Perpustakaan Digital ITB

Salah satu metode analisis yang marak digunakan pada ekonofisika adalah metode wavelet analysis atau wavelet coherence. Wavelet analysis adalah metode analisis data time series yang dilakukan dengan mengubah data time series menjadi paket-paket gelombang kecil yang disebut dengan wavelet mengikuti suatu mother wavelet untuk memeriksa volatilitas serta comovement dari data tersebut. Sebagai metode yang mengandalkan transformasi data, metode wavelet analysis cenderung dipengaruhi oleh parameter yang dipilih untuk transformasi. Penelitian ini bertujuan untuk memeriksa pengaruh dari 2 parameter transformasi yaitu skala dasar ( serta frekuensi sentral ( ) dari mother wavelet. Selain itu, penelitian ini juga dilakukan untuk memeriksa volatilitas serta comovement dari 2 harga futures yaitu minyak kelapa sawit (CPO) dan minyak kacang kedelai (SBO) mengikuti peningkatan harga mereka yang terlihat selama kejadian el nino di tahun 2019 dan pandemi COVID-19 sepanjang tahun 2020-2021. Berdasarkan uji parameter yang dilakukan, ditemukan bahwa nilai yang kecil, yaitu , memberikan hasil transformasi yang baik sementara pada nilai yang terlalu besar atau kecil terdapat efek overestimation dari volatilitas data pada nilai skala tertentu sehingga nilai optimalnya adalah . Berdasarkan analisis menggunakan parameter optimal, diketahui bahwa produk CPO memiliki volatilitas dan profil risiko yang lebih tinggi dari SBO dan keduanya menunjukkan comovement pada arah yang positif dengan harga SBO cenderung mendahului harga CPO.