Rosy M., Rahardjo S., Susiswo Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Negeri Malang
|
|
- Ivan Sanjaya
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN (IHK) KOTA MALANG BULAN JANUARI SAMPAI BULAN JUNI TAHUN 013 MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) Rosy M., Raharjo S., Susiswo Jurusan Maemaika Fakulas MIPA Universias Negeri Malang ABSTRAK: Ineks Harga Konsumen (IHK) aalah nomor ineks yang mengukur harga raa-raa ari barang an jasa yang ikonsumsi oleh rumah angga ( househol). IHK sering igunakan unuk mengukur ingka inflasi suau negara an juga sebagai perimbangan unuk penyesuaian gaji, upah, uang pensiun, an konrak lainnya.tujuan penulisan skripsi ini unuk mengeahui moel ARIMA erbaik unuk meramalkan ineks harga konsumen Koa Malang. Meoe Auoregresive Inegrae Moving Average (ARIMA) sering juga isebu meoe runun waku Box- Jenkins. Moel ARIMA aalah moel yang secara penuh mengabaikan inepenen variabel alam membua peramalan. ARIMA menggunakan nilai masa lalu an sekarang ari variabel epenen unuk menghasilkan peramalan jangka penek yang akura. Penenuan moel ARIMA unuk aa ineks harga konsumen Koa Malang ilakukan melalui ahapan (1) Ienifikasi moel semenara. () Penugaan parameer. (3) Diagnosis moel. (4) Peramalan. Daa yang igunakan alam skripsi ini aalah aa Ineks Harga Konsumen (IHK) Koa Malang ahun 006 sampai engan ahun 01. Moel ARIMA yang erbaik unuk meramalkan Ineks Harga Konsumen (IHK) Koa Malang Bulan Januari sampai Juni ahun 013 berasarkan aa Ineks Harga Konsumen (IHK) Koa Malang ahun 006 sampai engan ahun 01 yaiu moel ARIMA (0,, 1) aau IMA (, 1), sehingga iperoleh persamaan esimasi sebagai beriku: B 1 B Z B a 1 B Z B a 1 B Z 1, a Z 1, a 1 B Seelah ilakukan peramalan engan menggunakan meoe ARIMA, iapa hasil peramalan Ineks Harga Konsumen (IHK) Koa Malang Bulan Januari sampai Juni ahun 013 aalah sebagai beriku: (1) ramalan unuk bulan Januari 013 aalah 136,07, () ramalan unuk bulan Pebruari 013 aalah 136,09, (3) ramalan unuk bulan Mare 013 aalah 136,90, (4) r amalan unuk bulan April 013 aalah 136,317, (5) ramalan unuk bulan Mei 013 aalah 136,88, an (6) ramalan unuk bulan Juni 013 aalah 136,04. Kaa kunci: peramalan, moel ARIMA, ineks harga konsumen ABSTRACT: A Consumer Price Inex (CPI) is he inex number ha measures he average price of goos an services consume by househols (househol). CPI is ofen use o measure a counry's inflaion rae as well as he consieraion for he ajusmen of salaries, wages, pensions, an oher conracs. The purpose of his hesis is o eermine he bes ARIMA moel for forecasing he consumer price inex in Malang. An Auoregressive Inegrae Moving Average (ARIMA) meho is ofen also calle by Box- Jenkins ime series meho. ARIMA moels are moels ha fully ignores he inepenen variables in making he forecasing. The ARIMA using pas an presen values of he epenen variable o prouce accurae shor-erm forecasing. The eerminaion ARIMA moels for consumer price inex
2 aa in Malang is one by: (1) Ienificaion of he moel emporarily. () Esimaion of he parameers. (3) Diagnosis moels. (4) Forcasing. The aa use in his hesis is a consumer price inex (CPI) aa in Malang in 006 unil 01. The bes ARIMA moels o forecas Consumer Price Inex (CPI) in Malang in January unil June 013 base from he Consumer Price Inex (CPI) aa in Malang in 006 unil 01 he ARIMA (0,, 1) or IMA (,1), in orer o obain esimaes of he following equaion: B1 B Z B a 1 B Z B a 1 B Z 1, 0570a 1, 0570a Z 1 B Having one forecasing using ARIMA meho, he forecas resuls of Consumer Price Inex (CPI) in Malang in January unil June of 013 were as follows: (1) forecas of January 013 is 136,07, () forecas of February 013 is 136,09, (3) forecas of March 013 is 136,90, (4) forecas of April 013 is 136,317, (5) forecas of May 013 is 136,88, an (6) forecas of June 013 is 136,04. Keywors: forecasing, ARIMA moel, inex consumer price Ineks harga merupakan baromeer konisi ekonomi secara umum. Dengan ineks harga, para pemimpin aau menejer apa mengelola aa-aa yang aa sehingga apa mengeahui perkembangan usaha aau kegiaan yang ilakukan, seperi unuk mengeahui fakor-fakor yang mempengaruhi kemajuan ekonomi, sebagai ukuran ingka kemajuan ekonomi, aau sebagai ala bagi pemerinah unuk meneapkan kebijaksanaan harga (menaikkan aau menurunkan harga). Dalam hal ini, proses kenaikan harga secara umum an erus-menerus isebu sebagai inflasi. Beberapa ineks harga yang sering igunakan unuk mengukur inflasi anara lain aalah Ineks Harga Konsumen (IHK). Ineks Harga Konsumen (IHK) merupakan inikaor umum ingka inflasi i Inonesia yang ihiung an iumumkan ke publik seiap bulannya oleh Baan Pusa Saisik (BPS). IHK memberikan informasi mengenai perkembangan raaraa perubahan harga sekelompok eap barang aau jasa yang paa umumnya ikonsumsi oleh rumah angga alam suau kurun waku erenu (Syahyui). Peramalan Ineks Harga Konsumen (IHK) engan segala benuk analisis an informasi yang ihasilkan besar ampaknya guna membanu an menunjang kegiaan sosial ekonomi i Inonesia, khususnya i aerah-aerah. Hasil peramalan IHK iliha paa beberapa meia. Namun, saa ini masih banyak yang belum ahu bagaimana cara memperkirakan IHK ersebu. Peramalan yang ilakukan umumnya berasarkan paa aa masa lampau mau pun aa saa ini yang ianalisis engan menggunakan cara-cara erenu. Daa masa lampau ikumpulkan, ipelajari, an ianalisis ihubungkan engan gerakan waku. Selanjunya ari analisis ersebu, kia mencoba memperkirakan suau nilai paa masa yang akan aang. Hasil ari peramalan iak akan menapakan nilai kebenaran 100 %, eapi akan aa nilai kesalahan yang ihasilkan. Meskipun hasil ari peramalan iak selalu epa, eapi erbuki bahwa peramalan elah banyak igunakan an membanu engan baik alam berbagai
3 biang sebagai asar-asar perencanaan, pengawasan, an pengambilan kepuusan (kebijakan). Salah saunya aalah peramalan IHK iu seniri. Karena besarnya pengaruh Ineks Harga Konsumen (IHK) erhaap laju inflasi ekonomi yang selanjunya akan berampak besar erhaap maju iaknya perekonomian i Inonesia sera kelebihan meoe ARIMA yang bisa igunakan unuk semua pola aa, maka penulis mencoba melakukan peramalan Ineks Harga Konsumen (IHK) menggunakan mepe ARIMA yang iharapkan apa membanu an memuahkan pemerinah alam proses menenukan kebijakankebijakan selanjunya. Meoe ARIMA aalah meoe peramalan yang ikembangkan oleh George Box an Gwilym Jenkins. Meoe peramalan ARIMA menggunakan penekaan ieraif paa ienifikasi suau moel yang mungkin ari moel umum. ARIMA menggunakan nilai masa lalu an sekarang ari variabel epenen unuk menghasilkan peramalan jangka penek yang akura. ARIMA cocok jika observasi ari ere waku ( ime series) secara saisik berhubungan sau sama lain (epenen). Kelebihan ari mooe ARIMA aalah apa ierapkan unuk semua pola aa. Moel ARIMA eriri ari ua aspek, yaiu aspek auoregressive an moving average (raa-raa bergerak). Secara umum, moel ARIMA ini iuliskan engan noasi ARIMA (p,, q), imana p menyaakan ore ari proses auoregressive (AR), menyaakan ifference (pembea) agar suau aa ere waku bisa sasioner, an q menyaakan ore ari proses moving average (MA). Dasar ari meoe ARIMA eriri ari empa ahap, yaiu ienifikasi moel, penaksiran parameer, pemeriksaan iagnosik, an peramalan (Aswi&Suka rna, 006:1). Karena besarnya pengaruh Ineks Harga Konsumen (IHK) erhaap laju inflasi ekonomi yang selanjunya akan berampak besar erhaap maju iaknya perekonomian i Inonesia sera kelebihan meoe ARIMA yang bisa igunakan unuk semua pola aa, maka alam peneliian ini penulis mencoba melakukan peramalan Ineks Harga Konsumen (IHK) menggunakan me oe ARIMA yang iharapkan apa membanu an memuahkan pemerinah alam proses menenukan kebijakan-kebijakan selanjunya. METODE PENELITIAN Daa yang igunakan alam peneliian ini aalah aa sekuner yaiu aa yang elah ikumpulkan erlebih ahulu oleh pihak-pihak lain selain penelii. Dalam peneliian ini aa sekuner iperoleh ari BPS Koa Malang. Teknik analisis aa yang igunakan alam peneliian ini aalah engan menggunakan meoe Auoregressive Inegrae Moving Average (ARIMA). Populasi alam peneliian ini aalah Ineks Harga Konsumen (IHK) Koa Malang ahun 001 sampai engan ahun 01. Seangkan sampel yang igunakan aalah Ineks Harga Konsumen (IHK) Koa Malang ahun 006 sampai engan ahun 01. Analisis aa alam peneliian ini menggunakan meoe Auoregressive Inegrae Moving Average (ARIMA). Aapun langkah-langkahnya aalah sebagai beriku.
4 Langkah perama yang ilakukan paa meoe ARIMA aalah membua Time Series Plo unuk meliha apakah aa IHK suah sasioner aau belum. Kemuian menguji kesasioneran aa IHK baik alam raa-raa maupun alam varians. Jika aa iak sasioner alam raa-raa, maka perlu ilakukan proses ifferencing (pembeaan) an jika aa iak sasioner alam varians, maka perlu ilakukan ransformasi aa menggunakan ransformasi Box-Cox. Seelah iu memoelkan aa IHK yang suah sasioner engan menggunakan grafik ACF an PACF. Selanjunya melakukan ienifikasi ugaan moel semenara engan melakukan penaksiran parameer an pemeriksaan iagnosik. Kemuian ilanjukan engan menenukan moel erbaik engan memilih M-Square erkecil. Seelah menapakan moel erbaik, maka ilakukan uji kenormalan ari moel erbaik engan menggunakan Uji Kolmogorov-Smirmov.Langkah erakhir aalah melakukan ahap peramalan (forecasing). HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN Ienifikasi Moel Daa Ienifikasi moel aa ini ilakukan engan meliha ime series plo. Hasil ari gambar plo menunjukkan iak erapa aa pencilan, sehingga apa ilanjukan engan pengujian sasionerias engan menguji sasionerias alam raa-raa an sasionerias alam variansi. Uji Sasionerias alam Raa-Raa Dengan melakukan ifferencing ua kali pola ari ren linear suah menekai garis lurus yang sejajar engan sumbu horisonal maka apa kia simpulkan bahwa aa suah sasioner alam raa-raa.
5 Uji Sasionerias alam Variansi Unuk meliha apakah aa suah sasioner alam varians aau belum kia akan meliha grafik ransformasi box-cox, hal ini ilakukan unuk meliha nilai esimasi lambanya, jika nilai esimasi lamba bernilai menekai 1 maka aa suah sasioner. Seangkan nilai esimae yang iberikan aalah 0,67, ari Gambar 4.8 pula bisa ipilih = 0,5 (Roune Value). Sehingga apa isimpulkan aa suah sasioner alam varian sehingga aa iak perlu i ransformasi selanjunya. Karena aa elah sasioner alam variansi an raa-raa seelah ilakukan ifferencing. Selanjunya kia melangkah paa ahap berikunya yaiu menenukan parameer ARIMA engan menggunakan grafik ACF an PACF. ACF an PACF Paa iagram ACF nilai auokorelasi paa lag 1, lag, an lag 3 signifikan berbea ari nol, seangkan paa iagram PACF nilai auokorelasi parsial signifikan paa lag 1,, 3, 4, an 5. Sehingga, ugaan awal moel ARIMA yang sesuai unuk aa IHK Koa Malang aalah ARIMA (5,, 3), ARIMA (0,, 1), ARIMA (1,, 0), aau ARIMA (,, 0). Tahap Penaksiran Parameer an Pemeriksaan Diagnosik Dari keempa moel semenara i aas iperoleh moel erbaik, yaiu moel ARIMA (0,, 1) engan aksiran parameer ari yaiu 1,1598 imana aksiran parameer moel ARIMA (0,, 1) signifikan berbea ari nol engan ingka keyakinan 95 %. Hal ini apa iliha paa nilai signifikansi 0,003 yang kurang ari = 0,05. Dapa juga kia liha ari nilai hiung yang lebih ari (18;0,05) = 0,84743 yang apa iarikan bahwa pengujian signifikan. Aapun hasil moifie Box-Pierce (Ljung -Box) paa Tabel 4.4 ikeahui bahwa moel suah memenuhi syara cukup Whie Noise. Hal ini apa iliha paa nilai signifikansinya, imana iperoleh nilai signifikansi 0,40 unuk lag 1. Nilai signifikansi ersebu lebih besar ari = 0,05. Selain iu, apa juga iliha ari nilai Chi-Square ( ) nya. Dimana paa abel iaas uji Q < ( =, ). Kemuian berasarkan uji Kolmogorov-Smirmov iperoleh nilai signifikansi lebih ari 0,150 imana nilai ersebu lebih besar ari = 0,05, sehingga apa isimpulkan bahwa sisa (resiual) memenuhi asumsi isribusi normal. Sehingga apa isimpulkan bahwa moel ARIMA (0,, 1) sesuai. Tahap Peramalan Seelah menapakan moel erbaik apa ilakukan ahap peramalan engan menggunakan moel ARIMA (0,, 1) an iperoleh persamaan esimasi sera peramalan sebagai beriku: 1 1 B B Z B a B Z B a 1 B Z 1, 0570a 1, 0570a Z 1 B
6 a. Ramalan unuk Bulan Januari 013 aalah 136,07 b. Ramalan unuk Bulan Pebruari 013 aalah 136,09 c. Ramalan unuk Bulan Mare 013 aalah 136,90. Ramalan unuk Bulan April 013 aalah 136,317 e. Ramalan unuk Bulan Mei 013 aalah 136,88 f. Ramalan unuk Bulan Juni 013 aalah 136,04 PENUTUP Kesimpulan Berasarkan hasil peneliian an pembahasan paa bab sebelumnya, apa iarik kesimpulan sebagai beriku. 1. Moel ARIMA yang erbaik unuk meramalkan Ineks Harga Konsumen (IHK) Koa Malang Bulan Januari sampai Juni Tahun 013 berasarkan aa Ineks Harga Konsumen (IHK) Koa Malang Tahun 006 sampai engan Tahun 01 yaiu moel ARIMA (0,, 1) aau IMA (, 1). Benuk umum moel ARIMA (0,, 1) aau IMA (, 1) aalah sebagai beriku: 1 B B Z B a 1 1 B Z 1, 0570a 1, 0570a Z 1 B 3. Seelah menapakan moel erbaik, maka langkah selanjunya aalah melakukan proses forecasing (peramalan). Dan iapa hasil peramalan Ineks Harga Konsumen (IHK) Koa Malang Bulan Januari sampai Juni Tahun 013 aalah sebagai beriku. B Z B a Ramalan Ineks Harga Konsumen (IHK) Koa Malang Bulan Januari sampai Juni Tahun 013 No. Bulan IHK Koa Malang 1. Januari 136,07. Pebruari 136,09 3. Mare 136,90 4. April 136, Mei 136,88 6. Juni 136,04 Saran Berasarkan pembahasan paa bab sebelumnya, beriku saran-saran yang apa penulis sampaikan, yaiu sebagai beriku. 1. Berasarkan hasil analisis enang preiksi meramalkan Ineks Harga Konsumen (IHK) Koa Malang pihak Pemerinah Koa Malang memperimbangkan kebijakan-kebijakan yang iambil i masa yang akan aang engan memperimbangkan hasil peramalan agar iak erjai penurunan maupun kenaikan secara rasis erhaap Ineks Harga Konsumen (IHK) i Koa Malang.
7 . Henaknya pemerinah Koa Malang akan mengambil langkah-langkah bijak seelah mengeahui peramalan Ineks Harga Konsumen (IHK) Koa Malang, sehingga Ineks Harga Konsumen (IHK) i Koa Malang semakin sabil yang mengakibakan erus majunya sekor perekonomian i Koa Malang. DAFTAR RUJUKAN Syahyui. 011.Ineks Harga Konsumen. hp://syahyuivariabel.blogspo.com/011/03/ineks-hargakonsumen.hml. iakses paa anggal 7 Mare 013. Aswi&Sukarna Analisis Dere Waku:Teori an Aplikasi. Ceakan perama (Suningan: Arif Tiro, Muhamma). Makasar: Anira Publisher.
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciPemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun
Pemodelan Daa Runun Waku : Kasus Daa Tingka Pengangguran di Amerika Serika pada Tahun 948 978. Adi Seiawan Program Sudi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika Universias Krisen Saya Wacana, Jl. Diponegoro
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinciKata kunci: Deret waktu, Heteroskedastisitas, IGARCH, Peramalan. Keywords: Time Series, Heteroscedasticity, IGARCH, Forecasting.
METODE INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (IGARCH) UNTUK MEMODELKAN HARGA GABAH DUNIA (INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY TO CAPTURE
Lebih terperinciPENAKSIRAN PARAMETER MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED (VARI) DENGAN METODE MLE DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA KONSUMEN
IndoMS Journal on Saisics Vol., No. (04), Page 7-37 PENAKSIRAN PARAMETER MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED (VARI) DENGAN METODE MLE DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA KONSUMEN Dinda Ariska Wulandari,
Lebih terperinciSekilas Pandang. Modul 1 PENDAHULUAN
Modul 1 Sekilas Pandang Drs. Irlan Soelaeman, M.Ed. S PENDAHULUAN uau hari, saya dan keluarga berencana membawa mobil pergi ke Surabaya unuk mengunjungi salah seorang saudara. Sau hari sebelum keberangkaan,
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang
Lebih terperinciBAB III ARFIMA-FIGARCH. pendek (short memory) karena fungsi autokorelasi antara dan turun
BAB III ARFIMA-FIGARCH 3. Time Series Memori Jangka Panjang Proses ARMA sering dinyaakan sebagai proses memori jangka pendek (shor memory) karena fungsi auokorelasi anara dan urun cepa secara eksponensial
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah Dalam sisem perekonomian suau perusahaan, ingka perumbuhan ekonomi sanga mempengaruhi kemajuan perusahaan pada masa yang akan daang. Pendapaan dan invesasi merupakan
Lebih terperinciOleh: TANTI MEGASARI Dosen Pembimbing : Dra. Nuri Wahyuningsih, MKes
PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM YANG DIPENGARUHI KURS, PERUBAHAN INFLASI, POSISI JUMLAH DEPOSITO BERJANGKA, SUKU BUNGA SBI DAN DEPOSITO MENGGUNAKAN FUNGSI TRANSFER DAN ARCH-GARCH Oleh: TANTI MEGASARI 6 00
Lebih terperinciDAMPAK PENURUNAN HARGA BBM JENIS PREMIUM TERHADAP ANGKA INFLASI DI KOTA YOGYAKARTA (Studi Aplikasi Model Intervensi dengan Step Function)
DAMPAK PENURUNAN HARGA BBM JENIS PREMIUM TERHADAP ANGKA INFLASI DI KOTA YOGYAKARTA (Sudi Aplikasi Model Inervensi dengan Sep Funcion) S-3 Kismianini dan Dhoriva Urwaul Wusqa Jurusan Pendidikan Maemaika
Lebih terperinciBAB III ANALISIS INTERVENSI. Analisis intervensi dimaksudkan untuk penentuan jenis respons variabel
BAB III ANALISIS INTERVENSI 3.1. Pendahuluan Analisis inervensi dimaksudkan unuk penenuan jenis respons variabel ak bebas yang akan muncul akiba perubahan pada variabel bebas. Box dan Tiao (1975) elah
Lebih terperinciAbstrak Hampir seluruh aktivitas manusia di berbagai belahan bumi sangat bergantung terhadap ketersediaan air bersih.
1 Peramalan Volume Produksi Air Bersih di PDAM Kabupaen Bojonegoro berdasarkan Jumlah Pelanggan dan Volume Konsumsi Air Fasha Aulia Pradhani dan Adaul Mukarromah Jurusan Saisika, FMIPA, ITS Jl. Arief Rahman
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Propinsi Sumatera Utara merupakan salah satu propinsi yang mempunyai
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Propinsi Sumaera Uara merupakan salah sau propinsi yang mempunyai perkembangan yang pesa di bidang ransporasi, khususnya perkembangan kendaraan bermoor. Hal ini dapa
Lebih terperinciPeramalan Inflasi Menggunakan Model Fungsi Transfer Multi Input. Forcasting Inflation Using Multiple Input Transfer Function Model
Peramalan Inflasi Menggunakan Model Fungsi Transfer Muli Inpu Forcasing Inflaion Using Muliple Inpu Transfer Funcion Model Novi Adisia, Sri Wahyuningsih, dan Rio Goeanoro 3 Laboraorium Saisika Terapan
Lebih terperinciBab 3. Migrasi Data Seismik. Migrasi dilakukan untuk memindahkan posisi reflektor yang terlihat pada
Bab 3 Migrasi Daa Seismik Migrasi ilakukan unuk meminahkan posisi reflekor yang erliha paa rekaman aa seismik menjai posisi yang sebenarnya sesuai engan posisi i bawah permukaan. Unuk srukur geologi yang
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa
BAB 2 TINJAUAN TEORITI 2.1. Pengerian-pengerian Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. edangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinci*Corresponding Author:
Prosiding Seminar Tugas Akhir FMIPA UNMUL 5 Periode Mare 6, Samarinda, Indonesia ISBN: 978-6-7658--3 Penerapan Model Neuro-Garch Pada Peramalan (Sudi Kasus: Reurn Indeks Harga Saham Gabungan) Applicaion
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Ramalan adalah sesuau kegiaan siuasi aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinciBAB 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 terperinciANALISIS INTERVENSI KENAIKAN HARGA BBM BERSUBSIDI PADA DATA INFLASI KOTA SEMARANG
ISSN: 9-54 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor, Tahun 05, Halaman 6-60 Online di: hp://eournal-s.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS INTERVENSI KENAIKAN HARGA BBM BERSUBSIDI PADA DATA INFLASI KOTA SEMARANG
Lebih terperinciPENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE PERAMALAN AUTOREGRESIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) (Studi Kasus: PT Tembaga Mulia Semanan)
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi Program Sudi MMT-ITS, Surabaya 1 Agusus 2009 PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE PERAMALAN AUTOREGRESIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) (Sudi Kasus: PT
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENUMPANG AIRLINES PT. ANGKASA PURA II BANDARA SULTAN SYARIF KASIM II PEKANBARU DENGAN ARIMA(0,1,1)(0,1,1) 12 TUGAS AKHIR.
PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG AIRLINES PT. ANGKASA PURA II BANDARA SULTAN SYARIF KASIM II PEKANBARU DENGAN ARIMA(0,,)(0,,) 2 TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Sau Syara unuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM KOSPI DENGAN MENGGUNAKAN METODE INTERVENSI
Seminar Nasional Saisika IX Insiu Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 009 XV-1 ANALISIS PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM KOSPI DENGAN MENGGUNAKAN METODE INTERVENSI Muhammad Sjahid Akbar, Jerry Dwi Trijoyo
Lebih terperinciAPLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND
APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND Noeryani 1, Ely Okafiani 2, Fera Andriyani 3 1,2,3) Jurusan maemaika, Fakulas Sains Terapan, Insiu Sains & Teknologi
Lebih terperinciPERAMALAN DENGAN MODEL VARI PADA DATA IHK KELOMPOK PADI-PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN (STUDI KASUS KOTA SALATIGA, BULAN JANUARI 2014 JULI 2016)
Prosiding Seminar Maemaika dan Pendidikan Maemaika ISBN: 978-602-622-20-9 hal 935-950 November 206 hp://jurnal.fkip.uns.ac.id PERAMALAN DENGAN MODEL VARI PADA DATA IHK KELOMPOK PADI-PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI MITRA PINASTHIKA MUSTIKA (MPM) HONDA MOTOR DENGAN PENDEKATAN ARIMA
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI MITRA PINASTHIKA MUSTIKA (MPM) HONDA MOTOR DENGAN PENDEKATAN ARIMA Oleh : Liviani Nursia 307030040 Dosen Pembimbing: Dr. Brodjol Suijo S.U, MSi Laar Belakang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi
Lebih terperinciPeramalan Hasil Produksi Pupuk NPK Menggunakan Model Fungsi Transfer Multi Input. : Nesia Brilliana I.P NRP :
Peramalan Hasil Produksi Pupuk NPK Menggunakan Model Fungsi Transfer Muli Inpu Nama : Nesia Brilliana I.P NRP : 20800023 Jurusan : Maemaika Dosen Pembimbing : Dra. Nuri Wahyuningsih, M. Kes Pemberian pupuk
Lebih terperinciARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
ARIMA (Auoregressive Inegraed Moving Average) I. Prinsip Dasar dan Tujuan Analisis. Prinsip Dasar ARIMA sering juga disebu meode runun waku Box-Jenkins. ARIMA sanga baik keepaannya unuk peramalan jangka
Lebih terperinciPeramalan Volume Penjualan Semen di PT.Semen Gresik Persero Tbk
Peramalan Volume Penjualan Semen di PT.Semen Gresik Persero Tbk Oleh : Dwi Hapsari K (1306 100 015) Dosen Pembimbing : Dra. Karika Firiasari, M.Si 1 Pendahuluan Laar Belakang, Perumusan Masalah, Tujuan
Lebih terperinciPerbandingan Metode Winter Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based untuk Menentukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X
JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 6, o.1, (2017) 2337-3520 (2301-928X Prin) A 1 Perbandingan Meode Winer Eksponensial Smoohing dan Meode Even Based unuk Menenukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X Elisa
Lebih terperinciBAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu
BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,
Lebih terperinciPeramalan Penjualan Sepeda Motor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis
JURNAL SAINS DAN NI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Prin) D-224 Peramalan Penjualan Sepeda Moor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis Desy Musika dan Seiawan Jurusan Saisika,
Lebih terperinciPERAMALAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN TERHADAP SAHAM NEGARA TERDEKAT
Saisika, Vol. 2, No. 2, November 24 PERAMALAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN TERHADAP SAHAM NEGARA TERDEKAT Sri Wahyuni, 2 Farikhin, Iswahyudi Joko Suprayino Program Sudi Saisika
Lebih terperinciModel ARIMAX Dan Deteksi GARCH Untuk Peramalan Inflasi Kota Denpasar Tahun 2014
JEKT Model ARIMAX Dan Deeksi GARCH Unuk Peramalan Inflasi Koa Denpasar Tahun 2014 Rukini *) Badan Pusa Saisik Provinsi Bali ABSTRAK pemerinah dalam mengambil kebijakan unuk menjaga sabilias moneer di masa
Lebih terperinciPenerapan Model ARCH/GARCH untuk Peramalan Nilai Tukar Petani ABSTRAK ABSTRACT. Pendahuluan
Jurnal Sains Maemaika dan Saisika, Vol. 4, No., Januari 8 ISSN 46-454 prin/issn 65-8663 online Penerapan Model ARCH/GARCH unuk Peramalan Nilai Tukar Peani Ari Pani Desvina, Inggrid Ocaviani Meijer, Jurusan
Lebih terperinciPemodelan Indeks Harga Konsumen Kelompok Bahan Makanan menggunakan Metode Intervensi dan Regresi Spline ABSTRAK
Pemodelan Indeks Harga Konsumen Kelompok Bahan Makanan menggunakan Meode Inervensi dan Regresi Spline Rina Andriani, Dr. Suharono, M.Sc 2 Mahasiswa Jurusan Saisika FMIPA-ITS, 2 Dosen Jurusan Saisika FMIPA-ITS
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinciPERAMALAN KONSUMSI LISTRIK PADA SEGMEN RUMAH TANGGA PT PLN (PERSERO) DISTRIBUSI JAWA TIMUR
TUGAS AKHIR SS 145561 PERAMALAN KONSUMSI LISTRIK PADA SEGMEN RUMAH TANGGA PT PLN (PERSERO) DISTRIBUSI JAWA TIMUR SARIRAZTY DWIJANTARI NRP 1314 030 010 Dosen Pembimbing Dr. Wahyu Wibowo, S.Si., M.Si DEPARTEMEN
Lebih terperinciPENENTUAN MODEL PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DENGAN METODE ARIMA
PENENTUAN MODEL PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DENGAN METODE ARIMA Leopoldus Ricky Sasongko, Lydia Ninuk Rahayu, dan Alberh Roy Koa 3,,3 Program Sudi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika Universias
Lebih terperinciSAMBUNGAN PASAK ( KEYS )
SAMBUNGAN PASAK ( KEYS ) Pasak igunakan unuk menyambung ua bagian baang (poros) aau memasang roa, roa gigi, roa ranai an lain-lain paa poros sehingga erjamin iak berpuar paa poros. Pemilihan jenis pasak
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI
7 BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciIII. 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 terperinciIDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES
IDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES Daa merupakan bagian pening dalam peramalan. Beriku adalah empa krieria yang dapa digunakan sebagai acuan agar daa dapa digunakan dalam peramalan.. Daa harus dapa dipercaya
Lebih terperinciPEMBAHASAN. Solusi Eksak Persamaan Boltzman dengan Nilai Awal Bobylev Misalkan dipilih nilai awal Bobylev berikut:
PEMBAHASAN Paa karya ilmiah ini persamaan Bolzmann yang akan icari solusinya aalah persamaan Bolzmann spasial homogen yaiu persamaan Bolzmann engan x bernilai nol iuliskan: S cos [ ] e. g θ 4 uas kiri
Lebih terperinciBab 5 Penaksiran Fungsi Permintaan. Ekonomi Manajerial Manajemen
Bab 5 Penaksiran Fungsi Perminaan 1 Ekonomi Manajerial Manajemen Peranyaan Umum Tenang Perminaan Seberapa besar penerimaan perusahaan akan berubah seelah adanya peningkaan harga? Berapa banyak produk yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam perencanaan pembangunan, daa kependudukan memegang peran yang pening. Makin lengkap dan akura daa kependudukan yang esedia makin mudah dan epa rencana pembangunan
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN
IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian yang dilakukan mengenai analisis perencanaan pengadaan una berdasarkan ramalan ime series volume ekspor una loin beku di PT Tridaya Eramina
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. yang akan datang. Peramalan menjadi sangat penting karena penyusunan suatu
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan apa yang erjadi pada waku yang akan daang sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan pada waku yang
Lebih terperinciANALISIS DATA INFLASI INDONESIA MENGGUNAKAN MODEL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DENGAN PENAMBAHAN OUTLIER.
Analisis Daa (Supari) ANALISIS DAA INFLASI INDONESIA MENGGUNAKAN MODEL AUOREGRESSIVE INEGRAED MOVING AVERAGE (ARIMA) DENGAN PENAMBAHAN OULIER Supari 1 dan Alfi Faridaus Sa adah 2 1 Saf Pengajar Jurusan
Lebih terperinciPERAMALAN KURS TRANSAKSI BANK INDONESIA TERHADAP MATA UANG DOLLAR AMERIKA (USD) DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARCH/GARCH
Vol.. No., 03 PERAMALAN KURS TRANSAKSI BANK INDONESIA TERHADAP MATA UANG DOLLAR AMERIKA (USD) DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARCH/GARCH Ari Pani Desvina, Sari Marlinda, Jurusan Maemaika Fakulas Sains dan Teknologi
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG PANTAI KENJERAN SURABAYA MENGGUNAKAN ARIMA BOX-JENKINS
TUGAS AKHIR SS 145561 PERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG PANTAI KENJERAN SURABAYA MENGGUNAKAN ARIMA BOX-JENKINS Puri Handayani NRP 1314 030 112 Dosen Pembimbing Dr. Brodjol Suijo Suprih Ulama, M.Si. Deparemen
Lebih terperinciPENGGUNAAN KONSEP FUNGSI CONVEX UNTUK MENENTUKAN SENSITIVITAS HARGA OBLIGASI
PENGGUNAAN ONSEP FUNGSI CONVEX UNU MENENUAN SENSIIVIAS HARGA OBLIGASI 1 Zelmi Widyanuara, 2 Ei urniai, Dra., M.Si., 3 Icih Sukarsih, S.Si., M.Si. Maemaika, Universias Islam Bandung, Jl. amansari No.1 Bandung
Lebih terperinciProyeksi Penduduk Provinsi Riau Menggunakan Metode Campuran
Saisika, Vol. 10 No. 2, 129 138 Nopember 2010 Proyeksi Penduduk Provinsi Riau 2010-2015 Menggunakan Meode Campuran Ari Budi Uomo, Yaya Karyana, Tei Sofia Yani Program Sudi Saisika, Universias Islam Bandung
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPEMODELAN TRAFIK GSM DI AREA SURABAYA MENGGUNAKAN METODE ARIMA
PEMODELAN TRAFIK GSM DI AREA SURABAYA MENGGUNAKAN METODE ARIMA Fadil Rahman Hakim, Dr. Ir. Achmad Mauludiyano, MT. Program Sudi Telekomunikasi Mulimedia Jurusan Teknik Elekro Fakulas Teknologi Indusri
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju perumbuhan
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) UNTUK PERAMALAN CURAH HUJAN KOTA PEKANBARU
Jurnal Sains, Teknologi dan Indusri, Vol. 11, No., Juni, pp. 151-159 ISSN 93-3 prin/issn 07-0939 online PENERAPAN MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) UNTUK PERAMALAN CURAH HUJAN KOTA PEKANBARU 1 Ari Pani
Lebih terperinciTUGAS AKHIR. untuk Analisis Peramalan Data Ekspor Non Migas Indonesia Di Sektor Pertanian, Sektor Perindustrian dan Sektor
TUGAS AKHIR Pendekaan Meode ARIMA Box Jenkins unuk Analisis Peramalan Daa Ekspor Non Migas Indonesia Di Sekor Peranian, Sekor Perindusrian dan Sekor Nurul Laifa Perambangan 307 030 70 Dosen pembimbing
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPemodelan Produksi Minyak dan Gas Bumi pada Platform MK di PT X Menggunakan Metode ARIMA, Neural Network, dan Hibrida ARIMA-Neural Network
D-378 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (26) 2337-3520 (23-928X Prin) Pemodelan Produksi Minyak dan Gas Bumi pada Plaform MK di PT X Menggunakan Meode ARIMA, Neural Nework, dan Hibrida ARIMA-Neural
Lebih terperinciPERAMALAN RATA-RATA TEMPERATUR UDARA HARIAN KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN MODEL ARIMA (0,1,1) TUGAS AKHIR
PERAMALAN RATA-RATA TEMPERATUR UDARA HARIAN KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN MODEL ARIMA (0,,) TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Sau Syara unuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Maemaika Oleh: DEWI
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN
PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.. Ruang Lingkup Peneliian Peneliian ini diujukan unuk menenukan meode erbaik yang dapa digunakan dalam meramalkan harga ayam pada enam koa besar di Jawa-Bali. Meode peramalan yang
Lebih terperinciANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional.
JURNAL ILMIAH RANGGAGADING Volume 7 No. 1, April 7 : 3-9 ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Sudi kasus pada CV Cia Nasional. Oleh Emmy Supariyani* dan M. Adi Nugroho *Dosen
Lebih terperinciMODEL ARIMAX DAN DETEKSI GARCH UNTUK PERAMALAN INFLASI KOTA DENPASAR
MODEL ARIMAX DAN DETEKSI GARCH UNTUK PERAMALAN INFLASI KOTA DENPASAR S - 27 Rukini, Suharono2 2,2 Jurusan Saisika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya
Lebih terperinciPENERAPAN METODE BOX-JENKINS UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH MAHASISWA UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SUSKA RIAU
Jurnal Sains, Teknologi dan Indusri, Vol., No., Desember 4, pp. 8 89 ISSN 693-39 prin/issn 47-939 online PENERAPAN METODE BOX-JENKINS UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH MAHASISWA UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SUSKA RIAU
Lebih terperinciDAN PENERAPANNYA PADA PRODUKSI KELAPA SAWIT DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA XIII
Bulein Ilmiah Mah. Sa. dan Terapannya (Bimaser) Volume 6, No. 3 (27), hal 83 2. MODEL SPACE-TIME DAN PENERAPANNYA PADA PRODUKSI KELAPA SAWIT DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA XIII Ella Kurniawai, Naomi Nessyana
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Peneliian Jenis peneliian kuaniaif ini dengan pendekaan eksperimen, yaiu peneliian yang dilakukan dengan mengadakan manipulasi erhadap objek peneliian sera adanya konrol.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju-laju
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI OLR-MJO BERBASIS HASIL ANALISIS MODEL STATISTIK BOX-JENKINS (ARIMA)
Prosiding Seminar Nasional Peneliian, Pendidikan, dan Penerapan MIPA Fakulas MIPA, Universias Negeri Yogyakara, 16 Mei 2009 PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI OLR-MJO BERBASIS HASIL ANALISIS MODEL STATISTIK BOX-JENKINS
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Definisi Peramalan Peramalan adalah suau kegiaan dalam memperkirakan aau kegiaan ang melipui pembuaan perencanaan di masa ang akan daang dengan menggunakan daa masa lalu dan daa masa
Lebih terperinciAPLIKASI METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BROWN DAN HOLT UNTUK MERAMALKAN TOTAL PENDAPATAN BEA DAN CUKAI
Prosiding Seminar Nasional Maemaika dan Terapannya 2016 p-issn : 2550-0384; e-issn : 2550-0392 APLIKASI METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BROWN DAN HOLT UNTUK MERAMALKAN TOTAL PENDAPATAN BEA DAN CUKAI
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN
Peramalan Dengan Meode Smoohing dan Verifikasi Meode Peramalan Dengan Grafik Pengendali Moving Range () (Sudi Kasus: Produksi Air Bersih di PDAM Tira Kencana Samarinda) Forecasing wih Smoohing and Verificaion
Lebih terperinciPERAMALAN JUMAH MOBIL PRIBADI YANG BERADA DI KOTA SURABAYA
TUGAS AKHIR SS 145561 PERAMALAN JUMAH MOBIL PRIBADI YANG BERADA DI KOTA SURABAYA RIZKI FEBRIASTO NRP 1314 030 102 Dosen Pembimbing Dr. Wahyu Wibowo, S.Si., M.Si DEPARTEMEN STATISTIKA BISNIS Fakulas Vokasi
Lebih terperinciProsiding Seminar Nasional Matematika dan Terapannya 2016 p-issn : ; e-issn :
Prosiding Seminar Nasional Maemaika dan Terapannya 2016 p-issn : 2550-0384; e-issn : 2550-0392 PERAMALAN VOLUME PENGGUNAAN AIR BERSIH DENGAN METODE WINTERS EPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENENTUKAN VOLUME
Lebih terperinciKAJIAN PEMODELAN DERET WAKTU: METODE VARIASI KALENDER YANG DIPENGARUHI OLEH EFEK VARIASI LIBURAN
JMP : Volume 4 omor, Juni 22, hal. 35-46 KAJIA PEMODELA DERET WAKTU: METODE VARIASI KALEDER YAG DIPEGARUHI OLEH EFEK VARIASI LIBURA Winda Triyani Universias Jenderal Soedirman winda.riyani@gmail.com Rina
Lebih terperinciPENDEKATAN PERAMALAN TINGKAT KONSUMSI MINYAK DI INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS
PENDEKATAN PERAMALAN TINGKAT KONSUMSI MINYAK DI INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS Ari Pani Desvina, Abdur Rahman Siddiq Jurusan Maemaika Fakulas Sains dan Teknologi UIN Suska Riau E-mail:
Lebih terperinciMODEL FUNGSI TRANSFER MULTIVARIAT DAN APLIKASINYA UNTUK MERAMALKAN CURAH HUJAN DI KOTA YOGYAKARTA SKRIPSI
MODEL FUNGSI TRANSFER MULTIVARIAT DAN APLIKASINYA UNTUK MERAMALKAN CURAH HUJAN DI KOTA YOGYAKARTA SKRIPSI Diajukan kepada Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Universias Negeri Yogyakara unuk memenuhi
Lebih terperinciPENERAPAN 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 terperinciJurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember ABSTRAK
PERBANDINGAN METODE DES (DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING) DENGAN TES (TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING) PADA PERAMALAN PENJUALAN ROKOK (STUDI KASUS TOKO UTAMA LUMAJANG) 1 Fajar Riska Perdana (1110651142) 2 Daryano,
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK WILAYAH SUMBAR RIAU DENGAN MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE (AR)
Vol. 9. No. 1, 011 ANALISIS PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK WILAYAH SUMBAR RIAU DENGAN MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE (AR) Zulfari Aini Jurusan Teknik Elekro, Fakulas Sains dan Teknologi UIN Suska
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
35 BAB LANDASAN TEORI Meode Dekomposisi biasanya mencoba memisahkan iga komponen erpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan dere daa ekonomi dan bisnis. Komponen ersebu adalah fakor rend (kecendrungan),
Lebih terperinciPEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN
Seminar Nasional Saisika IX Insiu Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 PEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN Brodjol Suijo Jurusan Saisika ITS Surabaya ABSTRAK Pada umumnya daa ekonomi bersifa ime
Lebih terperinciMinggu 4 RATA-RATA BERGERAK DAN EXPONENTIAL SMOOTHING. Peramalan Data Time Series
Minggu 4 RATA-RATA BERGERAK DAN EXPONENTIAL SMOOTHING Bab ini memperkenalkan model berlaku unuk daa ime series dengan musiman, ren, aau keduana komponen musiman dan ren dan daa sasioner. Meode peramalan
Lebih terperinciBab II Dasar Teori Kelayakan Investasi
Bab II Dasar Teori Kelayakan Invesasi 2.1 Prinsip Analisis Biaya dan Manfaa (os and Benefi Analysis) Invesasi adalah penanaman modal yang digunakan dalam proses produksi unuk keunungan suau perusahaan.
Lebih terperinciPERHITUNGAN 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 terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL ARMA UNTUK PERAMALAN DEBIT AIR SUNGAI MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING
ESTIMASI PARAMETER MODEL ARMA UNTUK PERAMALAN DEBIT AIR SUNGAI MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING Nama: Zahroh Aiqoh 05 00 0 Dosen Pembimbing: Dra. Nuri Wahyuningsih, MKes Drs. Sulisiyo, MT Jurusan Maemaika
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Perekonomian dunia telah menjadi semakin saling tergantung pada
BAB I PENDAHULUAN A. Laar Belakang Masalah Perekonomian dunia elah menjadi semakin saling erganung pada dua dasawarsa erakhir. Perdagangan inernasional merupakan bagian uama dari perekonomian dunia dewasa
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 3.1 Tahapan Pemecahan Masalah Tahapan pemecahan masalah berfungsi unuk memudahkan dalam mencari jawaban dalam proses peneliian yang dilakukan agar sesuai dengan arah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
3. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pikir BAB III METODE PENELITIAN Peneliian ini diujukan unuk membukikan adanya hubungan dan pengaruh dari nilai ukar Rupiah erhadap Dollar Amerika Serika (exchange rae),
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. yang akan datang. Peramalan menjadi sangat penting karena penyusunan suatu
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan apa yang erjadi pada waku yang akan daang sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan pada waku yang
Lebih terperinci