Text

Analisis Pengaruh Jumlah Uang Beredar dan Kurs Dolar Terhadap Indeks Harga Konsumen Menggunakan Metode Semiparametrik Polinomial Lokal

---

ABSTRAK

Indikator pokok stabilitas ekonomi adalah laju inflasi yang diukur oleh perkembangan Indeks Harga Konsumen (IHK). Sehingga perlu dilakukan analisis yang tepat untuk memodelkan IHK beserta faktor-faktor yang mempengaruhinya. Penelitian ini menggunakan 1 variabel komponen parametrik (jumlah uang beredar) dan 1 variabel komponen nonparametrik (kurs dollar Amerika terhadap rupiah). Sehingga pemodelan yang tepat adalah regresi semiparametrik dengan model berikut Y = Xβ + G(v)+ ε. Metode yang akan digunakan pada komponen nonparametrik adalah regresi polinomial lokal dengan pemilihan bandwidth optimal menggunakan metode Generalized Cross Validation (GCV). Estimator polinomial lokal diperoleh dengan metode WLS (Weighted Least Square). Penelitian ini menggunakan data bulanan. Data in sample yang digunakan sebanyak 60 data yang diambil dari bulan Januari 2010 – Desember 2014, sedangkan data out sample yang digunakan sebanyak 6 data dari bulan Januari 2015 – Juni 2015. Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, model regresi semiparametrik polinomial lokal yang terbaik menggunakan fungsi kernel gaussian dengan bandwidth sebesar 99, dengan titik lokal v_0=12144,9 dan nilai GCV=3,086822. Nilai koefisien determinasi sebesar 0,971162. Hasil evaluasi ketepatan model untuk nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) data out sample sebesar 0,6025252% yang menunjukkan bahwa model yang dihasilkan adalah sangat akurat.

Kata Kunci: Indeks Harga Konsumen (IHK), Regresi Semiparametrik, Polinomial Lokal, GCV, WLS.

ABSTRACT

Principal economic stability Indicator is the rate of inflation as measured by the development of Consumers Price Index (CPI). Therefore needs to be done a proper analysis to model the CPI and the factors that influence it. This study is using 1 parametric component variable (money supply) and 1 nonparametric component variable (exchange rate the dollar America against the rupiah). So that proper modeling is semiparametric regression with the following model Y = Xβ + G(v)+ ε. Nonparametric component will be using local polynomial regression method by selecting the optimal bandwidth using a generalized cross validation method (GCV). Local polynomial estimator is obtained by the method of WLS (Weighted Least Square). This study uses monthly data. Data in sample is used as much as 60 data that is taken from Januari 2010 to December 2014, meanwhile out sample that is used as much as 6 data from January 2015 to June 2015. Based on the results of the analysis that has been done, the best local polynomial semiparametric regression model is using gaussian kernel function with bandwidth is around 99, with local point v_0==12144,9 and GCV=3,086822. Determination coefficient value is 0.971162. Evaluation result of the model for value of Mean Absolute Percentage Error (MAPE) data out sample is around 0.6025252 %, which indicates that the model is very accurate.
Keywords: Consumers Price Index (CPI), Semiparametric Regression, Local Polynomial, GCV, WLS.

---

Ketersediaan

589E17

589 E 17

Perpustakaan FSM Undip

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

589 E 17

Penerbit

: .,

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Evi Kristiani/ Dra. Suparti, M.Si.; Alan Prahutama, S.Si., M.Si.

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar