Penulis Utama : Arianty Nur Arifin
NIM / NIP : M0718012
×

Negara Amerika Serikat pernah mengalami krisis keuangan yaitu pada tahun 1990 – 1991, 2008, dan 2020. Dampak yang ditimbulkan oleh krisis keuangan ini sangat merugikan negara. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem pendeteksian dini krisis keuangan agar krisis dapat segera diatasi. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem pendeteksian dini krisis keuangan di Negara Amerika Serikat berdasarkan 9 indikator krisis mata uang menggunakan model kombinasi markov regime switching dan recurrent neural network dengan pendekatan long short term memory. RNN merupakan salah satu bentuk arsitektur yang dirancang khusus untuk memproses data sekuensial. LSTM merupakan salah satu jenis perkembangan RNN yang mampu menyimpan informasi pada pola data serta dapat memilih data yang akan digunakan dan data yang akan diberhentikan agar tidak ikut dalam proses pembelajaran. Markov regime switching merupakan suatu model yang dapat menganalisis suatu kondisi perubahan pada data. Kondisi yang dimaksud dalam penelitian ini adalah kondisi pada saat krisis dan stabil. Analisis diawali dari melihat karakteristik setiap indikator, kemudian mengecek stasioneritas menggunakan uji ADF. Jika data tidak stasioner maka dilakukan transformasi return. Penentuan parameter optimal menggunakan teknik grid search. Data latih setiap indikator dimodelkan menggunakan hasil parameter optimal dan data uji digunakan sebagai validasi model. Pada performa model, baik data latih maupun data uji diperoleh nilai error untuk semua indikator sudah cukup kecil. Selanjutnya dilakukan pendeteksian krisis menggunakan model markov regime switching. Dikatakan terjadi krisis keuangan apabila terdeteksi sinyal krisis selama 3 bulan berturut-turut. Hasil deteksi pada data prediksi menunjukkan bahwa indikator ekspor, impor, nilai tukar perdagangan, nilai tukar riil, suku bunga, dan simpanan bank tidak terdeteksi adanya krisis. Namun, untuk selain indikator tersebut yaitu M1, M2 multiplier, dan PDB riil menunjukkan terdeteksi adanya krisis. Indikator M1 terdeteksi krisis pada bulan Desember 2021 hingga Desember 2022, M2 multiplier pada bulan Desember 2021 hingga Maret 2022, dan yang terakhir indikator PDB Riil terdeteksi adanya krisis dari kuartil 4 2021 hingga kuartil 4 2022.

×
Penulis Utama : Arianty Nur Arifin
Penulis Tambahan : -
NIM / NIP : M0718012
Tahun : 2022
Judul : Penerapan Model Kombinasi Markov Regime Switching dan Recurrent Neural Network (MRS - RNN) untuk Mendeteksi Dini Krisis Keuangan di Amerika Serikat
Edisi :
Imprint : Surakarta - Fak. MIPA - 2022
Program Studi : S-1 Statistika
Kolasi :
Sumber : UNS-Fak. MIPA 2022
Kata Kunci : krisis keuangan, RNN, LSTM, markov regime switching
Jenis Dokumen : Skripsi
ISSN :
ISBN :
Link DOI / Jurnal : -
Status : Public
Pembimbing : 1. Drs. Sugiyanto, M.Si.
2. Muhammad Bayu Nirwana, S.Si., M.Sc.
Penguji : 1. Drs. Isnandar Slamet, M.Sc., Ph.D.
2. Niswatul Qona'ah, S.Si., M.Stat.
Catatan Umum : tidak ada DOI (1)
Fakultas : Fak. MIPA
×
Halaman Awal : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Halaman Cover : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB I : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB II : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB III : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB IV : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB V : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB Tambahan : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Daftar Pustaka : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Lampiran : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.