## Analisis Dampak Covid-19 Terhadap Tingkat Inflasi Di Indonesia

## Zulhijrah
Mahasiswa Prodi Statistika, FMIPA Universitas Negeri Makassar , zulhijrahijja@gmail.com

## Mardatunnisa Isnaini
Mahasiswa Prodi Statistika, FMIPA Universitas Negeri Makassar , mardatunnisa1402@gmail.com

## Sri Sulastri
Mahasiswa Prodi Statistika, FMIPA Universitas Negeri Makassar , srisulastri2580@gmail.com

## Zalza
Mahasiswa Prodi Statistika, FMIPA Universitas Negeri Makassar , zalza0402@gmail.com

## Aswi Aswi*
Prodi Statistika, FMIPA Universitas Negeri Makassar Correspondent: aswi@unm.ac.id
ABSTRAK , Penyebaran corona virus diseases 19 (Covid- 19) telah meluas ke seluruh penjuru dunia dan membawa dampak  terhadap  pendidikan,  pariwisata  maupun ekonomi.  Inflasi  adalah  salah  satu  dampak  pandemi Covid-19  terhadap  kondisi  makro  Indonesia.  Penelitian tentang  dampak  Covid-19  terhadap  tingkat  inflasi  di Indonesia telah dilakukan, tetapi hasilnya tidak konsisten. Analisis  yang  mengaitkan  antara  Covid-19  dan  tingkat inflasi  di  Indonesia  menggunakan  model  Autoregressive Integrated  Moving  Average  with  exogenous  variables (ARIMAX)  belum  dilakukan.  Studi  ini  bertujuan  untuk mendapatkan  model  ARIMAX  terbaik  dan  menentukan apakah terdapat hubungan antara kasus Covid-19 dengan tingkat inflasi di Indonesia. Data inflasi bulanan dan data rata-rata Covid-19 bulanan (Maret 2020-September 2022) di  Indonesia  digunakan  pada  studi  ini.  Data  Inflasi dituliskan  sebagai  variabel  Z t yakni  variabel  independen yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik dan data Covid- 19  sebagai  peubah  X t yang  merupakan  variabel independen  yang  diperoleh  dari  situs  resmi  Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Berdasarkan hasil analisis data,  disimpulkan  bahwa  model  ARIMA  terbaik  adalah ARIMA  (0,  1,  [6]).  Dari  hasil  estimasi  model  ARIMAX diperoleh  bahwa  dampak  Covid-19  terhadap  inflasi  di Indonesia tidak berpengaruh secara signifikan .
Kata  Kunci:  Corona  virus  diseases  (Covid-19),  Inflasi  , ARIMAX

## 1. PENDAHULUAN
Penyebaran corona virus diseases (Covid- 19)  telah  tersebar  secara  global  dan  membawa dampak  pada  pendidikan,  pariwisata  dan perekonomian  [1].  Pemerintah  Indonesia  telah menerapkan  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar (PSBB)  sebagai  respon  atas  munculnya  Covid- 19. Untuk mencegah penyebaran virus, pemerintah  meminta  masyarakat  untuk  tetap  di
rumah [2]. Inflasi merupakan salah satu dampak pandemi  Covid-19.  Inflasi  merupakan  kondisi ketika ada permintaan yang berlebihan terhadap barang  dan  jasa  secara  keseluruhan  [3].  Setiap negara berupaya menjaga kestabilan inflasi agar pertumbuhan  ekonomi,  kesempatan  kerja,  serta ketersediaan  produk  dan  jasa  untuk  memenuhi kebutuhan  masyarakat  dapat  tercapai  [1]. Selanjutnya, inflasi merupakan perluasan jumlah uang  beredar  atau  peningkatan  likuiditas perekonomian [4]. Proses perubahan perekonomian masyarakat dapat mengakibatkan dua  hal,  yaitu  deflasi  atau  inflasi.  Covid-19 menjadi  penyebab  tren  inflasi  di  Indonesia  dan juga dapat menciptakan tren deflasi [5].
Beberapa penelitian terkait dampak Covid- 19  terhadap  tingkat  inflasi  sudah  dilakukan. Sebuah  penelitian  yang  menggunakan  analisis paired  samples  t-test menyimpulkan  bahwa pandemi  Covid-19  tidak  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  inflasi  [6].  Sebaliknya, penelitian  lain  di  Indonesia  memberikan kesimpulan yang berbeda. Menurut sebuah studi yang  menggunakan  teknik  analisis  regresi  data panel,  Covid-19  secara  signifikan  menurunkan tingkat  inflasi  Indonesia  [7].  Penelitian  lainnya yang menyimpulkan bahwa Covid-19 berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  tingkat inflasi,  diantaranya  adalah  penelitian  yang menggunakan  metode  regresi  data  panel  yang menunjukkan  bahwa  peningkatan  jumlah  kasus positif  Covid-19  berpengaruh  terhadap  inflasi Indonesia, dimana setiap penambahan satu kasus
akan menurunkan nilai inflasi sebesar 5,14x10 -5 [8].
Penelitian  tentang  dampak  Covid-19 terhadap  tingkat  inflasi  di  Indonesia  telah dilakukan,  tetapi  hasilnya  tidak  konsisten. Berdasarkan  penelusuran  yang  telah  kami lakukan, analisis yang mengaitkan antara Covid- 19 dan tingkat inflasi di Indonesia menggunakan model Autoregressive Integrated Moving Average with exogenous  variables (ARIMAX) belum  dilakukan.  Model  ARIMAX  merupakan modifikasi dari model ARIMA yang meningkatkan akurasi peramalan dengan memasukkan  variabel  eksogen  yang  dianggap memiliki  dampak  besar  pada  data  [9],  [10]. ARIMA memiliki tiga komponen yaitu AR, I dan MA [11]. Model ARIMA merupakan pemodelan data  deret  waktu  tanpa  melibatkan  peubah eksogen  dalam  model.  Penelitian  ini  bertujuan untuk mendapatkan model ARIMAX terbaik dan menentukan  apakah  terdapat  hubungan  antara Covid-19 dengan tingkat inflasi di Indonesia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Analisis deret waktu merupakan data yang disusun  menurut  urutan  waktu  dengan  interval waktu  yang  sama.  Tujuan  analisis  deret  waktu adalah  memprediksi,  menentukan  hubungan antara  variabel  dan  kepentingan  kontrol,  dan menentukan apakah proses terkendali. Salah satu model time series yang sering digunakan adalah model  ARIMA  Box-Jenkins  yang  bentuk umumnya dituliskan sebagai berikut [12]:
𝜙 𝑝 (B)(1 − B) 𝑑 Ż 𝑡 =   𝜃 𝑞 (B)𝜀 𝑡 (2.1)
dimana:
Ż 𝑡 =   𝑍 𝑡 –  𝜇 p , d , q adalah masing-masing orde AR, I dan MA 𝜙 𝑝 (B) = (1 − 𝜙 1 𝐵 1 − 𝜙 2 𝐵 2 − ⋯ − 𝜙 𝑝 𝐵 𝑝 ) 𝜃 𝑞 (B) = (1 − 𝜃 1 𝐵 1 − 𝜃 2 𝐵 2 − ⋯ − 𝜃 𝑞 𝐵 𝑞 ) 𝜙 1 , 𝜙 2 , ... , 𝜙 𝑝 adalah koefisien orde p
𝜃 1 , 𝜃 2 , ... , 𝜃 𝑞 adalah koefisien orde q (1- B ) d adalah orde differencing non-musiman 𝑍 𝑡 adalah data pengamatan 𝜀 𝑡 ~ N(0, σ a 2 ).

## ARIMA WITH EXOGENOUS VARIABLES (ARIMAX)
Faktor-faktor  lain  dianggap  memiliki dampak  pada  model  peramalan.  Beberapa  nilai yang diamati mungkin mengalami lonjakan atau penurunan  yang  cepat  karena  adanya  variabel yang  mempengaruhi  model,  dan  fenomena  ini dapat  berulang  sepanjang  waktu  dan  lintas periode  yang  berbeda.  Model  deret  waktu ARIMAX  dapat  digunakan  untuk  mengatasi masalah  ini.  Model  ARIMAX  merupakan modifikasi dari model ARIMA yang meningkatkan akurasi peramalan dengan memasukkan  variabel  eksogen  yang  dianggap memiliki  dampak  besar  pada  data.  [9],  [10]. Untuk melakukan pemodelan ARIMAX, stasioneritas  pada  variabel  eksogen  harus  diuji terlebih dahulu [13].
Model  ARIMAX  ( p , d , q )  dapat  ditulis sebagai berikut [10]:
Z t = β 1 X 1,t + β 2 X 2,t + ... + β p X p,t + 𝜃 𝑞 (𝐵) 𝜙 𝑝 (𝐵)(1−𝐵) 𝑑 𝜀 𝑡 (2.2) β 1 ,  β 2 , …, β p adalah  vektor  koefisien  untuk variabel-variabel eksogen X 1,t , X 2,t ,…, X p,t adalah  vektor  dari  variabel- variabel eksogen pada waktu ke- t .

## PENGUJIAN DIAGNOSTIK
Pengujian  diagnostik  dilakukan  untuk memverifikasi  kecocokan  model  dengan  data. Oleh  karena  itu,  residual  yang  dihitung  dari estimator  mengikuti  asumsi white  noise dan normalitas.  Pengujian  hipotesis white  noise dilakukan  dengan  menggunakan  uji Ljung-Box sedangkan pengujian hipotesis distribusi normal dapat menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov . Model terbaik dipilih berdasarkan kriteria Akaike Information Criterion (AIC) terendah.

## 3. METODOLOGI
Data  inflasi  dan  Covid-19  di  Indonesia digunakan  dalam  tulisan  ini.  Data  Inflasi dituliskan  sebagai  variabel  Z t yakni  variabel dependen  yang  diambil  dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  2022  (BPS,  2022).  Data  Covid- 19  sebagai  peubah X t yang  merupakan  variabel independen diperoleh dari situs resmi Kementerian  Kesehatan  (Kemenkes)  Republik

## Indonesia
( http://infeksiemerging.kemkes.go.id/ ). Kedua data  tersebut  merupakan  data  bulanan  (Maret 2020-September 2022) yang terdiri dari 31 data.
Data kasus Covid-19 merupakan data rata- rata  kasus  Covid-19  bulanan  di  Indonesia. Variabel  dependen Z t merupakan  data  yang digunakan dalam penentuan model terbaik yang selanjutnya  digunakan  dalam  melihat  ada tidaknya  pengaruh  data  variabel  independen X t yang merupakan data rata-rata jumlah Covid-19 bulanan di Indonesia.

## Prosedur Analisis
Prosedur  analisis  menggunakan  metode ARIMAX dituliskan sebagai berikut. 1. Membuat plot data deret waktu menggunakan data inflasi
2. Mengidentifikasi  stasioneritas  data  inflasi dengan memeriksa plot data deret waktu. Jika data  tidak  stasioner  dalam mean ,  maka digunakan  proses differencing .  Jika  data tidak  stasioner  dalam  varian,  transformasi Box-Cox dapat digunakan.
3. Menentukan model dugaan ARIMA sementara untuk data inflasi berdasarkan plot
Autocorrelation Function (ACF) serta Partial  Autocorrelation  Function (PACF) dari model yang sudah stasioner.
4. Mengestimasi parameter model ARIMA dan menguji kesignifikanan parameter.
5. Melakukan  pemeriksaan  diagnostik  pada residual  yaitu  residual  dengan  distribusi normal  menggunakan  uji  Kolmogorov-
Smirnov dan residual white noise menggunakan uji Ljung-Box . 6. Pemilihan model ARIMA terbaik berdasarkan nilai AIC terkecil.
7. Estimasi Model ARIMAX
8. Diagnosa Model ARIMAX
Data dianalisis dengan menggunakan software R .

## 4. PEMBAHASAN

## Identifikasi Kestasioneran Data
Gambar 4.1. Plot Time series data Inflasi Cara yang dapat dilakukan untuk menentukan  stasioneritas  data  adalah  dengan grafik deret waktu. Berdasarkan plot time series dari  data Z t yaitu  data  inflasi  pada  Gambar  1, terlihat bahwa data tersebut tidak stasioner dalam mean maupun  variansi,  dan  diperlukan  tahapan untuk  menstasionerkannya.  Selain  plot  deret waktu,  transformasi  Box-Cox  dapat  digunakan untuk menguji stasioneritas data dalam variansi, dan  uji Augmented  Dickey  Fuller (ADF)  dapat digunakan  untuk  menguji  stasioneritas  data dalam mean . Jika data tidak stasioner baik dalam mean maupun  dalam  variansi,  maka  terlebih dahulu  dilakukan  transformasi  Box-Cox  baru dilanjutkan dengan menstasionerkan data dalam rata-rata. Hasil transformasi Box-Cox diberikan pada Tabel 1.
Tabel 4.1 Hasil Transformasi Box-Cox Box-Cox Lambda -0,2030 Berdasarkan transformasi Box-Cox tersebut  terlihat  bahwa  nilai  lambda  adalah  - 0,2030 yang mendekati nol, sehingga dilakukan transformasi logaritma natural. Selanjutnya, dari hasil  transformasi  logaritma  natural  dilihat kembali  hasil  plot time  series nya,  dan  terlihat masih belum stasioner dalam mean . Oleh karena itu,  dilanjutkan  dengan  menstasionerkan  data dalam mean melalui  proses differencing. Hasil plot time  series dari  data  yang  sudah ditransformasi dan dilakukan differencing 1 non musiman diberikan pada Gambar 2.
Gambar 4.2  Plot Data Inflasi setelah Transformasi Box-Cox dan
Differencing
Berdasarkan gambar
4.2, data menampilkan pola yang stasioner di sekitar mean dan  nilai  variansi  yang  relatif  konsisten  seiring bertambahnya  periode  waktu.  Uji  ADF  setelah transformasi dan differencing, ditunjukkan pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2. Nilai Uji ADF Data Inflasi Statistik Uji Nilai Dickey-Fuller -5,0634 P-Value 0,01 Dari  Tabel  4.2  terlihat  bahwa Dickey-
Fuller sebesar -5,0634 dan p-value sebesar 0,01 <  0,05.  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan data  tersebut  tidak  memiliki  tren,  yang menyiratkan bahwa data tersebut sudah stasioner dalam mean dan variansi.

## Menentukan Model Sementara
Langkah selanjutnya setelah data stasioner adalah  mencari  model  ARIMA  sementara melalui penetapan orde- p dan orde- q berdasarkan plot  ACF  dan  PACF  yang  ditunjukkan  pada Gambar 4.3.
(a) (b)
Gambar 4.3 (a) Plot ACF (b) Plot PACF
Berdasarkan  Gambar  3  plot  ACF  (a)  dan plot  PACF  (b)  data  inflasi  (Z t ),  dapat  dilihat bahwa  terdapat lag yang  signifikan.  Plot  ACF menunjukkan  bahwa  pada lag 6  berbeda
signifikan  dari  nol,  sedangkan  plot  PACF menunjukkan pada lag 4 berbeda signifikan dari nol. Pada variabel Z t yakni data inflasi dilakukan proses differencing 1 kali sehingga orde d sama dengan 1 ( d = 1).
Kemudian, dari kedua plot ACF dan PACF tersebut  dapat  ditentukan  dugaan  sementara model  ARIMA  yaitu  ARIMA  ([4],  1,  0),  atau ARIMA ([4], 1, [6]), atau ARIMA (0, 1, [6]).

## Estimasi dan Uji Signifikansi Parameter Model
Setelah  memperoleh  model  sementara, estimasi parameter model dapat dilakukan. Tabel 3 menunjukkan nilai estimasi dan nilai p -value. Untuk mengidentifikasi ketepatan model sementara, maka dilakukan pengujian signifikansi  parameter.  Berdasarkan  Tabel  3 menunjukkan  bahwa  nilai  estimasi  model ARIMA ([4], 1, 0), dan ARIMA ([4], 1, [6]) tidak signifikan.  Model  ARIMA  yang  memiliki  nilai estimasi  parameter  signifikan  adalah  model ARIMA (0, 1, [6]).
Tabel 4.3. Nilai Estimasi dan Uji Signifikansi Parameter Model yang sudah stasioner
Model Parame ter Estimasi SE
Estimasi p- value Ket. ([4], 1, 0) AR 1 AR 2 AR 3 AR 4 0 0 0
-0,43
NA NA NA 0,22
NA NA NA 0,05
- -
- TS ([4], 1, [6]) AR 1 AR 2 AR 3 AR 4
MA 1 MA 2 MA 3 MA 4 MA 5 MA 6 0 0 0 -0,20 0
0 0 0 0 -0,45 NA NA NA 0,23 NA
NA NA NA NA 0,25 NA NA NA 0,43 NA NA NA NA NA 0,08 - -
- TS - -
- - - TS (0, 1, [6]) MA 1 MA 2 MA 3 MA 4
MA 5 MA 6 0 0 0 0 0 -0,56 NA NA NA NA NA 0,22 NA NA NA NA NA 0,01 - -
- -
-
S
Keterangan: TS: Tidak Signifikan; S: Signifikan

## Uji Asumsi Residual
Pemeriksaan  terhadap  ketepatan  model yang  diperoleh  dapat  dilakukan  melalui  uji asumsi  residual.  Pada  tahap  ini  diuji  apakah residual telah white noise atau belum. Jika nilai p-value  >  α,  berarti  residual  sudah white  noise . Hasil  uji  statistik Ljung-Box ditunjukkan  pada Tabel 4.
Tabel 4.4 Hasil Uji Statistik Ljung-Box Model X-squared P-Value ([4], 1, 0) 4,88 0,03 ([4], 1, [6]) 2,84 0,09 (0, 1, [6]) 2,48 0,12
Berdasarkan  Tabel  4,  residual  pada  model ARIMA  ([4],  1,  0)  tidak white  noise ,  namun residual  pada  model  ARIMA  ([4],  1,  [6])  dan ARIMA (0, 1, [6]) telah white noise .
Model  ARIMA  (0,  1,  [6])  merupakan  model ARIMA  terbaik  berdasarkan  uji  signifikansi parameter dan uji asumsi residual.

## Pemilihan Model ARIMA terbaik
Jika  beberapa  model  ARIMA  ditemukan memenuhi asumsi, model ARIMA yang optimal dapat  dipilih  berdasarkan  nilai  AIC  terendah. Perbandingan  nilai  AIC  tidak  perlu  dilakukan dalam  hal  ini  karena  hanya  satu  model,  yaitu model  ARIMA  (0,  1,  [6]),  yang  memenuhi asumsi dari tiga model sementara.

## Estimasi Model ARIMAX
Setelah model terbaik yaitu model ARIMA (0,  1,  [6])  telah  diperoleh,  tahap  selanjutnya adalah  estimasi  parameter  dengan  penambahan variabel exogenous yakni  variabel  independen yang  merupakan  data  Covid-19  untuk  melihat apakah  variabel exogenous data  Covid-19 berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  data inflasi. Estimasi  parameter model ARIMAX (0, 1, [6]) disajikan pada Tabel 5.
Tabel 4.5 Estimasi Model ARIMAX (0, 1, [6])
Parameter Estimasi Se Estimasi P-value Keterangan MA 1 -0,81730 0,22678 0,00031 Signifikan MA 2 0,10424 0,38760 0,78797 Tidak signifikan MA 3 0,16039 0,32311 0,61961 Tidak signifikan MA 4 -0,43520 0,28474 0,12641 Tidak signifikan MA 5 0,22631 0,27055 0,40288 Tidak signifikan MA 6 0,06104 0,34708 0,40288 Tidak signifikan Xreg -0,00038 0,00034 0,86040 Tidak signifikan
Berdasarkan  abel  4.5  diperoleh  bahwa  nilai parameter Xreg (variabel exogenous ) X t adalah - 0,00038 dengan nilai p-value sebesar 0,86040 > 0,05 yang berarti bahwa variabel exogenous tidak signifikan mempengaruhi laju inflasi di Indonesia.

## Diagnosa Model ARIMAX
Diagnosis  model  ARIMAX  sama  dengan diagnosis  model  ARIMA  pada  umumnya,  yaitu dengan  mengevaluasi  asumsi  residual white
noise dan  residual  berdistribusi  normal,  seperti yang ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 4.6. Pengujian Residual White Noise dan Residual Berdistribusi Normal Box.test(estimasiarimax$residuals, type="Ljung")
Box-Ljung test
data:  estimasiarimax$residuals X-squared = 0.1618, df = 1, p-value = 0.6875
shapiro.test(estimasiarimax$residual s)
Shapiro-Wilk normality test data:  estimasiarimax$residuals
W = 0.97863, p-value = 0.7735
lillie.test(estimasiarimax$residuals )
Lilliefors (Kolmogorov-Smirnov) normality test

## data:  estimasiarimax$residuals
D = 0.11097, p-value = 0.4279
Tabel  4.6  menunjukkan  bahwa  baik  asumsi residual  white  noise  maupun  asumsi  residual berdistribusi  normal  telah  dipenuhi  oleh  model ARIMA (0, 1, [6]).

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  data,  model ARIMA  yang  terbaik  dalam  pemodelan  data inflasi  adalah  ARIMA  (0,  1,  [6]).  Berdasarkan hasil  estimasi  model  ARIMAX,  pengaruh  rata- rata  jumlah  kasus  Covid-19  terhadap  inflasi  di Indonesia tidak signifikan. Hal ini dapat diartikan bahwa setiap penambahan kasus Covid-19 tidak mempengaruhi secara keseluruhan angka kenaikan  ataupun  penurunan  inflasi.  Hal  ini dapat  juga  dilihat  pada  data  inflasi  yang digunakan  pada  penelitian  ini,  dimana  terlihat bahwa  terjadi  deflasi  pada  beberapa  bulan  di tahun 2021 dan di tahun 2022.
Oleh  sebab  itu,  pemerintah  tidak  perlu terlalu  khawatir  terhadap  masalah  inflasi  atas kebijakan yang akan diputuskan dalam menstabilkan  perekonomian  di  masa  pandemi Covid-19.  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah (UMKM)  yang  sedang  berkembang  diharapkan mendapat  perhatian  lebih  dari  pemerintah  dan juga  diharapkan  kebijakan  pemerintah  daerah maupun  pusat  untuk  mampu  mendorong munculnya UMKM baru.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] M. K. Syafa, Wahidah, N. M. Al Wapi, M. Ramadhoni,  Normalina,  dan  J.  Aulia, “Dampak  Pandemi  Covid-19  terhadap
Tingkat  Inflasi  Indonesia,” J.  Ekon.
Syariah ,  vol.  2,  no.  2,  hal.  1–15,  2020, [Daring]. Tersedia pada: https://medium.com/@arifwicaksanaa/pe ngertian-use-case-a7e576e1b6bf [2] N. A. Wadan, R. A. B. Kusufa, dan S. H. Sakdiyah,  “Dampak  Pandemi  Covid-19
terhadap Pendapatan Masyarakat,” J. Sos. Dan  Sains ,  vol.  2,  no.  2,  hal.  278–285,
2022.
[3] W.  R.  Salam,  “Inflasi  ditengah  Pandemi dalam  Perspektif  Islam,” J.  Syntax Transform. ,  vol.  1,  no.  5,  hal.  187–192, 2020, [Daring]. Tersedia pada: https://doi.org/10.1016/j.solener.2019.02. 027%0Ahttps://www.golder.com/insights /block-caving-a-viable- alternative/%0A??? [4] R. L. Amalin dan M. Panorama, “Dampak Covid-19 terhadap Tingkat Inflasi (Kelompok Pengeluaran Makanan,
Minuman,  Tembakau  dan  Kesehatan Periode 2010-2020),” J. Ekon. dan Bisnis
Islam ,  vol.  1,  no.  2,  hal.  73–84,  2021,
[Daring]. Tersedia pada: http://ejurnal.uij.ac.id/index.php/jebi/artic le/view/1027/947 [5] Benius dan R. Hadifa, “Dampak Pandemi Covid-19 Terhadap Inflasi Kota Palangka Raya,” Unkrip , vol. 2, no. 2, hal. 99–108, 2021.
[6] R.  Hadifa  dan  A.  Hukom,  “Impact  of Covid-19 on the Inflation Rate of Central Kalimantan Province,” Budapest Int. Res. Critics Inst. Humanit. Soc. Sci. , vol. 4, no. 4, hal. 10895–10903, 2021.
[7] Z.  Nadila,  M.  Ahyaruddin,  dan  A. Agustiawan, “Akuntabilitas Kinerja
Instansi  Pemerintah  dalam  Perspektif Teori  Institusional:  Sebuah  Pendekatan Penelitian  Campuran,” Muhammadiyah Riau  Account.  Bus.  J. ,  vol.  2,  no.  2,  hal.
214–223,
2021, doi: 10.37859/mrabj.v2i2.2559. [8] D. Yuniarti, D. Rosadi, dan Abdurakhman,  “Inflation  of  Indonesia during  the  Covid-19  pandemic,” J.  Phys. Conf.  Ser. ,  vol.  1821,  no.  1,  hal.  1–10, 2021, doi: 10.1088/1742- 6596/1821/1/012039.
[9] L. Y. Chiu, D. J. Arcega Rustia, C. Y. Lu, dan  T.  Te  Lin,  “Modelling  and
Forecasting  of  Greenhouse  Whitefly Incidence Using Time-Series and ARIMAX Analysis,” IFAC- PapersOnLine , vol. 52, no. 30, hal. 196– 201, 2019, doi: 10.1016/j.ifacol.2019.12.521.
[10]  T. E. Siswanti, T. S. Yanti, P. Statistika, F. Matematika,  dan  P.  Alam,  “Pemodelan ARIMAX (Autoregressive Integrated
Moving Average with Exogenous
Variable),” Pros.  Stat. ,  vol.  6,  no.  2,  hal.
113–118, 2020.
[11]  Nugroho Arif  Sudibyo, Ardymulya Iswardani, Arif Wicaksono Septyanto, dan Tyan  Ganang  Wicaksono,  “Prediksi
Inflasi di Indonesia Menggunakan Metode Moving  Average,  Single  Exponential Smoothing  dan  Double  Exponential Smoothing,” J. Lebesgue  J. Ilm. Pendidik. Mat. Mat. dan Stat. , vol. 1, no. 2, hal. 123– 129, 2020, doi: 10.46306/lb.v1i2.25.
[12]  Aswi dan Sukarna, Analisis Deret Waktu Teori  dan  Aplikasi.  Makassar  :  Andira Publisher, 2006.
[13]  N. Azizah, “Penerapan
Metode Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variable (ARIMAX) berdasarkan Variasi Kalender Hijriyah  pada  Peramalan  Penjualan Busana  Muslim,”  hal.  159,  2017, [Daring]. Tersedia pada: http://repository.its.ac.id/47971/
[14]  S. Rahayu, P. Astutik, dan P. Hendikawati,  “Peramalan  Inflasi  di Demak  Menggunakan  Metode  ARIMA Berbantuan  Software  R  dan  MINITAB,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 1, hal.
745–754, 2018.
[15]  Y.  Lai  dan  D.  A.  Dzombak,  “Use  of  the Autoregressive Integrated Moving
Average  (ARIMA)  Model  to  Forecast Near-Term  Regional  Temperature  and
Precipitation,” Weather Forecast. , vol. 35, no. 3, hal. 959–976, 2020, doi: 10.1175/WAF-D-19-0158.1.