## ANALISIS DATA INFLASI DI INDONESIA
PASCA KENAIKAN TDL DAN BBM TAHUN 2013 MENGGUNAKAN MODEL REGRESI KERNEL
Suparti 1
1 Staf Pengajar Jurusan Statistika Undip e-mail : supartisudargo@yahoo.co.id

## Abstract
The inflation data is one of the financial time series data that has a high volatility, so if the data is modeled with parametric models (AR, MA and ARIMA), sometimes occur problems because there was  an  assumption  that  cannot  be  satisfied.  Then  a  nonparametric  method  that  does  not  require strict  assumptions  as  parametric  methods  is  developed.  This  study  aims  to  analyze  inflation  in Indonesia  after  the  goverment  raised  the  price  of  electricity  basic  and  fuel  price  in  2013  using kernel  regression  models.  This  method  was  good  for  data  modeling  inflation  in  Indonesia  before. The  goodness  of a kernel regression  model is  determined by the chosen  kernel function and  wide bandwidth used. However, the most dominant is the selection of the wide bandwidth. In this study, determination of the optimal bandwidth by minimizing the Generalized Cross Validation (GCV). By  model  the  annual  inflation  data  (Indonesia)  December  2006  -  December  2011,  the  inflation target in 2012 is (4,5 + 1 )% can be achieved both exactly and predictly, while the inflation target in 2013 is (4,5 + 1 )% cannot be achieved neither exactly nor predictly. The inflation target in 2013 can’t be achieve because since the beginning of 2013, there was a government policy to raise the price of  electricity and the  middle  of 2013, there  was an increase in fuel prices. The prediction of Indonesia inflation in 2014 by Gauss kernel is 6,18%.
Keywords : Inflation, Kernel Regression Models, Generalized Cross Validation

## 1. Pendahuluan
Inflasi  merupakan kecenderungan (trend) atau gerakan  naiknya tingkat harga umum yang  berlangsung  secara  terus-menerus  dari  suatu  periode  ke  periode  berikutnya.  Inflasi yang  terkendali  dan  rendah  dapat  mendukung  terpeliharanya  daya  beli  masyarakat. Sedangkan  inflasi  yang  tidak  stabil  akan  mempersulit  dunia  usaha  dalam  perencanaan kegiatan    bisnis,  baik  dalam  kegiatan  produksi  dan  investasi  maupun  dalam  penentuan harga barang dan jasa yang diproduksinya. Oleh karenanya diperlukan prediksi inflasi yang akurat  di  masa  yang  akan  datang  agar  para  pelaku  usaha  dapat  melakukan  perencanaan yang  matang  dalam  melakukan  kegiatan  bisnisnya.  Selain  para  pelaku  usaha,  prediksi inflasi  juga  diperlukan  oleh  pemerintah  dalam  menetapkan  RAPBN.  Demikian  juga  oleh masyarakat,  inflasi  dapat  digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk  merencanakan suatu investasi.
Data  inflasi  merupakan  salah  satu  data  finansial  yang  pada  umumnya  terjadi pelanggaran  asumsi  jika  data  tersebut  dimodelkan  dengan  model  klasik  yaitu  karena adanya  suatu  kondisi  heteroskedastisitas  yang  disebabkan  adanya  sifat  volatilitas  dalam datanya.  Oleh  karena  itu,  berkembang    model-model  nonparametrik  yang  mengabaikan berbagai  asumsi  sebagaimana  pada  model  parametrik.  Salah  satu  model  nonparametrik yang dapat digunakan untuk memodelkan data adalah model regresi kernel [8] .
Menurut Bunyamin dan Danila (2011),  model inflasi Indonesia terbaik dengan Box Jenkins    menggunakan  data  inflasi  tahunan  1998  -  2008  adalah  model  AR(2)  dengan prediksi inflasi pada tahun 2009 sebesar 10,48% [1] . Ternyata hasil prediksi ini sangat jauh
dengan  data  riil  inflasi  tahun  2009  yang  besarnya  hanya  2.78%.  Namun  setelah  dikaji ulang  oleh  penulis    dengan  menggunakan  data  inflasi  tahunan  bulan  Desember  2006  – Desember 2011, penulis tidak   menemukan   model  Box  Jenkins   (baik  AR, MA  maupun ARIMA)  yang  sesuai  karena  dari  model  Box  Jenkins  yang  diidentifikasi  ada  beberapa model  yang  signifikan, akan tetapi setelah diverifikasi residualnya ada asumsi  yang tidak terpenuhi  yaitu  semua  model  yang  teridenfikasi  signifikan  ternyata  independensi residualnya  tidak  dipenuhi [14] .  Untuk  mendapatkan  model  Box  Jenkins  yang  signifikan dengan semua asumsi residualnya terpenuhi perlu dilakukan penelitian lebih lanjut.
Masih  menggunakan  data  yang  sama  yaitu  data  Desember  2006  –  Desember  2011, setelah  dilakukan  pemodelan  dengan  regresi  kernel  menggunakan  kernel  Gauss  dengan optimasi  Cross  Validasi  (CV)  sebelum  ada  kebijakan  pemerintah  dalam  kenaikan  Tarif Dasar  Listrik  sepanjang  tahun  2013  dan  kenaikan  BBM  pada  pertengahan  tahun  2013, hasil  prediksi  menunjukkan  bahwa  target  inflasi  yang  telah  ditetapkan  pemerintah  pada tahun  2012  dan  2013  sebesar  (4,5  +  1)%  dapat  tercapai [10] .  Akan  tetapi  setelah  ada kebijakan  pemerintah  tersebut,  terjadi  lonjakan  inflasi  yang  signifikan  pada  bulan  Juli sampai November 2013 yang besarnya jauh di atas target inflasi tahun 2013 (Tabel 1). Ini mengindikasikan bahwa target inflasi Indonesia tahun 2013 sulit dicapai. Hal ini didukung oleh  pemodelan  inflasi  menggunakan  regresi  Spline  dengan  fungsi  spline  truncated  yang menghasilkan prediksi inflasi tahun 2013 sebesar 8,55% [9] .  Akankan model regresi kernel dengan  optimasi  GCV  yang  terbentuk  juga  menunjukkan  bahwa  prediksi  inflasi  tahun 2013  mendukung  fakta  bahwa  target  inflasi  tahun  2013  juga  sulit  tercapai?  Dan  apakah target  inflasi  yang  telah  ditetapkan  pemerintah  pada  tahun  2014  sebesar  (4,5+1)%  akan tercapai?
Dalam makalah ini penulis melakukan kajian tentang pemodelan inflasi di Indonesia menggunakan  model  regresi  kernel  dengan  kernel  Gauss  dan  optimasi  GCV  serta melakukan analisis inflasi terutama setelah ada kebijakan pemerintah menaikkan TDL dan BBM 2013.

## 2 . Tinjauan Pustaka
2.1. Pengertian dan Indikator Inflasi
Secara sederhana inflasi diartikan sebagai meningkatnya harga-harga secara umum dan  terus  menerus.  Kenaikan  harga  dari  satu  atau  dua  barang  saja  tidak  dapat  disebut inflasi kecuali bila kenaikan itu meluas (atau mengakibatkan kenaikan harga) pada barang lainnya. Kebalikan dari inflasi disebut deflasi [6] .
Indikator  yang  sering  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  inflasi  adalah  Indeks Harga  Konsumen  (IHK).  Perubahan  IHK  dari  waktu  ke  waktu  menunjukkan  pergerakan harga  dari  paket  barang  dan  jasa  yang  dikonsumsi  masyarakat.  Sejak  Juli  2008,  paket barang  dan  jasa  dalam  keranjang  IHK  telah  dilakukan  atas  dasar  Survei  Biaya  Hidup (SBH) Tahun 2007  yang dilaksanakan oleh Badan Pusat Statistik (BPS). Kemudian, BPS akan  memonitor  perkembangan  harga  dari  barang  dan  jasa  tersebut  secara  bulanan di beberapa  kota,  di  pasar  tradisional  dan  modern  terhadap beberapa  jenis  barang/jasa  di setiap kota [5] .

## 2.2. Penetapan Target Inflasi
Target atau sasaran inflasi merupakan tingkat inflasi yang harus dicapai oleh Bank Indonesia,  berkoordinasi  dengan  Pemerintah.  Penetapan  sasaran  inflasi  berdasarkan  UU mengenai Bank Indonesia dilakukan oleh Pemerintah. Sasaran inflasi yang ditetapkan oleh Pemerintah untuk periode 2012 – 2015, masing-masing sebesar 4,5%, 4,5%, 4,5%, dan 4% masing-masing dengan deviasi ±1% [4,7] .
Sasaran  inflasi  tersebut  diharapkan  dapat  menjadi  acuan  bagi  pelaku  usaha  dan masyarakat dalam melakukan kegiatan ekonominya ke depan sehingga tingkat inflasi dapat diturunkan  pada  tingkat  yang  rendah  dan  stabil.  Pemerintah  dan  Bank  Indonesia  akan senantiasa  berkomitmen  untuk  mencapai  sasaran  inflasi  yang  ditetapkan  tersebut  melalui koordinasi  kebijakan  yang  konsisten  dengan  sasaran  inflasi  tersebut.  Salah  satu  upaya pengendalian inflasi menuju inflasi yang rendah dan stabil adalah dengan membentuk dan mengarahkan ekspektasi  inflasi  masyarakat agar  mengacu pada sasaran  inflasi  yang telah ditetapkan [4] .

## 2.3. Model Regresi Nonparametrik

## Model regresi nonparametrik adalah
i i i e ) g(X Y   , i = 1 , 2 , … , n (1) dengan  X i adalah  variabel  prediktor,  Y i merupakan  variabel  respon  dan  g(X i )  merupakan fungsi  regresi  rataan   i i X Y E yang  tak  diketahui.  Sementara i e   diasumsikan  sebagai kesalahan  pengamatan  yang  merupakan  variabel  random  independen  dengan  mean  0  dan varian 2  .
Ada dua versi rancangan titik dari model (1) yakni:
1. Model rancangan tetap/ fixed design , dengan X i adalah desain titik non random dengan error observasi berdistribusi independen dan identik yakni normal dengan mean 0 dan varian 2  .
2. Model  rancangan  random/ random  design ,  dengan  (X i ,Y i )  independen  dengan ) x X Y ( E ) x ( g   dan ) g(X Y e i i i   .
Pendekatan nonparametrik dilakukan jika asumsi bentuk g tidak diketahui. Dalam hal ini, diasumsikan bahwa bentuk g termuat dalam kelas fungsi mulus, artinya mempunyai turunan kontinu atau dapat diintegralkan secara kuadrat.

## 2.4. Estimator Regresi Kernel
Diberikan data pengamatan  independen   (X ,Y i i i 1 n )  mempunyai   model (1).  Jika   W (x) ni barisan bobot-bobot positip sehingga n W (x) 1 1 ni i 1 n     , maka  estimator kuadrat terkecil dari g adalah
 g(x) n W (x)Y 1 ni i 1 n i     . (2)
Suatu  fungsi  K(.)  disebut  fungsi  kernel  jika  K  fungsi  kontinu,  berharga  riil,  simetris, terbatas dan K(y)dy 1     . Jika K suatu kernel dengan sifat
1. . j 0 dx K(x) x      , untuk j = 1 , 2 , …, r - 1
2. x K(x) dx 0 atau r      , maka K disebut  kernel  order r
Beberapa contoh fungsi kernel  diantaranya [3] :
1. Seragam (Uniform)
K(x) =  0 1/ 2
, , untuk x yang lain
untuk  x 1 
2. Segitiga
K(x) =  0,    untuk x yang lain
1 x , untuk  x 1   3. Epanechnikov
K(x) =  0,             untuk x yang lain 3/ 4(1-x2 ),  untuk  x 1  4. Gauss K(x) = 1 2  e x /2 2  , untuk  x  < 
Secara  umum  estimator  regresi  kernel  dari g adalah    estimator  kuadrat    terkecil
i n 1 i i 1 (x)Y W n (x) gˆ     n ,  dengan  fungsi  bobot  W ni (x)  tergantung  pada    kernel  K.  Jika
densitas X tak diketahui, Hardle (1990) memberikan  bobot W ni (x)= K (x X ) f (x) h i h   dengan
 f (x) n K (x X ) dan K (u) h K( u h ) h 1 h i h 1    
  , sehingga estimator kernel dari regresi g
adalah     n 1 = i i h 1 - n 1 = i i i h 1 - h ) X (x K n )Y X (x K n = (x) gˆ .  Selanjutnya,  jika  densitas  variabel  X  diketahui,
Greblicki  (1974)  dalam  Hardle  (1990)    memberikan  bobot    W ni (x)=  K h (x-X i )/f(x),
sehingga  estimator  kernel  dari  regresi g adalah  g (x) = n K (x X )Y f(x) h -1 h i i i=1 n   [3] .     n 1 = i i h 1 - n 1 = i i i h 1 - h ) X (x K n )Y X (x K n = (x) gˆ dikenal  dengan  estimator  Nadaraya  Watson  dan  dapat ditulis sebagai     n 1 = i i h n 1 = i i i h h ) X (x K )Y X (x K = (x) gˆ , sehingga        n j j ij Y h 1 n 1 = k k i h n 1 j= j j i h i h
) X (X K )Y X (X K = ) (X gˆ dengan
             n 1 = k X X X X
= ij h k i j i h K h K
(3)
Keefektifan fungsi bobot   x W ni dari penghalus kernel dibentuk oleh kernel K dan barisan  bandwidth h ,  oleh  karena  itu  untuk  selanjutnya   x W ni disimbolkan  dengan
  x W hi . Ketepatan estimasi kurva regresi   x gˆ h bukan hanya bergantung pada bandwidth h saja,  tetapi  bergantung  dari  pasangan  (K, h ).  Namun  pemilihan  kernel  K  tidak memberikan pengaruh besar seperti halnya nilai bandwidth h nya. Pemilihan bandwidth h yang  terlalu  besar  akan  memberikan  kurva  estimasi  yang  over  smooth  sedangkan pemilihan h yang terlalu kecil akan memberikan kurva estimasi yang under smooth. Oleh karena  itu  perlu  dipilih  nilai h yang  optimal  untuk  mendapatkan  kurva  estimasi  yang optimal. Beberapa metode optimasi untuk mendapatkan h optimal adalah metode optimasi MSE  (Mean  Squared  Error),  CV  (Cross  Validation)  dan  GCV(Generalized  Cross Validation) [2,3] .
Metode  optimasi  MSE  adalah  memilih  nilai h optimal  yang  meminimalkan  nilai
MSE  dengan            n 1 i 2 i h i 1 X gˆ Y n h MSE .  Sedangkan  metode  optimasi  CV  adalah memilih  nilai h optimal  yang  meminimalkan  nilai  CV.  Bila  estimasi  kurva  regresi menggunakan  sebanyak n - 1 data  (mengeluarkan  satu  data/leave  one-out),  nilai  CV diperoleh  dengan  mengganti   i h X gˆ dengan   i i h, X gˆ pada  rumus  MSE( h )  yang  mana   i i h, X gˆ merupakan estimasi leave one-out berdasarkan pada penghalusan regresi  dengan menghilangkan salah satu pengamatan yaitu pengamatan ke- i , yaitu
    j i n i j 1, j hj 1 i i h, Y X W n X gˆ      .
Dengan modifikasi penghalusan tersebut maka terbentuk fungsi cross validasi yakni:
        2 n 1 i 1 ii i h i 1 2 i i h, i 1 h - 1 X gˆ Y X gˆ Y n h CV                 n i n dengan         n 1 = k X X 0 = ii h k i h K K .
Perbedaan antara CV dan MSE terletak pada nilai
  i i h, X gˆ pada CV dihitung  dari (n-1)  data s edangkan  nilai   i h X gˆ pada  MSE  dihitung  menggunakan  n  data. Sedangkan  optimasi  GCV adalah memilih h optimal yang meminimalkan nilai GCV dengan nilai GCV diperoleh dari
nilai CV dengan mengganti h ii dengan n h n 1 i ii   , sehingga rumus
      2 n 1 i ii n 1 i 2 i h i 1 n h - 1 X gˆ Y h GCV                    n .

## 2.5. Pemodelan Data Runtun Waktu dengan metode kernel
Pada  dasarnya  (X i ,Y i ), i = 1 , 2 ,  ..., n dalam  pemodelan  regresi  adalah  saling independen.  Namun  dalam  prakteknya  sering  dijumpai  bahwa  asumsi  independensi  data tersebut  tidak  dipenuhi  misalnya  dalam  kasus  pengamatan  data  yang  telah  dicatat  dalam urutan  waktu  dari  suatu  obyek  penelitian  yang  mana  respon  obyek  sekarang  tergantung
dari respon sebelumnya.  Oleh karena itu perlu disusun suatu pemodelan data yang asumsi independensi  datanya  tidak  dipenuhi.  Ada  3  konsep  dasar  matematika  yang  mendasarari pemodelan ini [3] , yaitu:
1. Model (S) : Suatu barisan stasioner {(X i ,Y i ), i = 2 , 3 , ..., n } (boleh dependen stokastik) telah diobservasi dan akan diestimasi g(x) =   x X Y E 
2. Model (T) : Suatu runtun waktu { Z i , i > 1} telah diobservasi dan akan diprediksi Z n+1 dengan g(x) =   x Z Z E n 1 n   .
3. Model  (C)  :  Error  observasi  {e in }  dalam  model  regresi  dengan  rancangan  tetap
in in e g(i/n) Y   , membentuk barisan variabel random yang berkorelasi.
Menurut  Hardle  (1990),  permasalahan  model  (T)  dapat  dipetakan  dengan  permasalahan dalam  model  (S)  dengan  mendefinisikan  dalam  runtun  waktu  {Z i , i >  1},  nilai  lag  Z i-1 sebagai X i dan nilai Z i sebagai Y i. Selanjutnya masalah prediksi Z n+1 dari {Z i }, i = 1 , 2 ,..., n dapat dipandang sebagai masalah pemulusan regresi untuk {(X i ,Y i ), i =2,3,...n} = {(Z i-1 ,Z i ), i = 2 , 3 ,... n } [3] . Jadi masalah prediksi {Z i } ekivalen dengan mengestimasi g(x) =   x X Y E  untuk  runtun  waktu  dua  dimensi  {(X i ,Y i ), i = 2 , 3 ,... n }.  Selanjutnya  fungsi g diestimasi dengan metode kernel.

## 3. Metode Penelitian
Data yang digunakan adalah data inflasi Indonesia tahunan mulai Desember 2006 –  Desember  2011  yang  diambil  dari  situs  resmi  Bank  Indonesia [5] .  Pada  dasarnya  data inflasi  ini  merupakan  data  runtun  waktu  yang  akan  dianalisis  menggunakan  pemodelan regresi  kernel  dengan  bantuan  software  R.  Karena  data  inflasi  { Z i , i = 1 , 2 ,  …, 61 } merupakan data runtun waktu, maka untuk memodelkan data inflasi menggunakan regresi kernel, data tersebut  diubah menjadi data  {(X i ,Y i ), i = 2 , 3 ,... n } = {(Z i-1 ,Z i ), i = 2 , 3 ,... n } dengan n =  61.  Jadi  masalah  prediksi  {Z i }  sama  dengan  mengestimasi  g(x)  =   x X Y E  untuk runtun waktu dua dimensi {(X i ,Y i ), i = 1 , 2 , …, 61 }. Selanjutnya fungsi g diestimasi dengan  metode  kernel.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  fungsi  kernel  Gauss  karena distribusi  Gauss  besar  perannya  dalam  statistik  dan  domainnya  meliputi  seluruh  bilangan riil. Sedangkan pemilihan model optimalnya menggunakan kriteria GCV minimum.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Data inflasi yang  digunakan adalah data inflasi tahunan pada bulan Desember  2006 - Desember 2011 yang digambarkan dalam grafik berikut:
0 10 20 30 40 50 60 4 6 8 10 12 waktu t in fla si (% ) Gambar 1 . Data Inflasi Desember 2006 – Desember 2011
Data  tersebut  diolah  dengan  program  R  menggunakan  model  regresi  kernel  dan  fungsi kernel    yang  digunakan  adalah  fungsi  kernel  Gauss  dengan  meminimumkan Generalized Cross  Validasi (GCV).  GCV  minimum  sebesar  0.5723039  dicapai  pada  bandwidth h optimal  sebesar  0,59.  Perbandingan  data  inflasi  aktual  dan  prediksi  inflasi  prediksi disajikan dalam Gambar 2.
0 10 20 30 40 50 60 4 6 8 10 12 waktu t in fla si Gambar 2 . Grafik Data Inflasi Januari 2007 - Desember 2011 dan Prediksinya
Dengan menggunakan pemodelan regresi kernel menggunakan fungsi kernel Gauss dengan metode optimasi GCV, diperoleh hasil prediksi pada tahun 2012 dan 2013 sebagai berikut:
o : Data Asli
____: Hasil prediksi
Tabel 1 . Perbandingan Inflasi Aktual dan Prediksi Inflasi Tahun 2012 -2013 Bulan Inflasi Aktual Inflasi Prediksi Bulan Inflasi Aktual Inflasi Prediksi Januari 2012 3,65 3,839502 Januari 2013 4,57 4,286225 Februari 2012 3,56 3,716389 Februari 2013 5,31 4,565870 Maret 2012 3,97 3,635648 Maret 2013 5,90 5,547663 April 2012 4,50 3,994226 April 2013 5,57 6,020776 Mei 2012 4,45 4,487741 Mei 2013 5,47 5,815532 Juni 2012 4,53 4,434584 Juni 2013 5,90 5,712207 Juli 2012 4,56 4,520674 Juli 2013 8,61 6,020776 Agustus 2012 4,58 4,554430 Agustus 2013 8,79 8,564150 September 2012 4,31 4,577406 September 2013 8,40 8,760669 Oktober 2012 4,61 4,295675 Oktober 2013 8,32 8,279115 November 2012 4,32 4,612595 November 2013 8,37 8,156344 Desember 2012 4,30 4,305180 Desember 2013 8,233839
Data  inflasi  aktual  dan  hasil  prediksinya  pada  bulan Januari  2012  –  Januari  2013  mengalami sedikit naik turun namun tidak signifikan dan hasil prediksinya masih dekat dengan inflasi aktual. Sedangkan  data  inflasi  aktual pada  bulan  Februari  – Juni  2013  mengalami  sedikit kenaikan  dan  pada  bulan  Juli  –  Desember  2013  mengalami  kenaikan  yang  lebih  besar dibandingkan  kenaikan  sebelumnya.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  kenaikan  TDL  pada bulan Januari 2013 menyebabkan sedikit kenaikan inflasi pada bulan Februari – Juni 2013, sedangkan  kenaikan  BBM  pada  bulan  Juni  2013  menyebabkan  kenaikan  inflasi  yang cukup  besar  dibandingkan  kenaikan  sebelumnya.  Pada  hasil  prediksi  bulan  Maret  – Desember 2013 terlihat ada kenaikan yang cukup signifikan terutama sejak bulan Agustus 2013.  Hal  ini  dikarenakan  inflasi  aktual  mulai  Februari  2013  –  Juni  2013  cenderung  ada kenaikan akibat adanya kenaikan tarif dasar listrik (TDL) sejak bulan Januari 2013. Namun kenaikan  inflasi  bulan  Februari  –  Juni  2013  tidak  sebesar  kenaikan  pada  bulan  Juli  – Desember  2013  yang  diakibatkan  adanya  kenaikan  BBM  bulan  Juni  2013.  Kebijakan Pemerintah  menaikkan  harga  BBM  berimbas  pada  kenaikan  angka  inflasi  di  Indonesia yang  cenderung  jauh  lebih  tinggi  dari  pada  kenaikan  inflasi  yang  dikarenakan  kebijakan Pemerintah  menaikkan  tarif  dasar  listrik.  Gambar  3  berikut  ini  merupakan  perbandingan nilai inflasi aktual dan prediksinya mulai Januari 2007 – Desember 2013.
Dari  data  aktual  pada  tahun  2012  menunjukkan  bahwa  target  inflasi  pada  tahun 2012  sebesar  (4,5  +  1)%  dapat  tercapai.  Demikian  juga  dari  hasil  prediksi  tahun  2012 target  tsb  dapat  tercapai.  Sedangkan  dari  data  aktual  dan  hasil  prediksi  tahun  2013 menunjukkan bahwa target inflasi sebesar (4,5 + 1)% tidak dapat tercapai. Demikian juga, dari hasil prediksi tahun 2014 diperkirakan target inflasi tahun 2014 sebesar (4,5+1)% sulit untuk dicapai. Prediksi inflasi sepanjang tahun 2014 mulai bulan Januari – Desember 2014 berturut-turut sebesar 8,249%;    8,043%;  7,705%;  7,219%;    6,769%;  6,493%;  6,344%;  6,264%; 6,222%;  6,199%;  6,187%;  6,180%. Berikut  grafik  prediksi  inflasi  pada  bulan  Januari  – Desember tahun 2014.
0 20 40 60 80 4 6 8 10 12 waktu t inf lasi Gambar 3 . Grafik Data Inflasi Januari 2007 - Desember 2013 dan Prediksinya 2 4 6 8 10 12 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 Bulan Januari - Desember 2014 pre diksi in fla si 2 4 6 8 10 12 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 Gambar 4 . Grafik Prediksi Inflasi Januari – Desember 2014

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  pemodelan  data  inflasi  aktual  bulan  Desember  2006  –  Desember  2011, hasil  prediksi  inflasi  bulan  Januari  2012  –  Desember  2014  menunjukkan  bahwa  target inflasi  tahun  2012  dapat  tercapai  sedangkan  target  inflasi  tahun  2013  tidak  tercapai  dan target  inflasi  tahun  2014  sulit  untuk  dicapai.  Tidak  tercapainya  target  inflasi  tahun  2013 dan  2014  dikarenakan  sejak  awal  tahun  2013  ada  kebijakan  pemerintah  untuk  menaikan harga tarif dasar listrik (TDL) dan pertengahan tahun 2013 ada kenaikan harga BBM.

## DAFTAR PUSTAKA
1.   Bunyamin dan Danila ,N., Estimasi Inflasi di  Indonesia Dengan Menggunakan Metodologi    Box  Jenkins. National Journals , 2011, Vol. 18, No. 2.
2.   Eubank,  R.  L., Nonparametric  Regression  and  Spline Smoothing ,  Marcel  Dekker, Inc., New York, 1999.
o : Data Asli
____: Hasil prediksi
3.   Hardle,  W., Applied  Nonparametric  Regression, Cambridge  University  Press.,  New York, 1990.
4.   http://www.bi.go.id/id/moneter/inflasi/bi-dan-inflasi/Contents/Penetapan.aspx 5.   http://www.bi.go.id/id/moneter/inflasi/data/Default.aspx
6.   http://www.bi.go.id/id/moneter/inflasi/pengenalan/Contents/Default.aspx
7.   PMK No.66/PMK.011/2012 tanggal 30 April 2012
8.   Suparti, Estimasi  Regresi  Non Parametrik Menggunakan Metode Kernel pada Model rancangan Tetap , Prosiding Seminar Nasional  UNNES , 2005, ISBN : 979.9579.80.5. 9.   Suparti,  Analisis  Data  Inflasi  Di  Indonesia  Menggunakan  Model  Regresi  Spline , Jurnal Media Statistika , 2013, Vol. 6, No.1.
10.  Suparti,  Safitri,  D.,  Puspitasari,I.  dan  Devi,  A.R.,  Analisis  Data  Inflasi  Indonesia Menggunakan  Model  Regresi  Kernel, Prosiding  Seminar  Nasional  Statistika  Undip , 2013.