Rancang Bangun Dashboard Dan Prediksi Inflasi di Kota Makassar Menggunakan Model Extreme Gradient Boosting

MUHAMMAD ARYA RAMDANI. Rancang Bangun Dashboard Dan Prediksi Inflasi di Kota Makassar Menggunakan Model Extreme Gradient Boosting (dibimbing oleh Supri Bin Hj Amir, S.Si., M.Eng.) Latar Belakang. Inflasi merupakan salah satu indikator makroekonomi yang memengaruhi stabilitas perekonomian suatu daerah, termasuk Kota Makassar yang merupakan salah satu kota acuan penghitungan inflasi di Provinsi Sulawesi Selatan. Pemantauan dan prediksi inflasi yang akurat menjadi krusial bagi pemangku kebijakan maupun masyarakat umum, namun ketersediaan alat analisis yang interaktif dan mudah diakses oleh pengguna non-teknis masih terbatas. Tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang model prediksi inflasi menggunakan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) serta membangun dashboard interaktif berbasis Streamlit sebagai sarana visualisasi dan prediksi inflasi di Kota Makassar. Metode. Metode penelitian yang digunakan adalah Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), implementasi dashboard menggunakan framework Streamlit yang terintegrasi dengan model XGBoost terbaik, dilengkapi dengan fitur grafik tren. Hasil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model XGBoost memberikan performa terbaik dengan nilai MAE sebesar 0,1736%, RMSE sebesar 0,2798%, R² sebesar 0,7263, dan MASE sebesar 0,2487, serta mengungguli model Random Forest yang memperoleh nilai R² sebesar 0,68. Dashboard yang dikembangkan terdiri atas lima halaman, yaitu Beranda, EDA, Prediksi, Perbandingan Model dan informasi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa algoritma XGBoost efektif digunakan untuk memprediksi inflasi di Kota Makassar dan dashboard yang dibangun dapat menjadi sarana yang informatif serta mudah digunakan oleh masyarakat umum dalam memahami tren inflasi.