Analisis Volatilitas dan Peramalan Inflasi di Maluku Utara Menggunakan Model Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH)

Authors

  • Tania Gam Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Manado
  • Nelson Nainggolan Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Manado
  • Hanny A.H. Komalig Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Manado 95115

DOI:

https://doi.org/10.35801/jlppmsains.7.2.2022.46797

Abstract

Inflasi adalah aspek penting yang dijadikan sebagai salah satu tolok ukur untuk melihat pertumbuhan ekonomi serta kondisi perekonomian yang terjadi disetiap negara. Inflasi memiliki pengaruh yang sangat besar dan meluas terhadap sektor ekonomi, sehingga pengendalian inflasi sangat penting untuk menjamin peningkatan daya beli masyarakat dari waktu ke waktu dan
terlebih lagi tekanan ekonomi yang dirasakan masyarakat akibat pandemi dapat diminimalkan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan volatilitas dan meramalkan laju inflasi di Provinsi Maluku Utara menggunakan Model Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) selama periode Januari 2013 sampai Agustus 2022. GARCH merupakan salah satu
metode yang digunakan dalam pemodelan data runtun waktu yang teridentifikasi efek heteroskedastik. Hasil analisis ARCH/GARCH terhadap data inflasi bulanan di Maluku Utara menghasilkan model terbaik untuk estimasi volatilitas inflasi yaitu model GARCH (1,0). Model tersebut memberikan informasi tentang tingkat pergerakan laju inflasi pada periode Januari 2013 sampai Agustus 2022, dimana hasilnya menunjukan bahwa nilai volatilitas laju inflasi bergerak dengan fluktuatif yang tidak stabil begitupun pada peramalan selama 4 bulan ke depan.

Downloads

Published

10/31/2022

How to Cite

Gam, T., Nainggolan, N., & Komalig, H. A. (2022). Analisis Volatilitas dan Peramalan Inflasi di Maluku Utara Menggunakan Model Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH). JURNAL LPPM BIDANG SAINS DAN TEKNOLOGI, 7(2), 8–18. https://doi.org/10.35801/jlppmsains.7.2.2022.46797