PEMODELAN LAJU INFLASI DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI NON-LINEAR BERBASIS ALGORITMA GENETIKA (Kasus: Kota-Kota di Pulau Jawa)
Keywords:
Inflation, Non Linear Regression, Genetic Algorithm.
Abstract
This research is applied research that uses non-linear regression on the inflation rate data and the factors that are thought to influence it. By using the RESET Test, statistics are obtained, namely the RESET value = 3.7506 with P value = 0.04138, which means that the inflation data is appropriate to use non-linear regression. From the results of this study, it was found that the average inflation rate of 26 cities in Java was 22.08% with a standard deviation of 24.33%. From the results of this study it was also found that the consumer price index (X1), city/district minimum wages (X2), and regional gross domestic product (X3) are factors that affect the inflation rate with the best model with an RMSE value of 0.445.
References
Alterra. (2020, September 21). UMP, UMK, dan UMR Setiap Daerah di Tahun 2019. Diambil kembali https://www.alterra.id/: https://bills.alterra.id/ump-umk-umr-2019/
BPS. (2020, Januari 5). Badan Pusat Statistik Inflasi. Diambil kembali Februari 17, 2020, dari Bps.go.id: https://www.bps.go.id/subject/3/inflasi.html#subjekViewTab1
BPS. (2020, September 21). Provinsi Banten Dalam Angka 2020. Diambil kembali dari https://banten.bps.go.id/:https://banten.bps.go.id/publication
/2020/04/27/41c9192acf8b24ecbaa2d8e5/provinsi-banten-dalam-angka-2020.html
BPS. (2020, September 21). Provinsi DI Yogyakarta Dalam Angka 2020. Diambil kembali dari https://yogyakarta.bps.go.id/:https://yogyakarta.bps.go.id
/publication/2020/04/27/f05ad6d5e9b43de46673d003/provinsi-di-yogyakarta-dalam-angka-2020.html
BPS. (2020, September 21). Provinsi DKI Jakarta Dalam Angka 2020. Diambil kembali dari https://jakarta.bps.go.id/:https://jakarta.bps.go.id/publication/
2020/04/27/20f5a58abcb80a0ad2a88725/provinsi-dki-jakarta-dalam-angka-2020.html
BPS. (2020, September 21). Provinsi Jawa Barat Dalam Angka 2020. Diambil kembali dari https://jabar.bps.go.id/:https://jabar.bps.go.id/publication/
2020/04/27/cfab9a400cf304f800182a5f/provinsi-jawa-barat-dalam-angka-2020.html
BPS. (2020, 21 September). Provinsi Jawa Tengah Dalam Angka 2020. Diambil kembali dari https://jateng.bps.go.id/:https://jateng.bps.go.id/publication/
2020/04/27/b96a0d5f63de624aa600934d/provinsi-jawa-tengah-dalam-angka-2020.html
BPS. (2020, September 21). Provinsi Jawa Timur Dalam Angka 2020. Diambil kembali dari https://jatim.bps.go.id/:https://jatim.bps.go.id/publication/
2020/05/19/6225e5df323aa13d4fb1e4f4/provinsi-jawa-timur-dalam-angka-2020.html
BPS. (2020, September 27). Diambil kembali dari https://sirusa.bps.go.id/sirusa/: https://sirusa.bps.go.id/sirusa/index.php/peubah/7694
Christian Ritz, & Streibig, J. C. (2008). Nonlinear Regression with R. New York: Springer.
Firdaus, M. (2019). Ekonometrika: Suatu Pendekatan Aplikatif. Jakarta: PT Bumi Aksara.
Gujarati, D. N. (2003). Basics Econometrics Fourth Edition. New York: McGraw Hill International.
Halim, M. A. (2018). Teori Ekonomi Makro Edisi 3. Jakarta: Mitra Wacana Media.
Hastuti, D. P. (2017). Pemodelan Indeks Ketahanan Pangan Beras Di Jawa Timur Menggunakan Regresi Non Linear Dan Algoritma Genetika.
Jadaan, O. A., Rajamani, L., & Rao, C. R. (2008). Improved Selection Operator for GA. Journal of Theoretical and Applied Information Technology (JATIT).
Kuncoro, M. (2015). Mudah Memahami dan Menganalisis Indikator Ekonomi. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Kurniawan , R. & Yuniarto, B., 2016. Analisis Regresi Dasar dan Penerapannya dengan R. Depok: PRENADAMEDIA GROUP.
Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis Fifth Edition. Canada: John Willey and Sons, Inc.
Naftali, Y. (2014). Analisis Nonlinear Faktor Ekonomi dan Faktor Non Ekonomi Terhadap IHSG di Bursa Efek Indonesia dengan Metode Algoritma Genetika.
Sudjana. (1986). Metoda Statistika. Bandung: TARSITO.
Sukirno, S. (2004). Makro Ekonomi Teori Pengantar Edisi 3. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Sukirno, S. (2016). Makroekonomi Modern Perkembangan Pemikiran dari Klasik Hingga Keynesian Baru. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Sukirno, S. (2016). Makroekonomi Teori Pengantar. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Suyanto. (2005). Algoritma Genetika 9dalam MATLAB. Yogyakarta: Andi Yogyakarta.
Tiro, M. A. (2011). Analisis Regresi dengan Data Kategori. Makassar: Andira Publisher.
Yuliana, M. (2014). Kecerdasan Buatan. Surabaya: PENS Lecturer.
BPS. (2020, Januari 5). Badan Pusat Statistik Inflasi. Diambil kembali Februari 17, 2020, dari Bps.go.id: https://www.bps.go.id/subject/3/inflasi.html#subjekViewTab1
BPS. (2020, September 21). Provinsi Banten Dalam Angka 2020. Diambil kembali dari https://banten.bps.go.id/:https://banten.bps.go.id/publication
/2020/04/27/41c9192acf8b24ecbaa2d8e5/provinsi-banten-dalam-angka-2020.html
BPS. (2020, September 21). Provinsi DI Yogyakarta Dalam Angka 2020. Diambil kembali dari https://yogyakarta.bps.go.id/:https://yogyakarta.bps.go.id
/publication/2020/04/27/f05ad6d5e9b43de46673d003/provinsi-di-yogyakarta-dalam-angka-2020.html
BPS. (2020, September 21). Provinsi DKI Jakarta Dalam Angka 2020. Diambil kembali dari https://jakarta.bps.go.id/:https://jakarta.bps.go.id/publication/
2020/04/27/20f5a58abcb80a0ad2a88725/provinsi-dki-jakarta-dalam-angka-2020.html
BPS. (2020, September 21). Provinsi Jawa Barat Dalam Angka 2020. Diambil kembali dari https://jabar.bps.go.id/:https://jabar.bps.go.id/publication/
2020/04/27/cfab9a400cf304f800182a5f/provinsi-jawa-barat-dalam-angka-2020.html
BPS. (2020, 21 September). Provinsi Jawa Tengah Dalam Angka 2020. Diambil kembali dari https://jateng.bps.go.id/:https://jateng.bps.go.id/publication/
2020/04/27/b96a0d5f63de624aa600934d/provinsi-jawa-tengah-dalam-angka-2020.html
BPS. (2020, September 21). Provinsi Jawa Timur Dalam Angka 2020. Diambil kembali dari https://jatim.bps.go.id/:https://jatim.bps.go.id/publication/
2020/05/19/6225e5df323aa13d4fb1e4f4/provinsi-jawa-timur-dalam-angka-2020.html
BPS. (2020, September 27). Diambil kembali dari https://sirusa.bps.go.id/sirusa/: https://sirusa.bps.go.id/sirusa/index.php/peubah/7694
Christian Ritz, & Streibig, J. C. (2008). Nonlinear Regression with R. New York: Springer.
Firdaus, M. (2019). Ekonometrika: Suatu Pendekatan Aplikatif. Jakarta: PT Bumi Aksara.
Gujarati, D. N. (2003). Basics Econometrics Fourth Edition. New York: McGraw Hill International.
Halim, M. A. (2018). Teori Ekonomi Makro Edisi 3. Jakarta: Mitra Wacana Media.
Hastuti, D. P. (2017). Pemodelan Indeks Ketahanan Pangan Beras Di Jawa Timur Menggunakan Regresi Non Linear Dan Algoritma Genetika.
Jadaan, O. A., Rajamani, L., & Rao, C. R. (2008). Improved Selection Operator for GA. Journal of Theoretical and Applied Information Technology (JATIT).
Kuncoro, M. (2015). Mudah Memahami dan Menganalisis Indikator Ekonomi. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Kurniawan , R. & Yuniarto, B., 2016. Analisis Regresi Dasar dan Penerapannya dengan R. Depok: PRENADAMEDIA GROUP.
Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis Fifth Edition. Canada: John Willey and Sons, Inc.
Naftali, Y. (2014). Analisis Nonlinear Faktor Ekonomi dan Faktor Non Ekonomi Terhadap IHSG di Bursa Efek Indonesia dengan Metode Algoritma Genetika.
Sudjana. (1986). Metoda Statistika. Bandung: TARSITO.
Sukirno, S. (2004). Makro Ekonomi Teori Pengantar Edisi 3. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Sukirno, S. (2016). Makroekonomi Modern Perkembangan Pemikiran dari Klasik Hingga Keynesian Baru. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Sukirno, S. (2016). Makroekonomi Teori Pengantar. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Suyanto. (2005). Algoritma Genetika 9dalam MATLAB. Yogyakarta: Andi Yogyakarta.
Tiro, M. A. (2011). Analisis Regresi dengan Data Kategori. Makassar: Andira Publisher.
Yuliana, M. (2014). Kecerdasan Buatan. Surabaya: PENS Lecturer.
Published
2022-06-06
How to Cite
Mujahid, W., Tiro, M. A., & Ruliana, R. (2022). PEMODELAN LAJU INFLASI DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI NON-LINEAR BERBASIS ALGORITMA GENETIKA (Kasus: Kota-Kota di Pulau Jawa). VARIANSI: Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research, 4(1), 20-29. https://doi.org/10.35580/variansiunm7
Issue
Section
Articles
