Perbandingan Metode Peramalan Inflasi: Ordinary Least Square (OLS), Exponential Smoothing dan ARIMA

Abstract

The purpose of this study is analyze the best method to forecast inflation in Indonesia using several method of time series forecasting, Ordinary Least Square (OLS), exponential smoothing and ARIMA. This study use Consumer Price Index (CPI) data from August 1983 to December 2012 to measure the level of inflation,and obtained the measure of year-on-year inflation from August 1984 to December 2012. August 1984 to December 2011 is the sample interval data that used to obtain the result of inflation forecasting, while January 2012 to December 2012 as a comparative data with the result of inflation forecasting which has been obtained before. Based on the test results of each method and the evaluation results using Mean Absolute Error (MAE), Mean Square Error (MSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) as a measure of forecasting accuracy assessment, obtained that ARIMA method is the best method than others because it has the smallest value of MAE, MSE and MAPE

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.