Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Peramalan Indeks Harga Konsumen Kelompok Bahan Makanan Padi-Padian dan Bumbu-Bumbuan di Kota Salatiga Menggunakan Model VARI (Vector Autoregressive Integrated) = The Forecasting of Consumer Pri

  

PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN KELOMPOK BAHAN

MAKANAN PADI-PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN DI KOTA

SALATIGA MENGGUNAKAN MODEL VARI

(VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED)

  

THE FORECASTING OF CONSUMER PRICE INDEX OF GRAINS AND

HERBS IN SALATIGA USING VECTOR AUTOREGRESSIVE

  

INTEGRATED (VARI) MODEL

Oleh:

Ratna Dwijayanti

662013004

TUGAS AKHIR

  Diajukan kepada Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Matematika guna memenuhi sebagian dari persyaratan untuk mencapai Gelar Sarjana Sains

  

PROGRAM STUDI MATEMATIKA

FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA

UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA

SALATIGA

2017

   

  

PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN KELOMPOK BAHAN

MAKANAN PADI-PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN DI KOTA

SALATIGA MENGGUNAKAN MODEL VARI

(VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED)

  

THE FORECASTING OF CONSUMER PRICE INDEX OF GRAINS AND

HERBS IN SALATIGA USING VECTOR AUTOREGRESSIVE

  

INTEGRATED (VARI) MODEL

Oleh:

Ratna Dwijayanti

662013004

TUGAS AKHIR

  Diajukan kepada Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Matematika guna memenuhi sebagian dari persyaratan untuk mencapai Gelar Sarjana Sains

  

PROGRAM STUDI MATEMATIKA

FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA

UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA

SALATIGA

2017

i

 

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN

  Yang bertanda tangan di bawah ini, Nama : Ratna Dwijayanti NIM : 662013004 Progam Studi : Matematika Fakultas : Sains dan Matematika, Universitas Kristen Satya Wacana menyatakan dengan sesungguhnya bahwa tugas akhir, dengan judul:

PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN KELOMPOK BAHAN MAKANAN PADI-PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN DI KOTA SALATIGA MENGGUNAKAN MODEL VARI (VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED)

  yang dibimbing oleh: 1.

  Dr. Adi Setiawan, M.Sc.

2. Didit Budi Nugroho, D.Sc.

  adalah benar-benar hasil karya saya.

  Di dalam laporan tugas akhir ini tidak terdapat keseluruhan atau sebagian tulisan atau gagasan orang lain yang saya ambil dengan cara menyalin atau meniru dalam bentuk rangkaian kalimat atau gambar serta simbol yang saya akui seolah-olah sebagai karya saya sendiri tanpa memberikan pengakuan pada penulis atau sumber aslinya.

  Salatiga, 24 Januari 2017 Yang memberi pernyataan Ratna Dwijayanti

  iii  

LEMBAR PERNYATAAN BEBAS ROYALTI DAN PUBLIKASI

  Sebagai sivitas akademika Universitas Kristen Satya Wacana (UKSW), saya bertanda tangan di bawah ini, Nama : Ratna Dwijayanti NIM : 662013004 Program Studi : Matematika Fakultas : Sains dan Matematika, Universitas Kristen Satya Wacana Jenis Karya : Skripsi demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada

  UKSW hak bebas royalti non-eksklusif (non-exclusive royalty free right) atas karya ilmiah saya yang berjudul:

  PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN KELOMPOK BAHAN MAKANAN PADI-PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN DI KOTA SALATIGA MENGGUNAKAN MODEL VARI (VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED) beserta perangkat yang ada (jika perlu).

  Dengan hak bebas royalti non-eksklusif ini, UKSW berhak menyimpan, mengalih-media/format-kan, mengelola dalam bentuk pangkalan data, merawat, mendistribusikan, dan mempublikasikan tugas akhir saya, selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis.

  Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenar-benarnya.

  Dibuat di : Salatiga Pada tanggal : 24 Januari 2017

  Yang menyatakan

  

Ratna Dwijayanti

  Mengetahui, Pembimbing Utama Pembimbing Pendamping Dr. Adi Setiawan, M.Sc. Didit Budi Nugroho, D.Sc.

  iv  

  

MOTTO DAN PERSEMBAHAN

Motto:

  I can’t change the direction of the wind, but I can adjust my sails to always reach my destination – Jimmy Dean Hidupmu tidak ditentukan oleh perkataan orang lain, tapi hidupmu ditentukan oleh Tuhan – Ratna Dwijayanti

  The measure of who we are is what we do with what we have – Vince Lombardi

  Persembahan:

  Orang tua, Kakak, dan Adik, yang telah menjadi motivasi, inspirasi, dan dukungan dalam doa.

  

v

 

UCAPAN TERIMA KASIH

  Ucapan terima kasih ini ditujukan kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan, dorongan, semangat serta bimbingan kepada Penulis selama menuntut ilmu di Universitas Kristen Satya Wacana sehingga dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini.

  Skripsi ini juga tidak akan selesai tanpa dukungan dari orang-orang yang ikut membantu dalam pengerjaan skripsi ini baik dorongan, bimbingan, dan doa. Dengan segala rasa kerendahan hati, Penulis menyampaikan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada yang terhormat:

  1. Bapak Prof. Pdt. John A. Titaley, Th.D., selaku Rektor Universitas Kristen Satya Wacana beserta jajarannya.

  2. Bapak Dr. Suryasatriya Trihandaru, M.Sc.nat., selaku Dekan Fakultas Sains dan Matematika Universitas Kristen Satya Wacana beserta jajarannya.

  3. Bapak Dr. Bambang Susanto, MS., selaku Ketua Program Studi Matematika.

  4. Bapak Dr. Adi Setiawan, M.Sc., selaku Pembimbing Utama yang telah membantu dalam bimbingan, arahan, dan petunjuk kepada Penulis sehingga skripsi ini dapat terselesaikan.

  5. Bapak Didit Budi Nugroho, D.Sc., selaku Pembimbing Pendamping yang telah membantu memberikan bimbingan dan motivasi kepada Penulis dalam pembuatan skripsi ini.

  6. Bapak Tundjung Mahatma, S.Pd., M.Kom., selaku Dosen Wali Studi yang selalu memberikan motivasi dan doa dalam pembuatan skripsi ini sehingga skripsi ini bisa terselesaikan.

  7. Seluruh staff dosen pengajar di Program Studi Matematika, Bapak Dr. Adi Setiawan, M.Sc., Bapak Dr. Bambang Susanto, MS., Ibu Dr. Hanna Arini Parhusip, M.Sc.nat., Ibu Dra. Lilik Linawati, M.Kom., Bapak Tundjung Mahatma, S.Pd., M.Kom., Bapak Leopoldus Ricky Sasongko, M.Si., dan

  vi

  Bapak Didit Budi Nugroho, D.Sc., terima kasih atas jasanya dalam memberikan ilmu kepada Penulis selama menempuh jenjang perkuliahan, dan kepada Bapak Edy Siswanto selaku laboran Lab. Komputer Matematika, terima kasih telah memberikan kemudahan dalam praktikum selama masa kuliah.

  8. Orang tua tercinta, terima kasih atas segala pengorbanan yang telah kalian berikan, mohon maaf selama ini Penulis telah banyak menyusahkan dan belum bisa membanggakan kalian.

  9. Kakakku Cita Tri Kusuma, terima kasih telah memfasilitasi, memberikan dukungan dan doa dalam pembuatan skripsi ini.

  10. Teman seperjuangan di Matematika Universitas Kristen Satya Wacana.

  11. Teman-teman PPSM & PPRJ GKJ Salatiga Selatan yang selalu memberikan dukungan dalam doa.

  12. Sahabat-sahabat yang terkasih, Easter Setyo Nugraheni, Irene Septinna Nugrahani, dan Yohana Priska Putri Presetia yang telah memberikan semangat dan dukungan dalam doa.

  13. Kekasih Leopoldus Ricky Sasongko yang telah memberikan motivasi, semangat, saran, dan dukungan dalam doa.

  14. Semua pihak yang tidak bisa disebutkan satu persatu yang telah membantu dalam pembuatan skripsi ini, semoga Tuhan Yang Maha Esa memberikan berkat yang berlebih.

  

vii

 

KATA PENGANTAR

  Puji syukur penulis haturkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, yang senantiasa menyertai penulis dalam melaksanakan penelitian sehingga dapat menyelesaikan tugas akhir dengan baik dan lancar sesuai dengan harapan. Terima kasih yang sebesar-besarnya penulis ucapkan kepada Bapak Adi Setiawan dan Bapak Didit Budi Nugroho atas bimbingan yang diberikan, sehingga penulis dapat melaksanakan penelitian. Semoga pengalaman-pengalaman yang didapat penulis dalam penelitian ini dapat menjadi pelajaran bagi penulis dalam dunia kerja nantinya.

  Penulis menyadari masih banyak kekurangan dalam pelaksanaan penelitian serta dalam penulisan tugas akhir ini. Oleh karena itu penulis mengharapkan masukan berupa kritik dan saran yang membangun dari semua pihak yang terkait sehingga pada masa yang akan datang kekurangan ini dapat diperbaiki. Penulis berharap tugas akhir ini dapat memberikan manfaat bagi pembaca maupun pihak yang telah terlibat di dalamnya. Terima kasih, Tuhan memberkati.

  Salatiga, 24 Januari 2017 Penulis

  viii  

  DAFTAR ISI

  HALAMAN JUDUL .................................................................................. i LEMBAR PENGESAHAN ....................................................................... ii LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN .................................................. iii LEMBAR PERNYATAAN BEBAS ROYALTI DAN PUBLIKASI ....... iv MOTTO DAN PERSEMBAHAN ............................................................. v UCAPAN TERIMA KASIH ...................................................................... vi KATA PENGANTAR ............................................................................... viii DAFTAR ISI .............................................................................................. ix DAFTAR LAMPIRAN .............................................................................. x ABSTRAK ................................................................................................. xi ABSTRACT ............................................................................................... xii

  BAB 1 PENDAHULUAN ......................................................................... 1 BAB 2 MAKALAH ................................................................................... 4 BAB 3 PENUTUP ..................................................................................... 5 HASIL REVIEW TERHADAP MAKALAH ............................................ 6 DAFTAR PUSTAKA ................................................................................ 9 LAMPIRAN-LAMPIRAN ......................................................................... 11

  ix  

DAFTAR LAMPIRAN

  LAMPIRAN 1 : Data IHK Kelompok Bahan Makanan Padi-padian dan Bumbu-bumbuan pada Bulan Januari 2014 – Juli 2016

  LAMPIRAN 2 : Program R untuk Mencari Model dan Parameter pada VARI Beserta Peramalannya

  LAMPIRAN 3 : Sertifikat Pemakalah Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika di Universitas Sebelas Maret

  x  

  

ABSTRAK

  Penelitian ini membahas tentang penerapan model Vector Autoregressive

  

Integrated (VARI) untuk meramalkan data Indeks Harga Konsumen (IHK)

kelompok bahan makanan padi-padian dan bumbu-bumbuan di Kota Salatiga.

  Data yang digunakan adalah data periode bulan Januari 2014 sampai dengan bulan Juli 2016. Data tersebut digunakan untuk meramalkan nilai IHK pada bulan Agustus 2016 sampai dengan bulan Juli 2017. Pemodelan data dilakukan dengan tahapan: (1) data yang belum stasioner distasionerkan dengan melakukan pembedaan satu kali (d = 1) dan diuji menggunakan unit root test (uji akar unit), (2) dipilih lag minimum (p = 2) berdasarkan Akaike Information Criterion (AIC), (3) model dicocokkan dengan alat ukur Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan diperoleh sebesar 4,83%, serta (4) peramalan IHK kelompok bahan makanan padi-padian dan bumbu-bumbuan untuk bulan Agustus 2016 sampai dengan bulan Juli 2017.

  Kata kunci: Bumbu-bumbuan, IHK, Padi-padian, Stasioneritas, VARI

xi

 

  

ABSTRACT

  This reseach discusses the application of VARI (Vector Autoregressive Integrated) model to forecast the CPI (Consumer Price Index) of grains and herbs in Salatiga. The data covers the period of January 2014 through July 2016, used to forecast the CPI for a period of August 2016 through July 2017. Data modelling follows these steps: (1) differencing process is conducted in order to transform non stationary data to stationary (d = 1), and then tested using the unit root test, (2) minimum lag of (p = 2) is selected based on AIC (Akaike Information Criterion), (3) the model is checked against MAPE (Mean Absolute Percentage Error), resulting 4.83%, (4) the forecasting of CPI for the period of August 2016 until July 2017 is carried out.

  Keywords: CPI, Grains, Herbs, Stationarity, VARI

xii

 

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Menurut BPS (Badan Pusat Statistik, 2014) Kota Salatiga, Indeks Harga Konsumen (IHK) adalah angka yang mencerminkan perbandingan

  IHK

  nilai konsumsi rumah tangga yang terjadi pada dua periode waktu yang berbeda, di mana turut diperhitungkan pula peranan dari setiap barang/jasa dari paket komoditas sesuai dengan pola konsumsi masyarakat. Menurut Syahyuti (2011), IHK adalah nomor indeks yang mengukur harga rata-rata dari barang dan jasa yang dikonsumsi oleh rumah tangga. Penghitungan

  IHK menggunakan Indeks Harga Laspeyres atau Based Heighted Index (indeks yang ditimbang pada tahun dasar):

  % 100 ₁ ¹ ×

  =

  Q P Q P

  = Kuantum komoditas i pada tahun dasar,

  k = Banyaknya jenis barang/jasa yang termasuk dalam paket komoditas IHK.

  = Nilai konsumsi komoditas i pada periode ke-n,

  .Q oi

  P ni

  = Nilai konsumsi komoditas i pada tahun dasar,

  .Q oi

  P oi

  Q oi

  

∑

∑

=

=

_k

_{i oi oi}

^k

^{i oi ni} _n

  = Harga komoditas i pada tahun dasar,

  P oi

  

1

 

  P ni

  = IHK pada periode ke-n (bulan ke-n),

  IHK n

  dengan,

  = Harga komoditas i pada periode ke-n, Perubahan IHK merupakan indikator ekonomi makro yang penting dalam menggambarkan laju inflasi suatu daerah/wilayah. Selain itu, IHK juga merupakan salah satu indikator ekonomi yang digunakan untuk membuat analisis sederhana mengenai perkembangan ekonomi di suatu daerah/wilayah pada periode tertentu.

  Kelompok bahan makanan padi-padian merupakan kelompok bahan makanan pokok yang setiap hari dikonsumsi oleh masyarakat. Di sisi lain, dalam memenuhi makanan sehari-hari, biasanya masyarakat juga membutuhkan sayur-mayur beserta lauk-pauk sebagai pelengkap makanan. Dalam hal ini peran kelompok bahan makanan bumbu-bumbuan juga sangatlah penting di kalangan masyarakat. Harga dari kedua kelompok bahan makanan ini sangat bervariasi dan tidak konstan, terutama harga kelompok bahan makanan bumbu-bumbuan. Hal tesebut biasanya dikarenakan pada saat menjelang hari raya atau hari besar, harga kelompok bahan makanan bumbu-bumbuan ini meningkat. Peramalan terhadap IHK kelompok bahan makanan padi-padian dan bumbu-bumbuan perlu dilakukan guna mengetahui seberapa besar peningkatan atau penurunan indeks harga yang nantinya berpengaruh terhadap laju inflasi dan perkembangan ekonomi di Kota Salatiga.

  Analisis peramalan diterapkan dengan menggunakan metode- metode tertentu yang umumnya digunakan berdasarkan data masa lampau. Untuk itu perlu adanya data nilai IHK kelompok bahan makanan padi- padian dan bumbu-bumbuan Kota Salatiga pada masa lampau. Data tersebut kemudian dianalisis hubungannya dengan gerakan waktu. Peramalan ini dimaksudkan untuk memperkirakan nilai IHK pada waktu yang akan datang berdasarkan data pada masa lampau. Penelitian ini mengaplikasikan model VARI (Vector Autoregressive Integrated) untuk

  IHK kelompok bahan makanan padi-padian dan bumbu-bumbuan, dan selanjutnya model tersebut digunakan untuk peramalan.

  2

 

  1.2. Rumusan Masalah

  Bagaimana memodelkan dan meramalkan IHK kelompok bahan makanan padi-padian dan bumbu-bumbuan menggunakan model VARI?

  1.3. Tujuan

  Menggunakan model VARI dan hasil peramalan IHK kelompok bahan makanan padi-padian dan bumbu-bumbuan.

  1.4. Batasan Masalah

  Batasan masalah yang digunakan dalam penelitian ini adalah: 1.4.1. Komputasi dilakukan dengan bantuan program R i386 3.2.2 serta menggunakan paket program urca dan vars.

1.4.2. Data yang digunakan merupakan data sekunder mengenai nilai

  IHK kelompok bahan makanan padi-padian dan bumbu-bumbuan di Kota Salatiga periode Januari 2014 sampai dengan September 2016 yang diperoleh dari BPS Kota Salatiga.

1.5. Hasil Penelitian

  Hasil penelitian ini dituangkan dalam makalah dengan judul “Peramalan dengan Model VARI pada Data IHK Kelompok Padi-padian dan Bumbu-bumbuan”, telah dipublikasikan pada Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika dengan tema “Peningkatan Kompetensi Guru Matematika Melalui Program Guru Pembelajar” yang diselenggarakan oleh Program Studi Pendidikan Matematika S1 dan S2, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Sebelas Maret pada tanggal 16 November 2016 dan termuat dalam prosiding (dalam proses).

  

3

 

BAB 2 MAKALAH Judul : Peramalan dengan Model VARI pada Data IHK Kelompok Padi-padian dan Bumbu-bumbuan Dipresentasikan pada : Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika yang diselenggarakan oleh Program Studi Pendidikan Matematika S1 dan S2, Fakultas Keguruan

  dan Ilmu Pendidikan, Universitas Sebelas Maret pada tanggal 16 November 2016 Publikasi : Seminar dan Prosiding (dalam proses)

  4  

BAB 3 PENUTUP 3.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil dan pembahasan dalam makalah, diperoleh

  model VARI(2,1) dengan persamaan model sebagai berikut: , 6597 , 1187 , 0248 , 2214 , 0490

  − − ⎡ ⎤ ⎡ ⎤ ⎡ ⎤ _{t t - - 1 t} + + _{2 t} + Z = Z Z e

  ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ 3 , 7147

  1 , 8784 , 0009 , 7546 , 3404 − − − −

  ⎣ ⎦ ⎣ ⎦ ⎣ ⎦ Berdasarkan model tersebut, peramalan IHK kelompok bahan makanan padi-padian dan bumbu-bumbuan untuk bulan Agustus 2016 sampai bulan Juli 2017 mengalami kenaikan.

3.2. Saran

  Penelitian lebih lanjut dapat dikembangkan dengan menggunakan model VARIMA (Vector Autoregressive Integrated Moving Average), dimana orde p dan q yang sesuai ditentukan dengan menggunakan metode

  Extended Cross-Correlation Matrices (ECCM) atau Scalar Component Model (SCM). Sementara itu parameter model dapat diestimasi

  menggunakan Exact Likelihood Function.

  

5

 

  6

 

HASIL REVIEW TERHADAP MAKALAH

PADA TANGGAL 11 JANUARI 2017

  Berikut ini adalah beberapa ralat untuk makalah yang sudah dipublikasikan:

  1. Di bagian Pendahuluan halaman 1 baris ke-12, model Vektor Autoregressive Integrated (VARI), seharusnya Vector Autoregressive Integrated (VARI).

  2. Di bagian Metode Penelitian halaman 2, e

  t

  pada persamaan (1) berbeda dengan e

  t pada persamaan (2).

  3. Pada persamaan (5) halaman 3, diambil referensi dari Akaike (1969), Akaike (1971), Akaike (1973), dan Akaike (1974).

  4. Pada Contoh halaman 3, diambil referensi dari Wardani et al. (2014).

  5. Tabel 1 di halaman 4, dipisahkan menjadi dua berdasarkan data dan hasil pembedaan, seperti di bawah ini.

  TABEL 1. (a) DATA IHK KELOMPOK BAHAN MAKANAN PADI- PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN PADA BULAN JANUARI 2014 –

  AGUSTUS 2014 BESERTA (b) HASIL PEMBEDAANNYA (a) DATA IHK

  Bulan Y t

  Padi-padian Bumbu-bumbuan

  Januari 2014 109,14 135,41 Februari 2014 109,66 127,28 Maret 2014 110,06 129,89 April 2014 108,83 109,31 Mei 2014 108,6 101,37 Juni 2014 108,11 104,59 Juli 2014 109,95 106,87 Agustus 2014 110,82 102,68

  (b) HASIL PEMBEDAAN

  Z t

  Periode Padi-padian Bumbu-bumbuan

  1 0,52 -8,13 2 0,4 2,61 3 -1,23 -20,58 4 -0,23 -7,94 5 -0,49 3,22 6 1,84 2,28 7 0,87 -4,19 6.

  Pada persamaan (8) halaman 5, diambil referensi dari Hamilton (1994) dan Lutkepohl (2006).

  7. Di bagian Penentuan Model VARI halaman 7 baris ke-3, dalam komputasi untuk mendapatkan kriteria AIC digunakan paket vars dalam program R dengan command VARselect.

  8. Tabel 6 di halaman 9, dipisahkan menjadi dua berdasarkan data dan hasil pembedaan, seperti di bawah ini.

  TABEL 6. (a) DATA IHK KELOMPOK BAHAN MAKANAN PADI- PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN PADA BULAN JUNI 2016 & JULI 2016 BESERTA (b) HASIL PEMBEDAANNYA

  (a) DATA IHK

  Y t

  Bulan Padi-padian Bumbu-bumbuan

  Juni 2016 126,92 164,51 Juli 2016 127,49 177,03

  (b) HASIL PEMBEDAAN

  Z t

  Periode Padi-padian Bumbu-bumbuan

  1 0,57 -4,47 2 0,57 12,52

  

7

 

  9. Komputasi dilakukan dengan bantuan program R i386 3.2.2 serta menggunakan paket program urca dan vars. Paket program urca digunakan untuk melakukan uji akar unit Augmented Dickey-Fuller dengan command

  

ur.df . Paket program vars digunakan untuk menentukan lag optimal dengan

command VARselect , estimasi orde p pada model VARI(p,d) dengan command VAR , meramalkan data menggunakan model VARI yang sudah sesuai dengan command predict.

  8

 

DAFTAR PUSTAKA

  Akaike, H.(1969). Fitting autoregressive models for prediction. Annals of the Institute of Statistical Mathematics . 21: 234-247. Akaike, H.(1971). Autoregressive model fitting for control. Annals of the Institute of Statistical Mathematics . 23: 163-180. Akaike, H.(1973). Information theory and an extension of the maximum likelihood principle, in B.N. Petrov and F. Csaki (eds.). 2nd International

  Symposium on Information Theory . Academia Kiado, Budapest, pp. 267- 281.

  Akaike, H.(1974). A new look at the statistical model identification. IEEE Transactions on Automatic Control . AC-19: 716-723. Athanasopoulos, G., & Silva, Ashton de.(2010). Multivariate Exponential

  Smoothing for Forecasting Tourist Arrivals to Australia and New Zealand .(Online).

  ( http://www.buseco.monash.edu.au/depts/ebs/pubs/wpapers/ , diakses 5 Oktober 2016). Badan Pusat Statistik Kota Salatiga.(2014). Perkembangan IHK dan Inflasi Kota Salatiga Tahun 2013 . Katalog BPS: 7104001.3373. Burke, S. P., & Hunter, J. (2005).Modeling non-stationary economic time series: A multivariate approach . Hadiyatullah.(2011). Model Vector Autoregressive (VAR) dan Penerapannya

  untuk Analisis Pengaruh Harga Migas terhadap Indeks Harga Konsumen (IHK) . (Studi Kasus Daerah Istimewa Yogyakarta, Periode 1997–2009).

  Yogykarta: FMIPA UNY. Hamilton, J.(1994). Time Series Analysis. Princeton University Press, Princeton.

  9

  Hidayat, Anwar. (2012). Uji Normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov.(Online).

  ( http://www.statistikian.com/2012/09/uji-normalitas-dengan-kolmogorov- smirnov.html , diakses 21 Oktober 2016). Ingabire, J., & Mung’atu, J. K. (2016). Measuring the Performance of

  Autoregressive Integrated Moving Average and Vektor Autoregressive Models in Forecasting Inflation Rate in Rwanda. International Journal of Mathematics and Physical Sciences Research , 4(1), 15-25.

  Lutkepohl, H.(2006). New Introduction to Multiple Time Series Analysis.

  Springer, New York. Novita, M. (2009).Studi Kausalitas Granger Antara Nilai Tukar Rupiah terhadap

  USD dan AUD Menggunakan Analisis VAR. (Skripsi). FSM UKSW, Salatiga. Setiawan, Nasrul. (2012). Uji Stasioneritas Data Time Series Lengkap.(Online).

  ( http://statistikceria.blogspot.co.id/2012/12/uji-stasioneritas-data-time- series.html , diakses 5 Oktober 2016).

   

  Syahyuti.(2011). Indeks Harga Konsumen .(Online).(

  http://syahyutivariabel.blogspot.co.id/2011/03/indeks-harga- konsumen.html , diakses 12 Januari 2017).

  Wardani, D.S., Setiawan, A., Nugroho, D.B. (2014). Peramalan dengan Model

  SVAR pada Data Inflasi Indonesia dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Kurs Dolar Amerika .(Skripsi).FSM UKSW, Salatiga.

  

10

 

  

11

 

LAMPIRAN-LAMPIRAN

  LAMPIRAN 1 : Data IHK Kelompok Bahan Makanan Padi-padian dan Bumbu- bumbuan pada Bulan Januari 2014 – Juli 2016

  BULAN Padi-padian Bumbu-bumbuan

  Januari 2014 109,14 135,41 Februari 2014 109,66 127,28 Maret 2014 110,06 129,89 April 2014 108,83 109,31 Mei 2014 108,6 101,37 Juni 2014 108,11 104,59 Juli 2014 109,95 106,87 Agustus 2014 110,82 102,68 September 2014 110,82 105,63 Oktober 2014 111,11 107,11 Nopember 2014 113,03 135,31 Desember 2014 118,55 168,91 Januari 2015 120,19 134,72 Februari 2015 124,29 106,76 Maret 2015 127,02 119,46 April 2015 117,46 122,52 Mei 2015 118,55 138,89 Juni 2015 120,73 141,52 Juli 2015 121,35 145,59 Agustus 2015 123,54 148,6 September 2015 126,82 136,09 Oktober 2015 127,91 122,29 Nopember 2015 128,18 120,26 Desember 2015 128,88 157,42

  12   BULAN Padi-padian Bumbu-bumbuan

  Januari 2016 129,2 164,81 Februari 2016 129,48 156,77 Maret 2016 128,63 193,44 April 2016 126,92 175,19 Mei 2016 126,35 168,98 Juni 2016 126,92 164,51 Juli 2016 127,49 177,03