Peramalan Angka Inflasi Kota Makassar Pada Bulan Juni sampai dengan Bulan Desember 2022 Menggunakan Metode Time Series

Wijaya, I Gede Rama (2022) Peramalan Angka Inflasi Kota Makassar Pada Bulan Juni sampai dengan Bulan Desember 2022 Menggunakan Metode Time Series. Project Report. [s.n.], [s.l.]. (Unpublished)

[thumbnail of 06311840000029-Project_Report.pdf] Text
06311840000029-Project_Report.pdf - Accepted Version
Restricted to Registered users only

Download (764kB) | Request a copy

Abstract

Pada penelitian ini, dilakukan peramalan dengan menggunakan metode deret waktu ARIMA pada data inflasi bulanan kota Makassar periode Januari tahun 2014 sampai Juni tahun 2022, dengan tujuan untuk memprediksi angka inflasi kota Makassar pada bulan Juli sampai dengan bulan Desember 2024. Pembentukan model dilakukan dengan menstasionerkan data penelitian sehingga dapat dibuat model ARIMA untuk melakukan prediksi. Hasil yang didapatkan melalui penelitian ini adalah angka inflasi kota Makassar yang tidak mengalami perubahan pada hasil prediksi. Hal ini tidak dapat dikatakan baik karena nilai error juga termasuk tinggi sehingga perlu diperhatikan untuk langkah penlitian berikutnya.
======================================================================================================
In this study, forecasting was conducted using the ARIMA time series method on the monthly inflation data of Makassar from January 2014 to June 2022, with the aim of predicting the inflation rate of Makassar from July to December 2024. The model was developed by stationarizing the research data to create an ARIMA model for prediction. The results obtained from this research showed that the predicted inflation rate of Makassar did not change. This cannot be considered favorable because the error value was also high, indicating the need for further research steps.

Item Type: Monograph (Project Report)
Uncontrolled Keywords: Peramalan, ARIMA, Stasioner, Inflasi
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA280 Box-Jenkins forecasting
Divisions: Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Actuaria > 94203-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: I Gede Rama Wijaya
Date Deposited: 01 Aug 2024 01:50
Last Modified: 01 Aug 2024 01:50
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/110708

Actions (login required)

View Item View Item