Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Peramalan Inflasi Kota Bandung Menggunakan Metode Arima
Muhamad Nawawi NIM. (2017) | Tesis | Sistem Informasi
Bagikan
Ringkasan
Inflasi sebagai salah satu indikator tingkat pertumbuhan ekonomi berperan penting terhadap tingkat kesejahteraan ekonomi masyarakat suatu Negara. Pengendalian inflasi menjadi hal yang harus dilakukan agar stabilitas ekonomi tetap terjaga. Salah satu cara untuk melakukan pengendalian tersebut adalah dengan melakukan peramalan inflasi di masa yang akan datang untuk dijadikan sebagai rujukan dan knowledge dalam menciptakan strategi bisnis yang tepat. Penelitian ini melakukan peramalan menggunakan metode ARIMA yang sangat cocok untuk mengolah data yang bersifat time series seperti tingkat inflasi. Penelitian mengambil data inflasi Kota Bandung selama 10 tahun dari bulan Januari 2006 sampai dengan bulan Desember 2015 untuk memprediksi tingkat inflasi di 12 tahun berikutnya. Proses peramalan dilakukan sebanyak sembilan kali dengan jumlah data yang berbeda di setiap prosesnya. Selanjutnya hasil peramalan akan dilakukan perbandingan dengan data sebenarnya untuk melihat akurasi dan mencari peramalan mana yang paling baik. Tool yang digunakan untuk melakukan peramalan adalah Minitab versi 15.0. Hasil akhir menunjukkan bahwa jumlah data yang digunakan tidak mempengaruhi akurasi penelitian. Hal ini terlihat dari tingkat kesalahan peramalan yang cenderung naik turun tanpa terlihat ada pola menurun atau menaik setiap satuan waktu. Ini dapat dibuktikan dengan nilai MAPE terkecil (0,0082) terdapat pada peramalan ke IV (menggunakan 84 data). Namun, untuk periode peramalan pertama bulan Januari 2016 jumlah data mempengaruhi hasil peramalan yang terlihat meningkat terliht dari nilai deviasi terkecil terdapat pada peramalan ke I (0,0004) dan deviasi terbesar terdapat pada peramalan ke IX (0,0029). Selain itu, ARIMA menunjukkan bahwa semakin jauh periode peramalan yang dilakukan maka peramalan akan semakin tidak akurat. Hal ini terlihat dari tingkat batas bawah (lower) dan batas atas (upper) yang semakin jauh dari garis peramalan sehingga membuktikan bahwa ARIMA kurang cocok jika digunakan untuk peramalan jangka panjang.
Ringkasan Alternatif
Inflation is as one of economic development indicator has an important role to publicÃâs economic prosperity in each country. Inflation rate controlling should be running in order to economic stability . One of the way to control it is forecasting the inflation for future can be supporting or knowledge basic to create business strategy. This research aims to forecast inflation of Bandung City using ARIMA Method is suitable for time series data such as inflation rate. Researcher taken data as much as 10 years of inflation rate of Bandung City from January 2006 to December 2015 to forecast inflation rate on next 12 months. Process of forecast obtained to 9 times with different sum of data in every step number. Then result of research will be processed to compare between actual data and result of forecast to find the accuracy of forecast and to determine the best forecast step number. The tool using Minitab version 15.0. Result of research shows that sum of data did not influence on accuracy of forecast. It seen on Mean Absolut Percentage Error (MAPE) number tend to not patterned. The graph shows both no up or no down trend at every time unit. It is showed on the smallest MAPE value (0,0082) in Forecasting number IV (using 84 data). But for one forecasting period for January 2016, sum of data influence on result that it is showed on graph of deviation value increasing from Forecast number I was the smallest (0,0004) and Forecast number IX is the biggest (0,0029) . Moreover, ARIMA shows that longer forecast period is linear to more deviated forecast. It seen on lower and upper value are far away from forecast line so that ARIMA is not suitable enough if it used for long-term forecast.