Penerapan Pemodelan Space-Time Pada Data Inflasi Bulanan Di DKI Jakarta, Depok, Dan Bogor Tahun 2017-2021
Abstract
Inflasi merupakan kondisi dimana komoditas harga mengalami peningkatan secara terus menerus, serta peningkatan harga barang dan jasa yang terjadi cenderung meluas dan berakibat pada harga barang lainnya. Perkembangan mengenai analisis deret waktu memunculkan pemikiran bahwa data tidak hanya mempunyai keterikatan pada waktu sebelumnya, tetapi juga lokasi. Gabungan dari kedua metode tersebut selanjutnya disebut dengan model space-time. Model space time yang sering digunakan adalah STAR (Space Time Autoregressive) dan GSTAR (Generalized Space Time Autoregressive). Pada model STAR lebih sesuai untuk lokasi homogen, sedangkan model GSTAR digunakan pada data dengan karakter heterogen. Pada penentuan model untuk data tingkat inflasi bulanan tahun 2017-2021 di wilayah DKI Jakarta, Depok, dan Bogor diperoleh kandidat model STARIMA (1,1) dan GSTARIMA (1,1). Berdasarkan nilai RMSE masing-masing model, diperoleh kesimpulan bahwa model STARIMA (1,1) lebih baik digunakan karena memiliki nilai RMSE yang lebih kecil dibanding GSTARIMA (1,1).
Full Text:
PDFReferences
Daftar Pustaka
D. Anggraeni and I. N. Dwiputri, “Variabel-variabel yang Mempengaruhi Inflasi di Indonesia,” J. Ekon. Pembang., vol. 11, no. 2, pp. 119–128, 2022, doi: 10.23960/jep.v11i2.490.
R. Riza, “Pengaruh Inflasi dan Tingkat Pengangguran terhadap Pertumbuhan Ekonomi Makro di Indonesia,” J. Ekon., vol. 21, no. 2, pp. 137–153, 2019.
Nur’Eni, D. Lusiyanti, and I. Gunawan, “Identifikasi Model Generalized Space-time Autoregressive (GSTAR) untuk Nilai Inflasi di Pulau Sulawesi,” J. Ilm. Mat. Dan Terap., vol. 18, no. 1, pp. 75–83, 2021, doi: 10.22487/2540766x.2021.v18.i1.15522.
A. Salim and Fadilla, “Pengaruh Inflasi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Anggun Purnamasari,” Ekon. Sharia J. Pemikir. dan Pengemb. Ekon. Syariah, vol. 7, no. 1, pp. 17–28, 2021, [Online]. Available: www.bps.go.id,
B. Martanto, S. Tan, and M. Syurya Hidayat, “Analisis tingkat inflasi di Indonesia Tahun 1998-2020 (pendekatan error correction model),” J. Paradig. Ekon., vol. 16, no. 3, pp. 619–632, 2021, doi: 10.22437/jpe.v16i3.14360.
A. Tul Ramadani, Junaidi, and Z. Eliza, “Pengaruh pertumbuhan UMKM, inflasi, dan tingkat pengangguran terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia,” J. Investasi Islam, vol. 5, no. 2, pp. 153–173, 2021, doi: 10.32505/jii.v5i2.2392.
E. Choiriyah, U. Dyah Syafitri, and I. Made Sumertajaya, “PENGEMBANGAN MODEL PERAMALAN SPACE TIME * Studi Kasus: Data Produksi Padi di Sulawesi Selatan,” Indones. J. Stat. Its Appl., vol. 4, no. 4, pp. 579–589, 2020, [Online]. Available: http://precip.gsfc.nasa.gov.
M. Alawiyah, D. A. Kusuma, and B. N. Ruchjana, “Model Space Time Autoregressive Integrated (Stari(2,1,1)) Untuk Data Debit Air Sungai Citarum Di Provinsi Jawa Barat,” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap., vol. 14, no. 1, pp. 147–158, 2020, doi: 10.30598/barekengvol14iss1pp147-158.
M. F. Andriyani, A. Hoyyi, and H. Yasin, “Pemodelan Indeks Harga Konsumen Di Jawa Tengah Dengan Metode Generalized Space Time Autoregressive Seemingly Unrelated Regression (Gstar-Sur),” J. Gaussian, vol. 7, no. 4, pp. 337–347, 2018, doi: 10.14710/j.gauss.v7i4.28859.
N. R. Sani, “Pengaruh Inflasi dan Tingkat Pengangguran terhadap Pertumbuhan Ekonomi Makro di Indonesia,” 2019.
W. Sanusi, M. S. Wahyuni, and R. Setiawan, “Model Space Time Autoregressive (STAR) dan Aplikasinya Terhadap Penyakit Demam Berdarah Dengue di Provinsi Sulawesi Barat,” J. Math. Comput. Stat., vol. 1, no. 2, p. 115, 2019, doi: 10.35580/jmathcos.v1i2.9187.
F. K. Kusuma, D. Kusnandar, and N. Debataraja Nessyana, “Model Generalized Space Time Autoregressive-X (GSTAR-X) dalam Meramalkan Produksi Kelapa Sawit,” Bul. Ilm. Math. Stat. dan Ter., vol. 07, no. 2, pp. 85–92, 2018.
Suryani and D. R. S. Saputro, “Estimasi Parameter Model Generalizedspace Time Autoregressive (Gstar) Menggunakan Metode Generalized Least Square (Gls),” no. 1980, pp. 465–472, 2018.
P. Jawa Timur et al., “HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING TUGAS AKHIR Judul : Implementasi Model Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) dalam Peramalan Data Harga Beras (Studi Kasus: Data Harga Beras pada,” 2022.
A. Model, G. S. Autoregressive, G. Pada, D. Nilai, and T. Petani, “17611069 Alfiani Yulita Sari,” no. 1, p. 4982, 2021.
F. I. Sanjaya and D. Heksaputra, “Prediksi Rerata Harga Beras Tingkat Grosir Indonesia dengan Long Short Term Memory,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 2, pp. 163–174, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.388.
DOI: http://dx.doi.org/10.24014/jsms.v9i2.22257
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Jurnal JSMS
p-ISSN : 2460-4542 (print)
e-ISSN : 2615-8663 (online)
Alamat : Program Studi Matematika
Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Suska Riau
Jl. H.R Soebrantas, No. 155, Tampan, Pekanbaru.
Website : http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/JSMS
e-mail : jsmsfst@uin-suska.ac.id
Paper-paper Jurnal JSMS Terindex di :
