Pemodelan smooth transition autoregressive (star) pada kurs thai bath terhadap rupiah

Oleh :
Rahma Nur Cahyani - M0105059 - Fak. MIPA

ABSTRAK Runtun waktu finansial dan perekonomian suatu negara, termasuk kurs mempunyai kecenderungan nonlinier sehingga diperlukan suatu uji nonlinieritas. Jika asumsi nonlinier dipenuhi maka diperlukan model yang nonlinier untuk memodelkan runtun waktu tersebut. Runtun waktu nonlinier dapat dimodelkan menggunakan model Smooth Transition Autoregressive (STAR). Terdapat dua tipe model STAR, yaitu Logistic Smooth Transition Autoregressive (LSTAR) dan Exponential Smooth Transition Autoregressive (ESTAR). Tujuan skripsi ini adalah menentukan model runtun waktu nonlinier yang sesuai untuk kurs thai bath terhadap rupiah kemudian menggunakan model tersebut untuk meramalkan kurs dolar thai bath terhadap rupiah pada satu periode ke depan. Metode yang digunakan dalam skripsi ini adalah studi kasus. Data yang digunakan adalah kurs thai bath terhadap rupiah periode 1 Januari 2005 sampai 9 April 2010 sebagai in-sample dan periode 12 April 2010 sampai 9 Juli 2010 sebagai out-of sample. Hasil pemodelan nonlinier yang diperoleh adalah model LSTAR (2,2). Berdasarkan nilai standar deviasi dan Akaike Info Criterion (AIC) pada pembentukan model data in-sample, model LSTAR (2,2) berhasil memodelkan kenonlinearan runtun waktu kurs thai bath terhadap rupiah dengan cukup baik. Akan tetapi berdasarkan mean squared error (MSE) dan mean percentage error (MAPE), evaluasi peramalan pada out-of sample menunjukkan bahwa hasil ramalan model LSTAR (2,2) kurang akurat. Kata kunci : runtun waktu, nonlinearitas, STAR. ABSTRACT During the past years investigators have found evidence indicating that financial and economic time series, such as exchange rate may be nonlinear. In this final project it is assumed that the time series is nonlinear, then it can be adequately described by a Smooth Transition Autoregressive (STAR) model. The STAR-type nonlinearities are Logistic Smooth Transition Autoregressive (LSTAR) and Exponential Smooth Transition Autoregressive (ESTAR). The purpose of this final project is to determine nonlinear time series model that appropriate for thai bath exchange rate of Thailand to the Indonesian rupiah and then use the model to forecast the thai bath exchange rate of Thailand to the Indonesian rupiah in one period to the future. The method applied in this final project is case study. Data applied for modelling this nonlinear time series is thai bath exchange rate of Thailand to the Indonesian rupiah between 1 Januari 2005 to 9 April 2010 periods as in-sample and 12 April 2010 to 9 July 2010 as out-of sample. The result of modelling nonlinearity is LSTAR (2,2) model. Based on the value of standarized deviation and Akaike Info Criterion (AIC), the model described the nonlinearity of thai bath exchange rate of Thailand to the Indonesian rupiah succesfully. Nevertheless, forecast evaluation to the out-of sample showed less forecast accuracy. Key words: time series, nonlinearity, STAR.