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	File PDF ABSTRAK.pdf Download (1016Kb) | Preview
	File PDF SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (1252Kb) | Minta salinan
Preview	File PDF SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (1253Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

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:

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika > 510 Matematika
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Matematika
Pengguna Deposit:	2301368257 . Digilib
Date Deposited:	15 Jun 2023 05:03
Terakhir diubah:	15 Jun 2023 05:03
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/72248

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir