Text

Pemodelan Inflasi Di Indonesia Menggunakan Regresi Spline Truncated Data Longitudinal Berbasis Gui Matlab

---

ABSTRAK

Inflasi merupakan kecenderungan harga-harga semakin menaik secara umum dan
terus menerus. Kenaikan harga dari satu atau dua barang saja tidak dapat disebut
inflasi kecuali bila kenaikan tersebut mengakibatkan kenaikan harga pada barang
lainnya. Data longitudinal merupakan pengamatan yang dilakukan sebanyak n
subyek yang saling independen dengan setiap subyek diamati secara berulang
dalam kurun waktu berbeda yang saling dependen. Pemodelan data longitudinal
dilakukan dengan pendekatan regresi nonparametrik spline truncated untuk setiap
subyek pengamatan. Model terbaik spline sangat bergantung pada penentuan titik
knot optimal, yaitu yang memiliki nilai Generalized Cross Validation (GCV)
minimum. Penelitian ini menggunakan data longitudinal inflasi kota-kota terpilih
di Indonesia. Model regresi spline truncated terbaik untuk Kota Probolinggo
terdapat pada orde 3 dengan 3 titik knot dengan nilai GCV 0,119; sedangkan pada
Kota Semarang, Kota Bandar Lampung, dan Kota Balikpapan terdapat pada orde
2 dengan 3 titik knot dengan nilai GCV minimum berurutan 0,189; 0,21; 0,453.
Prediksi menggunakan model regresi spline truncated data longitudinal out
sample tersebut menghasilkan MAPE sebesar 38,157%.
Kata kunci: inflasi, data longitudinal, spline truncated, GCV

ABSTRACT

Inflation is a tendency for prices to increase in general and continuously. An
increase in the price of one or two items alone can not be called inflation unless a
rise leads to an increase in the price of the other good. Longitudinal data are
observations made by n mutually independent subjects with each subject observed
repeatedly in different time periods that are mutually dependent. The longitudinal
data modeling is done by spline truncated nonparametric regression approach for
each observation subject. The best spline model depends heavily on the
determination of the optimal knot point, which has a minimum Generalized Cross
Validation (GCV) value. This study uses longitudinal data of inflation of selected
cities in Indonesia. The best spline truncated regression model for Probolinggo
City is in order 3 with 3 knot points with GCV value of 0.119, while in Semarang
City, Bandar Lampung City, and Kota Balikpapan are on the order of 2 with 3
knots with a minimum GCV of 0.189; 0.21; 0.453. Modeling using the spline
truncated longitudinal regression model for out sample data resulted in a MAPE
of 38.157%
Kata kunci: inflation, longitudinal data, truncated spline, GCV

---

Ketersediaan

643E18III

643 E 18

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

643 E 18

Penerbit

: ., 2018

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

2208

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Brilian Wijaya Umaro

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar