An Application of Time Series ARIMA Forecasting Model for Predicting the Ringgit Malaysia-Dollar Exchange Rate - Hanisah Hanun Muhamad Hatta; Faezzah Mohd Daud; Norsyafiqah Mohamad (Department of Statistics, Syiah Kuala University, 2018)
ABSTRAK. Model ARIMA yang dilambangkan sebagai ARIMA (p, d, q), pada dasarnya dari Auto Regression Moving Average (ARMA) dengan proses differencing. Objek utama untuk melakukan proses ARIMA adalah memprediksi kinerja masa depan data tertentu, dengan melakukan differencing terhadap data yang jelas atau saat ini. Prediksi dihitung untuk memiliki data yang lebih baik untuk time series berikutnya. Agar memiliki data yang baik dan sempurna, ubah data non-stasioner menjadi data stasioner. Adalah mungkin untuk memiliki lebih dari satu kali proses pembedaan untuk menciptakan model ARIMA terbaik. Tulisan ini untuk menunjukkan salah satu aplikasi time series ARIMA melalui nilai tukar ringgit Malaysia terhadap dollar. Data sebelumnya yang diambil dari data sekunder adalah dari Januari 2015 hingga Desember 2017 dengan data yang disediakan setiap minggu, yang merupakan data yang dikumpulkan setiap hari Jumat. Jadi jumlah data atau observasi selama tiga tahun adalah 161. Oleh karena itu, kita bisa melakukan prediksi berdasarkan data tersebut. ABSTRACT. Time series Auto regression Integrated Moving Average (ARIMA) model, that denoted as ARIMA (p, d, q), is basically from Auto regression Moving Average (ARMA) with differencing process. The main object to do ARIMA process is to predict the future performance of certain data, by doing the differencing towards the obvious or current data. The prediction is calculated to have the better data for the next time series. In order to have a good and perfect data, transform the non-stationary data to stationary one. It is possible to have more than one time differencing process to create the best ARIMA model. This writing is to show one of the applications of time series ARIMA through the exchange rate of ringgit Malaysia to dollar. The previous data that was taken from the secondary data is from January 2015 to December 2017 with the data provided weekly, which is the data was collected on every Friday. So the number of data or observations for three years is 161. Hence, we can do the prediction based on the data.