Anggota Tim Teaching I: I Gusti Ayu Made Srinadi (srinadi@unud.ac.id)
Anggota Tim Teaching II: Made Susilawati (mdsusilawati@unud.ac.id)
Lokasi fisik: Gedung GG (UKM), Fakultas MIPA, Universitas Udayana
Catatan: Sangat disarankan bagi Anda yang belajar secara mandiri untuk membaca materi kuliah secara berurutan. Tingkat kesulitan bersesuaian dengan perkuliahan, artinya kuliah 2 akan lebih sulit daripada kuliah 1 dan seterusnya.
Setelah mengikuti materi ini Anda diharapkan mampu menjelaskan konsep deret waktu, contoh-contoh deret waktu, jenis-jenis deret waktu, tujuan analisis deret waktu dan klasifikasi deret waktu dan mendemonstrasikan dengan perangkat lunak R (C2, P2, A2).
Materi pokok bahasan pengantar analisis deret waktu meliputi konsep deret waktu, contoh-contoh deret waktu, jenis-jenis deret waktu, tujuan analisis deret waktu, dan klasifikasi deret waktu.
Materi perkuliahan ini akan menggunakan R untuk analisis data. Video berikut berisi tutorial dasar penggunaan R
Setelah mengikuti materi ini Anda diharapkan mampu menjelaskan konsep deret waktu, contoh-contoh deret waktu, jenis-jenis deret waktu, tujuan analisis deret waktu dan klasifikasi deret waktu dan mendemonstrasikan dengan perangkat lunak R (C2, P2, A2).
Materi pokok bahasan pengantar analisis deret waktu meliputi konsep deret waktu, contoh-contoh deret waktu, jenis-jenis deret waktu, tujuan analisis deret waktu, dan klasifikasi deret waktu.
Sumber materi lain yang relevan sebagai pengantar analisis deret waktu antara lain:
Mata kuliah terbuka ini menggunakan R untuk menganalisis data deret waktu. R dapat didownload melalui laman web https://cran.r-project.org/bin/. Selanjutnya kita pilih versi R yang sesuai dengan sistem operasi pada komputer. Kuliah terbuka dan video tutorial ini menggunakan R adalah R untuk Windows versi 3.5.1. Cara pengoperasian R untuk sistem operasi lain seperti Linux dan MacOS pada dasarnya sama saja.
Time Series Analysis Using the R Statistical Package oleh Robert Shumway dan David Stoffer merupakan buku dalam versi Creative Commons yang wajib dibaca. Silakan baca Bab I.
Pustaka (library) R yang relevan dengan pokok bahasan ini: datasets, TSA, astsa, dan tseries.
Untuk menginstal pustaka tersebut gunakan perintah install.packages("namapustaka") atau melalui menu Packages, kemudian Install Package(s), kemudian pilih CRAN mirrors yang dinginkan. Berikutnya pilih nama paket yang ingin diinstal.
Forum untuk berdiskusi materi pada pengantar analisis deret waktu.
Kuis pengantar analisis deret waktu untuk melihat kembali apa yang sudah Anda pelajari.
Setelah mengikuti materi ini Anda diharapkan mampu menggunakan perangkat lunak (software) R untuk mengeksplorasi data deret waktu melalui plot, transformasi, dekomposisi, dan karakteristik data deret waktu dan mendemonstrasikan dengan perangkat lunak R (C3, P2, A2)
Pokok bahasan materi ini meliputi: plot data deret waktu; transformasi data; studi latar belakang data deret waktu; dekomposisi klasik (tren, musiman, siklus, fluktuasi tak beraturan); karakteristik data deret waktu.
Video berikut memperlihatkan bagaimana melakukan eksplorasi data deret waktu menggunakan R.
Elemen eksplorasi data deret waktu: plot data deret waktu, transformasi data, studi latar belakang data deret waktu, dekomposisi klasik (tren, musiman, siklus, fluktuasi tak beraturan), karakteristik data deret waktu.
Sumber materi lain yang relevan sebagai pengantar analisis deret waktu antara lain:
Time Series Analysis Using the R Statistical Package oleh Robert Shumway dan David Stoffer merupakan buku dalam versi Creative Commons yang wajib dibaca. Silakan baca Bab II.
Pustaka (library) R yang relevan dengan pokok bahasan ini: datasets, TSA, astsa, dan tseries.
Untuk menginstal pustaka tersebut gunakan perintah install.packages("namapustaka") atau melalui menu Packages, kemudian Install Package(s), kemudian pilih CRAN mirrors yang dinginkan. Berikutnya pilih nama paket yang ingin diinstal.
Forum untuk mendiskusikan materi pada Elemen Eksplorasi Data Deret Waktu
Kuis Elemen Eksplorasi Data Deret Waktu
Setelah mengikuti materi ini Anda diharapkan mampu membandingkan proses stasioner sebagai bagian dari proses linear dan mendemonstrasikan dengan perangkat lunak R (C4, P2, A2)
Pokok bahasan pada materi ini meliputi: konsep proses stokastik, konsep proses stasioner (stasioner kuat dan stasioner lemah); fungsi autokovarians dan autokorelasi sampel.
Salah satu bagian penting dalam mempelajari analisis deret waktu adalah melakukan simulasi. Video berikut memberikan tutorial bagaimana melakukan simulasi proses stasioner.
Pengantar proses stasioner: konsep proses stokastik, konsep proses stasioner (stasioner kuat dan stasioner lemah), fungsi autokovarians dan autokorelasi sampel, dan proses-proses linear.
Time Series Analysis Using the R Statistical Package oleh Robert Shumway dan David Stoffer merupakan buku dalam versi Creative Commons yang wajib dibaca. Silakan baca Bab III.
Pustaka (library) R yang relevan dengan pokok bahasan ini: datasets, TSA, astsa, dan tseries.
Untuk menginstal pustaka tersebut gunakan perintah install.packages("namapustaka") atau melalui menu Packages, kemudian Install Package(s), kemudian pilih CRAN mirrors yang dinginkan. Berikutnya pilih nama paket yang ingin diinstal.
Forum pengantar proses stasioner
Kuis Pengantar Proses Stasioner
Setelah mengikuti materi ini Anda diharpkan mampu membandingkan proses stasioner sebagai bagian dari proses linear dan mendemonstrasikan dengan perangkat lunak R (C4, P2, A2).
Pokok bahasan meliputi: proses rerata bergerak (moving average), proses autoregresif (autoregressive) dan proses rerata bergerak autoregresif (autoregress-ive moving average).
Lihat kembali video pada kuliah 3 untuk melakukan simulasi proses stasioner.
Model-model deret waktu stasioner: proses linear umum, proses rerata bergerak (moving average), proses autoregresif (autoregressive), dan proses rerata bergerak autoregresif (autoregressive moving average).
Time Series Analysis Using the R Statistical Package oleh Robert Shumway dan David Stoffer merupakan buku dalam versi Creative Commons yang wajib dibaca. Silakan baca Bab III.
Pustaka (library) R yang relevan dengan pokok bahasan ini: datasets, TSA, astsa, dan tseries.
Untuk menginstal pustaka tersebut gunakan perintah install.packages("namapustaka") atau melalui menu Packages, kemudian Install Package(s), kemudian pilih CRAN mirrors yang dinginkan. Berikutnya pilih nama paket yang ingin diinstal.
Forum Model-model Deret Waktu Stasioner
PR I Analisis Deret Waktu
Setelah mengikuti materi ini Anda diharapkan mampu memisahkan antara proses stasioner ARMA dan proses nonstasioner ARIMA dan mendemonstrasikan dengan perangkat lunak R (C4, P2, A2)
Pokok bahasan materi ini meliputi: fungsi autokovarians model ARIMA dan fungsi autokorelasi model ARIMA.
Video berikut memberikan tutorial bagaimana melakukan differencing terhadap data deret waktu.
Materi pokok bahasan ini meliputi: fungsi autokovarians model ARIMA dan fungsi autokorelasi model ARIMA
Time Series Analysis Using the R Statistical Package oleh Robert Shumway dan David Stoffer merupakan buku dalam versi Creative Commons yang wajib dibaca. Silakan baca Bab III.
Pustaka (library) R yang relevan dengan pokok bahasan ini: datasets, TSA, astsa, tseries, fGarch, xts.
Untuk menginstal pustaka tersebut gunakan perintah install.packages("namapustaka") atau melalui menu Packages, kemudian Install Package(s), kemudian pilih CRAN mirrors yang dinginkan. Berikutnya pilih nama paket yang ingin diinstal.
Forum Model-model Deret Waktu Nonstasioner
Kuis model-model deret waktu nonstasioner
Setelah mengikuti materi ini Anda diharapkan mampu memilih model deret waktu yang sesuai.
Pokok bahasan ini meliputi: sifat-sifat fungsi autokorelasi sampel, fungsi autokorelasi,parsial, kriteria informasi, dan uji akar unit.
Video berikut memberikan tutorial bagaimana melakukan spesifikasi dan estimasi model ARIMA.
Pokok bahasan pada materi ini meliputi sifat-sifat fungsi autokorelasi sampel, fungsi autokorelasi parsial, kriteria informasi, dan uji akar unit.
Time Series Analysis Using the R Statistical Package oleh Robert Shumway dan David Stoffer merupakan buku dalam versi Creative Commons yang wajib dibaca. Silakan baca Bab III.
Pustaka (library) R yang relevan dengan pokok bahasan ini: datasets, TSA, astsa, dan tseries
Untuk menginstal pustaka tersebut gunakan perintah install.packages("namapustaka") atau melalui menu Packages, kemudian Install Package(s), kemudian pilih CRAN mirrors yang dinginkan. Berikutnya pilih nama paket yang ingin diinstal.
Forum untuk membahas spesifikasi model.
Kuis spesifikasi model
PR II Analisis Deret Waktu
Mahasiswa mampu memilih model deret waktu ARIMA yang sesuai dengan melakukan spesifikasi dan estimasi model berdasarkan kriteria informasi dan mendemonstrasikan dengan perangkat lunak R (C5, P2, A2)
Lihat kembali video pada kuliah 6 untuk estimasi parameter model ARIMA menggunakan fungsi arima pada R.
Materi pada pokok bahasan ini meliputi pendugaan parameter dengan metode kemungkinan maksimum (maximum likelihood estimator) dan metode kuadrat terkecil (least squares estimator)
Time Series Analysis Using the R Statistical Package oleh Robert Shumway dan David Stoffer merupakan buku dalam versi Creative Commons yang wajib dibaca. Silakan baca Bab III.
Pustaka (library) R yang relevan dengan pokok bahasan ini: datasets, TSA, astsa, dan tseries.
Untuk menginstal pustaka tersebut gunakan perintah install.packages("namapustaka") atau melalui menu Packages, kemudian Install Package(s), kemudian pilih CRAN mirrors yang dinginkan. Berikutnya pilih nama paket yang ingin diinstal.
Forum Estimasi Parameter Model ARIMA
Contoh Soal Ujian Tengah Semester
Contoh Soal Ujian Tengah Semester
Pastikan Anda mencoba mengerjakan terlebih dahulu soal. Hanya setelah selesai mengerjakan Anda melihat penyelesaiannya.
Mahasiswa mampu mengevaluasi kelayakan model deret waktu ARIMA musiman melalui uji diagnostik model yang sesuai (C5, P2, A2)
Materi pokok bahasan ini meliputi: uji kenormalan sisaan, QQ Plot, uji Ljung-Box, dan model SARIMA
Time Series Analysis Using the R Statistical Package oleh Robert Shumway dan David Stoffer merupakan buku dalam versi Creative Commons yang wajib dibaca. Silakan baca Bab III.
Pustaka (library) R yang relevan dengan pokok bahasan ini: datasets, TSA, astsa, tseries, fGarch, xts.
Untuk menginstal pustaka tersebut gunakan perintah install.packages("namapustaka") atau melalui menu Packages, kemudian Install Package(s), kemudian pilih CRAN mirrors yang dinginkan. Berikutnya pilih nama paket yang ingin diinstal.
Forum Diagnostik dan Peramalan Model ARIMA
Diagnostik dan Peramalan Model ARIMA
Mahasiswa mampu mengevaluasi kelayakan model deret waktu ARIMA musiman melalui uji diagnostik model yang sesuai (C5, P2, A2).
Video berikut mengilustrakikan pemodelan ARIMA musiman pada data co2.
Materi pokok bahasa ini meliputi: uji kenormalan sisaan, QQ Plot, uji Ljung-Box, model SARIMA.
Time Series Analysis Using the R Statistical Package oleh Robert Shumway dan David Stoffer merupakan buku dalam versi Creative Commons yang wajib dibaca. Silakan baca Bab III.
Pustaka (library) R yang relevan dengan pokok bahasan ini: datasets, TSA, astsa, tseries, fGarch, xts.
Untuk menginstal pustaka tersebut gunakan perintah install.packages("namapustaka") atau melalui menu Packages, kemudian Install Package(s), kemudian pilih CRAN mirrors yang dinginkan. Berikutnya pilih nama paket yang ingin diinstal.
Forum Model ARIMA Musiman
Kuis Model ARIMA Musiman
Mahasiswa mampu mengevaluasi kelayakan model deret waktu heteroskedastik (C5, P2, A2)
Materi pokok bahasan meliputi: stylized fact data finansial, volatilitas pada data finansial, model ARCH dan GARCH, estimasi model ARCH dan GARCH dengan metode kemungkinan maksimum, menguji efek ARCH dan GARCH, dan aplikasi pada data finansial.
Pustaka (library) R yang relevan dengan pokok bahasan ini: datasets, TSA, astsa, tseries, fGarch, xts.
Untuk menginstal pustaka tersebut gunakan perintah install.packages("namapustaka") atau melalui menu Packages, kemudian Install Package(s), kemudian pilih CRAN mirrors yang dinginkan. Berikutnya pilih nama paket yang ingin diinstal.
Forum Model Heteroskedastik
Kuis model heteroskedastik
Mahasiswa mampu mengevaluasi kelayakan model deret waktu heteroskedastik (C5, P2, A2)
Materi pokok bahasan meliputi: stylized fact data finansial, volatilitas pada data finansial, model ARCH dan GARCH, estimasi model ARCH dan GARCH dengan metode kemungkinan maksimum, menguji efek ARCH dan GARCH, dan aplikasi pada data finansial
Time Series Analysis Using the R Statistical Package oleh Robert Shumway dan David Stoffer merupakan buku dalam versi Creative Commons yang wajib dibaca. Silakan baca Bab 5.
Pustaka (library) R yang relevan dengan pokok bahasan ini: datasets, TSA, astsa, tseries, fGarch, xts.
Untuk menginstal pustaka tersebut gunakan perintah install.packages("namapustaka") atau melalui menu Packages, kemudian Install Package(s), kemudian pilih CRAN mirrors yang dinginkan. Berikutnya pilih nama paket yang ingin diinstal.
Forum Estimasi dan Diagnostik Model Heteoskedastik
Kuis heteroskedastik
PR III Analisis Deret Waktu
Mahasiswa mampu mengevaluasi kelayakan model deret waktu heteroskedastik (C5, P2, A2)
Video berikut memberikan tutorial bagaimana melakukan pemodelan heteroskedastik dengan menggunakan data saham NASDAQ.
Materi pokok bahasan meliputi: stylized fact data finansial, volatilitas pada data finansial, model ARCH dan GARCH, estimasi model ARCH dan GARCH dengan metode kemungkinan maksimum, menguji efek ARCH dan GARCH, dan aplikasi pada data finansial
Time Series Analysis Using the R Statistical Package oleh Robert Shumway dan David Stoffer merupakan buku dalam versi Creative Commons yang wajib dibaca. Silakan baca Bab 5.
Pustaka (library) R yang relevan dengan pokok bahasan ini: datasets, TSA, astsa, tseries, fGarch, xts.
Untuk menginstal pustaka tersebut gunakan perintah install.packages("namapustaka") atau melalui menu Packages, kemudian Install Package(s), kemudian pilih CRAN mirrors yang dinginkan. Berikutnya pilih nama paket yang ingin diinstal.
Forum Peramalan Model Heteroskedastik
Model ARCH
Mahasiswa mampu mengevaluasi artikel ilmiah yang berhubungan dengan aplikasi deret waktu dan mendemonstrasikan dengan perangkat lunak R (C5, P2, A3).
Anda akan mengvaluasi artikel ilmiah yang berhubungan dengan aplikasi deret waktu
Forum Mengevaluasi Artikel
Mahasiswa mampu menciptakan peramalan deret waktu melalui tugas individu dan kelompok dan mendemonstrasikan dengan perangkat lunak R dan mampu menyatakan pendapat (C6, P2, A3)
Mampu menciptakan peramalan deret waktu melalui tugas mandiri dan kelompok
Forum membuat peramalan data deret waktu
Contoh Soal Ujian Akhir Semester
Contoh Soal Ujian Akhir Semester
Pastikan Anda mencoba mengerjakan terlebih dahulu soal. Hanya setelah selesai mengerjakan Anda melihat penyelesaiannya.