Text
Analisis Regresi Nonparametrik Kernel Menggunakan Metode Jackknife Sampel Terhapus-1 dan Sampel Terhapus-2 (Studi Kasus: Pemodelan Tingkat Inflasi Terhadap Nilai Tukar Rupiah di Indonesia Periode 2004-2016) 519.536 PUT a
ABSTRAK
Nilai tukar mata uang atau kurs adalah perbandingan antara harga mata uang suatu
negara dengan mata uang negara lain. Inflasi dapat diartikan sebagai kenaikan
tingkat harga barang dan jasa yang bersifat umum secara terus menerus.
Pergerakan nilai tukar berhubungan dengan inflasi, karena inflasi merupakan
cerminan dari perubahan tingkat harga barang yang terjadi di pasar dan berujung
pada tingkat permintaan dan penawaran uang. Dilihat dari pola sebaran data yang
tidak menunjukkan hubungan linier, maka perlu dilakukan pemodelan yang tepat
yaitu menggunakan regresi nonparametrik. Fungsi kernel yang digunakan pada
komponen nonparametrik adalah Gaussian dengan pemilihan bandwidth optimal
menggunakan teknik Jackknife sampel terhapus-1 dan Jackknife sampel terhapus-
2 dalam metode Cross Validation (CV). Penelitian ini menggunakan data bulanan,
data in sample yang digunakan sebanyak 100 data diambil dari bulan September
2004 – Desember 2012, sedangkan data out sample yang digunakan sebanyak 40
data diambil dari bulan Januari 2013 – April 2016. Berdasarkan hasil analisis yang
telah dilakukan, model regresi nonparametrik kernel yang terbaik menggunakan
teknik Jackknife sampel terhapus-2 karena menghasilkan nilai Mean Absolut
Precentage Error (MAPE) yang lebih kecil sehingga memiliki evaluasi ketepatan
model yang lebih baik.
Kata Kunci: Nilai tukar mata uang (kurs), Regresi Nonparametrik, Kernel,
Metode Jackknife, Cross Validation (CV)
ABSTRACT
Exchange rate is a conversion between currencies of a country to another country.
Inflation can be defined as the rise of good and service’s level of price continually.
The fluctuation of exchange rate is related to inflation, because inflation is the
reflection of changes in the price level which happens in market and led to
changes in level of money demand and supply. From the data distribution pattern
which doesn’t show linearity relation, therefore the right modeling needs to be
done using non-parametrical regression. Kernel Function which is used in nonparametrical component is Gaussian with optimal choice of bandwidth using the
delete-1 Jackknife sample and the delete-2 Jackknife sample in Cross Validation
(CV) method. This research using monthly data, 100 in sample data which taken
from September 2014 until December 2012, while the number of out sample data
used is 40 which taken from January 2013 until April 2014. Based on the analysis
which had been done, the best kernel non-parametrical regression is the model
using the delete-2 Jackknife sample because it produced the smallest Mean
Absolute Percentage Error (MAPE) therefore it had better model accuracy
evaluation.
Keyword: Exchange Value, Non-parametrical Regression, Kernel, Jackknife
Method, Cross Validation (CV)
529E17I | 529 E 17 | Perpustakaan FSM Undip (Referensi) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain