Regresi nonparametrik B-Spline untuk memodelkan inflasi di Indonesia

INDONESIA:

Regresi nonparametrik memiliki fleksibilitas besar yang tidak memuat asumsi-asumsi tertentu serta dapat menyesuaikan dengan data. Regresi nonparametrik B-Spline digunakan dalam penelitian ini karena mampu menangani kondisi ketika orde spline tinggi dan jarak knot yang berdekatan. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengetahui model regresi nonparametrik B-Spline pada faktor-faktor yang mempengaruhi inflasi di Indonesia dan mengetahui keakuratan modelnya menggunakan R-Square (R^2). Inflasi ini merupakan pokok pembahasan yang layak untuk dianalisis sehingga dijadikan sebagai variabel respon pada penelitian ini, beberapa faktor yang mempengaruhi inflasi seperti (BI Rate, kurs, dan jumlah uang beredar) dijadikan sebagai variabel prediktornya. Penelitian menghasilkan model B-Spline berdasakan nilai GCV minimum dengan variabel x_1 berode 2, x_2 dan x_3 berorde 4 serta jumlah knot sebanyak 1 titik knot untuk setiap variabelnya. Keakuratan model tersebut berdasarkan perhitungan nilai R-Square menghasilkan nilai sebesar 0,8753309. Artinya tingkat hubungan antar variabel pada model yang dihasilkan tergolong sangat kuat sehingga variabel respon (inflasi) dapat dijelaskan dengan sangat baik oleh variabel prediktor (BI Rate, kurs dan JUB).

ENGLISH:

Nonparametric regression has great flexibility that does not contain certain assumptions and can adjust to the data. Nonparametric regression B-Spline used in this research because it is able to handle conditions of high orde spline and close range knots. The purpose of this research is to tell the model of nonparametric B-Spline regression on the factors that affect inflation in Indonesia and to tell the accuracy of the model using R-Square (R^2). This inflation is a subject that deserves to be analyzed so it is used as a response variable in this research, several factors that affect inflation such as (BI Rate, exchange rate, and the money supply) are used as predictor variables. The research produced the B-Spline model based on minimum GCV value with variables x_1 are orde 2, variables x_2 and x_3 orde 4 and the sum of knots as much as 1 knot point for each variable. The accuracy of the model is based on value calculations R-Square produces a value of 0,8753309. The meaning is the level of relationship between variables on the resulting model is very strong so the response variable (inflation) can be very well explained by the predictor variable (BI Rate, exchange rate and JUB).

ARABIC:

لتحليل البارامترى مروﻧﺔ كبيرة الذي لايملك افتراﺿﺎت المحددة ويستطيع أنيتكيف بالبياﻧﺎت. ويستحدم التحليل البارامترى ب-سبلين ﻓﻲ ھذا البحث في حالة ﻷنه ﻗﺎدرﻋﻠﻰ اﻟتعامل ﻣﻊ الظروف عندﻣﺎ يكون ﺗرﺗﯾب سبلين ﻋﺎﻟﯾﺎ وتكون اﻷﻋﻘﺎب ﻣﺗﻘﺎرﺑﺔ. الهدف من ھذا البحث ھو تحليل نموذج لتحليل البارامترى ب-سبلين ﻋﻠﻰ اﻟﻌوامل التي ﺗؤﺛر التظخم الإقتصادي في إندو نيسيا و تحليل دﻗﺔ النموذج ﺑﺎستخدام ر-ﻣرﺑﻊ.التضخم الإقتصادي ﻣوﺿوﻋﺎ مهما للتحليل ولذالك تم استخدامه كمتغيرفى الستجاﺑﺔ ﻓﻲ ھذا البحث، وتم استخدام بعض اﻟﻌوامل التيﺗؤﺛر ﻋﻠﻰ التضخم الإقتصادي مثل ( ،و ﺳﻌر الصرف، و انتشار جماة النقود) كمتغيرات تنبؤية. وﻓﻘﺎ لهدف البحث نموذج ب-سبلين ﻋﻠﻰ أدﻧﻰ ﻗﯾﻣﺔ اﻟﺗﻲ ﺗم الحصول عليها عند استخدام ﺗرﺗﯾب ٢، و ﺗرﺗﯾب ٤ وعدد عقدة واحدة لكل من المتغيرات. وﻗد أظهرت دﻗﺔ النموذج حسب حساب قيمة ر- ﻣرﺑﻊ ﻗﯾﻣﺔ تبلغ ٠,٨٧٥٣٣٠٩.وتعني ھذه القيمة أن مستوى اﻟﻌﻼﻗﺔ بين المتغيرات ﻓﻲ النموذج المحدد قوي جدا يمكن ﺷرح المتغيراﻻستجاﺑﺔ(التضخم الإقتصادي) بشكل جيد ﻟﻠﻐﺎية من ﺧﻼل ا المتغيرات التنبؤي