MUHINDRO ASRIONO, 081211832012 (2016) PEMODELAN NILAI INFLASI KOTA SURABAYA, MALANG DAN KEDIRI BERDASARKAN PENDEKATAN GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.
|
Text (HALAMAN DEPAN)
HALAMAN DEPAN.pdf Download (1MB) | Preview |
|
![[img]](https://repository.unair.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB 1)
13. BAB I PENDAHULUAN.pdf Restricted to Registered users only Download (740kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB 2)
14. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (987kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB 3)
15. BAB III METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only Download (650kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB 4)
16. BAB IV HASIL PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB 5)
17. BAB V PENUTUP.pdf Restricted to Registered users only Download (589kB) | Request a copy |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
18. DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (591kB) | Request a copy |
|
|
Text (LAMPIRAN)
19. LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
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: |
|
|||||||||
| Contributors: |
|
|||||||||
| Depositing User: | Guruh Haris Raputra, S.Sos., M.M. '- | |||||||||
| 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 |