BABV PENUTUP. 2. Model fungsi transfer yang menghubungkan antara harga rninyak bumi dengan harga bijih plastikjenis PE, yaitu:

dokumen-dokumen yang mirip
ANALISIS PENJUALAN BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) dari PT. PERTAMINA (PERSERO) UPms V SURABAYA dengan METODE ARIMA BOX JENKINS

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA RUNTUN WAKTU DENGAN METODE FEEDBACK CONTROL DI PT. SEMEN GRESIK (PERSERO) TBK.

PEMBUATAN INDIKATOR VECTOR AUTOREGESSIVE (VAR) PADA METATRADER

Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Bisnis Eksekutif Jurusan Madiun Jakarta di PT. Kereta Api (Persero) DAOP VII Madiun

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

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

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

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

BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN. maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Langkah-langkah dalam menentukan model EGARCH pada pemodelan data

IDENTIFIKASI MODEL FUNGSI TRANSFER MENGGUNAKAN PEMODELAN ARIMA OTOMATIS GOMEZ-MARAVALL (STUDI KASUS PADA DATA INFLASI INDONESIA)

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 1

PERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN MODEL REGRESI DENGAN RESIDUAL ARIMA DALAM MENERANGKAN PERILAKU PELANGGAN LISTRIK DI KOTA PALOPO

PERAMALAN PRODUKSI PADI DENGAN ARIMA, FUNGSI TRANSFER DAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM

PERAMALAN JUMLAH PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE DI KOTA DENPASAR MENGGUNAKAN MODEL FUNGSI TRANSFER MULTIVARIAT

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print) A-31

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) ( X Print) D-300

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA

PENDUGAAN PARAMETER MODEL AUTOREGRESSIVE PADA DERET WAKTU

SILABUS MATAKULIAH PERAMALAN BISNIS

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN

KESIMPULAN DAN SARAN SARAN

PEMODELAN ARIMAX DAN NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN DAN DASAR PERENCANAAN INVESTASI NET ASSET VALUE (NAV) EQUITY DI PT. PRUDENTIAL LIFE ASSURANCE

OPTIMASI KEUNTUNGAN PEMBELIAN MANIK-MANIK DI C.V BURHANI SURABAYA DENGAN MENGGUNAKAN PEMOGRAMAN LINIER

LULIK PRESDITA W APLIKASI MODEL ARCH- GARCH DALAM PERAMALAN TINGKAT INFLASI

PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA DERET WAKTU DENGAN METODE SEASONAL ARIMA

Penerapan Model ARIMA

SKRIPSI RAMALAN HARGA BIJIH PLASTIK JENIS DENGAN PENDEKATAN MODEL FUNGSI TRANSFER. Oisuaun Olen :

Pemodelan Fungsi Transfer Multi Input

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PERENCANAAN SISTEM PERSEDIAAN SUKU CADANG SEPEDA MOTOR UNTUK MENGURANGI BIAYA PERSEDIAAN PADA PT. UTOMO MOTOR DI SURABAYA

OPTIMASI PARAMETER α DAN γ DALAM PEMULUSAN EKSPONENSIAL DUA PARAMETER DENGAN METODE MODIFIKASI GOLDEN SECTION

PREDIKSI JANGKA PENDEK B ULAN AN JUMLAH FLARE DENGAN MODEL ARIMA (p,d,[q]), (P,D,Q)' 32

ABSTRAK. Kata kunci : Data Runtun Waktu, Indeks Harga Konsumen, ARIMA, Analisis Intervensi, Fungsi Step, Peramalan. I Pendahuluan

PENERAPAN MODEL ARFIMA (AUTOREGRESSIVE FRACTIONALLY INTEGRATED MOVING AVERAGE) DALAM PERAMALAN SUKU BUNGA SERTIFIKAT BANK INDONESIA (SBI)

Analisis Hubungan Deret Waktu untuk Peramalan

JURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 3, Tahun 2013, Halaman Online di:

PERAMALAN KUNJUNGAN WISATA DENGAN PENDEKATAN MODEL SARIMA (STUDI KASUS : KUSUMA AGROWISATA)

PEMODELAN JUMLAH PENDERITA HIV/AIDS TERKAIT KUNJUNGAN WISATAWAN DI KABUPATEN BADUNG DAN KOTA MADYA DENPASAR DENGAN METODE TRANSFER FUNCTION

OUTLINE. Pendahuluan. Tinjauan Pustaka. Metodologi Penelitian. Analisis dan Pembahasan. Kesimpulan dan Saran

Peramalan Aset dengan Memperhatikan Dana Pihak Ketiga (DPK) dan Pembiayaan Perbankan Syariah di Indonesia dengan Metode Fungsi Transfer

BABV SIMPULAN DAN SARAN. yang ada dalam perusahaan dimana dilakukan pengamatan pada perilaku konsumen

PERBANDINGAN HASIL ESTIMASI PARAMETER GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (GSTAR) DENGAN VARIABEL EKSOGEN BERTIPE METRIK

PEMODELAN DAN PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG DAN PESAWAT DI TERMINAL KEDATANGAN INTERNASIONAL BANDARA JUANDA SURABAYA DENGAN METODE VARIANSI KALENDER

UJIAN TUGAS AKHIR EKA NOVI NURHIDAYATI. Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember 2012

Data Mining Peramalan Konsumsi Listrik dengan Pendekatan Cluster Time Series sebagai Preprocessing

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

Goal Programming untuk PeRencanaan Produksi Agregat dengan kendala sumber daya

Pemodelan Vector Autoregresive (VAR) pada Komoditas Harga Cabai di Jawa Tengah

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA

SILABUS MATA KULIAH. 1. Mendiskusikan siklus manufaktur 2. Mendiskusikan peran perencanaan dan pengendalian produksi

Pemodelan Autoregressive (AR) pada Data Hilang dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang Rupiah

Penerapan Model ARIMA

99.9. Percent maka H 0 diterima, berarti residual normal

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) ( X Print) D-249

BAB IV PENUTUP. berkorelasi secara contemporaneous. Korelasi galat contemporaneous terjadi

Peramalan Penjualan Pipa di PT X

MENENTUKAN UKURAN OBSERVASI UNTUK KAJIAN PERAMALANTIME SERIES

PERBANDINGAN INVESTASI PADA MATA UANG DOLAR AMERIKA (USD) DAN YEN JEPANG (JPY) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH

ANALISA BOX JENKINS PADA PEMBENTUKAN MODEL PRODUKSI PREMI ASURANSI KENDARAAN BERMOTOR RODA EMPAT

BAB5 SIMPULAN DAN SARAN. Setelah melakukan analisis dan pembahasan dari hasil perhitungan dengan

PENGGUNAAN METODE PERAMALAN KOMBINASI TREND DETERMINISTIK DAN STOKASTIK PADA DATA JUMLAH PENUMPANG KERETA API (Studi Kasus : KA Argo Muria)

ANALISIS DERET BERKALA MULTIVARIAT DENGAN MENGGUNAKAN MODEL FUNGSI TRANSFER: STUDI KASUS CURAH HUJAN DI KOTA MALANG

OPTIMASI PRODUKSI INDUSTRI PERHIASAN EMAS di PT X DENGAN METODE LINEAR PROGRAMMING

Ekonometrika Deret Waktu: Teori dan Aplikasi

UANG BEREDARR DAN TINGKAT INFLASI FEB RINA HANDAYANI

BAB5 SIMPULAN DAN SARAN. Berdmmrkan uraian tentang pengujian hasil penelitian dan pembahasan

BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN 5.1 Simpulan Dari hasil pengujian hipotesis dan pembahasan, maka kesimpulan yang dapat dijelaskan dalam penelitian ini

BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN

PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN MENGGUNAKAN MODEL INTERVENSI FUNGSI STEP ABSTRAK

Cetakan I, Agustus 2014 Diterbitkan oleh: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pattimura

Beberapa saran yang dapat disampaikan ljagi PT. Wonokoyo maupun bagi penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut :

PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA YANG BEKUNJUNG KE BALI MENGGUNAKAN FUNGSI TRANSFER

Oleh : Dwi Listya Nurina Dosen Pembimbing : Dr. Irhamah, S.Si, M.Si

MODEL PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PERENCANAAN PRODUKSI PIPA BAJA DENGAN MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK DI PT. XYZ TBK

Pemodelan Konsumsi Listrik Berdasarkan Jumlah Pelanggan PLN Jawa Timur untuk Kategori Rumah Tangga R-1 Dengan Metode Fungsi Transfer single input

Prediksi Jumlah Penumpang Kapal Laut di Pelabuhan Laut Manado Menggunakan Model ARMA

Peramalan Harga Beras di Perum BULOG Divre Jatim

Kematian wanita saat melahirkan dan saat 42 hari setelah melahirkan bukan dikarenakan kecelakaan

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PESAWAT TERBANG DOMESTIK DI BANDAR UDARA JUANDA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUNGSI TRANSFER MULTI INPUT

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN SILABUS MATA KULIAH

PEMODELAN ARIMA DALAM PERAMALAN PENUMPANG KERETA API PADA DAERAH OPERASI (DAOP) IX JEMBER

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, (Sept, 2012) ISSN: A-403

Penerapan Model ARIMA

PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN DI AGROWISATA KUSUMA BATU MENGGUNAKAN METODE ANALISIS SPEKTRAL. Oleh: Niswatul Maghfiroh NRP.

ESTIMASI PARAMETER MODEL MIXTURE AUTOREGRESSIVE (MAR) MENGGUNAKAN ALGORITMA EKSPEKTASI MAKSIMISASI (EM) Abstract

BAB I PENDAHULUAN. topik diskusi yang semakin luas dibicarakan, baik melalui media massa maupun

PREDIKSI KURS RUPIAH TERHADAP EURO MENGGUNAKAN MODEL REGRESI SPLINE TERSEGMEN

Peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara (Wisman) ke Bali Tahun 2019: Metode ARIMA

PERAMALAN PERMINTAAN PRODUK SARUNG TANGAN GOLF MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DI PT. ADI SATRIA ABADI ABSTRAK

KAJIAN METODE JACKKNIFE DALAM MEMBANGUN SELANG KEPERCAYAAN DENGAN PARAMETER ARMA(p,q)

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

Devie Oktarini 2)

Model Penjualan Plywood PT. Linggarjati Mahardika Mulia

Model Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Nikkei 225 dengan Pendekatan Fungsi Transfer

Disusun Oleh: Suryo Djojonegoro ( )

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

PENGGUNAAN METODE VaR(Value at Risk) DALAM ANALISIS RESIKO INVESTASI SAHAM PT.TELKOM DENGAN PENDEKATAN MODEL GARCH-M

PENGGUNAAN ALGORITMA NONLINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PARAMETER DALAM METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL SATU PARAMETER

Transkripsi:

BABV PENUTUP V.I KesimpuJan Berdasarkan analisa dan pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat diarnbil kesirnpulan sebagai berikut: I. Model fungsi transfer yang menghubungkan antara harga rninyak bmni dengan harga bijih plastikjenis PP, yaitu: Y, = Y,-I + 5.027 X t - 5.027 X t _ 1-2.5626X t _ 1I + 2.5626X,_12 + 0, dengan input (Xt) mengikuti model ARIMA (0,1,0)(0,0,1 )3 yaitu: (X, - X'_I) = 0t - 0.194250'_3 atau X, = X'_l + a, - 0.194250'_3 Model tersebut menjelaskan bahwa harga bijih plastik jenis PP pada suatu minggu sarna dengan harga bijih plastik jenis PP 1 minggu sebelurnnya (Yt-I) + 5.027 harga rninyak burni pada minggu ke-t tersebut (X,) - 5.027 harga rninyak bmni 1 rninggu sebelumnya (Xt-I) - 2.5626 harga minyak burni II minggu sebelwnnya (Xt-II) + 2.5626 harga rninyak bumi 12 minggu sebelumnya (Xt-12). Model tersebut sesuai dengan realita bahwa hubungan (koefisien pengaruh) terbesar terjadi pada t yang sarna. 2. Model fungsi transfer yang menghubungkan antara harga rninyak bumi dengan harga bijih plastikjenis PE, yaitu: y, =Y,-I + 5.546498 X, -5.546498X,_1 +0, dengan input (Xt) mengikuti model ARIMA (0, I,0)(0,0, 1)3 yaitu: (X, -X'_I)=O, -0.194250'_3 atau X, = X'_I +0, -0.19425ot-J Model tersebut menjelaskan bahwa harga bijih plastik jenis PE pada suatu minggu sarna dengan harga bijih plastik jenis PE I rninggu sebelurnnya (Y t - I ) + 5.546498 harga rninyak burni pada rninggu ke-t tersebut (Xt) - 5.546498 76

77 harga minyak bumi 1 minggu sebelumnya <Xt-I). Model tersebut sesuai dengan realita bahwa hubungan (koefisien pengaruh) terbesar tetjadi pada t yang sarna 3. Nilai prediksi atau ramalan harga bijih plastik jenis PP, harga bijih plastik jenis PE, dan ramalan harga minyak bumi untuk 24 periode mingguan ke depan adalah: TabeIS.l. Nilai Ramalan Darga Bijih PlastikJems PP. Darga Bijih Plastik Jems PE dan Darga Minyak Bumi untuk 24 Periode Mingguan ke Depan, Harga : Harga Bijih Plastik Jenis PP Harga Bijih Plastik Jenis PE Minyak,, No. Waktu Bumi per ton (Y,) per ton (Y,), (X, ),157 21112006 1283.9542 1302.239 58.6237 158 9/112006 1287.6069 1301.2929 58.4531! 159 16/112006 1287.8722 1299.8043 58.1847 160 23/112006 1290.076 1299.8043 58.1847 161 30/112006 1295.0988 1299.8043 58.1847 162 61212006 1298.7377 1299.8043 58.1847 163 131212006 1295.3294 1299.8043 58.1847 164 201212006 1295.1757 1299.8043 58.1847 165 271212006 1290.5629 1299.8043 58.1847 166 6/312006 1292.0493 1299.8043 58.1847 167 131312006 1295.4063 1299.8043 58.1847 168 201312006 1294.3718 1299.8043 58.1847 169 271312006 1294.8090 1299.8043 58.1847 170 31412006 1295.4967 1299.8043 58.1847 171 10/412006 1295.4967 1299.8043 58.1847 172 17/412006 1295.4967 1299.8043 58.1847 173 24/412006 1295.4967 1299.8043 58.1847 174 1/512006 1295.4967 1299.8043 58.1847 175 8/512006, 1295.4967 1299.8043 58.1847 176 15/512006 1295.4967 1299.8043 58.1847 177 22/512006 I 1295.4967 1299.8043 58.1847 178 29/512006 1295.4967 1299.8043 58.1847 179 5/612006 i 1295.4967 1299.8043 58.1847 180 12/512006 I 1295.4967 1299.8043 58.1847

78 Ramalan harga bijih plastik jenis PP dan harga bijih plastik jenis PE Wltuk 24 periode mingguan ke depan dapat dilihat pada gambar berikut: 55 1304 l:j o...w 0...0... (f) (f) 'c 'c (]) (]) -:l -:l.;,,:..;,,:. iil 'ijl 1294 11l- _11l 0...0... "- \" ~---------------- 160 170 Peri ode 180 : Harga 8ijih Plastik Jenis PP - - - - - - : Harga 8ijih PlastikJenis PE Gambar 4.17. Ramalan barga bijih plastikjenis PP, harga bijih plastik jenis PI:, dan ramalan barga minyak bumi untuk 24 periode ke de pan Dari tabel 5,1 dan gambar 4.17 dapat diketahui bahwa nilai ramalan harga bijih plastik jenis PP akan stabil pada ramalan periode ke 15 ( No 171) dan seterusnya sedangkan ramalan harga bijih plastik jenis PE akan stabil pada ramalan periode ke 3 (No 159) dan seterusnya. Hal tersebut disebabkan karena pada model fungsi transfer yang menghubungkan antara harga minyak bumi dengan harga bijih plastik jenis PP dan model fungsi transfer yang menghubungkan antara harga minyak bumi dengan harga bijih plastik jenis PE menunjukkan bahwa hubungan (koefisien pengaruh) terbesar tetjadi pada t (waktu) yang sarna.

79 Vol Saran Untuk penelitian lebih Ianjut dapat dilakukan pemodelan dengan melibatkan faktor-faktor lain yang juga diduga mempengaruhi barga bijih plastik yaitu permintaan atau demand konsumen dengan menggunakan model Fungsi Transfer multi input.

DAFTAR : rustaka '~. ",,'I. "

DAFfARPUSTAKA Box, G. E. P.. and Jenkins, G. M. 1976. Time Series Analysis Forecasting and Contro/. San Fransisco: Holden-Day. Gujarati, D. N. 1995. Basic Econometrics, 3 m ed., McGraw Hill, New York. Hanke, J. E., Wichern, D.W., dan Reitsch, AG. 2001. Business Forecasting (seventh edition). New York: Prentice Hall International, Inc. Herry, 2006. Analisis Efek Pengambilalihan P. T. HM. Sampoerna oleh Philip MOrris Terhadap Fluktuasi lndeks Harga Saham Dengan Menggunakan Model lntervensi, Tugas Akhir (Skripsi), Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya. hllp:llen. wikipedia.org!wikiicrude oil hllp:llen. wikipedia.orglwikilplastic http://www.eia.doe.gov/emeulinternationallcrudel.html Jeffiy, 2006. Penentuan Model Terbaik Nitai Aktiva Bersih (NAB) Reksa Dana Dengan Menggunakan Model Fungsi Transfer, Tugas Akhir (Skripsi), Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya. Makridakis, S., Wheelwright, S. c., dan McGee, V. E., 1983. Metode dan Aplikasi Peramalan, edisi 2, Bina Rupa Aksara. Makridakis, S., Wheelwright, S. c., dan Hyndman, RJ., 1998. Forecasting: Methods and Applications, third edition. New York: John Wiley & Sons. Madda, U. E. 2002. Analisis Fungsi Transfer Dalam Penentuan Peramalan lndeks Harga Saham Gabungan Di Pt. BES, Tugas Akhir (Skripsi), Statistika ITS, Surabaya. Wayne, W. D. 1989. Statistik Nonparametrik Terapan. Jakarta: PT. Gramedia. Wei, W. W. S. 1990. Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods. USA: Addison-Wesley Publishing Company. 80