Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
Program Studi Teknik Informatika
Banyaknya uang yang beredar di masyarakat akan berpengaruh pada kondisi perekonomian suatu negara. Bank Indonesia memiliki tujuan tunggal untuk mencapai dan menjaga kestabilan nilai rupiah. Oleh karena itu, BI sebagai bank sentral menyusun perencanaan untuk memenuhi kebutuhan uang rupiah. Perencanaan tersebut dapat dilakukan dengan melakukan peramalan untuk inflow dan outflow uang kartal. Inflow merupakan uang yang masuk ke BI melalui kegiatan penyetoran, sedangkan outflow merupakan uang yang keluar dari BI melalui kegiatan penarikan.
library(readxl)
datainflow <- read_excel(path = "inflow pertama.xlsx")
## New names:
## * `` -> ...2
datainflow
## # A tibble: 11 x 11
## Tahun ...2 Sumatera Aceh `Sumatera Utara` `Sumatera Barat` Riau
## <dbl> <lgl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 2011 NA 57900. 2308. 23238. 9385. 3012.
## 2 2012 NA 65911. 2620. 25981. 11192. 4447.
## 3 2013 NA 98369. 36337. 18120. 14056. 8933.
## 4 2014 NA 86024. 4567. 30503. 14103. 6358.
## 5 2015 NA 86549. 4710. 30254. 13309. 7156.
## 6 2016 NA 97764. 5775. 34427. 14078. 8211.
## 7 2017 NA 103748. 5514. 35617. 15312. 8553.
## 8 2018 NA 117495. 5799. 41769. 15058. 10730.
## 9 2019 NA 133762. 7509. 47112. 14750. 10915.
## 10 2020 NA 109345. 6641. 36609. 10696. 9148.
## 11 2021 NA 89270. 3702. 31840. 10748. 7769.
## # ... with 4 more variables: `Kep. Riau` <dbl>, Jambi <dbl>,
## # `Sumatera Selatan` <dbl>, Bengkulu <dbl>
library(readxl)
dataoutflow <- read_excel(path = "Outflow Pertama.xlsx")
## New names:
## * `` -> ...2
dataoutflow
## # A tibble: 11 x 13
## Tahun ...2 Sumatera Aceh `Sumatera Utara` `Sumatera Barat` Riau
## <dbl> <lgl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 2011 NA 80092. 6338. 22176. 5300. 12434.
## 2 2012 NA 85235. 6378. 22495. 6434. 13014.
## 3 2013 NA 103288. 23278. 19235. 6511. 15460.
## 4 2014 NA 102338. 8630. 26391. 7060. 15158.
## 5 2015 NA 109186. 9637. 27877. 7471. 15789.
## 6 2016 NA 121992. 11311. 31959. 9198. 17645.
## 7 2017 NA 133606. 11760. 35243. 10754. 18128.
## 8 2018 NA 135676. 11450. 36908. 8447. 17926.
## 9 2019 NA 153484. 13087. 44051. 9465. 19277.
## 10 2020 NA 140589. 12874. 39758. 8763. 19139.
## 11 2021 NA 86627. 5770. 23453. 5941. 12631.
## # ... with 6 more variables: `Kep. Riau` <dbl>, Jambi <dbl>,
## # `Sumatera Selatan` <dbl>, Bengkulu <dbl>, Lampung <dbl>,
## # `Kep. Bangka Belitung` <dbl>
plot(datainflow$Jambi, type = "l", col = "red")
lines(dataoutflow$Jambi, type = "l", col = "blue")