Judul: Peramalan Tingkat Inflasi di Sumatera dengan Pendekatan Fuzzy Time Series
Abstrak: Inflasi pada dasarnya merupakan tingkat perubahan Indeks Harga Konsumen (IHK). Semakin tinggi inflasi maka semakin rendah daya beli uang yang dipakai masyarakat. Inflasi memiliki peranan penting dalam perencanaan berbagai kebijakan pemerintah. Ketersediaan informasi data inflasi di masa depan menjadi suatu kebutuhan dan salah satu cara untuk memenuhinya yaitu dengan peramalan. Selain ARIMA, teknik peramalan deret waktu yang juga semakin berkembang yaitu regresi time series dan fuzzy time series (FTS). Tujuan penelitian ini adalah mempelajari karakteristik peramalan FTS Stevenson-Porter-Cheng menggunakan data simulasi yang dibangkitkan mengikuti model AR(1). Data simulasi dibangkitkan menggunakan 9 skenario sebagai kombinasi 3 nilai (0.5, 1, 3) dan 3 nilai parameter 𝜙��������1 (0.3, 0.5, 0.7). Tujuan lain dari penelitian ini adalah membandingkan keakuratan model ARIMA, regresi time series, dan FTS Stevenson-Porter-Cheng dalam peramalan inflasi di kota Pangkal Pinang dan Banda Aceh. Peramalan inflasi menggunakan dua pendekatan input yaitu inflasi langsung dan melalui IHK. Inflasi yang digunakan adalah inflasi tahun ke tahun. Pemilihan contoh didasarkan pada nilai rataan inflasi tertinggi dan terendah di Sumatera selama periode Januari 2009 hingga Desember 2016. Peramalan data simulasi dengan ARIMA menghasilkan nilai ragam MAPE dan MSE masing-masing berkisar antara 2.768 – 48.8973 dan 0.0634 – 15.7633. Sementara peramalan FTS Cheng dan FTS Cheng2 menunjukkan hasil yang lebih stabil dengan nilai ragam MAPE dan MSE masing-masing berkisar antara 2.2498 – 43.4316 dan 0.0712 – 2.9648. Selain itu, semakin besar parameter 𝜙��������1 maka nilai MAPE dan MSE peramalan dengan FTS SP Cheng dan FTS SP Cheng2 akan semakin mendekati hasil FTS Cheng dan FTS Cheng2. Peramalan data training inflasi kota Pangkal Pinang memperlihatkan regresi time series dengan input IHK menghasilkan nilai MAPE terkecil yaitu 12.2302. Sementara peramalan dengan nilai MSE terkecil dihasilkan dari metode ARIMA musiman yaitu sebesar 0.9936 juga dengan input IHK. Peramalan data testing inflasi kota Pangkal Pinang menunjukkan FTS SP Cheng2 dengan input inflasi langsung menghasilkan nilai MAPE terkecil sebesar 11.8392. Sedangkan metode regresi time series dengan input inflasi langsung menghasilkan nilai MSE terkecil sebesar 0.8188. Secara umum, peramalan langsung inflasi kota Pangkal Pinang akan lebih baik menggunakan FTS SP Cheng2 dan regresi time series. Sedangkan peramalan inflasi melalui IHK akan lebih baik menggunakan FTS SP Cheng dan ARIMA musiman. Peramalan data training inflasi kota Banda Aceh memperlihatkan metode regresi time series dengan input IHK menghasilkan nilai MAPE dan MSE terkecil masing-masing sebesar 25.8943 dan 0.4204. Sementara untuk peramalan data testing inflasi kota Banda Aceh menunjukkan ARIMA musiman dengan input inflasi menghasilkan nilai MAPE dan MSE terkecil masing-masing sebesar 18.1758 dan 0.31. Secara umum, peramalan langsung inflasi kota Banda Aceh akan lebih baik menggunakan ARIMA musiman. Sedangkan pada peramalan inflasi melalui IHK akan lebih baik menggunakan regresi time series.
Keyword: ARIMA, IHK, fuzzy time series Cheng, inflasi, regresi, Stevenson Porter