萨林达市的通货膨胀率使用了两种exponal平滑方法(案例研究:萨林达市统计中心)

Akmal Erfani Armi, A. H. Kridalaksana, Z. Arifin
{"title":"萨林达市的通货膨胀率使用了两种exponal平滑方法(案例研究:萨林达市统计中心)","authors":"Akmal Erfani Armi, A. H. Kridalaksana, Z. Arifin","doi":"10.30872/JIM.V14I1.1252","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Inflasi merupakan suatu kondisi kenaikan harga-harga umum secara terus menerus yang berhubungan dengan mekanisme pasar dinilai berdsarkan indeks harga konsumen (IHK)  oleh Badan Pusat Statistik. Masalah yang dihadapi oleh Badan Pusat Statistik yaitu belum terdapat sistem yang dapat melakukan peramalan angka inflasi untuk 1 tahun mendatang yang dijadikan acuan untuk mengambil tindakan pencegahan. Maka dari itu diperlukan sistem yang dapat melakukan peramalan angka inflasi secara otomatis. Metode yang digunakan yaitu Double Expenontial Smoothing (DES) untuk mendapatkan hasil peramalan angka inflasi yang diproses pada nilai alpha 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, setelah didapatkan hasil peramalan kemudian dicari nilai error terkecil menggunakan Mean Squade Error (MSE) pada nilai alpha 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9. Dihasilkan Sistem Peramalan Angka Inflasi yang dapat dijadikan acauan dalam pengendalian inflasi yang telah diuji menggunakan 60 data angka inflasi, Hasil peramalan terbaik dengan error MSE  terkecil pada alpha 0.3 yaitu 0.485239.","PeriodicalId":149284,"journal":{"name":"Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer","volume":"172 2","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-02-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"10","resultStr":"{\"title\":\"Peramalan Angka Inflasi Kota Samarinda Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing (Studi Kasus : Badan Pusat Statistik Kota Samarinda)\",\"authors\":\"Akmal Erfani Armi, A. H. Kridalaksana, Z. Arifin\",\"doi\":\"10.30872/JIM.V14I1.1252\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Inflasi merupakan suatu kondisi kenaikan harga-harga umum secara terus menerus yang berhubungan dengan mekanisme pasar dinilai berdsarkan indeks harga konsumen (IHK)  oleh Badan Pusat Statistik. Masalah yang dihadapi oleh Badan Pusat Statistik yaitu belum terdapat sistem yang dapat melakukan peramalan angka inflasi untuk 1 tahun mendatang yang dijadikan acuan untuk mengambil tindakan pencegahan. Maka dari itu diperlukan sistem yang dapat melakukan peramalan angka inflasi secara otomatis. Metode yang digunakan yaitu Double Expenontial Smoothing (DES) untuk mendapatkan hasil peramalan angka inflasi yang diproses pada nilai alpha 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, setelah didapatkan hasil peramalan kemudian dicari nilai error terkecil menggunakan Mean Squade Error (MSE) pada nilai alpha 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9. Dihasilkan Sistem Peramalan Angka Inflasi yang dapat dijadikan acauan dalam pengendalian inflasi yang telah diuji menggunakan 60 data angka inflasi, Hasil peramalan terbaik dengan error MSE  terkecil pada alpha 0.3 yaitu 0.485239.\",\"PeriodicalId\":149284,\"journal\":{\"name\":\"Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer\",\"volume\":\"172 2\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2019-02-28\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"10\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.30872/JIM.V14I1.1252\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30872/JIM.V14I1.1252","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 10

摘要

通货膨胀是与市场机制相关的一种普遍的、持续的价格上涨状态,该状态被统计中心基于消费者价格指数(IHK)。中央统计中心面临的问题是,在未来的一年里,还没有一个系统能够预测通货膨胀,以此作为预防措施。这就是为什么需要一个能自动预测通货膨胀的系统。使用的方法就是双Expenontial锤(DES)获得最先进的通货膨胀数字处理结果在阿尔法值0,1,0。2,0。3 0。4,0。5 0。6,0。7,0。8 0。9,得到最先进的结果后最小的错误使用价值而被通缉Squade错误(MSE)在阿尔法值均值0。1,0。2 0。3,0。4,0。5 0。6,0。7,0。8 0。9。结果是通货膨胀率系统,这是通过使用60个测试的通货膨胀控制的崩溃,这是在alpha 0.3(也就是0.485239)中最小的MSE错误的最佳预测结果。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Peramalan Angka Inflasi Kota Samarinda Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing (Studi Kasus : Badan Pusat Statistik Kota Samarinda)
Inflasi merupakan suatu kondisi kenaikan harga-harga umum secara terus menerus yang berhubungan dengan mekanisme pasar dinilai berdsarkan indeks harga konsumen (IHK)  oleh Badan Pusat Statistik. Masalah yang dihadapi oleh Badan Pusat Statistik yaitu belum terdapat sistem yang dapat melakukan peramalan angka inflasi untuk 1 tahun mendatang yang dijadikan acuan untuk mengambil tindakan pencegahan. Maka dari itu diperlukan sistem yang dapat melakukan peramalan angka inflasi secara otomatis. Metode yang digunakan yaitu Double Expenontial Smoothing (DES) untuk mendapatkan hasil peramalan angka inflasi yang diproses pada nilai alpha 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, setelah didapatkan hasil peramalan kemudian dicari nilai error terkecil menggunakan Mean Squade Error (MSE) pada nilai alpha 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9. Dihasilkan Sistem Peramalan Angka Inflasi yang dapat dijadikan acauan dalam pengendalian inflasi yang telah diuji menggunakan 60 data angka inflasi, Hasil peramalan terbaik dengan error MSE  terkecil pada alpha 0.3 yaitu 0.485239.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信