Estimasi Tingkat Inflasi Nasional Menggunakan ARCH-GARCH Filter Kalman

Tingkat inflasi nasional merupakan salah satu indikator yang penting dalam menganalisis pertumubuhan perekonomian suatu negara. tidak dikelola dengan baik dapat menyebabkan negara mengalami kemunduran. Pada data tingkat digunakan model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) dan terdeteksi terdapat adanya heteroskedastisitas, sehingga time series ARCH-GARCH Conditional Heteroskedasticity-Generalized Heteroskedasticity). Model sesuai yaitu ARCH(1) nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) masih sangat besar 34,662%. Oleh karena itu, untuk mendapatkan error lebih kecil dilakukan perbaikan menggunakan Filter Kalman. Hasil akhir menunjukkan bahwa Kalman mampu memperbaiki hasil estimasi ditandai ARCH-Filter dibandingkan ARCH. terbaik pada adalah polinomial derajat 2 Q=R=0,01 memiliki terkecil 1,0035%.