SANTOSO, STELLA LESTARI (2019) PREDIKSI HARGA EMAS DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS. S1 thesis, UAJY.

[thumbnail of HALAMAN JUDUL]
Preview
Text (HALAMAN JUDUL)
TF08167 0.pdf

Download (540kB) | Preview
[thumbnail of BAB I]
Preview
Text (BAB I)
TF08167 1.pdf

Download (103kB) | Preview
[thumbnail of BAB II] Text (BAB II)
TF08167 2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (80kB)
[thumbnail of BAB III] Text (BAB III)
TF08167 3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (323kB)
[thumbnail of BAB IV] Text (BAB IV)
TF08167 4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (143kB)
[thumbnail of BAB V] Text (BAB V)
TF08167 5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
[thumbnail of BAB VI] Text (BAB VI)
TF08167 6.pdf
Restricted to Registered users only

Download (238kB)

Abstract

Emas merupakan barang berharga yang saat ini banyak diminati sebagai alternatif investasi. Namun harga emas yang bersifat fluktuatif menjadi permasalahan utama bagi para investor. Investor seringkali kesulitan memprediksi harga emas karena harga emas dapat naik dan turun sewaktu-waktu. Untuk itu dibutuhkan sistem yang dapat memprediksi harga emas dengan baik dan akurat, agar para investor dapat mengetahui peluang investasi dan dapat memaksimalkan keuntungan.
Metode Seasonal ARIMA adalah salah satu metode yang digunakan untuk peramalan data deret waktu. Metode ini digunakan untuk membuat model dari data terdahulu untuk meramalkan harga emas di masa depan. Data yang digunakan adalah rata-rata harga emas (XAU) bulanan selama 17 tahun, mulai dari Januari 2000 hingga Desember 2017 untuk memprediksikan harga emas selama 12 bulan kedepan.
Model Seasonal ARIMA yang dihasilkan adalah ARIMA (0,1,0)(5,1,0,12) dan model tersebut cocok digunakan untuk peramalan data harga emas (XAU). Hasil peramalan dengan menggunakan model ARIMA (0,1,0)(5,1,0,12) menunjukkan keakuratan yang sangat baik dengan MAPE 3.2%.

Item Type: Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords: Harga emas, prediksi, Seasonal ARIMA
Subjects: Teknik Informatika > Soft Computing
Divisions: Pasca Sarjana > Magister Teknik Informatika
Depositing User: Users 5930 not found.
Date Deposited: 31 Oct 2019 07:25
Last Modified: 31 Oct 2019 07:25
URI: https://repository.uajy.ac.id/id/eprint/20596

Actions (login required)

View Item
View Item