NILAI LAJU INFLASI DI INDONESIA) Zahida Meisya Kaisna Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas MIPA Statistika 2025

Skripsi

Inflasi merupakan salah satu indikator ekonomi yang sangat penting dalam perekonomian suatu negara, termasuk Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode clustering K-Means pada data time series dalam studi kasus nilai laju inflasi di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data time series nilai laju inflasi bulanan dari 82 kabupaten/kota di Indonesia selama periode 1 Januari 2014 hingga 1 Juni 2024, yang diambil dari situs Badan Pusat Statistik (BPS). Penelitian ini berfokus pada perbandingan kinerja tiga metode pengukuran jarak, yaitu Dynamic Time Warping (DTW), Soft Dynamic Time Warping (Soft-DTW), dan Euclidean, dalam proses clustering menggunakan algoritma K-Means. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memperoleh hasil pengelompokan terbaik dari data inflasi kabupaten/kota menggunakan metode K- Means dengan jarak yang berbeda serta menganalisis karakteristik tiap kelompok yang dihasilkan. Untuk mengevaluasi hasil clustering, digunakan silhouette coefficient sebagai indikator kualitas pengelompokan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Soft-DTW dengan jumlah cluster (k) = 2 memberikan hasil pengelompokan terbaik dengan nilai silhouette coefficient sebesar 0,746, dibandingkan dengan jarak DTW dan Euclidean. Penelitian ini mengidentifikasi dua kelompok wilayah berdasarkan nilai laju inflasi. Klaster pertama terdiri dari wilayah-wilayah dengan rata-rata nilai inflasi yang lebih stabil dan terkontrol, sementara klaster kedua memiliki variabilitas inflasi yang lebih tinggi. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 145703 2025-01-08 09:45:33 2025-01-08 10:00:19 machine generated