Prediksi Laju Inflasi Di Kota Ambon Menggunakan Metode ARIMA Box Jenkins - Ferry Kondo Lembang (Program Studi Statistika Unisba, 2016)
ARIMA merupakan kombinasi dari model Autoregresive dan Moving Average ditambah dengan proses pembedaan (differencing). ARIMA menggunakan nilai masa lalu dan sekarang dari variabel dependen untuk menghasilkan ramalan jangka pendek. Salah satu data yang dapat diramalkan dalam jangka pendek ialah data inflasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meramalkan laju inflasi bulanan di kota Ambon pada tahun 2013 berdasarkan Indeks Harga Konsumen (IHK) dengan menggunakan metode ARIMA Box-Jenkins. Hasil Penelitian melalui kriteria pemilihan model terbaik diperoleh model ARIMA (0,1,1) memiliki nilai Mean Square Error (MSE) terkecil 26,27 lebih baik dibandingkan dengan model ARIMA (1,1,1) maupun model ARIMA (1,1,0). Model ARIMA (0,1,1) atau dapat dijadikan model peramalan laju inflasi bulanan kota Ambon.