Pemodelan Forecasting Tingkat Inflasi di Indonesia Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing dan Seasonal Arima

Abstract

Pertumbuhan ekonomi adalah sebuah proses menuju perubahan kondisi ekonomi suatu negara menjadi lebih baik. Pertumbuhan ekonomi Indonesia diberbagai aspek lapangan usaha  meningkat  hingga 5,31 persen. Selaras dengan peningkatan pertumbuhan ekonomi tersebut tentu terdapat  rintangan yang dapat menghambat pertumbuhan ekonomi suatu negara di antaranya adalah tingginya tingkat inflasi. Jika laju inflasi berada dalam kondisi tinggi tentu memberikan dampak negatif bagi pertumbuhan ekonomi. Oleh karena itu sangat penting memprediksi tingkat inflasi untuk menentukan tindakan dalam menghadapi ketidakstabilan  ekonomi. Metode yang dapat membantu memprediksi  tingkat inflasi adalah metode TESM dan seasonal ARIMA. Tujuan penelitian ini adalah  melakukan pemodelan forecasting data inflasi  menggunakan metode TESM  dan seasonal ARIMA  sehingga menghasilkan data forecasting terbaik dan akurat dilihat berdasarkan  nilai MAPE dan RMSE terkecil. Berdasarkan analisis data model  merupakan  model forecasting  terbaik dan terakurat dengan  nilai MAPE dan RMSE selama  satu tahun  masing-masing sebesar 18.06% dan 0,34% . Sedangkan untuk nilai MAPE  dan RMSE  selama lima bulan pertama masing-masing sebesar 7,6% dan 0,1%. Dengan demikian model layak untuk diimplementasikan pada proses forecasting  data inflasi.