Perpustakaan Digital ITB

Inflasi yang rendah dan stabil merupakan prasyarat bagi pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan. Dalam merumuskan dan melaksanakan kebijakan moneter untuk menjaga stabilitas ekonomi makro, prakiraan inflasi memegang peran kunci mengingat adanya jarak waktu antara kebijakan moneter dan pengaruhnya terhadap inflasi. Metode statistika tradisional seperti Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) merupakan metode yang populer digunakan dalam melakukan peramalan dan analisis data deret waktu. Namun, adanya keterbatasan seperti asumsi model yang bersifat stasioner dan linear menjadi kendala metode ini untuk dapat meramalkan masalah ekonomi yang umumnya bersifat nonlinear. Model jaringan saraf tiruan (JST) diperkenalkan sebagai pendekatan baru untuk melakukan peramalan. Dalam penelitian ini, akan dibangun model jaringan saraf tiruan untuk memprediksi tingkat inflasi Provinsi Sumatera Selatan. Berdasarkan hasil simulasi, model JST dengan layer tunggal mampu memberikan hasil prediksi inflasi Provinsi Sumatera Selatan yang lebih baik dibandingkan dengan model ARIMA.