PEMODELAN TINGKAT INFLASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN REGRESI DATA PANEL DINAMSI DENGAN ESTIMASI FD-GMM ARELLANO-BOND DAN SYS-GMM BLUNDELL-BOND - Mardiyanti Dendo; Kris Suryowati (Jurnal Statistika Industri dan Komputasi, 2021)
ABSTRAK. Inflasi merupakan masalah ekonomi yang dialami setiap negara. Inflasi merupakan kondisi di mana terjadi kenaikan harga barang dan jasa dalam suatu negara atau daerah seiring dengan waktu. Ketika terjadi inflasi, kemampuan masyarakat untuk membeli barang akan menurun. Inflasi yang tidak terkendali dapat berdampak buruk bagi perekonomian dan mengganggu stabilitas negara. Tingkat inflasi di Indonesia besarnya bervariasi karena perbedaan karakteristik daerah dan adanya kebijakan otonomi daerah. Penelitian ini akan menduga model tingkat inflasi di 33 provinsi di Indonesia periode 2012-2018 dengan menggunakan regresi data panel dan regresi data panes dinamis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik untuk mengestimasi tingkat inflasi di Indonesia dengan regresi data panel adalah model random effect dengan 3 variabel yang berpengaruh yaitu IHK, UMP dan VA. Sedangkan model terbaik dengan estimasi regresi data panel dinamis adalah model Sys-GMM Blundell Bond dengan 5 variabel yang berpengaruh yaitu IHK, UMP, PPK, TPT dan VA. Sementara perbandingan nilai RMSE, MAE dan MAPE dari kedua model menunjukan nilai yang lebih kecil pada dugaan model regresi data panel dengan estimasi random effect daripada dugaan Sys-GMM Blundell Bond sehingga model random effect lebih layak digunakan dalam memodelkan tingkat inflasi di Indonesia dengan model persamaan .