%A  NURFAIZAH SUSANTO ANIISAH
%T PENERAPAN METODE AUTOREGRESSIVE FRACTIONALLY
INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARFIMA) PADA DATA
NILAI EKSPOR MIGAS
%X The ARFIMA model is a development of the ARIMA model which has the
advantage of being able to explain short and long term time series. The ARFIMA
model was first introduced by Grager (1980) which was then continued by
Hosking (1981) regarding the study of the properties of long memory. This study
aims to determine the best model by comparing the Akaike Information Criterion
(AIC) values and measuring the estimated value in the form of a percentage of the
average error of the model obtained. The data used in this study is secondary data
obtained from the Central Bureau of Statistics regarding the Value of Oil and Gas
Exports for the period January 2012 to December 2021. Based on the research that
has been conducted it can be concluded that the model chosen for forecasting Oil
and Gas Exports, namely ARFIMA(2;0.045; 0) with an AIC value of 1316.237
and a model accuracy value of 1.39%.
Keywords: ARFIMA, Long Memory, Oil and Gas Export Value, AIC, MAPE.


Model ARFIMA merupakan pengembangan dari model ARIMA yang memiliki
kelebihan dapat menjelaskan runtun waktu jangka pendek maupun panjang.
Model ARFIMA pertama kali diperkenalkan oleh Grager (1980) yang kemudian
dilanjutkan oleh Hosking (1981) mengenai pengkajian terhadap sifat-sifat long
memory. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model terbaik dengan
membandingkan nilai Akaike Information Criterion (AIC) dan mengukur nilai
dugaan dalam bentuk persentase dari rata-rata galat model yang didapatkan. Data
yang digunakan dalam penelitian ini ialah data sekunder yang diperoleh dari
Badan Pusat Statistik tentang Nilai Ekspor Migas periode Januari 2012 sampai
dengan Desember 2021. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat
disimpulkan bahwa model yang terpilih untuk prakiraan Ekspor Migas, yaitu
ARFIMA(2;0,045;0) dengan nilai AIC sebesar 1316,237 dan nilai keakuratan
model sebesar 1,39%.
Kata Kunci: ARFIMA, Long Memory, Nilai Ekspor Migas, AIC, MAPE.

%D 2023
%C UNIVERSITAS LAMPUNG
%R 1817031031
%I FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
%L eprints68665