ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulPEMODELAN INDEKS HARGA KONSUMEN (IHK) MENGGUNAKAN GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (GSTARIMA) (STUDI KASUS PADA KAB/KOTA PALU, MAMUJU DAN MANADO) |
| Nama: AINUN MAS'AMAR |
| Tahun: 2024 |
| Abstrak Indek harga konsumen (IHK) merupakan angka yang menghitung perubahan harga barang maupun jasa dengan kurun waktu yang telah ditetapkan. Indek harga konsumen (IHK) diperlukannya tenggang waktu (lag time) beberapa periode ketika terjadi kenaikan/penurunan tingkat data IHK untuk kembali stabil, sehingga terdapat keterkaitan antar waktu pada data. Oleh sebab itu, data IHK dapat dimodelkan dengan model GSTARIMA karena model ini memiliki keterkaitan antar waktu dan lokasi serta lebih fleksibel. Penelitian ini dilakukan menggunakan Generalized Space Time Autoregressive Moving Average (GSTARIMA) untuk memodelkan IHK di Kab/Kota Palu, Mamuju dan Manado. Berdasarkan hasil penelitian nilai Akaike Information Criterion (AIC) minimum, dipilih model terbaik yaitu GSTARIMA (3;1,1;1). Pada model GSTARIMA (3;1,1;1) dengan bobot normalisasi korelasi silang mempunyai nilai rata-rata MAPE yang diperoleh dari ketiga lokasi tersebut sebesar 17%, dengan nilai MAPE berada pada MAPE diantara 10?n 20?rarti tingkat akurasi prediksi dikategorikan baik. Kata Kunci: Indeks Harga Konsumen, AIC, MAPE, GSTARIMA. The consumer price index (CPI) is a number that calculates changes in the prices of goods and services over a predetermined period of time. The consumer price index (CPI) requires a lag time of several periods when there is an increase/decrease in the level of CPI data to return to stability, so that there is a correlation between times in the data. Therefore, CPI data can be modeled using the GSTARIMA model because this model has links between time and location and is more flexible. This research was conducted using Generalized Space Time Autoregressive Moving Average (GSTARIMA) to model the CPI in the Regencies/Cities of Palu, Mamuju and Manado. Based on the research results of the minimum Akaike Information Criterion (AIC) value, the best model was chosen, namely GSTARIMA (3;1,1;1). In the GSTARIMA (3;1,1;1) model with normalized cross-correlation weights, the average MAPE value obtained from the three locations is 17%, with the MAPE value being between 10% and 20%, meaning the level of prediction accuracy is categorized as Good. Keywords: Consumer Price Index, AIC, MAPE, GSTARIMA. |