Pemodelan Harga Cryptocurrency Menggunakan Markov Switching Autoregressive

Perdagangan merupakan sebuah kegiatan tukar menukar barang atau jasa yang dilakukan manusia untuk memenuhi kebutuhan hidup. Perkembangan sistem pembayaran yang dilakukan umat manusia dimulai dari sistem pertukaran barang atau barter, logam mulia seperti emas dan perak, koin, uang kartal, uang giral, dan uang elektronik (e-money). Selain itu, muncul cryptocurrency yaitu mata uang digital dengan sistem kriptografi dalam setiap proses transaksi datanya tanpa melalui pihak ketiga. Namun cryptocurrency memiliki kelemahan perubahan harga yang sangat besar dalam waktu yang sangat cepat. Pergerakan harga yang berfluktuasi sangat tinggi tersebut menyebabkan kekhawatiran pemilik aset kripto mengalami kerugian, maka pemodelan harga cryptocurrency sangat penting untuk dilakukan agar meminimalisir risiko kerugi-an. Berdasarkan pola pergerakan harga yang berfluktuasi sangat tinggi yang berbeda tiap periodenya maka dilakukanlah pemodelan harga cryptocurrency mengguna-kan Markov Switching Autoregressive (MSAR) dengan algoritma Expectation Maximization. Selain meminimkan risiko kerugian, penelitian ini juga ingin mengetahui model MSAR mana yang mampu mengklasifikasikan state dengan baik. Data yang digunakan yaitu harga harian cryptocurrency dengan nilai kapitalisasi pasar terbesar dari September 2015 hingga Januari 2020. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bitcoin dan ripple menggunakan model MS(8)AR(1), sedangkan ethereum menggunakan model MS(9)AR(1). Selain itu model MS(8)AR(1) pada data ripple menjadi model dengan nilai akurasi tertinggi dibandingkan model lainnya dalam hal klasifikasi state

Analisis Penyaluran Kredit kendaraan bermotor Roda Dua Jenis Baru dan Bekas di PT “X” dengan Metode Vector Autoregressive

Berdasarkan sumber dari bi.go.id industri pembiayaan di Indonesia mulai tumbuh dan berkembang lagi dalam beberapa tahun belakangan ini [5]. PT “X” merupakan perusahaan pembiayaan non bank yang bergerak dalam industri pembiayaan roda dua dengan jenis kendaraan yang dibiayai juga beragam yaitu motor bekas dan motor baru dimana kedua jenis kendaraan tersebut memiliki keterkaitan dengan hasil penjualan yang diperoleh. metode VAR juga dapat digunakan untuk mengetahui pola keterkaitan penjualan motor jenis baru dan bekas karena dapat mengestimasi biaya yang akan disiapkan oleh perusahaan untuk pembiayaan motor jenis baru dan bekas beberapa bulan kedepan. Dari hasil analisis diketahui bahwa penjualan motor jenis baru mempengaruhi penjualan motor jenis bekas, tetapi tidak sebaliknya dan penjualan motor jenis bekas mempengaruhi penjualan motor jenis baru namun tidak sebaliknya. Model yang diperoleh dari metode VAR menghasilkan nilai ramalan dengan aktual terlihat saling berhimpitan. Hal ini dapat dikatakan bahwa nilai ramalannya hampir sama dengan nilai aktualnya

Analisis Fungsi Transfer pada Harga Cabai Merah yang Dipengaruhi oleh Curah Hujan di Surabaya

Sayuran merupakan salah satu jenis tanaman horti-kultura yang memiliki komoditas unggulan diantaranya cabai besar dan cabai rawit. Jumlah cabai yang ditawarkan mengalami Perubahan setiap tahunnya. Perubahan ini terjadi karena adanya fluktuasi dari luas panen dan produksi cabai, selain fluktuasi luas panen dan produksi cabai jumlah cabai yang ditawarkan juga dipengaruhi curah hujan. Curah hujan yang tinggi akan menyebabkan jumlah produksi cabai lebih sedikit sehingga harga cabai dipasaran semakin mahal. Sehingga pada penelitian ini akan dilakukan pemodelan dan peramalan harga cabai rawit yang dipengaruhi oleh curah hujan di Surabaya dengan pendekatan fungsi transfer. Data yang digunakan merupakan data bulanan dari harga cabai rawit dan curah hujan pada tahun 2001-2012. Model terbaik menunjukkan bahwa harga cabai rawit bulan ini dipengaruhi oleh harga cabai rawit dua bulan sebelumnya dan bulan yang sama pada tahun sebelumnya dan juga dipengaruhi oleh curah hujan dua bulan sebelumnya. Hasil ramalan tahun 2013 menunjukkan bahwa harga cabai rawit berkisar antara 14.000-58.000 Rp/Kg

Identifikasi Genre Musik dengan Menggunakan Metode Random Forest

Genre musik merupakan pengelompokkan musik sesuai dengan kemiripan antara satu musik dengan musik yang lainnya. Hal yang paling penting dalam pengidentifikasian musik adalah pengelompokkan genre musik. Pengelompokan tersebut dilakukan secara manual pada umumnya dengan mendengarkan secara langsung lagu tersebut. Namun, hal tersebut dapat menimbulkan ketidakefisiensian. Oleh karena itu, dilakukan penelitian yang bertujuan untuk mengidentifikasi sebuah lagu dengan menggunakan metode Random Forest dengan data yang digunakan adalah GTZAN dataset yang diperoleh dari laman MARSYAS. Metode supervised learning yang digunakan yaitu Random Forest karena metode tersebut lebih baik dalam hal mengklasifikasikan data karena bersifat robust terhadapt outliers dan noise. Fitur ekstraksi yang digunakan dalam penelitian ini adalah MFCC karena mampu mengadaptasi pendengaran manusia. Model yang digunakan untuk identifikasi genre musik memiliki performa klasifikasi yang tinggi dengan penggunaan KCV untuk pembagian data training dan testing

Analisis Fungsi Transfer pada Harga Cabai Merah yang Dipengaruhi oleh Curah Hujan Di Surabaya

Sayuran merupakan salah satu jenis tanaman horti-kultura yang memiliki komoditas unggulan diantaranya cabai besar dan cabai rawit. Jumlah cabai yang ditawarkan mengalami perubahan setiap tahunnya. Perubahan ini terjadi karena adanya fluktuasi dari luas panen dan produksi cabai, selain fluktuasi luas panen dan produksi cabai jumlah cabai yang ditawarkan juga dipengaruhi curah hujan. Curah hujan yang tinggi akan menyebabkan jumlah produksi cabai lebih sedikit sehingga harga cabai dipasaran semakin mahal. Sehingga pada penelitian ini akan dilakukan pemodelan dan peramalan harga cabai rawit yang dipengaruhi oleh curah hujan di Surabaya dengan pendekatan fungsi transfer. Data yang digunakan merupakan data bulanan dari harga cabai rawit dan curah hujan pada tahun 2001-2012. Model terbaik menunjukkan bahwa harga cabai rawit bulan ini dipengaruhi oleh harga cabai rawit dua bulan sebelumnya dan bulan yang sama pada tahun sebelumnya dan juga dipengaruhi oleh curah hujan dua bulan sebelumnya. Hasil ramalan tahun 2013 menunjukkan bahwa harga cabai rawit berkisar antara 14.000-58.000 Rp/Kg

Bagging Regresi Logistik Ordinal pada Status Gizi Balita

World Health Organization-National Centre for Health Statistic (WHO-NCHS) is standart nutritional status used in Indonesia, it based on Kartu Menuju Sehat (KMS). These Indices can be expressed in terms of Z-score based Weight-for-Age. This Indices need comparison considering the fact which cause nutritional status not only Weight-for-Age. The aim from this research to obtain bagging ordinal logistics regression for WHO-NCHS nutritional status and new nutritional status. A new nutritional status expressed in terms of cluster, while classification function expressed from logit model of ordinal logistics regression. The result for new nutritional status bagging obtained at 60 bootstrap replicated that is 76.345%, this model can decrease misclassification until 22.046%. While bagging for WHO-NCHS nutritional status can increase accurate classification from single data set 75.863% at 150 bootstrap replicated

Contagions Effect Kurs 5 Negara ASEAN (Association of Southeast Asian Nations) Menggunakan Vector Autoregressive (VAR)

Nilai tukar atau dikenal pula sebagai kurs meru-pakan sebuah perjanjian terhadap pembayaran saat kini atau dikemudian hari antara dua mata uang masing-masing negara atau daerah. Hubungan perdagangan internasional dapat mem-pengaruhi nilai tukar mata uang suatu negara terhadap negara lainnya atau dikenal sebagai efek menular. Metode Vector Auto-regresive (VAR) adalah salah satu metode yang dapat digu-nakan untuk mendeteksi efek menular tersebut. Dalam pene-litian ini, metode VAR digunakan untuk mengetahui efek menu-lar nilai tukar mata uang antar negara Piliphina, Malaysia, Indonesia, Singapura dan Thailand. Selain itu dilakukan pula Granger Causality Test sebagai pendukung kesimpulan. Data yang digunakan merupakan data harian periode Oktober 2011 sampai Oktober 2012. Berdasarkan Akaike's Information Criterion (AIC) maka model yang terbaik adalah model VAR(4) dengan 10 parameter yang signifikan. Parameter tersebut men-jelaskan bahwa Kurs Philipina dipengaruhi oleh dirinya sendiri dan kurs Singapura pada waktu ke t-1, kurs Malaysia dipenga-ruhi oleh dirinya sendiri dan kurs Indonesia pada waktu ke t-3 dan t-4, kurs Singapura dipengaruhi oleh kurs Malaysia pada waktu ke t-4, kurs Thailand dipengaruhi oleh kurs Indonesia pada waktu ke t-4, serta kurs Indonesia yang hanya dipenga-ruhi oleh dirinya sendiri pada waktu ke t-1, t-3 dan t-4

Contagions Effect Kurs 5 Negara ASEAN (Association of Southeast Asian Nations) Menggunakan Vector Autoregressive (VAR)

Nilai tukar atau dikenal pula sebagai kurs meru-pakan sebuah perjanjian terhadap pembayaran saat kini atau dikemudian hari antara dua mata uang masing-masing negara atau daerah. Hubungan perdagangan internasional dapat mem-pengaruhi nilai tukar mata uang suatu negara terhadap negara lainnya atau dikenal sebagai efek menular. Metode Vector Auto-regresive (VAR) adalah salah satu metode yang dapat digu-nakan untuk mendeteksi efek menular tersebut. Dalam pene-litian ini, metode VAR digunakan untuk mengetahui efek menu-lar nilai tukar mata uang antar negara Piliphina, Malaysia, Indonesia, Singapura dan Thailand. Selain itu dilakukan pula Granger Causality Test sebagai pendukung kesimpulan. Data yang digunakan merupakan data harian periode Oktober 2011 sampai Oktober 2012. Berdasarkan Akaike’s Information Criterion (AIC) maka model yang terbaik adalah model VAR(4) dengan 10 parameter yang signifikan. Parameter tersebut men-jelaskan bahwa Kurs Philipina dipengaruhi oleh dirinya sendiri dan kurs Singapura pada waktu ke t-1, kurs Malaysia dipenga-ruhi oleh dirinya sendiri dan kurs Indonesia pada waktu ke t-3 dan t-4, kurs Singapura dipengaruhi oleh kurs Malaysia pada waktu ke t-4, kurs Thailand dipengaruhi oleh kurs Indonesia pada waktu ke t-4, serta kurs Indonesia yang hanya dipenga-ruhi oleh dirinya sendiri pada waktu ke t-1, t-3 dan t-4