Pemodelan Generalized Space Time Autoregressive (Gstar) dan Penerapannya pada Data Indeks Harga Konsumen (Studi Kasus : Data Nilai Indeks Harga Konsumen di Kota Bandung, Kota Semarang, dan Kota Surabaya Periode Januari 2010 – Desember 2022)
Abstract
Indeks Harga Konsumen (IHK) adalah indeks yang menghitung rata – rata
perubahan harga dari suatu kelompok barang dan jasa yang dikonsumsi oleh
rumah tangga dalam kurun waktu tertentu. Perubahan IHK menjadi salah satu
indikator ekonomi makro yang cukup penting untuk memberikan gambaran
mengenai laju inflasi suatu daerah/wilayah dan pola konsumsi masyarakat.
Perubahan IHK dari waktu ke waktu menggambarkan tingkat kenaikan harga
(inflasi) atau tingkat penurunan harga (deflasi). Indeks Harga Konsumen
merupakan salah satu faktor penting perekonomian suatu daerah/wilayah serta
dapat menggambarkan inflasi, maka perlu dilakukan analisis peramalan untuk
memperkirakan nilai di masa depan. Metode Generalized Space – Time
Autoregressive (GSTAR) adalah generalisasi dari model (STAR) yang banyak
digunakan dalam pemodelan data deret waktu (time series) dan data lokasi.
Penulis menggunakan dua jenis bobot lokasi pada model GSTAR, yakni (1) bobot
lokasi seragam dan (2) bobot lokasi invers jarak. Diperoleh hasil model GSTAR
dengan bobot lokasi seragam sebagai model terbaik. Hal ini disebabkan
model tersebut memenuhi asumsi white noise dan memiliki nilai RMSE dan
MAPE pada bobot lokasi seragam menujukkan hasil yang lebih kecil, yaitu
0.0971 dan 1.0101% dibandingkan dengan bobot lokasi invers jarak.
Collections
- Statistics [900]