MENGOPTIMALKAN KORELASI PADA MODEL PERGERAKAN NILAI TUKAR DOLLAR DENGAN ALGORITMA ACE (ALTERNATING CONDITIONAL EXPECTATIONS)

Dewi, Retno Sari Saputro (2009) MENGOPTIMALKAN KORELASI PADA MODEL PERGERAKAN NILAI TUKAR DOLLAR DENGAN ALGORITMA ACE (ALTERNATING CONDITIONAL EXPECTATIONS). Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan, dan Penerapan MIPA 2009. ISSN 978-979-96880-5-7

[img]
Preview
Text
M_Stat_3_Dewi Retno SS.pdf

Download (148kB) | Preview

Abstract

Terdapat beberapa faktor fundamental dan sentimen yang mempengaruhi nilai tukar rupiah terhadap dollar. Pada suatu penelitian sebelumnya, model pergerakan nilai tukar rupiah tersebut menggunakan 11 faktor (peubah): GDP riil Indonesia, perbedaan tingkat suku bunga antara Indonesia dan Amerika, tingkat inflasi Indonesia, investasi asing, pembayaran utang luar negeri, cadangan devisa, jumlah uang beredar, capital inflow domestik, trade balance, harga minyak dunia, dan indeks keyakinan konsumen. Adapun model yang digunakan, regresi linear dengan korelasinya () sebesar 0,781. Sementara itu, di sisi lainnya, terdapat metode yang berbasis algoritma ACE (Alternating conditional expectations). yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan korelasi. Oleh karena itu, dalam paper ini, dilakukan pengoptimalan korelasi pada model nilai tukar rupiah yang telah diformulasikan oleh peneliti sebelumnya. Metode yang dipakai dalam penelitian ini yakni deduksi dan induksi, dengan melakukan penelusuran terhadap algoritma ACE. Penelusuran dilakukan terhadap penelitian terdahulu serta pada beberapa textbook dan jurnal ilmiah. Selanjutnya, dilakukan implementasi pada nilai tukar dolar dan faktor-faktor yang mempengaruhinya, melakukan reduksi terhadap faktor yang berpengaruh serta memperoleh nilai korelasinya. Berdasarkan penelitian ini, faktor-faktor yang mempengaruhi pergerakan nilai tukar rupiah terhadap dollar dapat dikoreksi dengan 9 faktor : GDP riil Indonesia, perbedaan tingkat suku bunga antara Indonesia dan Amerika, tingkat inflasi Indonesia, investasi asing, pembayaran utang luar negeri, cadangan devisa, jumlah uang beredar, capital inflow domestik, trade balance. Selain itu, diperoleh juga peningkatan korelasi sebesar 0,94 dan dapat diidentifikasi bentuk fungsional antara peubah respon (nilai tukar dollar) dan peubah penjelas (9 faktor) secara akurat.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: algoritma ACE, korelasi, bentuk fungsional
Subjects: Prosiding > Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan, dan Penerapan MIPA 2009
Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Jurusan Pendidikan Matematika
Depositing User: Eprints
Date Deposited: 04 Mar 2015 02:24
Last Modified: 04 Mar 2015 02:24
URI: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/12182

Actions (login required)

View Item View Item