## PENERAPAN SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) UNTUK PERAMALAN INFLASI BULANAN NASIONAL
Husnul Khatimi 1) , Muhammad Alkaff 2) , dan Dewi Rizqia Najipah 3)
Program Studi Teknologi Informasi Fakultas Teknik, Universitas Lambung Mangkurat Jl. Brigjen H. Hasan Basri, Kayu Tangi, Banjarmasin, Indonesia 70123
e-mail: hkhatimi@ulm.ac.id 1 , m.alkaff@ulm.ac.id, 19dewi@gmail.com 3

## Abstrak
Peramalan tingkat inflasi menjadi penting untuk bisa membantu pemerintah dalam membuat kebijakan sebagai upaya menjaga stabilitas inflasi.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Support  Vector  Regression  (SVR)  menggunakan  input  inflasi  umum  serta inflasi  yang  diukur  dengan  IHK  yang  dikelompokkan  berdasarkan  kelompok.  Hasil  model  prediksi  yang  paling  baik  dari  percobaan terhadap data inflasi menurut kelompok komoditi dengan menggunakan metode SVR (Support Vector Regression) yaitu model dengan kombinasi  parameter C  sebesar 0,37, epsilon (ε)  sebesar 0,001 dan gamma (γ) sebesar 12,5365 dengan nilai RMSE terhadap data validasinya sebesar 0.0011, dan nilai RMSE terhadap data testingnya sebesar 0.0477 dengan nilai 𝑅 2 terhadap data validasinya sebesar 0.9999,
Kata Kunci : peramalan; inflasi; support vector regression (SVR), RMSE

## Abstract
Forecasting the inflation is important in order to assist government in taking policy as an effort to maintain inflation stability.This study aims to forecast monthly inflation in Indonesia using general inflation and inflation that divided into 7 expenditure categories where the overall data can be obtained from Badan Pusat Statistik. The method used to forecast inflation is Support Vector Regression (SVR) with RBF kernel. RMSE value of 0,0011 was obtained from the test result using validation data and 0,0477 using testing data with value of parameter  C  is  0,37,  value  of  parameter  epsilon (ε)   is  0,001  and  value  of  parameter  gamma  (γ) is  12,5365  with  value  of 𝑅 2 using validation data is 0,9999.
Keywords:  forecasting; inflation; support vector regression (SVR), RMSE

## I. P ENDAHULUAN
nflasi dapat diartikan sebagai presentase kenaikan harga dari beberapa barang maupun jasa yang dikonsumsi rumah tangga secara umum. Beberapa barang maupun jasa dapat mengalami kenaikan harga sementara beberapa yang lain mengalami penurunan namun tidak menutup kemungkinan adanya barang yang harganya tidak berubah sama sekali dibandingkan dengan periode sebelumnya. Hitungan dari perubahan harga tersebut dicakup pada suatu indeks harga yang disebut dengan Indeks Harga Konsumen (IHK) atau Consumer Price Indeks (CPI).
Presentase kenaikan IHK disebut dengan nama inflasi, sementara deflasi merupakan kebalikan dari inflasi yaitu penurunan dari  presentase  kenaikan  IHK  [1].  Boediono  menyatakan  bahwa  apabila  kenaikan  harga  hanya  berasal  satu-dua  barang maupun jasa saja, maka hal tersebut tidak dapat dikatakan sebagai inflasi. Menjadi pengecualian apabila kenaikan tersebut berkembang dan mengakibatkan kenaikan pada sebagian besar dari harga barang-barang maupun jasa lainnya. Dengan kata lain, inflasi dapat dikatakan sebagai proses menurunnya nilai mata uang secara berkelanjutan[1].
Inflasi dapat dijadikan sebagai indikator dalam mencerminkan kecenderungan umum tentang perubahan harga. Indikator ini nantinya dapat digunakan sebagai informasi dasar guna dilakukannya pengambilan keputusan baik itu tingkat ekonomi makro  ataupun  mikro,  baik  fiskal  maupun  moneter.  Dalam  cakupan  yang  lebih  luas  (makro)  nilai  inflasi  mencerminkan kondisi atau stabilitas dari perekonomian dan moneter[2]. Sehingga menurut Endri untuk mrnganalisis perekonomian negara, inflasi  dapat  menjadi  indikator  yang  sangat  penting  [3]. Berdasarkan  hal  tersebut  maka  peramalan  tingkat  inflasi  menjadi penting untuk dapat membantu pemerintah dalam memutuskan kebijakan selaku upaya dalam menjaga stabilitas inflasi.
Beberapa  metode  dapat  digunakan  dalam  peramalan,  salah  satunya  adalah  Support  Vector  Regression  (SVR).  SVR merupakan model pengembangan SVM dalam hal regresi di mana SVM diperkenalkan pertama kali sebagai konsep unggulan dalam bidang pengenalan pola, algoritma ini mampu memilih model otomatis juga tidak memiliki masalah dalam data training
I
yang menghasilkan rasio kesalahan sangat kecil ketika dibandingkan (overfitting) dan menjadi populer berkat kesuksesannya dalam mengenali digit tulisan tangan dengan nilai error sebesar 1%.[6][7][8].
Pada  penelitian  ini menggunakan  input  inflasi  yang diukur dengan  Inflasi  yang dikelompokkan  berdasarkan  kelompok pengeluaran serta inflasi bulan sebelumnya. metode SVR dipilih sebagai metode yang akan diterapkan pada penelitian ini untuk meramalkan tingkat inflasi nasional di Indonesia.

## II. METODE PENELITIAN
Bahan penelitian yang adalah data inflasi bulanan Indonesia. Alat yang digunakan pada penelitian ini adalah PC (Personal Computer) yang akan diimplementasikan sistem peramalan inflasi. Pada penelitian ini, sistem yang dibangun merupakan sistem berbasis website dengan penggunaan bahasa pemrograman Python versi 2.7.13.
Python  memiliki  beberapa  framework  khusus  untuk  membangun  website,  salah  satunya  adalah  Flask  Framework. Framework ini menyediakan website yang sederhana yang dapat diperluas dengan penambahan library yang sesuai dengan keperluan sistem. Flask yang digunakan pada penelitian ini adalah flask versi 0.12.2.
Editor  yang  digunakan  dalam  pembangunan  sistem  adalah  salah  satu Integrated  Development  Environment  Python keluaran JetBrains yaitu Pycharm versi  172.3317.103. Software ini support dengan  bahasa  pemrograman Python dimana feature yang ditawarkan beragam.
Untuk menunjang pembuatan sistem agar dapat lebih mudah dikerjakan, ada beberapa library pendukung yang digunakan dalam pembangunan sistem ini. Diantaranya adalah Pandas 0.20.1. Library ini memungkinkan sistem untuk membaca dan menuliskan kembali file dengan ekstensi excel .
Selanjutnya ada Openpyxl 2.4.8. Library ini memungkinkan sistem untuk mengubah file excel tanpa menghilangkan data didalam excel tersebut yang sebelumnya tersimpan.
Kemudian ada Scikit-learn 0.18.1. Library ini merupakan library khusus machine learning pada Python dimana merupakan tools yang sederhana dan efisien untuk data mining dan data analysis. Scikit-learn dapat digunakan untuk kasus klasifikasi, regresi, clustering, hingga preprocessing. Pada penelitian ini, Scikit-learn yang digunakan hanya pada bagian regresi dimana algoritma yang digunakan adalah Support Vector Machine untuk kasus regresi yaitu Support Vector Regression (SVR), dan pada bagian preprocessing dengan MinMax Scaler sebagai modul untuk melakukan normalisasi dan denormalisasi data.
Data  yang  digunakan  adalah  data  inflasi  bulanan  Indonesia  [ 9 ]  dan  inflasi  menurut  kelompok  pengeluaran[ 10 ]  bulan Januari 2014 – Juli 2017 yang diambil dari situs resmi Badan Pusat Statistik. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang  dibagi  menjadi dua bagian,  yaitu data  training  mulai  Januari  2014  sampai  Mei  2017  dan  data  testing  dari  Mei  2017 sampai Juli 2017.
Dari keseluruhan data yang telah berhasil dikumpulkan dipisahkan antara data yang digunakan sebagai data training dan data testing. Selanjutnya pemrosesan menggunakan metode SVR akan dilakukan di mana data input dari data training akan dipetakan  pada  data  outputnya  sehingga  model  prediksi  inflasi  dengan  SVR  akan  didapatkan.  Input  yang  digunakan merupakan data 7 inflasi menurut kelompok pengeluaran  dan inflasi umum bulan ke n-1 dengan output inflasi umum bulan ke-n.
data  inflasi bulanan serta data 7 inflasi menurut kelompok pengeluaran yang sudah didapatkan mulai dari tahun 2014 hingga 2017 diupload kemudian dilakukan proses normalisasi terlebih dahulu sebelum dipisahkan menjadi data testing dan data training.
Dari data training yang ada yang dimulai dari Januari 2014 sampai  dengan Mei 2017 akan diambil data validasinya yaitu dari April 2016 hingga Juli 2016. Adapun data testing merupakan data dari April hingga Juli 2017. Selanjutnya dilakukan mapping data input yaitu data 7 inflasi menurut kelompok komoditi beserta inflasi umum bulan ke-n ke data outputnya yaitu data inflasi umum bulan ke-n+1 dari data training melalui proses training oleh metode SVR.
Setelah  model  prediksi  berhasil  didapat  dari  proses  training  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  model  akan  digunakan untuk  validasi  model  dengan  data  validasi  yang  ada  untuk  melihat  kinerja  pembelajaran  dari  proses  training  yang  telah dilakukan. Apabila model yang didapat menghasilkan peramalan yang kurang baik terhadap data validasinya, maka proses pembelajaran diulangi lagi hingga didapatkan model yang sesuai. Kemudian data input testing yaitu data bulan April hingga Juni  2017 digunakan untuk melakukan prediksi.  Setelah  angka  peramalan  didapatkan  maka  dilakukan denormalisasi  agar didapat  prediksi  inflasi  April  hingga  Juni  2017,  akurasi  model  akan  diuji  dengan  nilai  dari  RMSE  model  tersebut  serta membandingkan data hasil peramalan pada data testing dengan data sebenarnya. Dibawah ini dapat dilihat alur perancangan sistem.

## Gambar 1 Alur Perancangan Sistem

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang sebelumnya telah didapatkan dari website Badan Pusat Statistik perlu diolah didalam sistem agar didapatkan hasil yang diinginkan. Beberapa proses perlu diterapkan sehingga sistem mampu mengolah data menjadi data yang diinginkan yang pada akhirnya akan menghasilkan output yang diperlukan dengan menggunakan Pycharm sebagai kode editornya. Proses yang diperlukan pada sistem diantaranya adalah mendapatkan parameter, dimana proses tersebut dijalankan diluar sistem  yang  dibangun  dan  dapat  dijalankan  pada Pycharm dimana  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  parameter  yang menghasilkan hasil peramalan yang baik dengan model yang sesuai.
Berdasarkan  dari  percobaan  yang  telah  dilakukan  terhadap  data  training  Inflasi  bulanan  dengan  menggunakan  nilai parameter yang berbeda-beda maka dihasilkan model dengan tingkat akurasi yang berbeda-beda pula dengan rincian sebagai berikut.
Tabel 1 . Hasil Model Prediksi Inflasi dengan nilai C, Epsilon (ε), dan Gamma (γ) yang beragam
Kombinasi  parameter  terbaik  berdasarkan  percobaan  diatas  serta  percobaan  lain  yang  tidak  terdokumentasikan  disini didapatkan dengan nilai C  sebesar 0,37, epsilon (ε)  sebesar 0,001 dan gamma (γ) sebesar 12,5365 dengan perbandingan data prediksi dan data aslinya yang terlihat pada Tabel berikut.

## Tabel 2 Hasil Kombinasi Parameter Terbaik
Dari kombinasi parameter tersebut, didapatkan nilai R 2 terhadap data validasinya sebesar 0.9999, nilai RMSE terhadap data validasinya sebesar 0.0011, dan nilai RMSE terhadap data testingnya sebesar 0.0477. Adapun diagram perbandingan dari prediksi data validasi dari model yang dihasilkan dengan data validasi aslinya dapat dilihat seperti pada Gambar  berikut.

## Gambar 2 Diagram Perbandingan Data Asli Validasi dan Data Prediksi Validasi
Seperti yang terlihat pada Gambar di atas, hasil prediksi terhadap data validasinya memiliki selisih yang kecil. Data  asli validasi bulan pertama adalah sebesar 0,24 sementara data prediksi validasinya 0,24. Data asli validasi bulan kedua adalah sebesar  0,66  sementara  data  prediksi  validasinya  adalah  sebesar  0,65.  Data    asli  validasi  bulan  ke-3  adalah  sebesar  0,69 sementara  data  prediksi  validasinya  adalah  sebesar  0,68.  Dengan hasil  validasi  diatas  maka  model  dianggap  cukup  bagus untuk  melakukan  peramalan  karena  model  dapat  mengenali  pola  yang  telah  dipelajari  sebelumnya  dengan  cukup  baik sehingga hasil prediksi terhadap data validasinya tidak memiliki selisih yang signifikan. Adapun hasil prediksi terhadap data training dapat dilihat pada Gambar berikut.

## Gambar 3 Diagram Perbandingan Data Asli Testing dan Data Prediksi Testing
Seperti yang terlihat pada Gambar di atas, selisih hasil prediksi terhadap data testingnya dapat dilihat pada gambar 4.12 diatas. Data asli testing bulan pertama adalah sebesar 0,39 sementara data prediksi testingnya 0,30. Data asli testing bulan kedua adalah sebesar 0,69 sementara data prediksi testingnya adalah sebesar 0,69. Data  asli validasi bulan ke-3 adalah sebesar 0,22 sementara data prediksi validasinya adalah sebesar 0,30.
Berdasarkan metodologi yang telah dibahas sebelumnya, maka dihasikan Sistem Peramalan Inflasi Bulanan menggunakan Support Vector Regression . Untuk menjalankan web server dari Flask , app.py perlu dijalankan terlebih dahulu sehingga port 5000 akan terbuka dan menyediakan web server untuk Sistem yang telah dibuat. Untuk melihat hasil dari sistem yang telah dibangun, cukup mengetikkan url pada browser http://localhost:5000/, maka browser akan menampilkan halaman awal dari sistem. Adapun sistem terdiri dari halaman-halaman sebagai berikut:
1.  Halaman Awal
Gambar 4. Halaman Awal Sistem Prediksi

## 2. Halaman Training
Gambar 5. Halaman Training Sistem Prediksi
Gambar 1 Hasil Proses Training
3. Halaman Prediksi
Gambar 2 Tampilan Halaman Prediksi

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  pembahasan  dan  hasil  analisa  percobaan  yang  sebelumnya  telah  dilakukan,  maka  dapat  diambil kesimpulan bahwa: Hasil model prediksi yang paling baik dari percobaan terhadap data inflasi menurut kelompok komoditi dengan menggunakan metode SVR (Support Vector  Regression) yaitu model dengan kombinasi parameter C sebesar 0,37,
epsilon (ε) sebesar 0,0001 dan gamma (γ) sebesar 12,5365 dengan RMSE terhadap data validasinya sebesar 0.0011 dan R 2 terhadap data validasinya sebesar 0.9999. Akurasi model prediksi yang didapatkan dari model yang telah dihasilkan terhadap data testingnya yaitu inflasi selama 3 bulan dari mei hingga juli 2017 adalah RMSE sebesar 0.0477 dengan hasil prediksi yang dihasilkan sudah cukup baik.
Pada  penelitian  selanjutnya  diharapkan  agar  digunakannya  algoritma  lain  yang  dapat  dikombinasikan  dengan  SVR sehingga nilai dari parameter yang digunakan dapat dipilih secara optimal dan lebih mudah. Selain itu,  Penambahan jangka waktu yang lebih lama juga disarankan untuk melihat kinerja model terhadap data yang lebih beragam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Boediono, Teori pertumbuhan ekonomi / oleh Boediono . Yogyakarta: BPFE, 1985.
[2]  Badan Pusat Statistik, Data Strategis BPS . Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2011.
[3]  Endri, "Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Inflasi di Indonesia," Jurnal Ekonomi Pembangunan , vol. XIII, no. 1, pp. 1-13, April 2008.
[4]  Agustini Tripena, "Peramalan Indeks Harga Konsumen dan Inflasi Indonesia dengan Metode Arima Box-Jenkins," Magistra , vol. XXIII, no. 75, Maret 2011.
[5]  Nadia Roosmalita Sari, Wayan Firdaus Mahmudy, and Aji Prasetya Wibawa, "Mengukur Performa Model TSK Fuzzy Logic Menggunakan Faktor Eksternal untuk Peramalan Laju Inflasi," Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , vol. 9, no. 1, pp. 27-32, Maret 2017.
[6]  Vladimir N. Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory . Verlag: Springer, 1995.
[7]  Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning .: Springer, 2006.
[8]  Nugroho Dwi S., "Penerapan Algoritma Support Vector Machine untuk Prediksi Harga Emas," Jurnal Informatika UPGRIS , vol. 1, pp. 10-19, Juni 2015.
[9]  Indeks Harga Konsumen dan Inflasi Bulanan Indonesia. [Online]. https://www.bps.go.id/linkTabelStatis/view/id/907
[10]  Inflasi Indonesia Menurut Kelompok Pengeluaran. [Online]. https://www.bps.go.id/linkTabelStatis/view/id/901