PERAMALAN INFLASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGE (ARMA)

Abstract

A good inflation rate for a country is an inflation rate that has a low and stable value so that able to realize fast and controlled economic growth. Forecasting can be one of the steps that can provide an overview of the value of inflation in Indonesia for the government or related agencies to formulate and maintain inflation stability in Indonesia. In this study, a forecasting analysis was carried out to determine the prediction of inflation in Indonesia in 2021 using the Autoregressive Moving Average (ARMA) method. From the results of the research that has been done, the best model to predict this case is using the ARMA model (3,0,0) because it produces the smallest AIC value of 0.2373 and the smallest RMSE of 7.81. From this model, the results of forecasting inflation rates for the months of May to December 2021 are also obtained with a range of 0.1% to 0.3%. The graphic pattern of the predicted results follows the actual data line pattern, which means that this model is good to use. Abstrak Tingkat inflasi yang baik bagi suatu negara adalah tingkat inflasi yang memiliki nilai yang rendah dan stabil, sehinga mampu mewujudkan pertumbuhan ekonomi yang cepat dan terkendali. Peramalan dapat menjadi salah satu langkah yang dapat memberikan gambaran nilai inflasi di Indonesia bagi pemerintah atau badan yang terkait untuk menyusun dan mempertahankan kestabilan inflasi di Indonesia. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis peramalan untuk mengetahui prediksi angka inflasi di Indonesia tahun 2021 menggunakan metode Autoregresif Moving Average (ARMA). Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, model terbaik untuk meramalkan kasus ini yaitu menggunakan model ARMA (3,0,0) karena menghasilkan nilai AIC paling kecil yaitu 0.2373 dan RMSE terkecil sebesar 7.81. Dari model tersebut juga didapatkan hasil peramalan angka inflasi untuk bulan Mei hingga Desember 2021 dengan kisaran 0.1% hingga 0.3%. Pola grafik dari hasil prediksi mengikuti pola garis data aktual yang berarti bahwa model ini baik untuk digunakan.