Perbandingan Metode Peramalan Inflasi: Ordinary Least Square (OLS), Exponential Smoothing dan ARIMA
Abstract
Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis metode terbaik untuk
meramalkan tingkat inflasi di Indonesia menggunakan beberapa metode
peramalan time series, seperti Ordinary Least Square (OLS), exponential
smoothing dan ARIMA. Penelitian ini menggunakan data Indeks Harga
Konsumen (IHK) dari bulan Agustus 1983 sampai Desember 2012 untuk
menghitung tingkat inflasi, dan diperoleh perhitungan inflasi year on year dari
bulan Agustus 1984 sampai Desember 2012. Agustus 1984 sampai Desember
2011 adalah data interval contoh yang digunakan untuk memperoleh hasil
peramalan inflasi, sedangkan Januari 2012 sampai Desember 2012 digunakan
sebagai data pembanding dengan hasil peramalan inflasi yang telah diperoleh
sebelumnya. Berdasarkan hasil uji dari setiap metode dan hasil evaluasi
menggunakan Mean Absolute Error (MAE), Mean Square Error (MSE) dan
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebagai perhitungan dari ketepatan
prediksi peramalan, diperoleh bahwa metode ARIMA adalah metode terbaik
untuk meramal tingkat inflasi karena memiliki nilai MAE, MSE dan MAPE
terkecil.