Pemodelan Prakiraan Tingkat Inflasi Di Indonesia Dengan ARIMA - Tukiyat Tukiyat (Jurnal Informatika Universitas Pamulang, 2022)
Penelitin bertujuan untuk mengetahui nilai inflasi bulanan yang terjadi di Indonesia. Penelitian menggunakan data sekunder yang sumber dari BPS dan Bank Indonesia. Sampel penelitian diambil mulai periode Januari 2010 sampai April 2021. Metode analisis data dengan model ARIMA.  Dalam proses analisis data dibagi menjadi dua bagian yaitu data training (Januari 2010 – Desember 2020) sebagai data bangkitan untuk membangun model dan data testing (Januari – April 2021) untuk menguji hasil prediksi dari model. Dari analisis data diperoleh hasil pemodelan ARIMA (3,1,2). Uji validasi model dengan parameter RMSE (Root Mean Square Error)  sebesar 1.076, nilai MAE (Mean Absolute Error) sebesar 0.696, dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) sebesar 220.68.  Uji validasi hasil prediksi dengan uji rata-rata dan varian menunjukkan bahwa hasil pengujian dari kedua metode tersebut mempunyai nilai probabilitas yang lebih besar dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat perbedaan yang signifikan nilai aktual dengan nilai prediksinya. Mengingat model ini mempunyai keterbatasan, maka disarankan untuk meningkatkan akurasi model prediksi dapat dilakukan dengan pendekatan metode lain, misalnya naive bayes atau metode jaringan saraf tiruan (artificial neural network).