Peramalan Inflasi di Kota Gorontalo dengan Menggunakan Metode Time Series

Abstract

Perusahaan XYZ ialah perusahaan bagian fokus gerak di bidang produksi hairdryer kota Gorontalo. Masalah perusahaan saat ini yaitu belum adanya model matematis untuk meramalkan variabel yang diperlukan. Dalam hal ini variabel tersebut diantaranya variabel inflasi memengaruhi penjualan produk hairdryer. Produksi  diharapkan dapat mewakili keadaan inflasi di kota Gorontalo dalam melakukan penjualan produk di daerah tersebut. Untuk mengatasi masalah itu, dilakukan peramalan 2 tahun ke depan terhadap variabel inflasi menggunakan data kurun waktu 10 tahun terakhir menggunakan metode time series. Metode time series adalah metode peramalan diperkirakan dengan variabel waktu, merupakan deret waktu atau "time-series". Penelitian ini membandingkan dua metode perhitungan pola siklis dan kuadratis untuk kemudian dicari error terkecil dari keduanya dan selanjutnya, dilakukan verifikasi peramalan. Hasil penggunaan metode time series, diperoleh bahwa nilai peramalan inflasi pada tahun 2019 adalah 16.653  dan pada tahun 2020 adalah 17.701, masing-masing dalam satuan unit.

XYZ Company is a motion focus company in the field of Gorontalo City hairdryer production. The company's problem now is that there is no mathematical model to predict the variables needed. In this case the variables include inflation affecting the sales of hair dryer products. Production is expected to represent the state of inflation in the city of Gorontalo in selling products in the area. To overcome this problem, forecasting the next 2 years of inflation using the data of the last 10 years using the time series method. The time series method is a forecasting method that is estimated with a time variable, which is a time series or "time-series". This study compares two methods of calculating cyclical and quadratic patterns to find the smallest error of both and then, forecasting is verified. The results of using the time series method show that the forecast value of inflation in 2019 is 16,653 and in 2020 is 17,701, each in units.