## DATA MINING DENGAN REGRESI LINIER BERGANDA UNTUK PERAMALAN TINGKAT INFLASI

## Amrin
Program Studi Manajemen Informatika AMIK Bina Sarana Informatika Jakarta amrin.ain@bsi.ac.id
Abstract —In  this  study  will  be  used  multiple linear regression  method to predict the monthly inflation  rate  in  Indonesia.  In  the  results  of  the data  analysis  is  concluded    that  the  model  of multiple linear  regression obtained  in this study is  Y=  0,241X 1 +  0,164X 2 +  0,271X 3 +    0,07X 4 + 0,040X 5 +  0,060X 6 +  0,169X7  -  0,010 . Then coefficient  of  regression  value  is  0,999  and coefficient  of  determination  value  is  0,997.  the performance  of  multiple  linear  regression    that formed  by  the  training  data  and  validated  by testing  data  generates  prediction  accuracy  rate is  very  good  with  a  Mean  Absolute  Deviation (MAD) is 0.0380, a Mean Square Error (MSE) is 0.0023, and a Root Mean Square Error (RMSE) is 0.0481.
Keywords  :  Inflation,  multiple  linear  regression, Mean Square Error
Intisari — Pada  penelitian  ini  akan  digunakan metode  prediksi  regresi  linier  berganda,  untuk memprediksi  tingkat  inflasi  bulanan  di indonesia.  Dari  hasil  analisis  data  yang dilakukan  disimpulkan  bahwa    model    regresi linier berganda yang dihasilkan pada penelitian ini    adalah Y=  0,241X 1 +  0,164X 2 +  0,271X 3 + 0,07X 4 +  0,040X 5 +  0,060X 6 +  0,169X7  -  0,010. Adapun  nilai  koefisien  regresi  sebesar  0,999 dan  koefisien  determinasi  sebesar  0,997 (99,7%).  Performa  model  regresi  linier berganda yang  dibentuk dari data training  dan divalidasi  pada  data  testing  memberikan tingkat  akurasi  prediksi  yang  cukup  baik dengan  nilai  dengan  nilai Mean  Absolute Deviation (MAD)  sebesar  0.0380, Mean  Square Error (MSE)  0.0023,  dan  nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0.0481.
Kata kunci: Inflasi, regresi linier berganda, rata- rata error kuadrat.

## PENDAHULUAN
Inflasi  adalah  kenaikan  harga  barang dan jasa secara umum dimana barang dan jasa tersebut merupakan kebutuhan pokok masyarakat atau turunnya daya jual mata uang suatu  negara  (Badan  Pusat  Statistik,  2015).
Secara  sederhana  inflasi  diartikan  sebagai meningkatnya  harga-harga  secara  umum  dan terus  menerus.  Kenaikan  harga  dari  satu  atau dua  barang  saja  tidak  dapat  disebut  inflasi kecuali  bila  kenaikan  itu  meluas  (atau mengakibatkan  kenaikan  harga)  pada  barang lainnya.  Kebalikan  dari  inflasi  disebut  deflasi (Bank Indonesia, 2015).
Kestabilan inflasi merupakan prasyarat bagi pertumbuhan ekonomi yang
berkesinambungan yang pada akhirnya memberikan manfaat bagi peningkatan kesejahteraan masyarakat. Pentingnya pengendalian
inflasi didasarkan pada pertimbangan  bahwa  inflasi  yang  tinggi  dan tidak  stabil  memberikan  dampak  negatif kepada  kondisi  sosial  ekonomi  masyarakat. Bank  Indonesia  menjelaskan  bahwa  ada  tiga dampak  negatif  dari  tingginya  nilai  inflasi  dan ketidakstabilan  inflasi.  Pertama,  inflasi  yang tinggi  akan  menyebabkan  pendapatan  riil masyarakat  akan  terus  turun  sehingga  standar hidup  dari  masyarakat  turun  dan  akhirnya menjadikan  semua  orang,  terutama  orang miskin,  bertambah  miskin.  Kedua,  inflasi  yang tidak  stabil  akan  menciptakan  ketidakpastian ( uncertainty )  bagi  pelaku  ekonomi  dalam mengambil  keputusan.  Pengalaman  empiris menunjukkan  bahwa  inflasi  yang  tidak  stabil akan menyulitkan keputusan masyarakat dalam melakukan  konsumsi,  investasi,  dan  produksi, yang  pada  akhirnya  akan  menurunkan pertumbuhan  ekonomi.  Ketiga,  tingkat  inflasi domestik  yang  lebih  tinggi  dibanding  dengan tingkat  inflasi  di  negara  tetangga  menjadikan tingkat  bunga  domestik  riil  menjadi  tidak kompetitif sehingga dapat memberikan tekanan pada nilai rupiah (Bank Indonesia, 2015). Penelitian mengenai peramalan  inflasi di  suatu  negara  mendapatkan  perhatian  yang positif  bagi  peneliti  makroekonomi.  Sebagian besar bank sentral menggunakan inflasi sebagai salah  satu  pertimbangan  untuk  mengambil kebijakan  moneter. Kebijakan moneter diambil dengan  pertimbangan  nilai  inflasi  yang  akan datang.  Nilai  inflasi  sekarang,  merupakan  hasil dari  kebijakan  yang  lalu,  mungkin  hanya memberikan informasi yang samar-samar. Bagi pemerintah,  peramalan  inflasi  merupakan
jembatan  penghubung  untuk  mengetahui  nilai inflasi  yang  akan  datang.  Penelitian  ini merupakan pengembangan peramalan inflasi di Indonesia  yang  dapat  memberikan  input  bagi Bank
Indonesia
sebagai
pertimbangan pengambilan kebijakan.
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  metode prediksi  regresi  linier  berganda,    untuk memprediksi  tingkat  inflasi  bulanan  di  masa yang  akan  datang.  Data  yang  penulis  gunakan adalah data tingkat inflasi bulanan di indonesia yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik dan Bank Indonesia.
Kelebihan  metode  regresi  linier berganda  diantaranya  melakukan  generalisasi dan  ekstraksi  dari  pola  data  tertentu,  mampu mengakuisisi  pengetahuan  walau  tidak  ada kepastian, dan mampu melakukan perhitungan secara paralel sehingga proses lebih singkat.

## BAHAN DAN METODE
1. Data Mining Data  mining adalah  rangkaian  proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang  belum  terekplorasi  dari  sebuah  basis data,  melakukan  ekplorasi  dengan  cara-cara tertentu  untuk  memanipulasi  data  menjadi informasi  yang  lebih  berharga  dengan  cara mengektraksi dan mengenali pola penting dari basis  data  (Han  &  Kamber,  2006).  Menurut Daryl  Pregibons  dalam    (Gorunescu,  2011) “ Data  mining adalah  perpaduan  dari  ilmu statistik,  kecerdasan  buatan,  dan  penelitian bidang database ”.  Nama data  mining berasal dari  kemiripan  antara  pencarian  informasi yang bernilai dari database yang besar dengan menambang  sebuah    gunung  untuk  sesuatu yang  bernilai    (Sumathi,  2006).  Keduanya memerlukan  penyaringan  melalui  sejumlah besar material, atau menyelidiki dengan cerdas untuk  mencari  keberadaan  sesuatu  yang disebut bernilai tadi.
Data  Mining  merupakan  teknologi  baru  yang sangat  berguna untuk membantu perusahaan- perusahaan    menemukan    informasi    yang sangat    penting    dari    gudang  data    mereka. Beberapa    aplikasi    data    mining    fokus    pada prediksi,  mereka meramalkan  apa  yang  akan terjadi    dalam    situasi    baru    dari    data    yang menggambarkan    apa    yang    terjadi    di    masa lalu  (Witten,  Frank,  &  Hall,  2011).
2. Regresi Linier Berganda
Analisis yang memiliki variabel bebas lebih dari  satu  disebut  analisis  regresi    linier berganda.      Teknik  regresi  linier  berganda digunakan  untuk  mengetahui  ada  tidaknya
pengaruh  signifikan  dua  atau  lebih  variabel bebas  (X1,  X2,  X3,  ...,  Xk)  terhadap  variabel terikat (Y). Model regresi linier berganda untuk populasi  dapat  ditunjukkan  sebagai  berikut (Supranto, 2004):
Y=β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 +...+ β n X n +e Model  regresi  linier  berganda  untuk populasi  diatas  dapat  ditaksir  dengan  model regresi linier berganda untuk sampel, yaitu : Ŷ=b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 +...+ b n X n dengan : Ŷ  = nilai penduga bagi variabel Y b 0 =dugaan bagi parameter konstanta b1, b2, ... bk = dugaan bagi parameter konstanta β 1 , β 2 , ... β n X = Variabel bebas
a. Uji Asumsi Klasik
1) Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  digunakan  untuk mengetahui  ada  atau  tidaknya  penyimpangan asumsi  klasik  multikolinearitas,  yaitu  adanya hubungan  linear  antar  variabel  independen dalam model regresi (Priyatno, 2008).
2) Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui  ada  atau  tidaknya  penyimpangan asumsi  klasik  autokorelasi,  yaitu  korelasi  yang terjadi  antara  residual  pada  satu  pengamatan dengan  pengamatan  lain  pada  model  regresi (Priyatno, 2008).
b. Metode Kuadrat Terkecil
Salah satu prosedur pendugaan model untuk regresi linier berganda adalah dengan prosedur Least  Square (kuadrat  terkecil).  Konsep  dari metode least Square adalah menduga koefisien regresi  (β)  dengan  meminimumkan    kesalahan atau error (Supranto, 2004).
c. Koefisien Determinasi
koefisien determinasi merupakan
Alat
untuk mengukur
tingkat kecocokan/kesempurnaan  model  regresi  atau untuk  mennyatakan  proporsi  keragaman  total nilai-nilai  peubah  Y  yang  dapat  dijelaskan  oleh nilai-nilai  peubah  X  melalui  hubungan  linier tersebut (Riana, 2012).

## 3. Analisis Data
Analisis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Regresi  linier  berganda. Model  ini  dipilih  untuk  mengetahui  seberapa besar  pengaruh  variabel  bebas  terhadap variabel  terikat  baik  secara  parsial  maupun bersama-sama. Sebelum model regresi digunakan  untuk  menguji  hipotesis,  maka terlebih dahulu dilakukan:
a.    Pengujian asumsi klasik
Dalam  penelitian  ini  uji  asumsi  klasik yang dilakukan adalah:
1.  Uji multikolinieritas
2. Uji autokorelasi
b. Pengujian Hipotesis
Apabilah  syarat  untuk    ditelitinya  suatu model  regresi  telah  terpenuhi  semua,  maka langkah selanjutnya untuk mengetahui diterima atau tidaknya hipotesis yang diajukan dalam  penelitian  ini,  dilakukan  analisis  data dengan :
1.  Uji F
2.  Uji T
4. Metode Pengumpulan Data
a. Data Primer
Data  primer    adalah  data    yang dikumpulkan    langsung    oleh  peneliti  dari responden,      dan      bukan      berasal      dari pengumpulan   data   yang   pernah   dilakukan sebelumnya.      Data    primer adalah    data yang     diperoleh    dari    sumber-sumber    asli. Sumber  asli  disini  diartikan  sebagai  sumber pertama darimana data  tersebut  diperoleh.
b. Data Sekunder
Data  sekunder  adalah  data  yang  telah diolah  dari  data  primer.  Contoh:  data kependudukan  yang  dikeluarkan  oleh  Badan Pusat  Statistik  (BPS).  Pada  penelitian  ini penulis  menggunakan  data    sekunder,  yaitu data  inflasi  bulanan  indonesia  menurut kelompok  pengeluaran    tahun  2006  –  2015 yang  dikeluarkan  oleh  BPS  lewat  website resminya  ( www.bps.go.id ,  2015).    Jenis  data sekunder    yang    lain  pada  penelitian    ini adalah semua pustaka
dan  laporan penelitian  yang  telah  dilakukan  baik  dalam bentuk  jurnal  maupun  kumpulan  seminar nasional yang    berhubungan dengan peramalan tingkat inflasi .
5. Tahap Penelitian
Terdapat beberapa tahap dalam pengolahan  data  eksperimen,  pada  penelitian ini  menggunakan  model Cross-  Standard Industry  for  Data  Mining (CRISP-DM),  yaitu seperti  terlihat  pada  diagram  di  bawah  ini: (Sumathi, 2006)
Sumber: Sumathi (2006) Gambar 1. Diagram Tahap    Penelitian

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
1. Variabel Penelitian Data  yang  diperoleh  untuk  penelitian  ini sebanyak  118 record ,  dimana  80%  dari  data tersebut  sebagai  data  training,  dan  20%  dari data  sebagai  data  testing.  Variabel  independen pada  penelitian  ini  terdiri  dari  tujuh  variabel, yaitu:  1.  Inflasi  Makanan,  2.  Inflasi  Makanan Jadi, Minuman, Rokok, dan  Tembakau, 3. Inflasi Perumahan, Air, Listrrik, Gas, dan Bahan Bakar, 4. Inflasi Sandang, 5. Inflasi Kesehatan, 6. Inflasi Pendidikan,  Rekreasi,  dan  Olahraga,  7.  Inflasi Transpor,  Komunikasi,  dan  Jasa  Keuangan, Sedangkan  variabel  dependen  adalah  variabel Inflasi Umum. Perangkat lunak yang digunakan untuk menganalisa adalah spss versi 17.0 .
2. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Multikolinearitas Hasil uji multikolinearitas dengan menggunakan spss versi 17.0 diperlihatkan oleh tabel 1 berikut ini:
Start Business Understanding Data Understanding Evaluation Modeling Data Preparation End
Tabel 1. Hasil Uji Multikolinearitas Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 x1 .751 1.332 x2 .560 1.786 x3 .644 1.553 x4 .904 1.106 x5 .739 1.353 x6 .934 1.071 x7 .803 1.245 Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan Spss 17.0
Dari  hasil  di  atas  dapat  diketahui  nilai variance inflation factor (VIF)  ketujuh variabel independen  lebih  kecil  dari  5,  sehingga  bisa diduga  bahwa  antarvarabel  independen  tidak terjadi persoalan multikolinearitas.
b. Uji Autokorelasi
Hasil uji autokorelasi dengan menggunakan spss versi 17.0 diperlihatkan oleh tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Hasil Uji Autokorelasi
Mode l
R  R Square  Durbin-Watson 1 .999 a .997 1.625 Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan

## Spss Versi 17.0
Dari hasil di atas  diketahui  nilai D (Durbin- Watson)  sebesar  1.625.  Selanjutnya  nilai tersebut dibandingkan dengan nilai penerimaan H 0 dari  tabel  D  (Durbin-Watson)  diantara 1.5151  dan  1.8264.  Karena  nilai  D  hitung terletak  pada  daerah  penerimaan  H 0 sehingga asumsi  tidak  ada  autokorelasi  dapat  diterima. Dari tabel di atas juga  diketahui nilai koefisien regresi sebesar 0,999 dan koefisien determinasi sebesar 0,997 (99,7%).

## 3. Uji Koefisien Regresi Linier Berganda
a. Uji Simultan (Uji F) Adapun  langkah-langkah  pengujiannya sebagai berikut:
1) Menentukan Formulasi Hipotesis
- H 0 : b i = 0, artinya variabel independen tidak  mempunyai  pengaruh  yang
signifikan secara bersama-sama terhadap variabel dependen.
- H 0 : b i ≠ 0, artinya variabel independen mempunyai  pengaruh  yang  signifikan secara bersama-sama terhadap variabel dependen. 2) Menentukan  derajat  kepercayaan  95%  (α = 0,05)
3)
Menentukan signifikansi -   Nilai signifikasi  ( P Value ) <           0,05 maka H 0 ditolak dan H 1 diterima.
-   Nilai  signifikasi  ( P  Value )  >  0,05  maka H 0 diterima dan H 1 ditolak.
4) Membuat kesimpulan -   Bila ( P Value ) < 0,05                   maka H 0 ditolak  dan  H 1 diterima.  Artinya variabel  independen  secara  simultan (bersama-sama)
mempengaruhi variabel dependen.
-    Bila ( P Value ) > 0,05                   maka H 0 diterima  dan  H 1 ditolak.  Artinya variabel  independen  secara  simultan (bersama-sama)  tidak  mempengaruhi variabel dependen.
Hasil  uji  F  pada  penelitian  ini  dengan menggunakan spss versi 17.0 dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Hasil Uji F Model df F Sig. 1 Regression  7 4357.58 6 .000 a Residual 88 Total 95 Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan

## Spss 17.0
Dari  hasil  uji  F  pada  penelitian  ini, didapatkan  nilai  F  sebesar  4357,586  dengan angka  signifikansi  sebesar  0,000.  Dengan tingkat  signifikansi  95%  (α  =  0,05),  angka signifikansi  sebesar  0,000  <  0,05.  Atas  dasar perbandingan  tersebut,  maka  H 0 ditolak  atau berarti  variabel  independen  mempunyai pengaruh  yang  signifikansi  secara  bersama- sama terhadap variabel dependen.
b. Uji t Hasil  uji  t  pada  penelitian  ini  dengan menggunakan spss versi 17.0 dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini:
Tabel 4. Hasil Uji t Model t Sig. 1 (Constant ) -1.346 .182 x1 91.191 .000 x2 12.835 .000 x3 25.235 .000 x4 17.434 .000 x5 2.932 .004 x6 13.516 .000 x7 69.771 .000 Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan Spss 17.0.
Dari  hasil  uji  t  pada  penelitian  ini, diketahui nilai signifikansi dari ketujuh variabel independen < 0,05, yang berarti H 0 ditolak dan H 1 diterima.  Artinya  masing-masing  dari ketujuh  variabel  independen  mempunyai pengaruh  yang  signifikan  secara  parsial terhadap variabel dependen.
4. Analisis Regresi Linier Berganda Dengan menggunakan spss versi 17.0 , maka didapatkan  hasil  uji  regresi  pada  data  training seperti pada tabel 5 berikut ini:
Tabel 5. Uji Regresi Model Unstandardized Coefficients B Std. Error 1 (Constant) -.010 .007 x1 .241 .003 x2 .164 .013 x3 .271 .011 x4 .070 .004 x5 .040 .013 x6 .060 .004 x7 .169 .002 Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan
Spss 17.0
Berdasarkan tabel di atas maka didapatkan  persamaan  regresi  linier  berganda sebagai berikut: Y=  0,241X 1 +  0,164X 2 +  0,271X 3 +    0,07X 4 + 0,040X 5 + 0,060X 6 + 0,169X7 - 0,010 Model  regresi  linier  ganda  tersebut kemudian  diterapkan  pada  data  testing. Hasilnya  seperti  diperlihatkan  oleh  tabel berikut ini:
Tabel 2.  Prediksi Inflasi  dengan Regresi Linier Berganda Tahun/Bulan Real Prediksi    error 2014 Januari 1.0700 1.17  -0.0973 Pebruari 0.2600 0.28  -0.0200 Maret 0.0800 0.07 0.0112 April -0.0200 -0.08 0.0560 Mei 0.1600 0.14 0.0219 Juni 0.4300 0.46  -0.0297 Juli 0.9300 0.99  -0.0643 Agustus 0.4700 0.46 0.0063 September 0.2700 0.24 0.0287 Oktober 0.4700 0.48  -0.0122 Nopember 1.5000 1.50 0.0012 Desember 2.4600 2.51  -0.0544 2015 Januari -0.2400 -0.12  -0.1167 Pebruari -0.3600 -0.38 0.0175 Maret 0.1700 0.15 0.0212 April 0.3600 0.28 0.0796 Mei 0.5000 0.53  -0.0283 Juni 0.5400 0.58  -0.0433 Juli 0.9300 0.95  -0.0218 Agustus 0.3900 0.40  -0.0130 September -0.0500 -0.09 0.0382 Oktober -0.0800 -0.13 0.0534 Sumber: Hasil Pengolahan (2016) 5. Performa Model
untuk mengukur ketepatan dan keakuratan    model  prediksi  inflasi  bulanan  di Indonesia  ditentukan  dengan  menghitung  nilai Mean  Square  Error (MSE), Root Mean  Square Error (RMSE),  dan Mean  Absolute  Deviation (MAD).  Perbandingan  dari  kedua  model diperlihatkan oleh tabel di bawah ini:
Tabel 5. Performa Model Model Multiple Linear Regression MAD 0.0380 MSE 0.0023 RMSE 0.0481
Sumber: Hasil Pengolahan (2016)

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa pada hasil  penelitian  dengan  menggunakan  uji  F diketahui  bahwa  variabel  dependen  secara simultan  atau  bersama-sama  berpengaruh signifikan  terhadap  variabel  dependen  dari model  regresi.  Dari  hasil  uji  t  pada  penelitian ini,  diketahui  masing-masing  dari  ketujuh variabel  independen  mempunyai  pengaruh yang signifikan secara parsial terhadap variabel dependen.  Model  regresi  linier  berganda  yang dihasilkan  pada  penelitian  ini  adalah Y= 0,241X 1 + 0,164X 2 + 0,271X 3 +  0,07X 4 + 0,040X 5 +  0,060X 6 +  0,169X7  -  0,010.  Adapun  nilai koefisien  regresi  sebesar  0,999  dan  koefisien determinasi  sebesar  0,997    (99,7%).  Performa model  regresi  linier  berganda  dalam  meramal tingkat inflasi bulanan indonesia menghasilkan tingkat  akurasi  dengan  nilai Mean  Absolute Deviation (MAD)  sebesar  0.0380, Mean  Square Error (MSE)  0.0023,  dan  nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0.0481.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  2015.  Inflasi, <http://www.bps.go.id/aboutus.php?id_ subyek=03&tabel=1&fl=2> Diunduh pada tanggal 03 Desember 2015.
Gorunescu,  Florin  (2011). Data  Mining: Concepts,  Models,  and  Techniques .  Verlag Berlin Heidelberg: Springer.
Han,  J.,&Kamber,  M.  (2006). Data  Mining Concept  and  Tehniques .San    Fransisco: Morgan Kauffman.
Priyatno,  Dwi.  (2008). Mandiri  Belajar  SPSS. Yogyakarta: MediaKom.
Riana,  Dwiza.  (2012). Statistika  Deskriptif  itu mudah . Jakarta: Jelajah Nusa.
Sumathi,  &  S.,  Sivanandam,  S.N.  (2006). Introduction  to  Data  Mining  and  its Applications . Berlin Heidelberg New York: Springer
Supranto, J. 2004. Analisis  Multivariat Arti dan Interpretasi. Rineka Cipta. Jakarta.
Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2011). Data Mining:  Practical  Machine  Learning  and Tools .  Burlington:  Morgan  Kaufmann Publisher.
Amrin,  S.Si,  M.Kom.          Dompu 10  Agustus  1980.  Tahun  2003 lulus  dari  Program  Strata  Satu (S1) Jurusan Matematika Universitas Diponegoro Semarang.  Tahun  2014    lulus dari  Program  Strata  Dua  (S2)
Jurusan  Magister  Ilmu  Komputer  STMIK  Nusa Mandiri  Jakarta.  Pekerjaan  saat  ini  sebagai Dosen  AMIK  BSI  Jakarta    sejak  tahun  2007. Telah  menulis  beberapa  paper  di  beberapa jurnal diantaranya Jurnal TECHNO STMIK Nusa Mandiri,  Jurnal  Teknik  Komputer  AMIK    BSI Jakarta  dan  Jurnal  PARADIGMA  AMIK  BSI Jakarta.