Ari Cynthia , 4111411037 (2015) ANALISIS PERBANDINGAN MENGGUNAKAN ARIMA DAN BOOTSTRAP PADA PERAMALAN NILAI EKSPOR INDONESIA. Under Graduates thesis, Universitas Negeri Semarang.

Preview

PDF (ANALISIS PERBANDINGAN MENGGUNAKAN ARIMA DAN BOOTSTRAP PADA PERAMALAN NILAI EKSPOR INDONESIA ) - Published Version Download (1MB) | Preview

Abstract

Nilai ekspor Indonesia akan diramalkan menggunakan metode ARIMA dan bootstrap dengan bantuan program R 2.11.1. Metode bootstrap yang digunakan adalah bootstrap pada proses ARIMA. Metode ARIMA merupakan salah satu metode paling sering digunakan dalam pemodelan runtun waktu. Namun pada data tertentu model runtun waktu tidak dapat menjamin terpenuhinya asumsi-asumsi dalam analisis statistika klasik. Metode bootstrap dapat digunakan pada situasi dimana asumsi standart tidak dipenuhi. Tujuan utama dari penelitian ini yaitu menganalisis metode ARIMA dan bootstrap pada nilai ekspor Indonesia , sehingga dapat diperoleh metode peramalan terbaik yang akan digunakan untuk meramalkan data nilai ekspor Indonesia untuk periode berikutnya. Langkah pertama yaitu, melakukan pemusatan pada data, menganalisis dengan ARIMA, mencari model ARIMA terbaik, mencari dan meresampling residual untuk mendapatkan nilai data bootstrap serta melakukan pemusatan kedua pada data bootstrap, mengestimasi data bootstrap berdasarkan model ARIMA terbaik, sehingga diperoleh model bootstrap pada proses ARIMA. Model ARIMA dan model bootstrap pada proses ARIMA akan dipilih yang terbaik, guna menentukan metode peramalan terbaik untuk meramalkan data bulan April sampai dengan Desember 2015. Model ARIMA dan bootstrap yang memenuhi kriteria tersebut yaitu model ARIMA( ) dan model bootstrap pada proses ARIMA( ). Hasil peramalan nilai ekspor Indonesia pada model ARIMA( ) mempunyai nilai standart error lebih kecil dan cenderung mendekati data aslinya jika dibandingkan model bootstrap pada proses ARIMA( ). Jadi metode ARIMA merupakan metode peramalan yang terbaik. Dengan menggunakan metode ARIMA, maka akan dilakukan peramalan ekspor Indonesia untuk bulan April sampai dengan Desember 2015. Namun metode bootstrap dapat meramalkan data ke depan dengan baik (data hasil peramalan tidak konstan). Untuk penelitian selanjutnya dapat diteliti lebih lanjut mengenai analisis ARIMA dan bootstrap dengan data yang lebih sedikit, karena metode bootstrap merupakan metode resampling sehingga tidak membutuhkan data yang terlalu banyak.

Actions (login required)

View Item