Penerapan Rantai Markov Terboboti Untuk Memprediksi Tingkat Inflasi Di Indonesia
Keywords:
inflasi, rantai markov terboboti, nilai karakteristik keadaanAbstract
Inflasi diartikan sebagai kenaikan harga barang dan jasa secara umum dan terus-menerus. Inflasi yang terus meningkat atau tidak terkendali dapat berdampak buruk terhadap perekonomian suatu negara, sehingga penentuan kebijakan moneter untuk mengendalikan tingkat inflasi agar tetap rendah harus dilakukan dengan tepat. Namun, kebijakan moneter tidak akan berdampak secara langsung terhadap perekonomian suatu negara, oleh karena itu tingkat inflasi untuk masa yang akan datang perlu diketahui agar dapat membantu lembaga keuangan dalam penentuan kebijakan moneter. Pada penelitian ini rantai Markov terboboti digunakan untuk memprediksi keadaan inflasi di Indonesia untuk enam bulan ke depan dengan penentuan prediksi tingkat inflasinya berdasarkan nilai karakteristik keadaan. Hasil prediksi pada penelitian ini menghasilkan nilai MAPE sebesar 4,48% artinya prediksi tingkat inflasi di Indonesia dengan menggunakan rantai Markov terboboti dapat dikatakan memiliki akurasi yang sangat baik.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Authors who publish articles in SisInfo : Jurnal Sistem Informasi dan Informatika agree to the following terms:
- Authors retain copyright of the article and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a CC-BY-SA or The Creative Commons Attribution-ShareAlike License.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
