## ANALISIS INFLASI MENGGUNAKAN DATA GOOGLE TRENDS DENGAN MODEL ARIMAX DI DKI JAKARTA *
Newton 1 , Anang Kurnia 2‡ , and I Made Sumertajaya 3
1 Department of Statistics, IPB University, Indonesia, newton0689@gmail.com
2 Department of Statistics, IPB University, Indonesia, anangk@apps.ipb.ac.id
3 Department of Statistics, IPB University, Indonesia, imsjaya.stk@gmail.com
‡ corresponding author
Indonesian Journal of Statistics and Its Applications (eISSN:2599-0802) Vol 4 No 3 (2020), 545 - 556
Copyright  ©  2020  Newton,  Anang  Kurnia,  and I  Made  Sumertajaya.   This  is  an  open-access  article distributed  under  the  Creative  Commons  Attribution  License,  which  permits  unrestricted  use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
Inflation is one of the important economic indicators to show economic symptoms of region’s price level. DKI Jakarta is the capital city of Indonesia which is chosen as the center of the economic barometer because it can provide the largest contribution and influence  to  the  Indonesian  economy.  ARIMAX  model  is  used  to  estimate  by  adding independent variables in Google Trends data. Google Trends data is explored based on seven  expenditure  groups  published  by  CPI  and  Google  Trends  data  is  used  from January  2013  to  March  2019.  The  purpose  of  this  study  was  to  compare  the  best forecasts through the ARIMA and ARIMAX model approaches by using BPS data and the results of the exploration of Google Trends data, interest rate data, exchange rate data  to  see  the  effect  of  inflation  in  DKI  Jakarta.  Specifically,  this  research  explores whether Google Trends data can provide good information in forecasting inflation in DKI Jakarta. The results of data analysis indicate that the forecasting results are close to the original  BPS  data  with  the  best  forecasting  model,  namely  ARIMAX  (2,0,3)  all  X variables.  Forecasting  using  Google  trends  data  is  good  enough  to  be  used  in forecasting inflation, especially in DKI Jakarta.
Keywords : ARIMAX, forecasting, google trends, inflation.
* Received Aug 2020; Accepted Nov 2020; Published online on Nov 2020

## 1.  Pendahuluan
Inflasi  merupakan  salah  satu  faktor  ekonomi  yang  penting  dalam  pertumbuhan ekonomi  suatu  negara.  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  mendefinisikan  inflasi  sebagai peningkatan harga barang dan jasa terhadap kebutuhan masyarakat secara rata-rata. Kebutuhan akan ketersedian  barang dan jasa perlu dikendalikan agar tidak terjadi laju inflasi.  Menurut  Pratidina  (2012)  pentingnya  pengendalian  inflasi  dikarenakan  inflasi yang tinggi menimbulkan dampak negatif terhadap kondisi sosial ekonomi masyarakat.
Inflasi merupakan indikator ekonomi penting dalam menunjukkan gejala ekonomi tingkat harga suatu wilayah. Indeks harga konsumen (IHK) adalah salah satu indikator ekonomi makro dan digunakan dalam mengukur inflasi suatu wilayah ([BPS], 2017). Berdasarkan  hasil  survey  biaya  hidup  (SBH),  IHK  digunakan  oleh  BPS  untuk memonitor perkembangan harga barang dan jasa di setiap kabupaten atau kota pada tujuh  kelompok  pengeluaran.  Tujuh  kelompok  pengeluaran  tersebut  adalah  bahan makanan,  makanan  jadi,  transportasi,  pendidikan,  kesehatan,  sandang,  dan perumahan. Selain itu ada indikator tambahan lain yang mempengaruhi inflasi yaitu nilai tukar dan suku bunga.
Pengendalian inflasi di Indonesia dikendalikan oleh Bank Indonesia  karena pada dasarnya pembentukan inflasi nasional merupakan angka agregat dari inflasi regional. Sebagai bukti, inflasi nasional dihitung berdasarkan rataan dari beberapa kota yang disurvei  oleh  BPS.  Kota  DKI  Jakarta  merupakan  ibukota  Indonesia  dipilih  sebagai sentra barometer perekonomian, karena dapat memberikan kontribusi dan pengaruh paling besar pada perekonomian Indonesia. Pada Desember 2019, BPS mencatat DKI Jakarta  mengalami  inflasi  0.30  persen  yang  disebabkan  naiknya  harga  bahan makanan sebesar 0.94 persen. Selama Januari-Desember tahun 2019 inflasi di DKI Jakarta mencapai 3,23 persen, lebih rendah dari inflasi pada periode yang sama tahun sebelumnya yaitu sebesar 3,27 persen ([BPS], 2019).
Demi terwujudnya kestabilan inflasi yang akan memberikan dampak postitif  bagi perekonomian  maka  salah  satu  upaya  yang  dapat  dilakukan  adalah  peramalan ( forecasting ). Secara umum, perhitungan peramalan dapat menggunakan data deret waktu. Menurut Wei (2006) data deret waktu adalah pengamatan berdasarkan urutan waktu  dan  antara  pengamatan  yang  berdekatan  memiliki  korelasi,  yaitu  setiap pengamatan  dari  suatu  peubah,  berkorelasi  dengan  peubah  itu  sendiri  pada  waktu sebelumnya.
Salah  satu  model  deret  waktu  yang  banyak  digunakan  adalah  ARIMA ( Autoregressive  Integrated  Moving  Average ).  Model  ARIMA  adalah  model  yang sederhana  karena  hanya  melibatkan  perilaku  dari  peubah  itu  sendiri  atau  peubah tunggal. Salah satu modifikasi dari ARIMA adalah Autoregressive Integrated Moving average with exogenous (ARIMAX). Pada model ARIMAX, peubah-peubah lain yang memiliki pengaruh signifikan terhadap data ditambahkan ke dalam pemodelan deret waktu ARIMAX untuk meningkatkan nilai akurasi. Telah banyak literatur yang mengkaji mengenai  pemodelan  inflasi  dengan  menggunakan  teknik  analisis  deret  waktu. Stephani et al . (2015)  melakukan penelitian pemodelan inflasi nasional berdasarkan faktor  ekonomi  makro  menggunakan  pendekatan time  series klasik  dan  ANFIS. Eksiandayani, (2016) melakukan penelitian tentang peramalan inflasi umum dan inflasi menurut kelompok pengeluaran dengan metode hibrida ARIMAX-NN.
Penelitian  inflasi  menggunakan  model  ARIMAX  dengan  menambahkan  peubah seperti nilai tukar rupiah terhapad dollar Amerika, suku bunga, dan peubah bebas lain sudah  banyak  dilakukan.  Perlu  dilakukan  penambahan  peubah  eksogen  luar  yang diharapkan  akan  mampu  mengungkap  pengaruh  lainnya.  Alternatif  yang  dapat digunakan adalah menggunakan data google trends. Google trends adalah salah satu platform yang disediakan oleh Google Inc yang mampu mengungkap data dan grafik. Google  trends  mampu  mengungkap  hasil  penelusuran  berdasarkan  kategori, waktu, lokasi kueri, dan jenis penelusuran. Keakuratan data Google trends pertamakali diteliti oleh Choi & Varian (2012) untuk meramal pembelian mobil, penjualan ritel, dan pembelian perumahan di Amerika dengan menggunakan model autoregresif. Vicente et al . (2015) menggunakan data Google trends dalam meramalkan pengangguran di negara  Spayol  dengan  model  ARIMAX.  Pati  &  Padhi  (2017)  menggunakan  model ARIMAX  untuk  memperkirakan  kedatangan  dan  tujuan  wisata  menggunakan  data Google trends di kota Kerala.
Berdasarkan  uraian  diatas,  penelitian  ini  bertujuan  adalah  membandingkan ramalan  terbaik  melalui  pendekatan  model  ARIMA  dan  ARIMAX  dengan mengunakkan data BPS dan hasil eksplorasi data Google Trends, data suku bunga, data nilai tukar untuk melihat  pengaruh inflasi di DKI Jakarta. Secara spesifik, pada penelitian ini dieksplorasi apakah data Google Trends mampu memberikan informasi yang baik dalam peramalan inflasi di DKI Jakarta.

## 2.  Metodologi

## 2.1 Data
Data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Inflasi  Provinsi  DKI  Jakarta mulai dari Januari 2013 sampai dengan Maret 2019. Data inflasi didapatkan dari hasil publikasi  BPS,  data  nilai  tukar  Rupiah  terhadap  Dollar  dan  suku  bunga  didapatkan publikasi  Bank  Indonesia  (BI),  data  kelompok  pengeluaran  berdasarkan  Google trends. Peubah bebas dan peubah respon bebas yang digunakan terdapat pada Tabel 1.

## 2.2 Metode
Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1.  Persiapan data
Data dibagi menjadi dua bagian yaitu data training (Januari 2013-September 2018) dan data testing (Oktober 2018-Maret 2019).
2.  Eksplorasi data untuk mengetahui  stasioneritas  data  dan  mendapatkan  kandidat model.
Eksplorasi pola menggunakan uji Augmented Dicky-Fuller (ADF) untuk mengecek stasioneritas  data.  Selanjutnya  dengan  menggunakan  plot  Autocorrelation Function  (ACF)  dan  plot  Parsial  Autocorrelation  Function  (PACF)  untuk mendapatkan kandidat model yang terbaik.
Tabel 1: Peubah respon dan peubah penjelas Jenis Peubah Peubah Nama peubah Peubah Respon Y Inflasi DKI Jakarta ( % ) MKN Kelompok  bahan  makanan  dan  Kelompok makanan jadi (popularitas relatif) RMH Kelompok perumahan TKK Kelompok  transportasi,  jasa  keuangan,  dan komunikasi (popularitas relatif) Peubah Penjelas  PRO Kelompok pendidikan, rekreasi, dan olahraga (popularitas relatif) SDG Kelompok sandang (popularitas relatif) KSN Kelompok kesehatan (popularitas relatif) INU Inflasi  umum  Google  trends  (popularitas relatif) NT Nilai  tukar  Rupiah  terhadap  Dollar  US (Rp/USD) SB Suku bunga Bank Indonesia (%) D Dummy  (Pemilu,  Ramadhan/Hari  raya  Idul Fitri, tahun ajaran baru)
3.  Pemodelan ARIMA
a.  Model ARIMA terbaik yang diperoleh dari uji ADF serta plot  ACF dan PACF. Pemilihan model terbaik berdasarkan AIC terkecil.
b.  Melakukan diagnostik, peramalan dan evaluasi ramalan.
4.  Pemodelan ARIMAX
a.  Menggunakan model ARIMA berdasarkan model terbaik langkah 3.
b.  Pemodelan ARIMAX dilakukan dengan penambahan peubah suku bunga, nilai tukar, tujuh kelompok pengeluaran Google trends (Inflasi GT, GT makan, GT perumahan, GT kesehatan, GT transportasi, GT pendidikan, GT sandang) dan dummy. Untuk dummy terdiri dari gabungan pemilu, Ramadhan/Hari raya Idul Fitri, tahun ajaran baru dengan nilai 1.
c.  Membentuk kandidat-kandidat model:
i.  ARIMAX dengan masing-masing peubah suku bunga, nilai tukar, dan tujuh kelompok pengeluaran Google Ttrends.
ii.  ARIMAX  dengan  semua  peubah  variabel  yang independent (suku bunga, nilai tukar, dan tujuh kelompok pengeluaran Google trends.
d.  Membentuk kandidat-kandidat model dengan distribusi lag . cross correlation function (CCF) digunakan untuk melihat korelasi silang antara dua bebas 𝑋 , antara peubah Inflasi BPS dengan semua peubah penjelas untuk menggetahui jarak waktu ( lag )
i.  ARIMAX dengan distribusi Lag ii.  ARIMAX dengan distribusi Lag dan dummy
e.  Melakukan evaluasi pada langkah (c) dan (d) berdasarkan pengaruh nilai AIC terkecil. Evaluasi ramalan akan dibandingkan dengan data BPS.
5.  Memilih estimasi model terbaik dari model ARIMA dan ARIMAX dengan kandidat- kandidat sebelumnya.
6.  Evaluasi model dengan menghitung mean absolute error (MAPE) dan mean square error (MSE)
7.  Pemilihan model terbaik berdasarkan hasil ramalan model.

## 3.  Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Eksplorasi Data
Eksplorasi data merupakan tahap awal yang dilakukan untuk mengidentifikasi model. Langkah  awal  akan  dilihat  perbandingan  inflasi  pada  data  Google  trends. Perbandingan inflasi dan inflasi Google trends  DKI Jakarta dari bulan Januari 2013 sampai dengan Januari akan ditunjukkan oleh Gambar 1.
Gambar 1: Plot perbandingan inflasi dan inflasi Google trends DKI Jakarta dari Januari 2013 sampai Januari 2019.
Gambar 1 menunjukkan grafik inflasi Google trends menunjukkan pola stabil. Pada titik tertentu inflasi Google trends menunjukkan titik yang hampir sama dengan inflasi aktual DKI Jakarta. Namun di beberapa titik kejadian inflasi aktual menunjukkan inflasi bergerak  naik  yang  diikuti  dengan  inflasi  Google  trends.  Untuk  tujuh  kelompok pengeluaran data Google trends, yang memberi pengaruh penelusuran terbesar yaitu transportasi dan pendidikan yang ditunjukkan oleh Gambar 2.
Gambar 2: Google trends transportasi, jasa keuangan dan komunikasi dari bulan Januari 2013 sampai Maret 2019.
Gambar 2 menunjukkan bahwa penelusuran terhadap bidang Transportasi, Jasa Keuangan  dan  Komunikasi  relative  besar.  Google  trends  mencatat  penelusuran tertinggi terjadi pada bulan Januari 2016 dan 2019. Tingkat penelusuran paling sedikit terjadi pada bulan Februari 2018.

## 3.2 Model Autoregressive Integrated Moving  Average (ARIMA)
Identifikasi orde pada model ARIMA dilakukan dengan melihat pola data yang sudah stasioner.  Pemeriksaan  stasioneritas  dapat  dilakukan  dengan  plot  ACF  dan  PACF. Hasil plot ACF dan PACF ditunjukkan oleh Gambar 3.
(a) (b)
Gambar 3: Plot (a) ACF dan (b) PACF
Pada  Gambar  3(a)  mengindikasikan  bahwa  plot  ACF  menunjukkan  ordo  2  atau AR(2)  dan  Gambar  3(b)  plot  PACF  menunjukkan  ordo  3  atau  MA(3).  Didapatkan kandidat  model  ARIMA  berdasarkan  ACF  dan  PACF  adalah  ARIMA(2.0.0), ARIMA(0.0.3) dan ARIMA(2,0,3).
Ukuran keakuratan ramalan yang digunakan untuk mengidentifikasi model adalah Akaike ’s Information Criterion (AIC).  Berdasarkan tiga model diatas didapatkan nilai AIC terkecil yaitu model ARIMA(2,0,3) dengan nilai AIC 108.92 sebagai model terbaik.
Pemeriksaan diagnostik ada model pada model ARIMA(2,0,3) dengan uji Shapiro- Wilk  dengan  nilai p-value lebih  kecil  dari  5  persen  dan  uji  Ljung-Box  tidak  terdapat autokorelasi.  Disimpulkan  bahwa  model  ARIMA(2,0,3)  telah  memenuhi  asumsi independent (saling bebas).

## 3.3 Model Autoregssive Integrated Moving Average Exogenous (ARIMAX)
Pembentukan model ARIMAX dilakukan berdasarkan model terbaik yang didapatkan sebelumnya yaitu dari model ARIMA (2,0,3). Pada penelitian ini model ARIMAX dibagi berdasarkan  peubah  bebas  dan  berdasarkan lag. Penentuan lag dari  peubah 𝑋 dilakukan  dengan  mancari  nilai  fungsi  korelasi  silang  atau  CCF  ( cross  correlation function ). Salah satu hasil lag yang signifikan akan ditunjukkan oleh Gambar 4.
Gambar 4: Hasil lag signifikan untuk suku bunga
Gambar 4 menunjukkan bahwa suku bunga dengan lag signifikan pada lag 6, hal ini terjadi setelah 6 bulan inflasi terjadi.  Variabel GT transportasi lag yang signifikan pada lag 3. Untuk variabel GT sandang dengan lag yang signifikan pada lag 4. Untuk variabel yang tidak signifikan akan dipakai lag 0. Untuk dummy adalah gabungan dari pemilu,  Ramadhan/Hari  raya  Idul  Fitri,  tahun  ajaran  baru  dengan  nilai dummy =  1. Berdasarkan fungsi CCF pada variabel 𝑋 ,  beberapa variabel yang signifikan adalah suku bunga, GT transportasi dan GT sandang.

## 3.3.1  Model  ARIMAX,  Suku  Bunga,  Nilai  Tukar  dan  Tujuh  Kelompok Pengeluaran Google Trends
Perhitungan model ARIMA(2,0,3) dengan peubah-peubah bebas ( 𝑋 ) bertujuan untuk melihat pengaruh terhadap inflasi. Peubah bebas seperti suku bunga, nilai tukar, Inflasi GT, GT makanan, GT makanan, GT perumahan, GT kesehatan, GT transportasi, GT perumahan, GT pendidikan, GT sandang akan menjadi peubah dalam pembentukan model  ARIMAX.  Didapatkan  hasil  bahwa  masing-masing  peubah  bebas  terhadap model  ARIMAX(2,0,3)  tidak  cukup  kuat  mempengaruhi  model.  Hasil 𝑝 - value menunjukkan semua model tidak ada yang signifikan pada taraf 5 persen.

## 3.3.2  Model ARIMAX Semua Peubah Bebas
Variable signifikan terhadap semua peubah bebas adalah pemodelan ARIMAX(2,0,3) hasil inflasi GT dan GT makan. Hal ini dipengaruhi oleh penelusuran yang sering dicari pada  Google  search.  Kedua  peubah  tersebut  menjadi  yang  paling  banyak  dicari karena berhubungan dengan dampak kenaikan inflasi. Meskipun GT Pendidikan tidak signifikan  terhadap  model  tetapi  mengindikasikan  mempunyai  pengaruh  terhdap inflasi.
Tabel 2: Dugaan parameter model ARIMAX semua peubah bebas 𝑋 Peubah Dugaan Parameter Galat Baku 𝑡 -hitung 𝑝 - value Intersep 0.9486 0.6567 1.4445 0.1486 MA(1) -0.5010 0.3712 -1.3497 0.1771 MA(2) -0.0954 0.2968 -0.3214 0.7479 MA(3) -0.4036 0.2129 -1.8957 0.0581 AR(1) 0.4201 0.4018 1.0456 0.2958 AR(2) -0.1773 0.2775 -0.6389 0.5229 Suku bunga 0.0751 0.0252 2.9802 0.0029 Nilai tukar -7.9926 x 10 -5 3.5911 x 10 -5 -2.2256 0.0260 Inflasi GT -0.0135 0.0066 -2.0455 0.0402 GT Makanan 0.0030 0.0016 1.8750 0.0574 GT Perumahan 0.0015 0.0010 1.5000 0.1241 GT Kesehatan 3.8413 x 10 -5 0.0017 0.0226 0.9824 GT Transportasi 0.0007 0.0010 0.7000 0.4594 GT Pendidikan 0.0026 0.0016 1.6250 0.0979 GT Sandang -0.0020 0.0025 -0.8000 0.4222

## 3.3.3  Model ARIMAX dengan  Distribusi Lag
Hasil  model  ARIMAX(2,0,3)  sebelumnya,  dengan  variabel  yang  sudah  signifikan menggunakan  fungsi  CCF  akan  digunakan  untuk  melihat  pengaruh  inflasi.  Peubah yang signifikan yaitu suku bunga ( lag 6), GT transportasi ( lag 3), GT sandang ( lag 4), dan  GT  makanan  ( lag 0).  GT  makan  akan  digunakan  pada  model  bertujuan  untuk melihat  pengaruh  pencarian  makan  pada  Google  walaupun  tidak  signifikan.Model
ARIMAX(2,0,3) dengan memodelkan semua peubah menghasilkan dugaan parameter ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3: Dugaan Parameter Model ARIMAX Distribusi Lag Peubah Dugaan Parameter Galat Baku 𝑡 -hitung 𝑝 -v alue Intersep 0.1279 0.3722 0.3436 0.7312 MA(1) -0.7951 0.1561 -5.0935 3.515 × 10 -7 MA(2) 0.7238 0.1808 4.0033 6.231 × 10 -5 MA(3) 0.2614 0.1551 1.6854 0.0919 AR(1) 0.9711 0.0298 32.5873 2.2 × 10 -16 AR(2) -0.9878 0.0179 -55.1844 2.2 × 10 -16 Peubah Dugaan Parameter Galat Baku 𝑡 -hitung 𝑝 -v alue Suku Bunga( lag 6) 0.0592 0.0590 1.0034 0.3159 GT  TKU (lag 3) -0.0010 0.0010 -1.0000 0.3352 GT Sandang (lag4) 0.0004 0.0020 0.2000 0.8271 GT Makanan ( lag 0) 0.0015 0.0017 0.8824 0.3833
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  hasil  bahwa  dugaan  parameter  model  ARIMAX(2,0,3) pada  masing-masing  peubah  dengan  distribusi lag tidak  cukup  kuat  mempengaruhi model.  Pengaruh  dari lag yang  berbeda-beda  pada  setiap  peubah  bebas menyebabkan tidak ada perubahan yang signifikan. Disimpulkan bahwa peubah bebas tidak mengindikasikan mempengaruhi inflasi.

## 3.3.4  Model ARIMAX Lag dan Dummy
Tahapan  yang  sama  juga  dilakukan  pada  peubah dummy .  Model  ARIMAX(2,0,3) dengan  variabel  yang  sudah  signifikan  menggunakan  fungsi  CCF  dengan penambahan variabel dummy .  Hasil dengan penambahan dummy di tunjukkan oleh Tabel 4.
Tabel 4 menunjukkan bahwa bahwa masing-masing peubah bebas terhadap model ARIMAX(2,0,3)  dengan  distribusi lag dan dummy tidak  yang  cukup  kuat mempengaruhi  model.  Untuk dummy yang  menunjukkan  tidak  signifikan mengindikasikan  bahwa dummy mempengaruhi  inflasi.  Disimpulkan  bahwa dummy untuk pemilu, Ramadhan/Hari raya Idul Fitri, tahun ajaran baru cukup mempengaruhi inflasi.
Model  terbaik  diperoleh  berdasarkan  pemodelan  ARIMAX  dengan  variabel  yang telah ditetapkan. Kebaikan model diambil berdasarkan nilai AIC terkecil. Untuk setiap model ARIMAX(2,0,3) didapatkan AIC terkecil yaitu ARIMAX semua peubah X dengan nilai AIC sebesar 109.19.
Tabel 4: Dugaan parameter model ARIMAX lag dan dummy
Peubah Dugaan Parameter Galat Baku 𝑡 -hitung 𝑝 - value Intersep -0.1729 0.3775 -0.4580 0.6468 MA(1) 0.0061 0.6599 0.0092 0.9926 MA(2) 0.3383 0.3597 0.9405 0.3469 MA(3) -0.1286 0.1828 -0.7035 0.4816 AR(1) 0.2498 0.6068 0.4117 0.6806 AR(2) -0.4485 0.4089 -1.0969 0.2727 Suku bunga( lag 6) 0.0734 0.0585 1.2547 0.2102 GT  TKU ( lag 3) -0.0005 0.0011 -0.4546 0.6575 GT Sandang ( lag 4) 0.0012 0.0025 0.4800 0.6346 GT Makanan ( lag 0) 0.0021 0.0020 1.0500 0.2832 Dummy( lag 0) 0.3261 0.1879 1.7355 0.0826

## 3.4  Diagnostik Model
Pemodelan regresi linier memiliki asumsi yang harus dipenuhi yaitu sisaan yang tidak saling berkorelasi (white noise) dan sisaan yang berdistribusi normal. Pengujian model terbaik  dilakukan  berdasarkan  hasil  model  terbaik  yang  telah  didapatkan ARIMAX(2,0,3)  semua  peubah.  ARIMAX(2,0,3)  semua  variabel  menunjukkan  nilai probabilitas ( 𝑝 - value ) lebih besar dari taraf signifikan sehingga model dapat diterima. Pengujian  sisaan  menunjukkan  tidak  ada  autokelasi  dimana  nilai  probabilitas  lebih kecil dari taraf signifikan. Untuk ARIMAX(2,0,3) semua variabel semua asumsi sudah terpenuhi.

## 3.5  Evaluasi Peramalan dan Perbandingan Model
Peramalan  dilakukan  untuk  memastikan  keakuratan  ramalan  dari  model.  Hasil ramalan inflasi akan ditampilkan untuk 6 bulan kedepan dibandingkan terhadap nilai aktualnya. Untuk model ARIMAX(2,0,3) semua peubah 𝑋 nilai ramalannya terhadap inflasi akan disajikan Gambar 5.
Pada Gambar 5 menunjukkan bahwa ramalan semua peubah 𝑋 hasil peramalan antara data asli dan data ramalan terdapat sedikit perbedaan. Namun hasil peramalan model tersebut  telah  mendekati data asli.  Hasil ramalan dapat dilihat melalui  hasil plot perbandingan ARIMAX(2,0,3) semua variabel data aktual dengan data ramalan. Hal  ini  dipengaruhi  oleh trends pencarian  Google  Trends  dengan  peristiwa  atau kejadian inflasi yang berlangsung.

## 3.6  Pemilihan Model Terbaik
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, pemilihan model terbaik diambil dari hasil pemodelan  ARIMA  dan  ARIMAX.  Kedua  pendekatan  model  deret  waktu  yang digunakan  untuk  menganalisis  ramalan  menunjukkan  hasil  ramalan  cukup  yang berbeda. Hasil ramalan dengan ARIMA(2,0,3) memperlihatkan nilai yang hampir sama dengan nilai yang dikeluarkan BPS. Penambahan variabel pada model ARIMAX(2,0,3) semua  peubah 𝑋 terdapat  perbedaan  yang  jelas.  Hal  ini  disebabkan  penambahaan dari peubah Google trends pada model.
Model  terbaik  diambil  dari  nilai  AIC  terkecil,  penduga  parameter  signifikan,  nilai MSE  dan  nilai  MAPE  terkecil.  Tabel  5  menunjukkan  keseluruhan  model  penelitian dengan  nilai  MSE  dan  MAPE.  Berdasarkan  nilai  MSE  dan  MAPE  terkecil  dari keseluruhan  model  maka  model  ARIMAX(2,0,3)  semua  peubah 𝑋 yang  paling mendekati model terbaik. Hal ini ditunjukkan dengan hasil MSE sebesar 0.1  dengan penambahan beberapa peubah.
Tabel 5: Nilai MSE dan MAPE.
Model MSE MAPE ARIMA(2,0,3) 0.0289 49.6724 ARIMAX(2,0,3) semua peubah  0.1007 103.2589

## 4.  Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  eksplorasi  data Google trends  berdasarkan  tujuh  kelompok  pengeluaran  diperoleh  transportasi  dan pendidikan. Berdasarkan hasil pemodelan dari eksplorasi data diperoleh model terbaik yaitu ARIMAX(2,0,3) semua peubah 𝑋 . Hasil ramalan ARIMAX(2,0,3) semua peubah 𝑋 menunjukkan  hasil  ramalan  yang  cukup  baik.  Karena  hasil  ramalan  hampir  sama dengan data asli BPS. Dengan demikian, maka dapat disimpulkan bahwa penelitian dengan  menggunakan  data  Google  trends  cukup  baik  untuk  dilakukan  peramalan khususnya  kota  DKI  Jakarta  tetapi  tidak  dapat  digunakan  sebagai  acuan  kebijakan keputusan.

## Daftar Pustaka
[BPS] Badan Pusat Statistik. (2017). Indeks Harga Konsumen dan Inflasi DKI Jakarta . Jakarta(ID): BPS.
[BPS] Badan Pusat Statistik. (2019). Perkembangan Indeks Harga Konsumen Provinsi DKI Jakarta . Jakarta(ID): BPS.
Choi, H., & Varian, H. (2012). Predicting the Present with Google Trends. Economic Record , 88 : 2 –9.
Eksiandayani,  S.  (2016). Pemodelan  Peramalan  Inflasi  Umum  dan  Inflasi  menurut Kelompok  Pengeluaran  Indonesia  dengan  Metode  Hibrida  ARIMAX  [tesis] . Surabaya(ID): Institut Sepuluh Nopember.
Pati, R. K., & Padhi, S. S. (2017). Quantifying potensial tourist behavior in choice of destinition using Google Trends. J. Tourism Management Perspecives , 24 : 34 –47.
Pratidina. (2012). Analisis pengaruh guncangan eksternal dan internal terhadap inflasi di Indonesia [tesis] . Bogor(ID): Institut Pertanian Bogor.
Stephani,  C.,  Suharsono,  A.,  &  Suhartono.  (2015).  Peramalan  Inflasi  Nasional Berdasarkan Faktor Ekonomi Makro Menggunakan Pendekatan Time Series Klasik dan ANFIS. J. Sains Dan Seni ITS , 4 (1): 67 –72.
Vicente, M. R., Lopez-Menendez, A. J., & Perez, R. (2015). Forecasting unemployment with  Internet  Search  Data:  Does  it  help  to  Improve  Predictions  when  Job Destruction is Skyrocketing? J. Technological Forecasting and Social Change , 93 : 132 –139.
Wei, W. W. S. (2006). Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Method 2nd Edition . New York(US): Pearson Education, Inc.