title: PENERAPAN MODEL LOGISTIC SMOOTH TRANSITION  AUTOREGRESSIVE (LSTAR) UNTUK MERAMALKAN HARGA SAHAM
creator: CHATERINA NATALIA GULTOM, 1717031030
subject: 510 Matematika
description: Model yang umum digunakan untuk data deret waktu adalah model  Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Namun ARIMA model  deret waktu yang linier sehingga belum cukup baik untuk diterapkan pada  pemodelan yang memiliki kecenderungan perilaku nonlinier seperti kasus data  harga saham yang cenderung fluktuatif atau memiliki kencenderungan  membentuk pola data nonlinier. Salah satu model deret waktu yang digunakan  pada kasus data yang memiliki kecenderungan nonlinier adalah dengan Logistic  Smooth Transition Autoregressive (LSTAR). Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk meramalkan data return penutupan harga saham PT Indofood Sukses  Makmur Tbk dengan menggunakan model LSTAR. Hasil dari penelitian ini  didapatkan model terbaik untuk peramalan ragamnya adalah LSTAR (1,1), yaitu  dengan persamaan sebagai berikut:  Xt = −0.4304Xt−1 (1 −    1  1 + e  −100(Xt−1+0.0608)  )    + 0.3831Xt−1 (    1  1 + e  100(Xt−1+0.0608)  ) + αt    Kata kunci: peramalan, nonlinier, logistic smooth transition autoregressive  Models that commonly used for time series data is Autoregressive Integrated  Moving Average (ARIMA) model. However, the ARIMA time series model is  linear so it’s not good enough to be applied to modelling that has a tendency to  nonlinear behavior such as the case of stock price data which tends to fluctuate or  has a tendency to form nonlinear data patterns. One of the time series models  used in the case of data that has a nonlinear tendency is Logistic Smooth  Transition Autoregressive (LSTAR). The aim of this study is to predict return  data on closing stock prices of PT Indofood Sukses Makmur Tbk using the  LSTAR model. The result of this research showed that the best model for  forecasting the data is LSTAR(1,1) that is with equation as following:    Xt = −0.4304Xt−1 (1 −    1  1 + e  −100(Xt−1+0.0608)  )    + 0.3831Xt−1 (    1  1 + e  100(Xt−1+0.0608)  ) + αt    Keywords: forecast, nonlinear, logistic smooth transition autoregressive
publisher: FAKULTAS MATEMATIKA ILMU PENGETAHUAN ALAM
date: 2021
type: Skripsi
type: NonPeerReviewed
format: text
identifier: http://digilib.unila.ac.id/62757/1/1.%20ABSTRAK-ABSTRACT%20-%20CHATERINA%20NATALIA.pdf
format: text
identifier: http://digilib.unila.ac.id/62757/2/2.%20SKRIPSI%20FULL-CHATERINA%20NATALIA.pdf
format: text
identifier: http://digilib.unila.ac.id/62757/3/3.%20SKRIPSI%20TANPA%20BAB%20PEMBAHASANCH.pdf
identifier:   CHATERINA NATALIA GULTOM, 1717031030  (2021) PENERAPAN MODEL LOGISTIC SMOOTH TRANSITION AUTOREGRESSIVE (LSTAR) UNTUK MERAMALKAN HARGA SAHAM.  FAKULTAS MATEMATIKA ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.     
relation: http://digilib.unila.ac.id/62757/