http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Peramalan Inflasi Indonesia dengan Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average
1 Gagah Lanang Ramadhan*, 2 Dewi Agushinta R., 3 Herry Sussanto
1 Magister Manajemen Sistem Informasi, Perangkat Lunak Sistem Informasi Program Pascasarjana Magister Sistem Informasi
2 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
3 Manajemen Keuangan Program Diploma Bisnis Kewirausahaan Universitas Gunadarma *e-mail: gagahlanang98@gmail.com
( received : 29 Maret 2021, revised : 24 Juli 2021, accepted : 5 September 2021)

## Abstrak
Inflasi adalah satu permasalahan yang dihadapi oleh banyak negara berkembang. Salah satunya adalah negara  Indonesia  yang  memiliki  penduduk  besar  sehingga  tingkat  konsumtif  pun  tinggi.  Dalam menjaga  kestabilan  ekonomi  agar  tidak  terjadi  lonjakan  inflasi  yang  tinggi  maka  perlu  ada  yang mengaturnya.  Bank  Indonesia  memiliki  peranan  yang  penting  dalam  menjaga  kestabilan  ekonomi negara, dengan cara menjaga inflasi yang terjadi. Bank Indonesia sendiri memiliki kebijakan moneter yang  mengatur  pergerakan  ekonomi  dalam  menjaga  kestabilan  inflasi  Indonesia.  Inflasi  target merupakan metode yang digunakan Bank Indonesia untuk menjaga kestabilan ekonomi. Data mining dan machine  learning merupakan  satu  kemajuan  konsep  teknologi  saat  ini  yang  dapat  memrediksi atau  meramalkan.  Metode Time  Series merupakan  satu  metode  peramalan  yang  dapat  digunakan dengan  mempertimbangkan  nilai  inflasi  yang  akan  datang. Time  Series adalah  metode  untuk melakukan  peramalan  pada  interval  waktu  tertentu.  Model Auto  Regressive  Integrated  Moving Average (ARIMA) merupakan tool dalam peramalan dengan data time series sebagai landasan dalam peramalan.  Penelitian  menggunakan  model Seasonal -ARIMA  (SARIMA)  karena  data  yang digunakan membentuk pola musiman yang ditunjukkan pada Plot ACF dan PACF. Model SARIMA yang  didapatkan  dari  penelitian  adalah  (0,  0,  1),  (2,  1,  0)12  dengan  nilai  AIC  564.393  dan  Nilai MAPE pada penelitian ini sebesar 4.67426.
Kata kunci: ARIMA, data mining , inflasi, seasonal, time series

## Abstract
Inflation is a problem faced by many developing countries. One of them is the country of Indonesia which  has  a  large  population  so  that  the  level  of  consumption  is  high.  In  maintaining  economic stability so as not to cause a high spike in inflation, someone needs to regulate it. Bank Indonesia has an important role in maintaining the stability of the country's economy, by controlling inflation. Bank Indonesia itself has a monetary policy that regulates economic movements in maintaining the stability of  Indonesian  inflation.  Target  inflation  is  a  method  used  by  Bank  Indonesia  to  maintain  economic stability. Data mining and machine learning are advances in current technological concepts that can predict or predict. The Time Series method is a method of forecasting that can be used by considering the  value  of  future  inflation.  Time  Series  is  a  method  for  forecasting  at  certain  time  intervals.  The Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model is a tool in forecasting with time-series data as the basis for forecasting. The study used the Seasonal-ARIMA (SARIMA) model because the data used formed a seasonal pattern shown in the ACF and PACF plots. The SARIMA model obtained from the study is (0, 0, 1), (2, 1, 0) 12 with an AIC value of 564,393 and a MAPE value in this study of 4.67426..
Keywords: ARIMA, data mining , inflation , seasonal, time series

## 1 Pendahuluan
Indonesia merupakan negara berkembang yang memiliki jumlah penduduk yang banyak, dengan penduduk  yang  padat  Indonesia  juga  menjadi  negara  konsumtif  dan  produktif  yang  besar.  Dalam pergerakan  ekonomi  Indonesia  pemerintah  harus  mengaturnya  agar  tidak  terjadinya  lonjakan  harga yang tinggi. Pertumbuhan ekonomi adalah kegiatan dalam perekonomian yang menyebabkan barang dan jasa yang diproduksi dalam masyarakat. Pertumbuhan ekonomi menunjukkan peningkatan dalam produksi barang maupun jasa dalam suatu perekonomian [1]. Dalam mengatur laju ekonomi Indonesia diatur oleh bank sentral yaitu Bank Indonesia. Bank Indonesia memiliki tugas utama yaitu mengatur jalananya  inflasi  di  Indonesia.  Dalam  mengatur  nya  bank  Indonesia  memiliki  kebijakan  moneter, dalam  mengatur  laju  perekonomian  yang  dilakukan  bank  indonesia  menjaga  agar  tidak  terjadi lonjakan inflasi yang tinggi.
Bank  Indonesia  menggunakan  inflasi  target  agar  dapat  mengatur  laju  ekonomi  negara  Bank sentral  yang  menggunakan  inflation  targeting  harus  memiliki  peraturan  perundang-undangan kelembagaan  yang  dikombinasikan  dengan  perbuatan  nyata  yang  memungkinkan  mereka  mencapai target mengingat kebijakan moneter memiliki efek nyata yang netral dalam jangka panjang [2]. Inflasi adalah  salah  satu  masalah  yang  harus  dihadapi  agar  negara  tetap  stabil.  Inflasi  dalam  sejarah perekonomian  Indonesia  sudah  menjadi  masalah  yang  terus  dihadapi  dari  pemerintahan  ke pemerintahan  berikutnya[3].  Para  pengamat  ekonomi  menggunakan  istilah  inflasi  untuk menggambarkan situasi di mana tingkat harga ekonomi secara keseluruhan sedang naik [4]. Tingkat pertumbuhan  inflasi  sangat  berdampak  bagi  masyarakat  jika  inflasi  telampau  tinggi  menandakan bahwa  harga  di  pasaran  tinggi.  Kestabilan  inflasi  menjadi  sangat  penting  karena  berkaitan  dengan pertumbuhan ekonomi yang akan berdampak pada peningkatan kesejahteraan masyarakat [5]. Inflasi menjadi  indikator  gambaran  umum  tentang  perkembangan  harga  [6].  Inflasi  bisa  dikatakan  sebagai pengalaman  negara  yang  unik  dan  masalah  lokal  [7].  Beberapa  penelitian  menunjukkan  bahwa mengadopsi inflation  targeting (TI)  di  negara  berkembang  dan  maju  dapat  meningkatkan  kinerja makro  ekonomi  [2].  Secara  sederhana  inflasi  diartikan  sebagai  meningkatnya  harga-harga  secara umum dan terus menerus [8].
Dalam  melakukan  penargetan  inflasi  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  dibantu  oleh  data  mining. Data  mining  adalah  teknik  untuk  menelusuri  data  kemudian  membuat  model  yang  digunakan  untuk mencari  pola  data  lain  yang  tidak  berada  dalam  basis  data  yang  disimpan.  Metode-metode  data mining,  antara  lain Association , Forecasting (peramalan), Clustering , Classification , Sequential Pattern Mining , Deviation  Analysis ,  dan Regression .  Data  mining  sebagai  bagian machine  learning dapat digunakan untuk mengatasi inflasi yang terjadi di Indonesia. Dalam penerapan data mining ini menggunakan data histori yang sudah ada dan akan dilakukan peramalan( Forecasting ).
Penelitian  yang  dilakukan  memiliki  tujuan  menentukan  target  inflasi  pada  masa  mendatang menggunakan  metode  peramalan  yang  menggunakan  metode Auto  Regressive  Integrated  Moving Average (ARIMA). Pendekatan ARIMA (disebut Box Jenkins) ini mengacu pada literatur deret waktu ( time  series ),  telah  diterapkan  secara  luas  dalam  analisis  deret  waktu  univariat  dan  multivariat  di berbagai bidang seperti pariwisata, kejahatan, bisnis dan sosiologi [9]. Dengan menggunakan  model peramalan  akan  memberikan  nilai  inflasi  dari  tahun  2020  hingga  tahun  November  2022.  Penentuan model  terbaik  menggunakan  beberapa  indikator  antara  lain  AIC,  RMSE,  dan  MSE.  Penelitian  ini diharapkan  menjadi  salah  satu  referensi  Bank  Indonesia  sebagai  metode  mengatasi  target  inflasi  di Indonesia sehingga terhindar dari hiperinflasi di Indonesia.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  model  ARIMA  banyak  dilakukan  untuk peramalan dalam jangka waktu tertentu seperti yang dilakukan oleh Geetha dan Nasira (2016) dalam melakukan  penelitiannya  dalam  pemilihan  model  menggunakan  model  indikator Mean  Absolute Deviation (MAD), Mean  Squared  Error (MSE), Mean  Absolute  Percent  Error (MAPE)  dan Root Mean  Squared  Error (RMSE).  Nilai error pada  indikator  yang  dipakai  dipilih  yang  bernilai  paling kecil dengan nilai RMSE = 0,464 dan MAPE = 340.494. Penelitian lainnya seperti Fattah, dkk (2018) menggunakan ARIMA untuk melihat kebutuhan konsumen kedepannya dengan model ARIMA (1, 0, 1).  Pada  penelitian  inflasi  yang  dilakukan  oleh  Suparti,  dkk  (2019)  pada  sektor  transportasi, komunikasi, dan jasa mendapatkan hasil bahwa pada tahun penelitian yang didapat adalah nilai inflasi
naik  sebanyak  empat  kali  pada  tahun  2009,  mengalami  penurunan  sebesar  10  %  bahan  bakar. Perubahan  kedua  terjadi  pada  tanggal  22  Juni  2013  meningkat  44  %  dari  harga  sebelumnya. Perubahan  ketiga  pada  18  November  2014  mengalami  peningkatan  sebesar  31  %  dari  harga sebelumnya. Kemudian pada 1 Januari 2015 mengalami penurunan sebesar 11,8 %. Dalam penelitian yang  dilakukan  oleh  Delima  &  Lumintac  (2019),  penelitian  yang  berfokus  pada  inflasi  yang  ada  di negara  Filipina  menggunakan  data Time  Series .  Model  yang  digunakan  adalah  ARIMA  (7,  0,  0). Model  tersebut  dipilih  berdasarkan  nilai  indikator  seperti  RSME,  MAE,  dan  MAPE.  Hasil  yang didapatkan  adalah  bahwa  akan  terjadi  inflasi  sebesar  7  %  dari  tahun  2018-2022.  Berikut  ini  adalah literatur yang berhubungan dalam penelitian menggunakan model ARIMA . Time  Series merupakan  kejadian  yang  terjadi  pada  runtut  waktu  tertentu  secara  beruntut.  Data time  series merupakan  serangkaian  pengamatan  yang  terurut  berdasarkan  waktu  dengan  jarak  yang sama  [10].  Dalam time  series memiliki  beberapa  bagian  seperti  pola  tren,  siklis  dan  musiman.  Data dalam runtut waktu tertentu yang digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan seperti peramalan [11].  Dalam  penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  times  series  dapat  menggunakan  metode Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA), model ini menggunakan peramalan berbasis histori waktu  pada  kurun  waktu  tertentu.  Pada  pembentukan  model  ARIMA  dapat  dipisahkan  menjadi beberapa bagian seperti Auto Regressive (AR) dan Moving Average (MA). Model ARIMA membagi pola deret waktu menjadi tiga komponen, (1) komponen autoregresif (p), (2) komponen pembeda (d), dan (3) komponen rata-rata bergerak (q) [4]. Perumusan ARIMA dapat dilihat seperti berikut :
a) Auto Regressive (AR)
(1)
Keterangan:
= suatu konstanta
= parameter auto regresif ke-p
= nilai kesalahan pada saat t
b) Moving Average (MA)
(2)
Keterangan :
= suatu konstanta
sampai adalah parameter-parameter MA
= nilai kesalahan pada saat t – k
c) Model Campuran AR dan MA
(3)
Pada  pembentukan  model ARIMA  yang  digunakan  dilakukan  pengamatan  data  dengan  melihat apakah  data  yang  digunakan  sudah  berbentuk  stasioner  atau  belum  jika  data  dilakukan  pembeda terlebih  dahulu.  Data  dikatakan  stasioner  jika  nilai  rata-rata  dan  varian  pada  data time  series tidak mengalami  perubahan  yang  signifikan  pada  deret  waktu  tertentu  atau  bersifat  konstan.  Stasioneritas berarti bahwa tidak ada perubahan drastis pada data [12]. Pembeda ( Differencing ) dilakukan jika data membentuk pola tren dan pola musiman, penentuan dilakukan dengan pengujian akar. Pada penelitian yang  menggunakan  metode time  series, model  ARIMA  lebih  cocok  digunakan  untuk  peramalan berjangka pendek.

## 3 Metode Penelitian
ARIMA  adalah  metode  peramalan  yang  berdasarkan  garis  waktu  atau  data  histori  yang  akan digunakan  sebagai  acuan  peramalan  pada  masa  yang  akan  datang.  Pada  metode  ARIMA  yang dilakukan perlu diperhatikan beberapa hal yaitu data yang digunakan seperti pola yang terbentuk pada data histori, apakah data akan membentuk pola seperti tren atau musiman.
1. Jenis Penelitian
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif, merujuk pada nilai atau angka dari inflasi yang ada di  Indonesia  yang  akan  melakukan  peramalan  inflasi  pada  dua  tahun  berikutnya  dengan ARIMA.
2. Objek Penelitian
Penelitian  yang  dilakukan  difokuskan  pada  penelitian  peramalan  pada  inflasi  secara  umum yang  ada  di  Indonesia.  Data  yang  digunakan  didapat  dari  situs  resmi  Badan  Pusat  Statistik (BPS) yang dapat diunduh secara bebas, data tersebut sama dengan data yang dimiliki Bank Indonesia.
3. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  karena  diperoleh  melalui pihak lain yaitu Badan Pusat Statistik https://www.bps.go.id/ dan telah diolah menjadi bentuk tabel. Data yang digunakan berjumlah 240 data dari kurun waktu tahun 2000 sampai dengan 2019, seperti di Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Data Histori Inflasi No Data Value 1 2000-01 1.32 2 2000-02 0.07 3 2000-03 0.45 4 2000-04 0.56 5 2000-05 0.84 6 2000-06 0.5 7 2000-07 1.28 8 2000-08 0.51 9 2000-09 -0.06 10 2000-10 1.16 11 2000-11 1.32 12 2000-12 1.94
Data  inflasi  pada  tabel  1  dapat  dilihat  pada website Badan  Pusat  Statistik  dan  digunakan secara  bebas,  data  yang  diunduh  dapat  berubah  format  CSV  yang  memudahkan  dalam pengelolahan  dengan data  mining. Data  yang  digunakan  sebanyak  240  data  dalam  bentuk tabel CSV.
Langkah-langkah  yang  digunakan  dalam  melakukan  penelitian,  diantaranya  jenis  penelitian, sumber  data, teknik  pengumpulan  data, studi literatur,  blok  diagram  dan flowchart serta  pengolahan data.  Langkah  yang  dilakukan  dalam  pembuatan  peramalan  dengan  model  yang  menggunakan  data Time Series ARIMA, yaitu:
1. Pengolahan Data Pengolahan  data  dilakukan  sesuai  tahapan  model  ARIMA  dan  menggunakan software Anaconda  dengan  bahasa  pemrograman  Python  3.  Pengolahan  dimulai  dari  input  data  pada program,identifikasi data,tahapan identifikasi model ARIMA, dan melakukan peramalan.
2. Perancangan Sistem
Perancangan  Sistem  dilakukan  dalam  beberapa  tahap yang  dijabarkan  dengan  menggunakan diagram flowchart.
3. Metode Metode yang digunakan dalam pengelolahan data adalah Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA).  Dalam  penggunaan  ARIMA  dilakukan  beberapa  tahapan  hingga mendapat model yang terbaik dan dapat digunakan sebagai peramalan.
4. Implementasi Sistem
Tahapan  ini  dilakukan  meliputi  perancangan  sistem  yang  sudah  dibuat  dan  menghasilkan peramalan yang dilakukan perdasarkan metode yang digunakan.
5. Pengujian Sistem
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tahapan ini melakukan pengujian peramalan yang dilakukan dengan metode ARIMA dengan menggunakan  beberapa  indikator  yang  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam  keberhasilan peramalan.
Langkah peramalan dengan data Time Series pada Gambar 1 dimulai dengan memasukan data ke dalam  program  yang  dibuat  dengan  format  CSV.  Setelah  data  berhasil  dimasukan  maka  dilakukan pembuatan  plot  identifikasi  data  deret  waktu  ( time  series ),  ACF  dan  PACF.  Setelah  berhasil pembuatan plot, dilakukan pengujian stasioner data dengan pengujian unit ADF. Apabila data belum stasioner maka akan dilakukan pembedaan ( differencing ), tetapi jika data telah stasioner maka dapat dibentuk plot kembali yang sudah stasioner yaitu plot identifikasi ACF dan PACF.
Kemudian dilakukan identifikasi data untuk melihat apakah data terdistribusi dengan normal dan White  Noise .  Pemilihan  model  terbaik  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  kriteria  pemilihan model  terbaik  dengan  melihat  nilai  AIC,  MSE  dan  RMSE.  Model  terbaik  diuji  dengan  data  yang digunakan.  Pengembangan  model Auto  Regressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA)  menjadi Seasonal Auto  Regressive  Integrated  Moving  Average (SARIMA)  pada  model  sementara  yang didapatkan  sebelumnya  dari  model  ARIMA  (p,  d,  q) menjadi  SARIMA  (p,  d,  q)(P,  D,  Q)m.  Proses terakhir  adalah  pengujian  peramalan  dengan  model Seasonal-Autoregressive  Integrated  Moving Average (SARIMA) terbaik.

## 4 Hasil dan Pembahasan
1. Pengujian Stasioner Data
Proses  awal  sebelum  melakukan  peramalan  adalah  mengechek  bentuk  data  apakah  sudah sesuai dengan yang diinginkan dalam hal ini data harus stasioner.

## Gambar 2. Penujian ADF
Dalam pengujian ADF di Gambar 2 menunjukkan hasil bahwa nilai p-value adalah 0.000 dan nilai  t-statistic  -10.340298  dengan  nilai  signifikan  0.05  yang  berarti  data  sudah  stasioner. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah data yang akan digunakan sudah stasioner atau belum, jika tidak stasioner maka dilakukan namanya pembeda.
4.1. Identifikasi  Data  dengan  menggunakan  fungsi Auto  Correlation (ACF)  dan Partial  Auto Correlation (PACF)
Penggunaan  Plot  ACF  dan  PACF  adalah  untuk  menentukan  nilai  dari  ARIMA  dan  dalam pengidentifikasian  data  apakah  data  bersifat  musiman  atau  tidak,  dapat  menggunakan  cara ACF dan PACF. Pada grafik ACF dan PACF akan terlihat musiman pada lag yang terdapat pada grafik seperti lag 12, 24, 36. Jika pada lag terjadi kenaikan yang signifikan pada lag-lag tertentu maka dikatakan data bersifat musiman.

## Gambar 3. Plot ACF
Pada pengujian yang dilakukan dengan plot ACF di Gambar 3 menunjukkan terjadi lonjakan pada lag pertama  yang  signifikan  dan  turun  secara  perlahan  pada lag ke  2  dan  3  sehingga pada kejadian ini menunjukkan adanya dying down karena adanya perubahan secara perlahan pada lag awal 1 sampai 5.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 4. Plot PACF
Pada  hasil  plot  PACF  pun  sama  menunjukkan  terjadinya dying  down pada lag awal  yaitu 1 sampai  5  seperti  pada  plot  ACF.  Jika  pada  plot  PACF  terjadi  kenaikan  pada  lag  12  dan  24. Dengan hasil ACF dan PACF dapat dibentuk dengan model p = 1 dan q = 0 atau p = 0 dan q = 1 karena terdapat adanya dying down pada lag 1 pada ACF dan PACF. Pada plot di Gambar 4 dapat diidetifikasikan nilai model ARIMA AR dan MA memiliki 3 model bentuk ARIMA (p, d, q) (1, 0, 1), (0, 0, 1), (1, 0, 0).
4.2. Hasil Model Awal ARIMA
Pada  pengujian  yang  dilakukan  akan  melihat  indikator  AIC  sebagai  acuan  dimana  AIC terkecil yang akan dijadikan dasar pemodelan selanjutnya.

## Gambar 5. Model ARIMA (0, 0, 1)
Pada model yang diujikan model ARIMA (0, 0, 1) di Gambar 5 menghasilkan nilai AIC yang terkecil  dibandingkan  model  yang  lain  dan  memiliki  nilai  P  yang  paling  baik  yaitu  0.000 dengan tingkat signifikansi 0.05.
4.3. Pengembangan Model ARIMA
Setelah  model  dasar  didapatkan  yaitu  dengan  model  ARIMA  (0,  0,  1)  sebagai  dasar awalnya,  terlihat  pada  plot  PACF  pada lag 12  dan  24  lonjakan  pola  musiman  di Gambar  6,  berarti  data  yang  digunakan  termasuk  data  musiman  yang  dapat dimodelkan menjadi ARIMA Musiman.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 6. Pemodelan ARIMA Musiman
Pada  hasil  yang  didapat  bahwa  model  terbaik  yang  terbentuk  adalah  model  SARIMA  (p,  d, q)(P,  D,  Q)m  (0,  0,  1)(2,  1,  0)12.  Pada  model  ini  dilakukan difference .  Pada  model  didapat nilai P menunjukkan data bersifat stasioner karena bernilai lebih dari nilai α yaitu 0,05. Pada coef MA menunjukkan angka bahwa MA tidak melebih nilai 1 dan pada AIC terbaik didapat dengan nilai 564.393.
4.4. Hasil Grafik Peramalan
Setelah pemodelan selesai dapat dibuat pemodelan visual dengan grafik seperti pada Gambar 7.

## Gambar 7. Pemodelan Grafik SARIMA
Gambar  7  menunjukkan  terjadi  lonjakan  tinggi  yang  terjadi  di  antara  tahun  2004  dan  2008 lonjakan  tersebut  terjadi  karena  nilai  inflasi  terjadi  kenaikan  yang  sangat  signifikan.  Pada grafik yang berwarna biru adalah data histori yang digunakan sebagai dataset yang digunakan sedangkan  garis  berwarna  hijau  adalah  hasil  dari  peramalan  yang  menggunakan  model SARIMA.
4.5. Hasil Nilai Peramalan
Dalam peramalan yang dilakukan selain dibuat dalam grafik juga mendapatkan dilihat dalam bentuk angka seperti pada Gambar 8.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 8. Hasil Nilai Peramalan SARIMA
Dengan menggunakan  model Seasonal -ARIMA dilakukan peramalan dengan model SARIMA (p, d, q), (P, D, Q)m (0, 0, 1), (2, 1, 0)12. Pada model ini menghasilkan nilai AIC terbaik pada pembentukan model yaitu sebesar 564.393 dan pada nilai P setiap model adalah 0.000 yang berarti model dikatakan baik untuk digunakan dalam peramalan. Hal ini menunjukkan model SARIMA dapat digunakan untuk data  yang  memiliki  kategori  musiman  dan  stasioner.  Peramalan  inflasi  Indonesia  dapat  dilakukan hingga November 2022. Nilai MAPE pada penelitian ini sebesar 4.674266671618802, semakin kecil nilai  pada  MAPE  maka  model  semakin  baik  dan  AIC  564.393  adalah  nilai  terkecil  di  antara  model lainnya.

## 5 Kesimpulan
Pada  peramalan  yang  dilakukan  didapatkan  hasil  peramalan  inflasi  Indonesia  dengan  interval  waktu 36  bulan  dari  240  data  sejak  Januari  2000  hingga  Desember  2019.  Peramalan  ini  memberikan  hasil untuk  kurun  waktu  akhir  tahun  2019  hingga  November  2022  (selama  32  periode  bulan).  Sepanjang tahun  2020  inflasi  terbesar  pada  bulan  Mei  yaitu  sebesar  0.603792,  tahun  2021  pada  bulan  Mei 0.583313, dan tahun 2022 bulan Mei sebesar 0.579647. Hal ini menunjukkan pola yang dimiliki pada bulan  Mei  menjadi  inflasi  terbesar  pada  setiap  tahunnya.  Model  yang  digunakan  peramalan  adalah SARIMA (0, 0, 1), (2, 1, 0)12 dengan nilai AIC 564.393, MAPE 4.888840, dan RMSE 0.59742.

## Referensi
[1] L. N. Zumaidah and A. Soelistyo, “Pengaruh Total Aset, Dana Pihak Ketiga, Dan Kredit Pada Bank  Umum  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Provinsi-Provinsi  Di  Indonesia  Pada  Tahun 2013 -2016,” J. Ilmu Ekon. , vol. 22, pp. 251–263, 2018.
[2] N.  A.  Asab,  “Inflation  Targeting  and  World  Monetary  Shocks :  Evidence  from  Developing Economies,” vol. 9, no. 3, pp. 140–150, 2020, doi: 10.11648/j.ijber.20200903.17.
[3] M. Feldkircher and P. L. Siklos, “Global inflation dynamics and inflation expectations,” Int. Rev. Econ. Financ. , vol. 64, no. June, pp. 217–241, 2019, doi: 10.1016/j.iref.2019.06.004.
[4] B.  M.  A.  Abdulrahman,  A.  Y.  A.  Ahmed,  and  A.  E.  Y.  Abdellah,  “Forecasting  of  Sudan Inflation Rates using ARIMA Model,” Int. J.  Econ. Financ. Issues ,  vol.  8,  no. 3,  pp.  17–22, 2018, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/325047116%0D.
[5] C. A. Stephani, A. Suharsono, and Suhartono, “Peramalan Inflasi Nasional Berdasarkan Faktor Ekonomi Makro Menggunakan Pendekatan Time Series Klasik dan ANFIS,” Sains Dan Seni ITS , vol. 4, no. 1, pp. 67–72, 2015.
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 627-636
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[6] R.  Rismala  and  R.  N.  Dayawati,  “Prediksi  Data  Time  Series  Tingkat  Inflasi  di  Indonesia dengan  Menggunakan  Differential  Evolution,” Forecasting ,  pp.  1–8,  2017,  [Online]. Available: http://journals.telkomuniversity.ac.id/knip/article/view/551.
[7] A. J. P. Delima and M. T. Q. Lumintac, “Application of time series analysis for philippines’ inflation prediction,” Int. J. Recent Technol. Eng. , vol. 8, no. 1, pp. 1761–1765, 2019.
[8] I.  N.  Purnama  and  P.  T.  H.  Permana,  “Perbandingan  Peramalan  Inflasi  Kota  Denpasar Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time  Series  Dan  Multilayer  Perceptron,” J.  Teknol.  Inf.  dan Komput. , vol. 5, no. 3, pp. 285–296, 2019, doi: 10.36002/jutik.v5i3.801.
[9] O.  D.  Adubisi,  I.  J.  David,  F.  E.  James,  U.  E.  Awa,  and  A.  J.  Terna,  “A  predictive Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Model for Forecasting Inflation Rates,” Res. J. Bus. Econ. Manag. , vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2018, doi: 10.31248/RJBEM2018.012.
[10] A.  M.  Al’afi,  W.  Widiart,  D.  Kurniasari,  and  M.  Usman,  “Peramalan  Data  Time  Series Seasonal  Menggunakan  Metode  Analisis  Spektral,” J.  Siger  Mat. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  10–15, 2020, doi: 10.23960/jsm.v1i1.2484.
[11] I.  S.  Nurjanah,  D.  Ruhiat,  and  D.  Andiani,  “Implementasi  Model  Autoregressive  Integrated Moving  Average  (Arima)  Untuk  Peramalan  Jumlah  Penumpang  Kereta  Api  Di  Pulau Sumatera,” TEOREMA    Teor.  dan  Ris.  Mat. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  145,  2018,  doi: 10.25157/teorema.v3i2.1421.
[12] J.  Lusikooy,  N.  Nainggolan,  and  J.  Titaley,  “Prediksi  Harga  Tutup  Saham  PT.  Garuda Indonesia,Tbk  Menggunakan  Metode  ARIMA,” J.  MIPA ,  vol.  6,  no.  1,  p.  74,  2017,  doi: 10.35799/jm.6.1.2017.16174.
[13] J. Rizal and S. Akbar, “Perbandingan Uji Stasioner Data Timeseries Antara Metode : Control Chart, Correlogram, Akar Unit Dickey Fuller, dan Derajat Integrasi,” J. Gradien , vol. 11, no.
1, pp. 1040–1046, 2015, [Online]. Available:
https://ejournal.unib.ac.id/index.php/gradien/article/view/415.
[14] M.  B.  Pamungkas,  “Aplikasi Metode  Arima  Box-Jenkins  Untuk  Meramalkan  Kasus  Dbd  Di Provinsi  Jawa  Timur,” Indones.  J.  Public  Heal. ,  vol.  13,  no.  2,  p.  183,  2019,  doi: 10.20473/ijph.v13i2.2018.183-196.
[15] S. Mirza, S. Mittal, and M. Zaman, “A Review of Data Mining Literature,” vol. 14, no. 11, pp. 437–442, 2016.