| dc.contributor |
Fakultas Teknik |
|
| dc.creator |
Akbar, Bil |
|
| dc.creator |
Widayati, Sri |
|
| dc.creator |
Munir, Stefano |
|
| dc.date |
2018-01-29 |
|
| dc.date.accessioned |
2019-09-12T01:48:21Z |
|
| dc.date.available |
2019-09-12T01:48:21Z |
|
| dc.identifier |
http://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/pertambangan/article/view/10388 |
|
| dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/123456789/22584 |
|
| dc.description |
Abstract. In the study, forecasting of coal price from 2017 to 2019 in quarterly form using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Vector Autoregression (VAR) method. The ARIMA model uses a single variable (univariet) and a VAR method using more than one variable (multivariet). The second result of ARIMA and VAR forecasting method will compare and searched the best result from both methods, ARIMA method using single data that is price of coal history without factor by other factor. The VAR method uses multivariate data where the coal history is known by many factors. From both the result of each research method can result ARIMA constant every year because ARIMA input data without influence. The VAR method produces an unstable forecasting of the resulting price increase and its stewardship will remain stable. The ARIMA method in the 3rd quarter of 79.22 USD / MT is in the process of Vector Auto Regressive strategy in the same quarter 70.20 USD / MT is following the Ministry of Energy Resources and Reserves, in the same quarter of 83.40 USD / MT.Keywords: Price Forecasting, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Vector Autoregression (VAR), Univariet, MultivarietAbstrak. Pada Penelitian dilakukan peramalan harga barubara dari tahun 2017 hingga 2019 dalam bentuk kuartal menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Vector Autoregression (VAR). Model ARIMA menggunakan variabel tunggal (univariet) dan metode VAR menggunakan variabel lebih dari satu (multivariet). Hasil kedua peramalan metode ARIMA dan VAR akan dibandingkan dan dicari hasil terbaik dari kedua metode tersebut, metode ARIMA menggunakan data tunggal yaitu harga histori batubara tanpa dipengaruhi oleh faktor lainnya. Metode VAR menggunakan data multivariet dimana histori batubara dipengaruhi oleh banyak faktor. Dari kedua hasil penelian masing-masing metode di dapat hasil ARIMA konstan setiap tahun karena data input ARIMA tanpa pengaruh. Sedangkan metode VAR menghasilkan peramalan yang tidak konstan harga yang dihasilkan mengalami kenaikan dan penurusan akan tetapi tetap relatif stabil. Metode ARIMA pada periode kuartal 3 yaitu 79.22 USD/MT sedang hasil metode Vector Auto Regressive pada kuartal yang sama 70.20 USD/MT sedang menurut Kementrian Energi Sumber Daya dan Cadangan, pada kuartal yang sama 83.40 USD/MT.Kata Kunci: Peramalan Harga, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Vector Autoregression (VAR), Univariet, Multivariet |
|
| dc.format |
application/pdf |
|
| dc.language |
eng |
|
| dc.publisher |
Universitas Islam Bandung |
|
| dc.relation |
http://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/pertambangan/article/view/10388/pdf |
|
| dc.rights |
Copyright (c) 2018 Prosiding Teknik Pertambangan |
|
| dc.source |
Prosiding Teknik Pertambangan; Vol 4, No 1, Prosiding Teknik Pertambangan (Februari, 2018); 386-390 |
|
| dc.source |
Prosiding Teknik Pertambangan; Vol 4, No 1, Prosiding Teknik Pertambangan (Februari, 2018); 386-390 |
|
| dc.source |
2460-6499 |
|
| dc.subject |
Teknik Pertambangan |
|
| dc.subject |
Peramalan Harga, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Vector Autoregression (VAR), Univariet, Multivariet |
|
| dc.title |
Studi tentang Peramalan Harga Batubara (Thermal) Indonesia Tahun 2017-2019 Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Vector AutoRegression (VAR) |
|
| dc.type |
info:eu-repo/semantics/article |
|
| dc.type |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
|
| dc.type |
Peer-reviewed Article |
|
| dc.type |
Kuantitatif |
|