Perbandingan Model Hybrid ARIMAX-FFNN-EGARCH dan Model Hybrid SETAR-EGARH untuk Peramalan (Studi Kasus: Data Cash Outflow dan Inflow Bank Indonesia Kota Kediri)

Abstract

Dalam kehidupan sehari-hari, perekonomian tak lepas dari kebutuhan akan uang. Terkait hal tersebut, dibutuhkan perencanaan pencetakan uang serta komposisi uang yang akan dicetak selama satu tahun kedepan oleh Bank Indonesia. Peramalan cash outflow dan inflow dapat digunakan untuk mengestimasikan kebutuhan uang masyarakat. Pada umumnya sering dijumpai permasalahan data deret waktu yang memiliki hubungan linier. Akan tetapi, terdapat pula data deret waktu dengan pola non-linier terutama pada bidang ekonomi. Kejadian tertentu atau terjadinya shock-shock yang menyebabkan adanya pola non-linier dan volatilitas pada data tersebut. Pemodelan non-linier yang digunakan dalam penelitian ini adalah model hybrid ARIMAX-FFNN-EGARCH dan hybrid SETAR-EGARCH. Kedua model diaplikasikan dan dibandingkan pada studi kasus data cash outflow dan inflow bulanan Kantor Perwakilan Bank Indonesia Kota Kediri. Hasil yang didapatkan yaitu penduga parameter Self-Exciting Threshold Autoregressive (SETAR) dengan metode pendugaan parameter Ordinary Least Square (OLS) terbukti memiliki sifat yang tidak bias, linier, dan memiliki varians minimum atau dapat dikatakan memenuhi sifat BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). Model untuk peramalan data outflow dan inflow dengan kedua model dapat menangkap efek variasi kalender pola non-linier serta volatilitas yang tidak konstan. Pemodelan untuk peramalan di masa yang akan datang dapat menjadi pertimbangan penting bagi instansi terkait dalam mengambil kebijakan moneter selanjutnya.