PENERAPAN MODEL AUTOREGRESSIVE FRACTIONALLY INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARFIMA) DALAM PRAKIRAAN DATA SUKU BUNGA PUAB (PASAR UANG ANTAR BANK) - Dwi Hartini; Nurmaleni Nurmaleni (Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, 2018)
Masalah pemeliharaan kestabilan ekonomi serta masalah pertumbuhan ekonomi sudah lama dihadapi oleh negara–negara maju maupun berkembang. Salah satunya adalah negara Indonesia, pada tahun1998 Indonesia mengalami krisis moneter yang mengakibatkan krisis perbankan serta krisis lainya. Berbagai kebijakan moneter telah dilakukan oleh lembaga-lembaga pemerintah maupun swasta dalam rangka membangun kembali keterpurukan kondisi ekonomi Indonesia. Salah satu target operational kebijakan moneter adalah suku bunga jangka pendek seperti PUAB karena mempengaruhi tingkat kestabilan harga. Tingkat suku bunga PUAB cenderung bersifat fluktuatif sehingga suku bunga di masa yang akan datang sulit dipastikan. Padahal prakiraan suku bunga PUAB penting sebagai acuan dalam melakukan kegiatan PUAB. Pada penelitian ini, peneliti akan mengkaji model terbaik pada data suku bunga PUAB dalam kurun waktu tahun 2000-2009. Berdasarkan plot ACF yang turun secara lambat (hiperbolik) diketahui bahwa data suku bunga PUAB memiliki ketergantungan jangka panjang. Hal ini dipertegas dengan hasil perhitungan uji statistik Hurst. Salah satu model yang dapat digunakan adalah model ARFIMA. Berdasarkan metode Geweke dan Porter Hudak diperoleh model ARFIMA dengan nilai parameter d = 0.3773139, dan berdasarkan nilai AIC terkecil model terbaik adalah ARFIMA (0; 0.37773139; 1). Prakiraan menggunakan model terbaik untuk data suku bunga PUAB berturut-turut untuk periode kuartal I, II, dan III tahun 2010 adalah 6.27363%, 6.21931%, dan 6.14422% dengan nilai MAPE sebesar 0.9%.