IMPLEMENTASI GEOMETRIC BROWNIAN MOTION DALAM PREDIKSI NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP USD

ADAM SAMRA HABIBIE, . (2021) IMPLEMENTASI GEOMETRIC BROWNIAN MOTION DALAM PREDIKSI NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP USD. Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.

[img] Text
COVER.pdf

Download (2MB)
[img] Text
BAB 1.pdf

Download (249kB)
[img] Text
BAB 2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (574kB) | Request a copy
[img] Text
BAB 3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (300kB) | Request a copy
[img] Text
BAB 4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (441kB) | Request a copy
[img] Text
BAB 5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (275kB) | Request a copy
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (249kB)
[img] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (317kB) | Request a copy

Abstract

This paper discusses the prediction of the rupiah rate against the USD as a form of anticipation of measures on international trade activities, especially exports and imports. The method used is the Geometric Brownian Motion (GBM) with sample data is JISDOR rate in 2019. To applying the GBM method in rate prediction, it is necessary to fulfill Brownian Motion assumptions first on the sample data. GBM formula successfully created to be applied in predictions is K_t+1 = K_t exp (−0.000000554 + 0.000210486 Z). The application of the GBM method in prediction is carried out with the help of Monte Carlo Simulation to generate random numbers. The result of this paper is an excellent predicted value for the JISDOR rate in the next 50 days with a MAPE value is 0.3375119 % and RMSE is 66.331908026. ******** Penelitian ini membahas tentang prediksi nilai tukar rupiah terhadap USD sebagai bentuk antisipasi langkah pada kegiatan perdagangan internasional, meliputi ekspor dan impor. Metode yang digunakan adalah metode Geometric Brownian Motion (GBM) dengan data sampel adalah kurs JISDOR tahun 2019. Untuk menerapkan metode GBM dalam prediksi nilai tukar diperlukan pemenuhan asumsi Brownian Motion terlebih dahulu pada data sampel. Bentuk GBM yang berhasil dibuat untuk diterapkan dalam prediksi adalah K_t+1 = K_t exp (−0.000000554 + 0.000210486 Z). Penerapan metode GBM dalam prediksi dilakukan dengan bantuan Simulasi Monte Carlo untuk membangkitkan bilangan acak. Hasil dari penelitian ini adalah nilai prediksi yang sangat baik untuk kurs JISDOR 50 hari ke depan dengan nilai MAPE sebesar 0.3375119 % dan RMSE sebesar 66.331908026.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Additional Information: 1). Drs. Sudarwanto, M.Si, DEA.; 2). Siti Rohmah Rohimah, S.Pd, M.Si.;
Subjects: Sains > Matematika
Teknologi dan Ilmu Terapan > Ekonomi Rumahan
Divisions: FMIPA > S1 Matematika
Depositing User: Adam Samra Habibie .
Date Deposited: 08 Sep 2021 02:38
Last Modified: 08 Sep 2021 02:38
URI: http://repository.unj.ac.id/id/eprint/19700

Actions (login required)

View Item View Item