Model Koreksi Kesalahan pada Data Runtun Waktu Indeks Harga Konsumen Kota-kota di Papua
|
|
- Budi Kartawijaya
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Model Koreksi Kesalahan pada Daa Runun Waku Indeks Harga Konsumen Koa-koa di Papua Miha Febby R. Donggori, Adi Seiawan, 3 Hanna Arini Parhusip Prodi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika, Universias Krisen Saya Wacana Jl. Diponegoro 5-6 Salaiga 57, mihafebby@gmail.com Prodi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika, Universias Krisen Saya Wacana Jl. Diponegoro 5-6 Salaiga 57, adi_seia_3@yahoo.com 3 Prodi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika, Universias Krisen Saya Wacana Jl. Diponegoro 5-6 Salaiga 57, hannaariniparhusip@yahoo.co.id Absrac The Consumer Price Index is used as a measure of inflaion. Consumer Price Index daa is ime series daa are ofen no saionary, causing decision-making relaed o he daa becomes invalid. Consumer Price Index has a differen rae of change in each region, as well as for he ciy of Jayapura, Sorong and Manokwari in Papua. In his paper, Error Correcion Model is used o correc shor-erm imbalances and esablish a long erm relaionship models Consumer Price Index ciies - ciies in Papua. We use ime period : January 9 o May 3. To es saionariy of he daa, we use Phillips - Perron uni roo es. Engle - Granger coinegraion es is performed o deermine wheher here is a long-erm relaionship among ciies in Papua. Furhermore, he model esablished by using he Error Correcion Mehod by Domowiz - Elbadawi o correc shor- erm imbalances and esablish long-erm relaionships model. The obained Error Correcion Models were compared o he resuls obained wih he boosrap mehod.. Keywords : consumer price index, saionariy es, co inegraion es, error correcion model, he boosrap mehod Absrak Indeks Harga Konsumen digunakan sebagai olok ukur inflasi. Daa Indeks Harga Konsumen merupakan daa runun waku yang seringkali idak sasioner sehingga menyebabkan pengambilan kepuusan yang berkaian dengan daa menjadi idak valid. Indeks Harga Konsumen memiliki ingka perubahan yang berbeda di seiap daerah, begiu juga unuk koa Jayapura, Sorong dan Manokwari di Papua. Model koreksi kesalahan digunakan unuk mengoreksi keidakseimbangan jangka pendek dan membenuk model hubungan jangka panjang Indeks Harga Konsumen koa koa di Papua pada makalah ini. Periode waku yang diamai adalah bulan Januari 9 sampai dengan bulan Mei 3. Uji sasionerias daa dengan uji akar uni Phillips -Perron, uji koinegrasi Engle-Granger yang dilakukan unuk mengeahui ada idaknya hubungan jangka panjang di anara koa koa ersebu. Lebih lanju, d ibenuk model koreksi kesalahan dengan meode Do mowi z- Elbadawi unuk mengoreksi keidakseimbangan jangka pendek dan membenuk model hubungan jangka panjang. Model koreksi kesalahan yang diperoleh dibandingkan dengan hasil yang diperoleh dengan meode boosrap. Kaa kunci: indeks harga konsumen, uji sasionerias, uji koinegrasi, model koreksi kesalahan, meode boosrap. Pendahuluan Indeks Harga Konsumen (IHK) adalah nomor indeks yang mengukur harga raa-raa dari barang dan jasa yang dikonsumsi oleh rumah angga []. IHK dijadikan sebagai ukuran inflasi karena ercermin perkembangan berbagai harga barang dan jasa. Tingka perubahan IHK berbeda unuk seiap daerah pada suau waku sehingga seringkali daa runun waku IHK idak sasioner sedangkan kondisi sasioner diperlukan unuk analisa lebih lanju. Oleh karena iu penyelesaian masalah dengan menggunakan daa IHK perlu memperhaikan sifa sasionerias agar segala kepuus an yang erkai dengan daa menjadi valid. Adanya hubungan keseimbangan anara daerah yang sau dengan yang lain juga sanga diperlukan unuk melakukan peramalan, yaiu melalui uji koinegrasi. Apabila anar daerah erkoinegrasi berari anar daerah ersebu memiliki hubungan jangka panjang. Jika ingka IHK pada sau daerah mengalami kenaikan maka ingka IHK daerah lain yang erkoinegrasi dengan daerah ersebu juga mengalami kenaikan diarikan kedua daerah ersebu memiliki keseimbangan. Model koreksi kesalahan (ECM - Error Correcion Model)
2 8 Donggori, Seiawan, Parhusip - Model Koreksi Kesalahan pada Daa Runun Waku. digunakan dalam mengaasi permasalahan daa yang idak sasioner, regresi lancung, mengoreksi keidakseimbangan jangka pendek dan membenuk model hubungan jangka panjang []. Model koreksi kesalahan dapa digunakan keika daa idak sasioner api erkoinegrasi. Dalam makalah [3] elah dijelaskan mengenai analisis koinegrasi daa IHK unuk mengeahui ada idaknya hubungan jangka panjang. Daa IHK yang digunakan dalam makalah Sapura adalah daa IHK beberapa komodias barang di koa-koa di Jawa Tengah, uji sasionerias daa dengan uji akar uni Dickey- Fuller dan uji koinegrasi dengan menggunakan uji Johansen. Pada makalah [4], elah dijelaskan perumusan model dinamik perumbuhan ekonomi Indonesia mengunakan model koreksi kesalahan Engle-Granger. Dengan meode yang berbeda, menarik unuk menjelaskan model koreksi kesalahan daa IHK seelah dilakukan analisis koinegrasi. Makalah ini menjelaskan enang model koreksi kesalahan pada daa runun waku Indeks Harga Konsumen koa Jayapura, Sorong dan Manokwari dalam periode bulan Januari 9 Mei 3 pada umumnya dan dengan pendekaan boosrap. Meode yang digunakan yaiu uji sasionerias daa dengan uji akar uni Phillips-Perron, uji koinegrasi dengan meode Engle-Granger dan model koreksi kesalahan dengan meode Domowiz-Elbadawi.. Dasar Teori Suau daa hasil proses sokasik dikaakan sasioner jika raa-raa dan variansinya konsan sepanjang waku dan kovarian anara dua runun waku hanya erganung dari kelamb anan anara dua periode waku ersebu. Secara saisik dapa dinyaakan sebagai beriku : Mean : E ( ), () Y Variansi : var( ) E( Y ), Kovariansi : ( Y )( Y ) k Y () E (3) k dengan k kovariansi pada kelambanan (lag) k adalah kovariansi anara nilai Y dan Y +k. Daa runun waku sasioner jika raa raa, variansi dan kovariansi pada seiap lag adalah eap sama pada seiap waku. Jika raa-raa maupun variansi daa runun waku idak konsan, berubah-ubah sepanjang maka daa dikaakan idak sasioner [5].. Uji Akar Uni (Uni Roo Tes) Ide dasar uji sasionerias daa dengan uji akar uni dijelaskan melalui model beriku ini : Y Y e dengan e adalah variabel gangguan yang bersifa random (sokasik) dengan raa -raa nol, varian konsan dan idak saling berhubungan (nonauokorelasi). Jika nilai = maka variabel random (sokasik) Y mempunyai akar uni. Jika daa runun waku mempunyai akar uni maka dikaakan daa bergerak secara random (random walk) dan daa idak sasioner. Oleh karena iu jika dilakukan regresi Y pada lag Y - dan didapakan nilai = maka daa dikaakan idak sasioner. Peneliian ini menggunakan uji akar uni Phillips -Perron (PP). Uji akar uni PP menggunakan meode saisik non-paramerik dalam menjelaskan adanya auokorelasi anara residual anpa memasukkan variabel independen kelambanan diferensi []. Dengan persamaan uji sebagai beriku : Random walk : Y Y e, (5) Random walk dengan inercep : Y Y e, (6) Random walk dengan inercep dan rend : Y T Y e, (7) dengan = - dan T adalah ren waku. Dalam seiap model, hipoesis nolnya adalah = yang berari daa runun waku mengandung akar uni aau daa idak sasioner. Sedangkan hipoesis alernaifnya yang berari daa sasioner.. Uji Koinegrasi Regresi yang menggunakan daa runun waku yang idak sasioner kemungkinan besar akan menghasilkan regresi lancung. Regresi lancung adalah siuasi dimana hasil regresi menunjukkan koefisien regresi yang signifikan secara saisik dan nilai koefisien deerminasi ( R ) yang inggi api anar variabel di dalam model idak ada hubungan yang bermakna. Hal ini erjadi karena hubungan anara variabel dependen dan variabel independen hanya menunjukkan ren saja. Esimasi regresi mengalami regresi lancung jika nilai koefisien deerminasi lebih inggi dari nilai Durbin-Wason-nya ( R > d ) [5]. Berdasarkan definisi formal koinegrasi oleh Engle dan Granger dikaakan bahwa daa runun waku Y dan (4) X berkoinegrasi pada
3 JdC, Vol. 3, No., Mare, 4 83 deraja d, b dengan d b diuliskan sebagai X, Y ~ CI(d,b) jika kedua daa runun waku Y dan berinegrasi pada deraja yang sama I( d ) dan erdapa kombinasi linier dari variabel variabel yang berinegrasi. Misalkan dipunyai persamaan : Y X e (8) dibenuk kombinasi linier dari kedua variabel sebagai beriku : e Y X (9) Jika uji sasionerias menunjukkan e (error erm) sasioner aau I() maka kedua variabel erkoinegrasi yang berari daa runun waku mempunyai hubungan jangka panjang. Adapun persamaan u ji sasionerias residual sebagai beriku: Dickey-Fu ller : e e, () Augmened Dickey-Fuller : p i i i e a e ().3 Model Koreksi Kesalahan Berkoinegrasinya anar variabel idak menjamin adanya keseimbangan dalam jangka pendek. Dalam jangka pendek ada kemungkinan erjadi keidakseimbangan (disequilibrium). Unuk mengaasinya dilakukan koreksi dengan model koreksi kesalahan. Dalam mekanis me yang dipopulerkan oleh Engle- Granger, koreksi perilaku jangka pendek dilakukan menggunakan kesalahan keidakseimbangan (disequilibrium error) dalam jangka panjang [6]. Misalkan hubungan jangka panjang aau keseimbangan anara dua variabel Y dan X sebagai beriku : () Y X mempunyai kesalahan keidakseimbangan (disequilibrium error) : EC Y X (3) Jika Y dan X dalam kondisi keseimbangan maka kesalahan keidakseimbangan bernilai nol. ECM Engle-Granger dijelaskan dalam persamaan : X ersebu akan Y a a X aec e (4) dengan EC Y X ). Koefisien a adalah koefisien jangka pendek sedangkan adalah ( koefisien jangka panjang. Salah sau model koreksi kesalahan yang berkembang seelah model koreksi kesalahan En gle-granger muncul adalah model koreksi kesalahan dari Do mowiz dan Elbadawi. Model koreksi kesalahan Do mowi z- Elbadawi menjelaskan bahwa perubahan Y ( Y) dipengaruhi oleh perubahan variabel Y ( Y ), variabel X periode sebelumnya (X - ) dan variabel koreksi kesalahan periode sebelumnya. Benuk sandar ECM Domowiz-Elbadawi adalah sebagai beriku : Y g g X g X g EC (5) 3 dengan EC X Y. Menuru model ini, model koreksi kesalahan valid jika koefisien koreksi kesalahan beranda posiif dan secara saisik signifikan. Nilai koefisien kesalahan besarnya adalah < g 3 <. Koefisien g dalam persamaan (5) merupakan analisis jangka pendek. Sedangkan koefisien jangka panjang pada kondisi keseimbangan (keika Y = Y - dan X = X - ) adalah : Y Y g gx X gx g3x Y Y h h X (6) dengan g / g3 h dan h g g / g Model Koreksi Kesalahan Daa Indeks Harga Konsumen Koa Jayapura dan Koa Manok wari Dalam penulisan ini akan digunakan model koreksi kesalahan dengan daa Indeks Harga Konsumen (IHK) koa-koa di Papua. Dianggap bahwa IHK koa Jayapura () dipengaruhi IHK koa Manokwari (MAN) dan dinyaakan dalam hubungan jangka panjang aau keseimbangan sebagai beriku : MAN (7) dengan = nilai keseimbangan. Dalam sisem ekonomi jarang sekali erjadi keseimbangan sehingga erdapa keidakseimbangan sebesar :
4 84 Donggori, Seiawan, Parhusip - Model Koreksi Kesalahan pada Daa Runun Waku. EC MAN Dengan mengikui pendekaan yang dikembangkan Domowiz-Elbadawi dapa dirumuskan fungsi biaya kuadra unggal sebagai beriku : C b b f Z Z (9) Komponen perama persamaan (9) menggambarkan biaya keidakseimbangan dan komponen kedua merupakan biaya penyesuaian. merupakan Indeks Harga Konsumen koa Jayapura akual periode, Z merupakan vekor variabel yang mempengaruhi Indeks Harga Konsumen koa Jayapura dimana dalam kasus ini hanya dipengaruhi oleh Indeks Harga Konsumen koa Manokwari (MAN), b, b adalah vekor baris yang memberi bobo kepada masing-masing biaya, sera f merupakan sebuah vekor baris yang meberi bobo kepada elemen Z Z -. Meminimalisasi fungsi biaya pada persamaan (9) erhadap variabel dan menyamakan dengan nol akan menghasilkan persamaan sebagai beriku : b f Z Z b b b b b f Z Z b () Karena vekor z hanya erdiri dari variabel MAN sehingga persamaan () dapa dinyaakan sebagai beriku : b b b b f MAN MAN b () Persamaan () dapa dinyaakan sebagai beriku : c c cf MAN MAN dengan b c Melalui subsiusi persamaan (7) ke dalam persamaan () didapakan persamaan b b beriku : d d MAN d MAN d (3) 3 dengan d c ; d c cf ; d cf ; d c; c b b b 3 / Parameerisasi persamaan menjadi benuk sandar model koreksi kesalahan sebagai beriku : g g MAN g MAN g MAN 3 aau dapa diulis menjadi : g gman gman g3 EC (4) 3. Meode Peneliian Daa yang digunakan adalah daa IHK bulanan koa Jayapura, Sorong dan Manokwari unuk bulan Januari 9 sampai dengan Mei 3 yang diperoleh pada websie resmi Badan Pusa Saisik (BPS). Dipilihnya periode waku ersebu karena pada periode waku iu idak erjadi kenaikan harga BBM. Daa -daa inflasi yang dimiliki dilakukan analisisnya dengan saisik deskripif unuk memperoleh karakerisik inflasi bulanan di koa-koa ersebu. Selanjunya dilaku kan uji sasionerias daa dengan uji akar uni Ph illips - Perron, uji koinegrasi Engle -Granger, koreksi keidakseimbangan jangka pendek dan membenuk model hubungan jangka panjang dengan model koreksi kesalahan Domowiz-Elbadawi unuk daa IHK. Disribusi saisik dari model koreksi kesalahan dianalisis dengan pendekaan boosrap. 4. Hasil Dan Pembahasan Hasil uji akar uni erhadap daa IHK menunjukkan bahwa daa mempunyai uni roo, yang berari bahwa daa idak sasioner. Grafik garis daa IHK koa Jayapura, Sorong dan Manokwari di Papua menunjukkan bahwa daa IHK cenderung idak sasioner karena nilainya idak bergera k naik-urun pada sekiar nilai yang sama. Keidaksasioneran daa juga dapa diliha dari hasil perbandingan nilai-p dan ingka signifikansi.5. Pada Tabel diunjukkan nilai-p dari uji akar uni daa IHK koa Jayapura, Sorong dan Manokwari menggunakan Eviews. Dari hasil uji akar uni, didapakan nilai-p pada keiga koa ersebu lebih.5 maka daa IHK koa Jayapura, Sorong dan Manokwari dikaakan idak sasioner. Dengan uji akar uni Phillips-Perron dengan menggunakan Eviews didapakan IHK koa Jayapura, Sorong dan Manokwari menjadi sasioner pada diferensi perama (firs difference). Selanjunya digunakan regresi unuk mendeeksi ada idaknya regresi lancung. Hasil regresi diampilkan pada Tabel 3. Hasil regresi kombinasi koa Jayapura ()-Manokwari (MAN) memiliki nilai (8) ()
5 JdC, Vol. 3, No., Mare, 4 85 koefisien deerminasi ( R ) lebih kecil dari nilai Durbin Wason ( d ) sedangkan kombinasi koa Jayapura- Sorong (SRG) dan koa Manokwari-Sorong memiliki nilai R > d yang berari merupakan regresi lancung. Hal ini kemungkinan disebabkan oleh karakerisik inflasi koa Sorong yang berbeda dari koa Jayapura dan koa Manokwari sehingga perubahan IHK di koa Sorong cenderung idak berpengaruh erhadap perubahan IHK di kedua koa ersebu. Gambar 4. Grafik garis IHK Koa Jayapura, Sorong dan Manokwari bulan Januari 9 sampai dengan Mei 3 Tabel. Hasil Uji Akar Uni Phillips-Perron Koa Nilai-p Keerangan Jayapura.977 Tidak sasioner Manokwari.998 Tidak sasioner Sorong.94 Tidak sasioner Tabel 3. Hasil Regresi Kombinasi Koa Jayapura, Sorong dan Manokwari Koa Dependen Independen Koefisien Sd.error -Saisik Nilai R-squared d MAN SRG MAN SRG MAN SRG SRG MAN Unuk mengeahui ada idaknya hubungan jangka panjang anar variabel dilakukan uji koinegrasi Engle-Granger. Dengan menggunakan persamaan (8) dibenuk persamaan: MAN dengan = IHK koa Jayapura dan MAN = IHK koa Manokwari, sehingga diperoleh kombinasi linier dari variabel-variabelnya sebagai beriku : e MAN Selanjunya dilakukan uji akar uni erhadap e dengan meode Augmened Dickey-Fuller (ADF). Dari uji akar uni ADF, didapakan nilai-p dari e sebesar.5 sehingga lebih kecil dari ingka signifikansi.5. Hasil uji akar uni menunjukkan bahwa e idak mengandung akar uni aau I() aau daa sasioner maka kedua variabel dan MAN erkoinegrasi yang berari mempunyai hubungan jangka panjang. Esimasi persamaan dilakukan dengan IHK koa Jayapura () sebagai variabel dependen Y dan IHK koa Manokwari (MAN) sebagai variabel independen X. Dari uji akar uni ADF, didapakan nilai- p residual persamaan ersebu sebesar.5, lebih kecil dari ingka signifikansi.5. Hal ini berari bahwa residual idak mengandung akar uni aau daa sasioner aau I() maka kedua variable dan MAN erkoinegrasi yang berari mempunyai hubungan jangka panjang. Karena daa IHK koa Jayapura dan koa Manokwari idak sasioner dan erkoinegrasi maka hubungan anara keduanya dapa dijelaskan dengan model koreksi kesalahan (Error Correcion Model). Peneliian ini menggunakan model koreksi kesalahan unuk mengoreksi keidakseimbangan jangka pendek IHK koa Jayapura dan koa Manokwari dan membenuk model hubungan jangka panjangnya. Model koreksi kesalahan diuliskan dalam persamaan (4). Hasil esimasi model koreksi kesalahan diampilkan pada Tabel 4. Pada Tabel 4, variabel koreksi kesalahan (ECT) beranda posiif dan secara saisik signifikan yang berari model koreksi kesalahan yang digunakan dalam peneliian ini valid. Perubahan MAN ( MAN)
6 86 Donggori, Seiawan, Parhusip - Model Koreksi Kesalahan pada Daa Runun Waku. beranda posiif dan signifikan. Kelambanan MAN beranda negaif dan signifikan sehingga model koreksi kesalahan pada kasus ini dapa diuliskan dalam persamaan beriku : MAN.94 MAN.485 EC R.797 d.57 Hubungan jangka panjang Indeks Harga Konsumen Jayapura pada kondisi keseimbangan diampilkan dalam persamaan di bawah ini : MAN Pada Tabel 4, nilai-p unuk konsana ( C ) idak signifikan sehingga dibenuk model koreksi kesalahan yang baru dengan menghilangkan konsana. Model koreksi kesalahan yang baru diuliskan dalam persamaan beriku :.359 MAN.38 MAN R.74 d.973 dan hubungan jangka panjangnya adalah : MAN.38 EC Dari persamaan di aas, dalam jangka panjang jika erjadi kenaikan IHK koa Manokwari sebesar % maka akan menyebabkan peningkaan IHK koa Jayapura sebesar.8969%. Dengan kaa lain kenaikan IHK koa Jayapura sediki lebih lamba daripada kenaikan IHK koa Manokwari. Tabel 4. Esimasi Model Koreksi Kesalahan dengan daa Indeks Harga Konsumen Koa Jayapura dan koa Manokwari (dengan konsana) Variabel Koefisien Sd. Error -Saisic Nilai- p C D(MAN) MAN(-) ECT Tabel 5. Esimasi Model Koreksi Kesalahan dengan daa Indeks Harga Konsumen Koa Jayapura dan koa Manokwari (anpa konsana) Variabel Koefisien Sd. Error -Saisic Nilai- p D(MAN) MAN(-) ECT Model koreksi kesalahan yang didapa dalam persamaan (4) dapa diesimasi dengan pendekaan boosrap. Pada Tabel 6 diampilkan disribusi saisik model koreksi kesalahan dengan pendekaan boosrap. Nilai-p dari model koreksi kesalahan dengan pendekaan boosrap lebih kecil dari nilai-p model koreksi kesalahan sebelumnya. Model koreksi kesalahan dengan pendekaan boosrap sebagai beriku : MAN.93 MAN. 47 EC sehingga hubungan jangka panjangnya adalah : MAN Tabel 6. Disribusi Saisik Model Koreksi Kesalahan dari Daa IHK Koa Jayapura dan Koa Manokwari (dengan konsana) Variabel Koefisien Sd. Error -Saisik Nilai- p boosrap C D(MAN) MAN(-) ECT Pada Tabel 6 dapa diliha nilai- p unuk konsana ( C ) idak signifikan karena lebih besar dari ingka signifikansi.5. Unuk iu, dibenuk model koreksi kesalahan yang baru yang menggunakan
7 JdC, Vol. 3, No., Mare, 4 87 pendekaan boosrap dengan menghilangkan konsana. Disribusi saisik ECM ersebu diampilkan pada Tabel 7. Model koreksi kesalahan yang baru diuliskan dalam persamaan beriku :.39 MAN.337 MAN. 379 EC dan hubungan jangka panjangnya adalah :. 897 MAN Dari persamaan di aas berari bahwa dalam jangka panjang, kenaikan IHK koa Manokwari sebesar % akan menyebabkan kenaikan IHK koa Jayapura sebesar.897%. Tabel 7. Disribusi Saisik Model Koreksi Kesalahan dari Daa IHK Koa Jayapura dan Koa Manokwari (anpa konsana) Variabel Koefisien Sd. Error -Saisik Nilai- p boosrap D(MAN) MAN(-) ECT Gambar 5. Grafik hubungan jangka panjang Indeks Harga Konsumen koa-koa di Papua.
8 88 Donggori, Seiawan, Parhusip - Model Koreksi Kesalahan pada Daa Runun Waku. Model koreksi kesalahan IHK koa-koa di Papua unuk pasangan koa yang lain diampilkan dalam Tabel 8 sedangkan dari hungan jangka panjang diampilkan pada Gambar 5. Pada Gambar 5, dapa diliha bahwa dalam jangka panjang, IHK koa Jayapura lebih rendah dan cenderung lebih sabil dibanding IHK koa Manokwari dan koa Sorong. Jika IHK koa Jayapura mengalami kenaikan sebesar % akan menyebabkan peningkaan IHK koa Sorong sebesar.985% dan kenaikan IHK koa Manokwari sebesar % akan menyebabkan peningkaan IHK koa Sorong sebesar.485%. Sehingga dalam jangka panjang, kenaikan IHK koa Sorong sediki lebih cepa dibanding koa Jayapura dan Manokwari. Tabel 8. Model Koreksi Kesalahan Indeks Harga Konsumen Koa-Koa di Papua (anpa konsana) No. Model Koreksi Kesalahan Hubungan Jangka Panjang.39 MAN.337 MAN. 379 EC. 897 MAN MAN EC MAN MAN.38 SRG.54 SRG. 99 EC MAN SRG 4 SRG.346 MAN.8 MAN. 67 EC SRG. 485 MAN 5 SRG.5.49 EC SRG SRG.699 EC SRG 5. Kesimpulan Dalam makalah ini elah dijelaskan mengenai model koreksi kesalahan pada daa runun waku Indeks Harga Konsumen koa-koa di Papua. Hasil peneliian menunjukkan bahwa perubahan Indeks Harga Konsumen di koa Jayapura dan koa Manokwari saling mempengaruhi dan kedua koa ersebu memiliki karakerisik inflasi yang hampir sama sehingga hubungan anara keduanya dapa dijelaskan dengan model koreksi kesalahan (ECM). Dari analisis daa IHK menggunakan model koreksi kesalahan dengan pendekaan boosrap, didapakan hasil bahwa dalam jangka panjang jika erjadi kenaikan IHK koa Manokwari sebesar % akan menyebabkan peningkaan IHK koa Jayapura sebesar.897% dan jika erjadi kenaikan IHK koa Sorong sebesar % akan menyebabkan peningkaan IHK koa Manokwari sebesar.9675%. Dengan kaa lain, ingka kenaikan IHK pada koa-koa di Papua hampir sama eapi kenaikan IHK koa Jayapura dan Manokwari sediki lebih lamba daripada koa Sorong. 6. Dafar Pusaka [] Hidaya, Imam.. Analisis Pengaruh Harga Bahan Bakar Minyak Eceran dan Indusri erhadap Indeks Harga Konsumen di Indonesia. FE, Universias Indonesia, Jakara. [] Maruddani, D. A. I., Tarno, Anisah, R. A. 8. Uji Sasionerias Daa Inflasi dengan Phillips-Perron Tes. FMIPA, Universias Gadjah Mada, Yogyakara. [3] Sapura, Mariani J., Seiawan, A., Mahama, T.. Analisis Koinegrasi Daa Runun Waku Indeks Harga Konsumen Beberapa Komodias Barang Koa di Jawa Tengah. Prosiding Seminar Nasional Peneliian, Pendidikan dan Penerapan MIPA, Fakulas MIPA, Universias Negeri Yogyakara, Juni. [4] Maruddani, D. A. I., W ilandari, Y., Safiri, D. Model Dinamik Perumbuhan Ekonomi Indonesia Pasca Krisis Moneer : Suau Pendekaan Koreksi Kesalahan (Model Koreksi Kesalahan). Jurnal Sains & Maemaika 5 () : 9-4, Januari 7. [5] Gujarai, Damodar N. 6. Dasar-dasar Ekonomerika. Jakara : Erlangga. [6] Widarjono, Agus. 9. Ekonomerika : Penganar dan Aplikasinya. Yogyakara : Ekonisia.
KOINTEGRASI DAN ESTIMASI ECM PADA DATA TIME SERIES. Abstrak
KOINTEGRASI DAN ESTIMASI ECM PADA DATA TIME SERIES Universias Muhammadiyah Purwokero malim.muhammad@gmail.com Absrak Pada persamaan regresi linier sederhana dimana variabel dependen dan variabel independen
Lebih terperinciPEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN
Seminar Nasional Saisika IX Insiu Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 PEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN Brodjol Suijo Jurusan Saisika ITS Surabaya ABSTRAK Pada umumnya daa ekonomi bersifa ime
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah Dalam sisem perekonomian suau perusahaan, ingka perumbuhan ekonomi sanga mempengaruhi kemajuan perusahaan pada masa yang akan daang. Pendapaan dan invesasi merupakan
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciPERAMALAN DENGAN MODEL VARI PADA DATA IHK KELOMPOK PADI-PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN (STUDI KASUS KOTA SALATIGA, BULAN JANUARI 2014 JULI 2016)
Prosiding Seminar Maemaika dan Pendidikan Maemaika ISBN: 978-602-622-20-9 hal 935-950 November 206 hp://jurnal.fkip.uns.ac.id PERAMALAN DENGAN MODEL VARI PADA DATA IHK KELOMPOK PADI-PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan adalah data sekunder runtun waktu (time series) bulanan
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Daa Daa yang digunakan adalah daa sekunder runun waku (ime series) bulanan dari 2002:01 sampai dengan 2009:06 yang bersumber dari Laporan dan websie Bank Indonesia
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
perpusakaan.uns.ac.id BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Ruang Lingkup Peneliian Peneliian ini dilaksanakan di Indonesia dengan periode ahun 984 sampai dengan ahun 0. Peneliian ini memfokuskan pada fakor-fakor
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang
Lebih terperinci*Corresponding Author:
Prosiding Seminar Tugas Akhir FMIPA UNMUL 5 Periode Mare 6, Samarinda, Indonesia ISBN: 978-6-7658--3 Penerapan Model Neuro-Garch Pada Peramalan (Sudi Kasus: Reurn Indeks Harga Saham Gabungan) Applicaion
Lebih terperinciPemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun
Pemodelan Daa Runun Waku : Kasus Daa Tingka Pengangguran di Amerika Serika pada Tahun 948 978. Adi Seiawan Program Sudi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika Universias Krisen Saya Wacana, Jl. Diponegoro
Lebih terperinciBAB IV METODOLOGI PENELITIAN
BAB IV METODOLOGI PENELITIAN Dalam peneliian ini, penulis akan menggunakan life cycle model (LCM) yang dikembangkan oleh Modigliani (1986). Model ini merupakan eori sandar unuk menjelaskan perubahan dari
Lebih terperinciPeramalan Penjualan Sepeda Motor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis
JURNAL SAINS DAN NI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Prin) D-224 Peramalan Penjualan Sepeda Moor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis Desy Musika dan Seiawan Jurusan Saisika,
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciMuhammad Firdaus, Ph.D
Muhammad Firdaus, Ph.D DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FEM-IPB 010 PENGERTIAN GARIS REGRESI Garis regresi adalah garis yang memplokan hubungan variabel dependen (respon, idak bebas, yang dipengaruhi) dengan variabel
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinciTREND DALAM RUNTUN WAKTU EKONOMETRI DAN PENERAPANNYA
TREND DALAM RUNTUN WAKTU EKONOMETRI DAN PENERAPANNA SKRIPSI Diajukan kepada Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Universias Negeri ogyakara unuk memenuhi sebagian persyaraan guna memperoleh gelar
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi
Lebih terperinciModel Dinamis: Autoregressive Dan Distribusi Lag (Studi Kasus : Pengaruh Kurs Dollar Amerika Terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB))
Model Dinamis: Auoregressive Dan Disribusi Lag (Sudi Kasus : Pengaruh Kurs Dollar Amerika Terhadap Produk Domesik Regional Bruo (PDRB)) Dynamic Model : Auoregressive and Disribuion Lag (Case Sudy: Effecs
Lebih terperinciBAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan
BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan
Lebih terperinciBAB IV METODOLOGI PENELITIAN
BAB IV METODOLOGI PENELITIAN Unuk meliha sejauh mana rencana implemenasi Peneliian yang akan Penulis bua dalam Proposal Skripsi ini, maka ada baiknya Kia meliha sisemaika kerja dan meode peneliian yang
Lebih terperinciANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional.
JURNAL ILMIAH RANGGAGADING Volume 7 No. 1, April 7 : 3-9 ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Sudi kasus pada CV Cia Nasional. Oleh Emmy Supariyani* dan M. Adi Nugroho *Dosen
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM ANALISIS NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLAR DENGAN GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY
PENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM ANALISIS NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLAR DENGAN GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY Hermansah Program Sudi Pendidikan Maemaika, Fakulas Keguruan
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB 4 ANALISIS DAN EMBAHASAN 4.1 Karakerisik dan Obyek eneliian Secara garis besar profil daa merupakan daa sekunder di peroleh dari pusa daa saisik bursa efek Indonesia yang elah di publikasi, daa di
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN
Peramalan Dengan Meode Smoohing dan Verifikasi Meode Peramalan Dengan Grafik Pengendali Moving Range () (Sudi Kasus: Produksi Air Bersih di PDAM Tira Kencana Samarinda) Forecasing wih Smoohing and Verificaion
Lebih terperinciPENAKSIRAN PARAMETER MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED (VARI) DENGAN METODE MLE DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA KONSUMEN
IndoMS Journal on Saisics Vol., No. (04), Page 7-37 PENAKSIRAN PARAMETER MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED (VARI) DENGAN METODE MLE DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA KONSUMEN Dinda Ariska Wulandari,
Lebih terperinciUJI MULTIKOLINEARITAS DAN PERBAIKAN MULTIKOLINEARITAS
BAHAN AJAR EKONOMETRIKA AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA UJI MULTIKOLINEARITAS DAN PERBAIKAN MULTIKOLINEARITAS 6.1. Uji Mulikolinearias Sebagaimana dikemukakan di aas, bahwa salah sau
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinciKata kunci: Deret waktu, Heteroskedastisitas, IGARCH, Peramalan. Keywords: Time Series, Heteroscedasticity, IGARCH, Forecasting.
METODE INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (IGARCH) UNTUK MEMODELKAN HARGA GABAH DUNIA (INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY TO CAPTURE
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) UNTUK PERAMALAN CURAH HUJAN KOTA PEKANBARU
Jurnal Sains, Teknologi dan Indusri, Vol. 11, No., Juni, pp. 151-159 ISSN 93-3 prin/issn 07-0939 online PENERAPAN MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) UNTUK PERAMALAN CURAH HUJAN KOTA PEKANBARU 1 Ari Pani
Lebih terperinciPERHITUNGAN VALUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (STUDI KASUS SAHAM PT. XL ACIATA.Tbk)
Jurnal UJMC, Volume 3, Nomor 1, Hal. 15-0 pissn : 460-3333 eissn : 579-907X ERHITUNGAN VAUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMUASI MONTE CARO (STUDI KASUS SAHAM T. X ACIATA.Tbk) Sii Alfiaur Rohmaniah 1 1 Universias
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN III.1 Model Peneliian Dalam menganalisa efekifias kebijakan pemerinah, maka model yang digunakan dalam skripsi ini adalah model yang diurunkan dari eori kekuaan monopoli,
Lebih terperinciPengaruh variabel makroekonomi..., 24 Serbio Harerio, Universitas FE UI, 2009Indonesia
BAB 3 DATA DAN METODOLOGI 3.1 Variabel-Variabel Peneliian 3.1.1 Variabel dependen Variabel dependen yang digunakan adalah reurn Indeks Harga Saham Gabungan yang dihiung dari perubahan logarima naural IHSG
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan
BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan
Lebih terperinciAPLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND
APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND Noeryani 1, Ely Okafiani 2, Fera Andriyani 3 1,2,3) Jurusan maemaika, Fakulas Sains Terapan, Insiu Sains & Teknologi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran Salah sau ujuan didirikannya perusahaan adalah dalam rangka memaksimalkan firm of value. Salah sau cara unuk mengukur seberapa besar perusahaan mencipakan
Lebih terperinciIDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES
IDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES Daa merupakan bagian pening dalam peramalan. Beriku adalah empa krieria yang dapa digunakan sebagai acuan agar daa dapa digunakan dalam peramalan.. Daa harus dapa dipercaya
Lebih terperinci(T.9) PENAKSIRAN MODEL GARCH DENGAN METODE BOUNDED M-ESTIMATES
PROSIDING ISSN : 087-590. Seminar Nasional Saisika November 0 Vol, November 0 (T.9) PENAKSIRAN MODEL GARCH DENGAN METODE BOUNDED M-ESTIMATES Yahya Ubaid ), Budi Nurani R. ), Mulyana K. 3) )Mahasiswa Program
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Suatu negara yang memutuskan untuk menempuh kebijakan hutang
BAB I PENDAHULUAN A. Laar Belakang Masalah Suau negara yang memuuskan unuk menempuh kebijakan huang luar negeri biasanya didasari oleh alasan-alasan yang dianggap rasional dan pening. Huang luar negeri
Lebih terperinciBAB III ARFIMA-FIGARCH. pendek (short memory) karena fungsi autokorelasi antara dan turun
BAB III ARFIMA-FIGARCH 3. Time Series Memori Jangka Panjang Proses ARMA sering dinyaakan sebagai proses memori jangka pendek (shor memory) karena fungsi auokorelasi anara dan urun cepa secara eksponensial
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Sumber Daya Alam (SDA) yang ersedia merupakan salah sau pelengkap ala kebuuhan manusia, misalnya anah, air, energi lisrik, energi panas. Energi Lisrik merupakan Sumber
Lebih terperinciBAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu
BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
34 BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Pendahuluan Meodologi yang dipergunakan unuk menjawab peranyaan yang diujikan dalam peneliian ini dibagi menjadi dua bagian. Bagian perama eknik pengujian secara empirik
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Peran pasar obligasi dipandang oleh pemerinah sebagai sarana sraegis sumber pembiayaan alernaif selain pembiayaan perbankan dalam benuk pinjaman (loan). Kondisi anggaran
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SISTIM LELANG TERHADAP HARGA IKAN TUNA SUMATERA BARAT. Oleh: Junaidi
IMPLEMENTASI SISTIM LELANG TERHADAP HARGA IKAN TUNA SUMATERA BARAT Oleh: Junaidi Dosen Fakulas Perikanan dan Ilmu Kelauan Universias Bung Haa Jl. Sumaera, Ulak Karang Padang Absrac The sudy conduced a
Lebih terperinciPENAKSIRAN PARAMETER KOINTEGRASI (STUDI KASUS: NILAI EKSPOR DAN INVESTASI INDONESIA PADA TAHUN ) RIZKI NUGROHO ARYANTO
PENAKSIRAN PARAMETER KOINTEGRASI (STUDI KASUS: NILAI EKSPOR DAN INVESTASI INDONESIA PADA TAHUN 1970 007) RIZKI NUGROHO ARYANTO 0305010556 UNIVERSITAS INDONESIA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciUSULAN PENERAPAN METODE KOEFISIEN MANAJEMEN (BOWMAN S) SEBAGAI ALTERNATIF MODEL PERENCANAAN PRODUKSI PRINTER TIPE LX400 PADA PT X
USULAN ENERAAN METODE KOEISIEN MANAJEMEN (BOMAN S) SEBAGAI ALTERNATI MODEL ERENCANAAN RODUKSI RINTER TIE LX400 ADA T X Hendi Dwi Hardiman Jurusan Teknik Manajemen Indusri - Sekolah Tinggi Manajemen Indusri
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. tahun 1990-an, jumlah produksi pangan terutama beras, cenderung mengalami
11 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Keahanan pangan (food securiy) di negara kia ampaknya cukup rapuh. Sejak awal ahun 1990-an, jumlah produksi pangan eruama beras, cenderung mengalami penurunan sehingga
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. universal, disemua negara tanpa memandang ukuran dan tingkat. kompleks karena pendekatan pembangunan sangat menekankan pada
BAB I PENDAHULUAN A. Laar Belakang Disparias pembangunan ekonomi anar daerah merupakan fenomena universal, disemua negara anpa memandang ukuran dan ingka pembangunannya. Disparias pembangunan merupakan
Lebih terperinciAnalisis Hubungan Produk Domestik Bruto dan Ekspor Indonesia dengan Pendekatan Threshold Vector Error Correction Model (TVECM)
Analisis Hubungan Produk Domesik Bruo dan Ekspor Indonesia dengan Pendekaan Threshold Vecor Error Correcion Model (TVECM) Gama Pura Danu Sohibien 1, Brodjol Suijo Suprih Ulama 2 12) Program Sudi Saisika,
Lebih terperinciPenerapan Model ARCH/GARCH untuk Peramalan Nilai Tukar Petani ABSTRAK ABSTRACT. Pendahuluan
Jurnal Sains Maemaika dan Saisika, Vol. 4, No., Januari 8 ISSN 46-454 prin/issn 65-8663 online Penerapan Model ARCH/GARCH unuk Peramalan Nilai Tukar Peani Ari Pani Desvina, Inggrid Ocaviani Meijer, Jurusan
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN
PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Pendekaan Peneliian Jenis peneliian yang digunakan dalam peneliian ini adalah peneliian evaluasi dan pendekaannya menggunakan pendekaan kualiaif non inerakif (non
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa
BAB 2 TINJAUAN TEORITI 2.1. Pengerian-pengerian Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. edangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciUJI AUTOKORELASI DAN PERBAIKAN AUTOKORELASI
BAHAN AJAR EKONOMETRIKA AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIAH OGAKARTA UJI AUTOKORELASI DAN PERBAIKAN AUTOKORELASI 8.1. Uji Auokorelasi a. Penyebab Munculnya Ookorelasi Berkaian dengan asumsi regresi
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA
PENDUGAAN PARAMEER DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY DAN DIMAS HARI SANOSO Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Peranian Bogor Jl Merani, Kampus
Lebih terperinciKARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL. Sudarno Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP
Karakerisik Umur Produk (Sudarno) KARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL Sudarno Saf Pengajar Program Sudi Saisika FMIPA UNDIP Absrac Long life of produc can reflec is qualiy. Generally, good producs
Lebih terperinciBab 5 Penaksiran Fungsi Permintaan. Ekonomi Manajerial Manajemen
Bab 5 Penaksiran Fungsi Perminaan 1 Ekonomi Manajerial Manajemen Peranyaan Umum Tenang Perminaan Seberapa besar penerimaan perusahaan akan berubah seelah adanya peningkaan harga? Berapa banyak produk yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
35 BAB LANDASAN TEORI Meode Dekomposisi biasanya mencoba memisahkan iga komponen erpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan dere daa ekonomi dan bisnis. Komponen ersebu adalah fakor rend (kecendrungan),
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju perumbuhan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Dalam pelaksanaan pembangunan saat ini, ilmu statistik memegang peranan penting
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Dalam pelaksanaan pembangunan saa ini, ilmu saisik memegang peranan pening baik iu di dalam pekerjaan maupun pada kehidupan sehari-hari. Ilmu saisik sekarang elah melaju
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hipoesis Peneliian Seperi yang sudah dijelaskan pada bab-bab sebelumnya, peneliian ini mencoba menemukan anomali DOTW pada volailias dan volume saham dengan menggunakan
Lebih terperinciAnalisis Kointegrasi Antara Variabel Ekonomi Makro dan Return Pasar LQ45 di Bursa Efek Inidonesia
Jurnal Akunansi Keuangan dan Bisnis Vol.5, Desember 202, 7-25 7 Analisis Koinegrasi Anara Variabel Ekonomi Makro dan Reurn Pasar LQ45 di Bursa Efek Inidonesia Vidiyanna Rizal Puri Progrm Sudi Akunansi
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilaksanakan di PT Panafil Essenial Oil. Lokasi dipilih dengan perimbangan bahwa perusahaan ini berencana unuk melakukan usaha dibidang
Lebih terperinciBAB III HASIL DAN PEMBAHASAN. A. Permasalahan Nyata Penyebaran Penyakit Tuberculosis
BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN A. Permasalahan Nyaa Penyebaran Penyaki Tuberculosis Tuberculosis merupakan salah sau penyaki menular yang disebabkan oleh bakeri Mycobacerium Tuberculosis. Penularan penyaki
Lebih terperinciPERAMALAN KURS TRANSAKSI BANK INDONESIA TERHADAP MATA UANG DOLLAR AMERIKA (USD) DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARCH/GARCH
Vol.. No., 03 PERAMALAN KURS TRANSAKSI BANK INDONESIA TERHADAP MATA UANG DOLLAR AMERIKA (USD) DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARCH/GARCH Ari Pani Desvina, Sari Marlinda, Jurusan Maemaika Fakulas Sains dan Teknologi
Lebih terperinciHUBUNGAN KAUSALITAS INFLASI IHK (INDEKS HARGA KONSUMEN) DAN INFLASI INTI DENGAN ANALISIS VAR SINTA KHAIRUNNISA NOV AFNI
HUBUNGAN KAUSALITAS INFLASI IHK (INDEKS HARGA KONSUMEN) DAN INFLASI INTI DENGAN ANALISIS VAR SINTA KHAIRUNNISA NOV AFNI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA, LANDASAN TEORI, KERANGKA PEMIKIRAN DAN HIPOTESIS PENELITIAN
II. TINJAUAN PUSTAKA, LANDASAN TEORI, KERANGKA PEMIKIRAN DAN HIPOTESIS PENELITIAN 2.1. Tinjauan Pusaka Menginga minyak sawi adalah minyak nabai yang digunakan sebagai bahan menah unuk memproduksi minyak
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Perekonomian dunia telah menjadi semakin saling tergantung pada
BAB I PENDAHULUAN A. Laar Belakang Masalah Perekonomian dunia elah menjadi semakin saling erganung pada dua dasawarsa erakhir. Perdagangan inernasional merupakan bagian uama dari perekonomian dunia dewasa
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilakukan di Dafarm, yaiu uni usaha peernakan Darul Fallah yang erleak di Kecamaan Ciampea, Kabupaen Bogor, Jawa Bara. Pemilihan lokasi
Lebih terperinciADOPSI REGRESI BEDA UNTUK MENGATASI BIAS VARIABEL TEROMISI DALAM REGRESI DERET WAKTU: MODEL KEHILANGAN AIR DISTRIBUSI DI PDAM SUKABUMI
ADOPSI REGRESI BEDA UNTUK MENGATASI BIAS VARIABEL TEROMISI DALAM REGRESI DERET WAKTU: MODEL KEHILANGAN AIR DISTRIBUSI DI PDAM SUKABUMI Yusep Suparman Universias Padjadjaran yusep.suparman@unpad.ac.id ABSTRAK.
Lebih terperinciBAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan
BAB 2 KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran 1. Menjelaskan perbedaan jarak dengan perpindahan, dan kelajuan dengan kecepaan 2. Menyelidiki hubungan posisi, kecepaan, dan percepaan erhadap waku pada gerak lurus
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian Quasi Eksperimental Design dengan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Desain Peneliian Peneliian ini adalah peneliian Quasi Eksperimenal Design dengan kelas eksperimen dan kelas conrol dengan desain Prees -Poses Conrol Group Design
Lebih terperinciANALISIS CRITICAL ROOT VALUE PADA DATA NONSTATIONER
ANALISIS CRITICAL ROOT VALUE PADA DATA NONSTATIONER Abdul Aziz Dosen Jurusan Maemaika Fakulas Sains Teknologi Universias Islam Negeri (UIN) Maulana Malik Ibrahim Malang e-mail : abdulaziz_uinmlg@yahoo.com
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. yang akan datang. Peramalan menjadi sangat penting karena penyusunan suatu
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan apa yang erjadi pada waku yang akan daang sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan pada waku yang
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.. Hasil Peneliian 4... Daa Hasil Peneliian Dari hasil peneliian diperoleh daa kemampuan dribble. hasilnya sebagai mana pada abel I (dilampirkan) 4... Deskripsi
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
26 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penilaian perkembangan kinerja keuangan PT. Goodyear Indonesia Tbk dilakukan dengan maksud unuk mengeahui sejauh mana perkembangan usaha perusahan yang
Lebih terperinciPENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE PERAMALAN AUTOREGRESIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) (Studi Kasus: PT Tembaga Mulia Semanan)
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi Program Sudi MMT-ITS, Surabaya 1 Agusus 2009 PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE PERAMALAN AUTOREGRESIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) (Sudi Kasus: PT
Lebih terperinciPENERAPAN METODE BOX-JENKINS UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH MAHASISWA UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SUSKA RIAU
Jurnal Sains, Teknologi dan Indusri, Vol., No., Desember 4, pp. 8 89 ISSN 693-39 prin/issn 47-939 online PENERAPAN METODE BOX-JENKINS UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH MAHASISWA UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SUSKA RIAU
Lebih terperinciPERMINTAAN UANG DI INDONESIA : ESTIMASI DATA NON STASIONER
PERMINTAAN UANG DI INDONESIA 1997.1-22.4: ESTIMASI DATA NON STASIONER Ey Puji Lesari (eypl@mail.u.ac.id) Universias Terbuka ABSTRACT This aricle aemps o esimae he demand for Indonesian behavior money in
Lebih terperinciSekilas Pandang. Modul 1 PENDAHULUAN
Modul 1 Sekilas Pandang Drs. Irlan Soelaeman, M.Ed. S PENDAHULUAN uau hari, saya dan keluarga berencana membawa mobil pergi ke Surabaya unuk mengunjungi salah seorang saudara. Sau hari sebelum keberangkaan,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
A III METODE PEELITIA Salah sau komponen peneliian yang mempunyai ari pening dalam kaiannya dengan proses sudi secara komprehensif adalah komponen meode peneliian. Meode peneliian menjelaskan bagaimana
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Air merupakan kebuuhan pokok bagi seiap makhluk hidup di dunia ini ermasuk manusia. Air juga merupakan komponen lingkungan hidup yang pening bagi kelangsungan hidup
Lebih terperinciBAB III DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB III DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN 3. Daa Pada karya akhir ini proxy unuk mengukur kegiaan perekonomian adalah ingka perubahan GDP real per kuaral dari ahun 3:Q sampai dengan ahun 8:Q dengan ahun dasar.
Lebih terperinciKAJIAN PEMODELAN DERET WAKTU: METODE VARIASI KALENDER YANG DIPENGARUHI OLEH EFEK VARIASI LIBURAN
JMP : Volume 4 omor, Juni 22, hal. 35-46 KAJIA PEMODELA DERET WAKTU: METODE VARIASI KALEDER YAG DIPEGARUHI OLEH EFEK VARIASI LIBURA Winda Triyani Universias Jenderal Soedirman winda.riyani@gmail.com Rina
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 1, Tahun 2014, Halaman Online di:
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 1, Tahun 2014, Halaman 91-100 Online di: hp://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian IDENTIFIKASI BREAKPOINT DAN PEMODELAN AUTOREGRESSIVE STRUCTURAL
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju-laju
Lebih terperinci1999 sampai bulan September Data ini diperoleh dari yahoo!finance.
7 999 sampai bulan Sepember 8. Daa ini diperoleh dari yahoo!finance. Meode Langkah-langkah pemodelan nilai harian IHSG secara garis besar dapa diliha pada Lampiran dengan penjelasan sebagai beriku:. Melakukan
Lebih terperinciANALISIS ANTRIAN ANGKUTAN UMUM BUS ANTAR KOTA REGULER DI TERMINAL ARJOSARI
Achmadi, Analisis Anrian Angkuan Umum Bus Anar Koa Reguler di Terminal ANALISIS ANTRIAN ANGKUTAN UMUM BUS ANTAR KOTA REGULER DI TERMINAL ARJOSARI Seno Achmadi Absrak : Seiring dengan berkembangnya aku,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
14 BAB III METODOLOGI PENELITIAN Peneliian ini ialah berujuan (1) unuk menerapkan model Arbirage Pricing Theory (APT) guna memprediksi bea (sensiivias reurn saham) dan risk premium fakor kurs, harga minyak,
Lebih terperinciPerbandingan Metode Winter Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based untuk Menentukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X
JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 6, o.1, (2017) 2337-3520 (2301-928X Prin) A 1 Perbandingan Meode Winer Eksponensial Smoohing dan Meode Even Based unuk Menenukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X Elisa
Lebih terperinciSUPLEMEN 3 Resume Hasil Penelitian: Analisis Respon Suku Bunga dan Kredit Bank di Sumatera Selatan terhadap Kebijakan Moneter Bank Indonesia
SUPLEMEN 3 Resume Hasil Peneliian: Analisis Respon Suku Bunga dan Kredi Bank di Sumaera Selaan erhadap Kebijakan Moneer Bank Indonesia Salah sau program kerja Bank Indonesia Palembang dalam ahun 2007 adalah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Propinsi Sumatera Utara merupakan salah satu propinsi yang mempunyai
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Propinsi Sumaera Uara merupakan salah sau propinsi yang mempunyai perkembangan yang pesa di bidang ransporasi, khususnya perkembangan kendaraan bermoor. Hal ini dapa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam perencanaan pembangunan, daa kependudukan memegang peran yang pening. Makin lengkap dan akura daa kependudukan yang esedia makin mudah dan epa rencana pembangunan
Lebih terperinciVARIABEL-VARIABEL YANG MEMPENGARUHI ACTUAL SYSTEM USAGE (ASU) PADA PEMANFAATAN STUDENTSITE
VARIABEL-VARIABEL YANG MEMPENGARUHI ACTUAL SYSTEM USAGE (ASU) PADA PEMANFAATAN STUDENTSITE Indra Nurhadi Program Sudi Manajemen Ekonomi, Fakulas Ekonomi, Universias Gunadarma Jl. Akses Kelapa Dua Cimanggis,
Lebih terperinciPENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK.
PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL MOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUAHAAN MEBEL INAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK. ii Rukayah*), Achmad yaichu**) ABTRAK Peneliian ini berujuan unuk
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Ramalan adalah sesuau kegiaan siuasi aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. dari bahasa Yunani yang berarti Demos adalah rakyat atau penduduk,dan Grafein
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian Demografi Keadaan penduduk sanga era kaiannya dengan demografi. Kaa demografi berasal dari bahasa Yunani yang berari Demos adalah rakya aau penduduk,dan Grafein adalah
Lebih terperinci