PEMODELAN MARKOV SWITCHING AUTOREGRESSIVE (MSAR) PADA DATA INFLASI DI INDONESIA - Bartolomius Bartolomius; Shantika Martha; Siti Aprizkiyandari (Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2021)
Inflasi adalah kenaikan harga secara umum yang berlangsung secara terus-menerus selama periode tertentu. Inflasi memiliki dua kondisi (state) yang sering berubah, yaitu ketika inflasi mengalami kenaikan atau penurunan. Pemodelan data deret waktu biasanya menggunakan model ARIMA, ARCH, dan GARCH. Akan tetapi ketiga model tersebut tidak memperhitungkan adanya perubahan struktur. Salah satu model alternatif yang dapat digunakan untuk menganalisis data yang mengalami perubahan struktur adalah model Markov switching autoregressive (MSAR). Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data tingkat inflasi di Indonesia periode Januari 2005 sampai Desember 2020. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah membentuk model MSAR serta mengetahui nilai peluang transisi setiap state pada data inflasi di Indonesia. Tahapan analisis dimulai dengan input data, melakukan deskripsi data, uji stasioneritas data dan melakukan pemodelan Box-Jenkins. Langkah selanjutnya yaitu melakukan uji perubahan struktur dan uji heteroskedastisitas yang dilanjutkan dengan estimasi parameter model MSAR serta membentuk matriks transisi. Hasil penelitian diperoleh bahwa model MSAR terbaik ialah model MS(2)-AR(1) dengan nilai peluang transisi inflasi tetap berada pada state 1 adalah sebesar 0,666668. Meskipun demikian, ada peluang sebesar 0,333332 dimana kondisi inflasi akan berpindah ke state 2. Demikian juga halnya untuk kasus state 2, dimana besaran peluang transisi inflasi tetap berada pada state 2 adalah sebesar 0,961672 dan peluang transisi inflasi berpindah dari state 2 ke state 1 adalah sebesar 0,038328. Kata Kunci: msar, inflasi, deret waktu, matriks peluang transisi, perubahan struktur, state.