penerapan time series regression with calendar variation effect pada data netflow uang kartal bank indonesia sebagai solusi kontrol likuiditas perbankan di indonesia
Clicks: 376
ID: 168628
2014
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This
article has not been analysed, so there is no overall score —
reader engagement is measured and shown alongside.
Reader Engagement
Popular Article
30.0
/100
376 views
61 readers
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
PopularRanked #7 of 66 articles by views in palgrave communications
Most read
Least read
Bar heights use a square-root scale.
Mint this article as an NFT
Not yet mintedCreate a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.
5
SUSD
one-off · no wallet required
Abstract
Bank Indonesia merupakan bank sentral Republik Indonesia yang mempunyai satu tujuan tunggal
yaitu mencapai dan memelihara kestabilan nilai rupiah. Uang kartal adalah uang yang beredar di
masyarakat maupun uang kartal yang disimpan sebagai kas di bank umum. Uang kartal yang
masuk ke BI melalui setoran dari bank umum disebut inflow dan uang kartal yang keluar dari BI
disebut outflow. Selisih antara outflow dan inflow disebut netflow. Keadaan netflow ini akan
mempengaruhi naik turunnya likuiditas bank. Hari raya idul fitri merupakan salah satu faktor yang
menyebabkan terjadinya fluktuasi yang cukup tinggi pada netflow. Karena setiap tahunnya hari raya
idul fitri bergeser maju 11 hari, maka metode peramalan yang tepat untuk memodelkan netflow
adalah dengan menggunakan metode time series regression with calendar variation effect. Setelah
dilakukan pemodelan, didapatkan model yang memuat variasi kalender dan cukup sesuai untuk
menangkap pola dari data netflow sebelumnya, dan model sudah memenuhi asumsi yang
dibutuhkan. Dibandingkan dengan metode yang sebelumnya sudah digunakan oleh BI yaitu metode
ARIMA dan ekstrapolasi data, model ini memberikan pendekatan yang lebih baik pada netflow. Model
ini dapat digunakan untuk meramalkan netflow selanjutnya yang dapat membantu BI untuk
mengambil kebijakan moneter yang harus dijalankan.
| Reference Key |
wulansari2014statistikapenerapan
Use this key to autocite in the manuscript while using
SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
|
|---|---|
| Authors | ;Renny Elfira Wulansari;Epa Suryanto;Kiki Ferawati;Ilafi Andalita;Suhartono Suhartono |
| Journal | palgrave communications |
| Year | 2014 |
| DOI |
DOI not found
|
| URL | |
| Keywords |
Citations
No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org
Comments
No comments yet. Be the first to comment on this article.