PERAMALAN ANGKA INFLASI KABUPATEN TABALONG MENGGUNAKAN METODE SARIMA (STUDI KASUS: BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN TABALONG)

Al Munawarah, Wafiq Maulida (2026) PERAMALAN ANGKA INFLASI KABUPATEN TABALONG MENGGUNAKAN METODE SARIMA (STUDI KASUS: BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN TABALONG). Bachelor thesis, Institut Teknologi Kalimantan.

[img] Text
10201084_abstract_en.pdf
Restricted to Repository staff only until 26 April 2028.

Download (373kB) | Request a copy
[img] Text
10201084_abstract_id.pdf

Download (360kB)
[img] Text
10201084_abstract_id.pdf

Download (360kB)
[img] Text
10201084_approval_sheet.pdf

Download (317kB)
[img] Text
10201084_attachment.pdf

Download (140kB)
[img] Text
10201084_bibliography.pdf
Restricted to Repository staff only until 26 April 2028.

Download (306kB) | Request a copy
[img] Text
10201084_chapter_1.pdf
Restricted to Repository staff only until 26 April 2028.

Download (525kB) | Request a copy
[img] Text
10201084_chapter_2.pdf
Restricted to Repository staff only until 26 April 2028.

Download (813kB) | Request a copy
[img] Text
10201084_chapter_3.pdf
Restricted to Repository staff only until 26 April 2028.

Download (387kB) | Request a copy
[img] Text
10201084_chapter_4.pdf
Restricted to Repository staff only until 26 April 2028.

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
10201084_conclusions.pdf
Restricted to Repository staff only until 26 April 2028.

Download (283kB) | Request a copy
[img] Text
10201084_enclosure.pdf
Restricted to Repository staff only until 26 April 2028.

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
10201084_illustrations.pdf
Restricted to Repository staff only until 26 April 2028.

Download (202kB) | Request a copy
[img] Text
10201084_preface.pdf
Restricted to Repository staff only until 26 April 2028.

Download (705kB) | Request a copy
[img] Text
10201084_presentation.pdf
Restricted to Repository staff only until 26 April 2028.

Download (2MB) | Request a copy
[img] Text
10201084_Form.TA-020.pdf
Restricted to Repository staff only until 26 April 2028.

Download (92kB) | Request a copy

Abstract

Inflasi merupakan salah satu indikator makroekonomi penting yang mencerminkan stabilitas harga dan kondisi ekonomi suatu daerah. Kabupaten Tabalong mengalami fluktuasi inflasi yang cukup dinamis dari tahun ke tahun, sehingga diperlukan metode peramalan yang akurat untuk mendukung perencanaan kebijakan fiskal dan menjaga stabilitas ekonomi daerah. Tujuan penelitian ini adalah membangun model prediksi inflasi yang andal menggunakan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) serta mengevaluasi performanya berdasarkan indikator statistik. Penelitian ini menggunakan data inflasi bulanan periode Januari 2014 sampai dengan periode Oktober 2025. Prosedur analisis meliputi uji stasioneritas menggunakan Augmented Dickey-Fuller (ST) dan Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin (KPSS), analisis pola Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF), penentuan orde SARIMA, pemilihan model terbaik berdasarkan nilai Akaike Information Criterion (AIC), Corrected AIC (AICc), dan Bayesian Information Criterion (BIC), serta evaluasi akurasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE), Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Seluruh proses perhitungan dan visualisasi dilakukan menggunakan perangkat lunak JASP. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SARIMA (1,1,1)(1,1,0)[12] merupakan model terbaik yang mampu menangkap pola musiman tahunan serta fluktuasi jangka pendek inflasi di Kabupaten Tabalong. Peramalan selama 12 bulan ke depan menunjukkan inflasi yang cenderung stabil dengan puncak musiman pada awal tahun. Validasi menggunakan data aktual November 2025 menghasilkan MAPE sebesar 32,97%, yang menandakan bahwa model memiliki tingkat akurasi yang cukup baik untuk aplikasi praktis. Kesimpulannya, model SARIMA layak digunakan sebagai alat bantu dalam perencanaan kebijakan harga dan analisis ekonomi daerah. Penelitian selanjutnya direkomendasikan menambahkan variabel makroekonomi eksternal atau menggunakan pendekatan machine learning untuk meningkatkan akurasi prediksi.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Subjects: H Social Sciences > HA Statistics
Divisions: Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi > Sistem Informasi
Depositing User: Wafiq Maulida Al Munawarah
Date Deposited: 15 Jan 2026 07:57
Last Modified: 15 Jan 2026 07:57
URI: http://repository.itk.ac.id/id/eprint/25411

Actions (login required)

View Item View Item