Uji residual white noiseLag Q P value

6 3.15 9.49 0.5330

2qpK

Uji residual berdistribusi normal

99.9

99

Mean 0.0001StDev 0.002506N 70

Probability Plot of Residual SBINormal

12 6.16 18.31 0.801318 9.18 26.30 0.905924 19.13 33.92 0.6374

Perc

ent

99

9590

80706050403020

10

5

1

>0.150

N 70KS 0.054P-Value

Karena atau Maka H0 diterima, berarti residual white noise

2, qpKQ valueP

Krna ataumaka H0 diterima, berarti residual normal

Residual SBI0.0100.0050.000-0.005

1

0.1

16.0054.0 70,05.0 DD valueP

0 ,

Hasil Perbandingan Model ARIMA Suku Bunga SBIModel ARIMA Parameter White Noise Normal AIC

(1 2 1) tdk sign ya normal -630 399(1,2,1) tdk sign ya normal 630.399(1,2,0) sign ya normal -630.775(0,2,1) sign ya normal -632.129

(1,2,[24]) sign ya normal -636.149(1 2 [40]) sign ya normal -632 917

ARIMA ([24],2,1) merupakan model yang terbaik untuk variabel input suku bunga SBI

(1,2,[40]) sign ya normal 632.917([24],2,1) sign ya normal -637.068

Persamaan Input dari Masing‐Masing VariabelPersamaan Input dari Masing Masing Variabel

Identifikasi Deret Outputp

3000

2500

Time Series Plot of HMSP

600

500

Lower CL Upper CL

Lambda

(using 95.0% confidence)

Estimate 0.17

Lower CL -0.29Upper CL 0.64

Box-Cox Plot of HMSPH

MSP

70635649423528211471

2000

1500

1000

500

StD

ev

5.02.50.0-2.5-5.0

400

300

200

100

0

Limit

0.00Rounded Value

Tidak stationer dalam mean dan varian transformasi dan differencing 1tZln

Index70635649423528211471

Lambda5.02.50.02.55.0

Time Series Plot of diff_1 HMSP Autocorrelation Function for diff_1 HMSP Partial Autocorrelation Function for diff_1 HMSP

diff

_1 H

MSP

4

3

2

1

0

utoc

orre

lati

on

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

-0.2

(with 5% significance limits for the autocorrelations)

al A

utoc

orre

lati

on

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

-0.2

(with 5% significance limits for the partial autocorrelations)

Index70635649423528211471

-1

-2

-3

Lag

Au

7065605550454035302520151051

-0.4

-0.6

-0.8

-1.0

Lag

Part

ia

7065605550454035302520151051

-0.4

-0.6

-0.8

-1.0

Apapun modelnya, deret output akan dimodelkan sama denganmodel deret inputnya

Mengubah deret input dan output menjadi hi iwhite noise

Penentuan nilai r,s, dan b

CCF Suku Bunga SBI b=3, r=0, s=2M d l

CCF Posisi Jumlah Deposito b=1, r=0, s=02

Penentuan nilai r,s, dan b

Model : Model : ttt nxBy )3(12

20 )( ttt nxy )1(20

Identifikasi ARIMA deret noiseIdentifikasi ARIMA deret noise

Suku bunga SBI : ARIMA(0,0,1)

tt aBn )1( 1

g ( )

Penafsiran Parameter

Estimasi Parameter Model Fungsi Transfer dengan variabel inputsuku bunga SBI

Penafsiran Parameter

suku bunga SBI

Parameter Estimasi SE t hit P-Value0 01104 0 0034567 3 19 0 0022 -0.01104 0.0034567 -3.19 0.0022

-0.76553 0.12376 -6.19 <.00010.90631 0.05379 16.85 <.0001

021

Karena P-value < 0.05 maka parameter model fungsi transfer dengan input suku bunga SBI signifikan.

Pemeriksaan Autokorelasi residual

Suku bunga SBI

Pemeriksaan Autokorelasi residual

Lag Q P value6 2.72 11.07 0.743812 4.65 19.68 0.9470

2qpK

12 4.65 19.68 0.947018 8.70 27.59 0.949124 12.80 35.17 0.9562

Karena P-value > 0.05 maka residual model fungsi transfer dengan input suku bunga SBI white noise. .

Pemeriksaan croscorrelation

Residual suku bunga SBI dan t1Lag Q P value2

Pemeriksaan croscorrelation

Lag Q P value5 4.93 9.49 0.294711 6.73 18.31 0.751117 7 56 26 30 0 9609

srK

17 7.56 26.30 0.960923 8.82 33.92 0.9942

Jadi antara deret input suku bunga SBI white noise ( )Jadi, antara deret input suku bunga SBI white noise ( ) dengan nilai residual ( ) independent.

t1ta

Hasil Peramalan

MAPE untuk model fungsi transfer suku bunga SBI sebesar 18%. MAPE untuk model fungsi transfer kurs rupiah terhadap USD sebesar 17%.

f f 1 %

Hasil Peramalan

MAPE untuk model fungsi transfer suku bunga deposito sebesar 17%. MAPE untuk model fungsi transfer posisi jumlah deposito berjangka sebesar 15%MAPE untuk model fungsi transfer perubahan inflasi sebesar 19%

Peramalan Indeks harga saham

MAPE untuk model fungsi transfer perubahan inflasi sebesar 19%MAPE untuk model fungsi transfer multi input sebesar 18%.

Peramalan Indeks harga sahamBulan Ramalan Hasil peramalan

Januari 2011 53.4033 2851,912451Februari 2011 53.4231 2854,027614Maret 2011 53.4253 2854,26268April 2011 53.4303 2854,796958

PENUTUP

KESIMPULAN1 Metode Fungsi Transfer Multi Input dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk1. Metode Fungsi Transfer Multi Input dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan untukmeramalkan indeks harga saham.2. Terdapat hubungan sebab akibat antara indeks harga saham dengan kurs,suku bunga SBI, inflasi, tingkat bunga deposito, dan posisi jumlah deposito berjangka dalam rupiah. 3 Hasil peramalan cenderung stabil dan mendekati nilai aktualnya3. Hasil peramalan cenderung stabil dan mendekati nilai aktualnya.Dari evaluasi hasil peramalan dapat diketahui bahwa model fungsi transfer multi input denganvariabel input posisi jumlah deposito berjangka memiliki keakuratan yang baik. Hal ini dapatdilihat dari nilai MAPE yang berada dibawah 20%.

SARAN1. Dalam tugas akhir ini data yang digunakan adalah data dengan frekuensi waktu bulanan. Untuk permasalahan ini akan lebih baik lagi data yang digunakan adalah data denganffrekuensi harian untuk memperkecil nilai error.2. Menggunakan input yang lebih banyak dan variabel yang mungkin diduga sangatberpengaruh agar mendapatkan nilai ramalan yang lebih baik dari model sebelumnya.3. Untuk menghasilkan akurasi yang tinggi dalam peramalan dengan metode fungsi transfer

l i i b ik i b l i b l di lk iliki h b kmulti input sebaiknya variabel-variabel yang diramalkan memiliki hubungan yang kuat.

DAFTAR PUSTAKADAFTAR PUSTAKA[1] Bank Indonesia. 2002‐2009. Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia. Jakarta

: Bank Indonesia.[2] Aswathi, J Rekha. 2008. Stock Index Forescasting That Influences the Exchange[ ] , g g

Rate, Change in Inflation, Position of Time Deposit, and Interest Rate ofDeposite Using Transfer Function and ARCH‐GARCH. Journal of Econometrics.India

[3] H A i 1998 h b h S k i[3] Hartono, Anastasia. 1998. Pengaruh Perubahan Suku Bunga DepositoBerjangka, Spread Suku Bunga Perbankan, Posisi Jumlah Deposito Berjangka,Nilai Tukar dan Giro terhadap IHSG di Bursa Efek Surabaya. Jurusan IlmuEkonomi dan Studi Pembangunan Universitas Airlangga SurabayaEkonomi dan Studi Pembangunan Universitas Airlangga. Surabaya.

[4] Indonesia Stock Exchange. 2008. Buku Panduan Indeks Harga Saham Bursa EfekIndonesia. Jakarta.

[5] Makridakis, S., Wheelwright S.C., dan McGee V.E. 1999. Metode dan AplikasiPeramalan. Diterjemahkan oleh Suminto, Hari Ir. Jakarta: Binarupa Aksara.

[6] Sulistiyawati, Dewi. 2004. Analisis Fungsi Transfer Multi Input dan Arch‐Garch pada Data Indeks Harga Saham PT HM Sampoerna. Jurusan StatistikaITS SurabayaITS. Surabaya.