Visusalisasi Data Inflow Outflow Uang Kartal Provinsi Kepulauan Riau
Rifqi Murtiani, Prof. Dr. Suhartono, M.Kom
13/3/2022
Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
Program Studi Teknik Informatika
Pengertian Inflow Outflow Uang Kartal
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 = "inflowpertahun.xlsx")## New names:
## * `` -> ...2datainflow## # A tibble: 11 x 13
## 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 6 more variables: `Kep. Riau` <dbl>, Jambi <dbl>,
## # `Sumatera Selatan` <dbl>, Bengkulu <dbl>, Lampung <dbl>,
## # `Kep. Bangka Belitung` <dbl>library(readxl)
dataoutflow <- read_excel(path = "outflow.xlsx")
dataoutflow## # A tibble: 11 x 12
## Tahun Sumatera Aceh `Sumatera Utara` `Sumatera Barat` Riau `Kep. Riau`
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 2011 80092. 6338. 22176. 5300. 12434. 5819.
## 2 2012 85235. 6378. 22495. 6434. 13014. 6966.
## 3 2013 103288. 23278. 19235. 6511. 15460. 8747.
## 4 2014 102338. 8630. 26391. 7060. 15158. 10122.
## 5 2015 109186. 9637. 27877. 7471. 15789. 9803.
## 6 2016 121992. 11311. 31959. 9198. 17645. 10068.
## 7 2017 133606. 11760. 35243. 10754. 18128. 10749.
## 8 2018 135676. 11450. 36908. 8447. 17926. 12597.
## 9 2019 153484. 13087. 44051. 9465. 19277. 12644.
## 10 2020 140589. 12874. 39758. 8763. 19139. 8461.
## 11 2021 86627. 5770. 23453. 5941. 12631. 5128.
## # ... with 5 more variables: Jambi <dbl>, `Sumatera Selatan` <dbl>,
## # Bengkulu <dbl>, Lampung <dbl>, `Kep. Bangka Belitung` <dbl>1. visualisasi Prediksi Data Inflow Uang Kartal Kepulauan Riau Setiap Periode
plot(datainflow$Riau, type = "l", col = "red")2. visualisasi Prediksi Data Outflow Uang Kartal Kepulauan Riau Setiap Periode
plot(dataoutflow$Riau, type = "l", col = "blue")
3. Visualisasi Prediksi Data Inflow-Outflow Uang Kartal di Kepulauan Riau Setiap Periode
plot(datainflow$Riau, type = "l", col = "red")
lines(dataoutflow$Riau, type = "l", col = "blue")
4. Visualisasi Prediksi Data Inflow-Outflow Uang Kartal di Kepulauan Riau Setiap Bulan
library(readxl)
datainflowperbulan <- read_excel(path = "Inflowperbulan.xlsx")
datainflowperbulan## # A tibble: 12 x 12
## Bulan Sumatera Aceh `Sumatera Utara` `Sumatera Barat` Riau
## <dttm> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 2011-01-01 00:00:00 4164. 124. 2068. 545. 94.2
## 2 2011-02-01 00:00:00 3338. 115. 1826. 450. 96.4
## 3 2011-03-01 00:00:00 4878. 154. 2028. 849. 288.
## 4 2011-04-01 00:00:00 3157. 122. 1429. 539. 160.
## 5 2011-05-01 00:00:00 3821. 123. 1539. 692. 195.
## 6 2011-06-01 00:00:00 3686. 151. 1637. 592. 101.
## 7 2011-07-01 00:00:00 4370. 107. 1791. 800. 143.
## 8 2011-08-01 00:00:00 3668. 184. 1256. 586. 134.
## 9 2011-09-01 00:00:00 12875. 606. 4172. 2176. 1014.
## 10 2011-10-01 00:00:00 4777. 158. 1941. 787. 341.
## 11 2011-11-01 00:00:00 5670. 287. 1943. 854. 285.
## 12 2011-12-01 00:00:00 3496. 176. 1608. 513. 161.
## # ... with 6 more variables: `Kep. Riau` <dbl>, Jambi <dbl>,
## # `Sumatera Selatan` <dbl>, Bengkulu <dbl>, Lampung <dbl>,
## # `Kep. Bangka Belitung` <dbl>library(readxl)
dataoutflowperbulan <- read_excel(path = "DataOutflowBulanan.xlsx")
dataoutflowperbulan## # A tibble: 12 x 12
## Bulan Sumatera Aceh `Sumatera Utara` `Sumatera Barat` Riau
## <dttm> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 2011-01-01 00:00:00 3442. 350. 941. 307. 478.
## 2 2011-02-01 00:00:00 3989. 193. 990. 228. 400.
## 3 2011-03-01 00:00:00 4229. 230. 1209. 347. 621.
## 4 2011-04-01 00:00:00 6721. 529. 1653. 336. 1006.
## 5 2011-05-01 00:00:00 5787. 523. 1465. 328. 1000.
## 6 2011-06-01 00:00:00 7395. 406. 2167. 399. 1366.
## 7 2011-07-01 00:00:00 7154. 958. 1695. 449. 815.
## 8 2011-08-01 00:00:00 16043. 1046. 4104. 1376. 2729.
## 9 2011-09-01 00:00:00 1915. 124. 824. 148. 154.
## 10 2011-10-01 00:00:00 5174. 634. 1392. 299. 830.
## 11 2011-11-01 00:00:00 5610. 595. 1598. 350. 874.
## 12 2011-12-01 00:00:00 12634. 750. 4140. 734. 2160.
## # ... with 6 more variables: `Kep. Riau` <dbl>, Jambi <dbl>,
## # `Sumatera Selatan` <dbl>, Bengkulu <dbl>, Lampung <dbl>,
## # `Kep. Bangka Belitung` <dbl>plot(datainflowperbulan$Riau, type = "l", col = "orange")
lines(dataoutflowperbulan$Riau,col="purple")
legend("top",c("Inflow","Outflow"),fill=c("red","green"))
Riautimeseries <- datainflowperbulan$Riau
plot.ts(Riautimeseries , type = "l", col = "red")
logRiau <- log(datainflowperbulan$Riau)
plot.ts(logRiau)
library(TTR)
RiauSMA3 <- SMA(datainflowperbulan$Riau,n=3)
plot.ts(RiauSMA3 )
library(readxl)
RiauSMA3 <- SMA(datainflowperbulan$Riau,n=8)
plot.ts(RiauSMA3 )
library(TTR)
kepulauanriauSMA3 <- SMA(datainflowperbulan$Riau,n=3)
plot.ts(RiauSMA3 )
5. Visualisasi Prediksi Data Inflow-Outflow Time Series Uang Kartal di Riau
Riauinflowtimeseries <- ts(datainflowperbulan$Riau, frequency=12, start=c(2011,1))
Riauinflowtimeseries## Jan Feb Mar Apr May Jun
## 2011 94.24460 96.39424 287.98845 160.06180 194.70583 100.67608
## Jul Aug Sep Oct Nov Dec
## 2011 143.32160 134.02960 1013.73676 341.22178 285.25779 160.83875Riauoutflowtimeseries <- ts(dataoutflowperbulan$Riau, frequency=12, start=c(2011,1))
Riauoutflowtimeseries## Jan Feb Mar Apr May Jun Jul
## 2011 478.1840 400.2459 621.3532 1005.5611 1000.3537 1365.9613 815.4338
## Aug Sep Oct Nov Dec
## 2011 2729.1022 154.4218 829.9339 873.6410 2159.9510