PEMODELAN GSTARX UNTUK PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN DI KALIMANTAN

MURYANTO, - (2016) PEMODELAN GSTARX UNTUK PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN DI KALIMANTAN. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
1314201705_Abstract.pdf - Published Version

Download (204kB) | Preview
[img]
Preview
Text
1314201705_Master Thesis.pdf - Published Version

Download (3MB) | Preview
[img]
Preview
Text
1314201705_Conclusion.pdf - Published Version

Download (190kB) | Preview

Abstract

Indeks harga konsumen (IHK) adalah indeks yang digunakan untuk mengukur rata-rata perubahan harga pada sekelompok barang dan jasa yang dikonsumsi oleh rumah tangga pada periode tertentu. IHK merupakan data time series bulanan yang diduga juga dipengaruhi oleh aspek antar lokasi. Pemodelan untuk peramalan IHK yang melibatkan aspek waktu dan lokasi (spatio temporal) dapat menggunakan Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR). Untuk menambah akurasi dalam peramalan, model GSTAR dikembangkan menjadi model GSTARX dengan melibatkan variabel eksogen. Variabel eksogen yang digunakan dalam pemodelan GSTARX untuk peramalan IHK ini adalah jumlah uang beredar berupa inflow dan outflow. Studi kasus dalam pemodelan GSTARX ini diterapkan untuk peramalan IHK empat kota di Kalimantan yaitu Pontianak, Banjarmasin, Samarinda, dan Balikpapan. Tujuan dari penelitian ini adalah ingin mendapatkan model GSTARX yang sesuai untuk pemodelan IHK empat kota di Kalimantan. Hasil kajian menunjukkan bahwa orde model GSTAR pada pemodelan IHK empat kota di Kalimantan dan orde model GSTAR pemodelan tahap GSTARX adalah GSTAR (11). Selain itu, hasil kajian menunjukkan bahwa berdasarkan perbandingan nilai RMSE dan standar deviasi data in-sample, model GSTARX memberikan hasil ramalan yang akurat untuk IHK Kota Pontianak, Banjarmasin, Samarinda dan Balikpapan karena nilai RMSE lebih kecil dari standar deviasi ===================================================================================================== Consumer Price Index (CPI) is an index to measure the average change in the prices level of a basket of consumer goods and sevices consumed by the household in a certain period. CPIs in nearby cities may correlate each other. Therefore, there are location effects along with time effect for CPIs series. Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) model can be employed for forecasting CPIs that involve time and location information. In addition, there are exogenous variables tat effect CPIs series. Such variables are called input series. In this research, money supply was considered as input series i.e. inflow and outflow. Therefore, the GSTAR model was extended into GSTAR with Exogenous Variable (GSTARX). We apllied the GSTARX model for forecasting CPIs in four cities in Kalimantan i.e. Pontianak, Banjarmasin, Samarinda, and Balikpapan.The empirical results exhibited that GSTAR modeling for forecasting CPIs four locations in Kalimantan formed on study is GSTAR (11) for GSTAR model and second stage in GSTARX. Additionally, the empirical results exhibited that GSTARX model obtain an accurate forecast for CPI Pontianak, Banjarmasin, Samarinda and Balikpapan with comparison RMSE value and standard deviation in-sample.

Item Type: Thesis (Masters)
Additional Information: RTSt 519.535 Mur p
Uncontrolled Keywords: GSTARX, IHK, Kalimantan, spatio temporal, time series
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > (S2) Master Theses
Depositing User: Mr. Tondo Indra Nyata
Date Deposited: 11 Jan 2017 04:56
Last Modified: 27 Dec 2018 02:43
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/1474

Actions (login required)

View Item View Item