Hasil Model Non Parametrik dengan Pendekatan Sinyal (Signal Approach)

4.2.1. Hasil Model Non Parametrik dengan Pendekatan Sinyal (Signal Approach)

1. Penentuan Periode Krisis Mata Uang di Indonesia

Untuk menetukan periode krisis, maka ditentukan dahulu Exchange Market Pressure (EMP) , yang didapat berdasarkan formula yang disusun oleh , Kaminsky dan Reinhart (2000) dan Edison (2000), rata-rata tertimbang dari perubahan nilai kurs (disimbolkan dengan δ ), tingkat perubahan cadangan et

devisa / rate of change of the reserve ( δ ). Bobot yang dipilih merupakan dua R t

komponen indeks yang sama dengan volatilitas sampel. Jika diumpamakan σ δ e

merupakan simpangan baku/ standar deviasi dari tingkat perubahan mata uang dan σ merupakan simpangan baku/ standar deviasi dari tingkat perubahan cadangan δ R

devisa. Dalam penelitian ini EMP yang dihitung diklasifikasikan menjadi 2 yaitu EMP krisis (1990.1-1998.12) dan EMP paska krisis (1999.1-2006.12). Alasan klasifikasi tersebut adalah untuk menghindari data terlalu memusat dan akhirnya menutup peluang data lain untuk muncul. Dari perhitungan tersebut maka di dapat EMP setiap bulan pada pra krisis dan krisis, mean ( μ) -0.015695 dan standar deviasinya ( σ) 0.183601, sedangkan pada paska krisis, mean (μ) -0.0072314 dan standar deviasinya ( σ) 0.075787966.

Dengan didapatkan nilai EMP setiap bulan, maka periode krisis berdasarkan formula ; jika EMP < μ EMP +m σ EMP , maka terjadi krisis (1) dan sebaliknya (0). Sehingga didapatkan periode krisis yang dalam penelitian ini akan diperbandingkan berdasarkan signal horizonnya. Jadi, dengan signal horizon yang berbeda yaitu 24 bulan, 18 bulan, dan 12 bulan sebelum krisis terdapat beberapa bulan krisis dalam beberapa periode/episode pada krisis mata uang di Indonesia, yaitu :

TABEL 4.7.

BULAN-BULAN KRISIS DI INDONESIA PERIODE 1990.1-2006.12

Pendekatan

Tahun dan Bulan Krisis

Sumber : Data diolah

Sumber : Data diolah

GRAFIK 4.6.

PERIODEISASI KRISIS DENGAN BERBAGAI PENDEKATAN

Menurut Santiago Herrera dan Conrado Garcia tahun 1999 (dalam Adiningsih, et al, 2002) menyatakan bahwa jika antara suatu seri (sekumpulan) Menurut Santiago Herrera dan Conrado Garcia tahun 1999 (dalam Adiningsih, et al, 2002) menyatakan bahwa jika antara suatu seri (sekumpulan)

Sumber : Data diolah

GRAFIK 4.7.

EXCHANGE MARKET PRESSURE SEBELUM DAN SETELAH KRISIS MATA UANG

2. Penyusunan Leading Indikator

Variabel yang digunakan diambil dari model yang dibangun oleh Herrera dan Garcia. Dalam model ini ide dasarnya adalah langsung menganalisis dan mengindentifikasi variabel yang dapat membantu dan mengantisipasi situasi dimana krisis sering terjadi secara sederhana karena dapat diupdate setiap bulan dengan biaya yang terjangkau. Selain itu berdasarkan penelitian oleh Susatyo (2002), dimana Ia melakukan ekstraksi sinyal berdasarkan pendekatan Kaminsky- Reinhart terhadap 14 indikator utama Indonesia dengan periode 1990-2000 berbasis data bulanan, yang pada akhirnya variabel yang memiliki potensi krisis adalah variabel berdasarkan model yang dibangun oleh Herrera-Garcia, yaitu M2/Reserve, Pertumbuhan Riil Kredit Domestik, Real Effective Exchange Rate, dan Inflasi.

3. Mekanisme Pembentukan Sinyal

Untuk pembentukan sinyal ditetapkan terlebih dahulu signal horizon yang digunakan. Pada penelitian ini digunakan 3 signal horizon, yaitu 24 bulan, 18 bulan, dan 12 bulan. Artinya dalam waktu 24, 18, dan 12 bulan variabel leading indicator akan memberikan sinyal terlebih dahulu sebelum adanya krisis.

Proses pra peringatan krisis terjadi pada saat variabel yang diamati (variabel utama indikator) melampaui ambang batas normalnya (threshold) yaitu μ + mσ. Sinyal krisis (1) akan muncul ketika Xi,j melewati threshold dan

sebaliknya (0). Sinyal krisis dapat berada di bawah atau di atas threshold, tergantung pada hubungan variabel terhadap potensi terjadinya krisis.

TABEL 4.8.

ARAH INDIKATOR MELEWATI PAGU KETENTUANNYA

Indikator Relevansi Pagu Ketentuan

Mata uang Riil

Di atas

M2/Cadangan devisa

Di atas

Tingkat inflasi

Di atas

Pertumbuhan Riil Kredit Domestik

DI atas

Sumber : Data Diolah

Dari definisi sinyal ini, maka kinerja indikator bisa diukur. Jika indikator menunjukan sinyal yang mengarah pada kemungkinan kondisi terjadinya krisis, maka dikatakan sinyal bagus (good signal). Sebaliknya, jika sinyal tidak mengarah pada kondisi terjadinya krisis setelah 24, 18, 12 bulan kemudian, maka dikatakan sinyal palsu/gangguan (false signal / noise). Rasio sinyal palsu terhadap sinyal bagus disebut noise-to-signal ratio dan rasio ini memainkan peran penting dalam menentukkan bekerjanya sistem peringatan dini (early warning sistem) sebelum krisis. Hasil dari masing-masing indikator yang disebutkan diatas dapat disimpulkan dalam tabel matrik 2x2 berikut (Kaminsky et al, 1998):

1. Hasil Matrik Sinyal Indikator M2/Reserve

TABEL 4.9. HASIL MATRIKS SINYAL INDIKATOR M2/RESERVE DENGAN BEBERAPA PENDEKATAN

12 Bulan M2/RESERVE ABCDABCDABCD

24 Bulan

18 Bulan

Kaminsky ( μ + 3σ ) 0 0 1 191 0 0 1 191 0 0 1 191 Garcia ( μ + 1.5σ )

Sumber : Data Diolah

Keterangan : • A = Jumlah bulan dimana indikator menunjukkan sinyal baik, indikator yang melewati (baik di atas ataupun di bawah) batas pagu

ketentuannya (treshold)/good signal. • B = Jumlah bulan dimana indikator menunjukkan sinyal palsu atau gangguan (false signal) • C = Jumlah bulan dimana indikator gagal untuk menunjukkan sinyal baik (missed signal) • D = Jumlah bulan dimana indikator tertahan untuk menunjukkan sinyal palsu (no event)

TABEL 4.10.

UKURAN PENENTUAN METODE EWS IDEAL PENDEKATAN SINYAL

Lestano M2/Reserve

24 18 12 24 18 12 24 18 12 24 18 12 NTS (Noise To Signal Ratio)

- - - 3 10 19 6 15 28 11 15.3 17

% Of Obs. Correctly Called 99.5 99.5 99.5 88.4 85.8 83.1 88.24 84.6 81 86.7 84.5 83.7 % Of Crises Correctly Called

0 0 0 56.6 51.1 43.9 60.8 53.5 42.9 64.7 65.4 64.7 % Of False Alarms Of Total Alarms

- - 9.1 27.3 45.5 16.2 37.8 59.5 26.7 34.6 37.7 % Prob. Of Crisis given an Alarm (Pc)

--- 90.9 72.7 54.5 83.8 62.2 40.5 73.3 65.4 62.3 % Prob. Of Crisis given No Alarm

Sumber : Data diolah Keterangan M2/Reserve

1. Noise To Signal Ratio (NTS) mengukur/membandingkan jumlah sinyal yang salah (kesalahan tipe 2) terhadap jumlah sinyal benar (kesalahan tipe 1), sehingga semakin kecil NTS maka semakin kecil NTS, maka semakin baik untuk digunakan sebagai indikator krisis. Dari tabel di atas dari 4 pendekatan yang digunakan, maka pendekatan oleh Garcia menunjukkan NTS terkecil dengan signal horizon 24 bulan sebesar 0.03. Artinya setiap

100 sinyal yang muncul probabilitas munculnya sinyal salah (false sinyal) pada indikator M2/Reserve adalah 3 sinyal/3%

2. % Of Obs. Correctly Called, merupakan ukuran yang menjelaskan seberapa dapatkah indikator tersebut memberikan respon yang tepat dalam observasi yang dilakukan. Artinya pemunculan sinyal dapat memberikan indikasi yang sesuai dengan kondisi aktual. Demikian, pembuat kebijakan tepat dalam memberikan langkah antisipatif. Sehingga semakin besar proporsi suatu observasi memberikan respon yang tepat, maka semakin baik digunakan sebagai indikator sistem peringatan dini. Dalam tabel di atas pendekatan dengan metode Kaminsky baik dengan menggunakan signal horizon 24, 18, dan 12 sebelum krisis dapat menjelaskan sebesar 99,5%. Artinya dalam setiap kemunculan 100 sinyal, probabilitas observasi memberikan hasil yang tepat sebesar 99,5 kali.

3. % Of Crises Correctly Called, merupakan ukuran yang menunjukkan seberapa tepatkah suatu indikator dapat menginyaratkan bahwa suatu sinyal dapat memberikan respon terjadinya krisis secara tepat. Sehingga semakin besar respon benar dalam peringatan krisis, maka semakin baik sebagai indikator sistem peringatan dini. Dalam kasus dengan indikator M2/Reserve, pendekatan oleh Lestano memberikan respon terbesar baik

24, 18, maupun 12 bulan sebesar 64.7, 65.4, 64.7%. Artinya proporsi kemunculan good sinyal lebih besar dibandingkan missed signal, sehingga pendekatan lestano secara tepat dan meyakinkan sebesar 65% sinyal yang muncul diikuti dengan krisis pada selang waktu di atas.

4. % Of False Alarms Of Total Alarms, merupakan ukuran yang menunjukkan besar atau jumlah false alarm dalam dominasi terhadap total alarm. Sehingga semakin kecil % false alarm, semakin baik indeks komposit indikator sebagai sistem peringatan dini. Pada indikator ini pendekatan Garcia memberikan hasil terbaik, yaitu dapat meminimalkan potensi sinyal salah hanya sekitar 9,1%, 27,3%, dan 45,5% probabilitas suatu ekstraksi sinyal mengeluarkan sinyal palsu (false signal) dalam setiap 100 kali kemunculan sinyal. Dimana dampak false signal ini sangat berbahaya bagi perekonomian karena tidak terperingatan

5. % Prob. Of Crisis given an Alarm (Pc), merupakan ukuran probabilitas terjadinya krisis ketika sinyal dikeluarkan. Semakin tinggi peluang terjadinya krisis saat sinyal muncul, semakin baik indeks komposit indikator sebagai sistem peringatan dini. Dari tabel di atas pendekatan dengan metode Garcia memberikan probabilitas tertinggi dibandingkan lainnya dalam berbagai signal horizon (24, 18, dan 12 bulan). Ini berarti saat sinyal dikeluarkan peluang terjadinya krisis sebesar 90.9, 72.7, dan 54.5%.

6. % Prob. Of Crisis given No Alarm, merupakan ukuran yang menunjukkan terjadinya krisis ketika sinyal tidak muncul. Dengan demikian semakin kecil peluang terjadinya krisis saat sinyal tidak muncul, maka semakin baik indeks komposit indikator sebagai sistem peringatan dini. Dalam tabel di atas semua pendekatan memberikan respon yang sama, namun signal horizon 24 bulan memberikan nilai terkecil, yaitu 0,52%. Sehingga 6. % Prob. Of Crisis given No Alarm, merupakan ukuran yang menunjukkan terjadinya krisis ketika sinyal tidak muncul. Dengan demikian semakin kecil peluang terjadinya krisis saat sinyal tidak muncul, maka semakin baik indeks komposit indikator sebagai sistem peringatan dini. Dalam tabel di atas semua pendekatan memberikan respon yang sama, namun signal horizon 24 bulan memberikan nilai terkecil, yaitu 0,52%. Sehingga

Kesimpulan : dari analisis beberapa indikator tersebut, maka pendekatan yang tepat untuk digunakan sebagai sistem peringatan dini untuk variabel M2/Reserve terkait kasus krisis mata uang di Indonesia adalah pendekatan oleh Garcia dengan signaling horizon 24 bulan. Alasan yang mendasar adalah dapat memberikan probabilitas terjadinya krisis yang tinggi saat sinyal muncul dan selain itu pendekatan Garcia memberikan nilai NTS terkecil.

2. Hasil Matrik Sinyal Indikator Pertumbuhan Riil Kredit Domestik

TABEL 4.11.

HASIL MATRIKS SINYAL INDIKATOR PERTUMBUHAN RIIL KREDIT DOMESTIKDENGAN BEBERAPA PENDEKATAN

Pertumbuhan Riil Kredit

Kaminsky ( μ + 3σ ) 0 2 1 190 0 2 1 190 0 2 1 190 Garcia ( μ + 1.5σ )

Sumber : Data diolah

TABEL 4.12. UKURAN PENENTUAN METODE EWS IDEAL PENDEKATAN SINYAL

Lestano Pertumbuhan Kredit Riil Domestik

24 18 12 24 18 12 24 18 12 24 18 12 NTS (Noise To Signal Ratio)

23 1,7 6 21 % Of Obs. Correctly Called

98.4 98.4 98.4 94.17 93.69 92.72 90.61 89.20 88.26 91.47 90.52 89.1 % Of Crises Correctly Called

0 0 0 29.41 25 14.29 29.41 20.83 13.64 32 26.1 15 % Of False Alarms Of Total Alarms

0 20 60 0 44.44 66.67 11.11 33.33 66.67 % Prob. Of Crisis given an Alarm (Pc)

55.56 40 88.89 66.67 40 % Prob. Of Crisis given No Alarm

Sumber : Data yang diolah

Keterangan Matrik Indikator Variabel Pertumbuhan Kredit Riil Domestik

1. Noise To Signal ratio, mengukur sinyal yang salah sebagai rasio terhadap sinyal benar, sehingga semakin kecil rasio ini akan semakin baik. Dalam variabel indikator Pertumbuhan Riil Kredit Domestik, NTS terkecil adalah dengan pendekatan Garcia, yaitu pada signal horizon 24, 18, dan 12 sebesar 0%, 2.1%, 10.9%. ini berarti setiap pemunculan sinyal selalu diikuti krisis, atau proporsi sinyal palsu untuk muncul sangatlah kecil

2. % Of Obs. Correctly Called, dimana pada tabel di atas potensi sinyal yang memberikan respon benar ditunjukkan dengan pendekatan Kaminsky pada berbagai signal horizon sebesar 98.4%

3. % Of Crises Correctly Called, dimana menunjukkan probability suatu good sinyal terjadi pada setiap kemunculan sinyal. Dalam pengamatan di atas pendekatan Lestano mampu menjelaskan hingga 32%, 26,087%, dan 15% dari signal horizon 24, 18, dan 12 bulan

4. % Of False Alarms Of Total Alarms, dimana menunjukkan probabilitas munculnya sinyal palsu sebagai rasio total sinyal krisis yang terjadi. Dalam pengamatan di atas pendekatan Garcia dapat menjelaskan perilaku false alarm sebesar 0, 20%, dan 60% dalam signal horizon 24, 18, dan 12 bulan

5. % Prob. Of Crisis given an Alarm (Pc), yaitu ukuran yang menunjukkan probabilitas terjadinya krisis ketika sinyal muncul. Dalam pengamatan di atas pendekatan oleh Garcia sebesar 100%, 80%, dan 40% pada 24, 18, dan 12 sinyal horizon

6. % Prob. Of Crisis given No Alarm, ukuran yang menunjukkan probabilitas terjadinya krisis ketika sinyal tidak muncul. Ini berarti semakin kecil, semakin baik digunakan sebagai sistem peringatan dini. Pada pengamatan di atas pendekatan oleh Kaminsky menunjukkan probabilitas terkecil hanya sebesar 0.52% dalam berbagai signal horizon

Kesimpulan : Dari penjelasan seperangkat indikator terhadap variabel Pertumbuhan Riil Kredit Domestik, maka pendekatan yang digunakan adalah pendekatan oleh Garcia dengan signal horizon 24 bulan. Pertimbangannya adalah pendekatan Garcia menunjukkan probabilitas false alarm terkecil, dan memberikan probabilitas terbesar terjadinya krisis saat sinyal muncul. Selain itu yang terpenting memberikan nilai NTS terkecil dibanding pendekatan lainnya

3. Hasil Matrik Sinyal Indikator Real Effective Exchange Rate

TABEL 4.13.

HASIL MATRIKS SINYAL INDIKATOR REAL EFFECTIVE EXCHANGE RATE DENGAN BEBERAPA PENDEKATAN

Pertumbuhan Riil Kredit

12 Bulan Domestik

Kaminsky ( μ + 3σ ) 0 4 1 188 0 4 1 188 0 4 1 188 Garcia ( μ + 1.5σ )

Sumber : Data diolah

TABEL 4.14. UKURAN PENENTUAN METODE EWS IDEAL PENDEKATAN SINYAL

Pertumbuhan Kredit Riil

Lestano Domestik

24 18 12 24 18 12 24 18 12 24 18 12 NTS (Noise To Signal Ratio)

25.73 6.86 13.54 25.68 % Of Obs. Correctly Called

97.41 97.41 97.41 94.37 91.55 88.73 88.13 84.79 81.73 87.73 85 81.36 % Of Crises Correctly Called

0 0 0 66.67 60 50 60.42 51.28 44.12 60 54.55 44.44 % Of False Alarms Of Total Alarms

0 25 50 19.44 41.18 58.33 18.92 35.14 56.76 % Prob. Of Crisis given an Alarm (Pc)

75 50 80.56 58.82 41.67 81.08 64,86 43.24 % Prob. Of Crisis given No Alarm

Sumber : Data yang diolah Keterangan Matrik Indikator REER

1. Noise to Signal Ratio, yaitu menunjukkan perbandingan jumlah sinyal salah terhadap sinyal benar. Semakin kecil nilai perbandingan, maka semakin baik digunakan sebagai sistem peringatan dini. Dari pengamatan tabel ternyata pendekatan oleh Garcia menunjukkan NTS terkecil, yaitu dengan signal horizon 24, 18, dan 12 bulan sebesar 0%, 5.47% dan 12.67%. Artinya dari setiap pemunculan 100 sinyal, maka probabilitas sinyal itu salah maksimal 13 sinyal

2. % Of Obs. Correctly Called, dalam pengamatan di atas nilai probabilitas seluruh pengamatan yang menunjukkan tepat dalam memperingatkan krisis ditunjukkan oleh pendekatan Kaminsky dalam berbagai signal horizon sebesar 97.41%. Artinya sebagian besar pengamatan yang diperoleh dari pendekatan sinyal memberikan akurasi ketepatan dalam penperingatanan terjadi/tidak krisis sebesar 97.41 sinyal yang tepat dari 100 sinyal yang muncul

3. % Of Obs. Correctly Called, merupakan ukuran antara sinyal benar terhadap rasio total terjadinya krisis. Dalam pengamatan di tabel menunjukkan 3. % Of Obs. Correctly Called, merupakan ukuran antara sinyal benar terhadap rasio total terjadinya krisis. Dalam pengamatan di tabel menunjukkan

67 dan minimal 50 krisis yang muncul akibat pemunculan sinyal yang benar

4. % Of False Alarms Of Total Alarms, merupakan ukuran antara sinyal palsu terhadap total terjadinya krisis. Dari pengamatan di atas, pendekatan Garcia menunjukkan hasil yang terkecil sebesar 0, 25, 50 %. Ini berarti dari 100 sinyal yang muncul, probabilitas munculnya sinyal palsu sebesar 0, 25, 50 sinyal. Sehingga proporsi semakin kecil semakin baik sebagai sistem peringatan dini

5. % Prob. Of Crisis given an Alarm (Pc), menunjukkan probabilitas terjadinya krisis ketika sinyal muncul. Maka semakin besar nilai, semakin baik yang dalam hal ini ditunjukkan dengan pendekatan Garcia sebesar 100%, 75% dan 25%

6. % Prob. Of Crisis given No Alarm, menunjukkan probabilitas tidak terjadinya krisis ketika sinyal tidak muncul. Maka semakin kecil, semakin baik sebagai indikator peringatan dini yang dalam hal ini ditunjukkan dengan pendekatan Kaminsky sebesar 0.53%. artinya kecil peluang akan timbul krisis ketika sinyal tidak muncul.

Kesimpulan : Dari pengamatan di atas, maka pendekatan yang tepat untuk digunakan adalah pendekatan Garcia dengan signal Horizon 24 bulan. Pertimbangannya ia dapat menunjukkan nilai NTS terkecil, memiliki % probabilitas observasi terkoreksi secara benar terbesar, memiliki % false alarm Kesimpulan : Dari pengamatan di atas, maka pendekatan yang tepat untuk digunakan adalah pendekatan Garcia dengan signal Horizon 24 bulan. Pertimbangannya ia dapat menunjukkan nilai NTS terkecil, memiliki % probabilitas observasi terkoreksi secara benar terbesar, memiliki % false alarm

4. Hasil Matrik Sinyal Indikator Inflasi

TABEL 4.15. HASIL MATRIKS SINYAL INDIKATOR INFLASI DENGAN BEBERAPA PENDEKATAN

Pertumbuhan Riil Kredit

Kaminsky ( μ + 3σ ) 0 4 1 188 0 4 1 188 0 4 1 188 Garcia ( μ + 1.5σ )

Sumber : Data diolah

TABEL 4.16. UKURAN PENENTUAN METODE EWS IDEAL PENDEKATAN SINYAL

Pertumbuhan Kredit Riil

Lestano Domestik

24 18 12 24 18 12 24 18 12 24 18 12 NTS (Noise To Signal Ratio)

38.53 0 6.012 25.79 % Of Obs. Correctly Called

97.41 97.41 97.41 94.29 88.48 90 91.24 88.48 85.25 90.83 88.53 84.40 % Of Crises Correctly Called

0 0 0 57.14 36.67 36.84 47.22 36.67 17.39 52.38 45.95 28.57 % Of False Alarms Of Total Alarms

0 35.29 56.25 0 35.29 76.47 0 22.73 63.64 % Prob. Of Crisis given an Alarm (Pc)

64.71 23.53 100 77.27 36.36 % Prob. Of Crisis given No Alarm

Sumber : Data yang diolah Keterangan Matrik Indikator Inflasi

1. Noise To Signal Ratio (NTS), mengukur rasio salah terhadap ratio benar, sehingga semakin kecil NTS semakin baik indikator tersebut digunakan sebagai sistem peringatan dini. Dalam pengamatan di atas, pendekatan oleh

Garcia menunjukkan nilai terkecil sebesar 0%, 3.12%, dan 12.79% dalam signal horizon 24, 18, dan 12 bulan

2. % Of Obs. Correctly Called, ukuran yang menunjukkan rasio antara sinyal benar terhadap keseluruhan sinyal yang muncul selama pengamatan. Dari tabel di atas nilai terbesar berasal dari pendekatan Kaminsky sebesar 97.41% yang artinya dalam setiap 100 kemunculan sinyal, merupakan sinyal yang tepat dalam merespon krisis/tidak

3. % Of Crises Correctly Called, yaitu ukuran yang menunjukkan probabilitas sinyal tersebut tepat dan tidak merupakan missed signal. Semakin tinggi semakin baik sebagai indikator sistem peringatan dini. Pada tabel di atas ditunjukkan dengan pendekatan Garcia, baik untuk signal horizon 24, 18, dan

12 bulan sebesar 57.14%, 36.67%, 36.84%.

4. % Of False Alarms Of Total Alarms, merupakan ukuran untuk menunjukkan perbandingan potensi sinyal palsu dalam antipasi krisis. Dalam tabel di atas ditunjukkan oleh pendekatan Garcia, Park, dan Lestano pada signal horizon 24 bulan yaitu menunjukkan kevalidan dan tidak adanya potensi false alarm dalam pengamatan tersebut (0%)

5. % Prob. Of Crisis given an Alarm (Pc), merupakan probabilitas krisis terjadi ketika sinyal muncul. Dalam tabel di atas, pendekatan oleh Garcia, Park, dan Lestano dengan signal horizon 24 bulan memberikan probabilitas sempurna 100%, yaitu setiap sinyal pasti diikuti krisis

6. % Prob. Of Crisis given No Alarm, merupakan probabilitas tidak terjadinya krisis ketika sinyal tidak muncul. Ini berarti menunjuk pada pendekatan dengan nilai terkecil yaitu pendekatan Kaminsky sebesar 0.53%

Kesimpulan : Dari pengamatan di atas, dapat disimpulkan bahwa pendekatan yang paling sesuai digunakan adalah Garcia dengan signal horizon 24 bulan. Pertimbangan pendekatan tersebut adalah Garcia dapat memberikan nilai NTS terkecil yaitu 0%. Selain itu dapat memberikan probabilitas krisis terkoreksi dengan benar sebesar 57.14%. dan dapat memberikan probabilitas pemunculan sinyal palsu 0% serta probabilitas kejadian krisis ketika pemunculan sinyal menduduki porsi 100%