PREDIKSI TIME SERIES TINGKAT INFLASI INDONESIA MENGGUNAKAN EVOLUTION STRATEGIES

Abstract

[INA]

Prediksi tingkat inflasi bisa dilakukan dengan cara mempelajari data historis masa lalu yang dinamakan dengan metode prediksi data time series. Permasalahan pencarian model prediksi yang paling optimal berdasarkan pola data historis ini dapat dipandang sebagai sebuah permasalahan optimasi untuk mencari model prediksi yang menghasilkan tingkat error prediksi paling kecil. Evolution Staregies (ES) sering digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah optimasi numerik seperti itu. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan prediksi time series tingkat inflasi Indonesia dengan menggunakan ES.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat diketahui bahwa akurasi prediksi yang didapatkan kurang optimal, dengan MAPE 6.54%. Hal ini dikarenakan data historis tingkat inflasi di Indonesia sangat fluktuatif. Namun untuk pola data linear, ES bisa mendapatkan hasil prediksi yang akurat.

[EN]

The inflation rate can be predicted by studying the history of past data, called time series prediction method. Problem in finding optimal prediction model based on historical data can be viewed as an optimization problem to find a predictive model that resulting the smallest prediction error rate. Evolution Staregies (ES) is often used to solve numerical optimization problems like that. Therefore, in this study was performed Indonesian inflation rate time series prediction using ES.
Based on the study can be seen that the accuracy of prediction was less than optimal, with MAPE 6.54%. This was because the historical data of Indonesia inflation rate was very fluctuative. However, for linear data pattern, ES can obtain accurate prediction.