Prediksi Tingkat Inflasi dengan Melibatkan Tingkat Suku Bunga Menggunakan Model Vector Autoregressive- PUBLIKASI

AZRIEL NAUFAL AULIA

Informasi Umum

Kode

23.04.2644

Klasifikasi

519.55 - TIME - ANALYSIS

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Time Series Analysis

Dilihat

270 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<p>Pada tahun 2022, mayoritas negara mengalami lonjakan kenaikan inflasi yang signifikan, dan diprediksi bahwa fenomena tingkat inflasi yang tinggi akan terus menimpa dunia pada tahun 2023. Dengan tingkat inflasi yang tinggi, mendorong suatu negara untuk menaikkan suku bunga acuan, yang juga beresiko membatasi pertumbuhan ekonomi dan meningkatkan kemungkinan resesi suatu negara. Dengan banyaknya ketidakpastian makroekonomi di masa yang akan mendatang, hal ini dapat menyebabkan kekhawatiran publik yang berlebihan. Oleh karena itu, dibutuhkan model yang dapat memprediksi fluktuasi dari tingkat inflasi Indonesia. Pada penelitian ini mengusulkan untuk memprediksi inflasi Indonesia menggunakan metode Vector Autoregressive (VAR) dengan melibatkan dataset tingkat suku bunga berdasarkan hubungan Granger yang kuat dari tingkat suku bunga ke inflasi. Penggunaan model VAR dilakukan karena nilai Akaike Information Criteria (AIC) yang diperoleh adalah yang paling kecil di antara model Vector Autoregressive Moving Average (VARMA) lainnya. Hasil prediksi akan dievaluasi dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Menurut penelitian, prediksi yang diusulkan dari model VAR menunjukkan bahwa metode VAR (5) dapat dikatakan sebagai metode yang optimal untuk memprediksi tingkat inflasi Indonesia, dengan nilai MAPE sebesar 10,2%</p>