Text

Pemodelan Fungsi Transfer dengan Deteksi Outlier untuk Memprediksi Nilai Inflasi Berdasarkan BI Rate (Studi Kasus BI Rate dan Inflasi Periode Januari 2006 sampai Juli 2016)

---

ABSTRAK

Pengendalian inflasi merupakan salah satu hal penting dalam mengelola sebuah negara selain pertumbuhan ekonomi. Inflasi mendapat perhatian khusus dalam perekonomian Indonesia. Setiap kali ada distorsi di masyarakat, politik atau ekonomi, orang selalu mengaitkannya dengan inflasi. Tingkat inflasi yang rendah dan stabil akan menjadi inflasi stimulator pertumbuhan ekonomi. Inflasi juga menjadi sasaran akhir dalam kerangka kebijakan moneter sehingga perlunya peranan bank sentral untuk menentukan arah kebijakan. BI Rate menjadi salah satu variabel yang cukup mampu dalam mengendalikan inflasi. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan inflasi berdasarkan BI Rate menggunakan model fungsi transfer dengan deteksi outlier. Model fungsi transfer bergantung kepada parameter b, r, dan s. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan diperoleh model fungsi transfer dengan nilai b=1, r=0, s=1 dan deret noise ARMA (2,0). Penambahan 16 outlier pada model menghasilkan model terbaik dengan nilai AIC sebesar -868,56. Hasil peramalan menunjukan bahwa nilai inflasi mengalami fluktuasi, dimana bulan September 2016 mengalami penurunan dan mengalami kenaikan hingga Desember 2016.
Kata Kunci: Inflasi, BI Rate, fungsi transfer, deteksi outlier, AIC

ABSTRACT

Inflation control is one of the important things in managing a country besides economic growth. Inflation received special attention in the economy of Indonesia. Every time there is a distortion in the society, politic or economic development, people always relate it to inflation. Low and stable inflation is a stimulator of economic growth. Inflation is also the final target in the monetary policy framework so the need for a central bank role to determine the policy direction. The BI Rate is one of the variables capable of controlling inflation. This study aims to forecast inflation based on the BI Rate using the transfer function model with outlier detection. The transfer function model depends on the parameters b, r, and s. The result of the analysis has been obtained the transfer function model with the value of b = 1, r = 0, s = 1 and the noise series ARMA (2,0). The addition of 16 outliers on the model yielded the best model with the AIC value is -868,56. The forecasting results show that the value of inflation has fluctuated, where in September 2016 it has decreased and then increased until December 2016.

Keywords: Inflation, BI Rate, transfer function, outlier detection, AIC

---

Ketersediaan

567E17III

519.536 FIR p

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

519.536 FIR p

Penerbit

: ., 2017

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

1596

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Firda Dinny Islami

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar