Metode Singular Spectrum Analysis untuk Meramalkan Indeks Harga Konsumen Indonesia Tahun 2019

Abstract

Abstract. Singular Spectrum Analysis (SSA) is a non-parametric time series analysis technique used for forecasting. As a non-parametric method and independent model, SSA can be used at certain times because it does not require the assumption of stationarity and does not require a logarithmic transformation. SSA has the advantage that it does not require the assumption of stationarity which shows that SSA is a good time series data technique to describe trend patterns and other components with a simple structure. The main concept in SSA is 'separation' which characterizes how well components can be separated from each other. SSA consists of two complementary stages, namely the decomposition stage and the reconstruction stage. In this study, we will discuss forecasting the 2019 Indonesian Consumer Price Index using the Singular Spectrum Analysis method with R-Forecasting because it can produce the most suitable results compared to other methods. Forecasting the Consumer Price Index (CPI) needs to be done to assist the government in formulating a policy. Forecasting the Consumer Price Index (CPI) with all forms of analysis and information produced to assist and support socio-economic activities in Indonesia, especially in the regions.

Keywords: Singular Spectrum Analysis, Consumer Price Index (CPI), R-Forecasting

Abstrak. Singular Spectrum Analysis (SSA) adalah teknik analisis deret waktu non-parametrik yang digunakan untuk peramalan. Sebagai metode non-parametrik dan bebas model, SSA dapat digunakan pada beberapa deret waktu karena tidak memerlukan asumsi stasioneritas dan tidak memerlukan transformasi logaritma. SSA memiliki keunggulan yaitu tidak memerlukan asumsi stasioneritas dimana hal ini menunjukkan bahwa SSA adalah teknik analisis data deret waktu yang baik untuk menguraikan pola trend dan komponen lainnya dengan struktur yang sederhana. Konsep utama dalam SSA adalah ‘pemisahan’ yang mengkarakterisasi seberapa baik komponen berbeda dapat dipisahkan satu sama lain. SSA terdiri dari dua tahap yang saling melengkapi, yaitu tahap dekomposisi dan tahap rekonstruksi. Pada penelitian ini akan dibahas mengenai peramalan Indeks Harga Konsumen Indonesia Tahun 2019 menggunakan metode Singular Spectrum Analysis dengan R-Forecasting karena dapat menghasilkan hasil yang paling cocok dibandingkan metode lain. Dilakukan peramalan mengenai Indeks Harga Konsumen (IHK) perlu dilakukan karena untuk membantu pemerintah dalam menyusun suatu kebijakan. Peramalan Indeks Harga Konsumen (IHK) dengan segala bentuk analisis dan informasi yang dihasilkan guna membantu dan menunjang kegiatan sosial ekonomi di Indonesia, khususnya di daerah-daerah.

Kata Kunci: Singular Spectrum Analysis, Indeks Harga Konsumen (IHK), R-Forecasting