## PERAMALAN INDEKS HARGA PROPERTI RESIDENSIAL DI KOTA BANDUNG TAHUN 2023

## FORECASTING RESIDENTIAL PROPERTY PRICE INDEX IN THE CITY OF BANDUNG IN 2023
Nurain Fatma Savitri 1) , Nasrudin 2)
Politeknik Statistika STIS, Jl. Otto Iskandardinata No.64C, Jakarta Timur13330, Indonesia.
1) Email: nurainsavitri27@gmail.com , 2) nasrudin@stis.ac.id
disubmit: 10 Agustus 2023, direvisi: 8 Oktober 2023, diterima: 30 Oktober 2023

## ABSTRAK
Properti  residensial  atau  rumah  merupakan  kebutuhan  dasar  bagi  manusia.  Peningkatan  jumlah penduduk menyebabkan kebutuhan akan properti residensial juga meningkat. Karena ketersediaan tidak bertambah sementara permintaan semakin tinggi, maka terjadilah kelangkaan yang menyebabkan harga properti  terutama  rumah  mengalami  kenaikan.  Properti  residensial  tak  hanya  digunakan  sebagai kebutuhan, namun juga dapat digunakan sebagai investasi. Sehingga penting bagi pemegang kebijakan dan para developer perumahan serta masyarakat untuk mengetahui kondisi sektor properti khususnya properti residensial pada masa sekarang dan masa yang akan datang. Properti residensial terbagi menjadi tiga tipe berdasarkan luas tanah, yaitu tipe kecil, tipe menengah, dan tipe besar. Indeks Harga Properti Residensial  merupakan  salah  satu  indikator  ekonomi  yang  memberikan  informasi  mengenai perkembangan properti residensial baik secara triwulan berjalan maupun triwulan yang akan datang. Data  IHPR  diperoleh  dari  Survei  Harga  Properti  Residensial  yang  dilakukan  oleh  Bank  Indonesia. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  meramalkan  nilai  indeks  harga  properti  residensial  di  Kota Bandung. Menerapkan metode peramalan ARIMA, penelitian ini mendapat hasil bahwa nilai IHPR di Kota  Bandung  periode  triwulan  I  2023  hingga  triwulan  IV  2023  diprediksi  mengalami  kenaikan, sehingga diketahui bahwa sektor properti residensial di Kota Bandung bergerak ke arah yang positif.
Kata kunci: IHPR, peramalan, ARIMA

## ABSTRACT
Residential property or house is a basic need for humans. The increase in population causes the need for  residential  properties  also  increased.  Because  availability  does  not  increase  while  demand increases, a shortage occurs which causes property prices, especially houses, to increase. Residential property is not only used as a necessity, but can also be used as an investment. So it is important for the holder policies and housing developers and the public to find out current and future conditions of the property sector, especially residential property which will come. Residential property is divided into three types based on area soil, namely small type, medium type, and large type. Property Price Index Residential  is  one  of  the  economic  indicators  that  provide  information  on  residential  property developments  on  a  quarterly  basis  current  and  future  quarters.  IHPR  data  obtained  from  surveys Residential Property Prices  conducted by Bank Indonesia.  The aim of this research is to predict the value of the residential property price index in Bandung City. Applying the ARIMA forecasting method, this study found that the value It is predicted that the IHPR in the city of Bandung from the first quarter of 2023 to the fourth quarter of 2023 has increased, so it is known that the residential property sector in the City Bandung is moving in a positive direction.
Keywords : IHPR, forecasting, ARIMA
Jurnal Kebijakan Pembangunan Daerah is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Copyright © 2022 Jurnal Kebijakan Pembangunan Daerah. All rights reserved

## PENDAHULUAN
Indonesia menduduki peringkat keempat sebagai negara penduduk terbanyak di  dunia  setelah  Cina,  India,  dan  Amerika Serikat.  Dengan  jumlah  penduduk  tahun 2022  di  Cina  sebanyak  1,426  miliar  jiwa, India  sebanyak  1,417  miliar  jiwa,  dan Amerika  Serikat  sebanyak  338  juta  jiwa Populasi  di  Indonesia  dari  tahun  ke  tahun semakin  meningkat.  Menurut  Badan  Pusat Statistik (BPS), berdasarkan proyeksi interim 2020-2023  jumlah  penduduk  Indonesia mencapai 275,77 juta jiwa pada tahun 2022. Jumlah  ini  naik  1,13%  dibandingkan  tahun sebelumnya.
Gambar 1. Grafik jumlah penduduk Indonesia tahun 2013-2022 (juta jiwa) (Sumber: Badan Pusat Statistik, 2022)
Rumah  merupakan  kebutuhan  dasar bagi  manusia.  Menurut  Maslow,  manusia harus  memenuhi  kebutuhan  yang  paling rendah dahulu sebelum naik ke tingkat yang lebih  tinggi  (Maslow,  1984).  Kebutuhan dasar  ini  meliputi  sandang,  pangan,  dan papan.  Meningkatnya  jumlah  penduduk menimbulkan masalah pada sektor perumahan.  Peningkatan  jumlah  penduduk membuat  kebutuhan  perumahan  juga  terus meningkat.  Hal  ini  menjadi  tantangan  bagi
pemerintah  dalam  menyiapkan  kesediaan perumahan  bagi  masyarakat.  Berdasarkan data  survei  sosial  ekonomi  nasional (SUSENAS) tahun 2020, angka kesenjangan antara  kebutuhan  dan  ketersediaan  tempat tinggal  (backlog)  di  Indonesia  mencapai 12,75 juta. Sedangkan dalam publikasi  BPS Statistik  Indonesia  2022,  tercatat  sebanyak 81,08% penduduk Indonesia telah menempati rumah miliknya sendiri. Artinya, masih  ada  18,92%  penduduk  Indonesia belum  memiliki  rumah  sendiri  yang berdampak  pada  kesejahteraan  dan  kualitas hidup masyarakat. Todaro (1997) menjelaskan bahwa manusia harus memenuhi  tiga  tahapan  kebutuhan  untuk dapat  memiliki  kualitas  hidup  yang  baik, dimana  tahapan  pertama  adalah  pemenuhan kebutuhan dasar seperti makanan, minuman, pakaian,  rumah,  kesehatan  dan  pendidikan. Demi memenuhi kebutuhan dasar masyarakat khususnya perumahan,
pemerintah  telah  menjadikan  pembangunan perumahan sebagai salah satu skala prioritas pembangunan guna mengatasi permasalahan backlog .
Dalam  Peraturan  Pemerintah  (PP)  RI Nomor  12  Tahun  2021  Pasal  21  tentang Penyelenggaraan  Perumahan  dan  Kawasan Pemukiman,  pemerintah  telah  mengatur keseimbangan  pembangunan  perumahan yaitu  mensyaratkan  para  pengembang perumahan  untuk  membangun  perumahan yang dihitung berdasarkan rumus
230 240 250 260 270 280
perhitungan  konversi  dengan  perbandingan jumlah rumah mewah (besar), menengah dan sederhana  (kecil)  adalah  1:2:3.  Hal  ini dimaksudkan agar masyarakat dapat memenuhi kebutuhan rumah dengan mempunyai rumah layak huni sederhana dan para  pengembang  perumahan  tidak  hanya mementingkan  perolehan  keuntungan  dari pembangunan  rumah  mewah  saja.  Dalam perwujudannya, pemerintah juga
mengeluarkan  kebijakan  pendukungnya,
salah  satunya  adalah  dengan  menyediakan pinjaman kredit untuk
membantu
pembangunan rumah sederhana.
Tempat  tinggal  atau  hunian  seperti rumah atau perumahan, hotel, villa, asrama, apartemen,  dan  lain  sebagainya  merupakan properti  residensial.  Properti  residensial terbagi  menjadi  tiga  tipe  berdasarkan  luas tanah,  yaitu  tipe  kecil,  tipe  menengah,  dan tipe  besar.  Properti  residensial  yang  bertipe kecil  adalah  properti  atau  perumahan  yang memiliki  luas  bangunan  sekitar  21  meter persegi  dan  36  meter  persegi.  Sedangkan properti  residensial  yang  bertipe  menengah adalah  properti  atau  perumahan  yang memiliki luas bangunan 45 meter persegi dan 54  meter  persegi.  Dan  properti  residensial tipe terakhir yakni tipe besar adalah properti atau perumahan yang memiliki luas 60 meter persegi  dan  70  meter  persegi  atau  lebih (Widjaja, 2018).
Properti residensial tak hanya digunakan  sebagai  kebutuhan,  namun  juga
dapat  digunakan  sebagai  investasi.  Sektor properti  memberikan  kontribusi  positif terhadap  perekonomian  di  Indonesia.  Tak hanya  investor  lokal,  investor  asing  pun menunjukkan ketertarikannya terhadap sektor real estate di Indonesia. Salah satu kota di Indonesia yang banyak diminati oleh para investor adalah Kota Bandung.
Gambar 2. Grafik Laju pertumbuhan dan jumlah penduduk Kota Bandung tahun 2015-2021 (Sumber: Badan Pusat Statistik,
2022)
Dari  Gambar  2  terlihat  peningkatan penduduk  terjadi  setiap  tahunnya  di  Kota Bandung.  Kota  Bandung  yang  dikenal sebagai  salah  satu  kota  pendidikan  di Indonesia membuat arus urbanisasi pada kota tersebut semakin meningkat. Jika dibandingkan  dengan  dua  kota  terbesar  di Indonesia yakni Jakarta dan Surabaya, Kota Bandung memiliki keunggulan pada kualitas udara  dan  kondisi  jalan  yang  belum  terlalu padat  kendaraan.  Kota  Bandung  juga menyediakan  basis  manufaktur  yang  baik, tenaga kerja yang produktif, memiliki sistem pemerintahan yang demokratis dan mendukung terciptanya iklim investasi yang sehat,  kepastian  hukum  yang  jelas  untuk
0 0,5 1 1,5 2 2.450.000 2.470.000 2.490.000 2.510.000 2.530.000 Jumlah Penduduk (Jiwa) Laju Pertumbuhan Penduduk (%)
berinvestasi, infrastruktur kota kelas satu dan struktur  biaya  yang  sangat  kompetitif membuat  iklim  investasi  di  Kota  Bandung cukup  baik  dan  menjanjikan.  Hal  ini membuat Kota Bandung memiliki potensi di sektor perumahan untuk menarik investasi di bidang  perumahan  dan  dapat  dimanfaatkan oleh  developer  untuk  mengembangkan proyek properti residensial seperti membangun  rumah,  kos,  apartemen,  rumah susun  dan  sebagainya.  Dalam  hasil  survei tahunan bertajuk The Best Cities for Business yang  dilakukan  oleh  Grup  SWA  dibantu dengan Business  Digest ,  Kota  Bandung disebut sebagai salah satu kota terbaik untuk bisnis properti.
Mempertimbangkan
pertumbuhan penduduk  Kota  Bandung  dan  pertumbuhan pasar  perumahan,  diperkirakan  jumlah properti residensial yang dibutuhkan semakin meningkat  untuk  tahun  yang  akan  datang. Penting  bagi  pemegang  kebijakan  dan  para developer perumahan serta masyarakat untuk mengetahui kondisi sektor properti khususnya  properti  residensial  pada  masa sekarang dan masa yang akan datang. Salah satu  indikator  yang  memberikan  informasi mengenai perkembangan properti residensial adalah  indeks  harga  properti  residensial (IHPR).  Data  IHPR  diperoleh  oleh  Bank Indonesia (BI) melalui survei harga properti residensial  (SHPR)  secara  triwulan.  Pada penelitian  ini,  data  IHPR  yang  digunakan merupakan data IHPR pada pasar primer.
Nilai  IHPR  dikumpulkan  berdasarkan indeks  waktu  secara  berurutan  dengan interval  tetap.  Sehingga  nilai  IHPR  ini mengikuti  pola  data  time  series.  Menurut Box, Jenkins, dan Reinsel (1994) time series merupakan  serangkaian  data  pengamatan yang terjadi berdasarkan indeks waktu yang berjalan  sesuai  urutannya  dengan  interval waktu  tetap.  Time  series  adalah  salah  satu tahapan  statistika  yang  diterapkan  untuk meramalkan  struktur  probabilistik  keadaan yang akan terjadi di masa yang akan datang dalam  rangka  pengambilan  keputusan. Metode  yang  digunakan  untuk  meramalkan data time  series antara  lain  adalah  metode rata-rata  bergerak  atau  MA  ( Moving Average ), metode penghalusan eksponensial ( Exponential  Smoothing ),  metode  ARIMA ( Autoregressive Integrated Moving Average ) atau metode Box-Jenkins dan lain-lain.
Berdasarkan  penelitian  Aufa et  al . (2022)  yang  melakukan  peramalan  nilai IHPR dengan menggunakan metode Generalized  Space  Time  Autoregressive (GSTAR),  menunjukkan  metode  tersebut efektif  dalam  meramalkan  data  IHPR  di  16 kota/wilayah di Indonesia. Dalam penelitian Mukron et al . (2021), metode ARIMA cukup efektif  dan  akurat  untuk  meramalkan  nilai indeks harga konsumen di Indonesia karena menghasilkan nilai error yang kecil. Wiryada et  al .  (2021)  secara  empiris  memberikan saran  kepada  peneliti  selanjutnya  untuk membangun  model  yang  berbeda  untuk
peramalan  IHPR  dengan  menggunakan metode seperti MA, ARMA, ARIMA. Pada penelitian  ini,  akan  dilakukan  peramalan dengan menggunakan metode ARIMA.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui gambaran pergerakan nilai IHPR di  Kota  Bandung,  mendapatkan  model peramalan untuk memprediksi nilai IHPR di Kota Bandung, dan meramalkan nilai IHPR di Kota Bandung empat triwulan ke depan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini hanya berfokus pada Kota Bandung, data pada penelitian ini merupakan data  sekunder  10  tahun  terakhir  triwulan runtun  waktu  dari  triwulan  I  2012  sampai triwulan IV 2022 yang tersedia di web resmi Bank  Indonesia  (BI).  Variabel  dalam penelitian  ini  hanya  menggunakan  variabel dependen yaitu  Indeks  Harga  Properti Residensial (IHPR).
Penelitian  ini  merupakan  penelitian kuantitatif.  Data  IHPR  yang  digunakan merupakan IHPR di pasar primer yang terdiri dari tipe kecil, menengah dan besar di Kota Bandung. Data terdiri dari 40 observasi yaitu IHPR triwulan pada rentang triwulan I 2012 sampai triwulan IV 2022.
Berdasarkan tujuan penelitian, penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis deskriptif  dan  inferensia.  Analisis  deskriptif dijelaskan dengan
grafik yang menggambarkan  bagaimana  perkembangan nilai  indeks  harga  properti  residensial
(IHPR).  Sedangkan  analisis  inferensia menggunakan metode peramalan ARIMA.
Model ARIMA umumnya
dilambangkan dengan ARIMA(p,d,q) dimana p menunjukkan orde Autoregressive (AR), d menunjukkan differencing pada  orde  ke-d, dan  q  menunjukkan  orde  Moving  Average (MA).  Model  ARIMA(p,d,q)  memiliki bentuk umum sebagai berikut (Wei, 2005).
𝜙 𝑝 (𝐵)(1 − 𝐵) 𝑑 𝑌 𝑡 = 𝐶 + 𝜃 𝑞 (𝐵)𝑎 𝑡 (1)
Keterangan 𝑍 𝑡 :  data  observasi  ke-t, 𝐵 : operator backshift dengan 𝐵𝑍 𝑡 = 𝑍 𝑡−1 , 𝜙 𝑝 (𝐵) : koefisien komponen AR dengan orde p, 𝜃 𝑝 (𝐵) : koefisien komponen orde MA dengan orde q, (1- 〖 B) 〗 ^d:
differencing  dengan  orde  d,  θ_0:  konstanta, a_t : nilai error pada waktu ke-t

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambaran  Umum  Pergerakan  Nilai Indeks Harga Properti Residensial
Mengetahui pergerakan harga properti residensial  membantu  para  pemegang kebijakan,  pengembang  perumahan  dan masyarakat untuk mengetahui kondisi sektor properti residensial pada masa sekarang dan masa  mendatang.  Salah  satu  indikator  yang memberikan informasi
mengenai perkembangan  properti  residensial  adalah indeks  harga  properti  residensial  (IHPR). Dengan  pengamatan  pola  IHPR  melalui grafik, diharapkan dapat memberi gambaran
atas  usaha  yang  dapat  dilakukan  untuk menangani  fluktuasi  harga  rumah  dalam periode  pengamatan  maupun  pada  periode mendatang. Pergerakan IHPR selama periode triwulan I 2012 hingga triwulan IV 2022 di Kota Bandung dapat dilihat pada Gambar 3.
Nilai Indeks Harga Properti
Residensial  di  pasar  primer  Kota  Bandung dari triwulan I 2012 sampai triwulan IV 2022 menunjukkan  adanya  tren  naik  pada  semua tipe IHPR. Dalam kurun waktu empat tahun terakhir, nilai IHPR selalu lebih dari 100 yang artinya jika dibandingkan dengan tahun dasar 2018  sektor  properti  residensial  selalu mengalami peningkatan. Properti residensial
memiliki ketersediaan yang terbatas, sedangkan  permintaan  pada  sektor  tersebut cenderung  mengalami  peningkatan  setiap tahun.  Inilah  yang  menyebabkan  harga properti  tetap  mengalami  peningkatan, bahkan  saat  pandemi  Covid-19  tahun  2020, harga  properti  cenderung  naik.  Pada  grafik tidak terlihat adanya pola musiman.

## Penyamaan Tahun Dasar
Data  IHPR  yang  diperoleh  dari  Bank Indonesia memiliki tahun dasar yang berbeda sehingga  perlu  disamakan  dahulu  tahun dasarnya. Perhitungan IHPR sejak triwulan I 2012  hingga  triwulan  I  2022  menggunakan
IHPR tipe kecil IHPR tipe menengah
IHPR tipe besar
Gambar 3. Grafik IHPR tipe kecil, menengah, dan besar sebelum differencing Sumber: hasil olahan minitab
tahun  dasar  2002  (2002=100)  namun  sejak triwulan  II  2022  sampai  saat  ini menggunakan tahun dasar 2018 (2018=100).
Penyamaan  tahun  dasar  perlu dilakukan  jika  data  IHPR  yang  akan digunakan  menggunakan  tahun  dasar  yang berbeda  dan akan  diestimasi  bersama  (tidak dipisah  per  tahun  dasar).  Penyamaan  tahun dasar dilakukan untuk menghindari perbedaan  nilai  indeks  antara  tahun  dasar yang berbeda.
Penyamaan  tahun  dasar  dihitung menggunakan  metode  mempertahankan
angka  pertumbuhan,  langkahnya  sebagai berikut:
1. Nilai  pertumbuhan  IHPR  tipe  kecil triwulan  II  2022  (tahun  dasar  2018) diperoleh  sebesar  0,0027  dan  diketahui nilai  IHPR  tipe  kecil  triwulan  II  2022 adalah 108,96.
2. Untuk  mencari  nilai  IHPR  tipe  kecil triwulan I 2022 dengan tahun dasar 2018 perhitungannya adalah sebagai berikut:
IHPR tipe kecil
IHPR tipe menengah IHPR tipe besar
Gambar 4. Grafik IHPR tipe kecil, menengah, dan besar sebelum differencing Sumber: Hasil Olahan Minitab
𝐼𝐻𝑃𝑅 𝑄𝐼(2022) = 𝐼𝐻𝑃𝑅 𝑄𝐼𝐼(2022) (1 + 𝑎) = 108,96
(1 + 0,0027) = 108,66 Tabel 1. Nilai IHPR dengan tahun dasar 2018 (2018=100) Periode IHPR Kecil  Menengah  Besar 2022 QIV  111,21 109,36 105,12 QIII  110,82 108,70 104,98 QII 108,96 108,47 104,36 QI 108,66 107,36 104,36 2012 QIV 71,22 67,49 73,30 QIII 70,72 64,07 72,76 QII 69,50 62,13 72,76 QI 68,77 61,41 72,14 .Sumber: Hasil Perhitungan Excel
Tabel 1 merupakan nilai IHPR triwulan I  2012  sampai  triwulan  IV  2022  dengan menggunakan tahun dasar 2008.

## Peramalan  IHPR  Menggunakan  Metode
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
Untuk  mendapatkan  model  ARIMA  terbaik yang  bisa  digunakan  dalam  peramalan dilakukan  tahapan-tahapan  sebagai  berikut (Box, et. al, 1994).

## Uji stasioner
Setelah  data  telah  memiliki  tahun dasar  yang  sama,  maka  langkah  awal  yang dilakukan  dalam  pengolahan  data  adalah menguji  kestasioneran  data.  Pada  model ARIMA  mensyaratkan  kestasioneran  data dalam rataan dan dalam ragam, kestasioneran
data  dapat  dilihat  secara  visual  dari  grafik pada data IHPR (Wei, 2005).
Berdasarkan  Gambar  3  dapat  dilihat secara  kasat  mata  bahwa  data  IHPR  tipe kecil,  tipe  menengah,  dan  tipe  besar  belum stasioner dalam rataan maupun dalam ragam. Hal  ini  disebabkan,  karena  data  memiliki pola  tren  naik  pada  setiap  triwulannya  dan terdapat  perubahan  variansi  yang  jelas  dari waktu ke waktu, sehingga harus dilakukan uji stasioneritas  pada  rataan  dan  ragam.  Uji kestasioneran  terhadap  ragam  dilakukan dengan  melihat  nilai rounded  value dari uji Box-Cox dengan  bantuan software  Minitab 21. Tabel 2 menunjukkan hasil uji Box-Cox berdasarkan  nilai rounded  value pada  data IHPR  tipe  kecil,  tipe  menengah,  dan  tipe besar.
Tabel 2. Nilai rounded value Tipe IHPR Nilai Rounded Value Data Aktual Transformasi 1 Kecil 2,00 1,00 Menengah 3,00 1,00 Besar 5,00 1,00 Sumber: Hasil perhitungan Minitab
Dari  hasil  uji  Box-Cox  pada  Tabel  2 menunjukkan bahwa nilai rounded value (λ) pada  data  aktual  IHPR  tipe  kecil,  tipe menengah,  dan  tipe  besar  berturut-turut adalah 2,00, 3,00, dan 5,00. Ini artinya data IHPR  tipe  kecil,  tipe  menengah,  dan  tipe besar  belum  stasioner  dalam  ragam  atau varians.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan transformasi  pada  data  IHPR.  Hasil
transformasi data pada Tabel 2 memberikan nilai  rounded  value  pada  ketiga  tipe  IHPR sebesar 1,00 yang artinya data telah stasioner dalam varians. Sehingga dapat disimpulkan bahwa data IHPR tipe kecil, tipe
menengah,  dan  tipe  besar  telah  stasioner dalam varians pada transformasi pertama.
Setelah  data  IHPR  tipe  kecil,  tipe menengah,  dan  tipe  besar  stasioner  pada varians,  selanjutnya  dilakukan  pemeriksaan
Gambar 5. Korelogram data IHPR pada level Sumber: Hasil Olahan Minitab
kestasioneran data terhadap rataan. Data yang belum  stasioner  pada  rataan  ini  perlu dilakukan differencing. Hasil differencing pertama  data  I HPR  tipe  kecil,  tipe
menengah, dan tipe besar dapat dilihat pada Gambar 4.
Berdasarkan  Gambar  4  untuk  data IHPR setelah differencing , dapat dilihat data IHPR  tipe  kecil,  tipe  menengah,  dan  tipe
Gambar 6. Korelogram data IHPR setelah transformasi pada difference pertama Sumber: hasil olahan minitab
besar  setelah differencing pertama  sudah stasioner  dalam  rataan,  karena  data  telah menyebar di sekitar rata-rata. Cara lain untuk pemeriksaan  kestasioneran  data  pada  rataan dapat  dilakukan  dengan  memperhatikan
korelogram data. Berikut disajikan gambar 5 korelogram pada data level.
Dari  Gambar  5,  diketahui  bahwa  data IHPR  belum  stasioner  pada  rataan  karena ACF  memiliki  pola  yang  meluruh  secara
Gambar 7. Korelogram data IHPR setelah transformasi pada difference pertama
Sumber: Hasil Olahan Minitab
Gambar 8. Korelogram data IHPR setelah transformasi pada difference pertama Sumber: Hasil Olahan Minitab
perlahan. Sehingga perlu dilakukan pengecekan k orelogram pada data difference pertama. Gambar 6 berikut ini memperlihatkan korelogram untuk data pada difference pertama.
Berdasarkan  Gambar  6,  dapat diketahui  bahwa  pada difference pertama data IHPR telah stasioner pada rataan. Hal ini ditunjukkan  oleh  pola  ACF  yang  signifikan sejak  lag  pertama.  Untuk  memperkuat dugaan  ini,  dilakukan  uji  formal unit  root ADF  data  level  dan  data  hasil  difference pertama. Tabel 3 akan menunjukkan hasil uji unit root ADF data pada level dan difference pertama.
Tabel 4. Hasil uji unit root ADF Tipe IHPR data level difference 1 t- hitung p- value t- hitung p- value Kecil -0,655  0,858  -7,087  0,000 Menengah  -1,095  0,717  -6,454  0,000 Besar -1,885  0,339  -5,178  0,000 Keterangan: nilai kritis MacKinnon -2,93 Sumber: Hasil Olahan Minitab
Berdasarkan Tabel 3, diketahui bahwa data IHPR tipe kecil, tipe menengah, dan tipe besar  pada  kondisi  level  memiliki  nilai statistik  t-hitung  masing-masing  sebesar  -
0,655, -1,095, dan -1,885. Nilai-nilai tersebut lebih  kecil  dari  nilai  kritis  MacKinnon  dan nilai p-value yang dihasilkan pada data level IHPR  tipe  kecil,  tipe  menengah,  dan  tipe besar  secara  berturut-turut  adalah  0,858, 0,717, dan 0,339 dimana nilai tersebut lebih besar dari nilai α=5%. Ini berarti bahwa data pada  level  belum  stasioner  dalam  rataan, sehingga harus dilakukan differencing data. Setelah dilakukan differencing pertama pada data,  nilai  statistik  t-hitung  yang  dihasilkan sudah lebih besar dari nilai kritis MacKinnon dan  nilai  p-value  yang  dihasilkan  untuk semua  tipe  IHPR  adalah  0,000  yang  lebih kecil  dari nilai  α=5%.  Sehingga  dengan tingkat kepercayaan 95% dapat disimpulkan bahwa data IHPR tipe kecil, tipe menengah, dan  tipe  besar  setelah  differencing  pertama sudah stasioner dalam rataan.
Setelah  data  IHPR  stasioner  dalam rataan maupun varians, selanjutnya dilakukan identifikasi model tentatif ARIMA dengan melihat pola ACF dan PACF.

## Identifikasi model
Langkah selanjutnya
adalah identifikasi  model  ARIMA  yang  potensial atau  biasa  disebut  model  tentatif  ARIMA.
Tabel 3.

## Estimasi Parameter Model ARIMA tentatif IHPR Tipe Kecil
Model C AR(1) MA(1) Signifikan AIC SBC ARIMA(1,1,0) 1,034* -0,047 × 99,98 103,50 ARIMA(0,1,1) 0,988* 0,033 × 100,01 103,52 ARIMA(1,1,1) 1,961* -0,9981* -0,9754* √ 100,08 105,37 Keterangan: Signifikansi * (5%); Sumber: Hasil Olahan Minitab
Identifikasi ini bisa dilihat dari pola ACF dan PACF data yang sudah stasioner
sebagaimana  yang  sudah  ditunjukkan  oleh Gambar 6.
Pola ACF dan PACF pada Gambar 6 menunjukkan  bahwa  pada  lag  tidak  terjadi cut  off baik  pada  plot  ACF  maupun  plot PACF. Maka dapat disimpulkan bahwa pola ACF  dan  PACF  memiliki  pola dies  down .
Sesuai  dengan  dasar  penentuan  model,  jika ACF  dan  PACF  menunjukkan  pola dies down ,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  model yang  terbentuk  adalah  ARMA( 𝑝, 𝑞 )  yang merupakan  gabungan autoregressive (AR)
dan moving  average (MA)  (Garini  dan Anbiya, 2022).
Berdasarkan  identifikasi  model  di atas, dengan differencing sebanyak satu kali (d=1),  maka  model  ARIMA  yang  dapat dibentuk  untuk  IHPR  tipe  kecil,  tipe menengah, dan tipe besar adalah ARIMA(1,1,0), ARIMA(0,1,1), dan ARIMA(1,1,1).

## Estimasi parameter
Langkah selanjutnya yaitu mengestimasi masing-masing koefisien parameter  dari  model-model  yang  telah
Tabel 5.
Estimasi Parameter Model ARIMA Tentatif IHPR Tipe Menengah
Model C AR(1) MA(1) Signifikan AIC SBC ARIMA(1,1,0) 0,991* 0,109 × 146,93 150,45 ARIMA(0,1,1) 1,113* -0,081 × 147,05 150,58 ARIMA(1,1,1) 0,1039* 0,906* 0,826* √ 148,36 153,64 Keterangan: Signifikansi * (5%); Sumber: Hasil Olahan Minitab Tabel 7. Estimasi parameter model ARIMA tentatif IHPR tipe besar Model C AR(1) MA(1) Signifikan AIC SC ARIMA(1,1,0) 0,536* 0,294 × 115,15 118,67 ARIMA(0,1,1) 0,763* -0,379* √ 113,83 117,36 ARIMA(1,1,1) 0,822* -0,076 -0,439 × 115,78  121,06
Keterangan: Signifikansi * (5%); Sumber: Hasil Olahan Minitab
Tabel 6.
Ringkasan hasil uji residual white noise dan normalitas Tipe IHPR Model White Noise Normalitas p-value Keputusan CLT Kecil ARIMA(1,1,1) Ya 0,150 Ya Ya Menengah ARIMA(1,1,1) Ya 0,010 Tidak Ya Besar ARIMA(0,1,1) Ya 0,142 Tidak Ya Sumber: Hasil Olahan Minitab
ditentukan sebelumnya. Model ARIMA yang baik adalah model yang seluruh koefisien parameter autoregressive (AR) dan moving  average (MA)  nya  signifikan.
Signifikansi dari parameter diuji dengan uji- t. Nilai parameter diperoleh dengan bantuan software minitab 21.
Berdasarkan Tabel  4,  dari  tiga  model tentatif  ARIMA  IHPR  tipe  kecil  hanya terdapat satu model yang seluruh Nilai AIC dan  SBC  yang  dihasilkan  dari  model ARIMA(1,1,1)  adalah  100,08  dan  105,37. parameternya  signifikan  pada  tingkat signifikansi alpha 5%. yaitu ARIMA(1,1,1).
Berdasarkan  Tabel  5,  dari  tiga  model tentatif ARIMA IHPR tipe menengah hanya terdapat satu model yang seluruh parameternya  signifikan  pada  tingkat signifikansi  alpha  5%  yaitu  ARIMA(1,1,1). Model  tersebut  yang  akan  digunakan  untuk melakukan  peramalan.  Nilai  AIC  dan  SBC yang  dihasilkan  dari  model  ARIMA(1,1,1) adalah 148,36 dan 153,64.
Berdasarkan Tabel  6,  hanya  diperoleh satu model tentatif ARIMA IHPR tipe besar yang  seluruh  parameternya  signifikan  pada
tingkat  signifikansi  alpha  5%.  yaitu  model ARIMA(0,1,1). Model ini juga memiliki nilai AIC  dan  SBC  terkecil  yaitu  113,83  dan 117,36.

## Uji Diagnostik Residual
Setelah  mendapatkan  model  terbaik langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  uji residual diagnostik yang meliputi uji residual white noise dan uji residual normalitas. Tabel 7  menunjukkan  ringkasan  hasil  uji  residual white noise dan  normalitas.
Hasil  uji  diagnostik  menunjukkan bahwa  model-model  terpilih  dari  masing- masing tipe IHPR telah lulus uji diagnostik, dimana  residual  dari  model-model  tersebut sudah white  noise dan  berdistribusi  normal. Sehingga  dapat  dilanjutkan  pada  tahap terakhir  yakni  tahap  peramalan.  Sebelum masuk  tahap  peramalan,  perlu  diperiksa
Tabel 9.
Hasil peramalan dari model ARIMA(1,1,1)
Periode Ramalan Selang Kepercayaan 95% Data Aktual per 19 Mei 2023 Error Terendah Tertinggi Q1 2023 112,430 110,990 113,871 112,295 0,135 Q2 2023 113,177 111,163 115,192 - - Q3 2023 114,393 111,916 116,869 - - Q4 2023 115,141 112,292 117,989 - - Sumber: Hasil Olahan Minitab Tabel 8. Nilai MAPE IHPR Tipe IHPR Model MAPE Kecil ARIMA(1,1,1) 1,899 Menengah ARIMA(1,1,1) 3,951 Besar ARIMA(0,1,1) 2,742 Sumber: Hasil olahan Minitab
dahulu  nilai  kesalahan  peramalan  yang mungkin terjadi dalam peramalan. Penilaian kesalahan  peramalan  menggunakan  ukuran Mean Absolute  Percentage Error (MAPE).
Masing-masing  model  IHPR  tipe kecil,  menengah,  dan  besar  memiliki  nilai MAPE  berturut-turut  sebesar  1,899%, 3,951%,  dan  2,742%.  Nilai  MAPE  yang dihasilkan tersebut kurang dari 5% sehingga dapat  dikatakan  model  akurat  untuk
meramalkan  nilai  Indeks  Harga  Properti Residensial (IHPR) tipe kecil, menengah, dan besar.

## Peramalan Data IHPR Tipe Kecil
Persamaan  yang  dapat  dibentuk  dari model ARIMA(1,1,1) adalah sebagai berikut.
𝑌 𝑡 = 1,961 + 0,0119𝑌 𝑡−1 + 0,9881𝑌 𝑡−2 + 𝑎 𝑡 + 0,9754𝑎 𝑡−1 (1)
Tahap  terakhir  dalam  melakukan peramalan data time series adalah melakukan
Gambar 8. Hasil peramalan IHPR tipe menengah model ARIMA(1,1,1)
Sumber: hasil olahan minitab 60 70 80 90 100 110 120 Q I Q III Q I Q III Q I Q III Q I Q III Q I Q III Q I QIII Q I QIII QI QIII QI QIII QI QIII QI QIII QI QIII 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
IHPR tipe menengah Forecast
Gambar 9. Hasil peramalan IHPR tipe besar model ARIMA(0,1,1)
Sumber: Hasil Olahan Minitab 70 75 80 85 90 95 100 105 110 Q I Q III Q I Q III Q I Q III Q I Q III Q I Q III Q I QIII Q I QIII QI QIII QI QIII QI QIII QI QIII QI QIII 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 IHPR tipe besar Forecast
peramalan  sesuai  periode  yang  ditentukan.
Ramalan  IHPR  dilakukan  untuk  empat periode  ke  depan  yakni  data  ramalan  yang diperoleh adalah triwulan I 2023 – triwulan IV 2023.
Data  aktual  untuk  periode  triwulan  I 2023 telah dikeluarkan oleh Bank Indonesia sehingga data tersebut dapat dijadikan bahan validasi dalam peramalan IHPR ini, Dengan nilai  error  yang  diperoleh  sebesar  0,135 mengindikasikan  bahwa  ramalan  sangat akurat.  Hal  ini  dapat    dilihat  juga  dari  nilai aktual  triwulan  I  2023  yang  berada  pada selang  kepercayaan  95%.  Grafik  hasil peramalan dapat dilihat pada Gambar 7.

## Peramalan Data IHPR Tipe Menengah
Persamaan  yang  dapat  dibentuk  dari model ARIMA(1,1,1) adalah sebagai berikut. Y_t=0,104+1,906Y_(t-1)-0,906Y_(t-2)+a_t- 0,826a_(t-1)                                              (2)
Nilai  error  yang  dihasilkan  dari  data aktual triwulan I 2023 sebesar 0,698. Hal ini berarti  ramalan  sangat  akurat  karena memiliki  nilai  error  yang  cukup  kecil.  Data aktual  pada  triwu lan  I  2023  juga  berada dalam selang kepercayaan 95%. Grafik hasil peramalan  IHPR  tipe  menengah  dengan model  ARIMA(1,1,1)  dapat  dilihat  pada Gambar 8.

## Peramalan Data IHPR Tipe Besar
Persamaan  yang  dapat  dibentuk  dari model ARIMA(0,1,1) adalah sebagai berikut.
Y_t=0,763+Y_(t-1)+a_t+0,379a_(t-1)       (3)
Dari Tabel 11, dapat diketahui ramalan sangat akurat karena menghasilkan nilai error sebesar 0,508. Data aktual yang dikeluarkan oleh  BI  juga  berada  dalam  selang kepercayaan  95%.  Hal  ini  mengindikasikan model  yang  digunakan  sangat  baik  untuk peramalan.  Grafik  hasil  peramalan  dapat dilihat pada Gambar 9.

## SIMPULAN DAN REKOMENDASI Simpulan
Model ARIMA yang dapat digunakan sebagai  model  peramalan  IHPR  tipe  kecil adalah ARIMA(1,1,1) dengan hasil ramalan tertinggi adalah 115,141 dan terendah adalah 112,430.  Model  ARIMA  untuk  IHPR  tipe menengah yang digunakan sebagai peramalan    adalah  ARIMA(1,1,1)  dengan hasil  ramalan  tertinggi  adalah  112,945  dan terendah  adalah  110,223.  Dan  untuk  model IHPR  tipe  besar  yang  digunakan  adalah ARIMA(0,1,1)  dengan  hasil  ramalan tertinggi  adalah  107,912  dan  hasil  ramalan terendah adalah 105,624.
Hasil  peramalan  nilai  IHPR  di  Kota Bandung pada periode triwulan I 2023 hingga triwulan  IV  2023  diprediksi  akan  terus mengalami  kenaikan.  Sehingga  dapat diketahui bahwa sektor properti residensial di Kota Bandung bergerak ke arah yang positif.

## Rekomendasi
Model  dan  hasil  ramalan  yang didapatkan  diharapkan  dapat  menjadi  dasar
bagi pemerintah dengan membuat perencanaan dan perancangan konsep hunian yang  mempertimbangkan  kebutuhan  hunian sederhana  untuk  memenuhi  kebutuhan perumahan  masyarakat.  Dan  untuk  para pengembang  perumahan  diharapkan  dapat memberi  gambaran  dalam  mengembangkan properti  residensial,  serta  untuk  masyarakat diharapkan  dapat  mengambil  keputusan untuk  menginvestasikan  kekayaannya  atau menyiapkan diri jika ingin membeli properti residensial.
Penelitian  ini  hanya  berfokus  pada metode peramalan ARIMA dengan mengabaikan variabel independent , sehingga disarankan  untuk  penelitian  selanjutnya untuk  mencoba  metode  peramalan  lainnya yang  menggunakan  variabel independent seperti metode ARIMAX.

## DAFTAR PUSTAKA
Aufa,  S.,  Santoso,  R.,  &  Suparti.  (2022).
Pemodelan  Indeks  Harga  Properti Residensial Di Indonesia Menggunakan Metode  Generalized  Space  Time Autoregressive. Jurnal Gaussian , 11 (1),
31 – 44. https://doi.org/10.14710/j.gauss.v11i1.3 4001 Badan  Pusat  Statistik.  (2022). Statistik Indonesia 2022 . 1101001 , 790. https://www.bps.go.id/publication/2020 /04/29/e9011b3155d45d70823c141f/sta tistik-indonesia-2020.html
Box, G. E. P., Jenkins, G. M., & Reinsel, G.
C.  (1994).  Time  Series  Analysis: Forecasting  and  Control.  In Prentice- Hall, Inc. (3rd ed.). https://doi.org/10.2307/3150485 Garini,  F.  C.,  &  Anbiya,  W.  (2022). Application  of  GARCH  Forecasting Method  in  Predicting  The  Number  of Rail Passengers (Thousands of People) in Jabodetabek Region. Jurnal
Matematika, Statistika Dan Komputasi , 18 (2), 198 – 223. https://doi.org/10.20956/j.v18i2.18382
Jumlah dan Laju Pertumbuhan Penduduk di Kota  Bandung .  (n.d.).  Badan  Pusat Statistik.  Retrieved  February  23,  2023, from https://bandungkota.bps.go.id/statictabl e/2020/07/06/687/jumlah-dan-laju- pertumbuhan-penduduk-di-kota- bandung-2014-2018.html
Jumlah  Penduduk  Menurut  Provinsi  di
Indonesia  (Ribu  Jiwa),  2020-2022 . (n.d.).  Badan  Pusat  Statistik.  Retrieved December 12, 2022, from https://sulut.bps.go.id/indicator/12/958/ 1/jumlah-penduduk-menurut-provinsi- di-indonesia.html
Mukron,  M.  H.,  Susianti,  I.,  Azzahra,  F.,
Kumala,  Y.  N.,  Widiyana,  F.  R.,  & Haris, M. Al. (2021). Peramalan Indeks Harga Konsumen Indonesia Menggunakan Autoregressive Integrated  Moving  Avarage. Jurnal Statistika Industri Dan Komputasi , 6 (1), 20 – 25.
Peraturan Pemerintah RI. (2021). Peraturan
Pemerintah Republik Indonesia Nomor 12 Tahun 2021 Tentang Perubahan Atas Peraturan Pemerintah Nomor 14 Tahun 2016 Tentang Penyelenggaraan Perumahan Dan Kawasan Permukiman . 086436 , 1 – 15.
Survei  Harga  Properti  Residensial  (SHPR) . (n.d.). Bank Indonesia. Retrieved March 1, 2023, from https://www.bi.go.id/id/publikasi/lapor an/Documents/SHPR.zip Todaro, M. P. (1997). Economic
Development.  In Addison  Wesley Longman Limited (6th ed.).
Wei, W. W. S. (2005). Time Series Analysis: Univariate  and  Multivariate  Methods
(2nd ed.). Addison Wesley. https://doi.org/10.1080/00401706.1991.
10484777
Widjaja, A. P. (2018). 9 Rahasia Membangun Kekayaan  Melalui  Properti  di  Zaman Digital. In PT Elex Media Komputindo .
Wiryada,  P.  G.  B.,  Sumarjaya,  I.  W.,  &
Sukarsa,  I.  K.  G.  (2021).  Peramalan
Indeks  Harga  Properti  Residensial Menggunakan Metode Bayes. E-Jurnal
Matematika , 10 (2),
74.
https://doi.org/10.24843/mtk.2021.v10. i02.p324