@thesis{thesis,
		author={Shofiyudin  Muhammad},
		title ={PEMODELAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN REGRESI NON PARAMETRIK 
DENGAN ESTIMATOR POLINOMIAL LOKAL},
		year={2023},
		url={https://repository.unugiri.ac.id/id/eprint/4325/},
		abstract={Shofiyudin, Muhammad. 2023. Pemodelan Indeks Harga Saham Gabungan Menggunakan Regresi Non Parametrik Dengan Estimator Polinomial Lokal. Skripsi, Jurusan Statistika Fakultas Sains dan  Teknologi Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri. Pembimbing Utama Alif Yuanita Kartini, M.Si. dan Pembimbing Pendamping Denny Nurdiansyah, M.Si.. Saat ini investasi di Indonesia sedang mengalami perkembangan. Investasi merupakan kegiatan penanaman modal dalam jangka waktu tertentu dengan harapan memperoleh keuntungan pada masa depan. penelitian ini membahas tentang model regresi nonparametrik berdasakan estimator polinomial lokal pada harga saham gabungan. Estimator polinomial lokal diperoleh dengan meminimumkan Weighted Least Square (WLS). Penentuan bandwidth optimal diperoleh dengan menggunakan metode Generalized Cross Validation (GCV). Selanjutnya prosedur ini diterapkan pada model regresi nonparametrik berdasarkan estimator polinomial lokal pada kasus indeks harga saham gabungan di Indonesia. Pemodelan indeks harga saham gabungan di Indonesia menggunakan regresi polinomial lokal dengan pengujian derajat satu derajat dua derajat tiga dan derajat empat dengan fungsi kernel Gaussian sehingga menghasilakan bandwidth optimal sebesar 4. Model tersebut menghasilkan nilai GCV minimum sebesar 1,46X10-2  dengan orde optimum polinomial lokalnya adalah derajat  1. Uji kecocokkan model yang digunakan adalah nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) didapatkan nilai MAPE sebesar 0,69%. Hal ini berarti bahwa model Indeks Harga Saham Gabungan menggunakan regresi nonparametrik polinomial lokal derajat 1 memiliki kemampuan peramalan yang sangat baik.}
		}