-928X Prin) D-67 Peramalan Inflasi Nasional Berdasarkan Fakor Ekonomi Makro Menggunakan Pendekaan ime Series Klasik dan ANFIS Clara Agusin Sephani, Agus
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL REGRESI DERET WAKTU UNTUK DATA YANG MENGANDUNG VARIASI KALENDER
Seminar Nasional Saisika IX Insiu Teknologi Sepuluh Nopember, November PENGEMBANGAN MODEL REGRESI DERET WAKTU UNTUK DATA YANG MENGANDUNG VARIASI KALENDER Alfonsus. J. Endhara dan Suharono Mahasiswa S Jurusan
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.2, (2014) ( X Print) D-164
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (4) 337-35 (3-98X Prin) D-64 Analii Inerveni unuk Evaluai Pengaruh Bencana Lumur Laindo dan Kebijakan Pembukaan Areri Porong Terhada Volume Kendaraan di Jalan
Lebih terperinciPeramalan Penjualan Buah di Moena Fresh Bali dengan Menggunakan Model Variasi Kalender
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., (Sep, 2 ISSN: 2-928X D-24 Peramalan Penjualan Buah di Moena Freh Bali dengan Menggunakan Model Variai Kalender Ni Made Dwi Ermayanhi, Dwiamono Agu W, dan Suharono Juruan
Lebih terperinciAbstrak Hampir seluruh aktivitas manusia di berbagai belahan bumi sangat bergantung terhadap ketersediaan air bersih.
1 Peramalan Volume Produksi Air Bersih di PDAM Kabupaen Bojonegoro berdasarkan Jumlah Pelanggan dan Volume Konsumsi Air Fasha Aulia Pradhani dan Adaul Mukarromah Jurusan Saisika, FMIPA, ITS Jl. Arief Rahman
Lebih terperinciKata kunci: Deret waktu, Heteroskedastisitas, IGARCH, Peramalan. Keywords: Time Series, Heteroscedasticity, IGARCH, Forecasting.
METODE INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (IGARCH) UNTUK MEMODELKAN HARGA GABAH DUNIA (INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY TO CAPTURE
Lebih terperinciGenteng. = 0,435 Barisan dari [Exp(-7, ,121*X3] Binomial Thinning Operator. Jika Yt-1sukses maka peluang kejadian = 0,435
. Pemodelan Regresi INAR dengan Variabel Predikor Signifikan Geneng = 0,435 Y 0,435oY 1 Z Barisan dari [Exp(-7,988 + 0,1*X3] Binomial Thinning Operaor 35 30 Variable Y_2 PFIT2 25 Jika Y-1sukses maka peluang
Lebih terperinciPemodelan Produksi Minyak dan Gas Bumi pada Platform MK di PT X Menggunakan Metode ARIMA, Neural Network, dan Hibrida ARIMA-Neural Network
D-378 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (26) 2337-3520 (23-928X Prin) Pemodelan Produksi Minyak dan Gas Bumi pada Plaform MK di PT X Menggunakan Meode ARIMA, Neural Nework, dan Hibrida ARIMA-Neural
Lebih terperinciLag: Waktu yang diperlukan timbulnya respons (Y) akibat suatu aksi (X)
Lag: Waku yang diperlukan imbulnya repon ( akiba uau aki ( Conoh: Pengaruh kredi erhadap produki Suplai Uang mempengaruhi ingka inflai eelah beberapa kwaral Hubungan pengeluaran R & D dengan produkifia
Lebih terperinciPemodelan Volatilitas Saham Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Algoritma Genetika
Pemodelan Volailias Saham Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Algorima Geneika Hasbi Yasin 1 1 Jurusan Saisika Undip, hasbiyasin@undip.ac.id Absrak. Flukuasi yang besar dan idak pasi dalam peramalan
Lebih terperinciAnalisis Peramalan Jumlah Permintaan Kerudung di Industri Kecil Kerudung Arin di Surabaya dengan Metode Variasi Kalender
Analisis Peramalan Jumlah Perminaan Kerudung di Indusri Kecil Kerudung Arin di Surabaya dengan Meode Variasi Kalender Disusun oleh : Sely Enggar Rusiano 307 030 030 Dosen Pembimbing : Dr. Irhamah, M.Si
Lebih terperinciPROSEDUR PEMBENTUKAN MODEL VARIASI KALENDER BERDASARKAN MODEL ARIMAX UNTUK PERAMALAN DATA DENGAN EFEK VARIASI KALENDER
Seminar Nasional Saisika IX Insiu Teknologi Sepuluh Nopember, November PROSEDUR PEMBENTUKAN MODEL VARIASI KALENDER BERDASARKAN MODEL ARIMAX UNTUK PERAMALAN DATA DENGAN EFEK VARIASI KALENDER Suharono dan
Lebih terperinciANALISIS INTERVENSI KENAIKAN HARGA BBM BERSUBSIDI PADA DATA INFLASI KOTA SEMARANG
ISSN: 9-54 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor, Tahun 05, Halaman 6-60 Online di: hp://eournal-s.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS INTERVENSI KENAIKAN HARGA BBM BERSUBSIDI PADA DATA INFLASI KOTA SEMARANG
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN
PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan
Lebih terperinciMODEL ARIMAX DAN DETEKSI GARCH UNTUK PERAMALAN INFLASI KOTA DENPASAR
MODEL ARIMAX DAN DETEKSI GARCH UNTUK PERAMALAN INFLASI KOTA DENPASAR S - 27 Rukini, Suharono2 2,2 Jurusan Saisika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya
Lebih terperinciPeramalan Inflasi Menggunakan Model Fungsi Transfer Multi Input. Forcasting Inflation Using Multiple Input Transfer Function Model
Peramalan Inflasi Menggunakan Model Fungsi Transfer Muli Inpu Forcasing Inflaion Using Muliple Inpu Transfer Funcion Model Novi Adisia, Sri Wahyuningsih, dan Rio Goeanoro 3 Laboraorium Saisika Terapan
Lebih terperinciPeramalan Total Market Sepeda Motor Dan Total Penjualan Motor X Di Propinsi Jawa Timur Dengan Pendekatan ARIMA Box-Jenkins Dan ARIMAX
Peramalan Toal Marke epeda Moor Dan Toal Penjualan Moor X Di Propinsi Jawa Timur Dengan Pendekaan ARIMA Box-Jenkins Dan ARIMAX Oleh: Novia Dwi R. (300027) Dosen Pembimbing: Dr. eiawan, M.i 2 AGENDA PENDAHULUAN
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM KOSPI DENGAN MENGGUNAKAN METODE INTERVENSI
Seminar Nasional Saisika IX Insiu Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 009 XV-1 ANALISIS PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM KOSPI DENGAN MENGGUNAKAN METODE INTERVENSI Muhammad Sjahid Akbar, Jerry Dwi Trijoyo
Lebih terperinci2 efek dari pengaruh kejadian luar (exernal even) pada daa ime series (Wei, 2006). Bila y adalah daa ime series yang mengandung variasi kalender, maka
. PERAMALAN VOLUME KENDARAAN MASUK DI TOL DUPAK-WARU MENGGUNAKAN MODEL VARIASI KALENDER Yosua D. Charismawan (1304 100 024) Pembimbing : Ir. Dwiamono Agus W.,M.Ikom ABSTRAK Tol Surabaya-Gempol merupakan
Lebih terperinciPENAKSIRAN PARAMETER MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED (VARI) DENGAN METODE MLE DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA KONSUMEN
IndoMS Journal on Saisics Vol., No. (04), Page 7-37 PENAKSIRAN PARAMETER MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED (VARI) DENGAN METODE MLE DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA KONSUMEN Dinda Ariska Wulandari,
Lebih terperinciKAJIAN PEMODELAN DERET WAKTU: METODE VARIASI KALENDER YANG DIPENGARUHI OLEH EFEK VARIASI LIBURAN
JMP : Volume 4 omor, Juni 22, hal. 35-46 KAJIA PEMODELA DERET WAKTU: METODE VARIASI KALEDER YAG DIPEGARUHI OLEH EFEK VARIASI LIBURA Winda Triyani Universias Jenderal Soedirman winda.riyani@gmail.com Rina
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON*
PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON* BERLIAN SETIAWATY DAN HIRASAWA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Peranian Bogor
Lebih terperincimetodologi penelitian
pendahuluan injauan pusaka meodologi peneliian hasil dan pembahasan kesimpulan Pusaka Meodologi Peningkaan Energi lisrik Kebuuhan energi lisrik Pengembangan sisem energi lisrik Peramalan beban lisrik Slide
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciMAKALAH TUGAS AKHIR IDENTIFIKASI MODEL ARIMA BOX-JENKINS
1. Pendahuluan MAKALAH TUGAS AKHIR IDENTIFIKASI MODEL ARIMA BOX-JENKINS CAMPURAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA Oleh : Febriana Dwi P. (1306 100 011) Dosen Pembimbing I : Dr. Irhamah, S.Si,
Lebih terperinci(T.9) PENAKSIRAN MODEL GARCH DENGAN METODE BOUNDED M-ESTIMATES
PROSIDING ISSN : 087-590. Seminar Nasional Saisika November 0 Vol, November 0 (T.9) PENAKSIRAN MODEL GARCH DENGAN METODE BOUNDED M-ESTIMATES Yahya Ubaid ), Budi Nurani R. ), Mulyana K. 3) )Mahasiswa Program
Lebih terperinciPeramalan Pengguna Kapal Ferry Ujung-Kamal dengan Metode Intervensi
D-480 JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. No. 2 (6) 2337-3 (2-928X Prin) Peramalan Pengguna Kapal Ferry Ujung-Kamal dengan Meode Inervensi Eka Apriliani, dan Irhamah Jurusan Saisika, Fakulas MIPA, Insiu eknologi
Lebih terperinciDAMPAK PENURUNAN HARGA BBM JENIS PREMIUM TERHADAP ANGKA INFLASI DI KOTA YOGYAKARTA (Studi Aplikasi Model Intervensi dengan Step Function)
DAMPAK PENURUNAN HARGA BBM JENIS PREMIUM TERHADAP ANGKA INFLASI DI KOTA YOGYAKARTA (Sudi Aplikasi Model Inervensi dengan Sep Funcion) S-3 Kismianini dan Dhoriva Urwaul Wusqa Jurusan Pendidikan Maemaika
Lebih terperinciPeramalan Outflow Uang Pecahan di Jawa Timur Menggunakan Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR)
JURNA SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (16) 7-5 (1-98X Prin) D-59 Peramalan Ouflow Uang Pecahan di Jawa Timur Menggunakan Generalized Space Time Auoregressive (GSTAR) Rahmah Safiri, Seiawan, dan Imam Safawi
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL ARMA UNTUK PERAMALAN DEBIT AIR SUNGAI MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING
ESTIMASI PARAMETER MODEL ARMA UNTUK PERAMALAN DEBIT AIR SUNGAI MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING Nama: Zahroh Aiqoh 05 00 0 Dosen Pembimbing: Dra. Nuri Wahyuningsih, MKes Drs. Sulisiyo, MT Jurusan Maemaika
Lebih terperinciPERAMALAN KONSUMSI LISTRIK PADA SEGMEN RUMAH TANGGA PT PLN (PERSERO) DISTRIBUSI JAWA TIMUR
TUGAS AKHIR SS 145561 PERAMALAN KONSUMSI LISTRIK PADA SEGMEN RUMAH TANGGA PT PLN (PERSERO) DISTRIBUSI JAWA TIMUR SARIRAZTY DWIJANTARI NRP 1314 030 010 Dosen Pembimbing Dr. Wahyu Wibowo, S.Si., M.Si DEPARTEMEN
Lebih terperinciPenentuan Pelebaran Window Time Optimal Pada Data Deret Waktu
1 Penenuan Pelebaran Window Time Opimal Pada Daa Dere Waku (1) Nursya`bani Hendro Prabowo dan (2) Raden Mohamad Aok Deparemen Saisika, Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam, Insiu Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciPeramalan Hasil Produksi Pupuk NPK Menggunakan Model Fungsi Transfer Multi Input. : Nesia Brilliana I.P NRP :
Peramalan Hasil Produksi Pupuk NPK Menggunakan Model Fungsi Transfer Muli Inpu Nama : Nesia Brilliana I.P NRP : 20800023 Jurusan : Maemaika Dosen Pembimbing : Dra. Nuri Wahyuningsih, M. Kes Pemberian pupuk
Lebih terperinciBAB III ARFIMA-FIGARCH. pendek (short memory) karena fungsi autokorelasi antara dan turun
BAB III ARFIMA-FIGARCH 3. Time Series Memori Jangka Panjang Proses ARMA sering dinyaakan sebagai proses memori jangka pendek (shor memory) karena fungsi auokorelasi anara dan urun cepa secara eksponensial
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN
Peramalan Dengan Meode Smoohing dan Verifikasi Meode Peramalan Dengan Grafik Pengendali Moving Range () (Sudi Kasus: Produksi Air Bersih di PDAM Tira Kencana Samarinda) Forecasing wih Smoohing and Verificaion
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG PANTAI KENJERAN SURABAYA MENGGUNAKAN ARIMA BOX-JENKINS
TUGAS AKHIR SS 145561 PERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG PANTAI KENJERAN SURABAYA MENGGUNAKAN ARIMA BOX-JENKINS Puri Handayani NRP 1314 030 112 Dosen Pembimbing Dr. Brodjol Suijo Suprih Ulama, M.Si. Deparemen
Lebih terperinci1999 sampai bulan September Data ini diperoleh dari yahoo!finance.
7 999 sampai bulan Sepember 8. Daa ini diperoleh dari yahoo!finance. Meode Langkah-langkah pemodelan nilai harian IHSG secara garis besar dapa diliha pada Lampiran dengan penjelasan sebagai beriku:. Melakukan
Lebih terperinciPEMODELAN DATA DERET WAKTU DENGAN SELF EXCITING TRESHOLD AUTOREGRESSIVE (SETAR) DAN PERUBAHAN STRUKTUR
PEMODELAN DATA DERET WAKTU DENGAN SELF EXCITING TRESHOLD AUTOREGRESSIVE (SETAR) DAN PERUBAHAN STRUKTUR Nama : Faai Nuryana NRP : 7 Pembimbing : Dr. Brojol Suijo. S.U, M.Si Co-Pembimbing : Dr. Suharono,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinciPENENTUAN KONSTANTA PEMULUSAN YANG MEMINIMALKAN MAPE DAN MAD MENGGUNAKAN DATA SEKUNDER BEA DAN CUKAI KPPBC TMP C CILACAP
Prosiding Seminar Nasional Maemaika dan Terapannya 2016 p-issn : 2550-0384; e-issn : 2550-0392 PENENTUAN KONSTANTA PEMULUSAN YANG MEMINIMALKAN MAPE DAN MAD MENGGUNAKAN DATA SEKUNDER BEA DAN CUKAI KPPBC
Lebih terperinciPERAMALAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN TERHADAP SAHAM NEGARA TERDEKAT
Saisika, Vol. 2, No. 2, November 24 PERAMALAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN TERHADAP SAHAM NEGARA TERDEKAT Sri Wahyuni, 2 Farikhin, Iswahyudi Joko Suprayino Program Sudi Saisika
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN KOMBINASI TERHADAP JUMLAH PERMINTAAN DARAH DI SURABAYA (STUDI KASUS:
ANALISIS PERAMALAN KOMBINASI TERHADAP JUMLAH PERMINTAAN DARAH DI SURABAYA (STUDI KASUS: UDD PMI KOTA SURABAYA) Oleh: Winda Eka Febriana (0500) Pembimbing: Ir. Dwiamono Agus W., MIKom . LATAR BELAKANG DARAH
Lebih terperinciPEMODELAN DATA IHK PERUMAHAN SURABAYA DENGAN AUTOREGRESSIVE STRUCTURAL CHANGE DAN GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY (GARCH)
PEMODELAN DATA IHK PERUMAHAN SURABAYA DENGAN AUTOREGRESSIVE STRUCTURAL CHANGE DAN GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY (GARCH) 1 Lutfiana Maryetin, Irhamah 1 Mahasiswa Statistika ITS
Lebih terperinciS 9 Peramalan Volume Penjualan Calana Panjang di Boyolali dengan Menggunakan Model Variasi Kalender
9 Peramalan Volume Penjualan Calana Panjang di Boyolali dengan Menggunakan Model Variasi Kalender Wahyuni uryaningyas Dosen FKIP Universias Muhammadiyah urabaya e-mail: ma_ums @yahoo.com ABTRAK Bisnis
Lebih terperinciPeramalan Kebutuhan Premium dengan Metode ARIMAX untuk Optimasi Persediaan di Wilayah TBBM Madiun
JURNAL AIN DAN ENI IT Vol. 1, No. 1, (ep. 2012 IN: 2301-928X D-230 Peramalan Kebuuhan Premium dengan Meode ARIMAX unuk Opimasi Persediaan di Wilayah TM Madiun Nindia ekar Dini, Haryono, dan uharono Jurusan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan
Lebih terperinciTUGAS AKHIR. untuk Analisis Peramalan Data Ekspor Non Migas Indonesia Di Sektor Pertanian, Sektor Perindustrian dan Sektor
TUGAS AKHIR Pendekaan Meode ARIMA Box Jenkins unuk Analisis Peramalan Daa Ekspor Non Migas Indonesia Di Sekor Peranian, Sekor Perindusrian dan Sekor Nurul Laifa Perambangan 307 030 70 Dosen pembimbing
Lebih terperinciPEMODELAN TIME SERIES DATA PRODUKSI LISTRIK DI PT PJB UNIT PEMBANGKITAN GRESIK
PEMODELAN TIME SERIES DATA PRODUKSI LISTRIK DI PT PJB UNIT PEMBANGKITAN GRESIK Rina Wijayani, Haryono dan 3 Dedi Dwi Prayo Mahaiwa Juruan Saiia Iniu Tenologi Seuluh Noember Surabaya Doen Juruan Saiia Iniu
Lebih terperinciagenda Pendahuluan Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Analisis dan Pembahasan Kesimpulan dan Saran
seminar ugas akhir Renny Elfira Wulansari 0000 pembimbing Dr. Suharono, S.Si, M.Sc Gedung H Lanai Saisika FMIPA-ITS Surabaya, Juli 04 agenda Pendahuluan Tinjauan Pusaka Meodologi Peneliian Analisis dan
Lebih terperinciPERAMALAN JUMAH MOBIL PRIBADI YANG BERADA DI KOTA SURABAYA
TUGAS AKHIR SS 145561 PERAMALAN JUMAH MOBIL PRIBADI YANG BERADA DI KOTA SURABAYA RIZKI FEBRIASTO NRP 1314 030 102 Dosen Pembimbing Dr. Wahyu Wibowo, S.Si., M.Si DEPARTEMEN STATISTIKA BISNIS Fakulas Vokasi
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (GARCH) DALAM PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR TERHADAP RUPIAH
Penerapan Model Generalized Auoregressive Condiional Heeroscedasic (Garch) PENERAPAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (GARCH) DALAM PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR TERHADAP RUPIAH
Lebih terperinciBab III. Menggunakan Jaringan
Bab III Pembuaan Jadwal Pelajaran Sekolah dengan Menggunakan Jaringan Pada bab ini akan dipaparkan cara memodelkan uau jaringan, ehingga dapa merepreenaikan uau jadwal pelajaran di ekolah. Tahap perama
Lebih terperinciPeramalan Penjualan Sepeda Motor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis
JURNAL SAINS DAN NI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Prin) D-224 Peramalan Penjualan Sepeda Moor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis Desy Musika dan Seiawan Jurusan Saisika,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinciJumlah penjualan bulanan Produk X
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Eksraksi Hasil Pengumpulan Daa Hasil pengumpulan daa yang didapa pada periode Januari 006 sampai dengan Desember 009 disajikan dalam benuk abel seperi di bawah ini. Daa yang
Lebih terperinciBAB III ANALISIS INTERVENSI. Analisis intervensi dimaksudkan untuk penentuan jenis respons variabel
BAB III ANALISIS INTERVENSI 3.1. Pendahuluan Analisis inervensi dimaksudkan unuk penenuan jenis respons variabel ak bebas yang akan muncul akiba perubahan pada variabel bebas. Box dan Tiao (1975) elah
Lebih terperinciKata Kunci - GSTAR, Inflasi, Invers Jarak, Korelasi Silang, Seragam. I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA
Pemodelan Inflasi di Koa Semarang, Yogyakara, dan Surakara dengan pendekaan GSTAR Laily Awliaul Faizah, Seiawan Jurusan Saisika, Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Teknologi Sepuluh Nopember
Lebih terperinciProsiding Seminar Nasional Matematika dan Terapannya 2016 p-issn : ; e-issn :
Prosiding Seminar Nasional Maemaika dan Terapannya 2016 p-issn : 2550-0384; e-issn : 2550-0392 PERAMALAN VOLUME PENGGUNAAN AIR BERSIH DENGAN METODE WINTERS EPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENENTUKAN VOLUME
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA
PENDUGAAN PARAMEER DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY DAN DIMAS HARI SANOSO Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Peranian Bogor Jl Merani, Kampus
Lebih terperinciContagions Effect Kurs 5 Negara ASEAN (Association of Southeast Asian Nations) Menggunakan Vector Autoregressive (VAR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No., (203) 2337-3520 (230-928X Prin) D-8 Conagions Effec Kurs 5 Negara ASEAN (Associaion of Souheas Asian Naions) Menggunakan Vecor Auoregressive (VAR) Mirna Chairany,
Lebih terperinciDAN PENERAPANNYA PADA PRODUKSI KELAPA SAWIT DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA XIII
Bulein Ilmiah Mah. Sa. dan Terapannya (Bimaser) Volume 6, No. 3 (27), hal 83 2. MODEL SPACE-TIME DAN PENERAPANNYA PADA PRODUKSI KELAPA SAWIT DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA XIII Ella Kurniawai, Naomi Nessyana
Lebih terperinciPerbandingan Metode Winter Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based untuk Menentukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X
JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 6, o.1, (2017) 2337-3520 (2301-928X Prin) A 1 Perbandingan Meode Winer Eksponensial Smoohing dan Meode Even Based unuk Menenukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X Elisa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju-laju
Lebih terperinciJURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 3, Tahun 2013, Halaman Online di:
JURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 3, Tahun 203, Halaman 229-238 Online di: hp://ejournal-s.undip.ac.id/index.php/gaussian REGRESI SPLINE SEBAGAI ALTERNATIF DALAM PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP DOLAR AMERIKA
Lebih terperinciAPLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND
APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND Noeryani 1, Ely Okafiani 2, Fera Andriyani 3 1,2,3) Jurusan maemaika, Fakulas Sains Terapan, Insiu Sains & Teknologi
Lebih terperinciPEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN
Seminar Nasional Saisika IX Insiu Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 PEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN Brodjol Suijo Jurusan Saisika ITS Surabaya ABSTRAK Pada umumnya daa ekonomi bersifa ime
Lebih terperinciPERAMALAN YIELD DAN HARGA OBLIGASI PEMERINTAH DENGAN PENDEKATAN ARIMA DAN BACKPROPAGATION-ANN
PERAMALAN YIELD DAN HARGA OBLIGASI PEMERINTAH DENGAN PENDEKATAN ARIMA DAN BACKPROPAGATION-ANN Yuli Wahyuningsih (), Brodjol Suijo S. U (), Suharono () Mahasiswa Jurusan Saisika, FMIPA, Insiu Teknologi
Lebih terperinciPENGARUH PANJANG DAN LEBAR DATA DEBIT HISTORIS PADA KINERJA MODEL PEMBANGKITAN DATA DEBIT SUNGAI BRANTAS DENGAN METODE ARIMA
PENGARUH PANJANG DAN LEBAR DATA DEBIT HISTORIS PADA KINERJA MODEL PEMBANGKITAN DATA DEBIT SUNGAI BRANTAS DENGAN METODE ARIMA Maskur Efendi ), Widandi Soeopo 2), Piojo Tri Juwono 2) ) Mahasiswa Magiser
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang
Lebih terperinciPENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE PERAMALAN AUTOREGRESIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) (Studi Kasus: PT Tembaga Mulia Semanan)
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi Program Sudi MMT-ITS, Surabaya 1 Agusus 2009 PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE PERAMALAN AUTOREGRESIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) (Sudi Kasus: PT
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciPeramalan Curah Hujan di Wilayah Surabaya Timur dengan Vector Autoregressive Neural Network
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prin) D-175 Peramalan Curah Hujan di Wilayah Surabaya Timur dengan Vecor Auoregressive Neural Nework Febrian Krisianda dan Karika Fihriasari
Lebih terperinciPERAMALAN KURS TRANSAKSI BANK INDONESIA TERHADAP MATA UANG DOLLAR AMERIKA (USD) DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARCH/GARCH
Vol.. No., 03 PERAMALAN KURS TRANSAKSI BANK INDONESIA TERHADAP MATA UANG DOLLAR AMERIKA (USD) DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARCH/GARCH Ari Pani Desvina, Sari Marlinda, Jurusan Maemaika Fakulas Sains dan Teknologi
Lebih terperinciPENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS FUNGSI TRANSFER
Jurnal Jurnal Muara Sains, Teknologi, Kedokeran, dan Ilmu Kesehaan Vol., No., Okober 07: hlm 97-07 ISSN 579-640 (Versi Ceak) ISSN-L 579-640 (Versi Elekronik) PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GAUNGAN
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENJUALAN KORAN HARIAN BERLANGGANAN DI PT. JAWA POS DENGAN MENGGUNAKAN ARIMA BOX-JENKINS
TUGAS AKHIR SS 145561 PERAMALAN JUMLAH PENJUALAN KORAN HARIAN BERLANGGANAN DI PT. JAWA POS DENGAN MENGGUNAKAN ARIMA BOX-JENKINS TRI EMIRA RISMAYANTI NRP 1314 030 070 Dosen Pembimbing Dr. Brodjol Suijo
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dalam pembicaraan sehari-hari, bank dikenal sebagai lembaga keuangan yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam pembicaraan sehari-hari, bank dikenal sebagai lembaga keuangan yang kegiaan uamanya menerima simpanan giro, abungan dan deposio. Kemudian bank juga dikenal sebagai
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.. Ruang Lingkup Peneliian Peneliian ini diujukan unuk menenukan meode erbaik yang dapa digunakan dalam meramalkan harga ayam pada enam koa besar di Jawa-Bali. Meode peramalan yang
Lebih terperinciPeramalan Beban Listrik di Jawa Timur Menggunakan Metode ARIMA dan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., (05) -50 (0-9X Prin) D-9 Peramalan Beban Lisrik di Jawa Timur Menggunakan Meode ARIMA dan Adapive Neuro Fuzzy Inference Sysem () Indana La Zulfa dan Suharono Jurusan
Lebih terperinciPERAMALAN NILAI NAV RMF, EQUITY DAN FIXED FUND PT. PRUDENTIAL LIFE ASSURANCE DENGAN MODEL VARIMA DAN ARIMA
Gunawan: PERAMALAN NILAI NAV RMF, EQUITY, DAN FIXED FUND PT. PRUDENTIAL LIFE 9 PERAMALAN NILAI NAV RMF, EQUITY DAN FIXED FUND PT. PRUDENTIAL LIFE ASSURANCE DENGAN MODEL VARIMA DAN ARIMA Eric Gunawan ),
Lebih terperinciANALISIS DATA INFLASI INDONESIA MENGGUNAKAN MODEL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DENGAN PENAMBAHAN OUTLIER.
Analisis Daa (Supari) ANALISIS DAA INFLASI INDONESIA MENGGUNAKAN MODEL AUOREGRESSIVE INEGRAED MOVING AVERAGE (ARIMA) DENGAN PENAMBAHAN OULIER Supari 1 dan Alfi Faridaus Sa adah 2 1 Saf Pengajar Jurusan
Lebih terperinciPREDIKSI BEBAN LISTRIK MENGGUNAKAN KERNEL RIDGE REGRESSION DENGAN PERTIMBANGAN DUMP POWER DAN ENERGY NOT SERVED
PREDIKSI BEBAN LISTRIK MENGGUNAKAN KERNEL RIDGE REGRESSION DENGAN PERTIMBANGAN DUMP POWER DAN ENERGY NOT SERVED Wahyuda 1, Budi Sanosa 2, Nani Kurniai 3 1 Teknik Indusri Universias Mulawarman-Samarinda
Lebih terperinciPeramalan Kebutuhan Bahan Bakar Premium di Depot Ampenan dengan Metode Hibrida Arima- Neural Network untuk Optimasi Persediaan
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 202) ISSN: 230-928X D-94 Peramalan Kebuuhan Bahan Bakar Premium di Depo Ampenan dengan Meode Hibrida Arima- Neural Nework unuk Opimasi Persediaan Okivianis Kusumaningrum,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju perumbuhan
Lebih terperinci