Evelyn Paradita , 4111412013 (2016) PEMODELAN FUNGSI TRANSFER UNTUK MERAMALKAN TINGKAT INFLASI INDONESIA. Under Graduates thesis, Universitas Negeri Semarang.

Preview

PDF - Published Version Download (1MB) | Preview

Abstract

Nilai inflasi dihitung berdasarkan perubahan Indeks Harga Konsumen (IHK) tertimbang dari harga ribuan produk individual pada bulan tertentu terhadap bulan sebelumnya. IHK merupakan indikator yang umum digunakan untuk mengukur inflasi suatu negara. Analisis fungsi transfer merupakan salah satu model deret berkala yang menggabungkan pendekatan kausal dan runtun waktu. Data yang digunakan adalah data bulanan pada Tingkat Inflasi Indonesia dan Indeks Harga Konsumen periode Januari 2005 sampai dengan Oktober 2016 yang diperoleh dari website Badan Pusat Statistika dan Bank Indonesia. Tujuan utama dari penelitian ini yaitu analisis model fungsi transfer sehingga dihasilkan model terbaik untuk meramalkan tingkat inflasi Indonesia selama bulan November 2016 sampai Oktober 2017 berbantuan program software SAS. Pertama mempersiapkan deret input dan deret output. Kemudian menghitung korelasideret input dan deret output sebelum dilakukan pemodelan ARIMA untuk deret input dan output. Selanjutnya pemutihan deret input dan deret output. Berikutnya menghitung korelasi silang deret input dan output yang telah diputihkan dan mengidentifikasi nilai b, r, s. Lalu identifikasi awal model sisaan. Setelah itu penaksiran parameter fungsi transfer, kemudian uji diagnostik model fungsi transfer untuk mengetahui apakah model memenuhi asumsi white noise. Jika model memenuhi asumsi white noise maka model dapat digunakan untuk meramalkan data tingkat inflasi Indonesia untuk periode berikutnya. Hasil analisis fungsi transfer menunjukan bahwa model yang diperoleh memenuhi asumsi white noise dan model terbaik fungsi transfer yang digunakan dengan nilai orde b = 8, r = 0, s = 1 dan deret noise dengan nilai p = 1, q = 1. Selain itu diketahui pula nilai MSE (Mean Square Error) sebesar 3,27330 dan nilai RMSE (Root Mean Square Error) sebesar1,80923. Hasil ramalan untuk bulan November 2016 sampai Oktober 2017 menunjukan bahwa nilai ramalan masih berada pada ambang batas 95% confident interval sehingga model masih dapat digunakan untuk peramalan.

Actions (login required)

View Item