<![CDATA[Indeks Harga Konsumen (IHK) adalah salah satu indikator yang digunakan sebagai tolak ukur harga rata-rata dari barang dan jasa yang dikonsumsi oleh rumah tangga. Salah satu kelompok IHK yang termasuk dalam komponen kelompok yang mudah bergejolak (volatile food) adalah kelompok pengeluaran yaitu kelompok makanan, minuman, dan tembakau karena dipengaruhi oleh shocks. Perhitungan nilai IHK menjadi penting untuk dapat mengawasi pergerakan harga barang-barang yang dapat menjadi pemicu terjadinya inflasi atau deflasi sehingga harga barang yang tersedia di masyarakat menjadi lebih stabil dan terkontrol. Oleh karena itu, peramalan dan pemodelan pada nilai IHK penting untuk dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan data IHK dan inflasi dengan metode Singular Spectrum Analysis (SSA)-Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang akurat. Metode SSA mampu mendekomposisi deret waktu asli menjadi suatu penjumlahan dari sejumlah kecil komponen independen seperti trend, musiman, dan noise, sementara metode ARIMA adalah salah satu metode yang sering digunakan dalam peramalan data runtun waktu karena mempermudah dalam penentuan model. Penelitian ini menggunakan data periode Januari 2014 - Desember 2023 dan penentuan model terbaik berdasarkan kriteria RMSE, MASE, dan MAE. Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian adalah metode SSA-ARIMA lebih baik dalam melakukan peramalan data IHK dan Inflasi. Berdasarkan hasil VAR menunjukkan bahwa terdapat kointegrasi antara data IHK dan Inflasi yang menunjukkan adanya hubungan jangka panjang antara kedua variabel. Peramalan untuk satu tahun kedepan menunjukkan kenaikan nilai pada IHK dapat menyebabkan kenaikan nilai Inflasi.]]>
Copyrights © 2025
