Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Statistika
Sherly Aktivani
Statistics Indonesia
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Pemodelan Harga Cabai Merah Menggunakan Model ARIMA (Studi Kasus: Harga Cabai Merah di Kota Padang Periode Januari 2010 – Desember 2020) Sherly Aktivani
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 21, No 1 (2021)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v21i1.7935

Abstract

Cabai merah merupakan komoditas sayuran yang memiliki nilai ekonomis yang cukup tinggi, karena peranannya yang cukup besar untuk memenuhi kebutuhan domestik sebagai komoditi ekspor dalam industri pangan.  Cabai merah juga merupakan salah satu komoditas yang termasuk dalam volatile food. Kenaikan harga komoditas cabai merah tersebut ketika dihitung secara parsial per komoditas, kontribusinya terhadap inflasi bulanan seringkali lebih unggul jika dibandingkan dengan komoditas lain dalam kelompok yang sama (Badan Pusat Statistik). Penelitian ini terpusat pada Kota Padang sebagai salah satu Kota Inflasi di Indonesia. Informasi naik turunnya harga cabai pada periode terdahulu diperlukan dalam  analisis pasar untuk meramalkan harga beli cabai demi mengantisipasi kenaikan dan penurunan harga cabai dimasa mendatang dan kontrol terhadap nilai inflasi. Metode peramalan yang digunakan peneliti dalam meramalkan harga cabai adalah ARIMA Box-Jenkins. Dari tahapan pembentukan model ARIMA harga cabai merah Kota Padang, dapat disimpulkan bahwa data belum memiliki varian yang konstan sehingga perlu dilakukan transformasi data. Model  ARIMA terbaik yang diperoleh setelah mean dan varians data stasioner yaitu AR(1,2)
UJI STASIONERITAS DATA INFLASI KOTA PADANG PERIODE 2014-2019 Sherly Aktivani
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 20, No 2 (2020)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v20i2.7257

Abstract

The stationarity of a time series can have a significant influence on its properties and forecasting behavior. A time series is therefore said to be stationary is its mean, variance, and covariances remain constant over time. A problem associated with nonstationary variabels, and frequently faced by econometricians when dealing with time series data, is the spurious regression. An apparent indicator of such spurious regression was a particularly low level for the Durbin-Watson statistics, combined with an acceptable R2. Statistical test for stationarity have proposed by Dickey and Fuller (1979). The distribution theory supporting the Dickey-Fuller test assumes that the errors are statistically independent and have a constant variance. Phillips and Peron (1988) developed a generalization of the Dickey-Fuller procedure that the error terms are correlated and not have constant variance. In this paper, we use Augemented Dickey Fuller test and Phillips-Peron test for inflation data in Padang Municipality for the time period 2014-2019. The data showed upward trend and the error terms are correlated. The empirical results showed that the inflation data in Padang Municipality is a stationary series.
Co-Authors