Implementasi Granger Causality dan XGBOOST dalam Prediksi Inflasi Berdasarkan Kelompok Pengeluaran (Studi Kasus : Nilai Inflasi Berdasarkan Kelompok Pengeluaran di Indonesia Periode Januari 2006 – September 2024)

Abstract

Inflasi adalah indikator ekonomi yang krusial dan berpengaruh terhadap stabilitas ekonomi serta kesejahteraan masyarakat. Inflasi yang terkendali menciptakan lingkungan ekonomi yang stabil, sedangkan inflasi yang tinggi dapat menghambat pertumbuhan ekonomi dan meningkatkan kemiskinan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan kausalitas antar kelompok pengeluaran di Indonesia dengan menggunakan metode Granger Causality, serta mengevaluasi kemampuan prediksi nilai inflasi menggunakan algoritma XGBoost berdasarkan hasil analisis kausalitas tersebut. Menggunakan data historis inflasi dari Januari 2006 hingga September 2024, hasil pengujian Granger Causality menemukan beberapa hubungan kausalitas dua arah dan satu arah antara kelompok pengeluaran. Untuk pengujian model XGBoost menghasilkan akurasi yang bervariasi dengan MAPE terkecil pada kelompok "Pendidikan, Rekreasi, Olahraga, dan Budaya" sebesar 0.8699, dan terbesar pada "Transpor, Komunikasi, dan Jasa Keuangan" sebesar 11.3127. Penelitian ini memberikan wawasan yang dapat membantu pembuat kebijakan dalam merancang strategi pengendalian inflasi yang lebih efektif dan responsif, serta membuka peluang untuk pengembangan model prediksi inflasi yang lebih baik di masa depan.