Estimasi parameter D menggunakan metode regresi spektral pada model arfima: Studi kasus peramalan kurs jual uang kertas mata uang asing terhadap rupiah

Erviana, Rima (2012) Estimasi parameter D menggunakan metode regresi spektral pada model arfima: Studi kasus peramalan kurs jual uang kertas mata uang asing terhadap rupiah. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text (COVER)
1_cover.pdf

Download (129kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK & DAFTAR ISI)
2_abstrak&daftarisi.pdf

Download (266kB) | Preview
[img] Text (BAB I - DAFTAR PUSTAKA)
3_bab1sd4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)

Abstract

Model ARFIMA (Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average) merupakan pengembangan dari model ARIMA yang pertama kali dikenalkan oleh Granger dan Joyeux (1980). Sedangkan Hosking (1981) memperkenalkan sifat jangka panjang (long memory) pada data dengan ciri hasil plot ACF (Autocorrelation Function) turun lambat secara hiperbolik dan memiliki nilai Statistik Hurst antara 0.5 < H < 1 . Model ARFIMA memiliki tiga parameter yaitu p, d, dan q. Dimana p adalah parameter autoregressive, d adalah parameter differencing dan q adalah parameter moving average. Dimana parameter d berupa bilangan real antara -0.5 < d < 0.5 dan dapat dicari menggunakan metode regresi spektral. Penelitian terhadap kurs uang kertas mata uang asing (GBP, SGD, USD, EUR dan JPY) terhadap rupiah dilakukan untuk mengetahui hasil estimasi parameter d dengan menggunakan regresi spektral untuk peramalan menggunakan model ARFIMA dan memperoleh kesimpulan bahwa model tersebut telah memenuhi dan memadai untuk dijadikan model peramalan. Dimana pada tahap identifikasi semua data kurs mata uang asing memiliki nilai statistik Hurst > 0.5 yang menunjukan pola long memory. Model terbaik berdasarkan nilai MSE dan AIC terkecil sebesar MSE = 2173.33 dan AIC = -1238.81 yang dihasilkan yaitu pada data kurs uang kertas SGD terhadap rupiah dengan ARFIMA (7, d=-0.42, 7) dengan d=-0.42 menyatakan ARFIMA proses stasioner dengan ACF dan PACF semua negatif menunjukan turun lambat secara hiperbolik menuju nol dengan lag meningkat.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: long memory; regresi spektral;
Subjects: Mathematics
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Matematika
Depositing User: Users 30 not found.
Date Deposited: 17 May 2016 02:24
Last Modified: 14 Mar 2019 07:16
URI: https://etheses.uinsgd.ac.id/id/eprint/1536

Actions (login required)

View Item View Item