Volume 4  No. 1 May 2021

## Analisis Dampak Covid-19 Terhadap Indeks Harga Konsumen dengan K-Means dan Regresi Berganda
Firli Azizah 1 dan Muhammad Athoillah 2 1,2 Prodi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas PGRI Adi Buana Surabaya
1 firliazizah203@gmail.com, 2 athoillah.muhammad@gmail.com
Abstract. The Indonesian economy during the global pandemic entered the brink of economic  recession.  This  problem  occurs  because  the  state  of  public  consumption has  decreased  due  to  the  limited  space  for  community  movement  and  sluggish economic activities due to preventing the transmission of Covid-19. This affects the decline  in  public  consumption  in  economic  activities.  In  this  case,  it  can  be  seen from  the  statistical  news  published  by  the  official  website  of  the  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  which  reports  that  the  inflation  rate  in  the  previous  months  was around  0.10%,  while  in  April  2020  it  decreased  by  0.08%.  Based  on  these,  a K - means  grouping  study  was  conducted  by  dividing  the  cluster  into  3  parts  and modeling using multiple regression methods. In this study, the variable used was the price  index.  The  results  of  the K -means  cluster  analysis  with  the  division  of  3 clusters,  namely  cluster  3  (high  CPI  cluster)  consisting  of  66  cities,  cluster  1 (moderate  CPI  cluster)  consisting  of  2  cities,  and  cluster  2  (low  CPI  cluster) consisting  of  22  cities.  Furthermore,  the  multiple  regression  results  obtained  12 variables  that  have  a  significant  effect  on  the  Consumer  Price  Index  (CPI).  The results  of  regression  modeling  are  the  highest  coefficient  is  food  at  0.236  and  the lowest coefficients are cigarettes and tobacco at 0.008. Therefore can be concluded that the grouping of the CPI indicator obtained 75% of cities with high index prices, especially in big cities such that economic activity, in general, was still consumptive during  the  pandemic  and  multiple  regression  modeling  resulted  from  37  indicator variables, only 12 indicator variables had a significant effect on the CPI.
Keywords: k -means, CPI, multiple regression, and price index

## 1. Pendahuluan
Perekonomian  Indonesia  saat  pandemi  secara  global  memasuki  jurang  resesi ekonomi.    Permasalahan  ini  disebabkan  konsumsi  masyarakat  menurun  karena  ruang gerak  masyarakat  yang  dibatasi  dan  lesunya  kegiatan  ekonomi  karena  mencegah penularan  Covid-19.  Hal  itu  mempengaruhi  penurunan  konsumsi  masyarakat  pada kegiatan  ekonomi.  Hal  tersebut  dapat  diketahui  melalui  berita  statistik  yang  dipublikasi oleh website resmi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  [1]  pada  bulan–bulan  sebelumnya  nilai inflasi sebesar 0.10% sedangkan pada bulan April 2020 menurun sebesar 0.08%.  Indeks harga  merupakan  pengukuran  kondisi  ekonomi  secara  general.  Indeks  Harga  Konsumen (IHK)  merupakan  salah  satu  indikator  untuk  mengukur  pertumbuhan  ekonomi  sehingga mengetahui  fluktuasi  kenaikan  ataupun  penurunan  harga  untuk  mengetahui perkembangan  ekonomi.  Proses  kenaikan  harga  secara  general  dan  kontinu  disebut sebagai  inflasi.  Salah  satu  indeks    harga  untuk  mengukur  inflasi  antara  lain  IHK.  IHK
memberikan  informasi  terkait  perkembangan  harga  barang  atau  jasa  yang  dikonsumsi oleh rumah tangga pada umumnya dalam kurun waktu tertentu [2].
Salah satu kerangka dasar kebijakan ekonomi makro di berbagai negara maju dan berkembang  antara  lain  inflasi  dengan  tingkat  fluktuasi  yang  minimal.  Beberapa penelitian  yang  telah  dilakukan  menghasilkan  adanya  hubungan  negatif  antara  inflasi dengan  pertumbuhan  ekonomi.  Inflasi  yang  melebihi  batas  ketentuan  ( threshold ) secara nyata  menghambat  pertumbuhan  ekonomi  dengan threshold inflasi  negara  maju  1-3% sedangkan  negara  berkembang  11-12  %  [3].  Pentingnya  kestabilan  inflasi  bagi  kegiatan ekonomi  dalam  melakukan  konsumsi,  investasi,  dan  produksi  sehingga  menciptakan ketidakpastian  pengambilan  keputusan  yang  menyebabkan  pendapatan  riil  masyarakat akan turun akhirnya menjadikan meningkatnya tingkat kemiskinan [4].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dewinta  [5]  mengenai  pengelompokan  IHK didapatkan  hasil  3  klaster  dengan  klaster  1  tertinggi  sebanyak  14  kota,  klaster  2  sedang sebanyak  29  kota,  dan  klaster  3  rendah  sebanyak  23  kota.  Penelitian  mengenai  faktor- faktor  indeks  harga  konsumen  juga  dilakukan  oleh  Kementerian  Perdagangan  [6] didapatkan  hasil  bahwa  indeks  harga  komoditas  sumber  energi  dan  makanan mempengaruhi indeks konsumen. Berdasarkan referensi penelitian tersebut peneliti ingin melakukan  riset  IHK  sebagai  informasi  yang  tepat  mengenai  kondisi  konsumsi masyarakat  Indonesia  di  tengah  pandemi.  Penelitian  ini    dilakukan  untuk  menentukan kebijakan pemerintah yang tepat sasaran di tengah pandemi yang serba tidak pasti, seperti menentukan harga komoditas tiap kota dan mengetahui kemampuan daya beli masyarakat tiap kota yang ditandai IHK.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  dilakukan  penelitian  untuk  melihat  37 variabel indeks harga yang mempengaruhi faktor IHK dan dilakukan pengelompokan 90 kota  yang  memiliki  IHK  tertinggi  sampai  terendah.  Pengelompokan  menggunakan K- means  dan  pemodelan  IHK  di  Indonesia  pada  bulan  April  2020  di  tengah  pandemi menggunakan regresi berganda.
2. Landasan Teori
2.1. Pemodelan  Regresi  Berganda. Analisis  regresi  merupakan  metode  statistika yang menentukan kausalitas variabel prediktor terhadap variabel respon. Analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui variabel prediktor mana saja yang  mempengaruhi variabel  respon  secara  signifikansi.  Berikut  model  regresi  berganda  dalam  bentuk matriks.
Volume 4  No. 1 May 2021
Y = βX + e (2.1)
dengan
Y =             n y y y  2 1 X =             kn n n k k x x x x x x x x x
        2 1 2 22 12 1 21 11 1 1 1 β =             n     2 1 e =             n e e e  2 1 Y menyatakan vektor variabel prediktor berukuran 1  n , X menyatakan matriks variabel prediktor  berukuran m n  ,  dengan 1   k m , β menyatakan  vektor  parameter  model berukuran 1  m dan e menyatakan vektor residu berukuran 1  n [7]. Selanjutnya untuk pemodelannya berbentuk persamaan berikut.
i k k x x x y            ... 2 2 1 1 0 (2.2)
dengan
y : variabel respon
i x : variabel prediktor ( i = 1, 2, 3, ...., k )
0  : intersep
i  : parameter regresi ( i = 1, 2, 3, ...., k )
2.1.1 Pengujian Serentak
Hipotesis :
0 ... : 2 1 0     k H    (tidak  terdapat  hubungan  signifikan  terhadap  variabel prediktor secara serentak terhadap variavel respon)
: 1 H paling  sedikit  ada  satu
0  i  (terdapat  hubungan  signifikan  terhadap  variabel prediktor secara serentak terhadap variabel respon)
Statistik Uji :
) 1 , ( , 1 2 1 2 ) 1 /( ) ˆ ( / ) ˆ (             k n k n i i i n i i F k n y y k Y y F  (2.3)
dengan
i y ˆ  : nilai prediksi dari variabel respon
Y : rata-rata dari variabel respon

## k : jumlah variabel prediktor
i y : nilai dari variabel respon
n : jumlah observasi pada baris
1 ; ;   k n k F  : nilai tabel F
2.1.2 Pengujian Parsial
Hipotesis :
0 : 0  i H  (tidak terdapat hubungan signifikan terhadap variabel prediktor secara parsial terhadap variabel respon)
0 : 1  i H  (terdapat  hubungan  signifikan  terhadap  variabel  prediktor  secara  parsial terhadap variabel respon)
Statistik Uji :
1 , 2 / ) ˆ ( ˆ     k n i i t se t   
(2.4)
dengan
i  ˆ : parameter terhadap variabel respon
) ˆ ( i se  : standard eror dari koefisien  ˆ
1 , 2 /   k n t  : nilai tabel t
2.1.3 Uji Asumsi Klasik
a. Uji Asumsi Normalitas
Menurut Montgomery [8] uji normalitas merupakan metode uji untuk mengetahui kenormalan  suatu  distribusi  data  pada  sebuah  set  data  atau  variabel  yang  diambil  dari populasi normal. Perumusan analisis uji normalitas dapat dilihat sebagai berikut : i. Hipotesis
: 0 H Residu berdistribusi normal
: 1 H Residu tidak berdistribusi normal
ii. Statistik Uji
) ( ) ( 0 x F x F Sup D n x hitung   (2.5)
iii. Daerah Kritis : 0 H ditolak apabila 0 D D hitung 
Volume 4  No. 1 May 2021

## dengan
hitung D : nilai maksimum dari ) ( ) ( 0 x F x F n 
) ( x F n : nilai distribusi kumulatif
) ( 0 x F : nilai distribusi kumulatif normal
b. Uji Asumsi Autokorelasi
Uji  autokorelasi  digunakan  untuk  mengetahui  adanya  hubungan  korelasi  antar residu  dengan  menghitung residu pada  model untuk  mengetahui  korelasi pada observasi satu dengan observasi lainnya [8]. Salah satu uji yang dapat dilakukan adalah uji Durbin Watson dengan perumusan analisis sebagai berikut
i. Hipotesis
0 : 0   H (Residu tidak terdapat autokorelasi)
0 :
1   H (Residu terdapat autokorelasi)
ii. Statistik Uji
       n t t n t t t hitung e e e d 1 2 2 2 1 ) ( (2.6)
dengan
hitung d : nilai uji Durbin Watson
e : residu
L d : batas bawah pada tabel Durbin Watson
U d : batas atas pada tabel Durbin Watson
Kriteria pengujian Durbin-Watson:
1. Apabila  nilai hitung d lebih  kecil  daripada  nilai L d atau  lebih  besar daripada ) 4 ( L d  , berarti menolak H 0 yang artinya terdapat autokorelasi.
2. Apabila hitung d berada  di  antara U d dan ) 4 ( U d  ,  berarti  gagal  tolak 0 H yang artinya tidak terdapat autokorelasi
3. Apabila hitung d berada  di  antara L d dan U d atau  di  antara ) 4 ( U d  dan ) 4 ( L d  , berarti tidak memiliki kesimpulan yang dapat ditarik.
c. Uji Asumsi Identik atau Homogenitas
Volume 4  No. 1 May 2021
Uji  homogenitas  merupakan  uji  model  regresi    yang  bertujuan  mendeteksi ketidaksamaan  varian  residu  dari  observasi  satu  ke  observasi  lain.  Varian  residu mengalami konstan dari satu observasi ke observasi lain, maka disebut homokedastisitas dan sebaliknya disebut heterokedastisitas [8]. Model regresi yang baik adalah model yang homoskedastisitas  (tidak  terjadi  heteroskedastisitas).  Masalah  heteroskedastisitas  dapat dideteksi dengan menggunakan uji Breusch Pagan Godfrey (BPG) sebagai berikut :
i. Hipotesis :
0 H : Variansi residu bersifat homoskedastisitas atau 2 ) var(   i e
1 H : Variansi residu bersifat heteroskedastisitas atau 2 ) var(   i e
Statistik Uji :
regresi SS   2 1  (2.7)
ii. Daerah Kritis :
0 H ditolak jika
2 ) 1 (   k df hitung   dengan  : nilai statistik uji Breusch Pagan
regresi SS : sum of square dari regresi
2 ) 1 (  k df  :  nilai  tabel chi-squre dengan  derajat  bebas k -1, k berarti  jumlah  variabel prediktor
2.2. Analisis  Klaster  Menggunakan K -means. Clustering adalah  mengelompokkan objek  kedalam  beberapa    kelompok  yang  terletak  dalam  suatu  kelompok  yang  memiliki sifat  relatif  homogen.  Selain  itu clustering dan  grup  merupakan  dua  hal  yang  berbeda karena  pada  grup  pengelompokan  anggotanya  kondisinya  harus  sama,  sedangkan  pada clustering pengelompokan  berdasarkan  jarak  kedekatan  dari  suatu  karakteristik  sampel observasi  [9].  Menurut  Malik  dan  Tuckfield  [10]  langkah  awal  algoritma K- means dengan  menentukan  nilai k secara  random, k merupakan  banyaknya  klaster  yang  ingin dibentuk  dengan  nilai  secara  random  atau  sesuai  dengan  penelitian  dan  nilai  tersebut menjadi  pusat  klaster  atau centroid .  Setelah  mendapatkan  nilai centroid selanjutnya menentukan  jarak  terdekat  setiap  data  terhadap  masing-masing centroid dengan menggunakan rumus jarak Euclidean . Berikut merupakan rumus jarak Euclidean [10].
Volume 4  No. 1 May 2021
    n i i i c x x D 1 2 ) ( ) ( (2.8)
Selanjutnya untuk mengetahui k optimum untuk meminimalisir kekurangan algoritma K- means [11]  dengan rumus
   X x x D x D K 2 2 ) ( ) ( (2.9)
dengan
) ( x D : nilai Euclidean Distance
i : baris data
i x : data ke- i
i c : centroid data
2 ) ( x D : jarak Euclidean
  X x x D 2 ) ( : jumlah jarak Euclidean.
Ringkasan dari langkah-langkah algoritma K- means menurut Emily [10] sebagai berikut :
1. Memilih k pusat klaster pertama secara random.
2.  Mengamati x dari  setiap  data  dan  menghitung  jarak  terdekat ) ( x D menuju  pusat klaster.
3.  Memilih  klaster  baru  diantara  titik  data  dengan  probabilitas x secara  proporsi  jarak ) ( x D .
4. Mengulangi langkah 2 dan 3 sehingga k pusat klaster terpilih.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  data  katalog  Indikator  Ekonomi  bulan  April  2020 yang  dipublikasi  setiap  bulan  oleh website resmi  Badan  Pusat  Statistika  (BPS)  [1]. Variabel yang digunakan yaitu indikator Indeks Harga Konsumen (IHK) yang terdiri dari 37  variabel  indikator  dengan  11  kriteria.  Adapun  variabel  penelitian  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Untuk  mengetahui faktor-faktor indeks harga yang mempengaruhi Indeks Harga Konsumen  (IHK)  secara  signifikan  menggunakan  anilisis  regresi  berganda,  sehingga dapat mengetahui faktor harga komoditi apa saja yang mempengaruhi harga-harga secara umum yang mengalami penurunan (deflasi) atau kenaikan harga (inflasi).
Volume 4  No. 1 May 2021
Tabel 1. Operasional Variabel Indeks Harga Konsumen April 2020 Kriteria Variabel Keterangan Makanan, Minuman, dan Tembakau X 1 Makanan X 2 Minuman yang tidak beralkohol X 3 Rokok dan tembakau Pakaian dan Alas Kaki X 4 Pakaian X 5 Alas Kaki Perumahan, Air, Listrik, dan Bahan Bakar Rumah Tangga X 6 Sewa dan Kontrak Rumah X 7 Pemeliharaan, Perbaikan, dan Keamanan Tempat Tinggal X 8 Penyediaan Air dan Layanan Perumahan Lainnya X 9 Listrik dan Bahan Bakar Rumah Tangga Perlengkapan, Peralatan, dan Pemeliharaan Rutin Rumah tangga X 10 Furnitur, Perlengkapan, dan Karpet X 11 Tekstil Rumah Tangga X 12 Peralatan rumah tangga X 13 Barang Pecah Belah dan Peralatan Makan dan Minum X 14 Peralatan dan Perlengkapan Perumahan dan Kebun X 15 Barang dan Layanan Untuk Pemeliharaan Rumah Tangga Rutin Kesehatan X 16 Obat-Obatan dan Produk Kesehatan X 17 Jasa Rawat Jalan X 18 Jasa Rawat Inap X 19 Jasa Kesehatan lainnya X 20 Pembelian Kendaraan X 21 Pengoperasian Peralatan Tranportasi Pribadi X 22 Jasa Angkutan Penumpang X 23 Jasa Pengiriman Barang
Volume 4  No. 1 May 2021
Lanjutan Tabel 1. Operasional Varibel Indeks Harga Konsumen April 2020 Kriteria Variabel Keterangan Informasi, Komunikasi, dan Jasa Keuangan X 24 Peralatan Informasi dan Komunikasi X 25 Layanan informasi dan Komunikasi X 26 Jasa keuangan Rekreasi, Olahraga, dan Buadaya X 27 Barang Rekreasi lainnya dan Olahraga X 28 Layanan Rekreasi dan Olahraga X 29 Koran, Buku dan Perlengkapan Sekolah Pendidikan X 30 Pendidikan Dasar dan Anak Usia Dini X 31 Pendidikan Menengah X 32 Pendidikan Tinggi X 33 Pendidikan Lainnya Penyediaan Makanan dan Minuman X 34 Jasa Pelayanan Makanan dan Minuman Perawatan Pribadi dan Jasa Lainnya X 35 Perawatan Pribadi X 36 Perawatan Pribadi Lainnya X 37 Jasa Lainnya
Hasil analisis regresi berganda  metode backward didapatkan 13 variabel  dari 37 variabel  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  IHK  dan  didapatkan  pemodelan  regresi terbaik sebagai berikut :
36 35 34 32 30 25 22 21 9 6 5 3 1 023 , 0 133 , 0 014 , 0 27 , 0 016 , 0 077 , 0 026 , 0
129 , 0 124 , 0 087 , 0 031 , 0 008 , 0 256 , 0 144 , 5 ˆ x x x x x x x x x x x x x y                (3.1)
Pada  model  3.1  dapat  disimpulkan  bahwa  saat  pandemi  indeks  harga  komoditi yang meningkatkan IHK terdapat pada koefisien tinggi pada variabel makanan, listrik dan bahan  bakar  rumah  tangga,  pengoperasian  peralatan  transportasi  pribadi  dan  perawatan pribadi. Hasil uji serentak (Uji F ) didapatkan nilai F hitung sebesar 16,332  dengan p-value sebesar  0,000  yang  berati  secara  serentak  variabel  independen  berpengaruh  signifikan terhadap variabel dependen. Sedangkan hasil uji parsial (uji t ) dapat dilihat pada Tabel 2.
Selanjutnya  uji  asumsi  klasik  regresi  berganda  yaitu  uji  normalitas,  uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas dengan hasil ditunjukkan pada Tabel 3.
Volume 4  No. 1 May 2021
Tabel 2. Hasil Uji Parsial Terhadap Faktor-Faktor IHK Variabel hitung t p - value Kesimpulan X 1 (Makanan) 13,773 0,000 Signifikan X 3 (Rokok dan tembakau) 2,085 0,042 Signifikan X 5 (Alas kaki) 2,205 0,032 Signifikan X 6 (Sewa dan kontrak rumah) 2,311 0,025 Signifikan X 9 (Sewa dan kontrak rumah 3,216 0,002 Signifikan X 21 (Pengoperasian peralatan transportasi pribadi) 3,897 0,000 Signifikan X 22 (Jasa Angkutan Penumpang) 4,760 0,000 Signifikan X 25 (Layanan informasi dan komunikasi) 1,992 0,049 Signifikan X 30 (Pendidikan dasar dan anak usia dini) 2,285 0,026 Signifikan X 32 (Pendidikan tinggi) 2,764 0,008 Signifikan X 34 (Jasa pelayanan makanan dan minuman) 2,436 0,018 Signifikan X 35 (Perawatan pribadi) 4,471 0,000 Signifikan X 36 (Perawatan pribadi lainnya) 2,587 0,013 Signifikan Tabel 3. Hasil Uji Asumsi Klasik Uji Asumsi Klasik Nilai Hitung p - value Kesimpulan Uji Normalitas ( Kolmogorov Smirnov) 0,670 0,200 Gagal tolak H 0 yang menyimpulkan data berdistribusi normal dan asumsi normalitas terpenuhi. Uji Autokorelasi ( Durbin Watson ) 1,889 0,267 Nilai d U dan d L pada  tabel  Durbin- Watson  ( n = 90, k = 13) sebesar 1,3693
dan 1,9659, dengan begitu nilai autokorelasi di antara 1,3693 <.1,8892 < 1,9659 yang menyimpulkan bahwa tidak terjadi  autokorelasi  sehingga  asumsi terpenuhi. Uji Heteroskedastisitas ( Breusch Pagan ) 32,595 0,675 Gagal  tolak  H 0 yang  menyimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas sehingga
asumsi terpenuhi
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  uji  asumsi  klasik  regresi  berganda  terpenuhi. Selanjutnya  dilakukan  klasterisasi  dengan  metode K- means  berdasarkan  variabel  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  IHK.  Objek-objek  yang  diamati  dikelompokkan berdasarkan  jarak  terdekat  dengan  menggunakan  jarak Euclidean .  Berdasarkan  hasil perhitungan  normalisasi  data  dan  jarak Euclidean maka  dilakukan  klasterisasi  dengan nilai rata-rata K- means tertinggi merupakan klaster tertinggi dan sebaliknya yang rendah
merupakan  klaster  terendah.  Hasil  visualisasi  klaster  ditunjukkan  pada  Gambar  1  dan pembagian klaster yang terbentuk pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pembagian Klaster Indeks Harga 90 Kota di Indonesia
Klaster Anggota Hasil Klasterisasi 90 Kota di Indonesia 1 Tanjung Pinang dan Singkawang 2 Banda  Aceh,  Pekanbaru,  Bungo,  Bandar  Lampung,  Metro,  Bogor,  Bekasi,
Semarang, Yogyakarta, Cilegon, Tangerang, Serang, Singaraja,
Wangaipu,  Maumere,  Sintang,  Pontianak,  Tarakan,  Manado,  Kotamobagu,
Luwuk, Palu, Bulukumba, Watampone, Makassar, Paolopo, Mamuju, Tual,
Ternate, Manokwari, Merauke, dan Jayapura 3 Meulaboh, Padangsidimpuan, Lhoksumawe, Pematangsiantar, Gunungsitoli,  Pangkal  Pinang,  Batam,  Tanjung  Pinang,  Sibolga,  Medan Padang, Tembilahan, Bukittinggi, Dumai, , Palembang, Jambi,
Lubuklinggau, Bengkulu, Tanjung Pandan, Pangkal Pinang, Batam,  Bogor, Sukabumi,  Jakarta,  Bekasi,  Cirebon,  Tasikmalaya,  Depok,  Cilacap, Purwokerto, Surakarta, Kudus, Semarang, Yogyakarta, Tegal, Banyuwangi, Jember,  Sumenep,  Malang,  Kediri,  Probolinggo,  Surabaya,  Madiun, Denpasar,  Mataram,    Bima,  Kupang,  Sampit,  Palangkaraya,  Kotabaru, Tanjung,  Banjarmasin,  Balikpapan,  Samarinda,  Tanjung  Selor,    Pare-pare, Kendari, Gorontalo, Baubau, Ambon, Sorong dan Timika,
Selanjutnya  menghitung rata-rata masing-masing  klaster terhadap variabel untuk menentukan klaster yang memiliki indeks harga tinggi, sedang dan rendah. Hasil rata-rata masing-masing klaster ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Rata-rata Klaster Terhadap Variabel
Klaster X 1 X 3 X 5 X 6 X 9 X 21 X 22 1 0,229 0,121 -0,380 0,868 2,028 1,395 0,662 2 -0,359 -0,458 0,171 -0,049 0,255 0,339 0,214 3 0,109 0,149 -0,035 -0,037 -0,214 -0,203 -0,114 Klaster X 25 X 30 X 34 X 35 X 36 1 0,791 1,037 -0,646 -1,813 0,750 2 -1,128 -0,324 0,921 0,158 -0,493 3 0,338 0,046 -0,276 0,058 0,122
Variabel X 1 rata-rata  tertinggi  pada  klaster  1,  sedang  pada  klaster  3,  dan  rendah pada  klaster  2  begitu  seterusnya  hingga  variabel X 35 .  Untuk  rata-rata  tertinggi  lebih banyak pada klaster 1, rata-rata sedang pada klaster 3 dan rata-rata rendah pada klaster 2
sehingga  dihasilkan  bahwa  pengelompokan  klaster  90  kota  menjadi  3  kelompok  yaitu kategori tinggi (klaster 1), kategori sedang (klaster 3), dan kategori rendah (klaster 2).
Gambar 1. Pemetaan Bedasarkan Hasil Pengklasteran Menggunakan K-means

## 4. Kesimpulan
Analisis  regresi  untuk  mengetahui  indeks  harga  yang  berpengaruh  signifikan terhadap  Indeks Harga Konsumen (IHK) adalah X 1 (makanan), X 3 (rokok dan tembakau), X 5 (alas kaki), X 6 (sewa dan kontrak rumah), X 9 (listrik dan bahan bakar rumah tangga), X 21 (pengoperasian  peralatan  transportasi  pribadi), X 22 (jasa  angkutan  penumpang), X 25 (layanan  komunikasi  dan  informasi), X 30 (pendidikan  dasar  dan  anak  usia  dini), X 32 (pendidikan tinggi), X 34 (jasa pelayanan makanan dan minuman), X 35 (perawatan pribadi), dan X 36 (perawatan  pribadi  lainnya).    Berdasarkan  analisis  klaster K- means  didapatkan 2%  kota  klaster  tinggi,    68%  kota  klaster  sedang,  30%  kota  klaster  rendah.  Klasterisasi yang  telah  dilakukan  relevan  dengan  klasterisasi  yang  dilakukan  Dewinta  [5]  pada  data tahun  2012  di  66  kota  di  Indonesia.  Ada  perbedaan  proporsi  klaster  tinggi,  sedang  dan rendah.  Pada  penelitian  Dewinta  [5]  menghasilkan  proporsi  klaster  tinggi  21%,  klaster sedang  43%  dan  klaster  rendah  36%.    Kota  yang  sama  posisinya  pada  klaster  sedang adalah  Lhoksumawe,  Padang,  Batam,  Jambi,  Bengkulu,  Cirebon,  Tasikmalaya, Purwokerto,  Surakarta,  Yogyakarta,  Kediri,  Malang,  Denpasar,  Mataram,  Kupang, Sampit,  Banjarmasin,    Balikpapan,  Ambon.  Kota  yang  sama  posisinya  pada  klaster rendah  adalah  Bogor,  Tangerang,  dan  Watampone.  Perbedaan  ini  terjadi  karena perbedaan  tahun  penelitian,  variabel  yang  digunakan,  dan  pandemi  Covid-19  yang menurunkan  tingkat  konsumsi  masyarakat  sehingga  adanya  ketidakseimbangan  antara produksi  dan  konsumsi  yang  menyebabkan  IHK  cenderung  mengelompok  pada  klaster sedang.  Variabel  komoditas  indeks  harga  yang  berpengaruh  secara  signifikan  dapat
diseimbangkan lagi produksi dan konsumsi untuk menjaga stabilitas harga komoditi agar harga  tersebut  dapat  dijangkau  masyarakat  dengan  harga  yang  wajar.  Hal  tersebut dilakukan  karena  jika  produksi  barang  meningkat  tidak  diikuti  dengan  tingkat  konsumsi akan  menyebabkan  lemahnya  pasar  modal.  Sebaliknya,  jika  produksi  turun  sedangkan konsumsi tinggi akan menyebabkan kenaikan harga yang tidak stabil dan terjadi inflasi.

## Daftar Pustaka
[1] Badan Pusat Statistik. Indikator Ekonomi April 2020. Jakarta. BPS RI. 2020.
[2] Syahyuti. Indeks  Harga  Konsumen .  URL  :  http://syahyutivariabel.blogspot.co.id/
2011/03/indeks-hargakonsumen.html, diakses pada 27 September 2020.
[3] Khan, M. dan Senhadji, A. Threshold Effect in Relationship Between Inflation and Growth. IMF Working Paper. 2000.
[4] Bank Indonesia. URL: http://www.bi.go.id/id/moneter/inflasi/pengenalan/Contents/ Pentingnya.aspx, diakses pada 15 Oktober 2020.
[5] Sinaga, M. D., Windarto P. A., Hartama, D., dan Saifullah. Pengelompokan Indeks Harga  Konsumen    Menurut  Kota  dengan  Data  Mining  Clustering .  Prosiding Seminar  Nasional  Sains  &  Teknologi  Informasi  (SENSASI). Pematangsiantar, Indonesia. 328-336. 2019.
[6] Kementerian  Perdagangan. Laporan  Akhir Analisis  Kebijakan  Pemerintah terhadap Inflasi dan Kemiskinan. 2015.
[7] Lindley, D. V. Regression and Correlation Analysis. Journal of New Palgrave : A Dictionary of Economics . London. 1987.
[8] Montgomery,  D.  and  Peck,  E. Introduction  to  Linear  Regression  Analysis .  John Wiley & Sons Inc. New York. 2006.
[9] Satriyanto, E. Kombinasi Algoritma Agglomerative Clustering dan K-means untuk Segementasi Pengunjung Website . Skripsi. Universitas Telkom. 2011.
[10] Malik,  A.  and  Tuckfield,  B. Applied  Unsupervised  Learning  with  R .  Packt Publishing. University of Birmingham. United Kingdom. 2019.
[11] Sukarhat,  G. Analisis  dan  Implementasi  Algoritma  K-means  pada  Clustering . Skripsi. Universitas Telkom. 2011.
[12] Aicher,  C.  and  Emily,  B.  Scalable  Clustering  of  Correlated  Time  Series  using Expectation  Propagation. Journal Semantic  Scholar .  University  of  Washington.
2016.