PEMODELAN DATA RETURN SAHAM MENGGUNAKAN METODE SMOOTH TRANSITION AUTOREGRESSIVE - Siti Lestari; Dadan Kusnandar; Siti Aprizkiyandari (FMIPA Universitas Tanjungpura, 2021)
Metode Smooth Transition Autoregressive (STAR) adalah data deret waktu nonlinear yang dimana perluasan dari model AR, sehingga terdapat dua daerah dan nilai parameternya dimuluskan dengan pemulusan transisi. STAR terbagi dalam dua bentuk berdasarkan fungsi transisi yaitu model Exponential Smooth Transition Autoregressive (ESTAR) dan model Logistic Smooth Transition Autoregressive (LSTAR). Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis model data return saham menggunakan metode Smooth Transition Autoregressive (STAR). Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data penutupan mingguan saham PT United Tractors (UNTR) periode pengamatan 5 Juli 2014 sampai dengan 25 Mei 2019. Penelitian ini diawali pembentukan model Box-Jenkins yang digunakan untuk mengidentifikasi model terbaik (AR). Pengujian autokorelasi dan heterokedastisitas dilakukan terhadap residual model terbaik (AR). Ordo model AR terbaik digunakan kedalam uji nonlinearitas untuk metode STAR. Jika uji nonlinear terpenuhi pada metode STAR maka dilakukan uji pemilihan variabel fungsi ESTAR atau LSTAR. Berdasarkan hasil dari penelitian, model nonlinear yang diperoleh adalah model ESTAR (1,1) . Kata Kunci: Nonlinearitas, STAR, ESTAR, LSTAR