<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="13818">
 <titleInfo>
  <title>Penerapan model generalized space time autoregressive integrated with arch error (GSTARI-ARCH) untuk peramalan indeks harga konsumen beberapa kota di Provinsi Sumatera Utara</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>HOT BONAR</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Bandung</placeTerm>
   <publisher>Magister Statistika Terapan</publisher>
   <dateIssued>2016</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd"></form>
  <extent>xv,; 92 hlm,;29 cm</extent>
 </physicalDescription>
 <note>Inflasi merupakan salah satu indikator makro ekonomi yang dihitung &#13;
berdasarkan persentase perubahan Indeks Harga Konsumen (IHK). IHK adalah &#13;
indeks harga agregatlkeseluruhan dari semua jenis barang/jasa yang dikonsumsi &#13;
oleh masyarakat. IHK dapat diamati secara simultan sebagai pengamatan yang &#13;
melibatkan lokasi dan waktu, sehingga dapat dikategorikan sebagai data space &#13;
time. Untuk melakukan peramalan data IHK dapat digunakan model Generalized &#13;
Space Time Autoregressive (GSTAR). &#13;
&#13;
Data deret waktu fmansial seperti IHK, tingkat suku bunga, atau kurs mata &#13;
uang sering menunjukkan po la data yang tidak stasioner dan memiliki volatilitas &#13;
yang tinggi, sehingga berimplikasi pada varians error yang tidak konstan. &#13;
Penelitian ini mempelajari dan mengembangkan model GSTAR untuk data yang &#13;
tidak stasioner dan memiliki varians error yang tidak konstan berupa model &#13;
Generalized Space Time Autoregressive Integrated with ARCH Error (GSTARI­ &#13;
ARCH) pada data IHK empat kota di Provinsi Sumatera Utara. &#13;
&#13;
Identifikasi orde optimum berdasarkan plot Space Time Partial &#13;
Autocorrelation Function (STPACF) dan nilai minimum AlC diperoleh model &#13;
GSTARI(1,l,l)-ARCH(l). Parameter model GSTARI(l,l,l)-ARCH(1) ditaksir &#13;
dengan menggunakan metode GLS dengan menggunakan dua matriks pembobot, &#13;
yakni bobot lokasi invers jarak dan normalisasi korelasi silang pada lag yang &#13;
bersesuaian. Model GSTARI-ARCH yang paling sesuai untuk peramalan IHK &#13;
empat kota di Provinsi Sumatera Utara adalah model GSTARI(l,l,l)-ARCH(1) &#13;
dengan bobot lokasi normalisasi korelasi silang pada lag yang bersesuaian, karena &#13;
memberikan nilai MAPE paling minimum pada data out-sample. Hasil ramalan &#13;
diharapkan dapat memberikan rekomendasi kepada pihak terkait dalam &#13;
pengambilan kebijakan sektor ekonomi di Provinsi Sumatera Utara.</note>
 <note type="statement of responsibility">Hot Bonar</note>
 <subject authority="">
  <topic>Pen era pan Model Generalized Space Time  Autoregr</topic>
 </subject>
 <classification>519.5 Hot p</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>Perpustakaan Universitas Padjadjaran Kementerian Riset Teknologi dan Pendidikan Tinggi</physicalLocation>
  <shelfLocator>519.5 Hot p/.14.36.1</shelfLocator>
  <holdingSimple>
   <copyInformation>
    <numerationAndChronology type="1">010030007654</numerationAndChronology>
    <sublocation>Perpustakaan Pusat</sublocation>
    <shelfLocator>519.5 Hot p/.14.36.1</shelfLocator>
   </copyInformation>
  </holdingSimple>
 </location>
 <slims:image>20%252Fscan0001.jpg.jpg</slims:image>
 <recordInfo>
  <recordIdentifier>13818</recordIdentifier>
  <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2017-04-01 15:45:10</recordCreationDate>
  <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2019-03-04 08:52:45</recordChangeDate>
  <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
 </recordInfo>
</mods>
</modsCollection>