PREDIKSI HARGA SAHAM PT. ASTRA AGRO LESTARI TBK DENGAN JUMP DIFFUSION MODEL

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PREDIKSI HARGA SAHAM PT. ASTRA AGRO LESTARI TBK DENGAN JUMP DIFFUSION MODEL"

Transkripsi

1 JRAMB, Prod Akunans, Fakulas Ekonom, UMB Yogyakara I : Volume o.., Me 07 PREDIKI HARA AHAM PT. ATRA ARO LETARI TBK DEA JUMP DIFFUIO MODEL D Ash I Maruddan, Trmono Dearemen aska Unversas Donegoro maruddan@und.ac.d, rmonouaro@gmal.com Absrak aham meruakan salah sau emen yang alng banyak derualbelkan d asar modal. Harga saham dan erubahannya meruakan dua ndkaor yang serng dadkan bahan ermbangan oleh ara calon nvesor sebelum memuuskan unuk membel saham suau erusahaan. Harga saham hamr selalu mengalam erubahan, dan sul derkrakan bagamana keadaannya ada erode yang akan daang. Terdaa berbaga meode yang daa dgunakan unuk memerkrakan harga saham ada erode yang akan daang. Danaranya adalah emodelan dengan eomerc Brownan Moon (BM) dan emodelan dengan eomerc Brownan Moon (BM) dengan Jum. Meode BM daa memeredks harga saham dengan bak aabla daa reurn saham erode sebelumnya berdsrbus normal. edangkan ka ada daa reurn saham erode sebelumnya memenuh asums normalas dan demukan adanya lomaan, maka dgunakan meode Jum Dffuson. Predks harga saham AALI unuk erode 03/0/07 sama dengan /05/07 dengan BM menghaslkan akuras eramalan yang bak, dengan nla MAPE sebesar,6%. Predks harga saham AALI unuk erode 03/0/07 sama dengan /05/07 dengan meode Jum Dffuson menghaslkan akuras eramalan yang sanga bak, dengan nla MAPE sebesar,60%. Berdasarkan nla MAPE, model Jum Dffuson memberkan hasl yang lebh bak darada model BM. Kaa Kunc: geomerc Brownan moon, um dffuson model, saham, MAPE TOCK PRICE PREDICTIO OF PT ATRA ARO LETARI TBK. ITH JUMP DIFFUIO MODEL D Ash I Maruddan, Trmono Dearmen of ascs Donegoro Unversy maruddan@und.ac.d, rmonouaro@gmal.com Absrac ock s one of he mos raded ssuers n he caal marke. ock rces and changes are wo ndcaors ha are ofen aken no consderaon by oenal nvesors before decdng o buy shares of a comany. The sock rce almos always changes, and s dffcul o redc how wll be n he comng erod. There are varous mehods ha can be used o consder sock rces n he erod o come. Among hem are modelng wh eomerc Brownan Moon (BM) and modelng wh eomerc Brownan Moon (BM) wh Jum. The BM mehod can roerly redc sock rces f he revous erod share reurn daa s normally dsrbued. hereas f he sock reurn daa of he revous erod mee he assumon of normaly and found a lea, hen used Jum Dffuson mehod. AALI sock rce redcon for he erod 03/0/07 o /05/07 wh BM yelded good forecasng accuracy, wh MAPE value of.6%. AALI sock rce redcon for he erod 03/0/07 o /05/07 wh Jum Dffuson mehod roduces excellen forecasng accuracy, wh MAPE value of.60%. Based on he MAPE value, he Jum Dffuson model gves beer resuls han he BM model. 36 Keywords: geomerc Brownan moon, um dffuson model, sock, MAPE

2 JRAMB, Prod Akunans, Fakulas Ekonom, UMB Yogyakara I : Volume o.., Me 07 PEDAHULUA Pasar modal meruakan asar berbaga nsrumen keuangan angka anang yang bsa derualbelkan, bak dalam benuk huang mauun modal sendr, bak yang derbkan oleh emernah, mauun erusahaan swasa. D asar modal, saham meruakan emen yang alng banyak derualbelkan. ebelum memuuskan mengnvesaskan dananya unuk membel saham sebuah erusahaan, nvesor akan melha harga saham dan bagamana erubahan harganya. Hamr sea har, harga saham selalu mengalam erubahan yang sul unuk dredks. ecara umum, fakor-fakor yang memengaruh erubahan harga saham anara lan keadaan erusahaan, bera yang sedang berkembang, dan konds ekonom suau negara. Karena ergerakan harga saham ada masa yang akan daang meruakan hal sul unuk dredks, maka derlukan model maemas yang daa membanu unuk memredks harga saham ada masa yang akan daang. Penelan n secara khusus membahas meode eomerc Brownan Moon (BM) dan meode eomerc Brownan Moon dengan um aau Jum Dffuson unuk memredks harga saham ada masa yang akan daang. Meode BM dan Jum Dffuson daa dgunakan unuk memredks harga saham ada masa yang akan daang berdasarkan harga saham masa lalu. Meode BM mengasumskan bahwa reurn saham masa lalu berdsrbus normal. ama halnya dengan meode BM, meode Jum Dffuson uga mengasumskan bahwa reurn saham masa lalu berdsrbus normal. Yang membedakan adalah, model Jum Dffuson daka aabla ada reurn saham masa lalu muncul lomaan. Beberaa enelan mengena emodelan harga saham elah banyak dlakukan. Abdn dan Jaffar (04) menel enang emodelan harga saham dengan eomerc Brownan Moon ada beberaa erusahaan d Bursa Malaysa. Trmono, Maruddan, dan Isryan (07) menel mengena valuas harga saham PT Cura Tbk dengan eomerc Brownan Moon. PT Asra Agro Lesar Tbk (AALI) meruakan erusahaan go ublc d Indonesa yang bergerak dalam bdang erkebunan. aham AALI elah ercaa d Bursa Efek Indonesa (BEI) seak ahun 997. alah sau resas yang dcaakan oleh erusahaan n adalah berhasl menduduk erngka 5 besar dalam Dafar aham Indeks LQ45 selama 3 erode erakhr. Penelan n membahas redks harga saham PT Asra Agro Lesar Tbk, unuk erode 3 Januar 07 sama dengan Me 07. METODE Reurn aham Reurn saham adalah hasl yang deroleh dar nvesas dengan cara menghung selsh harga saham erode beralan dengan erode sebelumnya dengan mengabakan dvden (Husnan, 003). Analss sekuras umumnya menggunakan meode geomerc reurn, dengan ersamaan : 37

3 JRAMB, Prod Akunans, Fakulas Ekonom, UMB Yogyakara I : Volume o.., Me 07 R P ln P dengan R( ) adalah nla reurn saham erode, P( ) meruakan harga saham erode, dan P( -) menyaakan harga saham erode -. Volalas Menuru Maruddan dan Purbowa (009), volalas meruakan besarnya harga flukuas dar sebuah asse. Jka erdaa sebanyak n (banyaknya observas) reurn, maka nla eksekas reurn: R n s n n R n R R dengan akar dar s (varans) meruakan esmas volalas harga saham. kweness kewness adalah deraa kedaksmersan suau dsrbus. Jka kurva frekuens suau dsrbus memlk ekor yang lebh memanang ke kanan (dlha dar meannya) maka dkaakan menceng kanan (osf) dan ka sebalknya maka menceng kr (negaf). ecara erhungan, skewness adalah momen kega erhada mean. Dsrbus smers (dsrbus normal, dsrbus, dsrbus Cauchy, dan lan-lan) memlk skewness 0 (nol). Perhungan skewness adalah sebaga berku (urya dan ungkr, 006): Kuross x 3 3 Kuross adalah deraa keruncngan suau dsrbus (basanya dukur relaf erhada dsrbus normal). Kurva yang lebh lebh runcng dar dsrbus normal dnamakan leokurk, yang lebh daar lakurk dan dsrbus normal dsebu mesokurk. Kuross dhung dar momen keema erhada mean. Dsrbus normal aau mesokurk memlk kuross = 3, dsrbus yang leokurk basanya kurossnya > 3, dan lakurk < 3. Pengukuran kuross daa dukur dengan rumus (urya dan ungkr, 006): x 4 dengan adalah raa-raa oulas, yang nlanya daa dgunakan dengan raa-raa samel x (unuk samel besar). Dsrbus yang kelebhan kuross (leokurc) danda dengan nla maksmum yang sem namun sanga besar nlanya, dan ekor dsrbus yang lebh gemuk darada ekor dsrbus ormal dan kelebhan kuross ersebu daa dnyaakan sebaga ' Peak Over Treshold (POT) 3 4 Peak Over Threshold meruakan salah sau meode dalam Exreme Value Theory. Pada dsrbus smers, khususnya dsrbus normal, akan dunya Execed Loss Unexeced Loss 0 x f f x x dx dx 38

4 JRAMB, Prod Akunans, Fakulas Ekonom, UMB Yogyakara I : Volume o.., Me 07 orse Case x f x ehngga unuk dsrbus smers, dalam hal n dsrbus normal, umlah daa unuk kasus orse Case adalah C 00 % Persamaan Dferensal okask dx Unuk model BM, ersamaan dferensal sokask mengku ersamaan : d() = f (()) d + g (()) d() Kemudan unuk model Jum Dffuson, ersamaan dferensal sokask mengku ersamaan : d() = f (()) d + g (()) d() + () dj dengan f(())d meruakan suku drf, g(())d meruakan suku dfus, () meruakan gerak Brown, dan J meruakan roses Jum (Brgo e al, 008). Model Harga aham BM Menuru Brgo e al 008, model harga saham BM memlk ersamaan awal : dp() = μ P() d + σ P() d() Jka erdaa fungs = (P,), berdasarkan eorema Io fungs ersebu daa dnyaakan sebaga berku : d P P d d P P P P d d Msal fungs = ln P(), dengan, P P, dan 0 P P, dan erubahan harga saham anar erode berselsh sau har, maka model akhr unuk meode BM adalah (Trmono, Maruddan, dan Isryan, 07): P P ex ex Model Harga aham Jum Dffuson Berdasarkan Masuda (004), ersamaan dferensal sokask dengan um d d d dj () meruakan gerak Brown andard. J() adalah roses um sandard yang ddefnskan sebaga: J T Y dj dan Y d () adalah roses Posson dengan nensas dengan (), (), dan Y() salng ndeenden, dengan () meruakan erak Brown sera nla μ dan σ adalah arameer dar dan. Menuru Con dan Tankov (004) Teorema Io unuk um dffuson model, ka erdaa fungs = (,), maka fungs akan mengku ersamaan berku : 39

5 40 JRAMB, Prod Akunans, Fakulas Ekonom, UMB Yogyakara Volume o.., Me 07 I : d d d Msalkan fungs = ln (), ), dengan keenuan,, dan 0, dan erubahan harga saham erode beralan dengan erode sebelumnya adalah sau har dengan n... 0, maka model akhr harga saham dengan Jum Dffuson Model adalah: y d d d I d d d y d ln ln Y ln Y n Y ex Ŝ n Y ex n Y ex Mean Absolue Percenage Error (MAPE) Menuru Trmono, Maruddan, dan Isryan (07), MAPE meruakan meode yang daa dgunakan unuk mengevaluas nla eramalan dengan memermbangkan engaruh besarnya nla akual. Perhungan nla MAPE adalah sebaga berku: 00% x n Y F Y MAPE n dengan Y meruakan nla akual ada waku ke. F meruakan nla eramalan ada waku ke. n meruakan banyaknya observas. Tabel. kala Penlaan Akuras MAPE

6 JRAMB, Prod Akunans, Fakulas Ekonom, UMB Yogyakara I : Volume o.., Me 07 umber : Trmono, Maruddan, dan Isryan (07) umber Daa dan Varabel Penelan Penelan n menggunakan daa harga enuuan saham AALI yang deroleh dar webse h://fnance.yahoo.com/quoe/aali. JK unuk erode 4//06 sama /5/07. Tahaan Analss Daa Taha analss daa unuk memodelkan dan memredks harga saham AALI dengan Jum Dffuson Model adalah sebaga berku :. Menenukan daa n samle dan dan ou samle.. Menghung nla reurn saham daa n samle dengan meode geomerc reurn. 3. U normalas daa n samle reurn saham 4. Melakukan Peak Over Treshold daa n samle reurn saham. 5. Melakukan esmas arameer model harga saham BM dan Jum Dffuson 6. Melakukan emodelan dan redks harga saham dengan meode BM dan Jum Dffuson. 7. Menghung akuras redks harga saham dengan meode MAPE. HAIL DA PEMBAHAA Daa In amle dan Daa Ou amle Daa n samle erdr 44 daa harga enuuan saham, dan 43 daa reurn saham yang dmula dar erode 4//06 sama dengan 0//06. Daa ou samle erdr 84 daa harga enuuan saham, yang dmula dar erode 3//07 sama dengan /5/07. la Akuras Peramalan MAPE < 0% Akuras eramalan sanga bak % - 0% Akuras eramalan bak % - 50% Akuras eramalan mash dalam baas waar >5% Akuras eramalan dak akura Daa reurn saham n samle selanunya akan dgunakan unuk mencar nla arameer model BM dan model Jum Dffuson. U ormalas Daa In amle Reurn aham Melalu u normalas Kolmogorov- mrnov, menghaslkan nla D hung sebesar 0,06037 dan nla sgnfkans sebesar 0,3386. Kesmulannya, daa n samle reurn saham berdsrbus normal, karena nla sgnfkans lebh besar dar nla α (0,05). Peak Over Treshold daa n samle reurn saham ebelum dlakukan Peak Over Treshold, erlu dlha aakah erdaa lomaan ada daa n samle reurn saham AALI. Adanya lomaan daa dlha dar nla kuross. Jka nla kuross lebh besar dar 3 (ekor gemuk/leokuross) maka ddalam daa n samle reurn saham AALI daa dsmulkan erdaa lomaan. Mengacu ada abel, kuross daa n samle reurn saham AALI memlk nla sebesar 5,4595 sehngga dsmulkan erdaa lomaan dalam daa ersebu. Tabel. la ask Deskrf 4

7 JRAMB, Prod Akunans, Fakulas Ekonom, UMB Yogyakara I : Volume o.., Me 07 4 Karena erdaa lomaan, maka selanunya dlakukan Peak Over Treshold Parameer la Raa-raa reurn (α) 0,0007 volalas reurn (σ) 0,0308 erhada daa n samle reurn saham AALI. Peak Over Treshold dlakukan dengan cara menghung nla ambang baas bawah sebesar 0%, dan nla ambang baas aas sebesar 0%. Tabel 3. la Ambang Baas Daa Reurn Menggunakan Peak Over Threshold Kuanl la Kuanl ambang baas bawah -0,07 Kuanl ambang baas aas 0,0647 Dar abel 3, kuanl ambang baas bawah meruakan baas bawah nla daa eksrm aau lomaan yang denukan dar nla reurn saham AALI dengan ambang baas 0% memlk nla -0,07. Arnya nla reurn yang lebh rendah dar -0,07 meruakan lomaan yang erad ada daa reurn AALI. ebanyak 4 daa bernla negaf meruakan lomaan. Kemudan kuanl ambang baas aas meruakan baas aas nla daa eksrm aau lomaan yang denukan dar nla reurn saham AALI dengan ambang baas 0% memlk nla 0,0647. Arnya nla reurn yang lebh ngg dar 0,0647 meruakan lomaan yang erad ada daa reurn AALI. ebanyak 4 daa bernla osf meruakan lomaan. Esmas la Parameer Model BM dan Jum Dffuson a. Esmas la Parameer Model BM Parameer dalam model BM melu raa-raa reurn (α) dan volalas reurn (σ). Berdasarkan abel 4, deroleh nla esmas raa-raa reurn (α) sebesar 0,0007 dan nla esmas volalas reurn (σ) sebesar 0,0308. Tabel 4. Esmas nla arameer model BM b. Esmas la Parameer Model Jum Dffuson Parameer dalam model Jum Dffuson melu raa-raa reurn (α), volalas reurn (σ), nensas lomaan (λ), raaraa lomaan (μ), dan s.devas lomaan (δ). Berdasarkan abel 5, deroleh nla esmas raa-raa reurn (α) sebesar 0, 0 0 ask Deskrf 07 dan nla esmas volalas reurn (σ) sebesar 0,0308, nla esmas nensas lomaan (λ) sebesar 0,0074, nla esmas raa-raa lomaan (μ) sebesar 0,0046, dan nla esmas s.devas lomaan (δ) sebesar 0,0089. la kewness 0.49 Kuross Tabel 5. Esmas nla arameer model Jum Dffuson Parameer la raa raa reurn (α) 0,0007 volalas reurn (σ) 0,0308 nensas lomaan (λ) 0,0074 raa-raa lomaan (μ) 0,0046 s.devas lomaan (δ) 0,0089

8 JRAMB, Prod Akunans, Fakulas Ekonom, UMB Yogyakara I : Volume o.., Me 07 c. Model harga saham meode BM ex ex 0,0007 0,0308 ex 0,0308 d. Model harga saham meode Jum Dffuson ex ex 0,0308 ex 0,0007 0, 0074 ex 0,0308 Predks Harga aham AALI Predks harga saham dmula dar erode 03/0/07 sama dengan erode /05/07. Hasl redks harga saham dengan meode BM dan Jum Dffuson daa dlha ada abel 6. Tabel 6. Harga aham Akual dan Predks AALI Jum Tanggal Akual BM Dffuson 03/0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /0/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/

9 JRAMB, Prod Akunans, Fakulas Ekonom, UMB Yogyakara I : Volume o.., Me /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ MAPE Perhungan nla MAPE dlakukan dengan banuan erangka lunak R Unuk model BM, deroleh nla MAPE sebesar,6% (akuras eramalan masuk dalam kaegor bak). Unuk model Jum Dffuson, deroleh nla MAPE sebesar,60% (akuras eramalan masuk dalam kaegor sanga bak). Jka dlha dar nla MAPE, maka daa dsmulkan bahwa unuk memredks harga saham AALI ada erode 03/0/07 sama dengan /05/07 model Jum Dffuson memberkan hasl yang lebh bak darada model BM. KEIMPULA Kesmulan yang deroleh berdasarkan analss daa harga saham AALI menggunakan model BM dan Jum Dffuson adalah :. Model harga saham AALI dengan meode BM : ex 0,0007 0,0308 ex 0,0308 dengan nla MAPE sebesar,6%. 0,0308 ex 0,0007 0, 0074 ex 0,0308 dengan nla MAPE sebesar,6%.. Meode Jum Dffuson lebh ea dgunakan unuk redks harga saham AALI karena menghaslkan error emodelan yang lebh kecl dbandngkan meode BM. DAFTAR PUTAKA Abdn,... dan Jaffar, M.M. (04). Forecasng hare Prces of mall ze Comanes n Bursa Malaysa Usng eomerc Brownan Moon. Aled Mahemacs and Informaon cences. Vol 8 (), 07-. Brgo e al A ochasc Processes Toolk for Rsk Managemen. Journal of 44

10 JRAMB, Prod Akunans, Fakulas Ekonom, UMB Yogyakara I : Volume o.., Me 07 Rsk Managemen n Fnancal Insuons. Vol (4), 5-3 Con, R. Dan Tankov, P. (004). Fnancal Modelng wh Jum Processes. Chaman & Hall/CRC Fnancal Mahemacs eres. Husnan, Dasar-dasar Teor Porofolo dan Analss ekuras. Eds Kega. Yogyakara : BPFE. Maruddan, D.A.I. dan Purbowa, A Pengukuran Value A Rsk ada Ase Tunggal dan Porofolo dengan mulas Mone Carlo. Meda aska. Vol (), Masuda, K Inroducon o Meron Jum Dffuson Model. The Cy Unversy of ew York orkng Paer. Rosso,. (05). Exreme Value Theory for Tme eres usng Peak-Over-Threshold Mehod. orkng Paer. urya, Y. dan ungkr, H. (006). Value a Rsk Yang Memerhakan fa aska Dsrbus Reurn. Munch Personal Reech Archves, h://mra.ub.un-muenchen.de/895. Trmono, Maruddan D.A.I., Isryan, D (07). Pemodelan Harga aham dengan eomerc Brownan Moon dan Value A Rsk PT. Cura Develomen Tbk. Jurnal aussan. Vol 6 (). 45

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas

Lebih terperinci

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel

Lebih terperinci

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban

Lebih terperinci

PENGUKURAN VALUE AT RISK PADA ASET TUNGGAL DAN PORTOFOLIO DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. Di Asih I Maruddani 1, Ari Purbowati 2

PENGUKURAN VALUE AT RISK PADA ASET TUNGGAL DAN PORTOFOLIO DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. Di Asih I Maruddani 1, Ari Purbowati 2 Pengukuran Value a sk (D Ash I Maruddan) PEGUKUA VALUE AT ISK PADA ASET TUGGAL DA POTOFOLIO DEGA SIMULASI MOTE CALO D Ash I Maruddan 1, Ar Purbowa 1 Saf Pengajar Program Sud Saska FMIPA UDIP Bro Pusa Saska

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 5 BAB II LANDASAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor dasar yang kelak akan dgunakan dalam penurunan formula penenuan harga Asan Opon, bak secara analk pada Bab III maupun secara numerk pada Bab

Lebih terperinci

Analisis Jalur / Path Analysis

Analisis Jalur / Path Analysis Analss Jalur / Pah Analyss Analss jalur adalah salah sau benuk model SEM yang dak mengandung varable laen. Tenu saja model n lebh sederhana dbandngkan dengan model SEM lengka. Analss jalur sebenarnya meruakan

Lebih terperinci

Peramalan Dengan Model SVAR Pada Data Inflasi Indonesia Dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar Amerika Dengan Menggunakan Metode Bootstrap

Peramalan Dengan Model SVAR Pada Data Inflasi Indonesia Dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar Amerika Dengan Menggunakan Metode Bootstrap Peramalan Dengan Model SVR Pada Daa Inflas Indonesa Dan Nla Tukar Ruah Terhada Dolar merka Dengan Menggunakan Meode Boosra Dav S Wardan, d Seawan 2, Dd B Nugroho 3 PS Maemaka, Fak Sans dan Maemaka, UKSW

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas analisis deret waktu, diagram kontrol Shewhart, Average Run Length

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas analisis deret waktu, diagram kontrol Shewhart, Average Run Length BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pendahuluan Dalam enulsan maer okok dar skrs n derlukan beberaa eor-eor yang mendukung, yang menjad uraan okok ada bab n Uraan dmula dengan membahas analss dere waku, dagram konrol

Lebih terperinci

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32) 8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang

Lebih terperinci

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).

Lebih terperinci

Valuasi Harga Saham PT Aneka Tambang Tbk sebagai Peraih IDX Best Blue 2016

Valuasi Harga Saham PT Aneka Tambang Tbk sebagai Peraih IDX Best Blue 2016 Statstka, Vol. 7 o., 33 43 Me 07 Valuas Harga Saham PT Aneka Tambang Tbk sebaga Perah IDX Best Blue 06 TRIMOO, DI ASIH I MARUDDAI Departemen Statstka Fakultas Sans dan Matematka Unverstas Dponegoro Jl.

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 5 BAB II LANDAAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor maemaka keuangan dan saska yang mendukung dalam penurunan formula Lookback Opons pada Bab III dan pembuaan program pada Bab IV. Teor-eor yang

Lebih terperinci

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,

Lebih terperinci

PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1

PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1 PENDUGAAN SAISIK AREA KECIL DENGAN MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Ksmann Jurusan Penddkan Maemaka FMIPA Unversas Neger Yogyakara Absrak Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh aplkaf pada pendugaan

Lebih terperinci

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

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun 43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C

Lebih terperinci

PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG MASUK MELALUI PINTU KEDATANGAN BANDARA SOEKARNO HATTA DAN BANDARA JUANDA

PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG MASUK MELALUI PINTU KEDATANGAN BANDARA SOEKARNO HATTA DAN BANDARA JUANDA PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG MASUK MELALUI PINTU KEDATANGAN BANDARA SOEKARNO HATTA DAN BANDARA JUANDA Indra Rahm, Sr Png Wulandar Mahasswa Jurusan Saska Insu Teknolog Seuluh Noember Dosen

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan

Lebih terperinci

Analisis Pengendalian Kualitas Tetes PG Kremboong Sidoarjo Menggunakan Diagram Kontrol MEWMA dan MEWMV

Analisis Pengendalian Kualitas Tetes PG Kremboong Sidoarjo Menggunakan Diagram Kontrol MEWMA dan MEWMV JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5 No. (6) 337-35 (3-98 rn) D-89 Analss engendalan Kualas ees G Kremboong Sdoarjo Menggunakan Dagram Konrol MEWMA dan MEWMV Dony Mukhar Haranja dan Muhammad Mashur Jurusan

Lebih terperinci

BAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST

BAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST BAB ESPONS FUNGSI STEP PADA ANGKAIAN DAN C Oleh : Ir. A.achman Hasbuan dan Naemah Mubarakah, ST . Persamaan Dferensal Orde Sau Adapun benuk yang sederhana dar suau persamaan dferensal orde sau adalah:

Lebih terperinci

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR B-5-1 PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR Wsnu Bud Sunaryo, Haryono ITS Surabaya ABSTRAK Dalam duna konsruks saa n pemakaan produk beon

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa

Lebih terperinci

APLIKASI INVERSI NON LINIER DENGAN PENDEKATAN LINIER UNTUK MENENTUKAN HIPOSENTER (CONTOH KASUS DI G. KELUD)

APLIKASI INVERSI NON LINIER DENGAN PENDEKATAN LINIER UNTUK MENENTUKAN HIPOSENTER (CONTOH KASUS DI G. KELUD) Alkas Iners Non Lner Dengan Pendekaan Lner Unuk Menenukan Hosener Conoh Kasus d G. Kelud) Cece Sulaeman) APLIKASI INVERSI NON LINIER DENGAN PENDEKATAN LINIER UNTUK MENENTUKAN HIPOSENTER CONTOH KASUS DI

Lebih terperinci

Analisis Penyaluran Kredit kendaraan bermotor Roda Dua Jenis Baru dan Bekas di PT X dengan Metode Vector Autoregressive

Analisis Penyaluran Kredit kendaraan bermotor Roda Dua Jenis Baru dan Bekas di PT X dengan Metode Vector Autoregressive JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., () 7 (98X Prn) D9 Analss Penyaluran Kred kendaraan bermoor Roda Dua Jens Baru dan Bekas d PT X dengan Meode Vecor Auoregressve Ardhka Surya Pura, Adaul Mukarromah

Lebih terperinci

Hidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal

Hidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal Hdden Markov Model Oleh : Frdanza, urul Gusran dan Akmal Dosen Jurusan Maemaka FMIPA Unversas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang Km 2, Janangor, Jawa Bara elp. / Fax : 022 7794696 Absrak Hdden Markov

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013 3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun

Lebih terperinci

PROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENGAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMPOK PADA PROSES YULE- FURRY. Samsuryadi

PROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENGAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMPOK PADA PROSES YULE- FURRY. Samsuryadi JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol. 4. No. - Agusus ISSN : 4-858 ROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMOK ADA ROSES YULE- FURRY Samsuryad Jurusan Maemaka FMIA Unversas Srwaya

Lebih terperinci

Penerapan Statistika Nonparametrik dengan Metode Brown-Mood pada Regresi Linier Berganda

Penerapan Statistika Nonparametrik dengan Metode Brown-Mood pada Regresi Linier Berganda Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Me 6 ISSN 85-789 Penerapan Saska Nonparamerk dengan Meode Brown-Mood pada Regres Lner Berganda Applcaon of Nonparamerc Sascs, wh Brown-Mood Mehod on Mulple Lnear Regresson

Lebih terperinci

(A.7) OPTIMISASI PORTOFOLIO BERDASARKAN MEAN-VALUE AT RISK DI BAWAH MODEL INDEKS BERGANDA DENGAN VOLATILITAS TAK KONSTAN

(A.7) OPTIMISASI PORTOFOLIO BERDASARKAN MEAN-VALUE AT RISK DI BAWAH MODEL INDEKS BERGANDA DENGAN VOLATILITAS TAK KONSTAN Prosdng Semnar Nasonal Saska Unversas Padjadjaran, 3 November 00 (A.7) OPIMISASI POROFOIO BERDASARKAN MEAN-VAUE A RISK DI BAWAH MODE INDEKS BERGANDA DENGAN VOAIIAS AK KONSAN Agus Suprana, F. Sukono, Bunga

Lebih terperinci

Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Ekonomi Kertajaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS

Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Ekonomi Kertajaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4 No. (05) 33-350 (30-9X Prn) D-3 Peramalan Jumlah Penumpang Kerea Ap Kelas Ekonom Keraaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS Ilaf Andala dan Irhamah Jurusan Saska Fakulas Maemaka

Lebih terperinci

ESTIMASI PENYESUAIAN LIKUIDITAS TERHADAP VALUE AT RISK DARI DATA HISTORIS

ESTIMASI PENYESUAIAN LIKUIDITAS TERHADAP VALUE AT RISK DARI DATA HISTORIS ESTIMASI PENYESUAIAN LIKUIDITAS TERHADAP VALUE AT RISK DARI DATA HISTORIS Novana Praw Jurusan Saska, Insu Sans & Teknolog AKPRIND Yogyakara Masuk: 27 Mare 205, revs masuk : Me 205, derma: 9 Jun 205 ABSTRACT

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Data panel adalah gabungan dari data cross sectional dan data time series, dimana

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Data panel adalah gabungan dari data cross sectional dan data time series, dimana 6 BAB II IJAUA PUSAA. Pendahuluan Maer enang daa anel dambl dar Gujara (3) dan Judge (985). Daa anel adalah gabungan dar daa cross seconal dan daa me seres, dmana dalam daa anel un cross seconal yang sama

Lebih terperinci

Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hidden Markov

Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hidden Markov Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hdden Markov Wwen Wdyasu Teknk Elekro, Fakulas Sans dan Teknolog, Unversas Sanaa Dharma Emal: wwen@usd.ac.d Absrak Aksara Pallawa aau kadangkala duls sebaga Pallava

Lebih terperinci

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

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode penaksran parameer pada persamaan smulan yau meode Three Sage Leas Square (3SLS. Sebelum djelaskan lebh lanju

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB II TINJAUAN TEORITIS BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan

Lebih terperinci

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma. DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:

Lebih terperinci

BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode robus unuk mendeeks penclan (ouler) dalam analss komponen uama robus yau meode Mnmum Covarance Deermnan

Lebih terperinci

( L ). Matriks varians kovarians dari

( L ). Matriks varians kovarians dari LIVIA PUSPA T 677 9.3 METODE KOMPONEN UTAMA Informas yang dbuuhkan daam eknk komponen uama suau daa ddapa dar marks varans kovarans, aau marks koreasnya. Meode komponen uama n, beruuan unuk menaksr parameer

Lebih terperinci

Peramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR)

Peramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR) JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-36 Peramalan Penjualan eda Moor Tap Jens d Wlayah Surabaya dan Blar dengan Model ARIMA Box-Jenkns dan Vecor Auoregressve (VAR) Ade

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan

Lebih terperinci

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

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang

Lebih terperinci

BAB II MATERI PENUNJANG. 2.1 Keuangan Opsi

BAB II MATERI PENUNJANG. 2.1 Keuangan Opsi Bab II Maeri Penunjang BAB II MATERI PENUNJANG.1 Keuangan.1.1 Opsi Sebuah opsi keuangan memberikan hak (bukan kewajiban) unuk membeli aau menjual sebuah asse di waku yang akan daang dengan harga yang disepakai.

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS Mra Puspasar, Snggh Sapad, Dana Puspasar Absraks PT Ulam Tba Halm merupakan salah sau ndusr mnuman serbuk d Indonesa, dmana

Lebih terperinci

NILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER

NILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER ILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DEGA TIGKAT BUGA BERUBAH BERDASARKA FORMULA FISHER Devs Apranda, Johannes Kho, Sg Sugaro Mahasswa rogram S Maemaka Dosen Jurusan Maemaka Fakulas Maemaka dan Ilmu engeahuan

Lebih terperinci

PERANAN MODEL TIGA FAKTOR TERHADAP PEMBENTUKAN PORTOFOLIO EFISIEN SAHAM LQ 45 DI BURSA EFEK INDONESIA

PERANAN MODEL TIGA FAKTOR TERHADAP PEMBENTUKAN PORTOFOLIO EFISIEN SAHAM LQ 45 DI BURSA EFEK INDONESIA PERANAN MODEL TIGA FAKTOR TERHADAP PEMBENTUKAN PORTOFOLIO EFISIEN SAHAM LQ 45 DI BURSA EFEK INDONESIA Prakarsa Pan Negara ABSTRAK Fama dan French (1995) mengembangkan CAPM dalam Three Facor Model unuk

Lebih terperinci

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup

Lebih terperinci

USING THE PAST TO PREDICT THE FUTURE WORKSHOP ANALISIS RESIKO UNTUK BISNIS

USING THE PAST TO PREDICT THE FUTURE WORKSHOP ANALISIS RESIKO UNTUK BISNIS USING THE PAST TO PREDICT THE FUTURE WORKSHOP ANALISIS RESIKO UNTUK BISNIS Oleh : Maman Seawan, SE, MT 28 29 Sepember 2004 PROGRAM PENGEMBANGAN KOMPETENSI BISNIS DIVISI PENGKAJIAN DAN PENGEMBANGAN BISNIS

Lebih terperinci

PENERAPAN MODEL GSTAR(1,1) UNTUK DATA CURAH HUJAN

PENERAPAN MODEL GSTAR(1,1) UNTUK DATA CURAH HUJAN Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 6, o. 03 (017), hal 159 166. PEERAPA MODEL GSTAR(1,1) UTUK DATA CURAH HUJA Ism Adam, Dadan Kusnandar, Hendra Perdana ITISARI Model Generalzed Space Tme

Lebih terperinci

Bab 3 Beberapa Skema Pembagian Rahasia

Bab 3 Beberapa Skema Pembagian Rahasia 9 Ba 3 Beeraa Skema Pemagan Rahasa Skema emagan rahasa adalah meode unuk memag rahasa K d anara anggoaanggoa suau hmunan arsan P {P,P, P n } sedemkan sehngga ka arsan ada suhmunan A P yang derolehkan mengeahu

Lebih terperinci

PERAMALAN KURS EURO TERHADAP RUPIAH MENGGUNAKAN MODEL ASYMMETRIC POWER AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (APARCH)

PERAMALAN KURS EURO TERHADAP RUPIAH MENGGUNAKAN MODEL ASYMMETRIC POWER AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (APARCH) erusaaan.uns.ac.d dglb.uns.ac.d PERAMALAN KURS EURO TERHADAP RUPIAH MENGGUNAKAN MODEL ASYMMETRIC POWER AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY APARCH Oleh BONDRA UJI PRATAMA M007075 SKRIPSI duls

Lebih terperinci

PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG

PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG INDEPT, Vol., No. 3, Okober 01 ISSN 087 945 PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG Samsul Budaro, ST., MT Dosen Teap Teknk Indusr, Wakl Dekan III akulas Teknk, Unversas

Lebih terperinci

Oleh : Harifa Hanan Yoga Aji Nugraha Gempur Safar Rika Saputri Arya Andika Dumanauw

Oleh : Harifa Hanan Yoga Aji Nugraha Gempur Safar Rika Saputri Arya Andika Dumanauw Oleh : Harfa Hanan Yoga A Nugraha Gemur Safar ka Sautr Arya Andka Dumanau Dosen : Dr.rer.nat. Ded osad, S.S., M.Sc. Program Stud Statstka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Unverstas Gadah Mada

Lebih terperinci

Distribusi Normal Multivariat

Distribusi Normal Multivariat Vol.4, No., 43-48, Januari 08 Disribusi Normal Mulivaria Husy Serviana Husain Absrak Pada engendalian roses univaria berdasarkan variabel, biasanya digunakan model disribusi normal unuk mengamai kualias

Lebih terperinci

ANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor

ANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor ANaISIS - TANSIEN. Kapasor dalam angkaan D Sebuah kapasor akan ermua bla erhubung ke sumber egangan dc seper yang dperlhakan pada Gambar. Pada Gambar (a), kapasor dak bermuaan yau pla A dan pla B mempunya

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Air merupakan kebuuhan pokok bagi seiap makhluk hidup di dunia ini ermasuk manusia. Air juga merupakan komponen lingkungan hidup yang pening bagi kelangsungan hidup

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 robabilias 2.1.1 Definisi robabilias adalah kemungkinan yang daa erjadi dalam suau erisiwa erenu. Definisi robabilias daa diliha dari iga macam endekaan, yaiu endekaan klasik,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode BAB III METODE PENELITIAN 3. Meode Penelan Meode penelan yang dgunakan dalam penelan n adalah meode deskrpf anals. Wnarno Surakhmad (990:40) mengemukakan bahwa meode deskrpf mempunya cr-cr sebaga berku:.

Lebih terperinci

APLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a

APLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a APLIKASI STRUKTUR GRUP ANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI Mujash a a Program Sud Maemaka Jurusan Tadrs Fakulas Tarbah IAIN Walsongo Jl. Prof. Dr. Hamka Kampus II Ngalan Semarang

Lebih terperinci

PENDAHULUAN LANDASAN TEORI

PENDAHULUAN LANDASAN TEORI PEDAHULUA Laar Belakang Menduga dan meramal sae yang idak bisa diamai secara langsung dari suau kejadian ekonomi adalah ening Pemerinah melalui bank senral dan ara regulaor daa menggunakan informasi enang

Lebih terperinci

BAB III MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR

BAB III MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR 15 BAB III MODEL PERTUMBUHA EKOOMI DUA SEKTOR 3.1 Aum dan oa Model perumbuhan dua ekor n merupakan model perumbuhan dengan dua komod yang dhalkan, yau barang modal dan barang konum. Kedua barang n dproduk

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK.

PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK. PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL MOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUAHAAN MEBEL INAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK. ii Rukayah*), Achmad yaichu**) ABTRAK Peneliian ini berujuan unuk

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDAAN TEORI. Tnjauan Pusaka.. Uj Keseragaman Daa Tujuan uama pengukuran uj keseragaman daa adalah unuk mendapakan da yang seragam. Kedak seragaman daa dapa daang anpa dsadar, maka dperlukan suau

Lebih terperinci

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB 4 ANALISIS DAN EMBAHASAN 4.1 Karakerisik dan Obyek eneliian Secara garis besar profil daa merupakan daa sekunder di peroleh dari pusa daa saisik bursa efek Indonesia yang elah di publikasi, daa di

Lebih terperinci

PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS FUNGSI TRANSFER

PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS FUNGSI TRANSFER Jurnal Jurnal Muara Sains, Teknologi, Kedokeran, dan Ilmu Kesehaan Vol., No., Okober 07: hlm 97-07 ISSN 579-640 (Versi Ceak) ISSN-L 579-640 (Versi Elekronik) PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GAUNGAN

Lebih terperinci

PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS FUNGSI TRANSFER

PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS FUNGSI TRANSFER Sains, Teknologi, Kedokeran, dan Ilmu Kesehaan Vol., No., Aril 07: hlm 8-8 ISSN 579-640 (Versi Ceak) ISSN-L 579-640 (Versi Elekronik) PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GAUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS

Lebih terperinci

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

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Sumber Daya Alam (SDA) yang ersedia merupakan salah sau pelengkap ala kebuuhan manusia, misalnya anah, air, energi lisrik, energi panas. Energi Lisrik merupakan Sumber

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 45 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Spesfkas Model Berdasarkan ujuan penelan seper dsebukan dalam bab pendahuluan maka ada dua hal mendasar yang akan del yau pengaruh volalas nla ukar rl erhadap volalas

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Kabupaten Labuhan Batu merupakan pusat perkebunan kelapa sawit di Sumatera

BAB 1 PENDAHULUAN. Kabupaten Labuhan Batu merupakan pusat perkebunan kelapa sawit di Sumatera BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Kabupaen Labuhan Bau merupakan pusa perkebunan kelapa sawi di Sumaera Uara, baik yang dikelola oleh perusahaan negara / swasa maupun perkebunan rakya. Kabupaen Labuhan

Lebih terperinci

TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE

TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE Fan Puspasar 201 16019 Program Sud Magser Maemaa Faulas Maemaa dan Ilmu Pengeahuan Alam Insu Tenolog Bandung

Lebih terperinci

MEMAKSIMUMKAN NILAI HARAPAN KEKAYAAN INVESTOR DENGAN STRATEGI INVESTASI SAHAM DUA PERUSAHAAN YANG BERGABUNG NUR AZIEZAH

MEMAKSIMUMKAN NILAI HARAPAN KEKAYAAN INVESTOR DENGAN STRATEGI INVESTASI SAHAM DUA PERUSAHAAN YANG BERGABUNG NUR AZIEZAH MEMAKIMUMKAN NILAI HARAPAN KEKAYAAN INVETOR DENGAN TRATEGI INVETAI AHAM DUA PERUAHAAN YANG BERGABUNG NUR AZIEZAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTA MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Model Persediaan Model Deterministik

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Model Persediaan Model Deterministik 6 BAB LANDASAN TEORI. Model Persedaan.. Model Deermnsk Model Deermnsk adalah model yang menganggap nla-nla parameer elah dkeahu dengan pas. Model n dbedakan menjad dua: a. Deermnsk Sas. D dalam model n

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 26 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penilaian perkembangan kinerja keuangan PT. Goodyear Indonesia Tbk dilakukan dengan maksud unuk mengeahui sejauh mana perkembangan usaha perusahan yang

Lebih terperinci

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu

Lebih terperinci

Nama : Crishadi Juliantoro NPM :

Nama : Crishadi Juliantoro NPM : ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang

Lebih terperinci

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode 20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena

Lebih terperinci

Modifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat

Modifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat Vol. 14, No. 1, 46-53, Jul 2017 Modfkas Penaksr Robus dalam Pelabelan Ouler Mulvara Erna Tr Herdan Absrak Ouler adalah suau observas yang polanya dak mengku mayoras daa. Ouler dalam kasus mulvara sanga

Lebih terperinci

APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND

APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND Noeryani 1, Ely Okafiani 2, Fera Andriyani 3 1,2,3) Jurusan maemaika, Fakulas Sains Terapan, Insiu Sains & Teknologi

Lebih terperinci

MENGUKUR RISIKO SISTEMIK DAN KETERKAITAN FINANSIAL PERBANKAN DI INDONESIA

MENGUKUR RISIKO SISTEMIK DAN KETERKAITAN FINANSIAL PERBANKAN DI INDONESIA Mengukur Rsko Ssemk Dan Keerkaan Fnansal Perbankan D Indonesa 103 MENGUKUR RISIKO SISTEMIK DAN KETERKAITAN FINANSIAL PERBANKAN DI INDONESIA Sr Ayom Bambang Hermano 1 Absrac Ths paper measures he nsolvency

Lebih terperinci

COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD)

COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD) COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD) CRD Tdak ada kea pengelompokan: Lngkungan homogen Bahan homogen (pebedaan danaa expemenal un yang mempeoleh pelakuan yang ama dalam CRD debu ebaga expemenal eo) Ala homogen

Lebih terperinci

Kajian Model Markov Waktu Diskrit Untuk Penyebaran Penyakit Menular Pada Model Epidemik SIR

Kajian Model Markov Waktu Diskrit Untuk Penyebaran Penyakit Menular Pada Model Epidemik SIR JURAL TEKK POT Vol, o, (0) -6 Kajan odel arkov Waku Dskr Unuk Penyebaran Penyak enular Pada odel Epdemk R Rafqaul Hasanah, Laksm Pra Wardhan, uhud Wahyud Jurusan aemaka, Fakulas PA, nsu Teknolog epuluh

Lebih terperinci

Penerapan Metode Extreme Learning Machine untuk Peramalan Permintaan

Penerapan Metode Extreme Learning Machine untuk Peramalan Permintaan Peneraan eode Ereme Learnng achne unuk Peramalan Permnaan Irwn Dw Agusna, Wwk Anggraen, S.S,.om, Ahmad ukhlason, S.om,.Sc Jurusan Ssem Informas, Insu eknolog Seuluh oember, Surabaya, Indonesa Absrak Permnaann

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Masalah Knerja pembangunan ekonom Indonesa bsa dkaakan sanga membanggakan dengan ngka perumbuhan ekonom selama beberapa dekade erakhr n sangalah ngg, walaupun mengalam

Lebih terperinci

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

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan

Lebih terperinci

Di bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif

Di bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif Regres Dummy D bdang ekonom dak semua nformas dapa dukur secara kuanaf Peubah dummy dgunakan unuk memperoleh nformas yang bersfa kualaf Conoh pada daa cross secon: Gender: sebaga penenu jumlah pendapaan

Lebih terperinci

Taksiran Kurva Regresi Spline pada Data Longitudinal dengan Kuadrat Terkecil

Taksiran Kurva Regresi Spline pada Data Longitudinal dengan Kuadrat Terkecil Vol. 11, No. 1, 77-83, Jul 2014 Taksran Kurva Regres Slne ada Data Longtudnal dengan Kuadrat Terkecl * Abstrak Makalah n mengka tentang estmas regres slne khususnya enggunaan ada data longtudnal. Data

Lebih terperinci

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

BAB 1 PENDAHULUAN. Dalam pelaksanaan pembangunan saat ini, ilmu statistik memegang peranan penting BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Dalam pelaksanaan pembangunan saa ini, ilmu saisik memegang peranan pening baik iu di dalam pekerjaan maupun pada kehidupan sehari-hari. Ilmu saisik sekarang elah melaju

Lebih terperinci

! BUPATI PACriAN j PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 18 TAHUN 2013

! BUPATI PACriAN j PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 18 TAHUN 2013 ! BUPAT PACrAN j PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 18 TAHUN 2013 TENTANG PEDOMAN PENYUSUNAN LAPORAN DEWAN PENGAWAS BADAN LAYANAN UMUM DAERAH PADA RUMAH SAKT UMUM DAERAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN

Lebih terperinci

PEMERINTAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN DAERAH KABUPATEN PACITAN : NOMOR 18 TAHUN 2001

PEMERINTAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN DAERAH KABUPATEN PACITAN : NOMOR 18 TAHUN 2001 I I PEMERINTAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN DAERAH KABUPATEN PACITAN : NOMOR 18 TAHUN 2001 \ TENTANG PEMBERDAYAAN, PELESTARIAN DAN PENGEMBANGAN ADAT ISTIADAT DAN LEMBAGA ADAT DENGAN RAHMAT TAHUN YANG MAHA

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jens Peneltan Jens peneltan n adalah peneltan quas expermental dengan one group pretest posttest desgn. Peneltan n tdak menggunakan kelas pembandng namun sudah menggunakan

Lebih terperinci

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

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.

Lebih terperinci

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Model Rumusan Masalah dan Pengambilan Kepuusan Model rumusan masalah dan pengambilan kepuusan yang digunakan dalam menyelesaikan skripsi ini dimulai dari observasi lapangan

Lebih terperinci

Komponen Meteorologi Curah Hujan. Komponen. Komponen Loss. Direct Runoff. Komponen. Komponen Routing. Akuifer. Baseflow. Saluran Sungai.

Komponen Meteorologi Curah Hujan. Komponen. Komponen Loss. Direct Runoff. Komponen. Komponen Routing. Akuifer. Baseflow. Saluran Sungai. Dalam HEC-HMS, roses hujan-lmasan yang erjad dalam suau DS dbag menjad enam komonen uama (Gambar.3): meeorolog loss dre runoff (lmasan langsung) baseflow (alran dasar) roung (enelusuran banjr) reservor

Lebih terperinci

*Corresponding Author:

*Corresponding Author: Prosiding Seminar Tugas Akhir FMIPA UNMUL 5 Periode Mare 6, Samarinda, Indonesia ISBN: 978-6-7658--3 Penerapan Model Neuro-Garch Pada Peramalan (Sudi Kasus: Reurn Indeks Harga Saham Gabungan) Applicaion

Lebih terperinci

Muthmainnah PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2007 M/1428 H

Muthmainnah PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2007 M/1428 H PERBANDINGAN MODEL COX PROPORTIONAL HAZARD DAN MODEL PARAMETRIK BERDASARKAN ANALISIS RESIDUAL (Sud Kasus pada Daa Kanker Paru-Paru yang Dperoleh dar Conoh Daa pada Sofware S-Plus 2000 dan Smulas unuk Dsrbus

Lebih terperinci

ANALISIS KINERJA PORTOFOLIO SAHAM DENGAN METODE SHARPE, TREYNOR, DAN JENSENS MEASURE TERHADAP PERUSAHAAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA (BEI)

ANALISIS KINERJA PORTOFOLIO SAHAM DENGAN METODE SHARPE, TREYNOR, DAN JENSENS MEASURE TERHADAP PERUSAHAAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA (BEI) DINAMIKA EKONOMI Jurnal Ekonomi dan Bisniss Vol.7 No.2 Seember 2014 ANALISIS KINERJA PORTOFOLIO SAHAM DENGAN METODE SHARPE, TREYNOR, DAN JENSENS MEASURE TERHADAP PERUSAHAAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK

Lebih terperinci