TY  - GEN
CY  - UNIVERSITAS LAMPUNG
ID  - eprints54872
UR  - http://digilib.unila.ac.id/54872/
A1  - Pipin Agustina, 1517031129
Y1  - 2019///
N2  - Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA) model is a
development of the ARIMA model with differencing (d) as a real number. The
purposes of this research were to analyze data of gold price in Indonesia with the
estimation of the ARFIMA model parameters is devided into three stages, namely
the first and second stages estimation the AR and MA model parameters using the
exact maximum likelihood method, and then the third stage estimation the
parameter differencing (d) using the spectral regression method (GPH). Based on
the Geweke and Porter Hudak (GPH) method, the parameter d of the ARFIMA
model is 0.406483 and based on the smallest AIC, BC, and HQ, the best ARFIMA
model is (1, d[0.406483], 4) with MAPE value of 0.39%.

Kata Kunci: Time series, ARFIMA, Long memory, Fractional Integrated.
Model Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA)
merupakan pengembangan dari model ARIMA dengan nilai differencing (d)
bilangan real. Pada penelitian ini, model ARFIMA digunakan untuk memodelkan
data harga emas di Indonesia. Pendugaan parameter model ARFIMA dilakukan
dalam tiga tahap, yaitu tahap pertama dan kedua menduga parameter AR dan MA
dengan menggunakan metode Exact Maximum Likelihood (EML) dan tahap
ketiga menduga parameter differencing (d) dengan menggunakan metode Regresi
Spektral (GPH). Berdasarkan metode Geweke dan Porter Hudak (GPH) diperoleh
model ARFIMA dengan nilai parameter d = 0.406483, dan bedasarkan nilai AIC,
BC dan HQ terkecil model terbaik adalah ARFIMA (1, d[0.406483], 4) dengan
nilai MAPE sebesar 0.39%

Kata Kunci: Time series, ARFIMA, Long memory, Fractional Integrated.
PB  - FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
TI  - METODE REGRESI SPEKTRAL DAN EXACT MAXIMUM LIKELIHOOD
DALAM PENDUGAAN PARAMETER MODEL AUTOREGRESSIVE
FRACTIONALLY INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARFIMA)
AV  - restricted
ER  -