Penerapan Filter Kalman dalam Perbaikan Hasil Prediksi Return Harga Minyak Mentah Dunia dengan Model Arima
| Main Authors: | Aminnudin, Yoga Faisal; Departemen Matematika Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Apriliani, Erna; Departemen Matematika Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Wahyuningsih, Nuri; Departemen Matematika Institut Teknologi Sepuluh Nopember |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/article/view/30062 http://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/article/view/30062/4868 |
Daftar Isi:
- Peramalan terhadap harga komoditas minyak mentah dunia merupakan salah satu studi yang dilakukan untuk mengantisipasi harga periode mendatang dari komoditas minyak guna menjaga kestabilan ekonomi. Pada penelitian ini digunakan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk merumuskan model peramalan return harga komoditas minyak mentah. Pada ARIMA didapatkan model yang sesuai yaitu ARIMA ([14],0,[14]) dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang masih sangat besar yaitu 217,2554%.Setelah didapatkan model yang sesuai dilakukan estimasi terhadap parameter dan perbaikan error pada model tersebut dengan Filter Kalman. Hasil akhir menunjukkan bahwa model peramalan pada return harga minyak terbaik adalah dari hasil perbaikan error menggunakan Filter Kalman yang memiliki nilai MAPE terkecil yaitu 3,6947% sehingga hasil ramalan lebih akurat.