Muhammad, Adi Prayogo (2021) Analisis Peramalan Indeks Harga Properti Residensial Menggunakan ARIMA Box-Jenkins. Diploma thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
10611710000068-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Download (1MB) | Preview |
Abstract
Indeks Harga Properti Residensial (IHPR) merupakan salah satu indikator ekonomi yang memberikan informasi mengenai perkembangan properti residensial baik pada triwulan berjalan maupun triwulan yang akan datang. Peramalan pergerakan angka Indeks Harga Properti Residensial (IHPR) yang secara tepat di setiap periode akan menjadi acuan yang baik bagi Bank Indonesia dan pihak pelaku ekonomi yang membutuhkan supaya dapat mengantisipasi apabila terjadi peristiwa tak terduga yang mempengaruhi kondisi riil. Pergerakan tersebut akan menjadi salah satu informasi penting bagi negara dan Bank Indonesia dalam melihat kondisi ekonomi di suatu daerah seperti kota Surabaya dan menjadi pertimbangan lebih ketika mengambil keputusan. Dalam penelitian ini dilakukan pemodelan data IHPR selama 2003-2020 menggunakan model ARIMA Box-Jenkins. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA terbaik adalah ARIMA ([4],2,1) untuk rumah kecil, ARIMA (0,1,[3]) untuk rumah sedang, dan ARIMA (1,1,0) untuk rumah besar. Hasil peramalan dari model ARIMA terbaik menghasilkan IHPR pada kuartal ke empat tahun 2021 sebesar 397,62 untuk rumah kecil, 357,60 untuk rumah sedang, dan 315,75 untuk rumah besar. Hal ini menunjukkan bahwa terjadi peningkatan IHPR untuk periode 2021 di ke tiga kategori rumah tersebut untuk kota Surabaya dibandingkan dengan tahun dasar 2002 dan juga tahun 2020, selain itu tidak ada indikasi terjadinya peristiwa bubble property yaitu kelebihan pasokan di tahun 2021.
==========================================================================================================================
Residential Price Index is an economy indicator that gives information about residential’s growth at the same quarter and future. Precision forecasting analytic for residential price index in periodically could be an information for Bank of Indonesia and holders of economic behaviour that require the informations, so they could make an improvement or act of anticipation to unexpected condition that affect in real condition. The changes of residential price index in every period could be an important information to government and Bank of Indonesia to control the economic condition in particular area like Surabaya and a consideration to make decision. Therefore, the purpose of this final project is making data model of residential price index in 2003-2020 using ARIMA Box-Jenkins modelling. After having the best model, could take the next step that forecasting residential price index in 2021. The result of the research obtained that the best ARIMA models to forecast Residential Price Index is ARIMA ([4],2,1) for small house, ARIMA (0,1,[3]) for medium house, dan ARIMA (1,1,0) for large house. The forecasting results from the best ARIMA model show for quarter fourth in 2021 obtained 397,62 for small house, 357,60 for medium house, and 315,75 for big house. The results show that Residential Price Index would increase in 2021 for all houses type in Surabaya compared to base year 2002 and 2020, other than that there is no indication for bubble property which mean overstock happened in 2021.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | ARIMA, Indeks Harga Properti Residensial, Peramalan, ARIMA, Forecasting, Residential Price Index. |
| Subjects: | H Social Sciences > HA Statistics > HA29 Theory and method of social science statistics H Social Sciences > HB Economic Theory > Economic forecasting--Mathematical models. Q Science > QA Mathematics > QA280 Box-Jenkins forecasting |
| Divisions: | Faculty of Vocational > 49501-Business Statistics |
| Depositing User: | Adi Prayogo Muhammad |
| Date Deposited: | 13 Aug 2021 09:47 |
| Last Modified: | 21 Jun 2024 07:01 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/86308 |
Actions (login required)
 |
View Item |