Analisis dan Model Peramalan Data Ekspor-Impor dengan Metode Gabungan ARIMA-Neural Networks
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Tujuan utama dari penelitian ini yaitu menganalisis metode ARIMA dan bootstrap pada nilai ekspor Indonesia , sehingga dapat diperoleh metode peramalan terbaik yang akan
Metode peramalan untuk data deret waktu produksi, konsumsi, ekspor, impor, dan harga minyak bumi dapat dilakukan dengan teknik peramalan model deret waktu tunggal dan dapat
Batasan masalah yang digunakan pada penelitian ini adalah data yang digunakan merupakan nilai impor non migas di Provinsi Jawa Timur mulai bulan Januari pada tahun 2012
Berdasarkan Gambar 1, analisis IRF selama 10 periode untuk respon variabel ekspor terhadap variable impor, pada periode pertama merespon negatif terhadap shock atau guncangan
Tujuan utama dari penelitian ini yaitu menganalisis metode ARIMA dan bootstrap pada nilai ekspor Indonesia , sehingga dapat diperoleh metode peramalan terbaik yang akan
serta karuniaNya sehingga skripsi yang berjudul “Analisis Pengaruh Ekspor dan Impor Terhadap GDP Di Negara ASEAN Tahun 2013-2017” dapat terselesaikan pada waktu
Model yang paling sesuai untuk peramalan konsumsi listrik di Jawa Timur pada periode Januari 2013 hingga Desember 2013 untuk kelompok sosial, bisnis, dan industri dengan
Pada krisis tahun 2012, kondisi menjadi lebih parah dimana pada saat itu ekspor Indonesia menurun dan impor justru meningkat Peningkatan impor migas dan menurunnya kinerja ekspor migas
