BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
|
|
- Herman Gunawan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pajak merupakan sumber kas negara yang digunakan untuk pembangunan. Undang- Undang Republik Indonesia Nomor 16 Tahun 2000 tentang Ketentuan Umum Dan Tata Cara Perpajakan secara langsung memaksa masyarakat turut serta dalam pembangunan daerah dengan membayar pajak yang diwajibkan. Untuk menjamin kelancaran pembayaran dan pemungutan pajak maka pemerintah menetapkan ketentuan sesuai dengan Undang-Undang Nomor 28 Tahun 2009 tentang Pajak Daerah dan Retribusi Daerah. Jenis Pajak Provinsi menurut Undang-Undang Nomor 28 Tahun 2009 yaitu Pajak Kendaraan Bermotor (PKB), Bea Balik Nama Kendaraan Bermotor (BBNKB), Pajak Bahan Bakar Kendaraan Bermotor, Pajak Air Permukaan dan Pajak Rokok. Pajak Kendaraan Bermotor (PKB) merupakan pajak yang dipungut atas kepemilikan dan atau penguasaan Kendaraan Bermotor. Bea Balik Nama Kendaraan Bermotor (BBNKB) adalah pajak yang dipungut atas setiap penyerahan Kenderaan Bermotor (KBM) dalam hak milik. Dari statistik kabupaten Karo, berdasarkan hasil survei badan Pusat Statistika diperlihatkan bahwa pertumbuhan kendaraan bermotor mengalami peningkatan secara simultan pada tahun berkisar 2%. Hal ini menunjukkan bahwa kontribusi dari sektor transportasi menyumbang sekitar 1,9% secara kumulatif dengan sektor komunikasi untuk PAD kabupaten Karo. Dari hasil perkiraan, diperoleh peningkatan jumlah kendaraan bermotor di kabupaten Karo pada tahun 2012 sebesar 0,041%, tahun 2013 sebesar 0,067% dan terjadi peningkatan yang besar pada tahun 2014 yaitu 0,11%. Sehingga dengan semakin baiknya sistem pendapatan Pajak Kendaraan Bermotor, yaitu mencapai target penerimaan yang maksimum, akan membantu perekonomian daerah kabupaten Karo. Dalam kenyataannya, banyak variabel yang mempengaruhi pendapatan Pajak Kendaraan Bermotor (PKB) dan Bea Balik Nama Kendaraan Bermotor (BBNKB)
2 sehingga dalam peramalannya digunakan metode fungsi transfer. Fungsi transfer merupakan suatu metode yang digunakan untuk memodelkan suatu deret waktu yang dipengaruhi oleh satu atau beberapa deret waktu lainnya. Fungsi transfer menggunakan notasi yang konsisten dan menggunakan model multivariat, yang menggabungkan beberapa karakteristik dari model-model ARIMA univariat dan beberapa karakteristik dari analisis regresi berganda, yang membahas tentang gabungan pendekatan deret berkala dengan pendekatan kausal. Dalam penelitian ini, variabel-variabel input yang diduga mempengaruhi pendapatan Pajak Kendaraan Bermotor (PKB) adalah jumlah kendaraan dalam satuan unit berdasarkan jenis-jenis kendaraan bermotor yang terdaftar membayar pajak di UPT SAMSAT Kabanjahe. Variabel-variabel yang mempengaruhi pendapatan Bea Balik Nama Kendaraan bermotor (BBNKB) adalah jenis-jenis kendaraan bermotor yang melakukan pendaftaran ulang kendaraan bermotor di UPT SAMSAT Kabanjahe Perumusan Masalah Perumusan masalah yang akan diteliti dalam penulisan tugas akhir ini adalah mengaplikasikan pemodelan fungsi transfer multi input dalam model relasional dengan bantuan software MINITAB yang diharapkan berguna untuk peramalan pendapatan PKB dan BBNKB untuk periode mendatang Batasan Masalah Penelitian ini hanya dibatasi pada data realisasi penerimaan PKB dan BBNKB, dengan indikator yang mempengaruhi yaitu jumlah kendaraan dalam satuan unit berdasarkan jenis-jenis kendaraan bermotor yang terdaftar di UPT SAMSAT Kabanjahe dengan tidak dipengaruhi oleh faktor politik dan kebijakan terhadap perubahan Peraturan Daerah mengenai penentuan Pajak Kendaraan Bermotor.
3 1.4. Tinjauan Pustaka Tinjauan Statistika Proses analisis data merupakan upaya dalam menjelaskan informasi. Informasi sulit dibaca secara langsung dari bentuk data mentah. Sehingga dari proses analisis ini, diharapkan hasilnya dapat disajikan dalam bentuk yang lebih sederhana dan mudah dimengerti. Hasil dari analisis ini selanjutnya dapat dipergunakan dalam mengambil keputusan Konsep Dasar Runtun Waktu Runtun waktu atau dengan istilah Time Series adalah pengamatan yang diambil berdasarkan urutan waktu dan antara pengamatan yang berdekatan saling tergantung. Pengambilan data biasanya dilakukan pada interval waktu yang sama. Periode penelitian yang baik bahwa bila data tidak menjadi kendala dan terdapat keyakinan tidak adanya perubahan eksternal yang signifikan, maka periode tiga tahun sebelum dan tiga tahun sesudah penanganan dapat diterapkan. Semakin lama periode penelitian maka akan mengurangi efek dari fluktuasi random atau regression-to-the-mean peramalan. Time series merupakan serangkaian data pengamatan yang saling bergantung. Hal ini dinyatakan dalam indeks t secara berurutan dan dengan interval waktu yang tetap. Setiap pengamatan dapat dinyatakan sebagai variabel random Z t dengan notasi Z, Z,..., Z. (Wei, 1994) Kestasioneran Peramalan menggunakan ARIMA Box-Jenkins harus memenuhi syarat stasioneritas pada mean dan varian. Suatu time series dikatakan stasioner dalam mean apabila berfluktuasi dalam mean yang konstan, dan dikatakan stasioner dalam varian apabila berfluktuasi dalam varian yang konstan. Variabel random Z t1, Z t2,..., Z tn dikatakan stasioner bila (Wei, 1994):
4 F(Z t1, Z t2,..., Z tm ) = F(Z t1+k, Z t2+k,..., Z tm+k ) Dan dapat dikatakan stricly stationary apabila persamaan di atas terpenuhi untuk m = 1, 2,..., n. Time series yang bersifat stricly stationary, yaitu waktu pengamatan tidak berpengaruh terhadap mean ( ), varians ( ), dan kovarians ( ) (Box & Jenkins, 1994). Untuk memenuhi asumsi stasioneritas, maka pada suatu time series yang non stasioner perlu dilakukan difference atau transformasi terlebih dahulu. Secara umum differencing dengan orde difference d adalah (Wei, 1994):, d = 1,2,...,n Proses White Noise Salah satu bentuk proses yang stasioner adalah white noise ( ). Proses ini didefenisikan sebagi bentuk variabel random yang berurutan tidak saling berkorelasi, identik dan mengikuti distribusi tertentu. Sebuah proses white noise adalah stasioner dengan fungsi auto kovarians (Wei, 1994): Sebuah proses white noise yang stasioner dengan fungsi autokovarian sebagai berikut : Nilai ACF nya adalah : Dan nilai PACF nya adalah :
5 Konsep Fungsi Transfer Model fungsi transfer merupakan salah satu alternatif untuk menyelesaikan permasasalahan apabila terdapat lebih dari satu time series. Keadaan ini sering disebut data multivariate time series, karena model multivariate menggabungkan beberapa karakteristik dari model model ARIMA univariat dan beberapa karakteristik dari analisis regresi berganda (Makridakis,1993). Model fungsi transfer adalah suatu model yang menggambarkan nilai dari prediksi masa depan dari suatu time series (disebut output atau Y t ) didasarkan pada nilai nilai masa lalu dari deret itu sendiri (Y t ) dan juga berdasarkan pada satu atau lebih time series yang mempunyai hubungan (disebut deret input atau X t ) dengan deret output tersebut (Makridakis dkk, 1993) Model Fungsi Transfer Bentuk umum dari model fungsi transfer untuk single input (X t ) dan single output (Y t ) adalah (Makridakis, dkk): dengan: representasi dari deret output representasi dari deret input yang stasioner gangguan) pengaruh kombinasi dari seluruh faktor yang mempengaruhi Y t (disebut dan k adalah orde fungsi transfer. Untuk mengatasi ragam yang nonstasioner, maka deret input dan output harus ditransformasikan. Sedangkan untuk menyederhanakan model fungsi transfer maka perlu dihilangkan fungsi musimannya (deseasonalized).
6 Fungsi Transfer Single Input Model fungsi transfer adalah suatu model yang menggambarkan nilai prediksi dari suatu time series (Y t ) berdasarkan pada nilai nilai deret Y t itu sendiri dan juga berdasarkan data time series yang mempunyai hubungan terhadap X t. Model fungsi transfer yang bersifat dinamis berpengaruh tidak hanya pada hubungan linier antara waktu ke-t input X t dan waktu ke-t output Y t, tetapi juga saat input X t dengan saat t, t+1,...,t+k pada output Y t. Bentuk umum model fungsi transfer single input (X t ) dan single output (Y t ) adalah (Makridakis dkk, 1993): dengan: representasi dari deret output representasi dari deret input yang stasioner pengaruh kombinasi dari seluruh faktor yang mempengaruhi Y t (disebut gangguan) dan k adalah orde fungsi transfer. Karena adanya kemungkinan data yang tidak stasioner, maka deret input dan deret output harus ditransformasikan dengan tepat (untuk mengatasi ragam yang tidak stasioner), dibedakan dan mungkin perlu dihilangkan unsur musimannya. (Makridakis dkk,1993) Sehingga model fungsi transfer ditulis sebagai berikut : atau dengan: n t = gangguan (noise) = operator moving average = operator autoregresif = orde dari fungsi = orde dari fungsi
7 Fungsi Transfer Multi Input Pada fungsi transfer multi input terdapat beberapa variabel input X yang dimasukkan pada suatu pemodelan. Sehingga model fungsi transfer multi input adalah: dengan, = variabel dependen = variabel independen ke-j = operator moving average orde untuk variabel ke-j = operator autoregressive orde untuk variabel ke-j = operator moving average orde q = operator autoregressive orde p = nilai gangguan acak Dalam fungsi transfer multi input terdapat beberapa variabel input yang masuk dalam sistem ditambah dengan noise yang ada akan menghasilkan deret output Tahap Pembentukan Model Fungsi Transfer Untuk deret input (X t ) dan deret output (Y t ) tertentu dalam bentuk data mentah, terdapat empat tahap utama pembentukan model fungsi transfer, sebagai berikut (Makridakis dkk, 1993): 1. Identifikasi Bentuk Model 2. Penaksiran Parameter parameter Model Fungsi Transfer 3. Uji Diagnosa Model Fungsi Transfer 4. Penggunaan Model fungsi Transfer untuk Peramalan
8 1.5. Tujuan Penelitian Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah memperoleh aplikasi pemodelan fungsi transfer multi input dalam model yang relasional dengan bantuan software MINITAB dan microsoft Excel yang diharapkan berguna untuk peramalan pendapatan PKB dan BBNKB untuk periode mendatang Kontribusi Penelitian Manfaat dari penelitian ini adalah : 1. Memberikan gambaran kepada kepala UPT SAMSAT Kabanjahe mengenai pendapatan PKB dan BBNKB pada masa yang akan datang sehingga dapat digunakan sebagai acuan dalam pengambilan kebijakan penentuan realisasi untuk mendekati target yang ditetapkan. 2. Sebagai pembelajaran bagi mahasiswa dalam penerapan ilmu statistika yang berhubungan dengan model fungsi transfer Metode Penelitian Sumber Data Sumber data yang digunakan dalam penelitian merupakan data sekunder pada periode bulan Januari 2011 sampai dengan bulan Desember 2014 yang berasal dari: 1. UPT SAMSAT Kabanjahe a. Data Realisasi Penerimaan PKB dan BBNKB b. Data jenis kendaraan yang membayar pajak Kendaraan Bermotor 2. Katalog Badan Pusat Statistika (BPS)
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Berdasarkan sifatnya peramalan terbagi atas dua yaitu peramalan kualitatif dan peramalan kuantitatif. Metode kuantitatif terbagi atas dua yaitu analisis deret berkala
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Manfaat Peramalan Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suatu dugaan atau perkiraan tentang terjadinya suatu keadaan dimasa depan, tetapi dengan menggunakan metode metode tertentu
Lebih terperinciBAB 3 MODEL FUNGSI TRANSFER MULTIVARIAT
BAB 3 MODEL FUNGSI TRANSFER MULTIVARIAT Model fungsi transfer multivariat merupakan gabungan dari model ARIMA univariat dan analisis regresi berganda, sehingga menjadi suatu model yang mencampurkan pendekatan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI Pengertian Data Deret Berkala
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Data Deret Berkala Suatu deret berkala adalah himpunan observasi yang terkumpul atau hasil observasi yang mengalami peningkatan waktu. Data deret berkala adalah serangkaian
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Analisis ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) umumnya
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Stasioner Analisis ARIMA Autoregressive Integrated Moving Average umumnya mengasumsikan bahwa proses umum dari time series adalah stasioner. Tujuan proses stasioner adalah rata-rata,
Lebih terperinciPeramalan Aset dengan Memperhatikan Dana Pihak Ketiga (DPK) dan Pembiayaan Perbankan Syariah di Indonesia dengan Metode Fungsi Transfer
Peramalan Aset dengan Memperhatikan Dana Pihak Ketiga (DPK) dan Pembiayaan Perbankan Syariah di Indonesia dengan Metode Fungsi Transfer 1 Faridah Yuliani dan 2 Dr. rer pol Heri Kuswanto 1,2 Jurusan Statistika
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan Peramalan merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa mendatang berdasarkan data pada masa lalu, berbasis pada metode ilmiah dan kualitatif yang dilakukan
Lebih terperinciHALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING...iii. HALAMAN PENGESAHAN...iv. HALAMAN PERSEMBAHAN... vi. KATA PENGANTAR... viii. DAFTAR ISI... x. DAFTAR TABEL...
HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING...iii HALAMAN PENGESAHAN...iv MOTTO... v HALAMAN PERSEMBAHAN... vi KATA PENGANTAR... viii DAFTAR ISI... x DAFTAR TABEL... xi DAFTAR GAMBAR... xii DAFTAR LAMPIRAN... xiv PERNYATAAN...
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Peramalan digunakanan sebagai acuan pencegah yang mendasari suatu keputusan untuk yang akan datang dalam upaya meminimalis kendala atau memaksimalkan pengembangan baik
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015
III. METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015 bertempat di Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan teori-teori yang menjadi dasar dan landasan dalam penelitian sehingga membantu mempermudah pembahasan selanjutnya. Teori tersebut meliputi arti dan peranan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defenisi Peramalan Peramalan adalah suatu kegiatan dalam memperkirakan atau kegiatan yang meliputi pembuatan perencanaan di masa yang akan datang dengan menggunakan data masa lalu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. berasal dari sumber tetap yang terjadinya berdasarkan indeks waktu t secara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Time Series atau runtun waktu adalah serangkaian data pengamatan yang berasal dari sumber tetap yang terjadinya berdasarkan indeks waktu t secara berurutan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peramalan merupakan studi terhadap data historis untuk menemukan hubungan, kecenderungan dan pola data yang sistematis (Makridakis, 1999). Peramalan menggunakan pendekatan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. datang. Kegunaan dari peramalan terlihat pada saat pengambilan keputusan.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang datang. Kegunaan dari peramalan terlihat pada saat pengambilan keputusan. Keputusan yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di Indonesia sejak tahun enam puluhan telah diterapkan Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika di Jakarta menjadi suatu direktorat perhubungan udara. Direktorat
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan 2.1.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang (Sofjan Assauri,1984). Setiap kebijakan ekonomi
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. autokovarians (ACVF) dan fungsi autokorelasi (ACF), fungsi autokorelasi parsial
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Berikut teori-teori yang mendukung penelitian ini, yaitu konsep dasar peramalan, konsep dasar deret waktu, proses stokastik, proses stasioner, fungsi autokovarians (ACVF) dan fungsi
Lebih terperinciFORECASTING INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA
FORECASTING INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA 1) Nurul Latifa Hadi 2) Artanti Indrasetianingsih 1) S1 Program Statistika, FMIPA, Universitas PGRI Adi Buana Surabaya 2)
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Iklim Iklim ialah suatu keadaan rata-rata dari cuaca di suatu daerah dalam periode tertentu. Curah hujan ialah suatu jumlah hujan yang jatuh di suatu daerah pada kurun waktu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan perkiraan mengenai terjadinya suatu yang akan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Ramalan pada dasarnya merupakan perkiraan mengenai terjadinya suatu yang akan datang. Peramalan adalah proses untuk memperkirakan kebutuhan di masa datang
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. perubahan harga yang dibayar konsumen atau masyarakat dari gaji atau upah yang
II.. TINJAUAN PUSTAKA Indeks Harga Konsumen (IHK Menurut Monga (977 indeks harga konsumen adalah ukuran statistika dari perubahan harga yang dibayar konsumen atau masyarakat dari gaji atau upah yang didapatkan.
Lebih terperinciPeramalan Volume Pemakaian Air di PDAM Kota Surabaya dengan Menggunakan Metode Time Series
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No. 1, (2017) ISSN: 2337-3520 (2301-928X Print) D-157 Peramalan Volume Pemakaian Air di PDAM Kota Surabaya dengan Menggunakan Metode Time Series Moh Ali Asfihani dan Irhamah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Peramalan pada dasarnya merupakan proses menyusun informasi tentang kejadian masa lampau yang berurutan untuk menduga kejadian di masa depan (Frechtling, 2001:
Lebih terperinciSBAB III MODEL VARMAX. Pengamatan time series membentuk suatu deret data pada saat t 1, t 2,..., t n
SBAB III MODEL VARMAX 3.1. Metode Analisis VARMAX Pengamatan time series membentuk suatu deret data pada saat t 1, t 2,..., t n dengan variabel random Z n yang dapat dipandang sebagai variabel random berdistribusi
Lebih terperinciPENDUGAAN DATA RUNTUT WAKTU MENGGUNAKAN METODE ARIMA
KEMENTERIAN PEKERJAAN UMUM BADAN PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN PUSAT PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN SUMBER DAYA AIR PENDUGAAN DATA RUNTUT WAKTU MENGGUNAKAN METODE ARIMA PENDAHULUAN Prediksi data runtut waktu.
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
15 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penelitian Perkembangan ekonomi dan bisnis dewasa ini semakin cepat dan pesat. Bisnis dan usaha yang semakin berkembang ini ditandai dengan semakin banyaknya
Lebih terperinciModel Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) adl teknik untuk mencari pola yg paling cocok dari sekelompok data Model ARIMA dapat digunakan
METODE BOX JENKINS Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) adl teknik untuk mencari pola yg paling cocok dari sekelompok data Model ARIMA dapat digunakan utk semua tipe pola data. Dapat
Lebih terperinciBAB 2. Peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan adalah sesuatu kegiatan situasi atau kondisi yang diperkirakan akan
Lebih terperinciPEMODELAN FUNGSI TRANSFER UNTUK MERAMALKAN CURAH HUJAN DI KOTA SEMARANG
PEMODELAN FUNGSI TRANSFER UNTUK MERAMALKAN CURAH HUJAN DI KOTA SEMARANG 1 Andayani Nurfaizah, 2 Rochdi Wasono, 3 Siti Hajar Rahmawati 1,2,3 Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
Lebih terperinciPERAMALAN SAHAM JAKARTA ISLAMIC INDEX MENGGUNAKAN METODE ARIMA BULAN MEI-JULI 2010
Statistika, Vol., No., Mei PERAMALAN SAHAM JAKARTA ISLAMIC INDEX MENGGUNAKAN METODE ARIMA BULAN MEI-JULI Reksa Nila Anityaloka, Atika Nurani Ambarwati Program Studi S Statistika Universitas Muhammadiyah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan akan terjadi pada
Lebih terperinciLAPORAN PRAKTIKUM ANALISIS RUNTUN WAKTU. Laporan VI ARIMA Analisis Runtun Waktu Model Box Jenkins
LAPORAN PRAKTIKUM ANALISIS RUNTUN WAKTU Kelas A Laporan VI ARIMA Analisis Runtun Waktu Model Box Jenkins No Nama Praktikan Nomor Mahasiswa Tanggal Pengumpulan 1 29 Desember 2010 Tanda Tangan Praktikan
Lebih terperinciANALISIS DERET BERKALA MULTIVARIAT DENGAN MENGGUNAKAN MODEL FUNGSI TRANSFER: STUDI KASUS CURAH HUJAN DI KOTA MALANG
ANALISIS DERET BERKALA MULTIVARIAT DENGAN MENGGUNAKAN MODEL FUNGSI TRANSFER: STUDI KASUS CURAH HUJAN DI KOTA MALANG Fachrul Ulum Febriansyah dan Abadyo Universitas Negeri Malang E-mail: fachrul.febrian@gmail.com
Lebih terperinciPERBANDINGAN MODEL ARCH/GARCH MODEL ARIMA DENGAN MODEL FUNGSI TRANSFER
PERBANDINGAN MODEL ARCH/GARCH MODEL ARIMA DENGAN MODEL FUNGSI TRANSFER (Studi Kasus Indeks Harga Saham Gabungan dan Harga Minyak Mentah Dunia Tahun 2013 sampai 2015) SKRIPSI Oleh: DEBY FAKHRIYANA 24010212130041
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 DATA MINING Data Mining adalah analisis otomatis dari data yang berjumlah banyak atau kompleks dengan tujuan untuk menemukan pola atau kecenderungan yang penting yang biasanya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan tersebut dapat
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi dimasa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciMetode Box - Jenkins (ARIMA)
Metode Box - Jenkins (ARIMA) Metode peramalan saat ini cukup banyak dengan berbagai kelebihan masing-masing. kelebihan ini bisa mencakup variabel yang digunakan dan jenis data time seriesnya. nah, dalam
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA YANG BEKUNJUNG KE BALI MENGGUNAKAN FUNGSI TRANSFER
PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA YANG BEKUNJUNG KE BALI MENGGUNAKAN FUNGSI TRANSFER I Ketut Putra Adnyana 1, I Wayan Sumarjaya 2, I Komang Gde Sukarsa 3 1 Jurusan Matematika, Fakultas FMIPA
Lebih terperinciEFEKTIVITAS METODE BOX-JENKINS DAN EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MERAMALKAN RETRIBUSI PENGUJIAN KENDARAAN BERMOTOR DISHUB KLATEN
EFEKTIVITAS METODE BOX-JENKINS DAN EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MERAMALKAN RETRIBUSI PENGUJIAN KENDARAAN BERMOTOR DISHUB KLATEN Puji Rahayu 1), Rohmah Nur Istiqomah 2), Eminugroho Ratna Sari 3) 1)2)3) Matematika
Lebih terperinciBAB III MODEL ARIMAX DENGAN EFEK VARIASI KALENDER
21 BAB III MODEL ARIMAX DENGAN EFEK VARIASI KALENDER 3.1 Model Variasi Kalender Liu (Kamil 2010: 10) menjelaskan bahwa untuk data runtun waktu yang mengandung efek variasi kalender, dituliskan pada persamaan
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH WISATAWAN DI AGROWISATA KUSUMA BATU MENGGUNAKAN METODE ANALISIS SPEKTRAL. Oleh: Niswatul Maghfiroh NRP.
PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN DI AGROWISATA KUSUMA BATU MENGGUNAKAN METODE ANALISIS SPEKTRAL Oleh: Niswatul Maghfiroh NRP. 1208100065 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciLULIK PRESDITA W APLIKASI MODEL ARCH- GARCH DALAM PERAMALAN TINGKAT INFLASI
LULIK PRESDITA W 1207 100 002 APLIKASI MODEL ARCH- GARCH DALAM PERAMALAN TINGKAT INFLASI 1 Pembimbing : Dra. Nuri Wahyuningsih, M.Kes BAB I PENDAHULUAN 2 LATAR BELAKANG 1. Stabilitas ekonomi dapat dilihat
Lebih terperinciAnalisis Peramalan Data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sebagai Tolak Ukur Kinerja Perekonomian Provinsi Kepulauan Bangka Belitung
Analisis Peramalan Data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sebagai Tolak Ukur Kinerja Perekonomian Provinsi Kepulauan Bangka Belitung Desy Yuliana Dalimunthe Jurusan Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi,
Lebih terperinciABSTRAK. Kata kunci : Data Runtun Waktu, Indeks Harga Konsumen, ARIMA, Analisis Intervensi, Fungsi Step, Peramalan. I Pendahuluan
Analisis Model Intervensi Fungsi Step Terhadap Indeks Harga Konsumen (IHK) Zuhairini Azzahra A 1, Suyono 2, Ria Arafiyah 3 Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) ( X Print) D-300
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (203) 233-20 (230-9X Print) D-300 Pemodelan Konsumsi Listrik Berdasarkan Jumlah Pelanggan PLN Jawa Timur untuk Kategori Rumah Tangga R- dengan Metode Fungsi Transfer
Lebih terperinciPERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN MENGGUNAKAN MODEL INTERVENSI FUNGSI STEP
PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN MENGGUNAKAN MODEL INTERVENSI FUNGSI STEP SKRIPSI Disusun oleh : DITA RULIANA SARI NIM. 24010211140084 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO
Lebih terperinciArtikel Ilmiah. Peneliti : Auditya Gianina Bernadine Amaheka ( ) Michael Bezaleel Wenas, S.Kom., M.Cs.
Analisis Peramalan Penerimaan Pajak Kendaraan Bermotor dengan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) (Studi Kasus : Dinas Pendapatan dan Pengelolaan Aset Daerah Provinsi Jawa Tengah) Artikel
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) ( X Print) D-249
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) 2337-3520 (2301-928X Print) D-249 Analisis Fungsi Transfer pada Harga Cabai Merah yang Dipengaruhi oleh Curah Hujan Di Surabaya Putri Rintan Aryasita,
Lebih terperinciPERAMALAN PENYEBARAN JUMLAH KASUS VIRUS EBOLA DI GUINEA DENGAN METODE ARIMA
Jurnal UJMC, Volume 2, Nomor 1, Hal. 28-35 pissn : 2460-3333 eissn: 2579-907X PERAMALAN PENYEBARAN JUMLAH KASUS VIRUS EBOLA DI GUINEA DENGAN METODE ARIMA Novita Eka Chandra 1 dan Sarinem 2 1 Universitas
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI. akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciPERAMALAN BANYAKNYA OBAT PARASETAMOL DAN AMOKSILIN DOSIS 500 MG YANG DIDISTRIBUSIKAN OLEH DINKES SURABAYA
Seminar Hasil Tugas Akhir Jurusan Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2013 LOGO PERAMALAN BANYAKNYA OBAT PARASETAMOL DAN AMOKSILIN DOSIS 500 MG YANG DIDISTRIBUSIKAN OLEH DINKES SURABAYA
Lebih terperinciUNIVERSITAS NEGERI SEMARANG
PEMODELAN FUNGSI TRANSFER UNTUK MERAMALKAN TINGKAT INFLASI INDONESIA Skripsi disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains Program Studi Matematika oleh Evelyn Paradita 4111412013
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. merupakan suatu proses, mencari kebenaran dan menghasilkan kebenaran.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis / Pendekatan Penelitian Penelitian dan ilmu pengetahuan mempunyai kaitan yang erat keduanya merupakan suatu proses, mencari kebenaran dan menghasilkan kebenaran. Penelitian
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada bab ini, dibahas mengenai model Vector Error Correction (VEC),
BAB III PEMBAHASAN Pada bab ini, dibahas mengenai model Vector Error Correction (VEC), prosedur pembentukan model Vector Error Correction (VEC), dan aplikasi model Vector Error Correction (VEC) pada penutupan
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PESAWAT TERBANG DOMESTIK DI BANDAR UDARA JUANDA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUNGSI TRANSFER MULTI INPUT
PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PESAWAT TERBANG LOGO DOMESTIK DI BANDAR UDARA JUANDA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUNGSI TRANSFER MULTI INPUT Oleh : Ary Miftakhul Huda (1309 100 061) Dosen Pembimbing : Dr.rer.pol.
Lebih terperinciPERAMALAN LAJU INFLASI, SUKU BUNGA INDONESIA DAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR)
PERAMALAN LAJU INFLASI, SUKU BUNGA INDONESIA DAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) SKRIPSI Oleh : PRISKA RIALITA HARDANI 24010211120020 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. yang akan datang. Ramalan adalah situasi dan kondisi yang diperkirakan akan terjadi
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan adalah situasi dan kondisi yang diperkirakan akan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan sering dipandang sebagai seni dan ilmu dalam memprediksikan kejadian yang mungkin dihadapi pada masa yang akan datang. Secara teoritis peramalan
Lebih terperinciPERAMALAN KUNJUNGAN WISATA DENGAN PENDEKATAN MODEL SARIMA (STUDI KASUS : KUSUMA AGROWISATA)
PERAMALAN KUNJUNGAN WISATA DENGAN PENDEKATAN MODEL SARIMA (STUDI KASUS : KUSUMA AGROWISATA) Oleh : Nofinda Lestari 1208 100 039 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciMetode Variasi Kalender untuk Meramalkan Banyaknya Penumpang Kereta Api
Metode Variasi Kalender untuk Meramalkan Banyaknya Penumpang Kereta Api Efek Variasi Kalender dengan Pendekatan Regresi Time Series Nur Ajizah 1, Resa Septiani Pontoh 2, Toni Toharudin 3 Mahasiswa Program
Lebih terperinciOPTIMALISASI PERENCANAAN PRODUKSI DENGAN PREEMPTIVE GOAL PROGRAMMING (STUDI KASUS: UD. DODOL MADE MERTA TEJAKULA, SINGARAJA)
OPTIMALISASI PERENCANAAN PRODUKSI DENGAN PREEMPTIVE GOAL PROGRAMMING (STUDI KASUS: UD. DODOL MADE MERTA TEJAKULA, SINGARAJA) Ni Putu Deviyanti 1, Ni Ketut Tari Tastrawati 2, I Wayan Sumarjaya 3 1 Jurusan
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENUMPANG BANDARA I GUSTI NGURAH RAI DENGAN MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA)
M-11 2) PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG BANDARA I GUSTI NGURAH RAI DENGAN MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) Naili Farkhatul Jannah 1), Muhammad Bahtiar Isna Fuady 2), Sefri
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE DI KOTA DENPASAR MENGGUNAKAN MODEL FUNGSI TRANSFER MULTIVARIAT
PERAMALAN JUMLAH PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE DI KOTA DENPASAR MENGGUNAKAN MODEL FUNGSI TRANSFER MULTIVARIAT Novian Endi Gunawan 1, I Wayan Sumarjaya 2, I G.A.M. Srinadi 3 1 Program Studi Matematika,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Di Indonesia meteorologi diasuh dalam Badan Meteorologi dan Geofisika di Jakarta
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Di Indonesia meteorologi diasuh dalam Badan Meteorologi dan Geofisika di Jakarta yang sejak tahun enam puluhan telah diterapkan menjadi suatu direktorat perhubungan
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK ITS Vol. 7, No. 1 (2018) ( X Print)
Penerapan Metode Campuran Autoregressive Integrated Moving Average dan Quantile Regression (ARIMA-QR) untuk Peramalan Harga Cabai Sebagai Komoditas Strategis Pertanian Indonesia Maria Cendanasari Kurniawan
Lebih terperinciMetode Deret Berkala Box Jenkins
METODE BOX JENKINS Metode Deret Berkala Box Jenkins Suatu metode peramalan yang sistematis, yang tidak mengasumsikan suatu model tertentu, tetapi menganalisa deret berkala sehingga diperoleh suatu model
Lebih terperinciKAJIAN TEORI. atau yang mewakili suatu himpunan data. Menurut Supranoto (2001:14) Rata rata (μ) dari distribusi probabilitas
6 BAB II KAJIAN TEORI A. Statistik Dasar 1. Average (Rata-rata) Menurut Spiegel,dkk (1996:45) rata-rata yaitu sebuah nilai yang khas atau yang mewakili suatu himpunan data. Menurut Supranoto (2001:14)
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Produk Domestik Regional Bruto
18 BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Produk Domestik Regional Bruto Dalam menghitung pendapatan regional, dipakai konsep domestik. Berarti seluruh nilai tambah yang ditimbulkan oleh berbagai sektor atau lapangan
Lebih terperinciPERAMALAN CURAH HUJAN KOTA BANDUNG MENGGUNAKAN MODEL FUNGSI TRANSFER MULTIVARIAT PADA DERET BERKALA MUSIMAN
PERAMALAN CURAH HUJAN KOTA BANDUNG MENGGUNAKAN MODEL FUNGSI TRANSFER MULTIVARIAT PADA DERET BERKALA MUSIMAN Danica Dwi Prahesti, Entit Puspita, Fitriani Agustina Departemen Pendidikan Matematika FPMIPA
Lebih terperinciPERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN MODEL REGRESI DENGAN RESIDUAL ARIMA DALAM MENERANGKAN PERILAKU PELANGGAN LISTRIK DI KOTA PALOPO
Perbandingan Model ARIMA... (Alia Lestari) PERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN MODEL REGRESI DENGAN RESIDUAL ARIMA DALAM MENERANGKAN PERILAKU PELANGGAN LISTRIK DI KOTA PALOPO Alia Lestari Fakultas Teknik Universitas
Lebih terperinciPrediksi Laju Inflasi di Kota Ambon Menggunakan Metode ARIMA Box Jenkins
Statistika, Vol. 16 No. 2, 95 102 November 2016 Prediksi Laju Inflasi di Kota Ambon Menggunakan Metode ARIMA Box Jenkins FERRY KONDO LEMBANG Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Pattimura Ambon
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Peramalan Peramalan (forecasting) merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa yang akan datang. Pada hakekatnya peramalan hanya merupakan suatu perkiraan (guess),
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Mulai Studi Pendahuluan Studi Pustaka Identifikasi Masalah Perumusan Masalah Tujuan Pengumpulan Data 1. Profil Perusahaan PT. Mensa Binasukses cabang kota Padang 2. Data forecasting
Lebih terperinciOPTIMASI PRODUKSI UNTUK PRODUK PESANAN PADA PERUSAHAAN PESTISIDA MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING. Oleh: Rossy Susanti ( )
OPTIMASI PRODUKSI UNTUK PRODUK PESANAN PADA PERUSAHAAN PESTISIDA MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING Oleh: Rossy Susanti (1207 100 007) Dosen Pembimbing: Drs. Suharmadi S., DiplSc.,MPhil JURUSAN MATEMATIKA
Lebih terperinciTEORI DASAR DERET WAKTU M A T O P I K D A L A M S T A T I S T I K A II 22 J A N U A R I 2015 U T R I W E N I M U K H A I Y A R
TEORI DASAR DERET WAKTU M A 5 2 8 3 T O P I K D A L A M S T A T I S T I K A II 22 J A N U A R I 2015 U T R I W E N I M U K H A I Y A R DERET WAKTU Deret waktu sendiri tidak lain adalah himpunan pengamatan
Lebih terperinciANALISIS INTERVENSI KENAIKAN HARGA BBM BERSUBSIDI PADA DATA INFLASI KOTA SEMARANG
ANALISIS INTERVENSI KENAIKAN HARGA BBM BERSUBSIDI PADA DATA INFLASI KOTA SEMARANG SKRIPSI Disusun Oleh : NOVIA DIAN ARIYANI 24010211120016 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO
Lebih terperinciPEMODELAN ARIMA DALAM PERAMALAN PENUMPANG KERETA API PADA DAERAH OPERASI (DAOP) IX JEMBER
PKMT-2-13-1 PEMODELAN ARIMA DALAM PERAMALAN PENUMPANG KERETA API PADA DAERAH OPERASI (DAOP) IX JEMBER Umi Rosyiidah, Diah Taukhida K, Dwi Sitharini Jurusan Matematika, Universitas Jember, Jember ABSTRAK
Lebih terperinciPREDIKSI HARGA SAHAM PT. BRI, Tbk. MENGGUNAKAN METODE ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
PREDIKSI HARGA SAHAM PT. BRI, MENGGUNAKAN METODE ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Greis S. Lilipaly ), Djoni Hatidja ), John S. Kekenusa ) ) Program Studi Matematika FMIPA UNSRAT Manado
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL ARIMA UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM PT. TELKOM Tbk. APPLICATION OF ARIMA TO FORECASTING STOCK PRICE OF PT. TELOKM Tbk.
PENERAPAN MODEL ARIMA UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM PT. TELKOM Tbk. Djoni Hatidja ) ) Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sam Ratulangi, Manado 955 email: dhatidja@yahoo.com ABSTRAK Penelitian ini
Lebih terperinciPERBANDINGAN MODEL PADA DATA DERET WAKTU PEMAKAIAN LISTRIK JANGKA PENDEK YANG MENGANDUNG POLA MUSIMAN GANDA ABSTRAK
PERBANDINGAN MODEL PADA DATA DERET WAKTU PEMAKAIAN LISTRIK JANGKA PENDEK YANG MENGANDUNG POLA MUSIMAN GANDA Gumgum Darmawan 1), Suhartono 2) 1) Staf Pengajar Jurusan Statistika FMIPA UNPAD 2) Staf Pengajar
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
1 BAB 2 LANDASAN TEORI Bab ini membahas tentang teori penunjang dan penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan metode ARIMA box jenkins untuk meramalkan kebutuhan bahan baku. 2.1. Peramalan Peramalan
Lebih terperinciANALISA BOX JENKINS PADA PEMBENTUKAN MODEL PRODUKSI PREMI ASURANSI KENDARAAN BERMOTOR RODA EMPAT
ANALISA BOX JENKINS PADA PEMBENTUKAN MODEL PRODUKSI PREMI ASURANSI KENDARAAN BERMOTOR RODA EMPAT Mei Taripar Pardamean S.,SKom Jl. Makmur No.1 Ciracas Jakarta Timur mtp95@yahoo.com ABSTRAK Tujuan dari
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan (Forceasting) 2.1.1 Pengertian Peramalan Untuk memajukan suatu usaha harus memiliki pandangan ke depan yakni pada masa yang akan datang. Hal seperti ini yang harus dikaji
Lebih terperinciVERIFIKASI MODEL ARIMA MUSIMAN MENGGUNAKAN PETA KENDALI MOVING RANGE
VERIFIKASI MODEL ARIMA MUSIMAN MENGGUNAKAN PETA KENDALI MOVING RANGE (Studi Kasus : Kecepatan Rata-rata Angin di Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Stasiun Meteorologi Maritim Semarang) SKRIPSI
Lebih terperinciKAJIAN METODE BOOTSTRAP DALAM MEMBANGUN SELANG KEPERCAYAAN DENGAN MODEL ARMA (p,q)
SIDANG TUGAS AKHIR KAJIAN METODE BOOTSTRAP DALAM MEMBANGUN SELANG KEPERCAYAAN DENGAN MODEL ARMA (p,q) Disusun oleh : Ratna Evyka E.S.A NRP 1206.100.043 Pembimbing: Dra. Nuri Wahyuningsih, M.Kes Dra.Laksmi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Pasar modal adalah tempat kegiatan perusahaan untuk mencari dana yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pasar modal adalah tempat kegiatan perusahaan untuk mencari dana yang digunakan untuk membiayai kegiatan usahanya. Selain itu, pasar modal merupakan suatu usaha penghimpunan
Lebih terperinciPeramalam Jumlah Penumpang Yang Berangkat Melalui Bandar Udara Temindung Samarinda Tahun 2012 Dengan Metode ARIMA BOX-JENKINS
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 3, Nomor, Mei 2 ISSN 8-7829 Peramalam Jumlah Penumpang Yang Berangkat Melalui Bandar Udara Temindung Samarinda Tahun 2 Dengan Metode ARIMA BOX-JENKINS Forecasting The Number
Lebih terperinciPENGGUNAAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (P,Q) UNTUK PERAMALAN HARGA DAGING AYAM BROILER DI PROVINSI JAWA TIMUR
Seminar Nasional Matematika dan Aplikasinya, 21 Oktober 27 PENGGUNAAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (P,Q) UNTUK PERAMALAN HARGA DAGING AYAM BROILER DI PROVINSI JAWA TIMUR
Lebih terperinciOleh : Dwi Listya Nurina Dosen Pembimbing : Dr. Irhamah, S.Si, M.Si
Oleh : Dwi Listya Nurina 1311105022 Dosen Pembimbing : Dr. Irhamah, S.Si, M.Si Air Bersih BUMN Penyediaan air bersih untuk masyarakat mempunyai peranan yang sangat penting dalam meningkatkan kesehatan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Peramalan keadaan pada suatu waktu merupakan hal penting. Hal itu
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Peramalan keadaan pada suatu waktu merupakan hal penting. Hal itu dikarenakan peramalan dapat digunakan sebagai rujukan dalam menentukan tindakan yang akan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Tujuan utama Statistical Process Control (SPC) ialah untuk meningkatkan kualitas dan produktivitas. Kualitas memiliki hubungan yang sangat erat dengan kepuasan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. atau memprediksi nilai suatu perolehan data di masa yang akan datang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Time Series atau deret waktu merupakan barisan suatu nilai pengamatan yang diukur dalam rentang waktu tertentu dalam interval waktu yang sama. Analisis data deret waktu
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL ARFIMA (AUTOREGRESSIVE FRACTIONALLY INTEGRATED MOVING AVERAGE) DALAM PERAMALAN SUKU BUNGA SERTIFIKAT BANK INDONESIA (SBI)
PENERAPAN MODEL ARFIMA (AUTOREGRESSIVE FRACTIONALLY INTEGRATED MOVING AVERAGE) DALAM PERAMALAN SUKU BUNGA SERTIFIKAT BANK INDONESIA (SBI) Liana Kusuma Ningrum dan Winita Sulandari, M.Si. Jurusan Matematika,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. penelitian ini, yaitu ln return, volatilitas, data runtun waktu, kestasioneran, uji
35 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada Bab II akan dibahas konsep-konsep yang menjadi dasar dalam penelitian ini, yaitu ln return, volatilitas, data runtun waktu, kestasioneran, uji ACF, uji PACF, uji ARCH-LM,
Lebih terperinciPENDEKATAN MODEL TIME SERIES UNTUK PEMODELAN INFLASI BEBERAPA KOTA DI JAWA TENGAH
PENDEKATAN MODEL TIME SERIES UNTUK PEMODELAN INFLASI BEBERAPA KOTA DI JAWA TENGAH Tri Mulyaningsih ), Budi Nurani R ), Soemartini 3) ) Mahasiswa Program Magister Statistika Terapan Universitas Padjadjaran
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Salah satu indikator tingkat kesejahteraan rakyat dapat dilihat dari perkembangan angka kematian balita, dikarenakan kematian balita berkaitan erat dengan keadaan ekonomi,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.. Konsep Dasar Analisis Runtun Waktu Pada bagian ini akan dikemukakan beberapa definisi yang menyangkut pengertian dan konsep dasar analisis runtun waktu. Definisi Runtun waktu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. meteorologi dan geofisika yang salah satu bidangnya adalah iklim.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Di Indonesia meteorologi diasuh dalam Badan Meteorologi dan Geofisika di Jakarta yang sejak tahun enam puluhan telah diterapkan menjadi suatu direktorat perhubungan
Lebih terperinciPERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN DAN INFLASI INDONESIA DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS
PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN DAN INFLASI INDONESIA DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS Oleh : Agustini Tripena ABSTRACT In this paper, forecasting the consumer price index data and inflation. The method
Lebih terperinci