DAFTAR ISI ABSTRAK... KATA PENGANTAR... UCAPAN TERIMA KASIH... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN...
|
|
|
- Sugiarto Lesmono
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 DAFTAR ISI Halaman ABSTRAK... KATA PENGANTAR... UCAPAN TERIMA KASIH... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN... i ii iii v ix x xi BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah Batasan masalah Tujuan Penulisan Manfaat Penulisan Manfaat Teoritis Manfaat Praktis Sistematika Penulisan... 6 BAB II LANDASAN TEORI Konsep Dasar Runtun Waktu... 8
2 2.1.1 Runtun Waktu Dan Proses Stokastik Stasioneritas Fungsi Autokovariansi Fungsi Autokorelasi Dan Fungsi Autokorelasi Parsial Fungsi Autokorelasi Fungsi Autokorelasi Parsial Proses White Noise Model-Model Runtun Waktu Box-Jenkins Stasioner Proses Autoregressive (AR(p)) Proses Moving Average (MA(q)) Proses Autoregressive Moving Average (ARMA(p,q)) Model-Model Runtun Waktu Box-Jenkins Nonstasioner Diferensi (Penyelisihan) Model-Model ARIMA Proses ARI(1,1) Proses IMA(1,1) Proses ARIMA(p,d,q) Pembentukan Model Runtun Waktu Box-Jenkins Identifikasi Model Estimasi Parameter Dalam Model Verifikasi Model... 20
3 BAB III UJI STATISTIK PORTMANTEAU DALAM VERIFIKASI MODEL RUNTUN WAKTU Uji Portmanteau Ljung-Box (Q LB ) Uji Portmanteau Monti (Q MT ) Uji Portmanteau Peña-Rodríguez D m BAB IV STUDI KASUS Penghitungan Tiga Uji Statistik Portmanteau Data Bangkitan Pencocokan Dengan Model MA(1) Pencocokan Dengan Model AR(1) Data Pencampur Produksi Bahan Bakar Minyak Distilasi Pemeriksaan Kestasioneran Data Identifikasi Model Estimasi Parameter Verifikasi Model Pencocokan Dengan Model MA(2) BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA... 48
4 LAMPIRAN-LAMPIRAN RIWAYAT HIDUP... 91
5 DAFTAR TABEL Halaman Tabel 4.1 Nilai Autokorelasi Residual Model MA (1) Tabel 4.2 Nilai Autokorelasi Parsial Residual Model MA (1) Tabel 4.3 Nilai Q LB, dan D m Untuk Residual Model MA(1) Tabel 4.4 Nilai P value untuk Q LB, dan D m Pada Residual Model MA(1) Tabel 4.5 Nilai Autokorelasi Residual Model AR (1) Tabel 4.6 Nilai Autokorelasi Parsial Residual Model AR(1) Tabel 4.7 Nilai Q LB, dan D m Untuk Residual Model AR(1) Tabel 4.8 Nilai P value untuk Q LB, dan D m Pada Residual Model MA(1) Tabel 4.9 Nilai Q LB, dan D m Untuk Model AR(1) Tabel 4.10 Nilai P value untuk Q LB, dan D m Pada Model AR(1) Tabel 4.11 Nilai Autokorelasi Residual Model MA (2) Tabel 4.12 Nilai Autokorelasi Parsial Residual Model MA (2) Tabel 4.13 Nilai Q LB, dan D m Untuk Residual Model MA(2) Tabel 4.14 Nilai P value untuk Q LB, dan D m Pada Residual Model MA(2)... 45
6 DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 4.1 Plot Data Pencampur Produksi Bahan Bakar Minyak Distilasi Gambar 4.2 Plot Fungsi Autokorelasi Data Plot Data Pencampur Produksi Bahan Bakar Minyak Distilasi Gambar 4.3 Plot Fungsi Autokorelasi Parsial Data Pencampur Produksi Bahan Bakar Minyak Distilasi... 37
7 DAFTAR LAMPIRAN Halaman Lampiran 1 Pembuktian Teorema Lampiran 2 Teorema Cramer-Wold Lampiran 3 Data Runtun Waktu Hasil Pembangkitan dengan model AR(2) Lampiran 4 Data pencampur produksi bahan bakar minyak distilasi periode 4 Juni 2010 sampai dengan 27 April Lampiran 5 Syntax software R untuk membangkitkan data runtun waktu terhadap model AR(2) yaitu Z t = 0,285Z t 1 + 0,36Z t 2 + a t Lampiran 6 Syntax software R untuk pencocokan dengan model ARMA Lampiran 7 Syntax software R untuk menghitung fak dan fakp residual Lampiran 8 Syntax software R untuk menghitung fak dan fakp residual yang distandarkan Lampiran 9 Syntax software R untuk menghitung uji portmanteau Ljung-Box Q LB Lampiran 10 Syntax software R untuk menghitung uji portmanteau Monti Q MT... 63
8 Lampiran 11 Syntax software R untuk menghitung uji portmanteau Peña-Rodríguez D m Lampiran 12 Syntax software R untuk menghitung peluang distribusi Chi-Kuadrat dari uji portmanteau Ljung-Box Q LB atau uji portmanteau Monti Q MT Lampiran 13 Syntax software R untuk menghitung peluang distribusi Gamma dari uji portmanteau Peña-Rodríguez D m Lampiran 14 Output software R untuk menghitung fak residual yang dicocokan dengan model MA(1) Lampiran 15 Output software R untuk menghitung fakp residual yang dicocokan dengan model MA(1) Lampiran 16 Output software R untuk menghitung uji portmanteau Ljung-Box Q LB dari data yang dicocokan dengan model MA(1) Lampiran 17 Output software R untuk menghitung uji portmanteau Monti Q MT dari data yang dicocokan dengan model MA(1) Lampiran 18 Output software R untuk menghitung uji portmanteau Peña-Rodríguez D m dari data yang dicocokan dengan model MA(1)... 71
9 Lampiran 19 Output software R untuk menghitung peluang distribusi Chi-Kuadrat dari uji portmanteau Ljung-Box Q LB dari data yang dicocokan dengan model MA(1) Lampiran 20 Output software R untuk menghitung peluang distribusi Chi-Kuadrat dari uji portmanteau Monti Q MT dari data yang dicocokan dengan model MA(1) Lampiran 21 Output software R untuk menghitung peluang distribusi Gamma dari uji portmanteau Peña-Rodríguez D m dari data yang dicocokan dengan model MA(1) Lampiran 22 Output software R untuk menghitung fak residual yang dicocokan dengan model AR(1) Lampiran 23 Output software R untuk menghitung fakp residual yang dicocokan dengan model AR(1) Lampiran 24 Output software R untuk menghitung uji portmanteau Ljung-Box Q LB dari data yang dicocokan dengan model AR(1) Lampiran 25 Output software R untuk menghitung uji portmanteau Monti Q MT dari data yang dicocokan dengan model AR(1) Lampiran 26 Output software R untuk menghitung uji portmanteau Peña-Rodríguez D m dari data yang dicocokan dengan model AR(1)... 79
10 Lampiran 27 Output software R untuk menghitung peluang distribusi Chi-Kuadrat dari uji portmanteau Ljung-Box Q LB dari data yang dicocokan dengan model AR(1) Lampiran 28 Output software R untuk menghitung peluang distribusi Chi-Kuadrat dari uji portmanteau Monti Q MT dari data yang dicocokan dengan model AR(1) Lampiran 29 Output software R untuk menghitung peluang distribusi Gamma dari uji portmanteau Peña-Rodríguez D m dari data yang dicocokan dengan model AR(1) Lampiran 30 Output software R untuk menghitung fak residual data pencampur produksi bahan bakar minyak distilasi yang dicocokan dengan model AR(1) Lampiran 31 Output software R untuk menghitung fakp residual data pencampur produksi bahan bakar minyak distilasi yang dicocokan dengan model AR(1) Lampiran 32 Output software R untuk menghitung uji portmanteau Ljung-Box Q LB data pencampur produksi bahan bakar minyak distilasi yang dicocokan dengan model AR(1) Lampiran 33 Output software R untuk menghitung uji portmanteau Monti Q MT data pencampur produksi bahan bakar minyak distilasi yang dicocokan dengan model AR(1)... 86
11 Lampiran 34 Output software R untuk menghitung uji portmanteau Peña-Rodríguez D m data pencampur produksi bahan bakar minyak distilasi yang dicocokan dengan model AR(1) Lampiran 35 Output software R untuk menghitung peluang distribusi Chi-Kuadrat dari uji portmanteau Ljung-Box Q LB data pencampur produksi bahan bakar minyak distilasi yang dicocokan dengan model AR(1) Lampiran 36 Output software R untuk menghitung peluang distribusi Chi-Kuadrat dari uji portmanteau Monti Q MT data pencampur produksi bahan bakar minyak distilasi yang dicocokan dengan model AR(1) Lampiran 37 Output software R untuk menghitung peluang distribusi Gamma dari uji portmanteau Peña-Rodríguez D m data pencampur produksi bahan bakar minyak distilasi yang dicocokan dengan model AR(1)... 90
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
DAFTAR ISI PERNYATAAN... i ABSTRAK... ii KATA PENGANTAR... iii UCAPAN TERIMA KASIH... iv DAFTAR ISI... v DAFTAR TABEL... ix DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR LAMPIRAN... xi BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang...
METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015
III. METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015 bertempat di Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
PETUNJUK PRAKTIKUM MATAKULIAH : METODE RUNTUN WAKTU
PETUNJUK PRAKTIKUM MATAKULIAH : METODE RUNTUN WAKTU Disusun Oleh : ENTIT PUSPITA NIP : 132086616 JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PENDIDIKAN
BAB 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
BAB III PEMBAHARUAN PERAMALAN. Pada bab ini akan dibahas tentang proses pembaharuan peramalan.
BAB III PEMBAHARUAN PERAMALAN Pada bab ini akan dibahas tentang proses pembaharuan peramalan. Sebelum dilakukan proses pembaharuan peramalan, terlebih dahulu dilakukan proses peramalan dan uji kestabilitasan
II. TINJAUAN PUSTAKA. Analisis ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) umumnya
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Stasioner Analisis ARIMA Autoregressive Integrated Moving Average umumnya mengasumsikan bahwa proses umum dari time series adalah stasioner. Tujuan proses stasioner adalah rata-rata,
PEMODELAN AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE PADA DATA REDAMAN HUJAN DI SURABAYA. Nur Hukim
TE 091399 TUGAS AKHIR- 4 SKS PEMODELAN AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE PADA DATA REDAMAN HUJAN DI SURABAYA Oleh Nur Hukim Dosen Pembimbing Prof. Ir. Gamantyo Hendrantoro, M.Eng. Ph.D Ir. Achmad
TINJAUAN PUSTAKA. perubahan harga yang dibayar konsumen atau masyarakat dari gaji atau upah yang
II.. TINJAUAN PUSTAKA Indeks Harga Konsumen (IHK Menurut Monga (977 indeks harga konsumen adalah ukuran statistika dari perubahan harga yang dibayar konsumen atau masyarakat dari gaji atau upah yang didapatkan.
Metode 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
BAB I PENDAHULUAN. Tidak ada yang dapat memberikan jaminan atau kepastian tentang apa
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Tidak ada yang dapat memberikan jaminan atau kepastian tentang apa yang akan terjadi di masa depan. Menyikapi situasi di masa depan yang penuh dengan ketidakpastian
BAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Iklim Iklim ialah suatu keadaan rata-rata dari cuaca di suatu daerah dalam periode tertentu. Curah hujan ialah suatu jumlah hujan yang jatuh di suatu daerah pada kurun waktu
Metode 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
BAB 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
BAB 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
BAB 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
PENDUGAAN DATA RUNTUT WAKTU MENGGUNAKAN METODE ARIMA
KEMENTERIAN PEKERJAAN UMUM BADAN PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN PUSAT PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN SUMBER DAYA AIR PENDUGAAN DATA RUNTUT WAKTU MENGGUNAKAN METODE ARIMA PENDAHULUAN Prediksi data runtut waktu.
PERBANDINGAN UJI PORTMANTEAU UNTUK KORELASI DIRI SISAAN PADA MODEL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) KURNIA SEKAR NEGARI
PERBANDINGAN UJI PORTMANTEAU UNTUK KORELASI DIRI SISAAN PADA MODEL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) KURNIA SEKAR NEGARI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
BAB 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
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan teori-teori yang menjadi dasar dan landasan dalam penelitian sehingga membantu mempermudah pembahasan selanjutnya. Teori tersebut meliputi arti dan peranan
BAB 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
BAB I PENDAHULUAN. untuk mendapatkan sebuah hasil yang optimal, sementara terdapat selang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Masalah peramalan menjadi sangat penting karena adanya keinginan untuk mendapatkan sebuah hasil yang optimal, sementara terdapat selang waktu antara keinginan
FORECASTING INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA
FORECASTING INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA 1) Nurul Latifa Hadi 2) Artanti Indrasetianingsih 1) S1 Program Statistika, FMIPA, Universitas PGRI Adi Buana Surabaya 2)
BAB 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
Model 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
BAB III MODEL STATE-SPACE. dalam teori kontrol modern. Model state space dapat mengatasi keterbatasan dari
BAB III MODEL STATE-SPACE 3.1 Representasi Model State-Space Representasi state space dari suatu sistem merupakan suatu konsep dasar dalam teori kontrol modern. Model state space dapat mengatasi keterbatasan
IMPLEMENTASI METODE BOX-JENKINS UNTUK MEMPREDIKSI HARGA MINYAK DUNIA DAN PENGARUHNYA TERHADAP HARGA MINYAK INDONESIA
Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP) Vol. 9 No. 2, Desember 2017, hal. 87-94 ISSN (Cetak) : 2085-1456; ISSN (Online) : 2550-0422; https://jmpunsoed.com/ IMPLEMENTASI METODE BOX-JENKINS
LAPORAN 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
SBAB III MODEL VARMAX. Pengamatan time series membentuk suatu deret data pada saat t 1, t 2,..., t n
SBAB III MODEL VARMAX 3.1. Metode Analisis VARMAX Pengamatan time series membentuk suatu deret data pada saat t 1, t 2,..., t n dengan variabel random Z n yang dapat dipandang sebagai variabel random berdistribusi
BAB 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
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
C BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Penelitian ini mencoba meramalkan jumlah penumpang kereta api untuk masa yang akan datang berdasarkan data volume penumpang kereta api periode Januari 994-Februari 203
PERAMALAN PEMAKAIAN ENERGI LISTRIK DI MEDAN DENGAN METODE ARIMA
Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 2, No. 1 (2014), pp. 55 69. PERAMALAN PEMAKAIAN ENERGI LISTRIK DI MEDAN DENGAN METODE ARIMA John Putra S Tampubolon, Normalina Napitupulu, Asima Manurung Abstrak.
Pemodelan ARIMA Non- Musim Musi am
Pemodelan ARIMA Non- Musimam ARIMA ARIMA(Auto Regresif Integrated Moving Average) merupakan suatu metode analisis runtun waktu(time series) ARIMA(p,d,q) Dengan AR : p =orde dari proses autoreggresif I
BAB III UJI STATISTIK PORTMANTEAU DALAM VERIFIKASI MODEL RUNTUN WAKTU
BAB III UJI STATISTIK PORTMANTEAU DALAM VERIFIKASI MODEL RUNTUN WAKTU Salah satu langkah yang paling penting dala ebangun suatu odel runtun waktu adalah dari diagnosisnya dengan elakukan peeriksaan apakah
HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING...iii. HALAMAN PENGESAHAN...iv. HALAMAN PERSEMBAHAN... vi. KATA PENGANTAR... viii. DAFTAR ISI... x. DAFTAR TABEL...
HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING...iii HALAMAN PENGESAHAN...iv MOTTO... v HALAMAN PERSEMBAHAN... vi KATA PENGANTAR... viii DAFTAR ISI... x DAFTAR TABEL... xi DAFTAR GAMBAR... xii DAFTAR LAMPIRAN... xiv PERNYATAAN...
ARIMA and Forecasting
ARIMA and Forecasting We have learned linear models and their characteristics, like: AR(p), MA(q), ARMA(p,q) and ARIMA (p,d,q). The important thing that we have to know in developing the models are determining
PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN MENGGUNAKAN MODEL INTERVENSI FUNGSI STEP
PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN MENGGUNAKAN MODEL INTERVENSI FUNGSI STEP SKRIPSI Disusun oleh : DITA RULIANA SARI NIM. 24010211140084 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO
Peramalam 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
BAB I PENDAHULUAN. Aplikasi Arima Dan Arfima Pada Data Kondentrasi Balck Carbon Partikulat Udara Halus PM2,5 Di Daerah Lembang Bandung
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Black carbon (BC) merupakan bentuk impuritas dari karbon hasil pembakaran tidak sempurna bahan bakar fosil atau pembakaran biomassa. Black carbon memiliki pengaruh
PENERAPAN METODE BOX-JENKINS UNTUK PERAMALAN PENCEMARAN UDARA OLEH PARAMETER KARBON MONOKSIDA (CO) DI KOTA PEKANBARU TUGAS AKHIR.
PENERAPAN METODE BOX-JENKINS UNTUK PERAMALAN PENCEMARAN UDARA OLEH PARAMETER KARBON MONOKSIDA (CO) DI KOTA PEKANBARU TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains
Analisis Time Series Pada Penjualan Shampoo Zwitsal daerah Jakarta dan Jawa Barat di PT. Sara Lee Indonesia. Oleh : Pomi Kartin Yunus
Analisis Time Series Pada Penjualan Shampoo Zwitsal daerah Jakarta dan Jawa Barat di PT. Sara Lee Indonesia Oleh : Pomi Kartin Yunus 1306030040 Latar Belakang Industri manufaktur yang berkembang pesat
PERBANDINGAN 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
PERAMALAN 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
BAB 3 SMOOTH TRANSITON AUTOREGRESSIVE. waktu nonlinear yang merupakan perluasan dari model Autoregressive (AR).
BAB 3 SMOOTH TRANSITON AUTOREGRESSIVE 3.1. Model Smooth Transition Autoregressive Model Smooth Transition Autoregressive adalah salah satu model runtun waktu nonlinear yang merupakan perluasan dari model
ANALISIS INTERVENSI KENAIKAN HARGA BBM BERSUBSIDI PADA DATA INFLASI KOTA SEMARANG
ANALISIS INTERVENSI KENAIKAN HARGA BBM BERSUBSIDI PADA DATA INFLASI KOTA SEMARANG SKRIPSI Disusun Oleh : NOVIA DIAN ARIYANI 24010211120016 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO
BAB 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
BAB 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
PERAMALAN HASIL PRODUKSI ALUMINIUM BATANGAN PADA PT INALUM DENGAN METODE ARIMA
Saintia Matematika Vol. 1, No. 1 (2013), pp. 1 10. PERAMALAN HASIL PRODUKSI ALUMINIUM BATANGAN PADA PT INALUM DENGAN METODE ARIMA Lukas Panjaitan, Gim Tarigan, Pengarapen Bangun Abstrak. Dalama makalah
PERAMALAN PRODUKSI PADI DI KABUPATEN KAMPAR DENGAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR. Oleh :
PERAMALAN PRODUKSI PADI DI KABUPATEN KAMPAR DENGAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika Oleh : SITI KRISMIASARI
BAB 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:
KOMBINASI PROSEDUR PEMODELAN SUBSET ARIMA DAN DETEKSI OUTLIER UNTUK PREDIKSI DATA RUNTUN WAKTU
UNIVERSITAS DIPONEGORO 013 ISBN: 978-60-14387-0-1 KOMBINASI PROSEDUR PEMODELAN SUBSET ARIMA DAN DETEKSI OUTLIER UNTUK PREDIKSI DATA RUNTUN WAKTU Tarno Program Studi Statistika FSM UNDIP e-mail: tarno@undip.ac.id
ANALISIS POLA HUBUNGAN PEMODELAN ARIMA CURAH HUJAN DENGAN CURAH HUJAN MAKSIMUM, LAMA WAKTU HUJAN, DAN CURAH HUJAN RATA-RATA
ANALISIS POLA HUBUNGAN PEMODELAN ARIMA CURAH HUJAN DENGAN CURAH HUJAN MAKSIMUM, LAMA WAKTU HUJAN, DAN CURAH HUJAN RATA-RATA FATHIN FAHIMAH 226133 DOSEN PEMBIMBING Prof. Ir. Gamantyo Hendrantoro, M.Eng.
PERAMALAN NILAI EKSPOR DI PROPINSI SUMATERA UTARA DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS
Saintia Matematika Vol. 1, No. 6 (2013), pp. 579 589. PERAMALAN NILAI EKSPOR DI PROPINSI SUMATERA UTARA DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS Raisa Ruslan, Agus Salim Harahap, Pasukat Sembiring Abstrak. Dalam
III. 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
EFEKTIVITAS 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
Nomor Kode : MT 524. : Pendidikan Matematika (NONDIK)/S-1. : STATDAS dan STATMAT-I : Dra Entit Puspita, M.Si
DESKRIPSI MATA KULIAH MT 524 Metode Runtun Waktu : 3 sks, Semerster 7 Mata kuliah ini merupakan salah satu mata kuliah pilihan bebas (MKPB), yang dapat diikuti oleh mahasiswa jurusan/program studi Non
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Teknologi informasi telah berkembang dengan relatif pesat. Di era
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Teknologi informasi telah berkembang dengan relatif pesat. Di era informasi seperti sekarang ini kebutuhan akan informasi semakin meningkat, terutama dengan
MATA KULIAH METODE RUNTUN WAKTU. Oleh : Entit Puspita Nip
MAA KULIAH MEODE RUNUN WAKU Oleh : Entit Puspita Nip 08 JURUSAN PENDIDIKAN MAEMAIKA FAKULAS PENDIDIKAN MAEMAIKA DAN ILMU PENGEAHUAN ALAM UNIVERSIAS PENDIDIKAN INDONESIA 00 //00 Entit Puspita BEBERAPA KONSEP
PERAMALAN KURS TRANSAKSI BANK INDONESIA TERHADAP MATA UANG DOLLAR AMERIKA (USD) DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARCH/GARCH TUGAS AKHIR
PERAMALAN KURS TRANSAKSI BANK INDONESIA TERHADAP MATA UANG DOLLAR AMERIKA (USD) DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARCH/GARCH TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains Pada
III. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari BEI. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data harian yang dimulai dari 3 Januari 2007
Peramalan 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
Pemodelan Autoregressive (AR) pada Data Hilang dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang Rupiah
Vol. 9, No., 9-5, Januari 013 Pemodelan Autoregressive (AR) pada Data Hilang dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang Rupiah Fitriani, Erna Tri Herdiani, M. Saleh AF 1 Abstrak Dalam analisis deret waktu
BAB II LANDASAN TEORI. nonstasioneritas, Autocorrelation Function (ACF) dan Parsial Autocorrelation
BAB II LANDASAN TEORI Pada Bab II akan dijelaskan pengertian-pengertian dasar yang digunakan sebagai landasan pembahasan pada bab selanjutnya yaitu peramalan data runtun waktu (time series), konsep dasar
Seasonal ARIMA adalah model ARIMA yang mengandung faktor musiman.
Definisi Seasonal ARIMA adalah model ARIMA yang mengandung faktor musiman. Musiman berarti kecenderungan mengulangi pola tingkah gerak dalam periode musim, biasanya satu tahun untuk data bulanan. Karena
PERAMALAN CURAH HUJAN DI KECAMATAN BANGKINANG BARAT KABUPATEN KAMPAR MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR
PERAMALAN CURAH HUJAN DI KECAMATAN BANGKINANG BARAT KABUPATEN KAMPAR MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika
PREDIKSI HARGA SAHAM PT. BRI, Tbk. MENGGUNAKAN METODE ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
PREDIKSI HARGA SAHAM PT. BRI, MENGGUNAKAN METODE ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Greis S. Lilipaly ), Djoni Hatidja ), John S. Kekenusa ) ) Program Studi Matematika FMIPA UNSRAT Manado
PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR SINGAPURA (SGD) TERHADAP DOLAR AMERIKA (USD) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH
Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 110 117 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR SINGAPURA (SGD) TERHADAP DOLAR AMERIKA (USD) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH
BAB 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
4 BAB IV HASIL PEMBAHASAN DAN EVALUASI. lebih dikenal dengan metode Box-Jenkins adalah sebagai berikut :
4 BAB IV HASIL PEMBAHASAN DAN EVALUASI Pada bab ini, akan dilakukan analisis dan pembahasan terhadap data runtut waktu. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder, yaitu data harga
DAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL. i. LEMBAR PERSETUJUAN ii LEMBAR PENGESAHAN. iii LEMBAR PERNYATAAN.. iv
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL. i LEMBAR PERSETUJUAN ii LEMBAR PENGESAHAN. iii LEMBAR PERNYATAAN.. iv ABSTRAK. v ABSTRACT... vi KATA PENGANTAR... vii DAFTAR ISI.. ix DAFTAR TABEL. xii DAFTAR GAMBAR xiii DAFTAR
PERAMALAN 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
Artikel 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
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Variabel ARIMA menggunakan variabel dependen harga saham LQ45 dan variabel independen harga saham LQ45 periode sebelumnya, sedangkan ARCH/GARCH menggunakan variabel dependen
BAB I PENDAHULUAN. Dalam kehidupan sehari-hari, seringkali dijumpai data dari suatu kejadian
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam kehidupan sehari-hari, seringkali dijumpai data dari suatu kejadian yang mempunyai keterkaitan dengan kejadian pada waktu-waktu sebelumnya. Data semacam
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Investasi 2.1.1 Pengertian Investasi Investasi sering diartikan menunda pengeluaran konsumtif supaya uang bisa berkembang biak lebih dulu. Kalau uang sudah berkembang, barulah
PERAMALAN LAJU INFLASI, SUKU BUNGA INDONESIA DAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR)
PERAMALAN LAJU INFLASI, SUKU BUNGA INDONESIA DAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) SKRIPSI Oleh : PRISKA RIALITA HARDANI 24010211120020 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS
Prediksi Harga Saham dengan ARIMA
Prediksi Harga Saham dengan ARIMA Peramalan harga saham merupakan sesuatu yang ditunggu-tunggu oleh para investor. Munculnya model prediksi yang baru yang bisa meramalkan harga saham secara tepat merupakan
ANALISIS DATA TIME SERIES DALAM MERAMALKAN HARGA SAHAM PT INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK DENGAN METODE ARIMA MENGGUNAKAN SOFTWARE EVIEWS
ANALISIS DATA TIME SERIES DALAM MERAMALKAN HARGA SAHAM PT INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK DENGAN METODE ARIMA MENGGUNAKAN SOFTWARE EVIEWS Tugas Akhir diajukan sebagai salah satu persyaratan untuk memperoleh
PEMODELAN RETURN SAHAM PERBANKAN MENGGUNAKAN EXPONENTIAL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (EGARCH)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 6, Nomor 1, Tahun 2016, Halaman 91-99 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PEMODELAN RETURN SAHAM PERBANKAN MENGGUNAKAN EXPONENTIAL GENERALIZED
PERAMALAN NILAI TUKAR PETANI PROVINSIJAWA TENGAH DENGAN METODE DERET BERKALA ARIMA BERBANTUANSOFTWARE MINITAB 16
i PERAMALAN NILAI TUKAR PETANI PROVINSIJAWA TENGAH DENGAN METODE DERET BERKALA ARIMA BERBANTUANSOFTWARE MINITAB 16 TUGAS AKHIR disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Ahli Madya Program
PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING BERDASARKAN INDIKATOR HARGA MINYAK
PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING BERDASARKAN INDIKATOR HARGA MINYAK oleh APRILIA AYU WIDHIARTI M0111010 SKRIPSI ditulis dan diajukan
BAB 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
PREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DENGAN MODEL AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY SKRIPSI. Oleh : INA YULIANA J2A
PREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DENGAN MODEL AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY SKRIPSI Oleh : INA YULIANA J2A 605 058 PROGRAM STUDI MATEMATIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN
PERAMALAN VOLATILITAS MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY IN MEAN (GARCH-M)
PERAMALAN VOLATILITAS MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY IN MEAN (GARCH-M) (Studi Kasus pada Return Harga Saham PT. Wijaya Karya) SKRIPSI Disusun Oleh : Dwi Hasti
BAB II KAJIAN PUSTAKA. dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan. Periode waktu dapat
BAB II KAJIAN PUSTAKA 2.1 Konsep Dasar Runtun Waktu Data runtun waktu (time series) merupakan data yang dikumpulkan, dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan. Periode waktu dapat berupa
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Variabel Penelitian Penelitian ini menggunakan satu definisi variabel operasional yaitu ratarata temperatur bumi periode tahun 1880 sampai dengan tahun 2012. 3.2 Jenis dan
ESTIMASI PARAMETER BOOTSTRAP PADA PROSES ARMA DAN APLIKASINYA PADA HARGA SAHAM
UJM 3 (2) (2014) UNNES Journal of Mathematics http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm ESTIMASI PARAMETER BOOTSTRAP PADA PROSES ARMA DAN APLIKASINYA PADA HARGA SAHAM Yuliyanti Karomah, Putriaji Hendikawati
Aplikasi Metode Box-Jenkins dalam Memprediksi Pertumbuhan Perdagangan Luar Negeri Provinsi Riau
Aplikasi Metode Box-Jenkins dalam Memprediksi Pertumbuhan Perdagangan Luar Negeri Provinsi Riau Ari Pani Desvina 1,Muhammad Syahfitra 2 1,2 Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan
II. TINJAUAN PUSTAKA. Time series merupakan serangkaian observasi terhadap suatu variabel yang
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Deret Waktu (time series) Time series merupakan serangkaian observasi terhadap suatu variabel yang diambil secara beruntun berdasarkan interval waktu yang tetap (Wei,
BAB 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,
PENGGUNAAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (P,Q) UNTUK PERAMALAN HARGA DAGING AYAM BROILER DI PROVINSI JAWA TIMUR
Seminar Nasional Matematika dan Aplikasinya, 21 Oktober 27 PENGGUNAAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (P,Q) UNTUK PERAMALAN HARGA DAGING AYAM BROILER DI PROVINSI JAWA TIMUR
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan Peramalan merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa mendatang berdasarkan data pada masa lalu, berbasis pada metode ilmiah dan kualitatif yang dilakukan
MODEL FORECASTING WISATAWAN MANCANEGARA KE PROVINSI RIAU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR. Oleh : SALAM ALI WIRADINATA S
MODEL FORECASTING WISATAWAN MANCANEGARA KE PROVINSI RIAU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika Oleh
PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR RASIO CADANGAN INTERNASIONAL TERHADAP M2 (UANG BEREDAR)
PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR RASIO CADANGAN INTERNASIONAL TERHADAP M2 (UANG BEREDAR) oleh DIAH PUTRI UTAMI NIM. M0110018 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian
ANALISIS TIME SERIES PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS DAN INTERVENSI
LAPORAN TUGAS AKHIR ANALISIS TIME SERIES PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS DAN INTERVENSI CITRA KUSUMANINGTYAS NRP 1307 100 505 Dosen Pembimbing Dr. IRHAMAH,
PEMODELAN ARIMA DAN DETEKSI OUTLIER DATA CURAH HUJAN SEBAGAI EVALUASI SISTEM RADIO GELOMBANG MILIMETER
Mauludiyanto, Pemodelan ARIMA dan Deteksi Outlier Data Curah Hujan Sebagai Evaluasi Sistem Radio Gelombang Milimeter PEMODELAN ARIMA DAN DETEKSI OUTLIER DATA CURAH HUJAN SEBAGAI EVALUASI SISTEM RADIO GELOMBANG
PERAMALAN PERMINTAAN PRODUK SARUNG TANGAN GOLF MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DI PT. ADI SATRIA ABADI ABSTRAK
PERAMALAN PERMINTAAN PRODUK SARUNG TANGAN GOLF MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DI PT. ADI SATRIA ABADI Trio Yonathan Teja Kusuma 1, Sandra Praharani Nur Asmoro 2 1,2)
VERIFIKASI 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
PEMODELAN ARIMA DAN DETEKSI OUTLIER DATA CURAH HUJAN SEBAGAI EVALUASI SISTEM RADIO GELOMBANG MILIMETER
Mauludiyanto, Pemodelan ARIMA dan Deteksi Outlier Data Curah Hujan Sebagai Evaluasi Sistem Radio Gelombang Milimeter PEMODELAN ARIMA DAN DETEKSI OUTLIER DATA CURAH HUJAN SEBAGAI EVALUASI SISTEM RADIO GELOMBANG
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Adapun langkah-langkah pada analisis runtun waktu dengan model ARIMA
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bab ini, akan dilakukan analisis dan pembahasan terhadap data runtun waktu. Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder, yaitu data
KETERSEDIAAN JAGUNG BERDASARKAN PERAMALAN PRODUKSI DAN PRODUKTIVITASNYA DI TENGAH PERSAINGAN PENGGUNAAN LAHAN DI INDONESIA
KETERSEDIAAN JAGUNG BERDASARKAN PERAMALAN PRODUKSI DAN PRODUKTIVITASNYA DI TENGAH PERSAINGAN PENGGUNAAN LAHAN DI INDONESIA Dedi Nugraha Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanaman Pangan Jl. Merdeka No.