Penggunaan Metode Arima Dalam Meramal Pergerakan Inflasi

Abstract


 
 Inflation is a problem which haunts the economy of each country. Its development is which continually increasing make a drag on economic growth to a better direction. Inflation tends to occur in developing countries like Indonesia which is an agricultural country. To overcome the instability of inflation, one way to do is to predict the time series data. Methods Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) has the ability to capture the necessary information about the wood as well as able to cope with the instability of inflation of inflation. This is because ARIMA is a method of forecasting time series are suited to predict the number of variables in a fast, simple, inexpensive, accurate, and only requires the data variables to be predicted.
 Inflasi merupakan suatu masalah yang menghantui perekonomian setiap negara. Perkembangannya yang terus-menerus mengalami peningkatan menjadi hambatan pada pertumbuhan ekonomi ke arah yang lebih baik. Perubahan laju inflasi cenderung terjadi pada negara-negara berkembang seperti halnya Indonesia yang merupakan negara agraris. Untuk menanggulangi terjadinya ketidakstabilan laju inflasi, salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan meramalkan data time series. Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) memiliki kemampuan untuk menangkap informasi-informasi yang diperlukan mengenai laju inflasi serta mampu menanggulangi ketidakstabilan dari laju inflasi. Hal ini dikarenakan ARIMA merupakan suatu metode peramalan time series yang cocok digunakan untuk meramal sejumlah variabel secara cepat, sederhana, murah, dan akurat serta hanya membutuhkan data variabel yang akan diramal.

Analisis Prediksi Jumlah Penduduk Di Kota Pasuruan Menggunakan Metode Arima

“…Penelitian lain tentang prediksi persediaan bahan baku produksi plastik blowing dan inject didapatkan ARIMA model (0,2,2) dengan MAPE 0.520% untuk plastik blowing dan plastik inject (0,2,2) dengan MAPE 0.571% [20]. Metode ARIMA baik digunakan untuk meramalkan laju inflasi daripada metode AR, MA degan nilai Sum Squared Error (SSE) masing-masing 23.22, 31.51, dan 577,36 didapatkan ARIMA model (1,1,1) [21].…”

Penerapan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (Arima) Untuk Prediksi Bilangan Sunspot

“…Metode ARIMA merupakan salah satu metode time series yang ditemukan pada tahun 1970 oleh George Box dan Gwilym Jenkins sehingga metode ini juga dapat disebut dengan Box-Jenkins [9], [10]. Metode ARIMA sangat efisien untuk digunakan sebagai prediksi jangka pendek secara cepat karena hanya memanfaatkan data variabel yang hendak diramalkan saja dan memiliki akurasi yang baik [11].…”

Pengaruh Hari Raya Idul Fitri Terhadap Inflasi Di Indonesia Dengan Pendekatan Arimax (Variasi Kalender)

“…ARIMAX merupakan perkembangan dari model ARIMA [9]. ARIMA merupakan salah satu model yang digunakan untuk metode peramalan [10]. Perbedaan ARIMA dengan ARIMAX yaitu pada input yang digunakan.…”