Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Linier Algebra (c) TI21

Pengertian Data Inflow Outflow

Dalam Ilmu statistika terdapat berbagai macam tipe data, salah satunya adalah data deret waktu. Data deret waktu dapat digunakan untuk meramalkan data yang akan datang sesuai dengan rentang waktu yang sama dengan sebelumnya dimana analisis tersebut adalah metode peramalan. Metode peramalan diterapkan pada pengambilan kebijakan dalam menentukan peredaran uang kartal di masyarakat yang dilakukan oleh Bank Indonesia (BI) adalah Inflow dan Outflow uang kartal. Inflow dan Outflow uang kartal merupakan data deret waktu bulanan yang diduga dipengaruhi oleh waktu.

Data Inflow dan Outflow Uang kartal Pulau Jawa

Data uang kartal Pulau Jawa mulai tahun 2011-2020

data inflow

library(readxl)
## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.1.2
datainflow <- read_excel(path = "datajawainflow.xlsx")
datainflow
## # A tibble: 11 x 7
##    tahun    Jawa `Jawa Barat` `Jawa Tengah` Yogyakarta `Jawa Timur` Banten
##    <dbl>   <dbl>        <dbl>         <dbl>      <dbl>        <dbl>  <dbl>
##  1  2011 123917.       43775.        35137.      6490.       38515.     0 
##  2  2012 160482.       60629.        43298.      9173.       47383.     0 
##  3  2013 134998.       35190.        42182.      8939.       48687.     0 
##  4  2014 217303.       78660.        60476.     13890.       64276.     0 
##  5  2015 230141.       81303.        65198.     14831.       68808.     0 
##  6  2016 261607.       88036.        72782.     17350.       83439.     0 
##  7  2017 277609.       83220.        77031.     17483.       98380.  1495.
##  8  2018 306911.       87243.        87829.     20574.      106433.  4832.
##  9  2019 324624.       94846.        90751.     20899.      113651.  4477.
## 10  2020 259444.       76883.        84970.      7348.       86848.  3396.
## 11  2021 187816.       57295.        62024.      6714.       58986.  2798.

data inflow

datainflow$Jawa
##  [1] 123916.7 160482.3 134998.3 217302.6 230140.5 261606.6 277608.8 306910.8
##  [9] 324624.0 259444.5 187816.4
plot(datainflow$Jawa, type = "l", col = "red")

data outflow

data outflow

library(readxl)
dataoutflow <- read_excel(path = "datajawaoutflow.xlsx")
dataoutflow
## # A tibble: 11 x 7
##    tahun    Jawa `Jawa Barat` `Jawa Tengah` Yogyakarta `Jawa Timur` Banten
##    <dbl>   <dbl>        <dbl>         <dbl>      <dbl>        <dbl>  <dbl>
##  1  2011  83511.       20782.        19975.      7538.       35217.     0 
##  2  2012 111363.       28895.        28493.      9486.       44489.     0 
##  3  2013  98969.       23067.        29529.      9708.       36665.     0 
##  4  2014 147069.       40857.        39110.     13171.       53931.     0 
##  5  2015 171568.       47063.        46840.     14080.       63585.     0 
##  6  2016 190568.       49405.        53659.     13013.       74491.     0 
##  7  2017 228905.       53825.        62761.     16810.       93396.  2113.
##  8  2018 253125.       61358.        69368.     20357.       97995.  4047.
##  9  2019 271957.       61692.        72363.     21353.      105514. 11035.
## 10  2020 251363.       57235.        72342.     16619.       93374. 11793.
## 11  2021 143340.       34763.        44455.      9652.       46029.  8441.
dataoutflow$Jawa
##  [1]  83511.41 111362.58  98969.16 147069.10 171567.52 190567.82 228904.66
##  [8] 253125.41 271957.35 251363.13 143340.01
plot(dataoutflow$Jawa, type = "l", col = "green")

indeks perkembangan data inflow dan outflow Pulau Jawa

plot(datainflow$Jawa, type = "l", col = "red")
lines(dataoutflow$Jawa,col="green")
legend("top",c("Inflow","Outflow"),fill=c("red","green"))

Referensi

https://rpubs.com/suhartono-uinmaliki/861286