Analisis Peramalan Inflasi Di Kota Balikpapan Menggunakan Metode ARIMA
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it