<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="1710459">
 <titleInfo>
  <title>PENERAPAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DALAM PERAMALAN JUMLAH UANG BEREDAR (M2) DI INDONESIA</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>IKA JUNI PRATIWI</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas MIPA (S1)</publisher>
   <dateIssued>2026</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text"></languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Jumlah Uang Beredar (M2) merupakan indikator moneter penting yang memengaruhi stabilitas ekonomi suatu negara. Peramalan Jumlah Uang Beredar yang akurat diperlukan untuk perencanaan kebijakan ekonomi yang efektif. Tugas akhir ini bertujuan untuk menerapkan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dalam meramalkan Jumlah Uang Beredar (M2) di Indonesia. Data yang digunakan adalah data bulanan M2 dari Januari 2015 hingga Desember 2024 yang diperoleh dari Badan Pusat Stastistik (BPS).  Data dibagi menjadi data training (80%) dan testing (20%). Setelah melalui uji stasioneritas, data ditransformasi dengan Box-Cox (λ=-1) dan dilakukan differencing satu kali (d=1). Identifikasi model dilakukan menggunakan plot ACF dan PACF, yang menghasilkan beberapa kandidat model ARIMA. Model yang signifikan kemudian diuji diagnostik dengan Ljung-Box untuk memastika residual white noise. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik adalah ARIMA(1,1,1) dengan nilai MAPE sebesar 3,517% yang termasuk dalam kategori sangat baik. Model ini digunakan untuk memprediksi M2 periode Januari hingga Desember 2025, yang menunjukkan tren peningkatan untuk setiap bulannya. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa peredaran Jumlah Uang Beredar (M2) di Indonesia cenderung terus meningkat, yang mengindikasikan adanya pertumbuhan aktivitas ekonomi di masa mendatang. Namun peningkatan ini perlu diimbangi dengan kebijakan moneter yang tepat agar tidak menimbulkan tekanan inflasi yang berlebihan. &#13;
&#13;
Kata Kunci: Jumlah uang beredar, model ARIMA, stasioneritas, peramalan.</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>0</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>1710459</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2026-01-26 10:04:19</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2026-01-26 10:10:00</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>