Peramalan Menggunakan Metode MS-AR, MS-Regression dan MS-VAR pada Model Perubahan Struktur


Annisa Martina(1*), Marsa Aufa Jajuli(2), Rini Cahyandari(3)

(1) Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung, Indonesia
(2) UIN Sunan Gunung Djati Bandung, Indonesia
(3) UIN Sunan Gunung Djati Bandung, Indonesia
(*) Corresponding Author

Abstract


Aktivitas ekspor dan impor memiliki peranan penting pada perdagangan internasional yang dapat meningkatkan pembangunan ekonomi di dalam negeri. Ekspor di Indonesia terdiri dari dua sektor yaitu migas dan non migas. Adanya perubahan regime dalam data migas menyebabkan volume ekspor cenderung fluktuatif dan memiliki perubahan struktur. Model perubahan struktur dapat diselesaikan dengan menggunakan metode Markov Switching (MS) yang terdiri dari MS Autoregressive, MS Regression dan MS Vector Autoregressive. Pada penelitian ini menggunakan data bulanan volume ekspor migas Indonesia selama 5 tahun (2018 sd 2022). Hasil penelitian menunjukkan bahwa terjadi perubahan struktur pada waktu ke-12 (Desember 2018) dengan 2 regime. Setelah dilakukan pemodelan dan uji diagnostik, didapatkan model terbaik untuk volume ekspor migas Indonesia adalah MS(2) menggunakan metode MS Regression dengan nilai MAPE 12.49% dan nilai peluang perpindahan regime 94%, yang menyatakan bahwa ekspor migas yang dilakukan oleh negara Indonesia memberikan dampak yang cukup baik untuk perekonomian Indonesia, terutama dalam hal perdagangan internasional.


Keywords


MS Autoregressive, MS Regression, MS Vector Autoregressive, Regime, Forecasting

References


D. Usnawanti, “Analisis Pengaruh Ekspor Non Migas Terhadap Produk Domestik Bruto Indonesia Tahun 1986-2019 Universitas Islam Indonesia,” skripsi, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, 2020, p. 3

Makridakis, “Metode dan Aplikasi Peramalan”, Jilid 1, Penerbit Erlangga, Jakarta, 1999, p. 8

R. Cahyandari dan R. Erviana, “Peramalan Kurs Jual Uang Kertas Mata Uang Singapore Dollar (SGD) terhadap Rupiah Menggunakan Model ARFIMA (Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average)”, KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika, vol. 1, no. 1, 2015, doi: 10.15575/kubik.v1i1.323.

F. Anggana, D.Devianto, F. Yanuar, “Pemodelan Markov Switching Autoregressive (MSAR) Pada Inflasi DKI Jakarta,” Jurnal Matematika UNAND, vol. 12, no. 1, hal. 35-45, 2023, doi: 10.25077/jmua.12.1.34-45.2022

A. Khoerunnisa, I. M. Nur, dan P. R. Arum, “Metode markov switching autoregressive (MSAR) untuk peramalan indeks saham syariah indonesia (ISSI) (MSAR),” Prosiding Seminar Nasional UNIMUS, vol. 5, pp. 608–623, 2022, e-ISSN: 2654-3168, p-ISSN: 2654-3257

T. A. Taqiyyuddin and I. N. Faqih, “Pemodelan Markov Switching Autoregressive (MSAR) Pada Prediksi Curah Hujan: Studi Kasus Curah Hujan Provinsi Riau Tahun 2007-2021,” Prosiding Seminar Nasional Statistika Online 2021 (SNSO 2021), 7 November, vol. 10, p. 30, doi: https://doi.org/10.1234/pns.v10i.99

F. Mathlouthi and S. Bahloul, “Co-movement and causal relationships between conventional and Islamic stock market returns under regime-switching framework,” Journal of Capital Markets, vol. 6, no. 2, pp. 166–184, 2022, doi: 10.1108/jcms-02-2022-0008.

A. T. Arianto, dkk, “Peramalan Konsentrasi Particulate Matter 2.5 (PM 2.5) menggunakan Model

Vector Autoregressive dengan Metode Maximum Likelihood Estimation,” KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika, vol. 6 no. 1, pp. 1-12, 2021, doi: 10.15575/kubik.v6i1.8046.

M. Droumaguet, “Markov-Switching Vector Autoregressive Models : Monte Carlo Experiment , Impulse Response Analysis , and Granger-Causal Analysis,” PhD Thesis, European University Institute, Florence, 2012, doi: 10.2870/63610.

H.-M. Krolzig, “Econometric Modelling of Markov-Switching Vector Autoregressions using MSVAR for Ox,” Institute of Economics and Statistics and Nuffield College, Oxford, 1998, p.5, http://fmwww.bc.edu/ec-p/software/ox/msvardoc.pdf

A. Zeileis, C. Kleiber, W. Krämer, and K. Hornik, “Testing and dating of structural changes in practice,” Science Direct Computational Statistis and Data Analysis, vol. 44, no. 1–2, pp. 109–123, 2003, doi: 10.1016/S0167-9473(03)00030-6

J. Bai and P. Perron, “Computation and analysis of multiple structural change models,” Journal of Applied Econometrics, vol. 18, no. 1, pp. 1–22, 2003, doi: https://doi.org/10.1002/jae.659




DOI: https://doi.org/10.15575/kubik.v9i1.31371

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2024 Annisa Martina

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.


Journal KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika has indexed by:

SINTA DOAJ Dimensions Google Scholar Garuda Moraref DOI Crossref

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.