## AKURANSI ARIMA DALAM PERAMALAN INFLASI KOTA BANDUNG
Muhamad Nawawi mnnierri@gmail.com

## ABSTRAK
Inflation is as one of economic development indicator has an important role to public’s economic prosperity in each country. Inflation rate controlling should be running in order to economic stability . This research aims to forecast inflation of Bandung  City using ARIMA Method is suitable for time series data such as inflation rate. Researcher taken data as much  as  10  years  of  inflation  rate  of  Bandung  City  from  January  2006  to December  2015  to  forecast  inflation  rate  on  next  12  months.  The  tool  using Minitab version 15.0.
Result  of  research  shows  that  sum  of  data  did  not  influence  on  accuracy  of forecast. It seen on Mean Absolut Percentage Error (MAPE) number tend to not patterned.  It  is  showed  on  the  smallest  MAPE  value  (0,0082)  in  Forecasting number IV (using 84 data). Moreover, ARIMA shows that longer forecast period is linear to more deviated forecast.
Keywords : ARIMA, forecasting, inflation, MAPE, deviation.

## I. PENDAHULUAN
Pengalaman  empiris  menunjukkan bahwa inflasi yang tidak stabil akan menyulitkan  keputusan  masyarakat dalam melakukan konsumsi, investasi,  dan  produksi,  yang  pada akhirnya akan menurunkan
pertumbuhan ekonomi. Ketiga, tingkat  inflasi  domestik  yang  lebih tinggi  dibanding  dengan  tingkat inflasi di negara tetangga
menjadikan  tingkat  bunga  domestik riil menjadi tidak kompetitif sehingga dapat memberikan tekanan pada  nilai  rupiah  (Bank  Indonesia, 2014).
Bandung  memang  menjadi  salah
satu  Kota  yang  menjadi  tolak  ukur tingkat  inflasi  di  provinsi  Jawa Barat. Bisa dikatakan bahwa tingkat inflasi  yang  terjadi  Kota  dan Kabupaten  lain  di  Jawa  Barat mengikuti  tingkat  inflasi  yang terjadi  di  Kota  Bandung.  Di Bandung  sendiri,  laju  inflasi  dari tahun  2006  sampai  dengan  2015 cenderung  meningkat.  Ini  bisa dilihat  dari  nilai  rata-rata  kenaikan inflasi yang berada di angka  0,465.
Gambar 1. Laju Inflasi Kota

## Bandung tahun 2006 sampai dengan
2015 Beberapa  penelitian  terdahulu  telah dilakukan
untuk membuktikan
kegunaan dari ARIMA. Salah satunya  adalah  penelitian  yang dilakukan oleh Iulian Condratov dan Pavel  Stanciu  yang  menggunakan
ARIMA sebagai teknik untuk membuat  model  peramalan supply dan demand dari  sektor  Wisata  di
Rumania. Penelitian yang dilakukan Iulian dan Pavel membahas bagaimana ARIMA dapat digunakan untuk meramalkan jumlah  turis  yang  masuk  terhadap kebutuhan
turis berdasarkan indikator-indikator  yang  ada  di wilayah  tersebut.  Penelitian  ini mengolah  data time  series dan  non - stasioner  yang  dapat  dianalisis menggunakan ARIMA.
Berdasarkan penelitian tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  ARIMA sangat  cocok  untuk  mengolah  data time  series dan  non-stasioner  untuk menghasilkan  peramalan.  Untuk itulah  penulis  memilih  teknik  ini dan  tidak  menggunakan  teknik
peramalan  lain  seperti Exponential Smoothing karena  teknik  tersebut hanya  cocok  untuk  mengolah  data stasioner.
Berdasarkan latar belakang tersebut, maka  sangat  jelas  bahwa  ARIMA dapat  digunakan  untuk  mengolah data time  series yang  non-stasioner baik secara varian maupun rata-rata. Untuk  lebih  jelasnya,  tujuan  dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1) Untuk  melihat  gambaran  laju inflasi Kota Bandung dari tahun 2006 sampai dengan  2015
2) Untuk menentukan model mana yang  paling  tepat  yang  akan digunakan  untuk peramalan dari  sejumlah  model  tentatif yang  ditemukan  agar  dapat dilakukan peramalah laju inflasi Kota Bandung pada tahun 2016 berdasarkan  data  historis  tahun 2006 sampai dengan  2015.
3) Untuk  mengukur  sejauh  mana metode ARIMA pada penelitian ini dapat digunakan dan seberapa  banyak  data  yang dapat digunakan untuk menghasilkan akurasi yang optimal 4) Untuk  mengukur  akurasi  dari peramalan yang dilakukan
dengan  membandingkan  hasil ramalan  dan  data  aktual  yang sebenarnya .

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Inflasi Inflasi  didefinisikan  sebagai  suatu gejala  di  mana  tingkat  harga  umum mengalami kenaikan secara terus 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 Jan -0 6 Jan -0 7 Jan -0 8 Jan -0 9 Jan -1 0 Jan -1 1 Jan -1 2 Jan -1 3 Jan -1 4 Jan -1 5
menerus (Nanga, 2001 : 241). Berdasarkan definisi tersebut, kenaikan tingkat  harga  umum  (general  price level)  yang  terjadi  sekali  waktu  saja, tidaklah dapat dikatakan sebagai inflasi.  Ada  tiga  komponen  yang  harus dipenuhi  agar  dapat  dikatakan  telah terjadi inflasi, komponen tersebut yaitu: 1.) Adanya kecenderungan harga ‐
harga  untuk  meningkat,  yang berarti bisa saja tingkat harga yang terjadi  pada  waktu  tertentu  turun atau  naik  dibandingkan  dengan sebelumnya, tetapi tetap menunjukkan tendensi yang meningkat. 2.) Bahwa  kenaikan  tingkat  harga tersebut  berlangsung  secara  terus menerus  (sustained),  yang  berarti bukan  terjadi  pada  suatu  waktu saja,  akan  tetapi  bisa  beberapa waktu lamanya 3.) Bahwa tingkat harga yang
dimaksud  disini  adalah  tingkat harga  secara  umum,  yang  berarti tingkat  harga  yang  mengalami kenaikan  itu  bukan  hanya  pada satu  atau  beberapa  komoditi  saja, akan  tetapi  untuk  harga  barang secara umum .

## 2.2 ARIMA
ARIMA  pertama  kali  dikembangkan oleh  George  Box  dan  Gwilym  Jenkins untuk  pemodelan  analisis  deret  waktu. ARIMA  sering  juga  dipanggil Box- Jenkins models. ARIMA mewakili tiga pemodelan  yaitu  dari Auto  Regressive model (AR), Moving  Average (MA), dan Auto  Regressive  dan  Moving Average  model (ARMA)  (Whitten, 2007).  Tahapan  pelaksanaan  dalam pencarian model yaitu:
1) Identifikasi model sementara dengan  menggunakan  data  masa lalu  untuk  mendapatkan  model
dari  ARIMA.  Tahap  identifikasi dilakukan  dengan  mengamati  pola estimasi  ACF  ( Autocorellation Function )  dan  PACF  ( Partial
Autocorellation  Function )  yang diperoleh dari data yang selanjutnya digunakan untuk mendapatkan  dugaan  model  yang sesuai dengan pola data. 2) Penafsiran atau estimasi parameter dari model ARIMA dengan menggunakan data masa lalu. 3) Pengujian diagnostik untuk menguji  kelayakan  model.  Bila model  tidak  layak  maka  lakukan langkah identifikasi, estimasi, pengujian diagnostik hingga mendapat model yang layak. 4) Penerapan,  yaitu  peramalan  nilai data  deret  berkala  yang  akan datang menggunakan metode yang telah diuji.
Model Box-Jenkins (ARIMA) dibagi   kedalam   3   kelompok,   yaitu: model  Auto  Regressive (AR), Moving
Average (MA),  dan  model  campuran ARIMA ( Autoregresive Moving Average ) yang mempunyai karakteristik dari dua model pertama. 1) Auto  Regressive      Model (AR). Bentuk    umum    model Auto Regressive dengan    ordo    p (AR(p))    atau    model    ARIMA (p,0,0)  dinyatakan  sebagai  berikut :
X1 =  1 +  1 X t-1 +  2 X t-2 + ... +  p X t-p + e t [0] (2.1)
Dimana :  1 = suatu konstanta  p = parameter Auto gresif ke-p e t = nilai kesalahan pada saat t 2) Moving  Average  Model (MA).
Bentuk  umum  model Moving Average ordo  q(MA(q))  atau ARIMA (0,0,q) dinyatakan
sebagai berikut:
X1 =  1 + e t -  1 e t-1 -  2 e t-2 - … -  q e t-k (2.2) Dimana :  1 = suatu konstanta  1 sampai  k adalah  parameter- parameter Moving Average e t-k = nilai kesalahan pada saat t - k 3)  Model campuran
a)  Proses   ARMA Model  umum  untuk  campuran proses AR(1) murni dan MA(1) murni,  misal  ARIMA  (1,0,1) dinyatakan sebagai berikut:
X1  =  1 +  1 X t-1 +  e t -  1 e t-1 (2.3) Atau Dimana : (1  -  1 B)  X t =  1 +(1-  1 B)  e t (2.4)
AR(1) MA(1) b)  Proses   ARIMA Apabila nonStasioneritas ditambahkan  pada  campuran proses  ARMA,  maka  model umum ARIMA (p,d,q) terpenuhi.  Persamaan  untuk kasus sederhana ARIMA (1,1,1) adalah sebagai berikut: (1  - B)  (1-  1 B)  X t =  1 +  (1-
 1 B) e t (2.5)
AR(1) MA(1)

## III. METODE PENELITIAN
Untuk  membuat  sebuah  peramalan laju
inflasi Kota Bandung
menggunakan  ARIMA  diperlukan beberapa  tahapan  penting  guna mencapai  hasil  yang  diharapkan. Metode Penelitian yang harus
dilakukan  dengan  ARIMA  pada penelitian ini adalah sebagai
berikut.
Gambar 2. Metode Penelitian yang akan dilakukan
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Berdasarkan  tabel  4.1  dapat  dilihat bahwa  data  yang  direkap  setiap bulan  dari  bulan  Januari  2006 sampai  dengan  bulan  Desember 2015  berjumlah  sebanyak  120  data dengan  perhitungan  10  tahun  x  12 bulan.
Tahap  selanjutnya  adalah  mengolah data  di  atas  ke  dalam  plot  untuk melihat  trend  yang  terjadi.  Perlu diketahui  untuk  software  yang digunakan  untuk  menggambarkan plot  ini  adalah  Minitab.  Berikut  di bawah  ini  adalah  plot  dat  a  yang telah dibentuk.
Gambar 3. Plot laju inflasi Kota Bandung 2006 s.d 2015
Berdasarkan gambar 3 dapat diketahui  bahwa  trend    inflasi  Kota Bandung  cenderung  naik  meskipun terjadi  penurunan  di  beberapa  titik, dimana  titik  terendah  terjadi  pada bulan  Januari  2006    pada  angka 66,47 dan titik tertinggi terjadi pada bulan  Desember  2015  pada  angka 120.97. Trend naik  juga  bisa dilihat dari  rata-rata  kenaikan/penurunan inflasi  pada  angka  0,465  (positif) yang  artinya  secara  umum  selama sepuluh  tahun  laju  inflasi  Kota Bandung mengalami kenaikan.
Kenaikan terjadi pada bulan Oktober  tahun  2007  pada  angka 4,02.
Dari  plot  tersebut  dapat  dibuat hipotesis  bahwa  laju  data  secara umum tidak seasonal atau musiman.
Untuk membuktikan hipotesis tersebut akan dilakukan uji stasioneritas  terhadap  varian  dan Mean  pada tahap selanjutnya.
Tahap  pertama  yang  dilakukan adalah  uji  stasioneritas  varian.  Uji ini dilakukan untuk melihat distribusi varian data dengan
Asumsi  jika  lamda  (nilai  rounded
value)  atau  batas  atas  atau  batas maka  bisa  dikatakan  data  stasioner terhadap  varian.  Jika  tidak  maka akan dilakukan transformasi. Untuk  melakukan  uji  varian  bisa dilihat  pada  gambar  Box  Cox berikut ini.
Gambar 4 Box Cox Inflasi Kota Bandung tahun 2006 sampai dengan 2015 Berdasarkan gambar 4 dapat diketahui  bahwa  varian  data  telah stasioner.  Ini  bisa  dilihat  dari  nilai rounded value yang sudah
menyentuh angka 1 sehingga proses transformasi tidak harus dilakukan. Proses  selanjutnya  adalah  melihat stasioneritas mean (rata-rata) dengan  melihat  tabel  ACF  dan PACF.    Mean    dikatakan    tidak stasioner jika plot ACF menunjukkan penurunan secara
melambat dan tidak ada satupun lag yang  keluar  dari  batas  merah. Berikut  plot  ACF  dari  data  Inflasi Kota  Bandung  tahun  2006  sampai dengan 2015.
Gambar 5. Plot ACF Inflasi Kota Bandung tahun 2006 sampai dengan 2015 Berdasarkan gambar 5 dapat disimpulkan  bahwa  data  belum stasioner. Ini bisa dilihat dari grafik yang  dies  down  atau  menurun secara  melambat.  Selain  itu  banyak jumlah  lag  yang  keluar  batas  yaitu 10. Dikarenakan data belum
stasioner dalam mean, maka langkah selanjutnya adalah melakukan differencing atau pembedahan  agar  data  stasioner. Karena data mengalami
differencing,  maka  d(i)  bernilai  1.
Setelah melakukan differencing pertama  (d=1),  maka  data  hasil differencing akan digambarkan kembali  dalam  plot  ACF.  Berikut adalah plot ACF hasil differencing.
Gambar 6. Plot ACF Peramalan ke-I
setelah Differencing ke-1
Gambar  6  menunjukkan  plot  ACF dari  data  yang  telah  dilakukan differencing ke-1. Diapat disimpulkan bahwa dari hasil differencing  ke-1  ini  data  telah stasioner  dalam  mean    .  Ini  terlihat dari pola yang sudah tidak menurun secara  melambat  dan  terdapat  lag yang  cut  off  sebanyak  1  buah. Jumlah  lag  yang  cut  off  tersebut bisa  kita  asumsikan  untuk  mengisi nilai  MA,  sehingga  nilai  MA  untuk model tentatif yang mungkin adalah 1.
Tahap selanjutnya adalah menggambarkan  plot  PACF  dari data yang  telah  didifferencing
tersebut  untuk  menentukan  nilai
AR.  Berikut  adalah  plot  PACF  dari data
yang telah dilakukan
differencing.
Gambar 7. Plot PACF Peramalan ke-I setelah differencing ke-I Gambar  7  menunjukkan  plot  PACF dari  data  yang  telah  dilakukan differencing ke-1. Bisa kita simpulkan bahwa dari hasil
differencing  ke-1  ini  data  telah stasioner  dalam  mean.  Ini  terlihat dari pola yang sudah tidak menurun
secara  melambat  dan  terdapat  lag yang  cut  off  sebanyak  1  buah. Jumlah  lag  yang  cut  off  tersebut bisa  kita  asumsikan  untuk  mengisi nilai  AR,  sehingga  nilai  AR  untuk model tentatif yang mungkin adalah 1.
Setelah proses analisis data
dilakukan, proses selanjutnya adalah menentukan  model  tentatif.  Dari hasil analsis tersebut, model tentatif ARIMA  (p,d,q)  yang  ditemukan adalah sebagai berikut :
 ARIMA  (1,1,1)  untuk  AR  (1),  I (1), dan MA (1)
 ARIMA  (1,1,0)  untuk  AR  (1),  I (1), dan MA (0)
 ARIMA  (0,1,1)  untuk  AR  (0),  I (1), dan MA (1)
Nilai d/i harus 1 dikarenakan proses differencing  yang  telah  dilakukan satu  kali.  Untuk  memilih  model mana  yang  paling  tepat  akan dilakukan  uji  signifikasi  dan  uji asumsi.
Pengujian dilakukan dengan beberapa  cara  diantaranya  adalah sebagai berikut : 1.) Uji  Signifikasi  dengan  melihat nilai p value atau nilai probabilitas 2.) Uji  Ljung  Box  dengan  melihat nilai p value pada tiap lag
3.) Uji  Asumsi  dengan  meilhat  nilai MSE (Mean  Square Error )
Berdasarkam  hasil  pengujian  yang dilakukan,  ada  dua  model  yang layak  digunakan  untuk  peramalan yaitu  model  ARIMA  (1,1,0)  dan ARIMA  (0,1,1).  Selanjutnya  untuk
memilih model terbaik akan dilakukan  perbandingan  nilai  MSE dari  kedua  model  tersebut.  Model paling  untuk  peramalan  adalah model  yang  memiliki  nilai  MSE terkecil.  Dari  ketiga  model  tentatif yang  ditentukan,  model  ARIMA (0,1,1)  adalah  model  paling  baik yang  digunakan  untuk  peramalan karena  memiliki  nilai  MSE  terkecil yaitu 0,4004.
Tahap selanjutnya adalah peramalan laju  inflasi  Kota  Bandung  tahun
2016 untuk 12 data pertama atau 12 bulan. Peramalan ini akan menggunakan model ARIMA (0,1,1)  karena  merupakan  model terpilih. Berikut adalah hasil peramalan  inflasi  Kota  Bandung untuk  tahun  2016  dengan  model ARIMA (0,1,1).
Tabel 1 Hasil Peramalan Model ARIMA (0,1,1) Peramalan ke-I Bulan Hasil Forecast Januari 121.55 Februari 122.01 Maret 122.47 April 122.93 Mei 123.39 Juni 123.85 Juli 124.30 Agustus 124.76 September 125.22 Oktober 125.68 November 126.14 Desember 126.60
Berdasarkan  tabel  1  terlihat  hasil peramalan yang cenderung mengalamai  kenaikan  di  setiap bulannya.  Hasil  peramalan  tersebut tidak akan sepenuhnya benar, namun  mendekati  kebenaran  atau memiliki akurasi tinggi. Untuk lebih jelasnya  berikut  digambarkan  plot dari hasil peramalan.
Gambar 8. Hasil Peramalan ARIMA (0,1,1) Peramalan ke-I
Gambar  8  menunjukkan  bahwa terdapat garis upper dan garis lower . Garis atau nilai lower menunjukkan batas  bawah  hasil  peramalan  untuk signifikansi  95%,  sedangkan  garis atau  nilai upper menunjukkan  batas atas  peramalan  untuk  signifikansi 95%.  Sedangkan  garis  peramalan ditandai dengan lingkaran biru.
Dari  plot  hasil  ramalan  dan  tabel hasil  ramalan  dapat  disimpulkan bahwa  semakin  panjang  frekuensi peramalan  maka  hasil  peramalan akan  semakin  kurang  akurat  dan cenderung  konstan.  Ini  terlihat  dari nilai upper dan  nilai lower yang semakin menjauh dari garis forecast .  Berikut  adalah  tabel  hasil peramalan yang telah dilakukan.
Tabel 2 MSE Hasil Peramalan Peramalan Ke- Model ARIMA Terpilih Nilai MSE I 0,1,1 0.4004 II 0,1,1 0.4172 III 0,1,1 0.2707 IV 2,1,3 0.2120 V 2,1,0 0.2570 VI 0,1,1 0.2766 VII 0,1,1 0.3188 VIII 2,1,0 0.3766 IX 0,1,1 0.2416 Rata-rata MSE 0.3079 Tabel  2  menunjukkan  bahwa  hasil peramalan I sampai dengan
peramalan  tidak  memperlihatkan trend menaik  atau  menurun.  Untuk lebih  jelasnya,  perhatikan  grafik nilai MSE berikut ini.
Gambar 9 Grafik Mean Squre Error
Seluruh Peramalan
Gambar  9  menujukkan  grafik  MSE dari peramalan-peramalan yang telah  dilakukan.  Nilai  MSE  paling besar  ditunjukkan  pada  peramalan 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 MSE
ke-2  yaitu  sebesar  0.4172  dan  nilai MSE  terekcil  ditunjukkan  pada peramalan ke-4 yaitu sebesar 0.2120.    Namun  hal  tersebut  bukan menjadi  patokan  untuk  keakuratan peramalan  apabila  dibandingkan dengan
data aktual yang sebenarnya.
Untuk  melihat  hasil  peramalan mana  paling  akurat,    maka  nilai MSE  tidak  dapat  dijadikan  ukuran karena  hanya  mengacu  pada  hasil ramalan  itu sendiri, untuk itu maka dilakukan perbandingan hasil peramalan  dengan  data  aktual  yaitu inflasi  Kota  Bandung  tahun  2016. Keakuratan diukur berdasarkan nilai MAPE,  dimana  hasil  peramalan paling  akurat  memiliki  nilai  MAPE terkecil.

## Tabel 3 Kesalahan Peramalan (MAPE)
Berdasarkan  Tabel  3,  nilai  rata-rata MAPE  untuk  seluruh  peramalan adalah  0.0144  dimana  nilai  MAPE terkecil  ditunjukkan  terjadi  pada peramalan ke-4 dengan  penggunaan data    sebanyak  84  data  dari  tahun 2009  sampai    dengan  2015  yaitu sebesar  0.0082.  Berdasarkan  hasil
tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa Peramalan ke-4 merupakan peramalan  terbaik  dari  seluruh peramalan yang dilakukan.

## Gambar 10 Grafik Seluruh Hasil Peramalan
Gambar  10  menunjukkan  bahwa peramalan  ke-4  memiliki  garis paling  mendekati  garis  hasil  aktual.
Hal ini memperkuat hasil kesimpulan  akhir  bahwa  peramalan ke-4  yang  memiliki  nilai  MAPE terkecil yaitu 0,0082 adalah peramalan paling akurat.
Gambar 11 Grafik Rata-rata Kesalahan Peramalan perbulan
Gambar  11  menunjukkan  bahwa rata-rata kesalahan peramalan
terkecil  terjadi  pada  bulan  Januari dengan  nilai  deviasi  0,0016. Trend kesalahan  terlihat  menaik  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  semakin jauh periode peramalan yang dilakukan maka semakin buruk pula
hasil peramalan.
Gambar 12 Grafik Kesalahan Peramalan pada bulan Januari
Gambar  12  menunjukkan  bahwa untuk  periode  pertama  peramalan yang jatuh pada bulan Januari 2016, peramalan I dengan jumlah data 120 (2006  sampai  dengan    2015) merupakan peramalan terbaik dibandingkan semua peramalan lain pada bulan Januari bahkan merupakan  peramalan  terbaik  dari seluruh  peramalan  yang  dilakukan (di  setiap  bulan)  karena  memiliki nilai deviasi terkecil yaitu 0.0004.
Dari gambar 12 juga dapat diketahui bahwa  terdapat trend nilai  deviasi menaik  saat  jumlah  data  semakin dikurangi.  Ini  terlihat  dari  nilai deviasi  terbesar  yang  terdapat  pada peramalan  ke  IX  dengan  jumlah data 24 (2014 – 2015).
Gambar 13 Grafik Kesalahan
Peramalan (MAPE)
Gambar  13  menunjukkan  bahwa untuk  periode  peramalan  selama setahun  (Januari  sampai  dengan Desember  2016),  jumlah  data  tidak menjamin keakuratan hasil peramalan  menggunakan  metode
ARIMA.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari grafik  kesalahan  seluruh  peramalan yang  telah  dilakukan  tidak  terjadi trend menaik  ataupun menurun dari waktu  ke  waktu.  Sehingga  dapat disimpulkan untuk periode peramalan  pertama  pada  bulan Januari 2016, jumlah data mempengaruhi hasil peramalan, namun  hal  tersebut  tidak  berlaku untuk  seluruh  periode  peramalan yang dilakukan (12 bulan).

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  penelitian  yang telah  dilakukan,  penulis  mencoba menarik beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1.) Gambaran  laju  inflasi  Kota
Bandung dari tahun 2006 sampai dengan  2015  menunjukkan  trend kenaikan  data  dengan  rata-rata kenaikan  inflasi  pada  angka 0,465 (positif). 2.) Peramalan  dilakukan  sebanyak sembilan  kali  dengan  jumlah data  yang  berbeda  mulai  dari tahun  2006  sampai  dengan  2015 menunjukkan bahwa jumlah data yang berbeda menunjukkan hasil ramalan  yang  berbeda  dengan model  ARIMA  terpilih  yang berbeda    dan  nilai  MSE  yang berbeda 3.) Hasil  Peramalan  menunjukkan
bahwa  semakin  jauh  periode peramalan  maka  semakin  tidak akurat  hasil  peramalan.  Hal  ini dapat dilihat dari rata-rata
kesalahan  peramalan  perbulan yang  menunjukkan  nilai  deviasi terkecil  pada  bulan  Januari  yaitu 0,0016. 4.) Mengacu  pada  nilai  MAPE setiap peramalan yang dilakukan, peramalan ke-IV yang menggunakan jumlah
data sebanyak  84  data  yaitu  data inflasi  dari  tahun  2009  sampai dengan  2015  adalah  peramalan terbaik  karena  memiliki  nilai MAPE  terkecil  yaitu  0,0082. Namun, untuk peramalan periode pertama yaitu bulan Januari 2016 jumlah  data  mempengaruhi  hasil peramalan, ini terlihat dari kesalahan peramalan yang menunjukkan nilai deviasi terkecil  terdapat  pada  peramalan I  dengan  jumlah  data  120  yaitu data  dari  tahun  2006  sampai dengan  2015  dan  nilai  deviasi tertinggi terdapat pada peramalan IX dengan jumlah  data 24 yakni data  dari  tahun  2014  sampai dengan 2015.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bank  Indonesia.  (2014).  Statistik moneter. Jakarta
[2] Iulian  Condratov,  Pavel  Stanciu. 2012. The Use of ARIMA Models
for  Forecasting  The  Supply  and Demand  Indicators  from  Tourism Sector.  The  USV  Annals  of Economics and Public
Administration.  Volume  12,  Issue 2(16).
[3] Nanga, Muana (2001)
Makroekonomi,  Edisi  1.  Jakarta: PT RajaGrafindo Persada Samuelson,  Paul  A.  and  William D.  Nordhaus,  Makro  Ekonomi, Edisi  Keempat  belas,  Penerbit
Erlangga, Jakarta
[4] Whitten,  J.L.,  Bentley,  L.D.,  & Dittman,  K.C.,  2007,  Systems Analysis  and  design  Methods.
New York: McGraw-Hill.
[5] http://jabarprov.go.id/index.php/ne ws/13812/2015/08/31/Inflasi- Kota-Bandung-Masih-Ting