ANALISIS STRUKTUR DEPENDENSI MULTIVARIAT MENGGUNAKAN VINE COPULA DENGAN MODEL C-VINE, D-VINE, DAN R-VINE COPULA

Copula merupakan suatu metode Statistika yang dapat digunakan untuk
memodelkan struktur dependensi antar peubah acak dengan cara yang lebih
sistematis dan terstruktur. Namun demikian, ada beberapa masalah terkait
penggunaan Copula, diantaranya adalah estimasi parameter dari distribusi
multivariat bersama yang mungkin tidak akurat ketika setiap peubah acak memiliki
distribusi yang tidak sama, serta penggunaan Copula pada dimensi yang lebih tinggi
� > 2, dimana akan sangat sulit untuk mendapatkan struktur dependensi dari fungsi
Copula-nya. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dikaji sebuah metode
pendekatan multivariat Copula, yaitu model Vine Copula yang dapat digunakan
untuk memodelkan struktur dependensi pada data multivariat dalam bentuk struktur
pohon, dimana model ini mampu memberikan fleksibilitas yang lebih baik
dibandingkan dengan model Copula standar. Beberapa model Vine Copula yang
digunakan pada penelitiaan ini, yaitu C-Vine Copula, D-Vine Copula, dan R-Vine
Copula yang diaplikasikan pada data Klimatologi di wilayah Kota Bengkulu dari
01 Januari 2021 sampai 25 Januari 2024 yang bersumber dari website resmi Badan
Meteorologi Klimatologi dan Geofisika. Hasil penelitian menunjukkan bahwa
berdasarkan kriteria AIC dan BIC, R-Vine Copula merupakan model terbaik yang
dapat digunakan untuk memodelkan struktur dependensi multivariat pada data
Klimatologi jika dibandingkan dengan model C-Vine Copula dan D-Vine Copula.
Hasil ini tentunya bersesuaian dengan defenisi R-Vine Copula yang menyatakan
bahwa R-Vine Copula merupakan salah satu jenis Vine Copula yang lebih fleksibel
dibandingkan C-Vine Copula dan D-Vine Copula.
Kata Kunci: Dependensi Multivariat, Klimatologi, Model Vine Copula, C-Vine
Copula, D-Vine Copula, dan R-Vine Copula.