Strategi Kebijakan Stabilisasi Harga Komoditas Pangan di Provinsi Sumatera Utara
Notice bibliographique
Résumé
Food commodities are included in the volatile food category which is dominant in determininginflation because prices fluctuate so that they contribute to national and regional inflation. Thisstudy aims to analyze price stabilization and formulate policy recommendations to anticipatestrategic food commodity price fluctuations in North Sumatra province. Using weekly secondarydata, for the period January 2021-December 2022 (104 observations). Technical analysis using theARIMA model and the Coefficient of Variation. The results of the analysis with reference to pricestabilization indicators as a reference in stabilizing food supply and prices at the consumer levelindicate that there are seven commodities that need immediate intervention, namely Dry SeedSoybeans, Cooking Oil, Chicken Eggs, Pure Beef, Wheat Flour and Sugar. Sand. Alternative policiesin order to maintain the stability of food prices are (1) affordable prices, (2) availability of supplies,(3) smooth distribution and, (4) effective communication. These four strategies can be implementedin the form of (1) carrying out low-cost food market operations, (2) monitoring prices and dailysupplies carried out by the Food Officers Unit, (3) conducting food commodity bazaars before andduring the HBKN, (4) inter-governmental cooperation. Regional, (5) Efforts to provide food commodity supplies, (6) Active distribution of commodities to several markets in the North Sumatraregion, (7) Intensive coordination with TPID with the Ministry of Trade and the Economic Bureau ofthe North Sumatra Provincial Government, (8) High Level implementation TPID meetings ahead ofand during HBKN in several districts/cities of North Sumatra province, and (9) Use of RegionalIncentive Funds to increase food availability.Keywords: ARIMA, price fluctuation, coefficient of variation, price stabilization
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».