PEMODELAN TIME SERIES DADA DATA TINGKAT INFLASI DI INDONESIA DENGAN MODEL ARFIMA

ANDRIANA WAHYUNINGSIH, 080312667 (2007) PEMODELAN TIME SERIES DADA DATA TINGKAT INFLASI DI INDONESIA DENGAN MODEL ARFIMA. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

[img]
Preview
Text (Abstrak)
gdlhub-gdl-s1-2008-wahyunings-9771-mpm14_0-k.pdf

Download (372kB) | Preview
[img] Text (Full Text)
gdlhub-gdl-s1-2009-wahyunings-9026-mpm14_08.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
Official URL: http://lib.unair.ac.id

Abstract

Time series merupakan serangkaian data pengamatan yang berasal dari satu sumber yang tetap, yang terjadi berdasarkan indeks waktu secara berurutan yang mempunyai interval yang tetap pula, misalkan harian, bulanan tahunan dan lain sebagainya. Metode yang paling umum digunakan untuk memodelkan deret berkala (time series) adalah Autoregressive Integreted Moving Average (ARIMA). Metode ini mempunyai keterbatasan hanya dapat menjelaskan deret berkala jangka pendek (short memory), dan pemodelan dengan metode ARIMA hanya dapat menjamin kestasioneran data dengan nilai dierencing (d) bernilai bilangan bulat. Berbeda dengan metode Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA) yang merupakan pengembangan dari metode ARIMA yang dapat menjelaskan deret berkala jangka pendek dan jangka panjang sekaligus. Pada metode ini nilai differencing (d) tidak dibatasi pada nilai integer saja,akan tetapi juga riil. Pada data tingkat inflasi di Indonesia yang mempunyai kondisi non stasioner, pemodelan ARFIMA dapat digunakan. Pada skripsi ini dibandingkan model ARIMA dan ARFIMA pada data tingkat inflasi di Indonesia yang memiliki indikasi ketergantungan jangka panjang. Dari hasil perbandingan kedua model diperoleh bahwa model ARFIMA([1,9], -0.283168, 0) lebih baik daripada model ARIMA (0,2,1). Model ARFIMA tersebut mempunyai nilai MSE dan MAD in sample sebesar 0.00055702 dan 0.018492. Sedangkan MSE dan MAD out of sample (peramalan) sebesar 0.000853 dan 0.024275. Untuk model ARIMA (0,2, 1) mempunyai nilai MSE dan MAD in sample sebesar 0.0006397 dan 0.019826, sedangkan untuk nilai MSE dan MAD out of sample (peramalan) sebesar 0.0086663 dan 0.0810722.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: KKC KK MPM 14/08 Wah p
Uncontrolled Keywords: PARAMETER ESTIMATION
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Divisions: 08. Fakultas Sains dan Teknologi > Matematika
Creators:
CreatorsNIM/NIDN
ANDRIANA WAHYUNINGSIH, 080312667UNSPECIFIED
Contributors:
ContributionNameNIDN/NIDK/NUP
ContributorNur Chamida, S.Si.,M.SiUNSPECIFIED
ContributorH. Sediono, Drs.,M.SiUNSPECIFIED
Depositing User: Tn Septian Eko Budianto
Date Deposited: 09 Feb 2009 12:00
Last Modified: 23 Sep 2016 08:43
URI: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/25887
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item View Item