MODEL GJR-GARCH UNTUK ANALISIS PERAMALAN HARGA PANGAN BERAS DI PROVINSI JAWA TENGAH

AL FARIKHI, ANA HISBIANA, B2A015016 (2019) MODEL GJR-GARCH UNTUK ANALISIS PERAMALAN HARGA PANGAN BERAS DI PROVINSI JAWA TENGAH. Undergraduate thesis, Muhammadiyah University, Semarang.

[img]
Preview
Text
ABSTRAK.pdf

Download (558kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf

Download (693kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf

Download (803kB) | Preview
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (499kB) | Request a copy
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf

Download (678kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (470kB) | Preview
[img]
Preview
Text
MANUSCRIPT.pdf

Download (1MB) | Preview

Abstract

Beras merupakan suatu komoditas yang menjadi bahan makanan pokok di Indonesia khususnya di Provinsi Jawa Tengah. Harga komoditas beras di Provinsi Jawa Tengah tidak stabil, dan mengalami terjadinya fluktuatif atau naik turun. Naik turunnya harga pangan beras mengakibatkan adanya volatilitas dan varian error. Varian dari error tersebut selalu berubah berdasarkan data di masa lalu. Pada penelitian ini dilakukakan peramalan dengan menggunakan data harga pangan beras yang merupakan data time series. Data time series biasanya bersifat acak dan beragam sehingga menimbulkan adanya heteroskedastisitas. Pada setiap penelitian sering ditemukan adanya keasimetrisan. Sehingga pada penelitian ini digunakan model GJR-GARCH (Glosten-Jagannathan-Runkle- Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) untuk mengatasi adanya respon asimetris. Model Glosten-Jagannathan-Runkle (GJR) merupakan salah satu model time series pengembangan dari model Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) dengan memasukkan efek leverage. Efek leverage berkaitan dengan adanya konsep asimetris. Asimetris umumnya muncul karena adanya perbedaan antara perubahan harga dengan nilai volatilitas. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data periode 2 Januari 2018 sampai 13 Maret 2019. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui model peramalan dan hasil peramalan menggunakan model GJR-GARCH. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh model terbaik yaitu model ARIMA(2,1,4) dan model GJR-GARCH (1,1). Besar peramalan menunjukkan bahwa harga pangan beras selalu mengalami kenaikan. Kata Kunci : Beras, Heteroskedastisitas, ARCH/GARCH, GJR-GARCH

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Call Number: 033/Statistik/XII/2019
Subjects: L Education > Statistics
Divisions: Faculty of Science and Mathematics > S1 Statistics
Depositing User: perpus unimus
Date Deposited: 08 Sep 2020 04:50
Last Modified: 08 Sep 2020 04:50
URI: http://repository.unimus.ac.id/id/eprint/3808

Actions (login required)

View Item View Item