NADAPDAP, Gracella (2026) Peramalan Inflasi Bulanan Indonesia Menggunakan Metode Prophet dengan Optimasi Hyperparameter Berbasis Grid Search. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Archive (FULL TEXT) DRAFT SKRIPSI - GRACELLA CLAUDIA NADAPDAP - 24050122140167 - STATISTIKA - FSM UNDIP (1).zip Restricted to Repository staff only Download (6MB) | Request a copy
	Text 1. COVER.pdf Download (121kB)
	Text 3. HALAMAN PENGESAHAN I.pdf Download (59kB)
	Text 4. HALAMAN PENGESAHAN II.pdf Download (49kB)
	Text 5. KATA PENGANTAR.pdf Download (241kB)
	Text 6. ABSTRAK.pdf Download (226kB)
	Text 7. ABSTRACT.pdf Download (169kB)
	Text 8. DAFTAR ISI.pdf Download (250kB)
	Text 12. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (280kB)
	Text 17. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (245kB)

Abstract

Inflasi merupakan indikator ekonomi yang mencerminkan perubahan harga secara umum
dan bersifat fluktuatif dari waktu ke waktu. Pola inflasi yang tidak stabil dan cenderung
kompleks menyebabkan proses peramalan menjadi penting untuk mendukung pengambilan
keputusan ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dinamika inflasi bulanan
di Indonesia, mengevaluasi kinerja metode Prophet dalam peramalan inflasi, serta mengkaji
efektivitas optimasi hyperparameter menggunakan teknik Grid Search dalam
meningkatkan akurasi model. Data yang digunakan berupa data inflasi bulanan Indonesia
periode Januari 2000 hingga Desember 2025 yang dianalisis menggunakan metode Prophet
dengan optimasi hyperparameter berbasis Grid Search. Hasil analisis menunjukkan bahwa
data inflasi memiliki pola fluktuatif dengan tren jangka panjang yang cenderung menurun
serta pola musiman yang lemah hingga sedang. Pemodelan awal menggunakan Prophet
default menunjukkan bahwa model mampu mengikuti pola umum data, namun masih
terdapat perbedaan pada beberapa periode peramalan. Setelah dilakukan optimasi
hyperparameter, model menghasilkan pola prediksi yang lebih stabil dan lebih mendekati
nilai aktual, khususnya pada periode awal peramalan tahun 2026. Efektivitas optimasi
ditunjukkan melalui penurunan nilai MAE dan RMSE pada data uji dari 0,302554 dan
0,426800 pada model default menjadi 0,235222 dan 0,336581 pada model optimasi.
Penurunan nilai kesalahan ini menunjukkan bahwa kombinasi hyperparameter yang
optimal mampu meningkatkan akurasi model dalam menangkap pola tren dan musiman
secara lebih tepat. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Prophet dapat
digunakan dalam peramalan inflasi dan optimasi hyperparameter berperan dalam
menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan representatif terhadap dinamika inflasi.
Kata Kunci: Inflasi Bulanan Indonesia, Peramalan, Prophet, Optimasi Hyperparameter,
Grid Search

(NO. KETERSEDIAAN : 1670/E/2026)

Actions (login required)

View Item