%0 Thesis
%9 S1
%A Selvi Affriani, -
%B KODEPRODI44201#Matematika_S1
%D 2009
%F repoupi:110506
%I Universitas Pendidikan Indonesia
%K PERAMALAN DATA, RUNTUN WAKTU, ARFIMA-FIGARCH.
%T PERAMALAN DATA RUNTUN WAKTU DENGAN  PEMODELAN ARFIMA-FIGARCH
%U http://repository.upi.edu/110506/
%X Pemodelan Autoregressive Fractional Integrated Moving Average – Fractional Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedastic (ARFIMA-FIGARCH) adalah salah satu model peramalan dimana data time series mempunyai memori jangka panjang dengan ciri-ciri plot data tidak stasioner dan fungsi autokorelasi (fak) turun lambat atau turun secara hiperbolik. Bila terdapat indikasi heteroskedastisitas maka peramalan akan lebih akurat jika variannya dilihat pergerakannya dari waktu ke waktu. Pada contoh kasus tugas akhir ini menggunakan data sekunder berupa data mingguan indeks saham DJIA periode 2 Januari 1980 sampai 28  September 1994. Berdasarkan pengolahan data yang dilakukan, diperoleh model ARFIMA (0,d,2) dan FIGARCH (1,d,1).
%Z ID SINTA Dosen Pembimbing  ENTIT PUSPITA: 5986409  BAMBANG AVIP PRIATNA MARTADIPUTRA: 6124136