Please use this identifier to cite or link to this item:
http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/125367
Title: | Peramalan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dolar Singapura, Baht, dan Peso menggunakan Model GSTAR |
Authors: | Budiarti, Retno Septyanto, Fendy Rahmawati, Della Suci |
Issue Date: | 2023 |
Publisher: | IPB University |
Abstract: | 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. |
URI: | http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/125367 |
Appears in Collections: | UT - Actuaria |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Cover_G94190007_Della Suci Rahmawati.pdf Restricted Access | Cover | 2.17 MB | Adobe PDF | View/Open |
Lampiran_G94190007_Della Suci Rahmawati.pdf Restricted Access | Lampiran | 3.62 MB | Adobe PDF | View/Open |
G94190007_Della Suci Rahmawati.pdf Restricted Access | Fullteks | 13.14 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.