PERAMALAN DATA TINGKAT INFLASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE ARIMA INTERVENSI-ARCH/GARCH | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    NULL

PERAMALAN DATA TINGKAT INFLASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE ARIMA INTERVENSI-ARCH/GARCH


Pengarang

Rindi Novyanti - Personal Name;

Dosen Pembimbing



Nomor Pokok Mahasiswa

1708108010011

Fakultas & Prodi

Fakultas MIPA / Statistika (S1) / PDDIKTI : 49201

Subject
-
Kata Kunci
-
Penerbit

Banda Aceh : Universitas Syiah Kuala., 2021

Bahasa

Indonesia

No Classification

-

Literature Searching Service

Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)

Masalah-masalah ekonomi makro yang sering dihadapi suatu negara adalah fluktuasi
harga-harga (inflasi), pengangguran, dan ketidakstabilan ekonomi baik disebabkan
oleh faktor-faktor domestik atau luar negeri. Salah satu masalah makro yang selalu
menjadi perhatian penting dari pemerintahan negara-negara berkembang di seluruh
penjuru dunia adalah masalah inflasi. Tingkat inflasi selalu berubah dari suatu periode
ke periode selanjutnya. Adakalanya tingkat inflasi meningkat tinggi dengan tiba-tiba
sebagai akibat dari suatu peristiwa tertentu. Peristiwa-peristiwa ini dapat dikatakan
sebagai suatu intervensi baik yang bersifat eksternal ataupun internal yang dapat
mempengaruhi pola data. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui model
yang sesuai untuk peramalan dan dapat membandingkan data hasil ramalan dengan
data aktual periode Januari 2021 sampai Mei 2021. Metode yang digunakan untuk
meramalkan data tingkat inflasi di Indonesia adalah Autoregressive Integrated Moving
Average (ARIMA) Intervensi, kemudian dilanjutkan dengan model Autoregressive
Conditional Heteroscedasticity (ARCH) atau Generalized Autoregressive Conditional
Heteroskedasticity (GARCH) yang digunakan apabila residual model ARIMA
Intervensi tidak memenuhi asumsi pengujian diagnostik model dan mengandung
heteroskedastisitas. Data tingkat inflasi yang digunakan dalam penelitian ini
merupakan data deret waktu bulanan dari Januari 2003 sampai Desember 2020. Hasil
penelitian menunjukkan bahwa model yang sesuai dalam melakukan peramalan data
tingkat inflasi yaitu model ARIMA (2, 1, 2) – GARCH (8,1) dengan nilai MAE sebesar
0,196, RMSE sebesar 0,052 dan MAPE sebesar 13,92% yang berarti peramalan sudah
baik berdasarkan perhitungan MAE, RMSE dan MAPE.


Kata Kunci : Inflasi, ARIMA, Analisis Intervensi, ARCH, GARCH

Tidak Tersedia Deskripsi

Citation



    SERVICES DESK