Estimasi Tingkat Inflasi Nasional Menggunakan ARCH-GARCH Filter Kalman - Radisha Fanni Sianti; Sentot Didik Surjanto; Erna Apriliani (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS, 2022)
Tingkat inflasi nasional merupakan salah satu indikator yang penting dalam menganalisis pertumubuhan perekonomian suatu negara. Tingkat inflasi yang tidak dikelola dengan baik dapat menyebabkan perekonomian suatu negara mengalami kemunduran. Pada data tingkat inflasi nasional digunakan model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) dan terdeteksi terdapat adanya heteroskedastisitas, sehingga digunakan model time series ARCH-GARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity-Generalized Conditional Heteroskedasticity). Model yang sesuai yaitu ARCH(1) dengan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) yang masih sangat besar yaitu 34,662%. Oleh karena itu, untuk mendapatkan nilai error yang lebih kecil dilakukan perbaikan error dengan menggunakan Filter Kalman. Hasil akhir menunjukkan bahwa Filter Kalman mampu memperbaiki hasil estimasi yang ditandai dengan nilai MAPE ARCH-Filter Kalman lebih kecil dibandingkan dengan model ARCH. Hasil estimasi terbaik pada data tingkat inflasi nasional adalah Filter Kalman polinomial derajat 2 dengan nilai Q=R=0,01 yang memiliki nilai MAPE terkecil yaitu 1,0035%.