Pendugaan Data Hilang Pada Data Deret Waktu Pendugaan Data Hilang Pada Data Deret Waktu Menggunakan Interpolasi Arma, Nilai Rata- Rata Dan Filterisasi Kalman Pada Data Harga Saham Perusahaan Boeing Co
| Main Authors: | Syamasy, Chandra Malik, Dr. Suci Astutik,, S.Si., M.Si. |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/id/eprint/190475/1/175090500111015%20-%20CHANDRA%20MALIK%20SYAMASY.pdf http://repository.ub.ac.id/id/eprint/190475/ |
Daftar Isi:
- Data hilang pada data deret waktu menjadi sebuah masalah, hal ini karena data hilang menyebabkan deret waktu berkurang. Deret waktu yang sedikit menyebabkan masalah dalam menduga parameter model, sehingga data hilang perlu diduga (imputasi) dengan sebuah nilai. Penelitian ini bertujuan membahas dan membandingkan metode paling baik dalam melakukan menduga data hilang, beberapa metode yang dapat digunakan dalam menduga data hilang pada data deret waktu harga saham penutupan dengan penyesuaian perusahaan Boeing Co, yang terdiri dari Metode Interpolasi ARMA, Metode Filterisasi Kalman dan Metode Nilai Rata-rata. MAPE sebagai salah satu alat ukur kebaikan penduga terhadap nilai sebenarnya digunakan dalam menentukan metode imputasi yang paling baik di antara ketiga metode, didapatkan hasil Metode Interpolasi ARMA dengan menggunakan model deret waktu AR (1) menghasilkan nilai MAPE sebesar 2,52%, Metode FIlterisasi Kalman sebesar 3,15% dan Metode Nilai Rata-rata sebesar 5,30%. Metode Imputasi ARMA menjadi metode yang paling baik dalam menduga data hilang pada data deret waktu harga saham penutupan dengan penyesuaian Boeing Co, dengan nilai MAPE terkecil dibandingkan dengan Metode Filterisasi Kalman dan Metode Nilai Rata-rata yaitu sebesar 2,52% yang berarti imputasi sangat baik.