Penerapan Model Bayesian Moving Average untuk Pemodelan Data Pendapatan Harian Retribusi Pelayanan Pasar Dinas Perdagangan Kota Salatiga
| dc.contributor.author | Rachayu, Laras Andriani | |
| dc.contributor.author | Setiawan, Adi | |
| dc.contributor.author | Linawati, Lilik | |
| dc.date.accessioned | 2019-07-09T03:00:23Z | |
| dc.date.available | 2019-07-09T03:00:23Z | |
| dc.date.issued | 2019-03 | |
| dc.identifier.citation | Anggoro,D.D.(2017): Pajak Daerah dan Retribusi Daerah, Malang Anonim, Peraturan Daerah Kota Salatiga No.01 Tahun 2017 Tentang Retribusi Jasa Umum. Box, George E.P and Tiao, George C. 1973. Bayesian Inference in Statisticsal Analysis. London: Addison-Wesley Publishing Company Bracegirdle,I.C.(2013) Inference in Bayesian Time Series Models, London. Law, A.M; W. David Kelton. 2000. Simulation Modelling and Analysis, 3rd Edition. Boston: McGraw Hill Inc-Industrial Engineering Series. Lutkepohl, Helmut, 2005. New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer Science+Business Media, Inc., Berlin. Makridakis, S., Megee E., dan Wheel, W.S.. Metode dan Aplikasi Peramalan. Jilid 1. Terjemahan Hari Suminto. Jakarta: Binarupa Aksara. 1999. Setiawan, Adi. 2017. Analisis Data Statistik. Salatiga : Tisara Grafika Salatiga. Wei, W. W. S. (1990) Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods, Addison Wesley, California. Cryer, J.D. & Chan, KS. (2008). Time Series Analysis: With Apllication in R: Second Edition. USA: Spinger Science dan Businiess Media, LLC. Danang. (2008). “Peramalan (Forecasting) Potensi Pendapatan Asli Daerah Sebagai Sumber Pendapatan Daerah Kota Klaten Berbasis Android”. Skripsi. Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Amikom Yogyakarta. Depy V, Hasbi Y, Tatik W.(2016) “Pemodelan Pendapatan Asli Daerah(PAD) di Kabupaten dan Kota du Jawa Tengah Menggunakan Geographically Weight Ridge Regression” Jurnal Gaussian. Vol 5, No 3, Hal 383-393. Hidayah, Ethin., Iriawan, Nur., Anwar, Nadjadji., dan Edijatn. 2011. Generating Hourly Rainfall Model using Bayesian Time Series Model (A Case Study at Sentral Station, Bondowoso). IPTEK, The Journal for Technology and Science. Vol. 22, No. 1, February 2011: halaman 50-56. Suparman., Doisy., dan Michel. 2014. Hierarchical Bayesian of ARMA Models Using Simulated Annealing Algorithm. TELKOMNIKA. Vol.12, No.1, March 2014: halaman 87-96 ISSN: 1693-6930. Mutiarani, V. 2012. Penerapan Model Regresi Linier Bayesian Untuk Mengestimasi Parameter Dan Interval Kredibel. Prosiding, Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika yang diselenggarakan oleh FMIPA UNY, tanggal 10 November 2012. Yogyakarta: Universitas Negeri Yogyakarta. Researchgate : https://www.researchgate.net/publication/26445576 https://www.researchgate.net/publication/bayesiantimeseriesanalysis | id_ID |
| dc.identifier.issn | 2656-0615 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11617/11104 | |
| dc.description.abstract | Retribusi Daerah khususnya Retribusi Pelayanan Pasar menjadi salah satu sumber PAD (Pendapatan Asli Daerah) yang penting di Kota Salatiga. Pengelolaan Retribusi Pelayanan Pasar merupakan tugas Dinas Perdagangan selaku pengelola pelayanan pasar. Namun demikian Dinas Perdagangan Kota Salatiga tidak pernah menggunakan data hasil pendapatan retribusi pelayanan pasar untuk membuat perencanaan. Melihat permasalahan tersebut maka diperlukan suatu analisis untuk data pendapatan harian retribusi pelayanan pasar. Sebelum melakukan analisis diperlukan pemodelan data pendapatan terlebih dahulu. Pemodelan dilakukan untuk mengetahui apakah data bisa diestimasi dengan menggunakan metode tertentu. Penelitian ini membahas tentang pemodelan data pendapatan harian retribusi pelayanan pasar Kota Salatiga enggunakan model Moving Average(MA) berdasarkan metode Bayesian. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pendapatan harian retribusi pelayanan pasar dari bulan September 2016 sampai dengan bulan Maret 2018. Data dianalisis menggunakan model runtun waktu dengan bantuan packages Program R. Model yang diperoleh adalah IMA( Integrated Moving Average)(1,1) Musiman, untuk estimasi parameter mengunakan Metode Bayesian yang menghasilkan θ sebesar -0.570719 dan σ sebesar 1.403 x 106. Harapan penulis hasil penelitian ini bisa menjadi masukan bagi Dinas Perdagangan Kota Salatiga agar kedepan hasil retribusi juga bisa digunakan untuk perencanaan dan untuk menentukan target Pendapatan Asli Daerah Kota Salatiga. | id_ID |
| dc.language.iso | other | id_ID |
| dc.publisher | Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya (KNPMP) IV 2019 | id_ID |
| dc.title | Penerapan Model Bayesian Moving Average untuk Pemodelan Data Pendapatan Harian Retribusi Pelayanan Pasar Dinas Perdagangan Kota Salatiga | id_ID |
| dc.type | Article | id_ID |
Files in this item
This item appears in the following Collection(s)
-
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya (KNPMP) IV 2019
Meningkatkan Literasi Matematika untuk Menyongsong Revolusi Industri 4.0