PENERAPAN MODEL HIBRIDA ARIMA-LSTM PADA PREDIKSI INFLASI DI INDONESIA - Shaffa Ameera, Divanda; Terza Damaliana, Aviolla; Idhom, Mohammad (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Pengendalian inflasi penting untuk menjaga stabilitas ekonomi dan kesejahteraan masyarakat. Oleh karena itu, diperlukan perencanaan dan pengelolaan inflasi yang baik sebagai kunci untuk menjaga stabilitas ekonomi dan memastikan pertumbuhan yang berkelanjutan. Prediksi inflasi yang tepat memungkinkan pemerintah dan pelaku ekonomi untuk merancang kebijakan dan strategi yang efektif dalam menjaga stabilitas ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan model hibrida ARIMA-LSTM untuk memprediksi inflasi di Indonesia. Konsep model hibrida yang sudah lama digunakan dalam literatur time series memungkinkan peneliti untuk memanfaatkan kelebihan dari setiap model dan memprediksi data dengan lebih efektif. Model ARIMA-LSTM adalah model hibrida yang menggabungkan dua metode peramalan, yaitu ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) dan LSTM (Long Short-Term Memory). Model ARIMA diterapkan pada komponen tren, sedangkan model LSTM diterapkan pada komponen musiman dan residual. Penelitian ini menggunakan data inflasi Indonesia sejak 1979 hingga 2024. Nilai terbaik yang didapatkan adalah kombinasi ARIMA (1, 1, 1) dengan LSTM yang menggunakan arsitektur sederhana, dengan satu lapisan LSTM yang terdiri dari 50 unit dan fungsi aktivasi ReLU. Dari hasil penggabungan ARIMA dan LSTM, didapatkan hasil evaluasi MAE = 0.27, MSE = 0.14, dan RMSE = 0.37. Hasil ini menunjukkan bahwa model memiliki performa yang baik.