Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology
Anisa Kalondeng
Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Hasanuddin
Computer Science & IT Education Mathematics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Peramalan Bayesian Structural Time Series pada Data Nilai Tukar Petani di Sulawesi Selatan Annurial Fitrayah Taufiq; Nur Azizah Amra; Siswanto; Anisa Kalondeng
MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology Vol 8 No 2 (2023): DESEMBER
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/must.v8i2.20943

Abstract

Kesejahteraan petani masih menjadi polemik di Indonesia. Salah satu parameter kesejahteraan petani adalah Nilai Tukar Petani (NTP) yang mengukur perbandingan antara Indeks Terima Petani (ITP) dengan Indeks Bayar Petani (IBP). Pentingnya peningkatan kesejahteraan petani berkaitan dengan keberlanjutan produksi pangan di Indonesia. Sulawesi Selatan menduduki urutan ke-6 sebagai provinsi dengan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor pertanian terbesar di tingkat nasional pada tahun 2021. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk meramalkan kesejahteraan petani di Sulawesi Selatan menggunakan variabel NTP. Metode yang digunakan adalah Bayesian Structural Time Series (BSTS) dengan dan tanpa variabel ITP dan IBP sebagai prediktor. Proses dekomposisi deret waktu menunjukkan bahwa tren NTP mengikuti pola kuadratik dan komponen musiman 12. Pemodelan BSTS dengan variabel ITP dan IBP memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada tanpa kedua variabel prediktor tersebut. Akurasi dari pemodelan dengan variabel ITP dan IBP mampu mencapai 99,8% dengan goodness of fit 0,133 pada iterasi ke-1000. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model dengan variabel ITP dan IBP memberikan prediksi NTP yang lebih baik dibandingkan dengan model tanpa kedua variabel prediktor tersebut yang memiliki nilai goodness of fit –1,227. Hingga tahun 2025, peramalan NTP mengalami kenaikan signifikan yang mengindikasikan adanya peningkatan kesejahteraan petani di Sulawesi Selatan.
Co-Authors Annurial Fitrayah Taufiq Nur Azizah Amra Siswanto