Please take a moment to complete this survey below
Library's collection Library's IT development CancelProses peramalan sangatlah penting karena hasil peramalan umumnya
digunakan sebagai acuan dalam menyusun perencanaan lebih lanjut. Banyak
ilmuwan telah berupaya menghasilkan suatu metode peramalan yang
memperbaiki metode-metode sebelumnya. Kebanyakan metode-metode lama
menggunakan asumsi stasioneritas yang diwujudkan dengan rerata dan varians
yang tetap terhadap waktu. Namun asumsi tersebut tidak dapat mengoptimalkan
peramalan data yang tidak stasioner terutama ketidakstasioneran yang non
homogen. Secara teori, data non homogen akan lebih optimal bila diramalkan
dengan metode yang menggunakan rerata dan varians bersyarat, antara lain
ARCH dan GARCH.
Tujuan tugas akhir ini secara khusus adalah mencoba melakukan proses
peramalan ARCH(1) dan GARCH(1,1) serta membandingkan hasil peramalan
data kurs rupiah terhadap USD dan data index saham Jerman dengan
menggunakan dua metode tersebut dan metode Box-Jenkins.
Hasil akhir menunjukkan bahwa metode peramalan ARCH(1) dan
GARCH(1,1) akan memberikan nilai MAD dan MSE yang lebih baik pada saat
data tidak stasioner non homogen. Sebaliknya, metode-metode ini menghasilkan
nilai MAD dan MSE yang kalah baik bila dibandingkan dengan Box-Jenkins pada
saat data tidak stasioner namun homogen.