Chulliyatul Murodah (2015) Peramalan Inflasi Indonesia Untuk Kelompok Pengeluaran Perumahan, Air, Listrik, Gas dan Bahan Bakar Dengan Pendekatan Analisis Time Series. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text (HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (843kB)
	Text (ABSTRAK) 2. ABSTRAK.pdf Download (153kB)
	Text (DAFTAR ISI) 3. DAFTAR ISI.pdf Download (251kB)
	Text (BAB I PENDAHULUAN) 4. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (153kB)
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) 5. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only until 19 February 2023. Download (482kB) | Request a copy
	Text (BAB III METODE PENELITIAN) 6. BAB III METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only until 19 February 2023. Download (146kB) | Request a copy
	Text (BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN) 7. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only until 19 February 2023. Download (394kB) | Request a copy
	Text (BAB V PENUTUP) 8. BAB V PENUTUP.pdf Restricted to Registered users only until 19 February 2023. Download (223kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (347kB)
	Text (LAMPIRAN) 10. LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only until 19 February 2023. Download (675kB) | Request a copy

Abstract

Kestabilan inflasi merupakan prasyarat bagi pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan. Nilai inflasi sangat penting digunakan untuk perancangan kebijakan ekonomi. Informasi yang tepat digunakan dalam mengelola dan mengontrol laju inflasi adalah peramalan nilai inflasi di masa depan. Kelompok pengeluaran perumahan, air, listrik, gas dan bahan bakar memiliki komoditi-komoditi utama yang berpengaruh kuat terhadap lonjakan inflasi, sehingga perlu diberikan perhatian lebih dalam pengelolaan nilai inflasi untuk kelompok pengeluaran tersebut. Tujuan penelitian ini adalah melakukan pemodelan dan peramalan inflasi dengan menggunakan pendekatan analisis time series. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data inflasi bulanan Indonesia untuk kelompok pengeluaran perumahan, air, listrik, gas dan bahan bakar mulai bulan Februari 2009 sampai dengan Januari 2015 yang bersumber dari BPS Indonesia. Hasil analisis menunjukkan bahwa model terbaik untuk peramalan inflasi adalah model ARIMA(0,2,1) menggunakan variabel data dengan transformasi . Model ARIMA(0,2,1) merupakan model terbaik karena mempunyai parameter signifikan, memenuhi asumsi residual white noise dan berdistribusi normal serta memiliki nilai MSE forecasting terkecil. Tingkat kevaliditasan trend peramalan model diperoleh sebesar 83,33%, namun selisih antara data observasi dan hasil peramalan masih cukup besar. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa model ARIMA kurang sesuai digunakan untuk peramalan inflasi kelompok pengeluaran perumahan, air, listrik, gas dan bahan bakar

Actions (login required)

View Item