Analisis Peramalan Inflasi Di Kota Balikpapan Menggunakan Metode ARIMA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Inflasi yang tidak terkendali merupakan salah satu permasalahan dalam perekonomian suatu negara. Hal ini disebabkan karena inflasi dijadikan acuan untuk kebijakan moneter. Akan tetapi pengendalian laju inflasi relatif sulit dilakukan. Oleh karena itu diperlukan suatu peramalan laju inflasi yang akurat sehingga mampu memprediksi inflasi di masa yang akan datang. Penelitian ini bertujuan meramalkan inflasi di masa yang akan datang menggunakan metode ARIMA. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah inflasi Kota Balikpapan Januari 2016 sampai dengan Desember 2022. Dari hasil analisis metode ARIMA terbaik untuk meramalkan inflasi Kota Balikpapan adalah ARIMA([1,2,12],0,[6]) yang mempunyai nilai RMSE sebesar 0,22886. Penelitian lanjutan yang dapat dilakukan untuk memperbaiki akurasi peramalan inflasi Kota Balikpapan adalah penggunaan metode gabungan ataupun menambahkan variabel independen yang mampu menjelaskan inflasi Kota Balikpapan di masa yang akan datang.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle