Penerapan Metode Ordinary Least Square Dalam Prediksi Harga Beras Eceran Di Kota Padang Tahun 2024

Ananda Fitriasih; Siska Resti. S; Yurniati Yurniati

Ananda Fitriasih Universitas Tamansiswa Padang
Siska Resti. S Universitas Tamansiswa Padang
Yurniati Yurniati Universitas Tamansiswa Padang

Abstract

Penelitian ini membahas tentang penerapan metode Ordinary Least Square dalam prediksi harga beras eceran di Kota Padang tahun 2024. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor- faktor yang mempengaruhi harga beras eceran pada tahun 2024 dan menerapkan metode Ordinary Least Square untuk memprediksi harga beras eceran di Kota Padang tahun 2024. Dalam penelitian ini digunakan Eviews untuk membantu menyelesaikan proses penerapan metode Ordinary Least Square dalam prediksi harga beras agar lebih efisien. Hasil dalam penelitian ini adalah pada beras Cisokan Solok, faktor yang signifikan mempengaruhi harga adalah konsumsi dan inflasi. Sementara tidak terdapat pengaruh yang signifikan pada produksi, konsumsi, dan inflasi terhadap harga beras IR 42 Padang. Berdasarkan metode OLS diprediksi, produksi dan inflasi akan menurunkan harga beras Cisokan Solok dan IR 42 Di kota Padang. Sementara konsumsi akan menyebabkan peningkatan harga beras di Kota Padang tahun 2024.

References

Gunawan, R. A., Zulkarmain, D. P., & Arianto, S. T. (2024). Perbandingan Metode Ordinary Least Square (OLS) dan Metode Partial Least Square (PLS) Untuk Mengatasi Multikolinearitas. Socius: Jurnal Penelitian Ilmu-Ilmu Sosial, 1(6).

Hidayat, Y. R. (2016). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pembentukan Harga Beras di Kabupaten Indramayu. Jurnal Logika, 16(1).

I Gusti Agung Made Widiantara, Made Kembar Sri Budhi. (2024). Analisis Faktor-Faktor Yang Menpengaruhi Harga Eceran Beras Di Indonesia Tahun 2028-2021.

Leovita, A. & Fauzi, D. (2018). Analisis Permintaan Beras di Kota Padang Sumatera Barat: Pendekatan Ordinary Least Squares Demand Analysis of Rice in Padang West Sumatera: Ordinary Least Squares Approach.

Maharani, I. F., Satyahadewi, N., & Kusnandar, D. (2014). Metode Ordinary Least Squares Dan Least Trimmed Squares Dalam Mengestimasi Parameter Regresi Ketika Terdapat Outlier. Bimaster: Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 3(03).

Makarti, P. P., & Karim, A. (2017). Perbandingan metode ordinary least square (OLS) dan metode regresi robust pada hasil produksi padi di Kabupaten Indramayu. In Prosiding Seminar Nasional & Internasional.

Ruvananda, A. R., & Taufiq, M. (2022). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi impor beras di Indonesia. KINERJA: Jurnal Ekonomi dan Manajemen, 19(2), 195-204.

Setiawati, D., Daris, E., & Najamuddin, M. (2018). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pembentukan Harga Beras Di Indonesia. Agribusiness Journal, 12(1), 1-10.

Shidiq, B. G., A Furqon, M. T., & Muflikhah, L. (2022). Prediksi Harga Beras menggunakan Metode Least Square. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 6(3), 1149-1154.

Sukiyono, K., & Rosdiana, R. (2018). Pendugaan model peramalan harga beras pada tingkat grosir. Jurnal AGRISEP: Kajian Masalah Sosial Ekonomi Pertanian dan Agribisnis, 23- 30.