<?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="98492">
 <titleInfo>
  <title>PENERAPAN METODE ARFIMA-GPH DAN INTERVENSI MULTI INPUT DALAM PERAMALAN INDEKS HARGA PERDAGANGAN BESAR INDONESIA</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Vivi Dina Melani</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">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas MIPA (S1)</publisher>
   <dateIssued>2022</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text"></languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Salah satu indikator dalam sektor ekonomi yang dapat melihat perkembangan ekonomi di Indonesia adalah Indeks Harga Perdagangan Besar Indonesia (IHPBI). IHPBI merupakan indikator awal dalam analisis harga konsumen. Ketika IHPBI mengalami kenaikan, maka berakibat inflasi sehingga stabilitas ekonomi Indonesia dapat terganggu. Penelitian ini bertujuan untuk melihat perkembangan IHPBI 3 selama tahun mendatang melalui peramalan time series menggunakan metode ARFIMA dan intervensi multi input dengan syarat bahwa data harus mengandung pola long memory dan memiliki pola intervensi yaitu naik atau turunnya data secara drastis yang diakibatkan oleh pengaruh dari luar dugaan maupun kebijakan pemerintah. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan model terbaik berdasarkan perbandingan dari kedua metode dan mengetahui pergerakan IHPBI selama 3 tahun mendatang. Hasil yang diperoleh menunjukkan model terbaik yaitu ARFIMA (1,d,0) dengan nilai d sebesar 0,1579, intervensi Januari 2009 dengan ARIMA (1,1,1) orde (b=0, s=1, r=1) dan intervensi November 2013 dengan ARIMA (1,1,2) orde (b=1, s=1, r=0). Peramalan IHPBI 3 tahun mendatang mengalami kenaikan secara perlahan setiap bulannya, adapun model terbaik berdasarkan perbandingan nilai akurasi yaitu intervensi November 2013 dengan ARIMA (1,1,2) dan orde (b=1, s=1, r=0), memiliki nilai akurasi MAE sebesar 0,0119, MSE sebesar 0,0036 dan MAPE sebesar 0,9079% yang menandakan model yang digunakan dalam peramalan sudah sangat baik.&#13;
&#13;
Kata Kunci: IHPBI, time series, ARFIMA, intervensi, peramalan, akurasi</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>0</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>98492</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2022-03-10 14:17:12</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2022-03-10 14:46:01</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>