Analisis Inflasi Negara Colombia (1992-2022) dengan Menggunakan Metode ARIMA untuk Memprediksi Inflasi Negara Colombia Lima Tahun Kedepan

Yohana Daud Palamba’

A011211113

Metode ARIMA merupakan singkatan dari Autoregressive Integrated Moving Average,adalah salah satu pendekatan yang digunakan dalam menganalisis deret waktu untuk memodelkan dan memprediksi data yang berkaitan dengan waktu.Berikut analisisnya:

Memuat library yang diperlukan

library(forecast)
## Warning: package 'forecast' was built under R version 4.3.2
## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
##   method            from
##   as.zoo.data.frame zoo
inflasi <- c(27.01, 22.44, 22.85, 20.89, 20.80, 18.47, 18.68, 10.87, 9.23, 7.97, 
             6.35, 7.1, 5.9, 5.1, 4.3, 5.5, 7.0, 4.2, 2.3, 3.4, 3.2, 2.0, 2.9, 
             5.0, 7.5, 4.3, 3.2, 3.5, 2.5, 3.5, 10.2)

Mengubah data menjadi seri waktu

seri_waktu <- ts(inflasi, start = 1992, frequency =1)

Memodelkan data dengan arima

model_arima <- auto.arima(seri_waktu)

Melakukan prediksi untuk 5 tahun kedepan

prediksi <- forecast(model_arima,h =5)

Menampilkan hasil prediksi

print(prediksi)
##      Point Forecast    Lo 80    Hi 80     Lo 95    Hi 95
## 2023       11.22495 8.004686 14.44522 6.2999796 16.14993
## 2024       12.24991 7.294826 17.20499 4.6717639 19.82805
## 2025       13.27486 6.706471 19.84325 3.2293756 23.32035
## 2026       14.29981 6.130453 22.46917 1.8058545 26.79377
## 2027       15.32477 5.530249 25.11929 0.3453438 30.30419

Berdasarkan data yang diatas mengenai analisis inflasi negara Colombia 30 tahun terakhir dan perkiraan untuk tahun 2023-2027,berikut interpretasi dan kesimpulannya: *Untuk tahun 2023, perkiraan inflasi titiknya adalah 11.22495. Interval kepercayaan 80% menunjukkan bahwa inflasi sebenarnya diperkirakan akan jatuh di rentang antara 8.004686 hingga 14.44522, dengan tingkat kepercayaan 80%. Interval kepercayaan 95% menunjukkan bahwa inflasi sebenarnya diperkirakan akan jatuh di rentang antara 6.2999796 hingga 16.14993, dengan tingkat kepercayaan 95%. Interpretasi: Berdasarkan perkiraan, inflasi diperkirakan akan berada pada tingkat sekitar 11.22495 pada tahun 2023. Namun, dengan interval kepercayaan 80%, ada kemungkinan bahwa inflasi sebenarnya dapat berada di rentang yang lebih rendah (8.004686) atau lebih tinggi (14.44522). Dengan interval kepercayaan 95%, rentangnya menjadi lebih lebar, menunjukkan kemungkinan lebih besar untuk inflasi yang lebih rendah (6.2999796) atau lebih tinggi (16.14993).

Untuk tahun 2024, perkiraan inflasi titiknya adalah 12.24991. Interval kepercayaan 80% menunjukkan bahwa inflasi sebenarnya diperkirakan akan jatuh di rentang antara 7.294826 hingga 17.20499, dengan tingkat kepercayaan 80%. Interval kepercayaan 95% menunjukkan bahwa inflasi sebenarnya diperkirakan akan jatuh di rentang antara 4.6717639 hingga 19.82805, dengan tingkat kepercayaan 95%. Interpretasi: Berdasarkan perkiraan, inflasi diperkirakan akan berada pada tingkat sekitar 12.24991 pada tahun 2024. Interval kepercayaan 80% menunjukkan rentang kemungkinan inflasi yang lebih rendah (7.294826) atau lebih tinggi (17.20499). Dengan interval kepercayaan 95%, rentangnya menjadi lebih lebar, menunjukkan kemungkinan lebih besar untuk inflasi yang lebih rendah (4.6717639) atau lebih tinggi (19.82805).

Untuk tahun 2025, perkiraan inflasi titiknya adalah 13.27486. Interval kepercayaan 80% menunjukkan bahwa inflasi sebenarnya diperkirakan akan jatuh di rentang antara 6.706471 hingga 19.84325, dengan tingkat kepercayaan 80%. Interval kepercayaan 95% menunjukkan bahwa inflasi sebenarnya diperkirakan akan jatuh di rentang antara 3.2293756 hingga 23.32035, dengan tingkat kepercayaan 95%. Interpretasi: Berdasarkan perkiraan, inflasi diperkirakan akan berada pada tingkat sekitar 13.27486 pada tahun 2025. Interval kepercayaan 80% menunjukkan rentang kemungkinan inflasi yang lebih rendah (6.706471) atau lebih tinggi (19.84325). Dengan interval kepercayaan 95%, rentangnya menjadi lebih lebar, menunjukkan kemungkinan lebih besar untuk inflasi yang lebih rendah (3.2293756 ) atau lebih tinggi (23.32035).

Untuk tahun 2026, perkiraan inflasi titiknya adalah 14.29981. Interval kepercayaan 80% menunjukkan bahwa inflasi sebenarnya diperkirakan akan jatuh di rentang antara 6.130453 hingga 22.46917, dengan tingkat kepercayaan 80%. Interval kepercayaan 95% menunjukkan bahwa inflasi sebenarnya diperkirakan akan jatuh di rentang antara 1.8058545 hingga 26.79377, dengan tingkat kepercayaan 95%. Interpretasi: Berdasarkan perkiraan, inflasi diperkirakan akan berada pada tingkat sekitar 14.29981 pada tahun 2026. Interval kepercayaan 80% menunjukkan rentang kemungkinan inflasi yang lebih rendah (6.130453) atautinggi (22.46917). Dengan interval kepercayaan 95%, rentangnya menjadi lebih lebar, menunjukkan kemungkinan lebih besar untuk inflasi yang lebih rendah (1.8058545) atau lebih tinggi (26.79377).

Untuk tahun 2027, perkiraan inflasi titiknya adalah 15.32477. Interval kepercayaan 80% menunjukkan bahwa inflasi sebenarnya diperkirakan akan jatuh di rentang antara 5.530249 hingga 25.11929, dengan tingkat kepercayaan 80%. Interval kepercayaan 95% menunjukkan bahwa inflasi sebenarnya diperkirakan akan jatuh di rentang antara 0.3453438 hingga 30.30419, dengan tingkat kepercayaan 95%. Interpretasi: Berdasarkan perkiraan, inflasi diperkirakan akan berada pada tingkat sekitar 15.32477 pada tahun 2027. Interval kepercayaan 80% menunjukkan rentang kemungkinan inflasi yang lebih rendah (5.530249) atau lebih tinggi (25.11929). Dengan interval kepercayaan 95%, rentangnya menjadi lebih lebar, menunjukkan kemungkinan lebih besar untuk inflasi yang lebih rendah (0.3453438) atau lebih tinggi (30.30419).

Kesimpulan: Dari analisis inflasi negara Colombia selama 30 tahun terakhir dan perkiraan untuk tahun 2023 hingga 2027, kita dapat melihat tren perkiraan inflasi dan rentang kepercayaannya. Meskipun ada perkiraan titik tertentu untuk setiap tahun, penting untuk memperhatikan rentang interval kepercayaan. Semakin lebar rentang interval kepercayaan, semakin besar ketidakpastian dalam perkiraan inflasi sebenarnya. Oleh karena itu, dalam menginterpretasikan data ini, kita harus mempertimbangkan rentang interval kepercayaan yang lebih tinggi untuk mengakomodasi ketidakpastian tersebut.