MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED (VARI) DAN PENERAPANNYA PADA DATA PERKEMBANGAN HARGA ECERAN BERAS DI TIGA IBU KOTA PROVINSI WILAYAH PULAU JAWA - Zulfa Hidayah Satria Putri; Asri Yuniar; Toni Toharudin; Budi Nurani Ruchjana (Pattimura University, 2022)
Beras merupakan komoditas pangan yang sangat penting karena merupakan bahan makanan pokok bagi sebagian besar penduduk Indonesia. Harga beras sangat mempengaruhi tingkat kesejahteraan peduduk. Model Vector Autoregressive Integrated (VARI) merupakan salah satu model time series multivariat yang digunakan untuk menentukan peramalan. Model VARI dipengaruhi oleh variabel itu sendiri pada periode sebelumnya dengan kondisi data non stasioner. Proses yang dilakukan dalam membentuk model VARI, yaitu differencing, identifikasi model time series, kestasioneran data, mengestimasi parameter, diagnostic test, dan peramalan. Tujuan dari penelitian ini adalah membentuk model peramalan untuk rata-rata harga beras eceran bulanan pada tiga ibu kota provinsi, yaitu: DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Banten. Data yang digunakan adalah data rata-rata harga beras bulanan pada tiga ibu kota provinsi tersebut mulai dari Januari 2014 sampai dengan Desember 2019. Hasil penelitian menunjukkan model terbaik yang diperoleh dengan nilai AIC terkecil adalah VARI(1,1) yang artinya model VAR orde satu dengan proses differencing pertama. Hasil uji diagnostik juga menunjukkan bahwa setiap lokasi saling berkorelasi dan asumsi white noise terpenuhi. Dari ketiga model estimasi yang signifikan secara simultan, model untuk Ibu Kota DKI Jakarta memiliki tingkat signifikansi tertinggi dengan variabel yang signifikan mempengaruhi adalah rata-rata harga beras eceran bulanan pada Ibu Kota Provinsi DKI Jakarta dan Banten pada periode sebelumnya. Ketepatan model secara keseluruhan memiliki tingkat akurasi yang sangat baik dengan MAPE sebesar 5,202%