Penerapan Model Markov Switching Autoregressive Pada Kurs Rupiah Terhadap Dollar Amerika

Abstract

Suatu mata uang dikatakan mengalami apresiasi jika mata uang itu menguat karena dapat membeli lebih banyak uang asing. Sebaliknya, mata uang dikatakan mengalami depresiasi jika mata uang tersebut melemah. Naik turunnya suatu nilai tukar mata uang dapat dimodelkan dengan model Markov Switching Autoregressive (MSAR) karena model tersebut dapat menganalisis perubahan fluktuasi/struktur pada data time series. Tujuan penelitian untuk menerapkan model Markov Switching Autoregressive untuk data kurs rupiah terhadap dollar Amerika. Data time series yang digunakan pada penelitian ini yaitu kurs jual Rupiah terhadap Dollar Amerika pada tanggal 1 September 2022 sampai dengan 31 Desember 2022. Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini dimulai dengan mengeksplorasi data serta melakukan uji stasioneritas pada data. Langkah selanjutnya yaitu melakukan estimasi parameter Markov Switching Autoregressive dan memilih orde Autoregressive yang sesuai untuk data. Hasil penelitian ini yakni model MS(2)AR(5) dipilih menjadi model yang terbaik untuk memodelkan kurs jual rupiah terhadap dollar Amerika.