BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB II TINJAUAN PUSTAKA"

Transkripsi

1 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 Latar Belakang Rumusan Masalah Tujuan Penulisan Batasan Masalah Manfaat Penulisan Struktur Organisasi Skripsi... 5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Metode Runtun Waktu Stasioneritas Proses Stokastik Autokovarians dan Autokorelasi Autokovarians Autokorelasi Metode Runtun Waktu Box-Jenkins Proses Autoregressive Proses Moving Average Proses Autoregressive Moving Average... 10

2 2.5 Pembentukan Model Runtun Waktu Box-Jenkins Pemeriksaan Kestasioneran Data Transformasi Data Identifikasi Model Estimasi Parameter Verifikasi Model Volatilitas Model Autoregressive Conditional Heteroscedastic (ARCH) Model Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (GARCH) Model Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (EGARCH) Proses White Noise Uji Efek ARCH Uji Ljung-Box Uji ARCH-LM Saham Return Risiko Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Sejarah Jaringan Syaraf Tiruan Definisi Jaringan Syaraf Tiruan Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan Arsitektur jaringan Fungsi Aktivasi Bias dan Thershold Algoritma Belajar dan Pelatihan... 33

3 Kehandalan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Momentum Aplikasi Backpropagation dalam Peramalan Neuro-EGARCH Mean Square Error (MSE) BAB III METODE EGARCH, JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN NEURO- EGARCH Variabel Penelitian Jenis dan Sumber Data Metode Pengumpulan Data Metode Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (EGARCH) Uji Efek Asimetris Pembentukan Model Identifikasi Model Estimasi Parameter Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation Pelatihan Standar Backpropagation Diagram Alir Model Jaringan Syaraf Tiruan Metode Neuro-EGARCH Diagram Alir Pembentukan Input Model Neuro-EGARCH Diagram Alir Model JST dan Neuro-EGARCH Komparasi Hasil Peramalan BAB IV STUDI KASUS Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (EGARCH)... 62

4 4.1.1 Saham dan Return Saham Pengujian Karakteristik Return Uji Stasioneritas Pembentukan dan Model Rata-rata Identifikasi Model Estimasi Parameter Verifikasi Model Uji Efek Heteroskedastisitas Uji Efek Asimetris Pembentukan Model EGARCH Identifikasi Model Estimasi Parameter Peramalan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation Neuro-EGARCH Perbandingan Metode EGARCH, JST dan Neuro-EGARCH Berdasarkan MSE Perbandingan MSE Harga Saham Perbandingan MSE Volatilitas BAB IV PENUTUP Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN... 97

5 DAFTAR TABEL Tabel Halaman 2.1 Transformasi Power Correlogram of squared return Uji Stasioneritas Augmented Dickey Fuller (ADF) Fak dan Fakp Return Saham Astra Internasional Tbk Estimasi Parameter Model AR(1) Estimasi Parameter Model MA(1) Estimasi Parameter Model ARMA(1,1) Nilai Koefisien, Standar Error dan Probabilitas Nilai AIC dan SC Uji ARCH-LM Estimasi Parameter Model MA(1)-EGARCH(1,1) Ramalan Return Saham 10 Hari Berikutnya Nilai Ramalan Variansi dan Standar Deviasi 10 Hari Berikutnya Nilai Ramalan Harga Saham 10 Hari Berikutnya Nilai Ramalan Return Saham 10 Hari Berikutnya dengan Jaringan Syaraf Tiruan... 82

6 4.15 Nilai Ramalan Variansi 10 Hari Berikutnya dengan Jaringan Syaraf Tiruan Nilai Ramalan Return Saham 10 Hari Berikutnya dengan Neuro-EGARCH Nilai Ramalan Variansi 10 Hari Berikutnya dengan Neuro-EGARCH Ramalan Harga Saham Dengan Metode EGARCH, JST, Neuro-EGARCH dan Harga Saham Sebenarnya Untuk 10 Hari Berikutnya Perbandingan MSE dari Harga Saham Ramalan Variansi Dengan Metode EGARCH, JST, Neuro-EGARCH dan Harga Saham Sebenarnya Untuk 10 Hari Berikutnya Perbandingan MSE dari Volatilitas DAFTAR GAMBAR Gambar Halaman 2.1 Sebuah Sel Syaraf Tiruan Model Tiruan Sebuah JST Jaringan Layar Tunggal Jaringan Layar Jamak Bagan tahap Pembentukan Model EGARCH Diagram Alir Model JST Diagram Alir Pembentukan Input Model Neuro-EGARCH Diagram Alir Model JST dan Neuro-EGARCH Plot Data Harga Saham Astra Internasional Tbk Plot Data Return Saham Astra Internasional Tbk Histogram dan Statistik Deskriptif Return Saham Astra Internasional Tbk Peramalan Nilai Return Saham Astra Internasional Tbk Peramalan Variansi Saham Astra Internasional Tbk Hasil Pelatihan untuk 5000 Iterasi Pada Jaringan Syaraf Tiruan... 79

7 4.7 Perbandingan antara Target dengan Output untuk Data Pelatihan Hasil Pelatihan Data Return Neuro-EGARCH Perbandingan Antara Target dengan Output Jaringan Perbandingan Target (o) dengan Output (*) untuk Data Pengujian Hasil Pelatihan Data Volatilitas Perbandingan antara Target dan Output Data Volatilitas Perbandingan antara Target dan Output Data Pengujian Volatilitas Neuro- EGARCH Pergerakan Volatilitas Metode Jaringan Syaraf Tiruan DAFTAR LAMPIRAN Lampiran Halaman 1 Data Harga Saham Astra Internasional Tbk Periode 2 Januari 2008 sampai 2 Maret Data Nilai Return Harga Saham Astra Internasional Tbk Periode 2 Januari 2008 sampai 2 Maret Data yang Digunakan Untuk Pengolahan Neuro-EGARCH Pengolahan Data Return Menggunakan MatLab untuk Metode Jaringan Syaraf Tiruan Pengolahan Data Volatilitas Menggunakan MatLab untuk Metode Jaringan Syaraf Tiruan Pengolahan Data Return Menggunakan MatLab untuk Metode Neuro- EGARCH Pengolahan Data Volatilitas Menggunakan MatLab untuk Metode Neuro-

8 EGARCH Perhitungan MSE Pada Harga Saham (3 Maret 2014 sampai 14 Maret 2014) dengan Metode EGARCH, JST dan Neuro-EGARCH Perhitungan MSE Pada Volatilitas (3 Maret 2014 sampai 14 Maret 2014) dengan Metode EGARCH, JST dan Neuro-EGARCH

BAB III METODE EGARCH, JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN NEURO-EGARCH

BAB III METODE EGARCH, JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN NEURO-EGARCH BAB III METODE EGARCH, JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN NEURO-EGARCH 3.1 Variabel Penelitian Penelitian ini menggunakan satu definisi variabel operasional yaitu data saham Astra Internasional Tbk tanggal 2 Januari

Lebih terperinci

MENGGUNAKAN METODE GARCH ASIMETRIS

MENGGUNAKAN METODE GARCH ASIMETRIS PEMODELAN RETURN PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN METODE GARCH ASIMETRIS SKRIPSI Disusun Oleh : MUHAMMAD ARIFIN 24010212140058 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. penting dalam proses pengambilan keputusan di suatu instansi. Untuk melakukan

BAB I PENDAHULUAN. penting dalam proses pengambilan keputusan di suatu instansi. Untuk melakukan 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada zaman sekarang, peramalan merupakan salah satu unsur yang sangat penting dalam proses pengambilan keputusan di suatu instansi. Untuk melakukan peramalan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. penelitian ini, yaitu ln return, volatilitas, data runtun waktu, kestasioneran, uji

BAB 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 terperinci

PEMODELAN NEURO-GARCH PADA RETURN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA

PEMODELAN NEURO-GARCH PADA RETURN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA PEMODELAN NEURO-GARCH PADA RETURN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA SKRIPSI Disusun Oleh: UMI SULISTYORINI ADI 24010212140082 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO

Lebih terperinci

PENERAPAN MODEL EGARCH-M DALAM PERAMALAN NILAI HARGA SAHAM DAN PENGUKURAN VALUE AT RISK (VAR)

PENERAPAN MODEL EGARCH-M DALAM PERAMALAN NILAI HARGA SAHAM DAN PENGUKURAN VALUE AT RISK (VAR) PENERAPAN MODEL EGARCH-M DALAM PERAMALAN NILAI HARGA SAHAM DAN PENGUKURAN VALUE AT RISK (VAR) Oleh: Julianto (1) Entit Puspita (2) Fitriani Agustina (2) ABSTRAK Dalam melakukan investasi dalam saham, investor

Lebih terperinci

DAFTAR ISI ABSTRAK... KATA PENGANTAR... UCAPAN TERIMA KASIH... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN...

DAFTAR ISI ABSTRAK... KATA PENGANTAR... UCAPAN TERIMA KASIH... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN... 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... 1 1.1 Latar Belakang Masalah...

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN. Gambar 4.1 nilai tukar kurs euro terhadap rupiah

BAB IV PEMBAHASAN. Gambar 4.1 nilai tukar kurs euro terhadap rupiah BAB IV PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Data Gambar 4.1 memperlihatkan bahwa data berfluktuasi dari waktu ke waktu. Hal ini mengindikasikan bahwa data tidak stasioner baik dalam rata-rata maupun variansi. Gambar

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. untuk menjual, menahan, atau membeli saham dengan menggunakan indeks

BAB I PENDAHULUAN. untuk menjual, menahan, atau membeli saham dengan menggunakan indeks BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG MASALAH Pasar modal merupakan pasar abstrak, dimana yang diperjualbelikan adalah dana jangka panjang, yaitu dana yang keterikatannya dalam investasi lebih dari satu

Lebih terperinci

SKRIPSI. Disusun Oleh: Aditya Wisnu Broto J2E

SKRIPSI. Disusun Oleh: Aditya Wisnu Broto J2E vii PERBANDINGAN APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DENGAN METODE OPTIMAL BRAIN DAMAGE DAN ARCH - GARCH UNTUK MEMPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) SKRIPSI Disusun Oleh: Aditya Wisnu

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Stasioneritas Stasioneritas berarti bahwa tidak terdapat perubahan yang drastis pada data. Fluktuasi data berada di sekitar suatu nilai rata-rata yang konstan, tidak tergantung

Lebih terperinci

PEMODELAN RETURN SAHAM PERBANKAN MENGGUNAKAN EXPONENTIAL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (EGARCH)

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

Lebih terperinci

Disusun oleh : Nur Musrifah Rohmaningsih Skripsi. Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar

Disusun oleh : Nur Musrifah Rohmaningsih Skripsi. Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar PEMODELAN DAN PERAMALAN NILAI RETURN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN METODE ASYMMETRIC POWER AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY (APARCH) Disusun oleh : Nur Musrifah Rohmaningsih 24010211120019

Lebih terperinci

PEMODELAN KURS MATA UANG RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA MENGGUNAKAN METODE GARCH ASIMETRIS

PEMODELAN KURS MATA UANG RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA MENGGUNAKAN METODE GARCH ASIMETRIS PEMODELAN KURS MATA UANG RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA MENGGUNAKAN METODE GARCH ASIMETRIS SKRIPSI Disusun Oleh : ULFAH SULISTYOWATI 24010210120052 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

Metode Peramalan dengan Menggunakan Model Volatilitas Asymmetric Power ARCH (APARCH)

Metode Peramalan dengan Menggunakan Model Volatilitas Asymmetric Power ARCH (APARCH) Metode Peramalan dengan Menggunakan Model Volatilitas Asymmetric Power ARCH (APARCH) (Studi Kasus : Return Kurs Mata Uang Rupiah terhadap Dollar) SKRIPSI Disusun oleh : CINDY WAHYU ELVITRA J2E 009 015

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN

BAB IV METODE PENELITIAN BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Desain Penelitian Penelitian ini didasari oleh gejolak/volatilitas nilai tukar rupiah terhadap mata uang asing (valuta asing).pada nilai transaksi jual beli valuta asing yang

Lebih terperinci

PROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2013 ISBN:

PROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2013 ISBN: METODE PERAMALAN MENGGUNAKAN MODEL VOLATILITAS ASYMMETRIC POWER AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY PADA RETURN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLLAR Cindy Wahyu Elvitra 1, Budi Warsito 2, Abdul

Lebih terperinci

PERAMALAN VOLATILITAS MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY IN MEAN (GARCH-M)

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

Lebih terperinci

TEKNIK PERAMALAN DENGANMODEL AUTOREGRESSIVE CONDITIONALHETEROSCEDASTIC (ARCH) (Studi KasusPada PT. Astra Agro Lestari Indonesia Tbk)

TEKNIK PERAMALAN DENGANMODEL AUTOREGRESSIVE CONDITIONALHETEROSCEDASTIC (ARCH) (Studi KasusPada PT. Astra Agro Lestari Indonesia Tbk) Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 02, No. 2 (2013), hal 71 78. TEKNIK PERAMALAN DENGANMODEL AUTOREGRESSIVE CONDITIONALHETEROSCEDASTIC (ARCH) (Studi KasusPada PT. Astra Agro Lestari

Lebih terperinci

PEMODELAN NEURO-GARCH PADA RETURN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA

PEMODELAN NEURO-GARCH PADA RETURN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 4, Tahun 2016, Halaman 771-780 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PEMODELAN NEURO-GARCH PADA RETURN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP

Lebih terperinci

UNNES Journal of Mathematics

UNNES Journal of Mathematics UJM 5 (2) (2016) UNNES Journal of Mathematics http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm PERBANDINGAN TAKSIRAN VALUE AT RISK DENGAN PROGRAM R DAN MATLAB DALAM ANALISIS INVESTASI SAHAM MENGGUNAKAN METODE

Lebih terperinci

PENGGUNAAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (P,Q) UNTUK PERAMALAN HARGA DAGING AYAM BROILER DI PROVINSI JAWA TIMUR

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

Lebih terperinci

PEMODELAN RETURN PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN METODE GARCH ASIMETRIS. Keywords: Stocks, Portfolio, Return, Volatility, Asymmetric GARCH.

PEMODELAN RETURN PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN METODE GARCH ASIMETRIS. Keywords: Stocks, Portfolio, Return, Volatility, Asymmetric GARCH. ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 6, Nomor 1, Tahun 2017, Halaman 51-60 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PEMODELAN RETURN PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN METODE GARCH ASIMETRIS

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

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. 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

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Engle [7] melakukan penelitian mengenai model yang mengatasi efek heteroskedastisitas yaitu model autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH) yang diterapkan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. keuntungan atau coumpouding. Dari definisi di atas dapat disimpulkan bahwa

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. keuntungan atau coumpouding. Dari definisi di atas dapat disimpulkan bahwa BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian Investasi Menurut Fahmi dan Hadi (2009) investasi merupakan suatu bentuk pengelolaan dana guna memberikan keuntungan dengan cara menempatkan dana tersebut pada alokasi

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Desain Penelitian Desain penelitian mempunyai peranan yang sangat penting, karena keberhasilan suatu penelitian sangat dipengaruhi oleh pilihan desain atau model penelitian.

Lebih terperinci

PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR SINGAPURA (SGD) TERHADAP DOLAR AMERIKA (USD) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH

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

Lebih terperinci

PEMODELAN RETURN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN THRESHOLD GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (TGARCH)

PEMODELAN RETURN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN THRESHOLD GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (TGARCH) ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 3, Tahun 2016, Halaman 465-474 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PEMODELAN RETURN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN THRESHOLD

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. 3.1 Unit Analisis dan Ruang Lingkup Penelitian. yang berupa data deret waktu harga saham, yaitu data harian harga saham

BAB III METODE PENELITIAN. 3.1 Unit Analisis dan Ruang Lingkup Penelitian. yang berupa data deret waktu harga saham, yaitu data harian harga saham 32 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Unit Analisis dan Ruang Lingkup Penelitian 3.1.1. Objek Penelitian Objek sampel data dalam penelitian ini menggunakan data sekunder yang berupa data deret waktu harga saham,

Lebih terperinci

PEMODELAN TARCH PADA NILAI TUKAR KURS EURO TERHADAP RUPIAH. Retno Hestiningtyas dan Winita Sulandari, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNS

PEMODELAN TARCH PADA NILAI TUKAR KURS EURO TERHADAP RUPIAH. Retno Hestiningtyas dan Winita Sulandari, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNS S-9 PEMODELAN TARCH PADA NILAI TUKAR KURS EURO TERHADAP RUPIAH Retno Hestiningtyas dan Winita Sulandari, M.Si Jurusan Matematika FMIPA UNS ABSTRAK. Pada data finansial sering terjadi keadaan leverage effect,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. satu sumber tetap yang terjadi berdasarkan waktu t secara berurutan dan dengan

BAB I PENDAHULUAN. satu sumber tetap yang terjadi berdasarkan waktu t secara berurutan dan dengan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Data time series merupakan serangkaian data pengamatan yang berasal dari satu sumber tetap yang terjadi berdasarkan waktu t secara berurutan dan dengan interval

Lebih terperinci

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 1, Tahun 2015, Halaman Online di:

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 1, Tahun 2015, Halaman Online di: ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 1, Tahun 2015, Halaman 151-160 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian IDENTIFIKASI CURAH HUJAN EKSTREM DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015

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

Lebih terperinci

PREDIKSI VOLATILITAS INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DAN INDEKS HARGA SAHAM SEKTORAL DENGAN METODE ESTIMASI VOLATILITAS TIME SERIES

PREDIKSI VOLATILITAS INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DAN INDEKS HARGA SAHAM SEKTORAL DENGAN METODE ESTIMASI VOLATILITAS TIME SERIES PREDIKSI VOLATILITAS INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DAN INDEKS HARGA SAHAM SEKTORAL DENGAN METODE ESTIMASI VOLATILITAS TIME SERIES TESIS M. RIFKI BAKHTIAR 55113110112 PROGRAM MAGISTER MANAJEMEN PROGRAM

Lebih terperinci

BAB III NONLINEAR GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY (N-GARCH)

BAB III NONLINEAR GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY (N-GARCH) BAB III NONLINEAR GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY (N-GARCH) 3.1 Proses Nonlinear Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (N-ARCH) Model Nonlinear Autoregressive Conditional

Lebih terperinci

INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (IGARCH) (Studi Kasus pada Return Kurs Rupiah terhadap Dollar Australia)

INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (IGARCH) (Studi Kasus pada Return Kurs Rupiah terhadap Dollar Australia) PERHITUNGAN VALUE AT RISK MENGGUNAKAN MODEL INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (IGARCH) (Studi Kasus pada Return Kurs Rupiah terhadap Dollar Australia) SKRIPSI Disusun

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. berasal dari sumber tetap yang terjadinya berdasarkan indeks waktu t secara

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

Lebih terperinci

PERBANDINGAN AKURASI MODEL ARCH DAN GARCH PADA PERAMALAN HARGA SAHAM BERBANTUAN MATLAB Sunarti, Scolastika Mariani, Sugiman

PERBANDINGAN AKURASI MODEL ARCH DAN GARCH PADA PERAMALAN HARGA SAHAM BERBANTUAN MATLAB Sunarti, Scolastika Mariani, Sugiman g UJM 5 (1) (2016) UNNES Journal of Mathematics http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm PERBANDINGAN AKURASI MODEL ARCH DAN GARCH PADA PERAMALAN HARGA SAHAM BERBANTUAN MATLAB Sunarti, Scolastika Mariani,

Lebih terperinci

MODEL EXPONENTIAL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (EGARCH) DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA SAHAM

MODEL EXPONENTIAL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (EGARCH) DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA SAHAM MODEL EXPONENTIAL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (EGARCH) DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA SAHAM (Studi Kasus pada Saham PT. ANTAM (Persero) Tbk) SKRIPSI Diajukan Kepada

Lebih terperinci

PENENTUAN RESIKO INVESTASI DENGAN MODEL GARCH PADA INDEKS HARGA SAHAM PT. INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK.

PENENTUAN RESIKO INVESTASI DENGAN MODEL GARCH PADA INDEKS HARGA SAHAM PT. INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK. Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 25 32 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENENTUAN RESIKO INVESTASI DENGAN MODEL GARCH PADA INDEKS HARGA SAHAM PT. INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK.

Lebih terperinci

PADA PORTOFOLIO SAHAM

PADA PORTOFOLIO SAHAM PERBANDINGAN PENDEKATAN GENERALIZED EXTREME VALUE DAN GENERALIZED PARETO DISTRIBUTION UNTUK PERHITUNGAN VALUE AT RISK PADA PORTOFOLIO SAHAM SKRIPSI Disusun oleh: AYU AMBARSARI 24010212140079 DEPARTEMEN

Lebih terperinci

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 4, Tahun 2016, Halaman Online di:

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 4, Tahun 2016, Halaman Online di: ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 4, Tahun 2016, Halaman 705-715 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PEMODELAN DAN PERAMALAN VOLATILITAS PADA RETURN SAHAM BANK BUKOPIN

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kota Medan merupakan ibukota Provinsi Sumatera Utara dan menjadi kota terbesar nomor 3 (tiga) di Indonesia setelah Jakarta dan Surabaya. Selain sebagai kota

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Peramalan merupakan salah satu unsur yang sangat penting dalam

BAB I PENDAHULUAN. Peramalan merupakan salah satu unsur yang sangat penting dalam BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peramalan merupakan salah satu unsur yang sangat penting dalam pengambilan keputusan, karena terkadang faktor-faktor yang berhubungan dengan pengambilan keputusan tidak

Lebih terperinci

Meganisa Setianingrum, Sugiyanto, Etik Zukhronah Prodi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu pengetahuan Alam Universitas Sebelas Maret Surakarta

Meganisa Setianingrum, Sugiyanto, Etik Zukhronah Prodi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu pengetahuan Alam Universitas Sebelas Maret Surakarta PENDETEKSIAN DINI KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING BERDASARKAN INDIKATOR OUTPUT RIIL, KREDIT DOMESTIK PER PDB, DAN IHSG Meganisa Setianingrum, Sugiyanto,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Saham adalah surat berharga yang menjadi bukti seseorang berinvestasi pada suatu perusahaan. Harga saham selalu mengalami perubahan harga atau biasa disebut

Lebih terperinci

PENDETEKSIAN DINI KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DENGAN MARKOV SWITCHING BERDASARKAN INDIKATOR KONDISI PERBANKAN

PENDETEKSIAN DINI KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DENGAN MARKOV SWITCHING BERDASARKAN INDIKATOR KONDISI PERBANKAN PENDETEKSIAN DINI KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DENGAN MARKOV SWITCHING BERDASARKAN INDIKATOR KONDISI PERBANKAN (Studi Kasus Pada Indikator Selisih Suku Bunga Pinjaman

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN

BAB IV METODE PENELITIAN BAB IV METODE PENELITIAN 4.1. Jenis Penelitian Penelitian dalam menganalisis volatilitas Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dan sembilan Indeks Harga Saham Sektoral dengan metode ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Investasi berkaitan dengan penempatan dana ke dalam bentuk aset yang lain selama periode tertentu dengan harapan tertentu. Aset yang menjadi objek investasi seseorang

Lebih terperinci

PENERAPAN MODEL THRESHOLD GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (TGARCH) DALAM PERAMALAN HARGA EMAS DUNIA

PENERAPAN MODEL THRESHOLD GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (TGARCH) DALAM PERAMALAN HARGA EMAS DUNIA PENERAPAN MODEL THRESHOLD GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (TGARCH) DALAM PERAMALAN HARGA EMAS DUNIA Ryaneka Darmawan, Entit Puspita, Fitriani Agustina Departemen Pendidikan Matematika

Lebih terperinci

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman Online di:

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman Online di: ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman 635-643 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PERHITUNGAN VALUE AT RISK MENGGUNAKAN MODEL INTEGRATED GENERALIZED

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. Analisis ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) umumnya

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,

Lebih terperinci

FORECASTING INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA

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)

Lebih terperinci

PERAMALAN VALUE AT RISK MENGGUNAKAN METODE GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC

PERAMALAN VALUE AT RISK MENGGUNAKAN METODE GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 05, No. 02 (2016), hal 267 276. PERAMALAN VALUE AT RISK MENGGUNAKAN METODE GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC Nendra Mursetya

Lebih terperinci

PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR IMPOR DAN EKSPOR MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING

PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR IMPOR DAN EKSPOR MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR IMPOR DAN EKSPOR MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING Sisca Rahma Dwi, Sugiyanto, dan Yuliana Susanti Program Studi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Esti Pertiwi, 2013

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Esti Pertiwi, 2013 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peramalan merupakan salah satu kebutuhan yang sangat penting bagi kehidupan manusia, terutama sebagai salah satu faktor dalam pengambilan keputusan. Peramalan biasanya

Lebih terperinci

PERBANDINGAN RAMALAN MODEL TARCH DAN EGARCH PADA NILAI TUKAR KURS EURO TERHADAP RUPIAH

PERBANDINGAN RAMALAN MODEL TARCH DAN EGARCH PADA NILAI TUKAR KURS EURO TERHADAP RUPIAH PERBANDINGAN RAMALAN MODEL TARCH DAN EGARCH PADA NILAI TUKAR KURS EURO TERHADAP RUPIAH Oleh RETNO HESTININGTYAS M0106061 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Data runtun waktu dari fenomena real seperti data finansial biasanya bersifat nonstasioner. Tipe data runtun waktu finansial biasanya dicirikan oleh pola-pola seperti

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

PENENTUAN MODEL TERBAIK UNTUK PERAMALAN DATA SAHAM CLOSING PT. CIMB NIAGA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE ARCH-GARCH

PENENTUAN MODEL TERBAIK UNTUK PERAMALAN DATA SAHAM CLOSING PT. CIMB NIAGA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE ARCH-GARCH PENENTUAN MODEL TERBAIK UNTUK PERAMALAN DATA SAHAM CLOSING PT. CIMB NIAGA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE ARCH-GARCH Gatri Eka K 1, Vebriani Safitry 2, Yesika Kristin 3 Program Studi Matematika, Universitas

Lebih terperinci

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 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

Lebih terperinci

ADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA

ADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA PEMODELAN NILAI EKSPOR DI INDONESIA DENGAN PENDEKATAN GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (GARCH) SKRIPSI BAGUS HADI PRASTYA PROGRAM STUDI S-1 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi saat ini berkembang pesat.

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi saat ini berkembang pesat. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi saat ini berkembang pesat. Hal ini mendorong manusia untuk terus berupaya memanfaatkan kemajuan teknologi di antaranya diwujudkan

Lebih terperinci

MODEL MARKOV SWITCHING EGARCH PADA NILAI TUKAR EURO TERHADAP RUPIAH

MODEL MARKOV SWITCHING EGARCH PADA NILAI TUKAR EURO TERHADAP RUPIAH MODEL MARKOV SWITCHING EGARCH PADA NILAI TUKAR EURO TERHADAP RUPIAH oleh NANDA PUTRI MONALISA M0108057 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika

Lebih terperinci

PENENTUAN VALUE AT RISK

PENENTUAN VALUE AT RISK PENENTUAN VALUE AT RISK SAHAM KIMIA FARMA PUSAT MELALUI PENDEKATAN DISTRIBUSI PARETO TERAMPAT (Studi Kasus : Harga Penutupan Saham Harian Kimia Farma Pusat Periode Oktober 2009 September 2014) SKRIPSI

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

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

Lebih terperinci

BAB III THRESHOLD AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROCEDASTICTY (TARCH) Proses TARCH merupakan modifikasi dari model ARCH dan GARCH.

BAB III THRESHOLD AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROCEDASTICTY (TARCH) Proses TARCH merupakan modifikasi dari model ARCH dan GARCH. BAB III THRESHOLD AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROCEDASTICTY (TARCH) 3.1. Model TARCH Proses TARCH merupakan modifikasi dari model ARCH dan GARCH. Pada proses ini nilai residu yang lebih kecil dari nol

Lebih terperinci

Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Algoritma One Step Secant Backpropagation dalam Return Kurs Rupiah Terhadap Dolar Amerika Serikat

Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Algoritma One Step Secant Backpropagation dalam Return Kurs Rupiah Terhadap Dolar Amerika Serikat Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Algoritma One Step Secant Backpropagation dalam Return Kurs Rupiah Terhadap Dolar Amerika Serikat SKRIPSI Disusun oleh: MAULIDA NAJWA 24010212130028 DEPARTEMEN STATISTIKA

Lebih terperinci

Pemodelan ARIMA Non- Musim Musi am

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

Lebih terperinci

PEMODELAN DAN PERAMALAN PENUTUPAN HARGA SAHAM PT. TELKOM DENGAN METODE ARCH - GARCH

PEMODELAN DAN PERAMALAN PENUTUPAN HARGA SAHAM PT. TELKOM DENGAN METODE ARCH - GARCH PEMODELAN DAN PERAMALAN PENUTUPAN HARGA SAHAM PT. TELKOM DENGAN METODE ARCH - GARCH BUNGA LETY MARVILLIA Matematika, Fakultas Ilmu Pengetahuan Alam, UNESA Jl. Ketintang villy_cute_7@yahoo.com 1, raywhite_vbm@gmail.com

Lebih terperinci

PERBANDINGAN RESIKO INVESTASI BANK CENTRAL ASIA DAN BANK MANDIRI MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (GARCH)

PERBANDINGAN RESIKO INVESTASI BANK CENTRAL ASIA DAN BANK MANDIRI MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (GARCH) Jurnal Matematika UNAND Vol. 5 No. 4 Hal. 80 88 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERBANDINGAN RESIKO INVESTASI BANK CENTRAL ASIA DAN BANK MANDIRI MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Peramalan merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa mendatang berdasarkan data pada masa lalu, berbasis pada metode ilmiah dan kualitatif yang dilakukan

Lebih terperinci

Penerapan Metode ARCH/GARCH Dalam Peramalan Indeks Harga Saham Sektoral

Penerapan Metode ARCH/GARCH Dalam Peramalan Indeks Harga Saham Sektoral Jurnal Sains Matematika dan Statistika, Vol 2, No I, Januari 206 Penerapan Metode ARCH/GARCH Dalam Peramalan Indeks Harga Saham Sektoral Ari Pani Desvina, Nadyatul Rahmah 2,2 Jurusan Matematika Fakultas

Lebih terperinci

PENERAPAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING

PENERAPAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING PENERAPAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN MARKOV SWITCHING DALAM PENDETEKSIAN DINI KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR M1, M2 PER CADANGAN DEVISA, DAN M2 MULTIPLIER Esteti Sophia Pratiwi,

Lebih terperinci

PERHITUNGAN VALUE AT RISK HARGA SAHAM DENGAN MENGGUNAKAN VOLATILITAS ARCH-GARCH DALAM KELOMPOK SAHAM LQ 45 ABSTRACT

PERHITUNGAN VALUE AT RISK HARGA SAHAM DENGAN MENGGUNAKAN VOLATILITAS ARCH-GARCH DALAM KELOMPOK SAHAM LQ 45 ABSTRACT PERHITUNGAN VALUE AT RISK HARGA SAHAM DENGAN MENGGUNAKAN VOLATILITAS ARCH-GARCH DALAM KELOMPOK SAHAM LQ 45 Boy A Lumban Gaol 1, Tumpal Parulian Nababan 2, Haposan Sirait 2 1 Mahasiswa Program Studi S1

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan. Universitas Sumatera Utara

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

Lebih terperinci

PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN MENGGUNAKAN MODEL INTERVENSI FUNGSI STEP

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini, peneliti akan memberikan penjelasan tentang teori metode backpropagation jaringan syaraf tiruan dan metode deret berkala ARIMA(Boxjenkins) sehingga dapat mempermudah

Lebih terperinci

BAB 3 SMOOTH TRANSITON AUTOREGRESSIVE. waktu nonlinear yang merupakan perluasan dari model Autoregressive (AR).

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

Lebih terperinci

Analisis Volatilitas Saham Perusahaan Go Public dengan Metode ARCH-GARCH

Analisis Volatilitas Saham Perusahaan Go Public dengan Metode ARCH-GARCH Seminar Hasil Tugas Akhir 2012 Analisis Volatilitas Saham Perusahaan Go Public dengan Metode ARCH-GARCH Oleh Khoiru Liummah Ayu Nastiti 1308 100 102 Dosen Pembimbing Drs. Agus Suharsono, MS 19580823 198403

Lebih terperinci

PEMODELAN RETURN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN THRESHOLD GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (TGARCH)

PEMODELAN RETURN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN THRESHOLD GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (TGARCH) PEMODELAN RETURN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN THRESHOLD GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (TGARCH) SKRIPSI Disusun oleh: MAIDIAH DWI NARURI SAIDA 24010212120003 DEPARTEMEN

Lebih terperinci

Pemodelan dan Peramalan Penutupan Harga Saham Harian Jakarta Islamic Index Model Garch

Pemodelan dan Peramalan Penutupan Harga Saham Harian Jakarta Islamic Index Model Garch EKBISI, Vol. IX, No. 1, Desember 2014, hal. 57-66 ISSN:1907-9109 Pemodelan dan Peramalan Penutupan Harga Saham Harian Jakarta Islamic Index Model Garch Ahmad Syarif 1 Fakultas Syariah dan Hukum UIN Sunan

Lebih terperinci

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI: S1 SISTEM INFORMASI Semester : Genap

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI: S1 SISTEM INFORMASI Semester : Genap GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI: S1 SISTEM INFORMASI Semester : Genap Berlaku mulai: Genap/2010 MATA KULIAH : TEKNIK PERAMALAN KODE MATA KULIAH/ SKS : 410103096 / 3 SKS MATA KULIAH PRASYARAT

Lebih terperinci

SBAB III MODEL VARMAX. Pengamatan time series membentuk suatu deret data pada saat t 1, t 2,..., t n

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

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. statistika sebagai dasar analisis atau perancangan yang menyangkut olah data

BAB I PENDAHULUAN. statistika sebagai dasar analisis atau perancangan yang menyangkut olah data BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Tanpa disadari dalam kehidupan sehari-hari sesungguhnya statistika telah banyak dipakai meskipun dalam bentuk yang sangat sederhana. Sekarang ini ilmu statistika telah

Lebih terperinci

BAB III INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROCEDASTICITY (IGARCH)

BAB III INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROCEDASTICITY (IGARCH) BAB III INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROCEDASTICITY (IGARCH) 3.1 Proses IGARCH Saat mengestimasi model GARCH, sering ditemukan bahwa jumlah koefisien parameter selalu sama dengan

Lebih terperinci

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 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

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. nonstasioneritas, Autocorrelation Function (ACF) dan Parsial Autocorrelation

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

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN

BAB IV METODE PENELITIAN BAB IV METODE PENELITIAN 4.1. Desain Penelitian Metode yang diterapkan dalam penelitian ini yaitu desain kuantitatif, konklusif, eksperimental dan deskriptif. Metode deskriptif bertujuan untuk membuat

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

SKRIPSI. Disusun Oleh : OKTAFIANI WIDYA NINGRUM

SKRIPSI. Disusun Oleh : OKTAFIANI WIDYA NINGRUM PERHITUNGAN VALUE AT RISK PADA PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKANN COPULA (Studi Kasus : Saham-Saham Perusahaan di Indonesia Periode 13 Oktober 2011-12 Oktober 2016) SKRIPSI Disusun Oleh : OKTAFIANI WIDYA NINGRUM

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Semua negara mempunyai mata uang sebagai alat tukar. Pertukaran uang dengan barang yang terjadi disetiap negara tidak akan menimbulkan masalah mengingat nilai uang

Lebih terperinci

PERAMALAN DATA NILAI EKSPOR NON MIGAS INDONESIA KE WILAYAH ASEAN MENGGUNAKAN MODEL EGARCH

PERAMALAN DATA NILAI EKSPOR NON MIGAS INDONESIA KE WILAYAH ASEAN MENGGUNAKAN MODEL EGARCH PERAMALAN DATA NILAI EKSPOR NON MIGAS INDONESIA KE WILAYAH ASEAN MENGGUNAKAN MODEL EGARCH, Universitas Negeri Malang E-mail: die_gazeboy24@yahoo.com Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di Pasar Bunga Rawabelong, Jakarta Barat yang merupakan Unit Pelaksana Teknis (UPT) Pusat Promosi dan Pemasaran Holtikultura

Lebih terperinci

METODE PERAMALAN ANALISIS DERET WAKTU PADA SAHAM SENTUL CITY TBK. MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC

METODE PERAMALAN ANALISIS DERET WAKTU PADA SAHAM SENTUL CITY TBK. MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC METODE PERAMALAN ANALISIS DERET WAKTU PADA SAHAM SENTUL CITY TBK. MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (GARCH) (Skripsi) Oleh Imelda Anggraini JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS

Lebih terperinci