Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal BIMASTER
Alfonsia, Eriska Clara
Unknown Affiliation
Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PERAMALAN INFLASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN MODEL VARIASI KELENDER REGARIMA Alfonsia, Eriska Clara
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 6 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v12i6.71430

Abstract

Inflasi adalah sebuah faktor kunci yang memberikan informasi mengenai perubahan harga barang dan layanan yang digunakan oleh masyarakat. Peramalan inflasi sangat penting karena membantu pemerintah dalam merencanakan kebijakan untuk menjaga stabilitas moneter di masa mendatang. Secara umum, kita dapat melakukan peramalan inflasi dengan dua pendekatan, yaitu melalui analisis runtun waktu dan hubungan sebab-akibat. Salah satu teknik pemodelan yang digunakan adalah model RegArima yang menggabungkan model ARIMA dan variabel dummy yang memperhitungkan efek kalender dengan panjang periode yang bervariasi setiap tahunnya. Penelitian ini memiliki tujuan untuk memprediksi inflasi di masa depan menggunakan model RegArima yang memperhitungkan variasi kalender. Dalam penelitian ini, model RegArima menggabungkan regresi dari variabel dummy yang dipilih secara khusus dan hasil peramalan terbaik dari model ARIMA yang diterapkan pada sisa-sisa (residual) dari regresi variabel dummy tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa inflasi di Indonesia mengalami puncak tertinggi pada bulan Januari dan Juli 2023 dipengaruhi oleh variasi kalender, sementara tingkat inflasi terendah tercatat pada bulan Mei 2023 jika dibandingkan dengan bulan-bulan lainnya.  Kata Kunci :peramalan, inflasi, ARIMA, regresi, dummy
Co-Authors