## I L M U   P E N G E TA H U A N ,   T E K N O L O G I ,   D A N   H U M A N I O R A

## ANALISIS MODEL VOLATILITAS INDEKS DAN NILAI MATA UANG DI ASIA TENGGARA
Iman Lubis Fakultas Ekonomi Universitas Pamulang Email: dosen01479@unpam.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini menggunakan 6 negara di Asia Tenggara yaitu Indonesia, Malaysia, Singapura, Vietnam, Thailand, dan Filipina. Masalah yang akan diuji adalah menganalisis model volatilitas indeks dan nilai mata uang yang disebabkan  pergerakan kedua variabel tersebut memiliki volatilitas yang tinggi se- hingga heteroskedastisitas hadir dalam model linier. Metode yang digunakan adalah ARCH, GARCH, TARCH, EGARCH, PARCH, dan COMPONENT ARCH. Evaluasi model in-sample menggunakan AIC, SC, dan HQC dan model out-sample menggunakan MAPE, MAE, dan RMSE. Range data adalah data harian dari tahun 2006 sampai 2018. Data in-sample dari 2006 ke 2017 sedangkan data out-sample dari 2017 ke 2018. Hasil penelitiannya adalah Kurs USD/VND memiliki resko terkecil dibandingkan kurs USD terhadap nilai mata uang di Asia Tenggara dan Indeks JKSE di Indonesia memilii risiko ter- kecil dibandingkan negara Asia Tenggara lainnya
Kata Kunci : GARCH, TARCH, EGARCH, PARCH, dan COMPONENT ARCH.
I L M U   P E N G E TA H U A N ,   T E K N O L O G I ,   D A N   H U M A N I O R A
ISSN : 2615-1995, E-ISSN : 2615-0654 J. Madani., Vol. 1, No. 1, Maret 2018 (123-142) ©2018 Lembaga Kajian Demokrasi dan Pemberdayaan Masyarakat (LKD-PM)

## PENDAHULUAN Latar Belakang
Pada awalnya investor tidak punya pedom- an untuk memilih negara manakah yang paling baik untuk berinvestasi serta pertimbangan apa yang dibutuhkan untuk mengambil keputusan dalam ruang lingkup bisnis internasional. Bia- sanya mereka bertanya dengan rekannya atau menggunakan insider tradin g untuk mengambil keuntungan lebih besar ( insider trading adalah orang dalam yang memberikan informasi ten- tang kejadian di masa yang akan datang). Cara yang lain adalah investor mengguna- kan model yang dibuat untuk meminimalkan risiko dan memaksimalkan keuntungan. Untuk data keuangan pada umumnya menggunakan model volatilitas untuk mengurangi residual
yang dihasilkan dari pembentukan model in- sample persamaan linier.
Model volatilitas pada data keuangan dise- babkan karena adanya volatilitas residual dari persamaan yang memiliki perbedaan yang ber- beda beda antara satu dengan yang lainnya. Hal ini menyebabkan banyak sekali persamaan li- nier yang memiliki error yang tinggi sehingga forecasting menjadi tidak akurat. Brooks (2008) Pada data keuangan model linier dianggap tidak mampu dalam menggam- barkannya disebabkan:
l Leptokurtosis yaitu data keuangan memiliki distribusi fat tails dan  mempunyai puncak yang berlebihan pada mean -nya l Volatility clustering atau volatility pooling yaitu volatilitas di pasar uang terlihat be-
sar. Kemudian, besarnya return diharapkan mengikuti return yang besar juga dan re- turn yang kecil juga mengikuti return yang kecil.
l Leverage effects yaitu pergerakan yang se- suai untuk volatilitas meningkat lebih besar mengikuti jatuhnya harga pasar yang besar daripada mengikuti kenaikan harga yang sama besarnya. Model dapat linier pada mean dan vari- ance (contoh CLRM, model ARMA) atau linier pada mean , tetapi tidak linier variance (contoh GARCH). Model akan diklasifikasikan tidak li- nier di mean tetapi linier di variance (contoh: bicorrelation models, brooks dan Hinich 1999) . Akhirnya, model tidak linier di keduanya baik mean maupun variance (contoh: hybrid threshold model with GARCH errors oleh Brooks, 2001).
Beberapa penelitian yang dilakukan dekade terakhir ini Mustafa, Ahmad, dan Ismail (2017) membuat model untuk nilai tukar US dollar/ Malaysia ringgit adalah hybrid ARIMA-GARCH dan hybrid ARIMA-EGARCH dibandingkan metode yang lain. Tujuan dari pembentukan model ini adalah mengurangi risiko dan me- nambahkan keuntungan di lingkungan bisnis internasional untuk investor Malaysia.
Jahufer (2015) menguji kinerja dari per- bedaan dari model GARCH dengan Gaussian, Student-t dan generalized error distribution untuk Colombo Stock Exchange (CSE) di Sril- anka. Hasilnya dapat disarankan bahwa A sym- metric GARCH menghasilkan yang lebuh baik dibandingkan symmetric GARCH dan  model GARCH, EGARCH, TARCH dan APARCH de- ngan asumsi distribusi Student-t adalah model yang paling sukses untuk CSE.
Chtourou (2015) menggunakan model EGARCH untuk memprediksi indeks Dow Jones sampai tahun 2020. Indeks Dow Jones merupakan yang paling tua di dunia dan meng- alami fluktuasi seiring dengan waktu seperti Great Depression, World War II, Internet Bubble particularly Enron Scandal, dan Subprime mort- gage . Dari empat kejadian besar tersebut memo-
tivasi peneliti untuk menggunakan EGARCH disebabkan EGARCH mampu menangkap per- bedaan berita buruk dan berita baik. Chang (2017) menemukan bahwa litera- ture dari EGARCH fokus pada parameter yang salah,γ, daripada parameter yang benar, α. Umumnya setiap penelitian yang mengguna- kan EGARCH, quasi maximum likelihood es- timation dari α adalah signifikan. Oleh karena itu, EGARCH menunjukkan a symmetric , bu- kan leverage . Najjar (2016) melakukan penelitian pada Amman Stock Exchange (ASE) dengan meng- gunakan ARCH, GARCH, and EGARCH. Pene- muan terbesarnya adalah model ARCH/GARCH dapat menangkap karakteristik dsari ASE, yaitu terdapat leptokurtosis dan volatility clustering , namun EGARCH tidak signifikan sehingga ke- beradaan leverage effect di ASE tidak ada. Bhat dan Shah (2015) melakukan peneliti- an pada nilai tukar mata uag Pakistan terhadap US dollar dan KSE 100. Mereka menggunakan ARCH, GARCH, EGARCH dan TGARCH un- tuk menganalisis volatilitas dari nilai mata uang dan indeks. Kemudian kedua pasar tersebut memiliki Co-integration dan hubungan sebab akibat. Dari hasil dari penelitian terdapat arus informasi dari kedua pasar tersebut sehingga in- vestor dapat menggunakan informasi pada satu pasar untuk mengetahui pasar yang lainnya.
Boako, Agyemang-Badu, dan Frimpong (2015) meneliti indeks Ghana dengan sym- metric dan asymmetric univariate Genealized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH). Hasilnya EGARCH adalah model yang paling baik dalam memprediksi volatility stock returns Ghana Stock Exchange. David, Dikko, dan Gulumbe (2016) mela- kukan penelitian nilai tukar mata uang Nige- ria terhadap beberapa mata uang kuat seperti US dollar, EURO, Poundsterling dan Yen. Pe- nelitian menggunakan GARCH, IGARCH, EGARCH, PARCH, dan TARCH. Yen terha- dap Naira memiliki homoskedastisitas pada residualnya sehingga Yen tidak memiliki mo-
del volatilitas terhadap Naira. Sedangkan keti- ga mata uang kuat memiliki model volatilitas terhadap Naira. Model untuk in sample dan out sample menunjukkan PARCH (1,1) adalah mo- del terbaik untuk Dollar dan EURO. Sedangkan GARCH (1,1) adalah model yang tebaik untuk Poundsterling.
Petrica dan Stancu (2017) melakukan pene- litian Poundsterling terhadap Rumania Lei de- ngan menggunakan model volatilitas. Normal (Gaussian) adalah error distribution yang ter- baik untuk model PARCH (1,1). Student-t ada- lah error distribution yang terbaik untuk model
EGARCH (2,1) A symmetric order 2. General- ized Error (GED) adalah error distribution yang terbaik untuk model PARCH (2,1). Student’s with fixed df. Adalah error distribution yang terbaik untuk model EGARCH (2,1). GED with fixed parameter adalah error distribution yang terbaik untuk model PARCH (2,1).
Srinivasan (2013) melakukan penelitian stock future market dengan symmetric GARCH dan a symmetric TGARCH, EGARCH, dan IGARCH. Dengan mengevaluasi out-sample menggunakan RMSE (Root Mean Square Error) dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Model yang terbaik adalah model IGARCH. Akhirnya penemuan ini menemukan bahwa ada arus informasi dari stock future market yang dapat mempengaruhi nilai tukar uang, neraca pembayaran dan tingkat suku bunga.
Pada penelitian ini, peneliti tertarik terha- dap indeks dan nilai US dollar terhadap nilai kurs mata uang di Asia Tenggara disebabkan wilayah Negara-negara di Asia Tenggara masuk ke dalam developing countries sehingga peneli- ti tertarik untuk membuat model tersebut. De- veloping countries memiliki emerging market. Emerging market memiliki karakteristik return tinggi dan volatilitas tinggi. Namun menurut ‘’Blitz, Pang and Vliet (2013) noted that the link between risk and return is level off or negative in emerging market’’ , yang memiliki arti tidak ada hubungan bahkan negatif antara volatilitas dan return .

## Landasan Teori
Model ARCH memiliki mean equation se- bagai berikut:
Dengan variance equation sebagai berikut:
adalah peramalan variance (perbe- daan) satu periode ke depan  berdasarkan in- formasi pada masa lalu;  adalah konstan; beri- ta tentang volatility (perubahaan) dari periode sebelumnya, telah diperhitungkan sebagai re- sidual kuadrat di masa lalu dari mean equation . Model GARCH telah dikembangkan seca- ra independen oleh Bollerslev (1986) dan Tay- lor (1986). Model GARCH  menggambarkan conditional variance menjadi variable dependen atas lag -nya sendiri, sehingga conditional vari- ance equation dalam kasus yang paling sede- hana adalah :
adalah peramalan variance dar perio- de sebelumnya Model Threshold GARCH (TARCH) ada- lah perpanjangan dari model GARCH dengan tambahan untuk memasukkan probabilitas asimetri. TARCH diperkenalkan oleh Zakoian (1994) dan Glosten, Jaganathan, dan Runkle (1993). Conditional variance sekarang memiliki rumus:
Dimana It-1 = 1 jika  t-i < 0; It-1 =0 jika t-I  > 0 Pada model ini, berita baik,  t-i >0, dan berita buruk,  t-I < 0, memiliki dampak yang berbeda pada conditional variance ; berita baik
memiliki dampak pada αi, sementara berita bu- ruk memliki dampak pada αi + γk, berita buruk meningkatkan volatilitas dan terdapat leverage effect untuk i -th order . Jika γk ≠ 0, maka dam- pak berita adalah asymmetric . IGARCH juga diperkenalkan oleh Engle dan Bollerslev (1986) dengan memberikan ba- tasan αi + βj = 1. Namun rumus IGARCH (1,1) tetap sama dengan GARCH (1,1).
Model exponential GARCH yang diusul- kan dengan Nelson (1991). Banyak rumus yang diajukan untuk menggambarkan persamaan conditional variance , tetapi satu probabilitas spesifik digambarkan dengan :
Model Power ARCH (PARCH)  ada- lah   model yang digabungkan  oleh Ding et al. (1993) dari Taylor (1986) dan Schewrt (1989) yang menggunakan model GARCH dengan Standar deviasi. Pada model ini, Parameter power pada standard deviasi dapat diestima- sikan daripada dipaksakan, dan pilihan  param- eter γ ditambahkan untuk menangkap asymme-
try pada order r :
Dimana   > 0,  ≤ 1 untuk I – 1,……, r, γi = 0 untuk semua i > r, dan r ≤ p.  Jika γi ≠ o maka terdapat asymmetric effect. Terkutip dalam Guo dan Neely (2008) bah- wa Engle dan Lee (1999)  dan Christofferson (2004) menemukan hubungan positif antara risk-return pada data US dengan cara menge- luarkan konstanta dari persamaan dan mema- sukkan kembali pada estimasi. Component ARCH (1,1) adalah sebagai berikut:
Dimana  masih volatilitas, sementara mengganti  dan time varying long-run volatil- ity . Persamaan pertama menggambarkan kom- ponen transisi,  yang mengarah ke nol dengan power (. Persamaan kedua menggamarkan komponen jangka panjang mt, yang bergerak ke dengan power dari . Nilai  umumnya antara 0.99 san 1 sehingga   mendekati   dengan lam- bat. Kita dapat mengkombinasikan persamaan transisi dan permanen :
Model tersebut menunjukkan bahwa mo- del komponen adalah nonlinear restricted GARCH (2,2).

## METODOLOGI PENELITIAN
Data dianalisis menggunakan Eviews 9.5 Data Data harian yang diambil adalah sebagai berikut:
Tabel 1 Data Indeks Negara Indeks Tahun In- Sample Out- Sample Indonesia Malaysia Singapura Filipina Thailand Vietnam JKSE Composite KLSE STI PSEI Composite SETI VN INDEX 2 Januari 2006 - 15 Januari 2018 20 Mei 2010 - 16 Januari 2018 3 July 2011 - 16 Januari 2018 2 November 2011 - 15 Januari 2018 18 Maret 2011 - 16 Januari 2018 03 Januari 2006 - 16 Januari 2018 2706 1702 1529 1265 1470 2801 239 200 200 244 200 200
Sumber : www.investing.com
Tabel 2 Data Nilai Tukar Negara Kurs Tahun In- sample Out- sample Indonesia Malaysia Singapura Filipina Thailand Vietnam USD/IDR USD/MYR USD/SGD USD/PHP USD/THB USD/VND 2 Januari 2006 - 18 Januari 2018 2 Januari 2006 - 16 Januari 2018 2 Januari 2006 - 16 Januari 2018 2 Januari 2006 - 16 Januari 2018 2 Januari 2006 - 16 Januari 2018 2 Januari 2006 – 16 Januari 2018 2881 2881 2881 2881 2881 2881 262 262 262 262 262
262
Sumber: www.investing.com

## Langkah-langkah Unit test root
H0  : Variabel memiliki unit root H1  : Variabel tidak memiliki unit root Jika H0 diterima maka data yang dipakai adalah stationer Data level indeks dan level mata uang asia tenggara di- stationer -kan dengan menggunakan
ARCH Test Regresi variable sebagai dependen dengan klik Quick >> Estimate Equation >>Specific equation dengan y t = c
Setelah itu melihat heteroskeastisitas dari residual persamaan di atas dengan klik View >> Residual Diagnostics >> Heteroskedasticity Tests >> ARCH Jika Probabilitas F dan Chi-Square. ≤ 5% maka persamaan tersebut masuk ke dalam ke- luarga ARCH test atau nilai residual memiliki heteroskedastisitas.

## ARCH Family
Pada penelitian ini peneliti menggunakan Model ARCH, GARCH (1,1), TARCH (1,1,1),
EGARCH (1,1,1), PARCH (1,1), dan COMPO- NENT ARCH (1,1). Untuk mengurangi resiko dari para pemodal dalam memilih negara mana untuk berinvestasi.
Kriteria Informasi Model Volatilitas Rumus Alat ukur ini menunjukkan semakin kecil nilainya maka semakin baik model tersebut. AIC (Akaike’s Information Criterion) (1974)
Rumus SC (Scwahrz’s Bayesian Informa- tion Criterion) (1978)
Rumus HQC (Hannan-Quinn Information Criterion)

## Asumsi Distribusi
Terkutip dalam Jahufer (2015) asumsi dist- ibusi berguna untuk mengurangi heteroskedas- tisitas  nilai residual dari persamaan volatilitas . Pada penelitian ini hanya menggunakan distri- busi normal (Gaussian).
T adalah jumlah observasi.

## Evaluasi Forecast
Terkutip dalam David, Dikko, dan Gu- lumbe (2016) menggunakan RMSE dan MAE untuk memilih model ARCH  yang terbaik. Root Mean Squared Error (RMSE)
Terkutip dalam Srinivasan (2013) menggu- nakan RMSE dan  MAPE dalam mengevaluasi model ARCH.
Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Model Volatilitas Return US Dollar terhadap Rupiah
Tabel 3 Output Stationer Return USD/IDR
Sumber: Diolah sendiri
Gambar 1 Return USD/IDR
Sumber: Diolah sendiri
Gambar 2 Residual Univariate Regression Re- turn USD/IDR
Sumber: Diolah sendiri

## Tabel 4
Output ARCH  Test Return  USD/IDR
Sumber: Diolah sendiri
Nilai tukar US dollar terhadap Rupiah  ti- dak memiliki heteroskedastisitas terhadap diri sendiri sehingga tidak bisa memodelkan pera- malan ke depan dengan model ARCH.
Model Volatilitas Return US Dollar terhadap Ringgit Malaysia Tabel 5 Output Stasioner Return USD/MYR
Sumber: Diolah sendiri

## Tabel 6
Output ARCH Test USD/MYR
Sumber: Diolah sendiri

## Gambar 3 Return USD/MYR
Sumber: Diolah sendiri Gambar 4 Residual Univariate Regression Re- turn USD/MYR
Sumber: Diolah sendiri
Tabel 7 Model Volatilitas dari Return dari USD/MYR ARCH FAMILY AIC SC HQC ARCH GARCH (1,1) TARCH (1,1,1) IGARCH (1,1) EGARCH (1,1,1) PARCH (1,1,1) COMPONENT ARCH (1,1) -8.000019 -8.211669 -8.212327 -8.191548 -8.210187 -8.205787 -8.212898 -7.993805 -8.203383 -8.201970 -8.187405 -8.199830 -8.195430 -8.200470 -7.997779 -8.208682 -8.208594 -8.190055 -8.206454 -8.202054 -8.208419
Sumber: Diolah sendiri
Model volatilitas yang terbaik untuk return USD/MYR adalah COMPONENT ARCH (1,1) dengan nilai AIC dan HQC lebih rendah dari model lain. Berdasarkan model COMPONENT ARCH (1,1)  kurs USD/MYR memiliki hu- bungan positif antara risk-return . Model Volatilitas Return US Dollar terha- dapa Peso Filipina

## Tabel 8
Output Stasioner Return USD/PHP
Sumber: Diolah sendiri Gambar 5 Return USD/PHP
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 -0.02 -0.01 0.00 0.01 0.02 Series: D_USD_PHP
Sample 1/02/2006 1/16/2017 Observations 2880 Mean -2.11e-05 Median 0.000000 Maximum 0.017654 Minimum -0.022468 Std. Dev. 0.003917 Skewness -0.019850 Kurtosis 5.158148 Jarque-Bera 559.1013 Probability 0.000000
Gambar 6 Residual Univariate Regression Re- turn USD/PHP
Sumber: Diolah sendiri

## Tabel 9
Output ARCH Test Return USD/PHP Sumber: Diolah sendiri
Tabel 10 Model Volatilitas dari Return USD/PHP
ARCH FAMILY AIC SC HQC ARCH GARCH (1,1) TARCH (1,1,1) IGARCH (1,1) EGARCH (1,1,1) PARCH (1,1,1) COMPONENT ARCH (1,1) -8.259323 -8.387420 -8.387742 -8.381875 -8.378661 -8.377524 -8.386347 -8.253108 -8.379135 -8.377385 -8.377732 -8.368304 -8.367167 -8.373919 -8.257083 -8.384434 -8.384009 -8.380381 -8.374928 -8.373791
-8.381868
Sumber: Diolah sendiri
Model volatilitas yang terbaik untuk return USD/PHP adalah  GARCH (1,1)  dengan nilai pa-
ling rendah pada SC dan HQC. Kurs USD/PHP dipengaruhi oleh volatilitas periode sebelumnya.
Model Volatilitas Return US Dollar terhadap Dollar Singapura
Tabel 11 Stasioner Return USD/SGD
Sumber: Diolah sendiri Gambar 7 Return USD/SGD
Sumber: Diolah sendiri
Gambar 8 Residual Univariate Regression Re- turn USD/SGD
Sumber: Diolah sendiri

## Tabel 12 ARCH Test Return USD/SGD
Sumber: Diolah sendiri
Tabel 13

## Model Volatilitas dari Return USD/SGD
ARCH FAMILY AIC SC HQC ARCH GARCH (1,1) TARCH (1,1,1) IGARCH (1,1) EGARCH (1,1,1) PARCH (1,1,1) COMPONENT ARCH (1,1) -8.412833 -8.599354 -8.601918 -8.591200 -8.599354 -8.598508 -8.597961 -8.406619 -8.588997 -8.591561 -8.587058 -8.588997 -8.588151 -8.585533 -8.410593 -8.595621 -8.598185 -8.589707 -8.595621 -8.594775 -8.593481
Sumber: Diolah sendiri
Kurs US Dollar terhadap Singapura Dollar memiliki model terbaik pada TARCH (1,1,1). Oleh sebab itu, kurs US Dollar terhadap Singa- pura Dollar dipengaruhi oleh berita baik dan buruk.

## Model Volatilitas Return US Dollar terhadap
Bhat Thailand
Tabel 14 Stasioner Return USD/THB
Sumber: Diolah sendiri Gambar 9 Return USD/THB
Sumber: Diolah sendiri
Gambar 10 Residual Univariate Regression USD/THB

## Tabel 15 Output ARCH Test Return USD/THB
Sumber: Diolah sendiri
Tabel 16

## Model Volatilitas dari Return USD/THB
ARCH FAMILY AIC SC HQC ARCH GARCH (1,1) TARCH (1,1,1) IGARCH (1,1) EGARCH (1,1,1) PARCH (1,1,1) COMPONENT ARCH (1,1) -8.220325 -8.331282 -8.441078 -8.331282 -8.444100 -8.456721 -8.438021 -8.214111 -8.327139 -8.430721 -8.327139 -8.433743 -8.446364 -8.425592 -8.218085 -8.329788 -8.437345 -8.329788 -8.440367 -8.452988 -8.433541
Sumber: Diolah sendiri
Model volatilitas yang terbaik untuk return USD/THB adalah PARCH (1,1)  dengan nilai terendah baik AIC, SC, dan HQC. Kurs USD/ THB memiliki long memory dengan lag sebe- lumnya. Jadi setiap pergerakan Kurs tersebut memiliki korelasi yang panjang dari lag sebe- lumnya.

## Model Volatilitas Return US Dollar terhadap
Dong Vietnam
Tabel 17 Stasioner Return USD/VND
Sumber:  Diolah sendiri
Gambar  11: Return USD/VND
Sumber: Diolah sendiri
Gambar 12 Residual Univariate Regression  Re- turn USD/VND
Sumber: Diolah sendiri

## Tabel 18
Output  ARCH Test Return USD/VND
Sumber: Diolah sendiri

## Tabel 19
Model Volatilitas Return USD/VND
ARCH FAMILY AIC SC HQC ARCH GARCH (1,1) TARCH (1,1,1) IGARCH (1,1) EGARCH (1,1,1) PARCH (1,1,1) COMPONENT ARCH (1,1) -9.342469 -9.562195 -9.608236 -9.729146 -9.530706 -9.621147 -9.566085 -9.336255 -9.553909 -9.597879 -9.725003 -9.520350 -9.621147 -9.553657 -9.340229 -9.559208 -9.604503 -9.727653 -9.526973 -9.627771
-9.561605
Sumber: Diolah sendiri
Model volatilitas yang terbaik return USD/ VND adalah  IGARCH (1,1) dengan nilai AIC, SC dan HQC paling rendah. Kurs USD/VND memiliki persistensi ke depan atas pergerakan- nya.

## Model Volatilitas Return Indeks Jakarta
Composite Stock Exchange
Tabel 20 Stasioner Return JKSE COMPOSITE
Sumber: Diolah sendiri Gambar 13
Return JKSE COMPOSITE
Sumber: Diolah sendiri
Gambar 14 Residual  Univariate Regression JKSE COM- POSITE

## Tabel 21
Output ARCH Test  Return JKSE

## COMPOSITE
Sumber: Diolah sendiri
Tabel 22
Model volatilitas JKSE Composite Index ARCH FAMILY AIC SC HQC ARCH GARCH (1,1) TARCH (1,1,1) IGARCH (1,1) EGARCH (1,1,1) PARCH (1,1,1) COMPONENT ARCH (1,1) -5.828902 -6.034711 -6.043387 -6.003729 -6.049473 -6.050199 -6.037497 -5.822355 -6.025982 -6.032476 -5.999365 -6.038562 -6.039288 -6.024404 -5.826534 -6.031555 -6.039441 -6.002151 -6.045527 -6.046253 -6.032763
Sumber: Diolah sendiri
Model volatilitas JKSE Composite Index yang terbaik adalah PARCH (1,1) dengan  AIC, SC, dan HQC paling rendah.  Bahan pertim- bangan yang baik untuk Indeks JKSE di Indo- nesia adalah long memory dari lag sebelumnya.

## Model Volatilitas Return Indeks KLSE
Malaysia
Tabel 23
Output Return KLSE
Sumber: Diolah sendiri Gambar 15 Return KLSE
Sumber: Diolah sendiri
Gambar 16 Residual Univariate Regression Re- turn KLSE

## Tabel 24 Output ARCH Test Return KLSE
Sumber: Diolah sendiri
Tabel 25

## Model volatilitas KLSE Malaysia
ARCH FAMILY AIC SC HQC ARCH GARCH (1,1) TARCH (1,1,1) IGARCH (1,1) EGARCH (1,1,1) PARCH (1,1,1) COMPONENT ARCH (1,1) -7.638242 -7.745629 -7.762402 -7.719798 -7.769526 -7.769861 -7.746919 -7.628654 -7.732845 -7.746422 -7.713406 -7.753546 -7.753881 -7.727743 -7.634693 -7.740896 -7.756487 -7.717431 -7.763611 -7.763945 -7.739820
Sumber: Diolah sendiri
Model volatilitas KLSE Malaysia yang ter- baik adalah  PARCH (1,1) dengan nilai AIC, SC, dan HQC paling rendah. Indeks Malaysia memiliki long memory terhadap lag sebelum- nya.
Model Volatilitas Return PSEI COMPOSITE

## Tabel 26 Stasioner Return PSEI
Sumber : Diolah sendiri
Gambar17 Return PSEI COMPOSITE
Sumber : Diolah sendiri
Gambar 18 Residual Univariate Regression PSEI

## Tabel 27
Output ARCH Test Return PSEI
Sumber: Diolah sendirii
Tabel 28 Model Volatilitas dari Return PSEI Composite Index ARCH FAMILY AIC SC HQC ARCH GARCH (1,1) TARCH (1,1,1) IGARCH (1,1) EGARCH (1,1,1) RePARCH (1,1,1) COMPONENT ARCH (1,1) -6.386603 -6.515090 -6.550191 -6.491054 -6.540299 -6.538035 -6.512127 -6.374738 -6.499271 -6.530416 -6.483144 -6.520524 -6.518260 -6.488398 -6.382153 -6.509157 -6.542774 -6.488087 -6.532882 -6.530618 -6.503227
Sumber: Diolah sendiri
Model volalitilitas yang terbaik untuk PSEI Composite Index adalah  TARCH (1,1,1) de- ngan  nilai AIC, SC, dan HQC paling rendah. Indeks Filipina sangat sensitive pergerakannya atas berita baik dan buruk disebabkan nilai dari parameternya bernilai absolut.
Model Volatilitas Return SET INDEX Thai- land
Tabel 29 Stasioner Return SET INDEX
Sumber: Diolah sendiri
Gambar 19 Return SET INDEX
Sumber: Diolah sendiri
Gambar 20 Residual Univariate Regression Re- turn SET INDEX

## Tabel 30
Output ARCH Test SET INDEX
Sumber: Diolah sendiri
Tabel 31 Model Volatilitas dari Return Thailand (SET INDEX) ARCH FAMILY AIC SC HQC ARCH GARCH (1,1) TARCH (1,1,1) IGARCH (1,1) EGARCH (1,1,1) PARCH (1,1,1) COMPONENT ARCH (1,1) -6.636634 -6.852340 -6.882045 -6.839502 -6.892311 -6.890913 -6.854465 -6.625832 -6.837937 -6.864041 -6.832301 -6.874307 -6.872910 -6.832861 -6.632606 -6.846969 -6.875331 -6.836816 -6.885597 -6.884199 -6.846409
Sumber: Diolah sendiri
Model volatilitas Thailand (SET INDEX) yang terbaik adalah EGARCH (1,1,1) dengan nilai AIC, SC, dan HQC paling rendah. Indeks SET Thailand memiliki informasi a symmetric (salah satu pihak memiliki informasi lebih ba- nyak dari yang lain.
Model Volatilitas Return Straits Times Index Singapura
Tabel 32
Stasioner Return STI Sumber: Diolah sendiri Gambar 21 Return STI
Sumber: Diolah sendiri
Gambar 22 ResidualUnivariate Regression Re- turn STI

## Tabel 33
Output ARCH Test Return STI
Sumber: Diolah sendiri
Tabel 34 Model Volatilitas dari Return Singapura
(Straits Times Index) ARCH FAMILY AIC SC HQC ARCH GARCH (1,1) TARCH (1,1,1) IGARCH (1,1) EGARCH (1,1,1) PARCH (1,1,1) COMPONENT ARCH (1,1) -7.123586 -7.239901 -7.264449 -7.227195 -7.261849 -7.261642 -7.229499 -7.113124 -7.225951 -7.247011 -7.220220 -7.244411 -7.244205 -7.216362 -7.119692 -7.234709 -7.257959 -7.224599 -7.255359 -7.255152 -7.229499
Sumber: Diolah sendiri
Model volatilitas Singapura (STI) yang ter- baik adalah  TARCH (1,1,1) dengan nilai AIC, SC, dan HQC paling rendah. Dimana berita baik memiliki perbedaan dengan berita buruk.
Model Volatilitas Return VN INDEX Viet- nam
Tabel 36 Stasioner VN Index  Vietnam
Sumber: Diolah sendiri

## Gambar 23 Return VN INDEX
Sumber: Diolah sendiri
Gambar 24 Residual Univariate Regression VN INDEX
Sumber : Diolah sendiri

## Tabel 37 Output  ARCH Test VN INDEX
Sumber: Diolah sendiri
Tabel 38 Model Volatilitas dari Index Vietnam (VN) ARCH FAMILY AIC SC HQC ARCH GARCH (1,1) TARCH (1,1,1) IGARCH (1,1) EGARCH (1,1,1) PARCH (1,1,1) COMPONENT ARCH (1,1) -5.747644 -5.960663 -5.966615 -5.936469 -5.966089 -5.961769 -5.959395 -5.741282 -5.952181 -5.956013 -5.932228 -5.955486 -.5.951167 -5.946672 -5.745348 -5.957601 -5.962788 -5.934938 -5.962262 -5.957942 -5.954802 Sumber: Diolah sendiri
Model volatilitas Vietnam (VN) yang terbaik adalah TARCH (1,1,1) dengan ni- lai AIC, SC, dan HQC paling rendah. Pada Vietnam Index (VN) terdapat perbedaan pe- ngaruh antara berita baik dan berita buruk.

## Tabel 39
Perbandingan RMSE dan MAPE KURS USD terhadap KURS ASIA TENGGARA Kurs Model RMSE MAPE USD/MYR USD/PHP USD/SGD USD/THB USD/VND CARCH (1,1) GARCH (1,1) TARCH (1,1,1) PARCH (1,1) IGARCH (1,1) 0.001978 0.002650 0.002752 0.002016 0.001114 89.93686 98.38625 98.03163 88.99072 76.03501
Sumber: Diolah sendiri
Dari table di atas dapat dketahui bahwa kurs yang memiliki uji out-sample paling ren- dah adalah kurs USD terhadap Vietnam.
Tabel 40 Perbandingan RMSE, MAE, dan MAPE In- deks di ASIA TENGGARA INDEKS Model RMSE MAE MAPE JKSE KLSE PSEI STI SETI VN PARCH (1,1) PARCH (1,1) TARCH (1,1,1) TARCH (1,1,1) EGARCH  (1,1,1) TARCH (1,1,1) 0.005352 0.005818 0.009657 0.012183 0.014557 0.020153 0.004035 0.004339 0.007446 0.009280 0.010597 0.015373 117.8854 110.4565 109.9787 104.9421 112.7871 104.3294
Sumber: Diolah sendiri
Tabel di atas menyimpulan bahwa nega- ra yang paling kecil memiliki risiko dalam memprediksi keuntungan di masa depan ada- lah di Indonesia dengan RMSE dan MAE pa- ling kecil.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Pada penelitian ini dapat disimpulkan bahwa: 1.  Untuk kurs USD terhadapa kurs di ASIA TENGGARA, USD/IDR tidak memiliki residual yang memiliki heteroskedastisi- tas sehingga tidak dapat dimasukkan ke dalam model GARCH (1,1). Untuk USD/ PHP model yang terbaik adalah GARCH (1,1). Untuk USD/SGD model yang ter- baik adalah TARCH (1,1,1). Untuk USD/ THB model yang terbaik adalah PARCH (1,1). Terakhir, USD/VND model yang terbaik adalah IGARCH (1,1). Dari kelima Nilai tukar yang memiliki risiko teren- dah dalam memprediksi ke depan adalah USD/VND atau kurs USD terhadap Viet- nam Dong.
2.  Untuk Indeks di Asia Tenggara terdapat be- berapa negara yang memiliki metode yang sama dalam membuat model. Untuk In- donesia, Malaysia menggunakan PARCH (1,1), sedangkan Filipina, Singapura dan Vietnam menggunakan TARCH (1,1). Ter- akhir Thailand menggunakan EGARCH (1,1,1). Negara yang paling kecil memiliki risiko dalam memprediksi keuntngan di masa depan adalah Indonesia.

## Saran
Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan beragam error distribution dan metode yang lain untuk membuat model un- tuk menganalisis pergerakan return kurs dan Indeks di ASIA TENGGARA.

## DAFTAR PUSTAKA
Akaike, H.1974. A New Look at the Statistical Model Identification . IEEE Transactions on Automatic Control AC-19(6), 716-23 Al-Najjar, M.D.2016. Modelling and Estimation of Volatility Using ARCH/GARCH Models in Jordan’s Market. Asian Journal of Finance & Accounting 8 Bhat, U. K., and Shah, A. Z. S.2015.Empirical Investigation of the Relationship between Exchange Rate Movements and Stock Mar- ket Volatility in the Context of Pakistan.
Pakistan Business Review
Boako, G., Agyemang-Badu, A.A., Frimpong,
M.J.2015. Volatility Dynamics In Equity
Returns : A MULTI-GARCH APPROACH . European Journal of Business and Innova- tion Research 3,1,36-45
Blitz, D., Pang, J., & Van Vliet, P. (2013). The vol- atility effect in emerging markets. Emerging Markets Review , 16 , 31-45.
Bollerslev, T.1986. Generalised Autoregressive
Conditional Heteroskedasticity. Journal of
Econometrics   31, 307 – 27
Bollerslev, T., Chou, R. Y. and Kroner, K.
F.1992. ARCH Modelling in Finance: A Review of the Theory and Empirical Evi- dence. Journal of Econometrics 52(5),
5-59
Brooks, C.2014. Introductory Econometrics for Finance THIRD EDITION . Cambridge University Press
Chang, C-L., and McAleer, M. 2017. The cor- rect regularity condition and interpretation of asymmetry in EGARCH. Economics Let- ters 161, 52-55 Chtourou, H.2015. Modelling and forecasting the Dow Jones stock index with the EGARCH
model . International Journal of Economics Practices and Theories 5, 1 David, O.R., and Dikko, G. H., and Gulumbe U. S.2016. Modelling Volatility of the Exchange Rate of the Naira to Major Currencies . CBN Journal of Applied Statistics 7,2 Dickey, D. A. and Fuller, W. A.1979. Distribution of Estimators for Time Series Regressions with a Unit Root. Journal of the American Statistical Association 74, 427-31 Glosten, L. R., Jagannathan, R. and Runkle, D. E. (1993).On the Relation between the Ex- pected Value and the Volatility of the No- minal Excess Returns on Stocks. Journal of Finance, 48(5); 1779-1791.
Guo, H., & Neely, C. J. (2008). Investigating the intertemporal risk–return relation in inter- national stock markets with the component GARCH model. Economics letters , 99 (2), 371-374.
https://www.investing.com/indices/idx-compos- ite-historical-data. Diakses 20 Januari 2018 https://www.investing.com/indices/vn-histori- cal-data. Diakses 20 Januari 2018 https://www.investing.com/indices/psei-compos- ite-historical-data. Diakses 20 Januari 2018 https://www.investing.com/indices/singapore- straits-time-historical-data. Diakses 20 Ja- nuari 2018 https://www.investing.com/indices/ftse-malaysia- klci-historical-data. Diakses 20 Januari 2018 https://www.investing.com/indices/thailand- set-historical-data. Diakses 20 Januari 2018 https://www.investing.com/currencies/usd-idr- historical-data. Diakses 20 Januari 2018 https://www.investing.com/currencies/usd-vnd- historical-data. Diakses 20 Januari 2018 https://www.investing.com/currencies/usd-myr- historical-data. Diakses 20 Januari 2018 https://www.investing.com/currencies/usd-php- historical-data. Diakses 20 Januari 2018 https://www.investing.com/currencies/usd-thb- historical-data. Diakses 20 Januari 2018 https://www.investing.com/currencies/usd-sgd- historical-data. Diakses 20 Januari 2018

## Jahufer, A.2015. CHOOSING THE BEST PER-
FORMING GARCH MODEL FOR SRIL- ANKA STOCK MARKET BY NON-PARA- METRIC SPESIFICATION TEST . Journal of Data Science 13, 457-472 Katsiampa, P.2017. Volatility Estimation for Bit- coin: A Comparison of GARCH Models .
Economic Letters 158, 3-6 Mustafa, A., Ahmad H. M., and Ismail N.2017. Modelling and Forecasting US Dollar/ Ma- laysian Ringgit Exchange Rate .  Reports on
Economics and Finance 3,1,1-13 Nelson, D. B. (1991). Conditional Heterosce- dasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. http:// dx.doi.org/10.2307/2938260 Petrica, C.U., and Stancu, S.2017. Empirical Re- sults of Modelling EUR/RON Exchange Rate using ARCH, GARCH, EGARCH, TARCH, and PARCH Romanian Statistical Review
1, p57-72
Schwarz’s, G.1978.Estimating the Dimension of a Model. Annals of Statistics 6, 461-4
Schwert, W. (1989). Stock Volatility and Crash of ’87. Review of Financial Studies, 3; 77– 102.
Srinivasan, K.2013. Modelling Symmetric and A symmetric Volatility for Select Stock Fu- tures in India: Evidence from GARCH Family Models. Ushus-Journal of Business Management 1
Taylor, S. J. (1986). Modelling Financial Time Series. New York. John Wiley and Sons Inc. Zakoian, J. M. (1994). Threshold heteroskedas- tic models. Journal of Economic Dynamics and control , 18 (5), 931-955.