## ANALISIS LAJU INFLASI DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE K- MEANS CLUSTERING
Nuringtyas Andadari* 1) , Adi Nugroho 2)
1. Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia
2. Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: Clustering; Data Mining; Inflas; K-Means
Keywords: Clustering; Data Mining;
Inflation; K-Means
Article history: Received 16 May 2023 Revised 30 May 2023 Accepted 13 June 2023 Available online 1 December 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i4.4212
* Corresponding author. Nuringtyas Andadari E-mail address: 672019069@student.uksw.edu adi.nugroho@uksw.edu
Perkembangan ekonomi yang diusahakan selalu terkendali supaya tidak berdampak buruk dan mengakibatkan laju inflasi. Kenaikan harga yang dikatakan sebagai kenaikan inflasi tidak terjadi hanya satu atau dua barang saja, melainkan meliputi kenaikan yang meluas serta menyeluruh pada kenaikan barang lainnya. Penerapan metode clustering dengan menggunakan algoritma k-means bertujuan  untuk menentukan pengelompokan terkait dengan tingkat tinggi rendahnya laju inflasi yang terjadi di Kota Semarang. Selain itu, sebagai dasar pengambilan kebijakan terkait inflasi yang terjadi. Dengan menggunakan clustering k- means dilakukan pengelompokan menjadi 3 kategori cluster yaitu rendah, sedang, dan tinggi. Dengan hasil menunjukkan bahwa  kategori C0 ( Cluster 0 )yang memiliki arti tingkat inflasi rendah terjadi selama 8 bulan pada Januari, Februari, Maret, April, Mei, Oktober, November, dan Desember. Kategori C1 ( Cluster 1 ) dengan tingkat inflasi sedang terjadi selama 2 bulan pada Juni dan Juli. Sedangkan kategori C2 ( Cluster 2 ) dengan  tingkat inflasi tinggi terjadi selama 2 bulan pada Agustus dan September. Tingkat inflasi tinggi yang  terjadi di Kota Semarang diakibatkan karena terjadinya kenaikan harga komoditas bahan pokok cabai merah, cabai rawit, bawang merah, dan telur ayam.  Komoditas harga bahan pokok tersebut mengalami lonjakan akibat dampak dari kenaikan tarif BBM dan tarif e-tol yang terjadi dalam kurun waktu beberapa waktu lalu. Serta rendahnya produktifitas industri pengolahan bahan pangan terkait lonjakan permintaan barang yang mengakibatkan terjadinya pembengkakan dalam keterbatasan impor bahan baku.

## ABSTRACT
Economic development is endeavored to  remain stable so as not to have a negative impact and trigger the inflation rate. Price increases, which are referred to as inflation increases, are not just one or two goods, but include a widespread and comprehensive increase in the increase in other goods.  Application of the method clustering by using an algorithm k- means to determine the groupings related to the high and low levels of inflation that occurred in the city of Semarang. In addition, as a basis for making policies related of inflation that occurs.  By using k-means clustering, grouping is carried out into 3 cluster categories namely low, medium, and high. The results show that category C0 (Cluster 0) which means low inflation rates occurred for 8 months in January, February, March, April, May, October, November and December. Category C1 (Cluster 1) with a moderate inflation rate for 2 months in June and July. While category C2 (Cluster 2) with a high inflation rate occurred for 2 months in August and September. The high inflation rate that occurred in the city of Semarang was caused by an increase in the prices of the staple commodities of red chilies, bird's eye chilies, shallots, and chicken eggs. The prices of these basic commodity commodities are feeling the impact of the increase in fuel tariffs and e-toll rates that occurred within the time limit some time ago. As well as the low productivity of the food processing industry related to the demand for goods which results in settlement of restrictions on imports of raw materials.

## I. P ENDAHULUAN
ECARA  umum  perkembangan ekonomi yang diusahakan perkembangannya selalu normal supaya tidak berdampak buruk dan mengakibatkan laju inflasi. Kenaikan harga yang dikatakan sebagai kenaikan inflasi terjadi tidak hanya satu atau dua barang saja, melainkan meliputi kenaikan yang meluas serta menyeluruh pada kenaikan barang lainnya. Untuk pembangunan ekonomi sebagai langkah kesejahteraan warga, inflasi sangat penting sebagai indikator pengukuran. Kenaikan harga yang terjadi secara luas dan umum dapat dikatakan sebagai inflasi, karena hal ini merupakan fenomena yang sangat kontroversial [1]. Dimana Indeks Harga Konsumen (IHK) digunakan sebagai indikator untuk melihat perubahan dari waktu ke waktu dalam menunjukkan pergerakan harga barang dan jasa yang dikonsumsi oleh masyarakat. Tinggi rendahnya laju inflasi sering terjadi ketika harga jual komoditas bahan pangan mengalami pelonjakan permintaan pada saat memperingati perayaan hari besar umat agama dan juga terjadinya suatu fenomena sosial di masyarakat seperti kekacauan ekonomi yang mengakibatkan kenaikan permintaan akibat pertumbuhan penduduk yang tidak bisa dilakukan pencegahan dengan cepat sehingga mengakibatkan kesulitan dalam memenuhi permintaan. Hal ini terjadi akibat keterbatasan bahan baku, infrastruktur pendukung dalam pertanian belum memadai serta perkembangan dalam sektor pertanian tekendala dalam keterbatasan import bahan baku. Dengan kenaikan harga komoditas bahan pokok memicu adanya protes dan demo dari masyarakat ataupun berbagai belah pihak.
Kestabilan harga harus dijaga dimana untuk menemukan solusi maka hal ini harus membutuhkan pandangan kritis teradap fenomena inflasi [2]. Di Kota Semarang laju inflasi dapat terjadi apabila harga bahan pokok yang dijual di pasar semakin meningkat di setiap waktunya. Prediksi inflasi di waktu yang mendatang dapat dtentukan dengan model inflasi berdasarkan  data inflasi dimasa lampau  karena dari tahun ke tahun data inflasi terus mengalami perubahan. Oleh karena itu diperlukan tindakan tertentu untuk memperoleh informasi tentang peningkatan terjadinya inflasi. Pengelompokan terhadap tingkat laju inflasi dapat dilakukan dengan menggunakan metode Clustering algoritma K-Means untuk mengelompokkan suatu kejadian dimana tinggi rendahnya tingkat inflasi berdasarkan harga  bahan pokok atau biasa disebut dengan sembako yang digunakan untuk menentukan cluster [3] . Di dalam hal ini pengelompokan digunakan untuk memudahkan pengklasifikasian dalam melihat hubungan antar cluster yang terbentuk menurut karakteristik tertentu sesuai dengan apa yang telah ditentukan. Pada Penelitian dengan topik yang sama, berjudul “Penerapan Clustering Pada Laju Inflasi Kota Di Indonesia Dengan Algoritma K-Means” dilakukan perhitungan dengan menggunakan tiga Cluster. Dimana Cluster 0 menunjukkan rendah, Cluster 1 menunjukkan sedang, Cluster 2 menunjukkan tinggi. Yang kemudian dilakukan perhitungan dengan menggunakan algoritma K-Means yang menghasilkan posisi Cluster pada hasil analisis laju inflasi di masing-masing data. Diperoleh hasil bahwa hasil analisis menyatakan Cluster tinggi sebanyak 12 Kota, Cluster sedang sebanyak 46 kota dana Cluster rendah sebanyak 24 kota[4]. Kemudian pada penelitian terdahulu dengan judul “Analisis Clusteting Pengelompokan Penjualan Paket Data Menggunakan Metode K-Means” menunjukkan bahwa perhitungan dengan metode K-Means yang dibagi menjadi 3 cluster sebagai acuan dalam iterasi awal metode k-means . Pada perhitungan menunjukkan bahwa hasil menyatakan besaran paket yang tersedia, berdasarkan paket umum banyak, sendang dan sedikit. Dengan menggunakan 40 data penjualan paket data menghasilkan analisis hasil optimal yaitu hasil yang terendah C1 ( Cluster 1 ), hasil sedang yaitu C3 ( Cluster 3 ) dan hasil yang tertinggi yaitu C2 ( Clusater 3). Dan dari hasil yang diperoleh dari penjualan terbanyak disimpulkan berupa kuata banyak yang menjadi pilihan favorit  [5].  Pada penelitian terdahulu dengan judul “Implementasi Metode K-Means Clustering dalam Analisis Persebaran UMKM di Jawa Barat” dilakukan proses perhitungan untuk menunjukkan hasil analisis tingkat persebaran UMKM di Jawa Barat. Dimana pada data yang akan diolah dalam perhitungan merupakan sebuah data yang berbentuk angka atau numerik. Yang dimana dapat dikatakan bahawa jarak terdekat pada tiap titik centroid yang telah ditentukan  merupakan anggota Cluster terdekat [6].
Berdasarkan penelitian tentang “ Analisis Clustering Kasus Covid 19 Di Indonesia Menggunakan Algoritma K- Means” menunjukkan hasil penelitian yang diperoleh 3 cluster yang terbaik dengan perolehan nilai davies bouldin indeks terendah sebesar 0,47. Dengan kategori C1 terdiri dari 30 provinsi, C2 terdiri dari 2 provinsi dan C3 terdiri dari 2 provinsi. Penggunaan metode davies bouldin indeks lebih efisien untuk mengelompokkan banyak data ke dalam kategori tertertentu [7].
Berdasarkan beberapa penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti sebelumnya maka akan dilakukan penelitian mengenai Analisis  laju Inflasi di Kota Semarang Dengan Menggunakan Metode Clustering K-Means dimana dalam penelitian ini memiliki perbedaan pada data yang digunakan, dan juga penerapan Clustering yang digunakan dengan menggunakan metode davies bouldin indeks (DBI) untuk mengetahui hasil akhir dari proses implementasi Cluster algoritma k-means. Serta untuk melaukan penentuan pengelompokan tinggi rendahnya tingkat inflasi yang terjadi di Kota Semarang yang bertujuan memperoleh kelompok-kelompok data tingkat laju inflasi yang terjadi dengan mengaitkan fenomena yang mengakibatkan terjadinya inflasi.

## S

## II. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan untuk melakukan kegiatan penelitian analisis laju inflasi di Kota Semarang dengan menggunakan metode k-means clustering yang akan dijelasan sebagai berikut :

## A. Mengidentifikasi masalah
Tahapan pertama dengan pengidentifikasian suatu permasalah yang diambiil dari judul analisis laju inflasi di Kota Semarang dengan menggunakan k-means clustering, algoritma k-means clustering dikatakan cukup efisien dalam melakukan analisi pengelompokan untuk variabel data numerik dengan jumlah yang cukup besar.  Data yang diperoleh dari pusat informasi harga pangan strategis nasional diolah dengan algoritma K-Means Clustering menggunakan Rapidminer. Gambar 1 merupakan ilustrasi model kerja algoritam k-means. K-Means sangat populer dalam melakukan pengelompokan data untuk menemukan atau menentukan centroid awal yang optimal. Dalam menemukan pola yang berarti dalam pengumpulan data yang tidak berlabel dengan
melakukan pengelompokan dataset kedalam kelompok yang serupa atau sama. Memiliki kesamaan dalam karateristik sampel yang sama didalam cluster, dan juga antar cluster ada yang memiliki beberapa perbedaan karateristik  [8]. K-means memiliki pengelompokan yang dikategorikan sangat tinggi dan berkinerja baik pada pengumpulan jumlah data yang cukup besar, namum memiliki akurasi yang cukup buruk yang memungkinkan nilai k terlebih dahulu dilakukan perhitungan[9]. Pilihan paling terpopuler dalam pengelompoka data yaitu k-means namun memiliki sensitif terhadap poses inisiasi yang bertujuan untuk menemukan centroid awal yang optimal meski ada beberapa yang tegolong tidak valid secara menyeluruh [10]. Pengelompokan yang dilakukan untuk menemukan pola yang berarti dengan melakukan pengelompokan terhadap dataset yang serupa dari data yang tidak berlabel [11].
Algoritma K-Means Clustering memiliki tugas utama untuk menentukan nilai terbaik pada titik pusat K atau centorid dengan proses perulangan, dan juga pusat k Terdekat ditetapkan pada setiap titik data. Dimana titik data terdekat dengan pusat K atau centroid yang kemudian dibuat sebuah cluster [12].
Berikut merupakan penjelasan mengenai algoritma k-means clustering sebagai berikut [13]:
a. Menentukan nilai k yang Menentukan nilai k yang digunakan untuk menyatakan jumlah (cluster) kelompok.
b. Melakukan perhitungan nilai centroid
𝑉𝑉 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 1 𝑁𝑁 𝑖𝑖 � 𝑋𝑋 𝑘𝑘𝑖𝑖 𝑁𝑁 𝑖𝑖 𝑘𝑘=0 (1)
Vij   : centroid atau rata-rata cluster Ni   : jumlah data yang menjadi anggota cluster i,k   : indeks dari cluster j     : indeks variabel Xkj  : nilai data ke-k yang ada di dalam cluster untuk variabel j
c. Melakukan perhitungan jarak antar titik centroid terhadap tiap titik pada objek
𝑉𝑉 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐷𝐷 ( 𝑥𝑥 , 𝑦𝑦 ) = � ( 𝑋𝑋 1 − 𝑌𝑌 1 ) 2 + ( 𝑋𝑋 2 − 𝑌𝑌 2 ) 2 = 1 𝑁𝑁 𝑖𝑖 � 𝑋𝑋 𝑘𝑘𝑖𝑖 𝑁𝑁 𝑖𝑖 𝑘𝑘=0 (2)
Dimana : D e : Euclidean Distance i      : Banyak objek (x,y) : koordinat objek
Gambar. 1.  Ilustrasi cara kerja algoritma k-means
(s,t)  : koordinat centroid
d. Melakukan pengelompokan cluster dengan memperhitungkan jarak minimum
e. Lakukan langkah perhitungan iterasi.
f. Kembali ketahap perhitungan nilai centoid, lakukan perulangan hingga menghasilkan nilai centroid yang dikatakan tetap.
B. Studi Literatur
Pada tahapan studi literatur mempelajari mengenai pencarian informasi terdahulu sebagai acuan peneltian yang dikatakan relevan atau literatur mengenai K-Means Clustering dan juga Davies Bouldin Indeks (DBI) . Yang mana clustering merupakan merupakan pengelompokan instan yang sama atau pembagian rangkaian data yang dilakukan menjadi beberapa bagian berdasarkan kesamaan yang telah ditentukan  [14]. Tujuan dari clustering untuk meminimalisir objektif function dan pada umumnya digunakan dalam meminimalisasikan variasi antar cluster. Serta Davies Blouldin Indeks (DBI) merupakan suatu metode untuk melakukan evaluasi cluster dengan melakukan pengelompokan jumlah kedekatan data terhadap titik centroid.
Berikut merupakan penjelasan dari Davies Bouldin Indeks (DBI) dengan persamaan :
1 𝐾𝐾 ∑ 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑥𝑥 𝑖𝑖≠𝑖𝑖 𝑘𝑘 𝑖𝑖=1 ( 𝑅𝑅 𝑖𝑖 , 𝑖𝑖 ) (3)
Pada persamaan diatas, dimana k dikatakan sebagai jumlas cluster yang digunakan dalam perhitungan. Dimana hal ini dikatakan bahwa semakin kecil perolehan dari perhitungan davies bouldin indeks (DBI) maka akan semakin baik pula cluster yang diperoleh dari pengelompokan data yang dilakukan dengan menggunakan algoritma k- means.
C. Pengumpulan Data
Pada tahap pengumpulan data yang diperlukan dalam analisis laju inflasi di Kota Semarang, Data yang diperlukan merupakan data harga bahan pokok di Kota Semarang pada bulan Januari sampai dengan Desember tahun 2022 bersumber dari website resmi Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional.

## D. Analisis Hasil
Pada tahap ini dilakukan analisis hasil yaitu dari data yang telah selesai diolah dilakukan analisis mengenai hubungan tingkat tinggi rendahnya inflasi yang terjadi dengan fenomena sosial yang ada di Kota Semarang .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan dari hasil analisis penelitian yang telah dilakukan untuk mengetahui tinggi rendahnya tingkat inflasi di Kota Semarang. Menerapkan metode clustering algoritma k-means dengan menggunakan aplikasi RapidMiner Studio yang membatu dalam melakukan proses inisialisasi menjadi 3 cluster untuk melakukan proses pengelompokan data menjadi kategori cluster rendah, cluster sedang dan cluster tinggi. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari website resmi https://hargapangan.id Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional. Dapat dilihat pada Tabel 1 merupakan sampel data bahan pokok yang digunakan.

## T ABEL I CLUSTER KATEGORI RENDAH
Dari Tabel I data yang digunakan untuk melakukan analisis merupakan daftar data 10 bahan pokok yang diperjual
Daftar Bahan
Pokok Beras Daging Ayam Daging Sapi Telur Ayam Bawang Merah Bawang Putih Cabai Merah Cabai Rawit Minyak Goreng Gula Pasir Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember 12350 12300 12250 12450 12450 12450 12300 12400 12450 12450 12450 129000 36200 31050 33750 35500 32950 34900 35500 32250 30750 29550 30150 32650 133750 133750 134650 138050 140350 137500 137500 137500 137500 137500 137500 137500 23050 20900 25100 25300 27750 28200 28200 29300 26850 26050 28050 30250 32500 37800 37750 37650 45300 57500 59800 34800 32500 32950 34450 36500 32500 32500 36200 40700 40650 36800 33350 32500 32500 29350 29000 29000 31250 33900 43250 37900 44550 72500 83400 64000 61000 44200 34900 35700 46150 41350 46400 39350 45600 80100 75100 47700 51650 44750 36450 47000 20000 18600 18700 24500 23050 22700 19500 18600 18500 18700 18750 19050 14450 14750 14900 15500 15500 15050 14700 14500 14400 14500 14500 14500
belikan di Kota Semarang meliputi harga beras, daging ayam, daging sapi, telur ayam, bawang merah, bawang putih, cabai merah, cabai rawit, minyak goreng dan gula pasir pada kurun waktu 12 bulan pada Januari sampai dengan Desember tahun 2022.

## A. Proses
• Read data
Dimana operator yang digunakan untuk membaca ExampleSet dari file data Excel yang akan diolah.
• Clustering
Merupakan operator yang digunakan untuk pengelompokan berdasarkan karakteristik data dalam menemukan pola atau hubungan didalam data dengan menggunakan algoritma k-means.
• Performance Merupakan operator dimana dugunakan untuk melakukan evaluasi pengelompokan centroid dengan metode clustering k-means dalam memberikan kriteria nilai kinerja berdasarkan hasil klaster yang diperoleh. Dapat dilihat dari Tabel II merupakan hasil dari cluster kategori rendah.
T ABEL II

## CLUSTER KATEGORI RENDAH
No Bulan Cluster 1 Januari C 0 2 Februari C 0 3 Maret C 0 4 April C 0 5 Mei C 0 6 Oktober C 0 7 November C 0 8 Desember C 0
Berdasarkan dari Tabel II hasil pengujian data penelitian yang telah diperoleh dengan menggunakan metode clustering algoritma k-means, dikatakan bahwa dengan 3 cluster yang terbentuk diperoleh cluster 0 kategori rendah terdiri dari bulan Januari, Februari, Maret, April, Mei, Oktober, November, Desember. Pada bulan Desember harga komoditas bahan pokok cenderung stabil tidak mengalami kenaikan harga, hal ini terjadi karena ketersediaan komoditas bahan pokok yang dikatakan cukup memenuhi kebutuhan masyarakat. Daftar cluster kategori sedang dijelaskan pada pada Tabel III.
T ABEL III

## CLUSTER KATEGORI SEDANG
No Bulan Cluster 1 Juni C 1 2 Juli C 1
Satuan  Berdasarkan dari Tabel 3  hasil pengujian data penelitian yang telah diperoleh dengan menggunakan metode clustering algoritma k-means, dikatakan bahwa dengan 3 cluster yang terbentuk diperoleh cluster 1 kategori sedang terdiri dari bulan Juni, Juli. Daftar kategori tinggi dijelaksan pada Tabel IV.
T ABEL IV

## CLUSTER KATEGORI TINGGI
No Bulan Cluster 1 Agustus C 2 2 September C 2
Berdasarkan dari tabel 4  hasil pengujian data penelitian yang telah diperoleh dengan menggunakan metode clustering algoritma k-means, dikatakan bahwa dengan 3 cluster yang terbentuk diperoleh cluster 2 kategori tinggi terdiri dari bulan Agustus, September.

## B. Hasil Cluster
Pada tahap ini telah didapatkan hasil dari analisis cluster model yang telah dilakukan sebagai berikut. Gambar 2 merupakan hasil yang diperoleh dari perhitungan cluster model.
Gambar 2 setelah proses yang dilakukan, mendapatkan hasil bahwa dengan jumlah 3 cluster diperoleh total data item sebanyak 12. Dimana dari hasil cluster model yang telah dilakukan dengan RapidMiner ditunjukkan bahwa cluster 0 berjumlah 8 item, cluster 1 berjumlah 2 item, cluster 2 berjumlah 2 item, dengan total 12 item. Pengujian data dilakukan dengan menggunakan 3 (tiga) cluster .

## C. Hasil Visualisasi
Pada tahap ini telah didapatkan hasil dari visualisasi  melalui pengolahan perhitungan data bahan pokok dengan menggunakan tools rapidminer  Hasil dari visualisasi atau pengolahan clustering data dengan Rapidminer menggunakan scatter plot . Dimana titik-titik mewakili nilai dari variabel numerik yang berbeda, posisi setiap titik digunakan untuk membandingkan hubungan antar label yang dikategorikan bahwa reperesentasi yang ditampilkan dari hasil pengolahan data dengan clustering menunjukkan urutan yang dimulai cluster 0 = 1 yaitu warna biru dengan potensi redah memiliki 8 item didalam cluster meliputi bulan Januari, Februari, Maret, April, Mei, Oktober, November, Desember. Kemudian cluster 1 = 2 yaitu warna hijau dengan potensi sedang meliputi bulan Juni, Juli.
Dan cluster 2 = 3 yaitu warna merah dengan potensi tinggi meliputi bulan Agustus, September.

## D. Hasil Davies Bouldin Indeks
Pada tahap ini telah didapatkan hasil terbaik dari proses evalusasi cluster dengan proses pengelompokkan jumlah kedekatan data terhadap titik centroid. Gambar 3 merupakan hasil perhitungan nilai davies bouldin.
Gambar 3 menunjukkan dari hasil davies bouldin yang digunakan untuk mengevaluasi dan validasi kinerja dari proses klasterisasi, diperoleh hasil bahwa angka mendekati angka 0. Nilai Davies Bouldin ketika mendekati angka 0 dapat diartikan karakteristik antar cluster akan semakin baik. Dari hasil cluster K=3 yang diperoleh nilai davies bouldin indeks menunjukkan nilai yang cukup baik dengan angka -0.423. Analisis laju inflasi pada penelitian terdahulu tentang laju inflasi yang terjadi di Indonesia pada tahun 2020 dengan menggunakan metode k-means menunjukkan bahwa laju inflasi mengalami peningkatan pada bulan November dengan kategori cluster kedua [15]. Korelasi antara hubungan penelitian terdahulu dengan penelitian yang dilakukan  yaitu kesamaan dalam penggunaan data laju inflasi. Akan tetapi pada penelitian hanya digunakan data laju inflasi pada daerah Kota Semarang.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan dari pengolahan data dengan menggunakan harga komoditas bahan pokok yang terjual di Kota Semarang dengan menggunakan metode k-means clustering menghasilkan tingkat tinggi rendahnya inflasi yang terjadi. Direkomendasikan penulis dengan menggunakan 3 cluster kategori rendah, sedang dan tinggi. Penerapan dari metode k-means diketahui hasil akhir dari penelitian menunjukkan bawa tingkat inflasi rendah terjadi selama
Gambar. 2. Hasil cluster model
Gambar. 3.  Tampilan hasil nilai davies bouldin
8 bulan pada Januari, Februari, Maret, April, Mei, Oktober, November dan Desember. Tingkat inflasi sedang terjadi selama 2 bulan pada Juni, Juli. Dan tingkat inflasi tinggi terjadi selama 2 bulan pada Agustus dan September. Tingkat inflasi tinggi yang terjadi di Kota Semarang diakibatkan karena terjadinya kenaikan harga komoditas bahan pokok cabai merah, cabai rawit, bawang merah, dan telur ayam. Komoditas harga bahan pokok tersebut mengalami lonjakan akibat dampak dari kenaikan tarif BBM dan tarif e-tol yang terjadi dalam kurun waktu beberapa waktu lalu. Serta rendahnya prodiktivitas industri pengolahan bahan pangan terkait lonjakan permintaan barang yang mengakibatkan terjadinya pembengkakan dalam keterbatasan impor bahan baku.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Djuli Sjafei Purba and Vitryani Tarigan, “Analisis Tingkat Inflasi Indonesia Di Masa Pandemi Covid 19,” J. Ekuilnomi , vol. 3, no. 1, 2021, doi: 10.36985/ekuilnomi.v3i1.115.
[2] M. NAKORJI and U. AMINU, “Forecasting Inflation Using Machine Learning Techniques,” Rev. Financ. Bank. , vol. 14, no. 1, pp. 45–55, 2022, doi: 10.24818/rfb.22.14.01.04.
[3] Y. N. Yenusi, A. Setiawan, and L. Linawati, “Analisis Spasial berdasarkan Indeks Getis Ord Data Laju Inflasi Tahunan di Pulau Sumatra,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 61–71, 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i1.2317.
[4] Y. Prayoga, H. S. Tambunan, and I. Parlina, “Penerapan Clustering Pada Laju Inflasi Kota Di Indonesia Dengan Algoritma K-Means,” BRAHMANA J. Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 1, no. 1, pp. 24–30, 2019, doi: 10.30645/brahmana.v1i1.4.
[5] D. G. Ramadhan, I. Prihatini, and F. Liantoni, “Analisis Clustering Pengelompokan Penjualan Paket Data Menggunakan Metode K-Means,” Ultim.  J. Tek. Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 33–38, 2021, doi: 10.31937/ti.v13i1.1981.
[6] N. Syifa and R. N. Fahmi, “Implementasi Metode K-Means Clustering dalam Analisis Persebaran UMKM di Jawa Barat,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 6, no. 2, pp. 211–220, 2021, doi: 10.33633/joins.v6i2.5310.
[7] T. Hardiani, “Analisis Clustering Kasus Covid 19 di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 156–165, 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i2.45376.
[8] J. Hutagalung, “Pemetaan Siswa Kelas Unggulan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 1, pp. 606–620, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1516.
[9] A. Jahwar, “Meta-Heuristic Algorithms for K-means Clustering: A Review,” PalArch’s J. Archaeol. Egypt/Egyptology , vol. 17, no. 7, pp. 7–9, 2021, [Online]. Available: https://archives.palarch.nl/index.php/jae/article/view/4630.
[10] J. Albert-Smet, A. Torrente, and J. Romo, “Band depth based initialization of K-means for functional data clustering,” Adv. Data Anal. Classif. , 2022, doi: 10.1007/s11634-022-00510-w.
[11] W. L. Al-Yaseen, A. Jehad, Q. A. Abed, and A. K. Idrees, “The Use of Modified K-Means Algorithm to Enhance the Performance of Support Vector Machine in Classifying Breast Cancer,” Int. J. Intell. Eng. Syst. , vol. 14, no. 2, p. 190, 2021, doi: 10.22266/ijies2021.0430.17.
[12] A. Suryadibrata and J. C. Young, “Visualisasi Algoritma sebagai Sarana Pembelajaran K-Means Clustering,” Ultim.  J. Tek. Inform. , vol. 12, no. 1, pp. 25–29, 2020, doi: 10.31937/ti.v12i1.1523.
[13] A. Febriyanto, S. Achmadi, and A. P. Sasmito, “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Pengunjung Perpustakaan Itn Malang,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 61–70, 2021.
[14] P. A. Kusuma and A. U. Firmansyah, “Deteksi Penyebaran Penyakit Tuberkulosis dengan Algoritma K-Means Clustering Menggunakan Rapid Miner Abstrak Penyebaran Penyakit TBC di Riau Menggunakan Rapid Miner ”. Dimana menurutnya mining memakai Metode Algoritma K- Means Clustering terbukti efektif u,” J. Teknol. Inform. dan Komput. MH. Thamrin , vol. 8, no. 2, pp. 41–54, 2022.
[15] N. A. Sudibyo and U. D. Bangsa, “Implementasi Metode K-means untuk Mengelompokkan Tingkat Inflasi di Indonesia,” no. August, 2021.