## ANALISIS PERAMALAN MENGGUNAKAN ARIMA PADA INDEKS HARGA PERDAGANGAN BESAR INDONESIA KELOMPOK
KOMODITI PERTANIAN TAHUN 2000-2019
Bimo Setyawan Nur Indah Riwajanti Sidik Ismanu
Politeknik Negeri Malang Email: bimosetyawan12@gmail.com, nurindah12@gmail.com, sidik.ismanu@polinema.ac.id Received :  November 21 th 2019 Revised :   December 15 th 2019 Accepted :   January 30 th 2020

## ABSTRACT
Purpose of this research was to forecasting analysis using arima in indonesia's big trade price index group of agricultural commodities in 2000-2019. In this study aims to see the forecast prediction on the Agricultural Commodity Big Price Index in the next 1 years. In Indonesian  economy,  indicators  for  looking at  economic  development  in  general and as an  ingredient  in  market  and  monetary  analysis  are  by  measuring  the  average intertemporal price changes of a package of goods in wholesale trade. In Indonesia in the period of 2000 until 2019, agricultural commodities in the index The Big Trade Price is the  most  dominant  commodity  among  other  commodities.  This  study  uses  method  the Arima  model  with  several  stages  of  identifying,  estimating,  diagnosing  and  forecasting. the results of this study have shown that the arima model can forecast in the agricultural sector.
Keyword : ARIMA, IHPB, Agricultural

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan ekonomi yang terjadi  di  Indonesia  cukup  pesat  dan telah mengubah pola pikir masyarakat di bidang  ekonomi  umumnya  dan  bidang investasi  pada  khususnya.  Investasi merupakan  salah  satu  indikator  yang dapat  mempengaruhi  perekonomian  di suatu  negara.  Investasi  dapat  dikatakan mempengaruhi  perekonomian  apabila investasi  tersebut  digunakan  untuk melakukan  pembiayaan  pada  sektor  riil sehingga  apabila  sektor  riil  telah berkembang dengan baik maka pendapatan  nasional  akan  meningkat. Pembiayaan  sektor  riil  dapat  dilakukan melalui  sektor  perbankan  dan  sektor keuangan  lainnya  seperti  pasar  modal (BPS, 2009). Menurut Setyobudi (2019) bahwa pada periode 2012-2018, pertumbuhan  ekonomi  nasional  (PDB nasional  atas  dasar  harga  konstan  2010)
cenderung  mengalami  penurunan  dari 5,56  persen  ke  5,17  persen.  Dalam  tiga tahun terakhir
melambatnya pertumbuhan  ekonomi  global  menye- babkan  berkurangnya  permintaan  dan transaksi  ekspor-impor  dengan  negara- negara mitra dagang Indonesia.
Menurut  Ardhian(2016)  sektor
pertanian merupakan penyumbang dominan  pada  perubahan  IHPB,  yaitu 0,53 persen. Sedangkan, sektor pertambangan dan penggalian berandil  - 0,01 persen. Adapun sektor industri 0,05 persen,  kelompok  barang  impor  non- migas  0,02  persen,  dan  kelompok barang  ekspor  non-migas  negatif  0,23 persen.    sektor  pertanian  merupakan sektor penting dalam tahapan pembangunan  ekonomi  suatu  negara, khususnya  Indonesia  karena  sektor pertanian dapat dianggap sebagai katalisator pembangunan, stabilator
harga  dalam  perekonomian,  dan  juga sumber devisa nonmigas. Menurut Supriyanto (2019) Harga  beras  menjadi  salah  satu  yang mencatatkan  inflasi  dalam  bulan  lalu oleh  BPS  mencatat,  kelompok  bahan makanan  membentuk  deflasi.   Namun dalam  sektor  bahan  makanan,  beras menjadi  pembeda  karena  mencatatkan inflasi sebesar 0.12%.
Menurut  Lenggogeni  (2012) menyatakan  bahwa  nilai  tukar  rupiah mengalami  penguatan  terhadap  dollar Amerika maka investasi sektor pertanian akan  mengalami  penurunan.  Sedangkan Indeks harga pertanian tidak berpengaruh  terhadap  investasi  sektor pertanian  Indonesia.  Pemilihan  model terbaik  untuk  memodelkan  data  aktual Indeks Harga Perdagangan Besar Komoditi Pertanian dengan yaitu ARIMA akan tetapi menjelaskan bahwa model  tersebut  mempunyai  ketepatan relative  besar  untuk  meramalkan  di masa  yang  akan  datang  (Pasokawati, 2018).
Tujuan  penelitian  ini  untuk mengetahui  indeks  harga  perdagangan besar di Indonesia pada tahun selanjutnya dengan mengggunkaan metode  analisis time  series model Autoregressive Integrated Moving Average ARIMA  serta  mengetahui ketepatan peramalan ditahun selanjutnya. Sumber : Lenggogeni (2012) Gambar 1. Grafik indeks harga perdagangan Berdasarkan  data  diatas  bahwa sector pertanian telah mengalami peningkatan  dalam  tahun  2015  serta dilanjutkan  pada  tahun  2016.  Hal  ini dapat  dikatakan  bahwa  indeks  harga perdagangan  besar  di  Indonesia  sangat mempengaruhi  tingkat  harga  pasar.
Dengan demikian, IHPB sektor
pertanian  pada  tahun-tahun  kedepan belum  bisa  dipastikan  akan  selalu menjadi  penyumbang  paling  dominan pada  perubahan  IHPB,  maka  dalam penelitian  ini  akan  dilakukan  analisis peramalan  dengan  metode  ARIMA ( Model Autoregressive Integrated Moving Average ) dan metode peramalan Exponential  Smoothing dengan  tujuan untuk  membandingkan  metode  mana yang lebih tepat  untuk meramalkan data
IHPB sektor pertanian pada tahun 2000- 2019.  Data  deret  waktu  dalam  bidang keuangan,  sebagaimana  juga  IHPB, seringkali menunjukkan variasi di antara kelompok data pada skala-skala tertentu, yang  menimbulkan  dugaan  adanya  efek jangka panjang dalam data (BPS, 2009). Akan tetapi pemodelan data deret waktu tidak stasioner Autoregressive Integrated  Moving  Average (ARIMA) terkadang  belum  dapat  menjelaskan adanya  struktur  korelasi  dalam  deret jangka  panjang  ( long  memory )  (Wei, 2006).  Menurut  Munawaroh  (2010) model ARIMA yang lebih baik dari data fluktiasi  harga  yang  dapat  digunakan beberapa  periode  ke  depan.  Dalam analisis  tersebut  dapat  mengetahui bahwa ARIMA dapat mengetahui
peramalan  di  tahun  selanjutnya  dengan mengetahui  sektor  pertanian  salah  satu penunjang  harga  pasar  dengan  yang dibutuhkan  oleh  para  pengirim  import maupun ekport.

## TINJAUAN PUSTAKA
Indeks Harga Perdagangan
Besar  (IHPB)  merupakan  salah  satu indikator  ekonomi  yang  memuat  angka indeks  dan  menunjukkan  perubahan pada  harga  pembelian  barang  oleh  para pedagang  besar  dari  konsumen.  IHPB ditetapkan  dalam  ukuran  kuantitas borongan.  Data-data  tersebut  akan sangat  membantu  para  pedagang  besar untuk  mengetahui  perubahan-perubahan yang terjadi pada harga-harga pembelian barang  dagangan  dan  juga  untuk memperkirakan  kondisi  harga  yang mungkin  terjadi  pada  masa  yang  akan datang (BPS, 2009). IHPB (Indeks Harga Perdagangan  Besar)  adalah  indeks  yang mengukur  rata-rata  perubahan  harga antarwaktu dari suatu paket jenis barang pada  perdagangan  besar.  Indeks  harga ini merupakan salah satu indikator untuk melihat  perkembangan  perekonomian secara  umum serta  sebagai bahan dalam analisa  pasar  dan  moneter.  IHPB disajikan  dalam  bentuk  indeks  umum dan  sektoral  yang  meliputi  pertanian, pertambangan  dan  penggalian,  industri, impor, dan ekspor. Jumlah besar artinya bukan  eceran,  walau  memang  sulit menentukan  tentang  batasan  jumlah besar  di  dalam  suatu  perdagangan karena  biasanya  dilihat  dari  dua  matra yang  kadang-kadang  tidak  selalu  bisa dipertemukan. Laman BPS menyebutkan bahwa matra yang dimaksud  adalah  kuantitas  dan  nilai Lenggonei (2012). Sektor pertanian merupakan sektor  yang  berpengaruh  dan  potensial bagi  perekonomian  Indonesia,  oleh karena  itu  kebijakan-kebijakan  yang diterapkan  harus  dapat  mendorong pertanian agar dapat lebih produktif dan memberikan  manfaat  yang  nyata  bagi
perekonomian daerah. Besarnya investasi  yang  dialokasikan  diharapkan mampu  menjadikan  sektor  ini  sebagai pendorong dalam pembangunan ekonomi  Indonesia  (Lenggogeni,  2012). Dalam  sektor  pertanian  tersebut  dapat meningkatkan harga pasar dengan mengutamakan  faktor-faktor  yang  dapat mempengaruhi  kebutuhan  ekpsor  dan import  dalam  sebuah  investasi  yang akan  meningkatkan  perekonomian  di Indonesia.
Time  series atau  permalan merupakan metode analis yang digunakan dalam pengolahan data. Hasil dari  pengolahan  data  menggunakan analisis time  series dalah  suatu  model time  series yang  dapat  digunakan  untuk meramalkan  nila  data time  series pada masa  depan  yang  dapat  digunakan sebagai acuan dalampengambilan keputusan. Misalnya dilakukan peramalan  peningkatan  harga  pasar  di suatu  daerah.  Hasil  dari  peramalan tersebut  dapatd  igunakan  sebagai  acuan untuk  mengendalikan  indeks  harga perdagangan  besar  di  waktu  yang  akan datang. Model Autoregressive Integrated  Moving  Average (ARIMA)
merupakanmodel yang sering digunakan untuk meramalkan  data  time  series. Model  ARIMA  menghendaki  data  time series  memenuhi  asumsi  stationeritas pada  rata-rata  dan  varians.  Peristiwa yang terjadi di luar kendali, dimungkinkandapat mempengaruhi stationeritas  data  time  series.  Peristiwa tersebutdinamakan intervensi. Suatu intervensi  dapat  berupa  perubahan keadaanekonomi nasional, bencana
alam,  kebijakan,  promosi,  dan  peristiwa tidakterduga lainnya. Analisis  intervensi  merupakan
metode  untuk  mengolah  data  time seriesyang dipengaruhi oleh suatu peristiwa yang disebut intervensi. Secara umum  ada  2  macam  analisis  intervensi, yaitu  analisis  intervensi  fungsi step dan analisis intervensi fungsi pulse .  Analisis intervensi  fungsi step digunakan  pada intervensi  yang  bersifat  jangka  panjang seperti,  kebijakan  pemerintah  kebijakan
perusahaan,  pergantian  presiden,  dan travel  warning .  Analisis  intervensi fungsi pulse digunakan  pada  intervensi yang bersifat sementara seperti, bencana alam,  bom,  perang,  promo  potongan harga, dan demonstrasi. Model intervensi pada data time  series pertama kali diperkenalkan  oleh  Box  dan  Tiao pada tahun 1975 yang meneliti pengaruh pemberlakuan  undang-undang  desain mesin terhadap tingkat polusi oxidant di daerah Los  Angeles .  Analisis  intervensi yang  dilakukan  oleh Box dan  Tiao  pada tahun  1975  ini  merupakan  analisis intervensi dengan fungsi step. Sedangkan  analisis intervensi fungsi pulse yaitu dampak bom Bali I terhadap tingkat  hunian  hotelberbintang  lima  di Bali (Suhartono, 2007).
1. Model Autoregressive (AR) Model Autoregressive (AR) merupakan  suatu  model  persamaan regresi  yang  menghubungkan  nilai  – nilai  sebelumnya  dari  suatu  variabel dependent (tak bebas) dengan variabel itu sendiri Model Autoregressive (AR) antara lain: 2. Model Moving Average (MA) Model Moving Average (MA) orde q,
dinotasikan  dengan  MA(q).  Secara umum, model MA(q) ditulis sebagai:
3. Model Autoregressive Moving Average (ARMA) Model Autoregressive Moving Average (ARMA)  sering  disebut model  campuran.  Model  ARMA merupakan  model  ARIMA  tanpa proses  pembedaan  atau  ARIMA  (p, 0,  q).  Secara  matematis  model ARMA (p, q) ditulis sebagai berikut:
4. Model Autoregressive Integrated
Moving Average (ARIMA) Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) merupakan  model  ARMA  (p,q)
nonstasioner.  Pada  model  ARMA (p,q) nonstasioner, proses pembedaan dilakukan  agar  stasioner.  Setelah model  ARMA  mengalami  proses pembedaan  sebanyak  d  kali  hingga stasioner,  maka  model  ARMA  (p,q) menjadi  model  ARIMA  (p,d,q). Model  ARIMA  (p,d,q)  ditulis  dalam persamaan berikut

## METODE PENELITIAN
Jenis  data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  data  sekunder berupa  time  series  dalam  bentuk  data bulanan  dari  Januari  tahun  2000  sampai oktober tahun 2019. Teknik Pengumpulan  Data  dari  laporan  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  mengambil  dari hasil  tahunan  Harga  Indeks  Pedagangan Besar  (IHPB)  dengan  komoditi  sektor pertanian. Kemudian dengan menggunakan  aplikasi EView10 .  Model yang  digunakan untuk  menganalis tersebut  dengan  model  ARIMA.  Model ARIMA  merupakan  salah  satu  teknik peramalan time  series (deret  waktu) yang  hanya  berdasarkan  perilaku  data variabel  yang  diamati.  Model  ARIMA sama sekali  mengabaikan variabel independen karena model ini menggunakan  nilai  sekarang  dan  nilai- nilai  lampau  dari  variabel  dependen untuk  menghasilkan  peramalan  jangka pendek  yang  akurat.  Secara  harfiah, model  ARIMA  merupakan  gabungan antara  model  AR  ( Autoregressive )  dan model MA ( Moving Average ). Sedangkan  untuk  metode Exponential Smoothing adalah suatu metode peramalan rata-rata  bergerak  yang memberikan  bobot  secara  eksponensial atau bertingkat pada data-data terbarunya  sehingga  data-data  terbaru tersebut  akan  mendapatkan  bobot  yang lebih  besar.  Dengan  kata  lain,  semakin baru atau semakin kini datanya, semakin besar pula bobotnya. sebuah model time series  digunakan  berdasarkan  asumsi bawha  data time  series yang  digunakan harus  stasioner  yang  artinya  rata-rata
variansi dari data yang dimaksud adalah konstan:  Model  ARIMA  dibagi  ke dalam 3 kelompok yaitu model Autoregressive  (AR), Moving  Average (MA) dan model campuran ( autoregressive moving average ) ARMA  dengan  malukan  beberapa tahap1 menidefikasikasi, tahap 2
Mengestimasi  model  parameter  tesebur, tahap3  mendiagnosa  dan  tahap  4 melakukan forcasting atau peramalan.

## HASIL
Pada  bagian  ini  akan  dibahas mengenai  forecasting  dengan  metode ARIMA  yang  dihasilkan  dengan  batuan Eview10.  Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu  data  berasal  dari Badan  Pusan  Statistik  (BPS)  tahun 2000-2019,  dengan  banyak  data  239 data, mulai dari bulan januari pada tahun 2000  hingga  bulan  oktober  pada  tahun 2019, tentang Indeks Harga Perdagangan Besar Indonesia Kelompok Komoditi Pertanian. a. Tahap idenfikasi Data sektor pertanian yang berukuran berjumlah  239,  dibentuk  model ARIMA. Prosedur pembentukan model ARIMA menggunakan prosedur Box–Jenkins. Sebelum membentuk  model  ARIMA,  perlu dilakukan  pembuatan  plot  data  I untuk melihat jenis data yang ada.
Sumber : data diolah Gambar 2 : Grafik Sektor Pertanian Berdasarkan  grafik  di  atas merupakan  sektor  pertanian  dari  tahun 2000  sampai  di  tahun  2008  mengalami peningkatan  yang  sangat  relevan  akan
tetapi  pada  tahun  2009  menunjukan bahawa  mengalami  penurunan  harga yang  drastis  dari  280  hingga  200 terdapat  penurunan  80.  Pada  saat  tahun 2009  di  bulan  yang  berbeda  mengalami peningkatan secara relevan hingga tahun 2013. Pada tahun 2014 telah mengalami penurunan harga  yang  sangat dratis dari yang  280  hingga  160.  Pada  tahun  2015 terjadi peningkatan yang relevan sampai 2019. Hal ini menunjukan bahwa adanya kenaikkan  dan  penurunan  dari  harga indeks perdagangan besar sektor pertanian.  Serta  dalam  grafik  tersebut masih menunjukan data kegiatan kenaikan  dan  penurunan  dari  harga indeks perdagangan tersebut.
Tabel 1 : Kolegram ARMA
Sumber : data diolah
Berdasarkan tabel kolegram tingkat ARIMA diatas dengan menunjukan bahwa A utocorellation menyatakan  telah  melebihi  tingkat batasan dengan ditunjukan pada probabilitias  yang  dinyatakan  signifikan seluruhnya  dari  lag  1  sampai  lag  24 menunjukan  di  bawah  0.05  dinyatakan tidak  stasioner  bahwa  data  tersebut terjadi  penurunan  dan  kenaikan  dalam sebuah perubahan seiring dengan waktu. Pada tabel tersebut bahwa tidak mengalami different hal ini menunjukan bahwa  tidak  tejadi  bahwa  data  tersebut tidak mengurangi data sebelumnya. Tabel 2 kolegram ARIMA
Sumber : data diolah Berdasarkan tabel kolegram tingkat ARIMA diatas dengan menunjukan bahwa autocorellation menyatakan  tidak  melebihi  tingkat batasan.  Hal  ini  ditunjukan  pada probalitas  yang  dinyatakan  signifikan seluruhnya  dari  lag  1  sampai  lag  24 menunjukan  di  atas  0.05  dinyatakan stasioner  bahwa  data  tersebut  terjadi penurunan  dan  kenaikan  dalam  sebuah perubahan seiring dengan waktu. Hal ini dapat dilakuan smooting atau pemulusan sehingga  data  tersebut  dapat  dilakukan nya  peramalan  di  masa  yang  akan mendatang.  Pada  tabel  2  tersebut  juga mengalami  different  yang  dinyatakan bahwa  adanya  data  yang  dihilangkan sebelumnya untuk menyesuaikan dengan  mengetahui  terjadinya  kenaikan pada  probabilitas  lebih  dari  0.05  bahwa hal  tersebut  telah  berhasil  terjadinya stasioner.
Berdasarkan  tabel  1  dan  tabel  2 telah  menunjukan  perbedaan  dalam autocorrelation yang dapat di idenfikasikan bahwa tabel 1 menggunakan  data  yang  sebenarnya sedangkan  tabel  2  menggunakan  data tersebut  terjadi  adanya  different  yaitu menghilangkan  data  sebelumnya.  Serta dalam  probabilitasnya  terjadi  perbedaan bahwa  probabilitas  tabel  1  di  bawah 0.05  sedangkan  tabel  diatasnya  yang disebabkan terjadinya different tersebut.
b. Tahap estimasi Dalam tahap estimasi parameter dilakukan  dengan  melihat pvalue dari output  model  ARIMA  dari  mengetahui uji  parameter  adalah  parameter  tidak signifikan  dan  mengetahui  dari  uji parameter  adalah  parameter  cukup signifikan.
Tabel 3. Parameter Estimasi ARIMA
ARIMA (1,1,1) ARIMA (1,1,2) ARIMA (2,1,1)
Signifikan koefisien 0 0.5 0
Sigma 2
( Volavitty ) 159.18 159.83 160.49 Adj R 2 -0.011 0.495 0.494 AIC 7.94 7.96 7.97 SBIC 7.99 8.02 8.03 Sumber : data diolah Berdasarkan tabel
diatas menunjukan  bahwa  memberikan  suatu estimasi  dengan  membandingkan  antara hasil  dari  ARIMA  (1,1,1),  ARIMA (1,1,2)  dan  ARIMA  (2,1,1).  Hal  ini menjelaskan  bahwa  kesesuan  dengan mengasumsikan
ARIMA (1,1,2) adjucted  R 2 menjukkan  lebih  besar dengan mengestimasi 0.495 lebih mengalami  penghematan  dari  pada ARIMA  (1,1,1)  yang  menunjukan  lebih rendah yaitu -0.011 dan ARIMA (2,1,1) yang  menjukkan  lebih  rendah  yaitu 0.494.
c. Tahap Diagnoasi
Dalam  tahap  ini  parameter  model  arima tersebut  Pemeriksaan  diagnosis  model dilakukan  untuk  memeriksa  mengikuti proses white  noise atau  terjadinya gerakan yang menunjukan bahwa variable bebas  dengan  dilakukan  uji independensi residual dan uji normalitas residual.
Tabel 4. Residual ARIMA (1,1,2) AR(2), AR(12) ,MA(1) AR(1) MA(2) ,MA(12) Signifikan koefisien 0.5 0.01 0.06 Sigma 2 ( Volavitty ) 159.83 1456.07 1439.3 Adj R 2 0.495 0.66 0.67 AIC 7.96 10.2 10.1 SBIC 8.02 10.26 10.25 Sumber : data diolah Berdasarkan  tabel  diatas  menunjukan hasil  dari  ARIMA  (1,1,2)  dengan mengetahui  bahwa  hasil  yang white noise telah  di  peroleh  AR(1)  MA(2) MA(12) menyimpulkan tidak ada
korelasi  antar lag sehingga  dapat memenuhi asumsi independen residual.
Sumber : data diolah Gambar 3. Grafik Uji Residu Berdasarkan hasil grafik diatas menunjukan  adanya  keanaikkan  dalam tahun  2020  dengan  menyesuaikan  12 bulan. d. Tahap forcasting Dalam tahap forcasting telah menunjukan peramalan tahun kedepan. Sumber : data diolah Gambar 4 grafik forcasting Berdasarkan grafik diatas menunjukan  bahwa  dalam  1  tahun kedapan  menunjukan  kenaikan  pada tahun 2020 dapat disimpulkan bahwa uji independensi  residual,  maka  model
ARIMA(1,1,2)  memenuhi  asumsi white noise dan  normalitas  residual  sehingga model  ARIMA(1,1,2)  layak untuk digunakan dalam peramalan time series .

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dataar
dan pembahasan pada pemaparan sebelumnya, maka diperoleh kesimpulan sebagai  jawaban  atas  permasalahan penelitian yaitu sebagai berikut: 1. Pemodelan  ARIMA  melalui  tahap identifikasi model, estimasi parameter, dan pemerikasaan diagnosis sehingga diperoleh model ARIMA (1,1,2). 2. Pemeriksaan diagnosis untuk
memenuhi  asumsi white  noise
meliputi  uji  independensi  residual
dan  uji  normalitas  residual  seperti pada model ARIMA. 3. IHPB  (Indeks  Harga  Perdagangan Besar) dalam sektor pertanian telah menunjukan  bahwa  di  masa  yang akan mendatang menunjukan peningkatan  harga  pasar  dalam sektor  pertanian  hal  ini  dapat ditunjukkan  dari  kenaikkan  yang meningkat  dalam  menunjukan  380 serta mengetahui peningkatan harga pasar terserbut.

## SARAN
Berdasarkan  pada  hasil  analisis dan  kesimpulan,  beberapa  saran  yang dapat  diajukan  adalah  sebagaiBagi penilit selanjutnya harus mempertimbangkan  fakto-faktor  yang akan mempengaruhi di tahun selanjutnya  dari  lingkungan  eksternal maupun internal.

## DAFTAR PUSTAKA
Jurnal Lenggogeni,  s.  2012.  Indeks  harga pertanian, nilai  tukar  rupiah dan relevansinya  dengan  investasi sektor  pertania.  Jurnal  ekonomi universitas  riau  kampus  bina widya  jurusan  ilmu  ekonomi prodi  ekonomi  pembangunan fakultas ekonomi. Pasokawati, T. 2018. Analisis Peramalan Menggunakan Pemulusan  Winter  Dan  Arima Pada Indeks Harga Perdangangan  Besar  Indonesia Kelompok  Komoditi  Pertanian Tahun  2016  –  2017.  Prosiding Seminar  Nasional  Mahasiswa Unimus (Vol. 1, 2018) . Idris,  Susanti.  2014.  Pemodelan  Dan Peramalan Indeks Harga Perdagangan Besar (IHPB) Dengan Menggunakan ARFIMA  (Studi  Kasus:  IHPB Provinsi Kalimantan Timur bulan  Januari  2002  –  Desember 2006  dan  Januari  2009  - September 2013).
Badan  Pusat  Statistik  di  Kalimantan Barat.  2009.  Indeks  Harga Perdagangan Besar Provinsi Kalimantan  Timur.  Samarinda: BPS Provinsi Kalimantan Timur. Internet Ardhian, M. 2016. Pertanian Penyumbang  Tertinggi  Indeks Harga  Perdagangan  Besar.  riau: katadata. Setyobudi,  d.  2019.  Sektor  pertanian pengungkit pertumbuhan ekonomi. Jakarta: republika.co.id. Supriyanto,  b.  2019.  Stok  beras  tak mampu  tahan  naiknya  harga.
Jakarta: bisnis.com.