Peramalan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dolar Singapura, Baht, dan Peso menggunakan Model GSTAR
Date
2023Author
Rahmawati, Della Suci
Budiarti, Retno
Septyanto, Fendy
Metadata
Show full item recordAbstract
Model Generalized Space-Time Autoregressive (GSTAR) merupakan
perluasan dari model Space-Time Autoregressive (STAR). Perbedaan dari kedua
model tersebut terletak pada pengasumsian parameternya. Pada model STAR,
parameternya diasumsikan tidak bergantung pada lokasi, sehingga model ini hanya
sesuai diterapkan pada data dengan lokasi-lokasi yang homogen. Sedangkan pada
model GSTAR, parameter model diasumsikan dapat berubah-ubah untuk setiap
lokasi yang berbeda. Tujuan penelitian ini adalah menyusun model terbaik untuk
melakukan peramalan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Singapura, Baht Thailand,
dan Peso Filipina. Model yang sesuai digunakan untuk data nilai tukar Rupiah
adalah model GSTAR(5_1)I(1). Pembobot yang digunakan dalam penelitian ini
adalah bobot lokasi seragam dan invers jarak. Hasil pemodelan menunjukkan
bahwa model terbaik adalah model dengan pembobot invers jarak, yang memiliki
nilai MSE sebesar 371.8907 dengan nilai MAPE untuk masing-masing data nilai
tukar Rupiah terhadap Dolar Singapura, Baht Thailand, dan Peso Filipina secara
berturut-turut sebesar 0.3154214%, 0.8369436%, dan 0.6237245%. The Generalized Space-Time Autoregressive (GSTAR) model is an
extension of the Space-Time Autoregressive (STAR) model. The difference
between the two models lies in the parameter assumptions. In the STAR model, the
parameters are assumed to be independent of location, so this model is only suitable
for data with homogeneous locations. In the GSTAR model, the model parameters
are assumed to change for each different location. The purpose of this research is
to develop the best model for forecasting the Rupiah exchange rate against the
Singapore Dollar, Thai Baht, and Philippine Peso. The appropriate model used for
the Rupiah exchange rate data is the GSTAR(5_1)I(1) model. The weights used in
this study are uniform location weights and inverse distance. The modeling results
show that the best model is the model with inverse distance weighting, which has
an MSE value of 371.8907 with MAPE values for each of the Rupiah exchange
rate data against the Singapore Dollar, Thai Baht, and Philippine Peso of
0.3154214%, 0.8369436%, dan 0.6237245%, respectively.
Collections
- UT - Actuaria [142]