PEMODELAN LOGISTIC SMOOTH TRANSITION AUTOREGRESSIVE (LSTAR) DENGAN METODE NONLINEAR LEAST SQUARE (NLS) UNTUK MERAMALKAN TINGKAT INFLASI DI INDONESIA

SUNDGRACEYUNI, HUTAGALUNG (2023) PEMODELAN LOGISTIC SMOOTH TRANSITION AUTOREGRESSIVE (LSTAR) DENGAN METODE NONLINEAR LEAST SQUARE (NLS) UNTUK MERAMALKAN TINGKAT INFLASI DI INDONESIA. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM , UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	Text ABSTRAK.pdf Download (1MB) | Preview
	Text SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
Preview	Text SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (1MB) | Preview

Abstract

Deret waktu merupakan serangkaian data pengamatan yang diambil serta disusun dalam interval waktu yang sama. Dalam beberapa kasus deret waktu diperlukan pemodelan yang bersifat nonlinear. LSTAR adalah salah satu metode deret waktu yang dapat digunakan untuk pemodelan deret waktu nonlinear. Dalam penelitian ini metode LSTAR diterapkan untuk meramalkan tingkat inflasi di Indonesia dengan menggunakan metode estimasi Nonlinear Least Square. Pembentukan model dilakukan terhadap data inflasi dengan menggunakan lag p=1 dan lag p=13. Berdasarkan hasil analisis diperoleh model LSTAR(13,1) sebagai berikut:

Item Type:	Other
Subjects:	?? 000 ?? ?? 500 ?? ?? 510 ??
Divisions:	Fakultas MIPA > Prodi Matematika
Depositing User:	2301368257 . Digilib
Date Deposited:	15 Jun 2023 05:03
Last Modified:	15 Jun 2023 05:03
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/72248

Actions (login required)

View Item