## MENGANALISIS PERKEMBANGAN INFLASI DAN MEMPREDIKSI ARAHNYA DENGAN MODEL ARIMA
Febri Rizky Wahyudi, Bambang Irawan, Agus Bachtiar, Kaslani Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON Jalan Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon Jakartahero58@gmail.com

## ABSTRAK
Inflasi merupakan indikator perekonomian yang penting karena dapat mempengaruhi daya beli masyarakat, investasi, dan stabilitas perekonomian secara keseluruhan. Meskipun tingkat inflasi yang stabil dianggap positif bagi pertumbuhan ekonomi, namun inflasi yang tinggi atau tidak terkendali dapat menimbulkan ketidakpastian dan permasalahan perekonomian. Oleh karena itu, sangat penting bagi pengambil kebijakan dan pelaku ekonomi untuk memahami dan memprediksi pergerakan inflasi agar dapat mengambil langkah yang tepat guna menjaga stabilitas perekonomian negara. ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) adalah teknik analisis deret waktu yang digunakan untuk memprediksi nilai masa depan berdasarkan pola dan tren data historis. Penelitian ini menggunakan  metode Arima untuk memprediksi  inflasi di Indonesia. Dengan  menggunakan R, Google Colab, dan RStudio, peneliti menggunakan data dari tahun 2006 hingga 2023 untuk mengidentifikasi tren dan data dari tahun 2019 hingga 2023 untuk memprediksi inflasi selama enam bulan ke depan. Berdasarkan hasil penelitian, orde ARIMA optimal adalah 3,1,2, nilai MAPE 8,55%, RMSE 0,32%, MAE 0,23%. Inflasi diperkirakan sebesar 2,58-3% selama enam bulan ke depan. Meski demikian, studi ini menyoroti pentingnya pemantauan terus menerus dan penyesuaian model untuk memprediksi perubahan kondisi perekonomian dan faktor eksternal. Oleh karena itu,  penelitian  ini  berkontribusi  terhadap  analisis  time  series,  khususnya  penggunaan  model  ARIMA  dalam memprediksi tren inflasi di Indonesia, yang mempengaruhi pembuat kebijakan dan pelaku ekonomi.
Kata kunci: Inflasi, ARIMA, Evaluasi, Prediksi

## 1. PENDAHULUAN
Inflasi  adalah  suatu  kecenderungan  umum kenaikan  atau  fluktuasi  tingkat  harga  yang  terjadi secara  terus  menerus  dari  satu  periode  ke  periode berikutnya. Tingkat inflasi yang terkendali dan rendah membantu masyarakat menjaga daya beli. Di sisi lain, inflasi yang bergejolak dapat menyulitkan dunia usaha dalam merencanakan kegiatan usaha seperti produksi, investasi, dan penetapan harga barang dan  jasa. Oleh karena itu, perkiraan inflasi di masa depan yang akurat diperlukan  agar  pelaku  ekonomi  dapat  merancang rencana bisnisnya secara cermat. Selain itu, meskipun perkiraan  inflasi  penting  bagi  pemerintah  ketika menyiapkan  rancangan  anggaran  pendapatan  dan belanja  negara  (RAPBN),    bagi  masyarakat  umum, data  inflasi  memainkan  peran  penting  ketika merencanakan investasi.[1]
Gambar 1. Laju inflasi tahun 2006 hingga 2023
Pada  penelitian  terdahulu,  Pengendalian  inflasi merupakan  sasaran  akhir  dari  kebijakan  moneter. Tujuan penelitian ini untuk mengatasi masalah inflasi yang  tinggi  dengan  melakukan  prediksi  laju  inflasi dengan model ARIMA. Hasil penelitian ini diperoleh model  terbaik  yaitu  ARIMA  (0,1,1)  (1,1,0)  dengan nilai MAPE sebesar 11,3%.[2]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Metode  ARIMA  (juga  dikenal  sebagai  ARIMA Box-Jenkins  karena  dikembangkan  oleh  Box  dan Jenkins)  merupakan teknik analisis deret waktu yang sering digunakan untuk memprediksi data masa depan. Model ARIMA sepenuhnya bergantung pada variabel dependen tanpa mempertimbangkan variabel independen  dalam  proses  prediksinya.  ARIMA bertujuan  untuk  menghasilkan  perkiraan  yang  akurat dalam  jangka  pendek  dengan  menggunakan  nilai variabel dependen di masa lalu dan saat ini.[3]
ARIMA  hanya  dapat  diterapkan  pada  data stasioner  atau  data  yang  dapat  diubah  menjadi  data stasioner  melalui  proses  diferensiasi.  Model  deret waktu linier untuk metode ini meliputi autoregressive (AR),  moving  average  (MA),  autoregressive  moving average  (ARMA),  dan  autoregressive  integrated moving  average  (ARIMA).  Dengan  menggunakan operator backshift,  model  ARIMA (p, d, q) ini dapat digambarkan sebagai:
∅ ( 𝐵 )(1 − 𝐵 ) 𝑑𝑋𝑋𝑡 = 𝜃𝜃 ( 𝐵 ) 𝑒𝑡 dimana ∅ ( 𝐵 ) = 1 − ∅ 1( 𝐵 )  − ∅ 2( 𝐵 )2  …  − ∅𝑝 ( 𝐵 ) 𝑝 merupakan  operator backshift AR (p), 𝜃𝜃 ( 𝐵 ) = 1 − 𝜃𝜃 1( 𝐵 ) − 𝜃𝜃 2( 𝐵 )2 − ⋯ − 𝜃𝜃𝑞 ( 𝐵 ) 𝑞 merupakan operator backshift MA (q),(1 −
𝐵 ) 𝑑 merupakan  operator  differencing  orde  d,  dan 𝑒𝑡 merupakan galat model.[4]
1.  Identifikasi model sementara menggunakan data sebelumnya  dan  ambil  model  dari  ARIMA. Tahap  identifikasi dilakukan dengan mengamati pola  estimasi  ACF  (fungsi  autokorelasi)  dan PACF  (fungsi  autokorelasi  parsial)  yang diperoleh  dari  data  Ini  kemudian  digunakan untuk  mendapatkan  model  estimasi  yang  sesuai dengan pola datanya.
2.  Menafsirkan atau memperkirakan parameter dari model ARIMA menggunakan data historis.
3.  Uji diagnostik sampai dengan menguji kelayakan model. Jika  model tidak  layak,  lakukan  langkah identifikasi,  estimasi,  dan  pengujian  diagnostik hingga diperoleh model yang layak.
4.  Penerapan,  yaitu  memprediksi  nilai    data  deret periodik  masa  depan  dengan  menggunakan metode yang  telah diuji.[5]
Pada  penelitian  sebelumnya  Prediksi  Indeks Harga  Konsumen  (IHK)  di  Lampung  Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). IHK  yang  tinggi  dapat  menyebabkan  inflasi  semakin naik. Tujuan penelitian  ini untuk  meramalkan IHK 6 bulan  kedepan  dari  Januari  2023  sampai  Juni  2023 menggunakan ARIMA. Hasil penelitian ini diperoleh bahwa  model  ARIMA  yang  terbaik  adalah  ARIMA (0,2,1),  nilai  peramalan  yang  diperoleh  dari  bulan Januari 2023 sampai Juni 2023 adalah 116.63, 111.81, 111.99, 112.17, 112.35, 112.53.[6]
Pada  penelitian  sebelumnya  Estimasi  inflasi  di Kota  Loksmawe  menggunakan  metode  Box-Jenkins dan  model  autoregressive  integrated  moving  average (ARIMA).  Inflasi  yang  berkelanjutan  dapat  menjadi penghambat  pertumbuhan  ekonomi.  Tujuan  dari penelitian  ini adalah untuk mengatasi ketidakstabilan tingkat  inflasi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  jumlah nilai error kuadrat sebesar 32.26634. [7]
Pada  penelitian  sebelumnya  pengaruh  hari  raya idul  fitri  terhadap  inflasi  di  indonesia  dengan pendekatan  arimax  (variasi  kalender).  Meningkatnya permintaan  barang-barang  kebutuhan  pokok  pada masa  libur  Idul  Fitri  berkontribusi  pada  tingginya angka  inflasi. Tujuan dari penelitian  ini adalah untuk mengetahui  dampak  libur  Idul  Fitri  terhadap  inflasi bulanan  di  Indonesia.  Hasil    penelitian  ini menunjukkan  bahwa  libur  bulan  Januari,  Mei,  Juni, Juli,  Agustus,  November,  Desember  dan    Idul  Fitri mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap inflasi bulanan di Indonesia.[8]
Pada  penelitian  sebelumnya  Model  Inflasi Indonesia  Menggunakan  Hybrid  Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)-Neural Network  (NN).  Inflasi  menjadi  suatu  masalah  yang cukup pelik dari tahun ke tahun. Tujuan penelitian ini menggabungkan  dua  metode  ARIMA  dengan  ANN untuk  meningkatkan  akurasi  model  peramalan.  Hasil penelitian ini diperoleh model ARIMA (1,1,0) dengan hasil MSE sebesar 0,566139.[9]
Pada penelitian sebelumnya membahas mengenai  peramalan  inflasi  kota  Surakarta  dengan menggunakan model autoregressive integrated moving  average  (ARIMA).  Ketidakstabilan  inflasi  di kota Surakarta di masa depan akan menyulitkan bank sentral  dan  pemerintah  dalam  mengambil  keputusan kebijakan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk meramalkan  inflasi  di  kota  Surakarta  bulan  Januari 2020  sampai  dengan  Desember  2020  dengan menggunakan model ARIMA terbaik dengan dukungan software R. Hasil analisis  menggunakan R menunjukkan  bahwa  ARIMA  merupakan  model ARIMA  terbaik  dalam  memprediksi  inflasi  di Surakarta (1,0,0 ) (2,0,0). [10]

## 3. METODE PENELITIAN
Bagian  ini  menjelaskan  metodologi  penelitian yang digunakan dalam penelitian ini untuk mengidentifikasi  tren  inflasi  dan  memprediksi  inflasi masa depan di Indonesia. Metode ini menjadi landasan utama bagi peneliti untuk mengumpulkan, menganalisis,  dan  menginterpretasikan  data  inflasi tahun  2006  hingga saat  ini untuk membuat perkiraan yang  akurat.  Dijelaskan  secara  rinci  langkah-langkah pengumpulan data, pengolahan data, dan penggunaan model  ARIMA, serta alat dan prosedur analisis  yang digunakan.  Studi  ini  didukung  oleh  metodologi  yang kuat  untuk  menghasilkan  wawasan  yang  relevan mengenai  inflasi  Indonesia  dan  potensi  dampaknya terhadap berbagai sektor perekonomian.
Gambar 2. Metode Penelitian
Tahapan  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah melakukan  studi  literatur  untuk  mencari  referensi terkait penggunaan metode ARIMA. Setelah menyelesaikan  tahap  pertama,  peneliti  melangkah  ke tahapan kedua, yaitu pengumpulan dan persiapan data. Pada  tahap  ini,  dilakukan  transformasi  data  untuk memudahkan  analisis,  seperti  penghapusan  kolom- kolom  yang  tidak  diperlukan.  Selanjutnya,  dilakukan pencarian  parameter  order  (p,  d,  q)  yang  akan digunakan  untuk  peramalan.  Proses  pencarian  ini melibatkan  plot  ACF  (Autocorrelation  Function)  dan PACF  (Partial  Autocorrelation  Function).  Jika  data belum  stasioner,  dilakukan  differencing  agar  plot menjadi stasioner.
Setelah  mendapatkan  parameter  yang  tepat, dilakukan peramalan untuk memprediksi angka inflasi beberapa  bulan  ke  depan  menggunakan  beberapa model  yang  berbeda.  Langkah  berikutnya  adalah evaluasi  terhadap  berbagai  model  yang  digunakan, dengan  fokus  pada  tingkat  MAPE  (Mean  Absolute Percentage  Error)  dan  RMSE  (Root  Mean  Square Error).  Model  yang  memberikan  hasil  MAPE  dan RMSE yang baik kemudian diimplementasikan untuk
peramalan  angka  inflasi  dalam  beberapa  bulan mendatang

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  gambar  1  terlihat  jelas  bahwa  inflasi menunjukkan tren penurunan yang signifikan. Analisis data  menggambarkan  bahwa  tingkat  inflasi  secara keseluruhan cenderung mengalami penurunan sepanjang  periode  tersebut.  Fenomena  ini  menarik perhatian  penelitian  karena  menunjukkan  adanya dinamika  ekonomi  yang  mungkin  memengaruhi berbagai sektor dan kebijakan ekonomi.
Tahap selanjutnya adalah menguji data stasioner atau  tidak  menggunakan  Augmented  Dickey-Fuller Test.  Perlu  diperhatikan  bahwa  penelitian  ini menggunakan software Google Colab dengan runtime R, penelitian ini juga menggunakan Rstudio.
Gambar 3. Uji ADF
Berdasarkan  gambar  3  Uji  Augmented  Dickey- Fuller (ADF) menunjukkan bahwa nilai p-value dalam uji  ADF  berada  di  bawah  0.05,  mengindikasikan bahwa  data  tersebut  dapat  dianggap  stasioner. Langkah berikutnya adalah mengevaluasi stasioneritas mean  melalui  plot  Autocorrelation  Function  (ACF) dan  Partial  Autocorrelation  Function  (PACF)  untuk menentukan nilai order p, d, dan q. Stasioneritas mean dianggap tidak terpenuhi apabila plot ACF menunjukkan  adanya  penurunan  yang  melambat. Setelah  melakukan  Uji  ADF  langkah  selanjutnya adalah melihat plot ACF dan PACF untuk menentukan order p dan q.

## Gambar 4. Plot ACF
Berdasarkan gambar 4 dapat disimpulkan bahwa data  masih  belum  mencapai  tingkat  stasioneritas karena terdapat pola penurunan yang melambat, serta
terdapat  banyak  jumlah  lag  yang  keluar  dari  batas, yaitu  sebanyak  8  lag.  Mengingat  data  belum memenuhi kriteria stasioneritas dalam mean, tindakan selanjutnya  adalah  melakukan  proses  differencing untuk mencapai tingkat stasioneritas. Oleh karena itu, nilai  d  yang  diperlukan  untuk  mencapai  stasioneritas adalah sebesar 1, untuk melihat order p dan q dengan baik maka dilakukan differencing.
Gambar 5. Plot ACF setelah differencing
Berdasarkan  gambar  5  menunjukkan  hasil differencing  sebesar  1  pada  data.  Dapat  disimpulkan bahwa  data  tersebut  telah mencapai  tingkat stasioneritas  dalam  mean.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari pola data yang tidak lagi menunjukkan kecenderungan penurunan yang melambat, dan hanya terdapat sedikit nilai  yang  keluar  dari  batas  biru.  Jumlah  garis  yang keluar  dari  garis  putus-putus  biru  mengindikasikan nilai order P, langkah selanjutnya adalah melihat plot PACF.
Gambar 6. Plot PACF setelah differencing
Berdasrkan  gambar  6  menampilkan  Plot Autocorrelation Function Parsial (PACF), dan jumlah lag  yang  keluar  mendekati  1  hanya  ada  satu.  Ini mengindikasikan  bahwa  data  sudah  stasioner  dalam rata-ratanya  karena  tidak  ada  pola  yang  menurun secara  perlahan.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan bahwa nilai q dalam model ARIMA adalah 1.
Setelah  mencari  nilai  p,  d,  dan  q,  penelitian  ini menggunakan  pustaka  R,  yaitu  auto.arima,  untuk menentukan  order  terbaik  otomatis  dari  model ARIMA.  Selain  itu,  eksperimen  juga  dilakukan dengan  menggunakan  order  lain  untuk  mengevaluasi akurasi dari setiap model.
Hasil dari pencarian beberapa model, antara lain 1. Model dengan order (p, d, q) = (3, 1, 2)
2. Model dengan order hasil dari auto.arima = (0, 1, 0)
3. Model dengan order hasil eksperimen = (2, 1, 1) Untuk  memilih  model  dengan  akurasi  terbaik, dilakukan  evaluasi  metrik.  Pengujian  dilakukan dengan beberapa metode. Pengujian dilakukan dengan beberapa cara diantaranya adalah sebagai berikut : 1. Evaluasi metrik dengan melihat nilai MSE (Mean Square Error)
2. Evaluasi  metrik  dengan  melihat  nilai  MAE  ( Mean Absolute Error)
3. Evaluasi  metrik  dengan  melihat  nilai  MAPE
(Mean Absolute Percentage Error)
Gambar 7. Summary dari model 3,1,2
Berdasrkan gambar 7 bahwa model dengan order (3,1,2)  memiliki  RMSE  0.3102564,  MAE  0.236481 dan MAPE 8.552049.
Berdasarkan  gambar  8  bahwa  Model  dengan order  (0,1,0)  memiliki  RMSE  0.3697321,  MAE 0.2725902 dan MAPE 9.709179.
Gambar 8. Summary dari model auto.arima (0,1,0)
Gambar 9. Summary model (2,1,1)
Berdasarkan  gambar  9  Model  dengan  order (2,1,1) memiliki RMSE 0.3480093, MAE 0.2715701, dan  MAPE  9.745547.  Setelah  dilakukan  pengujian, ada  satu  model  yang  lebih  baik  dan  layak  yang digunakan dalam prediksi yaitu model p,d,q (3,1,2).
Langkah  selanjutnya  adalah  prediksi  tingkat inflasi  dalam  6  bulan  kedepan  menggunakan  order yang optimal yaitu 3,1,2.

## Table 1. Hasil prediksi inflasi
Bulan Hasil Prediksi (3,1,2) Desember 2.581506 Januari 3.007909 Februari 2.858656 Maret 2.726671 April 3.085986 Mei 2.743105 Juni 2.870176

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  diatas  dapat  disimpulkan bahwa order arima 3,1,2 memiliki nilai evaluasi yang baik dalam memprediksi inflasi, inflasi diprediksikan akan  bergerak  diantara  angka  2.58%  –  3%  dalam beberapa  bulan  kedepan.  Pada  hakikatnya  ini merupakan  himbauan  penulis  kepada  pihak  lain mengenai  suatu  persoalan  yang  tidak  dibicarakan karena  tidak  berhubungan  langsung  dengan  pokok bahasan.  Selain  itu,  saran  dapat  diberikan  berupa petunjuk tindakan untuk melanjutkan atau mengembangkan  lebih  lanjut  hasil  penelitian  yang dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Suparti  and  A.  F.  Sa’adah,  “Analisis  Data Inflasi Indonesia Menggunakan Model
Autoregressive  Integrated  Moving  Average (Arima)  Dengan  Penambahan  Outlier,” Media Stat. , 2015, [Online]. Available: https://ejournal.undip.ac.id/index.php/media_sta tistika/article/view/9198/0
[2]  P. Widianingsih, G. Darmawan, and ..., “Analisis Intervensi  dalam  Model  SARIMA  untuk Memprediksi Laju Inflasi di Kota Tasikmalaya,” Formosa  J.  … ,  2022,  [Online].  Available: https://journal.formosapublisher.org/index.php/f jst/article/view/1030
[3]  E.  M.  Tumanggor,  “Analisa  Dan  Implementasi Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Jumlah Material  Bangunan  Menggunakan  Algoritma Autoreggresive  Intergrated  Moving  Average (ARIMA),” TIN  Terap.  Inform.  Nusant. ,  2021, [Online]. Available: http://ejurnal.seminar- id.com/index.php/tin/article/view/887
[4]  S.  M.  Saragih  and  P.  Sembiring,  “ANALISIS PERBANDINGAN  METODE  ARIMA  DAN DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
DARI BROWN PADA PERAMALAN
INFLASI  DI  INDONESIA,” J.  Fundam.  … , 2022, [Online]. Available:
https://ejournal2.undip.ac.id/index.php/jfma/arti cle/view/15312
[5]  M.  Nawawi,  “AKURANSI  ARIMA  DALAM PERAMALAN INFLASI KOTA BANDUNG,”
J.  Manaj.  Inform. ,  2017,  [Online].  Available: http://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika/article/ view/622
[6]  M. A. Sitinjak, “Indeks Harga Komsumen (IHK) di  Lampung  Menggunakan  Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA),” Indones. J.  Appl.  Math. ,  2023,  [Online].  Available: https://journal.itera.ac.id/index.php/indojam/arti cle/view/1274
[7]  M.  Mukhlis,  S.  Syahrial,  M.  Nasir,  and  ..., “Estimasi Inflasi Di Kota Lhokseumawe Dengan Metode  Box-Jenkins  Menggunakan  Model Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA),” …  Nas.  Politek.  Negeri  … ,  2019,
[Online]. Available: http://e- jurnal.pnl.ac.id/semnaspnl/article/view/1618
[8]  M. R. Susila, “PENGARUH HARI RAYA IDUL FITRI  TERHADAP  INFLASI  DI  INDONESIA DENGAN PENDEKATAN ARIMAX
(VARIASI KALENDER) Effects of Eid Al-Fitr to …,” Barekeng J. Ilmu Mat. dan Terap. , 2020, [Online]. Available: https://repository.stiesia.ac.id/id/eprint/3782/
[9]  D. Pratiwi, Model Inflasi Indonesia
Menggunakan Hybrid Autoregressive Integrated Moving  Average  (ARIMA)-Neural  Network (NN) . eprints.unram.ac.id, 2021. [Online]. Available: http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/28663
[10]  A. Dirgantara, A. L. Jinda, M. F. Rinanda, I. M. Nur,  and  ...,  “PERAMALAN  INFLASI  DI KOTA SURAKARTA MENGGUNAKAN MODEL  Autoregressive  Integrated  Moving Average  (ARIMA),”  …,  2020,  [Online].
Available:
https://prosiding.unimus.ac.id/index.php/edusain tek/article/viewFile/761/770