PEMODELAN NILAI INFLASI KOTA SURABAYA, MALANG DAN KEDIRI BERDASARKAN PENDEKATAN GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE

MUHINDRO ASRIONO, 081211832012 (2016) PEMODELAN NILAI INFLASI KOTA SURABAYA, MALANG DAN KEDIRI BERDASARKAN PENDEKATAN GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

[img]
Preview
Text (HALAMAN DEPAN)
HALAMAN DEPAN.pdf

Download (1MB) | Preview
[img] Text (BAB 1)
13. BAB I PENDAHULUAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (740kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 2)
14. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf
Restricted to Registered users only

Download (987kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 3)
15. BAB III METODE PENELITIAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (650kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 4)
16. BAB IV HASIL PEMBAHASAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB 5)
17. BAB V PENUTUP.pdf
Restricted to Registered users only

Download (589kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
18. DAFTAR PUSTAKA.pdf
Restricted to Registered users only

Download (591kB) | Request a copy
[img] Text (LAMPIRAN)
19. LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
Official URL: http://lib.unair.ac.id

Abstract

Inflasi merupakan proses meningkatnya harga-harga barang secara umum. Perkembangan inflasi di Jawa Timur dipantau melalui perkembangan perekonomian di beberapa kota besar diantaranya, Surabaya, Malang dan Kediri. Inflasi selain dipengaruhi oleh waktu sebelumnya, juga memiliki keterkaitan antara satu kota dengan kota lainnya. Data yang berkaitan deret waktu dan lokasi disebut data space-time. Salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis data space-time adalah model GSTAR (p1). Model GSTAR (p1) merupakan model stasioner space-time dengan parameter autoregresi yang tidak harus sama. Orde autoregresi diperoleh orde keenam dari minimum information criterion. Data yang digunakan data bulanan inflasi kota Surabaya, Malang dan Kediri. Data terbagi menjadi dua, yaitu data training dan data testing. Data training digunakan untuk pemodelan (Januari 2006 hingga Desember 2014) sedangkan data testing digunakan untuk validasi model (Januari 2015 hingga Desember 2015). Estimasi parameter dilakukan menggunakan estimator kuadrat terkecil (OLS) dengan bobot invers jarak, korelasi silang dan seragam. Model GSTAR (p1) yang diperoleh adalah GSTAR (61). Model terbaik inflasi di kota Surabaya, Malang dan Kediri adalah GSTAR (61) dengan pembobot seragam. Hasil prediksi inflasi untuk ketiga kota tersebut pada periode 2016 secara umum mengalami trend yang fluktuatif sesuai bulan-bulan sebelumnya.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: KKC KK ST.S.26/16 Asr p
Uncontrolled Keywords: Inflasi, Jawa Timur, GSTAR(61)
Subjects: H Social Sciences > HA Statistics > HA1-4737 Statistics
H Social Sciences > HB Economic Theory > HB172.5 - Macroeconomics
Divisions: 08. Fakultas Sains dan Teknologi
Creators:
CreatorsEmail
MUHINDRO ASRIONO, 081211832012UNSPECIFIED
Contributors:
ContributionNameEmail
ContributorSediono, Drs., M.SiUNSPECIFIED
ContributorElly Ana, Ir., M.SiUNSPECIFIED
Depositing User: Guruh Haris Raputra
Date Deposited: 09 Jun 2016 01:50
Last Modified: 09 Jun 2016 01:50
URI: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/32976
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item View Item