Variasi kalender pada data inflasi Kota Tual Maluku

INDONESIA:

Model variasi kalender merupakan teknik pemodelan yang mengkombinasikan model ARIMA dan model regresi. Model variasi kalender dapat digunakan untuk meramalkan aktivitas ekonomi yang bergantung pada jumlah hari yang berbeda-beda akibat pengaruh penanggalan kalender yang berbeda-beda setiap tahunnya. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah data inflasi Kota Tual Maluku, dan menggunakan satu variabel eksogen yaitu variabel dummy bulan pada saat terjadinya hari raya idul fitri. Penelitian ini bertujuan mendapatkan model variasi kalender dan mendapatkan hasil peramalan inflasi Kota Tual Maluku dengan model variasi kalender. Hasil pemodelan variasi kalender didapatkan dengan cara penambahan deteksi outlier. Hasil yang diperoleh ialah model variasi kalender MA(1), dengan 1 variabel dummy dan penambahan 4 outlier, dengan β_0=0,16061,〖 β〗_1=1,2792,〖 θ〗_1=0,70593,ω_AO15=-3,22352,ω_AO6=4,81917,ω_AO27=-2,324921, dan ω_AO26=2,626721. Rata-rata nilai inflasi pada bulan selain hari raya idul fitri adalah 0,16061, apabila saat bulan terjadinya hari raya idul fitri maka inflasi akan mengalami peningkatan sebesar 1,2792, dan apabila terjadi peningkatan nilai residual sebesar 1 maka akan terjadi peningkatan nilai inflasi pada periode t sebesar 0,70593. Deteksi outlier yang diperoleh ialah pada data ke-15, 6, 27 dan 26, yang berarti inflasi akan menurun pada data ke-15 sebesar -3,22353, pada data ke-6 inflasi akan meningkat sebesar 4,81917, pada data ke-27 inflasi akan menurun sebesar -2,324921 dan pada data ke-26 inflasi akan meningkat sebesar 2,626721.

ENGLISH:

Calendar variation model is a modeling technique that combines the ARIMA model and the regression model. Calendar variation model used to forecast economic activity depending on the number of days that vary due to the effect of different calendar calendars each year. The variable used in this study is inflation data in Tual City Maluku, and uses one exogenous variable, namely the month dummy variable at the time of Eid al-Fitr. The aims to obtain a calendar variation model and obtain the results of inflation forecasting in Tual City Maluku with a calendar variation model. The results of the calendar variation modeling are obtained by adding outlier detection. The results obtained is that the ARIMA calendar variation model is (1), with one dummy variable and the addition of four outliers, with β_0=0,16061,〖 β〗_1=1,2792,〖θ_1=0,70593,ω_AO15=3,22352,ω_AO6=4,81917,ω_AO27=2,324921, and ω_AO26=2,626721. The average value of inflation in months other than Eid al-Fitr is 0.16061, if during the month of Eid al-Fitr, inflation will increase by 1.2792, and if there is an increase in the residual value of 1, there will be an increase in the value of inflation in period t is 0.70593. Outlier detection obtained is on the 15th, 6th, 27th and 26th data, which means that inflation will decrease on the 15th data by -3.22353, on the 6th data inflation will increase by 4.81917, on the 27th data inflation will decrease by -2.324921 and in the 26th data inflation will increase by 2.626721.

ARABIC:

نموذج اختلاف التقويم طريقة النمجذة الجامعة بين ARIMAو التراجع . نموذج اختلاف التقويم مستعمل في تنبؤ النشاط الاقتصادي المعتمد على عدد مختلف من الايام بسبب تأثير اختلاف التقويم في كل عام . العوامل المتغيرة التي نبحث عنها بيانات التضخم في مدينة توال ملوكو مصحوبة بالعوامل الخارجية وهو dummy في يوم عيد الفطر . الغرض من هذا البحث تحصيل نموذج اختلاف التقويم ونتيجة تنبؤ التضخم في مدينة توال ملوكو . يتم الحصول على نتائج نمذجة اختلاف التقويم عن طريق إضافة كشف المخطط التفصيلي . في تحليل السلاسل الزمنية عديد من الافتراضات التي ينبغي أن تتحقق و خاصة الافتراض بأن المخلفات يتم توزيعها بشكل طبيعي . النتائج التي تم الحصول عليها هي اختلافات التقويم MA (1) مصحوبة بأحد عامل متغير من واحد dummy و اربعة عوامل متغير خارجي , مع 〖0,16061=β〗_0 , 〖 1,2792=β〗_1 , 〖0,70593=θ〗_1 , 〖-3,22352=ω〗_AO15 , 2,6267=ω_AO26 , 〖4,81917=ω〗_AO6 و .-2,324921=ω_AO27 متوسط قيمة التضخم في غير شهر عيد الفطر هو 0,16061 وإذا كان شهر العيد يرتفع التضخم إلى 1,2792 وإذا كانت هناك زيادة في القيمة المتبقية بمقدار 1 ، فستكون هناك زيادة في قيمة التضخم في فترة t بمقدار 0,70593 . تم الحصول على الكشف الخارجى على البيانات الخامسة عشرة والسادسة والسابعة والعشرين والسادسة والعشرين مما يعني أن التضخم ينخفض في البيانات الخامسة عشرة بمقدار -3,22353 ويرتفع في البيانات السادسة بمقدار 4,81917 و ينخفض في البيانات السابعة والعشرون بمقدار -2,324921 ويرتفع في البيانات السادسة بمقدار 2,626721 .