ESTIMASI MAKSIMUM LIKELIHOOD PADA MODEL ANALISIS INTERVENSI MULTI INPUT FUNGSI STEP

WIGID HARIADI, Dr. Abdurakhman, M.Si

2015 | Tesis | S2 Matematika

Model ARIMA merupakan model yang populer dan sering digunakan dalam analisis time series. Model ini mampu merepresentasikan dengan baik pada data yang memiliki trend, baik trend naik ataupun trend turun. Namun, model ARIMA tidak lagi cocok digunakan untuk data time series jika terdapat perubahan data yang ektrim (goncangan data), sehinga mengakibatkan terjadinya perubahan pola mean yang diluar kebiasaan. Goncangan data ini seringkali terjadi karena adanya intervensi (pengaruh dari faktor eksternal). Analisis intervensi digunakan untuk mengevaluasi efek dari peristiwa eksternal pada suatu data time series. Dalam tulisan ini, penulis ingin memodelkan dampak dari terpilihnya pasangan Jokowi-JK sebagai Presiden RI dan wakil Presiden RI terhadap saham-saham dibidang pelayaran, dalam tulisan ini diambil contoh saham TMAS. Setelah dilakukan analisis data, terbukti bahwa terjadi intervensi pada harga saham harian TMAS. Dimana intervensi tersbut yakni: intervensi I, pada tanggal 11 Agustus 2014, yang diduga sebagai dampak dari terpilihnya pasangan Jokowi-JK sebagai presiden dan wakil presiden pada tanggal 22 Juli 2014. Intervensi II, pidato Jokowi di forum APEC mengenai program tol laut, dan menawarkan investasi dibidang pembangunan pelabuhan kepada bangsa asing pada tanggal 10 November 2014. Dimana model yang diperoleh adalah ARIMA (2,1,0), intervensi fungsi step1 (b=0, s=2, r=1), fungsi step2 (b=3, s=0, r=1).

ARIMA model is a popular model and is often used in time series analysis. This model is able to represent well on data that has a trend, a trend either up or down trend. However, the ARIMA model is no longer suitable for time series data if there is a change in the data that extreme (shock data), so that resulted in a change in the pattern of mean out of the ordinary. This data shock often occurs because of the intervention (the influence of external factors). Intervention analysis was used to evaluate the effects of external events on a time series data. In this paper, the authors wanted to model the impact of sea highway policies on stock price movements company in the field of shipping, in this paper were sampled stock of TMAS.JK. After analyzing the data, it is evident that the case of intervention on daily stock price TMAS.JK. Where intervention namely: interventions I, on August 11, 2014, allegedly as a result of the election of Jokowi-JK pair as President and vice President of Republic Indonesia on July 22, 2014. Interventions II, Jokowi speech at the APEC forum on marine highway program, and offers investment in the construction of ports to foreign nations on November 10, 2014. In this analysis, the authors use the method of maximum likelihood estimation ,where the models obtained is a ARIMA (2,1,0), first step function intervention (b=0, s=2, r=1), second step function (b=3, s=0, r=1).

Kata Kunci : Analisis intervensi, Multi Input, fungsi step, Maksimum Likelihood