%0 Generic
%A AZIZAH RAHMAHTIA,  MATTULADA  
%C UNIVERSITAS LAMPUNG
%D 2023
%F eprints:75377
%I FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
%T ESTIMASI MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL  HETEROSCEDASTIC (GARCH) UNTUK ANALISIS PERAMALAN NILAI  TUKAR RUPIAH
%U http://digilib.unila.ac.id/75377/
%X Teori Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH)  merupakan teori yang menyempurnakan teori Autoregressive Conditional  Heteroscedasticity (ARCH) karena memiliki tingkatan lag yang lebih fleksibel.  Biasanya teori GARCH digunakan untuk mengukur kurs dan indeks harga saham.  Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji estimasi nilai parameter GARCH,  menentukan model dan hasil prediksi dengan metode GARCH. Berdasarkan hasil  analisis yang telah dilakukan, diperoleh model GARCH (1,1) merupakan model  yang tepat untuk meramalkan Nilai Tukar Rupiah pada periode selanjutnya  dibuktikan dengan nilai MAPE yang cukup rendah yaitu sebesar 0,21873 sehingga  hasil peramalan yang dilakukan cukup baik dikarenakan mendekati data aktual.  Berdasarkan hasil peramalan, diperoleh Nilai Tukar Rupiah terbesar pada 02  februari 2023 sebesar Rp 11.403,70 dan terendah pada 03 februari 2023 sebesar Rp  11.398,44.  Kata Kunci: ARCH/GARCH, Peramalan, MAPE, Nilai Tukar Rupiah