ANALISIS REGRESI NONPARAMETRIK KERNEL DAN SAMPEL TERHAPUS-2. (Studi Kasus: Pemodelan Tingkat Inflasi Terhadap Nilai Tukar Rupiah di

dokumen-dokumen yang mirip
ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 6, Nomor 1, Tahun 2017, Halaman 1-10 Online di:

ANALISIS PENGARUH JUMLAH UANG BEREDAR DAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN PEMODELAN REGRESI SEMIPARAMETRIK KERNEL

PEMODELAN DATA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN. Disusun Oleh : NOVIA AGUSTINA. Skripsi. Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Undip

PEMODELAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS)

PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA SERIKAT MENGGUNAKAN

PEMODELAN REGRESI SPLINE TRUNCATED UNTUK DATA LONGITUDINAL

PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI SPLINE

REGRESI SPLINE SEBAGAI ALTERNATIF DALAM PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP DOLAR AMERIKA SERIKAT SKRIPSI

PEMILIHAN MODEL REGRESI NONPARAMETRIK TERBAIK UNTUK ANALISIS DATA INFLASI DI JAWA TENGAH SKRIPSI. Oleh: ELYAS DARMAWAN NIM.

SISTEM MONETER INTERNASIONAL. Oleh : Dr. Chairul Anam, SE

ANALISIS SUPPORT VECTOR REGRESSION

PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP MATA UANG EURO DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE. Sulton Syafii Katijaya 1, Suparti 2, Sudarno 3.

ANALISIS INFLASI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE REGRESI NON PARAMETRIK B-SPLINE

PERAMALAN JUMLAH TAMU HOTEL DI KABUPATEN DEMAK

PENDUGAAN AREA KECIL TERHADAP PENGELUARAN PER KAPITA DI KABUPATEN SRAGEN DENGAN PENDEKATAN KERNEL SKRIPSI

PEMODELAN DINAMIS PRODUKSI PADI DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN METODE KOYCK DAN ALMON

PEMODELAN VEKTOR AUTOREGRESIF X TERHADAP VARIABEL MAKROEKONOMI DI INDONESIA

SKRIPSI. Disusun Oleh: MARTA WIDYASTUTI

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

SKRIPSI. Oleh : NOVA YANTI GULTOM JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG

PERBANDINGAN METODE RUNTUN WAKTU FUZZY-CHEN DAN DI INDONESIA

PERAMALAN LAJU INFLASI DAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLAR AMERIKA MENGGUNAKAN MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR)

PREDIKSI INFLASI DI PROVINSI JAWA TENGAH DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI KERNEL

PEMODELAN PENDAPATAN ASLI DAERAH (PAD) DI KABUPATEN DAN KOTA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED RIDGE REGRESSION

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Gambaran Umum Objek Penelitian

PEMODELAN HARGA SAHAM DENGAN GEOMETRIC BROWNIAN MOTION DAN VALUE AT RISK PT. CIPUTRA DEVELOPMENT Tbk

GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (GWRPCA) PADA PEMODELAN PENDAPATAN ASLI DAERAH DI JAWA TENGAH

Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Algoritma One Step Secant Backpropagation dalam Return Kurs Rupiah Terhadap Dolar Amerika Serikat

SKRIPSI APLIKASI METODE GOLDEN SECTION UNTUK OPTIMASI PARAMETER PADA METODE EXPONENTIAL SMOOTHING. Disusun oleh: DANI AL MAHKYA

SKRIPSI. Disusun Oleh : RAHMA NURFIANI PRADITA

I. PENDAHULUAN. Mata uang asing (valuta asing) merupakan suatu komoditas yang memiliki nilai

ANALISIS GRAFIK PENGENDALI NONPARAMETRIK DENGAN ESTIMASI FUNGSI DENSITAS KERNEL PADA KASUS WAKTU PELOROTAN BATIK TULIS SKRIPSI

PENENTUAN MODEL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH DENGAN MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR)

PERAMALAN LAJU INFLASI, SUKU BUNGA INDONESIA DAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR)

SIMULASI PENGUKURAN KETEPATAN MODEL VARIOGRAM PADA METODE ORDINARY KRIGING DENGAN TEKNIK JACKKNIFE. Oleh : DEWI SETYA KUSUMAWARDANI

PEMODELAN MARKOV SWITCHING DENGAN TIME-VARYING TRANSITION PROBABILITY

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU PERTUMBUHAN PENDUDUK KOTA SEMARANG TAHUN 2011 MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION

Metode Peramalan dengan Menggunakan Model Volatilitas Asymmetric Power ARCH (APARCH)

KLASIFIKASI KEIKUTSERTAAN KELUARGA DALAM PROGRAM KELUARGA BERENCANA (KB) DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE MARS DAN FK-NNC

ESTIMASI PARAMETER REGRESI RIDGE MENGGUNAKAN ITERASI HOERL, KENNARD, DAN BALDWIN (HKB) UNTUK PENANGANAN MULTIKOLINIERITAS

KOMPUTASI METODE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS PROSES PRODUKSI MENGGUNAKAN GUI MATLAB

PREDIKSI INFLASI BEBERAPA KOTA DI JAWA TENGAH TAHUN 2014 MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR)

KLASIFIKASI KELOMPOK RUMAH TANGGA DI KABUPATEN BLORA MENGGUNAKAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS) DAN FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR (FK-NN)

PERBANDINGAN ANALISIS KLASIFIKASI MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

oleh FAIFAR NUR CHAYANINGTYAS M SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika

PREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR REGRESSION DENGAN ALGORITMA GRID SEARCH

PEMODELAN KASUS KEMISKINAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI NONPARAMETRIK METODE B-SPLINE

PERBANDINGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TUNGGAL DAN FUZZY TIME SERIES UNTUK MEMPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN

PENENTUAN MODEL RETURN HARGA SAHAM DENGAN MULTI LAYER FEED FORWARD NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN ALGORITMA RESILENT BACKPROPAGATION SKRIPSI

PERAMALAN CADANGAN DEVISA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE GRUP VARIASI FUZZY

PEMODELAN LAJU INFLASI DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI DATA PANEL

SKRIPSI. Disusun oleh: Alin Citra Suardi

PEMODELAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION

ANALISIS DATA RUNTUN WAKTU MENGGUNAKAN

PEMODELAN JUMLAH UANG BEREDAR MENGGUNAKAN PARTIAL LEAST SQUARES REGRESSION (PLSR) DENGAN ALGORITMA NIPALS (NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST SQUARES)

ADLN-PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA ESTIMASI MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK BIRESPON PADA DATA LONGITUDINAL BERDASARKAN ESTIMATOR LOKAL LINIER

KLASIFIKASI WILAYAH DESA-PERDESAAN DAN DESA-PERKOTAAN WILAYAH KABUPATEN SEMARANG DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

ADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA

KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO MENGGUNAKAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS)

PERBANDINGAN MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DI JAWA TENGAH DENGAN METODE REGRESI LINIER BERGANDA DAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION SKRIPSI

SKRIPSI. Oleh: RENGGANIS PURWAKINANTI

PERBANDINGAN TINGKAT AKURASI REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE DAN REGRESI NONPARAMETRIK KERNEL PADA PERTUMBUHAN BALITA DI KOTA SURAKARTA

BAB I PENDAHULUAN. Analisis Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Nilai Tukar Rupiah Atas Dollar Amerika Serikat Periode 2004Q.!-2013Q.3

KLASIFIKASI CALON PENDONOR DARAH MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER

PEMODELAN PERSENTASE BALITA GIZI BURUK DI JAWA TENGAH DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS (GWRPCA)

SKRIPSI JURUSAN STATISTIKA PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN 4 KOTA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (GSTAR)

PENENTUAN TINGKAT KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA SERIKAT DI PASAR VALUTA ASING INDONESIA (PERIODE )

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 3, Tahun 2016, Halaman Online di:

PEMODELAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) PADA FAKTOR-FAKTOR RESIKO ANGKA KESAKITAN DIARE

SKRIPSI. Disusun Oleh : MUHAMMAD HARIS NIM : J2E

BAB I PENDAHULUAN. lebih terbuka (openness). Perekonomian terbuka dalam arti dimana terdapat

SKRIPSI. Disusun oleh: NOVIAN TRIANGGARA

PEMODELAN PROPORSI PENDUDUK MISKIN KABUPATEN DAN KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY AND TEMPORALLY WEIGHTED REGRESSION

BAB 1 PENDAHULUAN. negeri, seperti tercermin dari terdapatnya kegiatan ekspor dan impor (Simorangkir dan Suseno, 2004, p.1)

ekonomi KTSP & K-13 PERDAGANGAN INTERNASIONAL K e l a s A. Konsep Dasar Tujuan Pembelajaran

IDENTIFIKASI VARIABEL YANG MEMPENGARUHI BESAR PINJAMAN DENGAN METODE POHON REGRESI (Studi Kasus di Unit Pengelola Kegiatan PNPM Mandiri)

BAB I PENDAHULUAN. berbagai bidang, termasuk di dalam perdagangan internasional. Pemenuhan

AUTOREGRESSIVE (MSVAR) SKRIPSI

I. PENDAHULUAN. Perekonomian era globalisasi telah meningkatkan interaksi antar negara dalam

BAB I PENDAHULUAN. semakin bertambah tinggi dalam kondisi perekonomian global seperti yang

PEMODELAN TINGKAT INFLASI INDONESIA MENGGUNAKAN MARKOV SWITCHING AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY

BAB I PENDAHULUAN. diartikan sebagai nilai tambah total yang dihasilkan oleh seluruh kegiatan

PERAMALAN OUTFLOW UANG KARTAL DI BANK INDONESIA WILAYAH JAWA TENGAH DENGAN METODE GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (GSTAR)

VERIFIKASI MODEL ARIMA MUSIMAN MENGGUNAKAN PETA KENDALI MOVING RANGE

SISTEM MONETER INTERNASIONAL. JURUSAN ILMU EKONOMI UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL Veteran JAWA TIMUR

PERBANDINGAN HASIL PEMODELAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS DAN KERNEL SMOOTHING PADA DATA REGRESI NON LINIER

ANALISIS PENGARUH JUMLAH UANG BEREDAR DAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN PEMODELAN REGRESI SEMIPARAMETRIK KERNEL

ESTIMASI KURVA YIELD OBLIGASI PEMERINTAH KODE FR (FIXED RATE) MENGGUNAKAN CUBIC B-SPLINE

BAB I PENDAHULUAN. Sejak diberlakukannya sistem nilai tukar mengambang penuh/ bebas

ANALISIS KURS VALUTA ASING YANG MEMPENGARUHI PENANAMAN MODAL ASING (PMA), EKSPORT, DAN PENGELUARAN PEMBANGUNAN DI JAWA TIMUR SKRIPSI

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

SKRIPSI. Disusun Oleh : CANDRA SILVIA

PEMODELAN HARGA CABAI DI KOTA SEMARANG TERHADAP HARGA INFLASI MENGGUNAKAN REGRESI SEMIPARAMETRIK POLINOMIAL LOKAL

I. PENDAHULUAN. Perekonomian Indonesia saat ini sudah tidak dapat terpisahkan lagi dengan

SEMINAR PENULISAN ILMIAH

RANCANGAN D-OPTIMAL UNTUK REGRESI POLINOMIAL DERAJAT 3 DENGAN HETEROSKEDASTISITAS

BAB I PENDAHULUAN. Globalisasi ekonomi mendorong perekonomian suatu negara kearah yang

ABSTRAK. Kata kunci : Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), Tingkat Inflasi, Tingkat Suku Bunga SBI, Nilai Tukar Rupiah. Universitas Kristen Maranatha

BAB 1 PENDAHULUAN. dan liberalisasi perdagangan barang dan jasa semakin tinggi intensitasnya sehingga

PENERAPAN TEORI ANTRIAN PADA PELAYANAN TELLER BANK MANDIRI KANTOR CABANG PEMBANTU PURI SENTRA NIAGA

Transkripsi:

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) SKRIPSI Disusun Oleh: AGUM PRAFINDHANI PUTRI NIM. 24010212140033 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 2016

ANALISIS REGRESI NONPARAMETRIK KERNEL MENGGUNAKAN METODE JACKKNIFE SAMPEL TERHAPUS-1 DAN SAMPEL TERHAPUS-2 (Studi Kasus: Pemodelan Pengaruh Tingkat Inflasi Terhadap Nilai Tukar Rupiah di Indonesia Periode 2004-2016) Oleh Agum Prafindhani Putri 24010212140033 Tugas Akhir Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Departemen Statistika DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 2016 i

HALAMAN PENGESAHAN I Judul : 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) Nama : Agum Prafindhani Putri NIM : 24010212140033 Departemen : Statistika Telah diujikan pada sidang Tugas Akhir tanggal 24 November 2016 dan dinyatakan lulus pada tanggal 29 Maret 2016. Semarang, 30 Maret 2016 Mengetahui, Ketua Departemen Statistika Fakultas Sains dan Matematika Undip Panitia Penguji Ujian Tugas Akhir Ketua, Dr. Tarno, M.Si. NIP. 196307061991021001 Dra. Suparti, M.Si NIP. 196509131990032001 ii

HALAMAN PENGESAHAN II Judul : 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) Nama : Agum Prafindhani Putri NIM : 24010212140033 Departemen : Statistika Telah diujikan pada sidang Tugas Akhir tanggal 24 November 2016. Semarang, 30 Maret 2016 Pembimbing I Pembimbing II Dr. Rukun Santoso, M.Si NIP. 196502251992011001 Sugito, S.Si, M.Si NIP. 197610192005011001 iii

KATA PENGANTAR Puji syukur penulis ucapkan atas kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan kasih dan karunia-nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan seminar proposal yang berjudul 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). Pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada: 1. Bapak Dr. Tarno, M.Si selaku Ketua Departemen Statistika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro. 2. Bapak Dr. Rukun Santoso, M.Si sebagai pembimbing I dan Bapak Sugito, S.Si, M.Si sebagai pembimbing II yang telah memberikan bimbingan dan pengarahan dalam penulisan laporan ini. 3. Bapak dan Ibu dosen Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro yang telah memberikan ilmu yang bermanfaat. 4. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu yang telah mendukung penulis menyelesaikan penulisan laporan ini. Penulis menyadari bahwa laporan ini masih jauh dari sempurna. Oleh karena itu, kritik dan saran yang membangun sangat penulis harapkan. Semarang, November 2016 Penulis iv

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) v

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 non-parametrical 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 nonparametrical 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) vi

DAFTAR ISI Halaman HALAMAN JUDUL... HALAMAN PENGESAHAN I... HALAMAN PENGESAHAN II... KATA PENGANTAR... ABSTRAK... ABSTRACT... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN... DAFTAR SIMBOL... i ii iii iv v vi vii x xi xii xiii BAB I BAB II PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang... 1 1.2 Rumusan Masalah... 4 1.3 Batasan Masalah... 5 1.4 Tujuan Penelitian... 5 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Nilai Tukar (Kurs)... 6 2.1.1 Perubahan Nilai Tukar... 7 2.1.2 Sistem Nilai Tukar Mata Uang... 9 2.1.3 Perkembangan Kebijakan Sistem Nilai Tukar di Indonesia... 10 vii

2.2 Inflasi... 12 2.2.1 Penggolongan Inflasi... 13 2.2.2 Penyebab Inflasi... 15 2.2.3 Perhitungan Inflasi... 16 2.3 Analisis Regresi... 17 2.3.1 Regresi Nonparametrik... 19 2.3.2 Estimasi Kernel... 20 2.3.3 Estimator Nadaraya-Watson... 24 2.3.4 Metode Cross Validation (CV)... 26 2.3.5 Metode Jackknife... 27 2.3.6 Evaluasi Ketepatan Model Regresi... 29 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data... 31 3.2 Variabel Penelitian... 31 3.3 Software yang Digunakan... 32 3.4 Langkah Analisis... 32 3.5 Flow Chart... 34 3.6 Algoritma Program... 35 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Data... 38 4.2 Plot antara Nilai Tukar Rupiah dengan Tingkat Inflasi... 39 4.3 Model Umum Regresi Nonparametrik Kernel... 40 4.4 Pemilihan Bandwidth Optimal... 41 4.4.1 Regresi Nonparametrik Menggunakan Metode Jackknife Terhapus-1... 41 4.4.2 Regresi Nonparametrik Menggunakan Metode Jackknife Terhapus-2... 44 4.5 Pemodelan Regresi Nonparametrik Kernel dengan Bandwidth Optimal... 48 4.6 Mean Absolute Percentage Error (MAPE)... 49 4.6.1 MAPE Jackknife Sampel Terhapus-1... 50 viii

4.6.2 MAPE Jackknife Sampel Terhapus-2... 53 4.7 Perbandingan Model Regresi Nonparametrik Menggunakan Jackknife Terhapus-1 dan Jackknife Terhapus-2... 56 BAB V KESIMPULAN... 58 DAFTAR PUSTAKA... 59 LAMPIRAN... 62 ix

DAFTAR TABEL Halaman Tabel 1. Deskripsi nilai tukar rupiah (Y) dan tingkat inflasi (X) dari bulan September 2004 sampai bulan Desember 2012... 39 Tabel 2. Nilai CV Jackknife Terhapus-1... 42 Tabel 3. Nilai CV Jackknife Terhapus-2... 45 Tabel 4. Bandwidth Optimum Jackknife Terhapus-1 dan Jackknife Terhapus-2... 48 Tabel 5. Perbandingan MAPE Jackknife Terhapus-1 dan Jackknife Terhapus-2... 56 x

DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 1. Grafik Inflasi... 22 Gambar 2. Flow Chart Analisis... 34 Gambar 3. Scatterplot antara nilai tukar rupiah (Y) dan tingkat inflasi (X) bulan September 2004 sampai bulan Desember 2012... 40 Gambar 4. Grafik antara bandwidth dan nilai CV Jackknife-1... 43 Gambar 5. Grafik pemulusan kernel Gaussian dengan Jackknife-1... 43 Gambar 6. Grafik Regresi Jackknife-1... 44 Gambar 7. Grafik antara bandwidth dan nilai CV Jackknife-2... 46 Gambar 8. Grafik pemulusan kernel Gaussian dengan Jackknife-2... 46 Gambar 9. Grafik Regresi Jackknife-2... 47 Gambar 10. Grafik perbandingan nilai asli dan nilai prediksi... 48 Gambar 11. Grafik jumlah data dan hasil nilai MAPE Jackknife-1... 52 Gambar 12. Grafik jumlah data dan hasil nilai MAPE Jackknife-2... 55 xi

DAFTAR LAMPIRAN Halaman Lampiran 1. Data... 62 Lampiran 2. Sintaks Program... 64 Lampiran 3. Output Program... 80 xii

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Uang merupakan salah satu hal penting dalam kegiatan perekonomian diseluruh dunia. Uang adalah seperangkat aset dalam perekonomian yang dapat dipakai atau diterima untuk melakukan pembayaran baik barang, jasa maupun hutang (Mankiw, 2003:74). Uang memiliki beberapa fungsi diantaranya yaitu sebagai alat tukar, satuan hitung, dan penyimpan nilai atau daya beli. Dalam fungsinya sebagai alat tukar, manusia menggunakan uang dalam berbagai kegiatan ekonomi. Kegiatan perdagangan merupakan salah satu kegiatan ekonomi yang dilakukan untuk memenuhi kebutuhan hidup manusia. Esensi dari perdagangan adalah proses pertukaran. Setiap proses pertukaran tersebut memiliki adanya satu kesamaan yaitu penetapan nilai tukar, sehingga dibutuhkan alat pertukaran atau mata uang yang dapat diterima oleh semua pelaku ekonomi. Kegiatan perdagangan tidak hanya dilakukan antara masyarakat di suatu daerah atau wilayah tertentu, tetapi juga dilakukan antar suatu negara dengan negara lain, kegiatan ini biasa disebut dengan perdagangan internasional. Dalam melakukan kegiatan perdagangannya, setiap negara harus memiliki alat tukarnya atau mata uang masing-masing. Menurut Musdholifah & Tony (2007), nilai tukar atau kurs adalah perbandingan antara harga mata uang suatu negara dengan mata uang negara lain. Setiap negara selalu menjaga agar nilai tukar mata uang domestik negaranya 1

2 dalam keadaan yang stabil terhadap nilai tukar mata uang asing. Dengan keadaan nilai tukar yang stabil diharapkan keadaan ekonomi suatu negara juga dalam keadaan yang baik. Sejak tahun 1970, negara Indonesia telah menerapkan tiga kali perubahan sistem nilai tukar (Nopirin, 2000 : 172). Pada tahun 1970-1978 sesuai dengan Undang-Undang No.32 Tahun 1964, Indonesia menganut sistem nilai tukar tetap kurs resmi Rp. 250/US$. Untuk menjaga kestabilan nilai tukar pada tingkat yang ditetapkan, Bank Indonesia melakukan intervensi aktif di pasar valuta asing. Pada periode selanjutnya, nilai tukar rupiah didasarkan pada sistem sekeranjang mata uang (basket of currencies). Kebijakan ini diterapkan bersama dengan dilakukannya devaluasi rupiah pada tahun 1978. Dengan sistem ini, pemerintah menetapkan kurs indikasi (pembatas) dan membiarkan kurs bergerak di pasar dengan spread tertentu. Pemerintah hanya melakukan intervensi bila kurs bergejolak melebihi batas atas atau bawah dari spread. Namun sejak pertengahan Juli 1997, nilai tukar rupiah terhadap US$ semakin melemah. Sehubungan dengan hal tersebut dan dalam rangka mengamankan cadangan devisa yang terus berkurang maka pemerintah memutuskan untuk menghapus rentang intervensi (sistem nilai tukar mengambang terkendali) dan mulai menganut sistem nilai tukar mengambang bebas (free floating exchange rate) pada tanggal 14 Agustus 1997. Pergerakan nilai tukar dipengaruhi oleh berbagai faktor baik yang bersifat ekonomi maupun non ekonomi, diataranya investasi perdagangan internasional dan keadaan sosial politik pada negara tersebut (Richard, 1997). Pergerakan nilai tukar berhubungan dengan inflasi, hal ini karena inflasi merupakan cerminan dari

3 perubahan tingkat harga barang yang terjadi di pasar, dan berujung pada tingkat permintaan dan penawaran uang. Negara dengan tingkat kemakmuran ekonomi yang tinggi cenderung rendah tingkat inflasinya sehingga nilai mata uangnya menjadi lebih kuat dibandingkan dengan negara lain yang tingkat inflasinya tinggi. Hal itu akan menyebabkan daya beli negara-negara maju tersebut lebih tinggi daripada negara lain. Indonesia sebagai negara yang berada ditengah perekonomian global, juga melakukan kegiatan ekonomi internasional seperti impor, ekspor dan lain-lain. Sehingga jika Indonesia tidak dapat menjaga kestabilan nilai tukar mata uang domestiknya, maka hal ini akan membawa dampak buruk bagi pergerakan roda perekonomian. Berdasarkan permasalahan di atas, diperlukan suatu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan antara 2 variabel. Regresi merupakan metode statistika untuk mengetahui hubungan antara variabel respon dengan variabel prediktor (Gujarati, 2006). Berdasarkan bentuk pola pada kurvanya, terdapat tiga jenis pendekatan regresi yaitu, pendekatan parametrik, nonparametrik, dan semiparametrik. Regresi parametrik digunakan ketika bentuk pola pada kurva regresinya diketahui, regresi nonparametrik digunakan ketika bentuk pola pada kurva regresinya tidak diketahui, dan regresi semiparametrik merupakan campuran antara regresi parametrik dan regresi nonparametrik. Bentuk pola pada kurva dapat dilihat secara visual menggunakan scatterplot antara variabel respon dan variabel prediktor. Dari beberapa model regresi nonparametrik yang ada, pendekatan kernel merupakan metode yang sering digunakan karena memiliki bentuk yang lebih fleksibel.

4 Metode Jackknife merupakan teknik resampling nonparametrik yang bertujuan untuk menentukan estimasi bias, standar error dan interval konfidensi dari parameter populasi tanpa menggunakan asumsi distribusi. Prinsip metode Jackknife ialah menghilangkan satu buah data dan mengulanginya sebanyak jumlah sampel yang ada. Metode Jackknife cukup popular dalam menyelesaikan masalah estimasi parameter dengan tingkat akurasi yang baik (Shao dan Tu, 1995). Berdasarkan uraian di atas, penulis mengambil topik tentang, Analisis Regresi Nonparametrik Kernel Menggunakan Metode Jackknife Sampel Terhapus-1 dan Sampel Terhapus-2 (Studi Kasus: Pemodelan Pengaruh Tingkat Inflasi Terhadap Nilai Tukar Rupiah di Indonesia periode 2004-2016). 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, maka rumusan masalah dalam penelitian ini yaitu menentukan model regresi nonparametrik kernel dari variabel tingkat inflasi terhadap nilai tukar rupiah pada bulan Sepetember 2004 sampai Desember 2012 menggunakan teknik Jackknife sampel terhapus-1 dan Jackknife sampel terhapus-2. 1.3 Batasan Masalah Batasan masalah dalam penelitian ini adalah data nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika (USD) dan data tingkat inflasi periode September 2004 sampai dengan April 2016.

5 1.4 Tujuan Penelitian Berdasarkan rumusan permasalahan di atas, maka tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah : 1. Menentukan parameter penghalus yang optimal (bandwidth optimum) dengan meminimalkan CV menggunakan metode Jackknife sampel terhapus-1 dan Jackknife sampel terhapus-2. 2. Membuat pemodelan nilai tukar rupiah menggunakan regresi nonparametrik kernel. 3. Membandingkan hasil estimasi antara metode Jackknife sampel terhapus-1 dan Jackknife sampel terhapus-2 dengan variabel tingkat inflasi dan nilai tukar rupiah.