Peramalan Inflasi di Provinsi Sulawesi Selatan dengan Model Hybrid Vector Autoregressive-Support Vector Regression dan Generalized Space Time Autoregressive-Support Vector RegressioN = Forecasting Inflation in South Sulawesi Province using Hybrid Vector Autoregressive-Support Vector Regression dnd Generalized Space Time Autoregressive-Support Vector Regression Model

Latar Belakang: Inflasi merupakan kenaikan harga barang dan jasa yang berlangsung secara umum dan terus menerus. Peramalan inflasi menjadi krusial sebagai dasar pengambilan kebijakan ekonomi yang tepat. Perubahan inflasi yang dinamis, baik akibat faktor permintaan, penawaran, maupun keterkaitan antar wilayah, menuntut adanya metode peramalan yang akurat. Pola inflasi di Provinsi Sulawesi Selatan menunjukkan pola yang saling berkaitan secara temporal dan spasial serta berpotensi mengandung pola nonlinear. Oleh karena itu, pendekatan yang mampu menangkap karakteristik data tersebut adalah model Hybrid VAR-SVR dan GSTAR-SVR . Tujuan: penelitian ini bertujuan untuk meramalkan inflasi di provinsi sulawesi selatan dengan model Hybrid VAR-SVR dan GSTAR-SVR, serta membandingkan tingkat akurasi model Hybrid VAR-SVR dan GSTAR-SVR. Metode: Penelitian ini mengkaji penerapan pendekatan deret waktu multivariat dan spasio-temporal melalui model VAR dan GSTAR yang dikombinasikan dengan SVR untuk menangkap pola nonlinear. Hasil: Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model Hybrid VAR-SVR dan GSTAR-SVR mampu meningkatkan akurasi peramalan inflasi di Provinsi Sulawesi Selatan, dengan model GSTAR-SVR menghasilkan akurasi terbaik dengan nilai RMSE terkecil dibandingkan VAR-SVR. Kesimpulan: Model Hybrid VAR-SVR dan GSTAR-SVR terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi peramalan inflasi. Model terbaik memberikan akurasi peramalan yang lebih tinggi sehingga dapat digunakan sebagai alternatif metode peramalan inflasi yang lebih andal.