Model Peramalan Inflasi Bahan Makanan Primer dengan Pendekatan Box-Jenkins: Studi kasus di Kota Palu

Rauf, Rustam Abd.; Lamusa, Arifuddin; Bahri, Samsul; Laihi, Mohammad Alfit; Effendy, Effendy

doi:10.21107/agriekonomika.v9i1.6440

Cited by 3 publications

(3 citation statements)

References 17 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Analisis timeseries bertujuan untuk menganalisis data yang ada sebelumnya agar dapat memprediksi kondisi di masa depan. Selain itu, berdasarkan pendapat Cryer dan Chan tahun 2008, timeseries juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren dan pola yang dapat menjelaskan jenis musiman berdasarkan data yang cocok dengan data yang dikumpulkan (Rauf. A. R. et al, 2020).…”

Section: Pemodelan Timeseriesunclassified

Perbandingan Model Estimasi Inflasi Pangan Menggunakan Algoritma Naive Forecaster Dan Exponential Smoothing

Hevit,

Fahrudin,

Rochmawati

2023

View full text Add to dashboard Cite

Bahan pangan di Kota Bandung terus mengalami fluktuasi harga yang tidak stabil, sehingga harga bahan pangan mengalami inflasi. Hal ini dipengaruhi oleh pengeluaran produksi pangan dan pengeluaran konsumsi pangan oleh masyarakat. Maka dari itu, salah satu tindakan kecil untuk mengurangi tingkat inflasi bahan pangan adalah membuat model prediksi menggunakan algoritma metode forecasting. Penelitian ini mengolah data dari periode-periode inflasi sebelumnya, yakni data pada tahun 2020 hingga tahun 2023. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan mana yang merupakan nilai perbedaan kesalahan yang terkecil dari berbagai macam metode forecasting, sehingga nilai tersebut menjadi prakiraan inflasi yang paling akurat di antara metode lainnya. Hasil prediksi data akan dibandingkan dengan data aktual. Dalam melakukan tes, beberapa data dimanfaatkan dalam penelitian ini, yakni data sekunder yang didapatkan menurut Badan Pusat Statistik Indonesia. Model terbaik yang didapatkan dari penelitian ini adalah model naïve forecaster dengan strategi drift berdasarkan indikator ketepatan perhitungan hasil ramalannya. Hasil peramalan tersebut dapat digunakan sebagai hasil perbandingan dengan data aktual yang telah ada. Kata Kunci: Pangan, Fluktuasi, Inflasi, Prediksi

show abstract

Section: Pemodelan Timeseriesunclassified

Perbandingan Model Estimasi Inflasi Pangan Menggunakan Algoritma Naive Forecaster Dan Exponential Smoothing

Hevit,

Fahrudin,

Rochmawati

2023

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Kemudian harga telur ayam Rp 4.000 per butir dari harga normal sekitar Rp 1.500. Hal tersebut tentu mengakibatkan terjadinya inflasi (Rauf et al, 2020). Inflasi di Kota Palu pasca terjadinya bencana dapat dilihat pada Gambar 1.…”

Section: Hasil Dan Pembahasan Laju Inflasi DI Kota Palu Pasca Bencanaunclassified

Pengaruh Kenaikan Harga Cabai Rawit dan Bawang Merah Terhadap Inflasi di Kota Palu Pasca Bencana

2022

View full text Add to dashboard Cite

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui besaran pengaruh yang dihasilkan oleh kenaikan harga cabai rawit dan bawang merah terhadap inflasi di Kota Palu pasca bencana alam 28 September 2018. Pemilihan lokasi Penelitian dilakukan secara sengaja (purposive) yakni di Kota Palu, Provinsi Sulawesi Tengah dengan pertimbangan bahwa Kota Palu merupakan Ibu Kota dari Provinsi Sulawesi Tengah yang terdampak parah akibat bencana alam yang terjadi pada tahun 2018. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan April hingga Juli 2020. Metode penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini adalah metode survei. Pengambilan data menggunakan metode judgement sampling. Judgement sampling yaitu pengambilan sampel dari informasi yang relevan dan tersedia dari sumber-sumber tertentu serta mencari informasi dari para stakeholder. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data yang diperoleh dari instansi atau dinas-dinas terkait seperti Dinas Tanaman Pangan dan Hortikultura Kota Palu, Dinas Perdagangan dan Perindustrian Kota Palu, serta Badan Pusat Statistik Kota Palu. Analisis Data dalam penelitian ini menunjukan bahwa adanya pengaruh dari perubahan harga cabai rawit dan bawang merah terhadap inflasi di Kota Palu Pasca Gempa.

show abstract

“…Meanwhile, exports and imports are required components of GDP, where exports are a source of economic growth while imports as reductions. Rauf et al (2020) also examined inflation because it is a time series data that is difficult to predict and can contain trend, seasonal, cyclical, or random components. His research modeled the inflation of primary foodstuffs with ARIMA.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

The Impact of Fuel Prices Increasing on Inflation in South Sulawesi using Pulse Function Intervention Analysis

Wasani

Projo²

2022

JEP

View full text Add to dashboard Cite

South Sulawesi Province is considered capable of controlling inflation, as seen from its not very large volatility. However, this does not mean that the increase in fuel prices does not impact inflation in South Sulawesi. This study aims to obtain the best model to analyze the impact of rising fuel prices on inflation in South Sulawesi using Pulse Function Intervention Analysis and to find out how significant the impact of rising fuel prices on inflation in South Sulawesi is. The data in this study were obtained from the Central Statistics Agency (BPS) of South Sulawesi Province, namely the monthly inflation of South Sulawesi Province for the period January 2014 – September 2022, with a total of 105 observations. The best model in this study is the MA ([12]) bbm1, bbm5, and bbm6 models with AIC 104.09. Statistical test results show that 3 of 6 times increases in fuel prices since 2014 still influence the rising inflation, namely in November 2014, April 2022, and September 2022. The increase in fuel prices in 2014 impacted rising inflation by 1.97 percent, while in 2022, it increased inflation by 0.92 and 0.99 percent.

show abstract

Model Peramalan Inflasi Bahan Makanan Primer dengan Pendekatan Box-Jenkins: Studi kasus di Kota Palu

Cited by 3 publications

References 17 publications

Perbandingan Model Estimasi Inflasi Pangan Menggunakan Algoritma Naive Forecaster Dan Exponential Smoothing

Perbandingan Model Estimasi Inflasi Pangan Menggunakan Algoritma Naive Forecaster Dan Exponential Smoothing

Pengaruh Kenaikan Harga Cabai Rawit dan Bawang Merah Terhadap Inflasi di Kota Palu Pasca Bencana

The Impact of Fuel Prices Increasing on Inflation in South Sulawesi using Pulse Function Intervention Analysis

Contact Info

Product

Resources

About