SRI, RAMADANIATY (2015) PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLAR AMERIKA MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA. Other thesis, INSTITUT PERTANIAN BOGOR.
|
Text (PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLAR AMERIKA MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA)
16.pdf - Published Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview |
Abstract
Nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika telah menjadi salah satu acuan penting dalam pergerakan perekonomian Indonesia. Perubahan nilai tukar Rupiah merupakan suatu kejadian yang bisa terjadi kapan saja dalam jangka waktu yang panjang dan perubahan yang terjadi mungkin terjadi kembali di masa mendatang. Jika penyebab kejadian diasumsikan tidak diamati secara langsung dan membentuk rantai Markov, maka pasangan penyebab kejadian dan data nilai tukar Rupiah dapat dimodelkan oleh model hidden Markov. Dalam tugas akhir ini digunakan model hidden Markov satu waktu sebelumnya, di mana nilai Rupiah saat ini bergantung pada nilai Rupiah satu waktu sebelumnya dan penyebabnya di waktu sekarang dan satu waktu sebelumnya. Parameter model diduga dengan menggunakan Maximum Likelihood dan perhitungannya menggunakan algoritme iteratif Expectation Maximization (EM). Proses komputasi numerik dilakukan dengan menggunakan software Mathematica 10. Setelah penduga parameter didapatkan maka nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika dapat diduga. Akurasi model diukur menggunakan mean absolute percentage error (MAPE). Diperoleh MAPE 4.48% dengan satu kali iterasi. Kata kunci: algoritme EM, MAPE, model hidden Markov, nilai tukar Rupiah
Item Type: | Thesis (Other) |
---|---|
Subjects: | A General Works > AS Academies and learned societies (General) |
Divisions: | Fakultas Matematika dan Komputer > Prodi Matematika |
Depositing User: | Rizki Handayani S.I.Pust |
Date Deposited: | 04 Jul 2019 20:44 |
Last Modified: | 04 Jul 2019 20:44 |
URI: | http://repository.unugha.ac.id/id/eprint/353 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |