Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4827

## PERAMALAN TINGKAT INFLASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN  ARTIFICIAL  BEE  COLONY  DAN XGBOOST
Farrel Adel Mohammad 1 , Agung Mustika Rizki 2 , Andreas Nugroho Sihananto 3
1,2,3 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur, Indonesia
Received: 10 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
Forecasting, Inflation, XGBoost, Optimization Algorithm, Artificial bee colony

## Corespondent Email:
20081010138@student.upnjatim. ac.id agung.mustika.if@upnjatim.ac.id andreas.nugroho.jarkom@upnjat im.ac.id
Abstak . Pertumbuhan ekonomi dan stabilitas harga merupakan fokus utama bagi  negara-negara,  termasuk  Indonesia.  Inflasi,  sebagai  indikator  fluktuasi harga  barang  dan  jasa,  memainkan  peran  penting  dalam  stabilitas  ekonomi. Peramalan inflasi menjadi kunci bagi pemerintah dan pemangku kepentingan ekonomi  untuk  merancang  kebijakan  yang  responsif.  Model  pembelajaran mesin, seperti XGBoost, telah digunakan untuk tujuan ini, namun penyetelan hiperparameter  yang  optimal  menjadi  kunci  keberhasilannya.  Algoritma optimisasi  seperti Artificial  bee  colony (ABC)  dapat  mengotomasi  proses penyetelan  hiperparameter  XGBoost,  meningkatkan  efisiensi  dan  kinerja model. Penelitian ini membuktikan bahwa kombinasi Artificial bee colony dan XGBoost  berhasil  meramalkan  tingkat  inflasi  bulanan  di  Indonesia  dengan hasil yang akurat. Implementasi metode ini memberikan rata-rata skor RMSE 0.155066, skor MAE 0.115655, dan skor MAPE 0.795767.
Abstract . Economic  growth  and  price  stability  are  the  main  focus  for countries, including Indonesia. Inflation, as an indicator of fluctuations in the prices of goods and services, plays an important  role in economic stability. Inflation  forecasting  is  key  for  governments  and  economic  stakeholders  to design responsive policies. Machine learning models, such as XGBoost, have been  used  for  this  purpose,  but  optimal  hyperparameter  tuning  is  key  to  its success.  Optimization  algorithms  such  as  Artificial  bee  colony  (ABC)  can automate  the  hyperparameter  tuning  process  of  XGBoost,  improving  the efficiency  and  performance  of  the  model.  This  research  proves  that  the combination of Artificial bee colony and XGBoost can successfully forecast the  monthly  inflation  rate  in  Indonesia  with  accurate  results.  The implementation  of  this  method  gives  an  average  RMSE  score  of  0.155066, MAE score of 0.115655, and MAPE score of 0.795767.

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  ekonomi  adalah  indikator utama  kesuksesan  pembangunan  suatu  negara, termasuk  Indonesia.  Stabilitas  harga,  yang diukur  melalui  inflasi,  sangat  penting  untuk menjaga kestabilan ekonomi. Inflasi yang tidak terkendali dapat merusak kesejahteraan
masyarakat  dan  kestabilan  ekonomi  secara keseluruhan [1].
Peramalan inflasi menjadi instrumen penting  bagi  pemerintah  dan  pemangku kepentingan ekonomi untuk membuat kebijakan  yang  tepat  dan  responsif.  Para investor dan pelaku industri juga membutuhkan prediksi inflasi yang akurat untuk pengambilan
keputusan  yang  bijak  [2].  Teknik  peramalan yang menggunakan data historis telah berkembang  pesat,  terutama  dengan  kemajuan dalam  bidang  pembelajaran  mesin.  Model seperti  XGBoost,  yang  dikembangkan  oleh Chen  dan  He  pada  tahun  2015.  Model  ini kemiliki  keunggulan  dalam  hal  efisiensi  dan skalabilitasnya [3].
XGBoost  adalah  model  ensemble  yang menggabungkan implementasi pohon keputusan  yang  efisien  untuk  menghasilkan model gabungan dengan kinerja prediktif yang lebih unggul dibandingkan teknik individu yang digunakan secara terpisah [4]. XGBoost mampu menangani  berbagai  jenis  pembelajaran,  mulai dari  klasifikasi  hingga  regresi.  Namun,  model XGBoost sangat bergantung terhadap bagaimana  hiperparameter  diatur,  pengaturan yang  optimal  akan  menghasilkan  model  yang baik [5]. Penyetelan hiperparameter yang tepat sangat  penting  untuk  memaksimalkan  kinerja model.  Walaupun  XGBoost  menawarkan fleksibilitas tinggi dalam menentukan hiperparameter, proses penyetelannya seringkali rumit dan memakan waktu. Di sinilah peran  algoritma  optimasi  seperti Artificial  bee colony (ABC) menjadi relevan.
Algoritma Artificial  bee  colony (ABC) memberikan pendekatan menarik untuk optimasi  hiperparameter.  Terinspirasi  dari perilaku lebah dalam mencari sumber makanan, ABC mengatur populasi lebah yang terdiri dari tiga kelompok dengan peran berbeda-beda [6]. Lebah  pekerja  mencari  dan  memberikan informasi  tentang  sumber  makanan  kepada lebah  pengamat,  yang  kemudian  memilih sumber makanan untuk dieksplorasi. Sementara itu,  lebah  pengintai  bertugas  mencari  sumber makanan  baru  secara  acak.  Proses  iteratif  ini memungkinkan ABC untuk menemukan konfigurasi hiperparameter yang optimal untuk model XGBoost.
Penelitian  ini  bertujuan  mengeksplorasi kemampuan ABC-XGBoost dalam permasalahan regresi yaitu meramalkan tingkat inflasi  di  Indonesia.  Hasil  penelitian  ini diharapkan  memberikan  wawasan  tambahan pada  pengembangan  metodologi  peramalan inflasi  serta  kontribusi  praktis  bagi  pembuat kebijakan,  analis  pasar,  dan  pemangku kepentingan ekonomi lainnya. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang tren inflasi dan  penggunaan  model  peramalan  yang  lebih
efisien, kebijakan moneter yang lebih responsif dan efektif dapat dirumuskan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Mengakses  dan  memahami  penelitian sebelumnya sangat penting untuk pengembangan  penelitian  baru.  Merujuk  pada karya-karya  terdahulu  membantu  menemukan ide-ide yang relevan, teori yang telah teruji, dan metode  yang  efektif.  Hal  ini  juga  membantu peneliti mengidentifikasi celah penelitian serta memahami keunggulan dan kelemahan pendekatan yang digunakan sebelumnya. Penelitian sebelumnya menyediakan
landasan untuk memberikan saran dan rekomendasi  bagi  penelitian  selanjutnya.
Memahami penelitian terdahulu
memungkinkan peneliti mengusulkan perbaikan,  pengembangan,  atau  pendekatan baru yang lebih relevan. Oleh karena itu, tahap mempelajari  penelitian  sebelumnya  menjadi langkah penting dalam proses penelitian.
2.1 Inflasi Inflasi pada dasarnya mencerminkan ketidakseimbangan  antara  penawaran  dan permintaan  dalam  perekonomian  nasional  [7]. Tingkat inflasi yang tinggi sering kali dikaitkan dengan kondisi perekonomian yang terlalu aktif atau  "overheated".  Hal  ini  mengindikasikan bahwa  permintaan  atas  produk  melebihi kapasitas  produksi  yang  tersedia,  sehingga menyebabkan  kenaikan  harga-harga  [8].  Jika jumlah uang yang beredar meningkat sementara pengeluaran  pemerintah  dan  suku  bunga menurun,  maka  inflasi  di  Indonesia  akan meningkat. Sebaliknya, jika jumlah uang yang beredar menurun sementara pengeluaran pemerintah  dan  suku  bunga  meningkat,  maka inflasi di Indonesia akan menurun [9].

## 2.2 Peramalan
Peramalan adalah  proses  membuat  prediksi tentang masa depan berdasarkan data masa lalu dan  saat  ini,  yang  sering  dilakukan  dengan menganalisis  pola  tren.  Contoh  umumnya adalah  memperkirakan  nilai  suatu  variabel tertentu pada waktu tertentu di masa depan [10]. Peramalan merupakan upaya untuk memproyeksikan  kondisi  di  masa  mendatang berdasarkan evaluasi masa lalu [11]. Peramalan atau  prediksi  menggabungkan  keahlian  dan pengetahuan  untuk  memproyeksikan  kejadian
masa  depan  dengan  menggunakan  data  masa lalu  dan  berbagai  model  matematis  [12].  Oleh karena itu, peramalan atau forecasting memiliki peran  krusial  dalam  penelitian  ini  untuk memprediksi  tingkat  inflasi  di  Indonesia  di masa  mendatang  dengan  memanfaatkan  data historis yang telah terkumpul.

## 2.3 XGBoost
XGBoost  adalah  teknik  pembelajaran  yang diawasi yang menawarkan efisiensi, adaptabilitas,  dan  portabilitas  luar  biasa. Menggunakan algoritma pembelajaran otomatis dalam  kerangka  kerja  Gradient  Boosting, XGBoost  memberikan  peningkatan  pohon paralel yang cepat dan efektif untuk menangani berbagai tantangan dalam ilmu data. Keunggulan  utamanya  meliputi  skalabilitas yang  tinggi,  eksekusi  yang  cepat,  dan  kinerja superior  dibandingkan  dengan  algoritma  lain [13].  Hiperparameter  memegang  peranan penting  dalam  mengoptimalkan  kinerja  model XGBoost.  Dengan  mengatur  parameter  ini, pengguna  dapat  memperbaiki  cara  algoritma beroperasi untuk mencapai hasil yang lebih baik dalam  pengolahan  data  dan  prediksi  yang mereka lakukan [5].

## 2.4 Algoritma Optimasi
Optimasi adalah usaha untuk mencapai hasil terbaik  dalam  suatu  masalah  keputusan, mempertimbangkan  keterbatasan  sumber  daya yang  tersedia  [14].  Peran  optimasi  dalam pembelajaran  mesin  sangat  signifikan  karena dapat  meningkatkan  kinerja  model  dan kemampuannya  untuk  generalisasi.  Pemilihan metode  optimasi  memiliki  dampak  yang  besar dalam  berbagai  aspek  pembelajaran  mesin, termasuk  teknik  yang  diawasi  maupun  tidak [15].  Dengan  kata  lain,  teknik  optimasi digunakan  untuk  meningkatkan  akurasi  dan efektivitas model pembelajaran mesin, sehingga  mereka  dapat  menangani  masalah yang kompleks dengan lebih efisien [16].

## 2.5 Artificial bee colony (ABC)
Algoritma Artificial  bee  colony (ABC), terinspirasi  dari  perilaku  lebah  dalam  mencari sumber makanan, merupakan metode optimisasi untuk fungsi numerik yang kompetitif dan terkini. Koloni ABC terdiri dari tiga kelompok utama: lebah pekerja, pengamat, dan penjelajah. Pekerja mengeksploitasi nektar
dan memberi informasi kepada pengamat untuk memilih  sumber  makanan  optimal.  Penjelajah mencari  sumber  makanan  baru  secara  acak. Proses  ini  diulang  hingga  kondisi  berhenti tercapai atau mencapai batas generasi maksimum  (MaxGen).  Solusi  dalam  ABC dinyatakan  oleh  posisi  sumber  [6].  ABC digunakan  untuk  mengoptimalkan  berbagai fungsi uji numerik dengan hasil yang setara atau lebih baik dibandingkan dengan algoritma lain seperti  genetika,  partikel  swarm  optimization, evolusi diferensial, dan strategi evolusi, namun dengan  penggunaan  parameter  kontrol  yang lebih sedikit [17].

## 2.6 Perhitungan Nilai Galat
Pengukuran  nilai  galat  adalah  pendekatan penting  dalam  mengevaluasi  perbedaan  antara nilai prediksi dan nilai aktual dari suatu model. Metode ini krusial dalam pengembangan sistem prediksi di berbagai bidang seperti pembelajaran  mesin,  statistik,  dan  ekonomi, membantu  untuk  meningkatkan  akurasi  model [18].
Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  adalah metode umum yang digunakan dalam permasalahan regresi untuk mengukur seberapa baik  model  memprediksi  nilai  aktual.  RMSE menggunakan  standar  deviasi  dari  galat  untuk menilai  performa  model  [19]. Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) adalah metrik kinerja lainnya  untuk  model  regresi  yang  fokus  pada kesalahan  relatif.  MAPE  berguna  untuk memahami  fluktuasi  relatif  daripada  variasi absolut  antara  nilai  prediksi  dan  aktual  [20]. Mean  Absolute  Error  (MAE)  adalah  metode lain yang digunakan untuk mengukur kesalahan absolut  rata-rata  antara  nilai  prediksi  dan  nilai aktual.  MAE  memberikan  gambaran  tentang seberapa  besar  rata-rata  perbedaan  absolut antara nilai prediksi dan nilai aktual [21].

## 2.7 ABC-XGBoost
ABC-XGBoost  adalah  metode  yang mengatasi tantangan dalam mengatur hiperparameter  pada  algoritma  XGBoost  yang kompleks [22]. Menggunakan tiga koloni lebah yang bekerja secara kooperatif, ABC-XGBoost memanfaatkan  informasi  dari  langkah-langkah sebelumnya  untuk  mempercepat  pencapaian solusi  optimal  dan  meningkatkan  kecepatan konvergensi algoritma [23]. Fokus utama ABC adalah pada optimasi hiperparameter algoritma
XGBoost,  membantu  dalam  mencari  model optimal dengan tingkat efisiensi yang tinggi.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meramalkan inflasi  di  Indonesia  dengan  menggunakan algoritma Extreme Gradient Boosting
(XGBoost)  dan Artificial  bee  colony (ABC).
Tahap  awal  dimulai  dengan  tinjauan  literatur untuk  mengidentifikasi  permasalahan  yang relevan  dalam  bidang  teknologi.  Ini  menjadi dasar  untuk  merumuskan  rumusan  masalah penelitian. Selanjutnya, penelitian melanjutkan ke  analisis  dan  desain,  di  mana  peneliti merencanakan  kerangka  kerja  dan  metode penelitian yang akan digunakan.
Setelah merancang kerangka kerja, langkah berikutnya adalah pengumpulan data berkualitas yang relevan dengan permasalahan yang  ingin  dipecahkan.  Data  ini  kemudian diekstraksi dan diproses untuk preprocessing, di mana  peneliti  menyaring  dan  membersihkan data  untuk  kesiapan  penggunaan  selanjutnya. Setelah  itu,  hiperparameter  untuk  model ditentukan,  dan  model  XGBoost  dioptimalkan menggunakan  metode Artificial  bee  colony (ABC).
Pengujian  dilakukan  untuk  mencari  hasil yang  optimal  dari  model  yang  digunakan. Akhirnya,  hasil  penelitian  dianalisis  secara mendalam untuk memberikan gambaran eksekusi dari penelitian skripsi ini, memberikan kontribusi terhadap pemahaman tentang peramalan inflasi di Indonesia.

## 3.1 Tinjauan Literatur
Penelitian  dimulai  dengan  mengumpulkan literatur untuk mengeksplorasi dan menganalisis isu-isu dalam teknologi. Tinjauan literatur membantu memahami metodologi dan terminologi  yang  tidak  dikenal,  sambil mengidentifikasi kesenjangan dalam penelitian yang  ada  dan  mempertimbangkan  pendekatan untuk  desain  sistem.  Tahap  ini  sangat  penting dalam proses penelitian.

## 3.2 Analisa dan Desain
Penulis  melakukan  analisis  mendalam  dan merancang  desain  sistem.  Desain  sistem  ini mencakup proses pengumpulan data, preprocessing data, menentukan hiperparameter yang digunakan, melakukan optimasi hiperparameter XGBoost dengan Artificial bee
colony , melakukan pengujian, hingga menganalisa  hasil.  Dengan  tahapan-tahapan tersebut,  dapat  dilakukan  penelitian  terkait meramalkan  tingkat  inflasi  di  Indonesia menggunakan Artificial  bee  colony dan XGBoost.

## 3.3 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  dua cara. Data diunduh dari halaman website Badan Pusat  Statistik  yang  meliputi  data  inflasi bulanan  dan  inflasi  tahunan.  Kemudian,  juga dilakukan  pengumpulan  data  dengan  cara scraping dari halaman website BPS. Data-data yang  melalui  proses  scraping  diantaranya: Indeks  Harga  Konsumen,  tingkat  suku  bunga, jumlah uang beredar M1, jumlah uang beredar M2,  volume  saham,  nilai  saham,  dan  Indeks Harga Saham Komposit.

## 3.4 Preprocessing Data
Setelah  data  terkumpul,  tahap  berikutnya adalah preprocessing data. Proses ini mencakup beberapa langkah penting untuk mempersiapkan data sebelum digunakan dalam pembentukan model. Tahapan termasuk normalisasi data, yang melibatkan konversi teks seperti  nama  bulan  dari  Bahasa  Indonesia  ke Bahasa Inggris untuk kolom tanggal. Selanjutnya,  data  yang  sudah  dinormalisasi direshape untuk memastikan format yang sesuai dengan kebutuhan analisis, termasuk perubahan format data ke tipe yang sesuai seperti tanggal dan float untuk pecahan. Kemudian membersihkan  data  dari  nilai  NaN  yang mungkin  muncul,  memastikan  data  bersih  dan siap digunakan. Selanjutnya, penambahan fitur dilakukan  untuk  meningkatkan  kualitas  data, seperti menambahkan fitur lag untuk memperkirakan  nilai  inflasi  berdasarkan  nilai sebelumnya.  Kemudian  terdapat  fitur  dari tanggal,  yang  akan  mengekstraksi  tahun  dan quartal  bulan  pada  tahun.  Selain  itu,  terdapat fitur statistik bergulir untuk tiga bulan terakhir.
3.5 Penentuan Hiperparameter Pada tahap ini, akan ditentukan hiperparameter  yang  akan  digunakan  dalam proses  optimasi.  Hal  ini  meliputi  jenis hiperparameter  yang  dipilih  serta  nilai-nilai spesifik yang akan diatur untuk masing-masing hiperparameter tersebut. Contoh dari penentuan ini  dapat  dilihat  dalam  tabel  berikut,  yang
mengilustrasikan  hiperparameter  beserta  nilai- nilai yang dipilih untuk mengoptimalkan model yang digunakan.

## Tabel 1 Set Hiperparameter
Hiperparameter Set Nilai n_estimators [100, 200, 300, 500] learning_rate [0.001, 0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1] max_depth [3, 6, 9] gamma [0.01, 0.1] 3.6 ABC-XGBoost Pada tahap ini, sistem akan mengimplementasikan optimasi hiperparameter XGBoost  menggunakan  metode Artificial  bee colony (ABC). Proses dimulai dengan inisialisasi algoritma ABC dan berlanjut dengan fase-fase seperti lebah pekerja, lebah pengamat, dan  lebah  pengintai  yang  berfokus  pada eksplorasi  solusi  hiperparameter  yang  lebih baik  berdasarkan  nilai  RMSE  dari  model XGBoost.
Evaluasi fitness dilakukan untuk mengevaluasi kinerja solusi hiperparameter. Ini meliputi  pelatihan  model  XGBoost  dengan hiperparameter  yang  diajukan,  diikuti  dengan pengujian  untuk  menghitung  RMSE.  Data dibagi  menjadi  set  latih  dan  uji,  dengan  fitur- fitur yang digunakan untuk memprediksi target yang telah ditentukan.
Pada tahap inisialisasi, parameter algoritma ditentukan  seperti  jumlah  populasi,  iterasi maksimum,  dan  hiperparameter  yang  ingin dioptimalkan. Populasi awal lebah (representasi hiperparameter)  diinisialisasi  secara  acak, diikuti dengan perhitungan fitness untuk setiap solusi.
Fase  lebah  pekerja  melibatkan  eksplorasi tetangga dari solusi awal, dimana hiperparameter  sedikit  dimodifikasi  untuk mencari  solusi  dengan fitness lebih  baik.  Fase lebah  pengamat  akan  melakukan  eksplorasi terhadap  lebah  berdasarkan  probabilitas.  Akan dilakukan  eksplorasi  tetangga  terhadap  lebah terpilih.  Fase  lebah  pengintai  berperan  ketika solusi  mengalami  stagnasi,  dengan  pembuatan solusi  baru  secara  acak  untuk  melanjutkan eksplorasi. Kriteria berhenti diimplementasikan untuk mengakhiri proses optimasi, berdasarkan jumlah  iterasi  yang  telah  ditentukan  dalam algoritma ABC.

## 3.7 Pengujian
Tahap  selanjutnya  adalah  pengujian,  di mana dilakukan penyetelan terhadap algoritma
Artificial  bee  colony (ABC)  untuk  mencari konfigurasi optimal. Berbagai skenario pengujian  ditetapkan  untuk  mengevaluasi kinerja  ABC  dalam  mencari  model  terbaik, seperti  variasi  jumlah  lebah,  jumlah  generasi, dan pembagian data latih dan uji.
Setelah  pengujian  selesai,  hasilnya  berupa model untuk setiap konfigurasi yang dievaluasi menggunakan metrik seperti RMSE, MAE, dan MAPE.  Metrik-metrik  ini  digunakan  untuk menilai  kehandalan  model  ABC-XGBoost dalam meramalkan inflasi di Indonesia.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan data dari website BPS yang sudah di scraping.  Berikut  merupakan  informasi  terkait data  yang  akan  dilakukan  scraping.  Data  yang discraping  seperti  Indeks  Harga  Konsumen (IHK), BI Rate, Volume dan Nilai Bursa Efek, serta  data  uang  beredar  dari  situs  web  BPS Indonesia. Data inflasi bulan ke bulan dan tahun ke  tahun  diunduh  secara  manual  untuk memastikan keakuratan.

## Gambar 1 Data Unduh
Proses scraping data dilakukan
menggunakan  Python  dengan  bantuan  modul Beautifulsoup dan Selenium. Selenium digunakan  untuk  mengotomatiskan  interaksi dengan  halaman  web  yang  memerlukan  input atau  klik  tombol,  sementara  Beautifulsoup digunakan  untuk  parsing  HTML  dan  ekstraksi data.  Data  yang  berhasil  diambil  dari  proses scraping dikonversi menjadi Pandas DataFrame.  Langkah  ini  dilakukan  dengan menambahkan  tanggal  ke  data  yang  telah diambil, sehingga siap digunakan untuk analisis lebih lanjut. Hasil akhir dari proses ini disimpan dalam  format  CSV  untuk  memudahkan  akses dan penggunaan data di masa mendatang.

## Gambar 2 Hasil Scraping

## 4.2 Preprocessing Data
Tahap  ini  memproses  data  yang  telah dikumpulkan  sebelumnya  untuk  memudahkan pembentukan  model  pada  tahap  selanjutnya. Operasi preprocessing dilakukan seperti merubah tipe data, mengubah bentuk data, dan merubah  nama  kolom,  serta  menggabungkan data yang sudah dikumpulkan.
Pertama,  data inflasi  bulanan, tahunan,  dan hasil scraping dibaca menggunakan fungsi pada library Pandas. Setelah data dibaca, nama bulan dalam  Bahasa  Indonesia  diubah  menjadi Bahasa  Inggris.  Ini  memungkinkan  persiapan data untuk tahap preprocessing lanjutan.
Data inflasi diubah menjadi time series yang mengubah  struktur  data  dari  lebar  menjadi panjang, memfasilitasi analisis time series lebih lanjut.  Selanjutnya,  DataFrame inflasi  bulanan dan  tahunan  digabungkan  menjadi  satu DataFrame  dengan  fungsi  merge.  Hasilnya, DataFrame ini digabungkan dengan DataFrame hasil scraping untuk mempersiapkan data untuk analisis selanjutnya.
Data  final  kemudian  diindeks  berdasarkan tanggal  dan  semua  kolom  yang  memiliki  tipe data  objek  diubah  menjadi  float64  untuk memungkinkan perhitungan numerik. Terakhir, nama  kolom  diubah  untuk  mempermudah pengembangan  model  pada  tahap  selanjutnya, dan data time series diubah menjadi supervised learning dengan  menggeser  kolom  inflasi bulanan.

## 4.3 Penambahan Fitur
Tahap  ini  krusial  dalam  pembentukan model,  di  mana  fokusnya  adalah  menciptakan fitur  baru  dan  memodifikasi  fitur  yang  ada dalam  data.  Salah  satu  teknik  yang  digunakan adalah  menambahkan  fitur  lag,  yang  mengacu pada  nilai-nilai  sebelumnya  dari  kolom-kolom tertentu dalam DataFrame. Ini membantu model machine  learning  dalam  memahami  pola temporal dari data historis.
Fitur lag akan ditambahkan kepada dataset. Proses ini melibatkan pengulangan untuk setiap
kolom  yang  dipilih,  dimana  setiap  nilai  akan digeser  mundur  sesuai  dengan jumlah langkah waktu yang ditentukan, dan kolom baru dengan nama yang sesuai akan dibuat.
Selanjutnya,  ekstraksi  fitur  dilakukan  dari kolom  tanggal  untuk  menambahkan  informasi waktu seperti tahun dan kuartal ke DataFrame. Ekstraksi  fitur  digunakan  untuk  menghasilkan kolom-kolom baru yang berisi tahun dan kuartal dari setiap tanggal yang terdaftar.
Fitur statistik bergulir juga diterapkan untuk memberikan model informasi tambahan tentang tren  dan  fluktuasi  dalam  data  historis.  Akan dihitung  rolling  mean  dan  rolling  standard deviation  dari  kolom-kolom  yang  dipilih dengan menggunakan jendela waktu tertentu. Penambahan fitur akan menghasilkan kolom kosong  akibat  tidak  adanya  data  untuk menghasilkan  nilai  lag  atau  nilai  sebelumnya. Baris  yang  mengandung  nilai  kosong  dihapus dari  DataFrame  untuk  memastikan  data  yang bersih  dan  lengkap  sebelum  dilanjutkan  ke tahap selanjutnya.
Proses ini akan memberikan informasi yang lebih  baik  untuk  dilakukan  proses  peramalan. Setelah melalui tahapan ini, jumlah kolom pada dataset  mengalami  peningkatan  jumlah  yang signifikan.  Selain  itu,  jumlah  baris  dataset berkurang  jumlahnya  akibat  penambahan  fitur lag  dan  fitur  statistik  bergulir.  Dengan serangkaian  proses  ini,  DataFrame  menjadi lebih  kaya  dengan  fitur-fitur  tambahan  yang dapat  meningkatkan  performa  model  machine learning dalam memprediksi tren dan pola dari data yang ada.

## 4.4 Implementasi XGBoost
Tahap  berikutnya  adalah  implementasi XGBoost yang akan dioptimalkan
menggunakan  algoritma Artificial  bee  colony . Akan  dilakukan  pembagian  data  menjadi  set pelatihan dan pengujian, kemudian melakukan pelatihan  model  XGBoost  dengan  solusi hiperparameter yang diberikan. Prediksi dilakukan  pada  data  pengujian  dan  diukur menggunakan metrik RMSE untuk mengevaluasi performa model dalam
memprediksi nilai target. Dengan
menggunakan  pendekatan  ini,  pengoptimalan hiperparameter model XGBoost dengan pendekatan Artificial bee colony dapat dilakukan  secara  efisien  dan  efektif  untuk meningkatkan kinerja prediktifnya.

## 4.5 Optimasi Hiperparameter dengan ABC
Artificial bee colony (ABC) dirancang untuk meningkatkan  kinerja  model  XGBoost.  ABC akan  mencari  kombinasi  hiperparameter  bagi XGBoost secara random hingga iterasi selesai. Inisialisasi  populasi  digunakan  untuk  memulai populasi lebah dengan solusi-solusi acak. Setiap solusi dihasilkan menggunakan metode generasi  solusi  pada  kelas  XGBoost  yang didefinisikan  pada  tahap  sebelumnya,  dan setiap lebah dalam populasi diberi nilai fitness awal dengan melakukan evaluasi pada hiperparameter.
Fase  lebah  pekerja  dalam  algoritma  ABC diawali dengan Setiap lebah mencoba menghasilkan solusi tetangga dari solusi saat ini menggunakan  metode  dari  model  XGBoost. Jika solusi tetangga memiliki nilai fitness yang lebih  baik  daripada  solusi  saat  ini,  solusi  dan nilai fitness lebah diperbarui; jika tidak, iterasi batas percobaan untuk solusi tersebut ditingkatkan.
Fase lebah pengamat dalam algoritma ABC diimplementasikan dengan setiap lebah memilih  solusi  untuk  dievaluasi  berdasarkan probabilitas yang dihitung dari fitness masing- masing  solusi  dalam  populasi.  Solusi  dipilih secara  random  dengan  probabilitas  sesuai dengan  invers  dari fitness solusi.  Setelah memilih  solusi,  lebah  mencoba  menghasilkan solusi  tetangga  dan  mengevaluasi fitness nya.
Jika solusi tetangga lebih baik, solusi dan nilai fitness lebah diperbarui; jika tidak, iterasi batas percobaan untuk solusi tersebut ditingkatkan.
Fase  lebah  scout,  mengidentifikasi  solusi yang  tidak  mengalami  peningkatan  setelah melewati batas percobaan (limit). Solusi untuk lebah-lebah  ini  digantikan  dengan  solusi  acak baru  menggunakan metode dari  model XGBoost,  dan  iterasi  batas  percobaan  serta fitness untuk solusi baru direset.

## 4.6 Skema Pengujian
Pada tahap pengujian ini, dilakukan evaluasi untuk  menyesuaikan algoritma Artificial  bee colony agar  menghasilkan  optimalitas  dalam waktu  eksekusi  dan  metrik  evaluasi  seperti RMSE, MAE, dan MAPE. Pengujian dilakukan dengan  mempertimbangkan  variasi  dalam jumlah  lebah,  generasi  maksimum,  dan pembagian data latih dan uji. Skema pengujian terdiri  dari  27  kombinasi  yang  dievaluasi
sebanyak  10  kali  percobaan  untuk  setiap konfigurasi.

## Tabel 2 Skema Pengujian
No Populasi Genera si Data Latih Data Uji 1 10 10 90% 10% 2 10 10 80% 20% 3 10 10 70% 30% 4 10 15 90% 10% 5 10 15 80% 20% 6 10 15 70% 30% 7 10 20 90% 10% 8 10 20 80% 20% 9 10 20 70% 30% 10 30 10 90% 10% 11 30 10 80% 20% 12 30 10 70% 30% 13 30 15 90% 10% 14 30 15 80% 20% 15 30 15 70% 30% 16 30 20 90% 10% 17 30 20 80% 20% 18 30 20 70% 30% 19 50 10 90% 10% 20 50 10 80% 20% 21 50 10 70% 30% 22 50 15 90% 10% 23 50 15 80% 20% 24 50 15 70% 30% 25 50 20 90% 10% 26 50 20 80% 20% 27 50 20 70% 30%
Untuk  mengevaluasi  kinerja  model  yang dihasilkan  oleh  algoritma  ABC,  digunakan fungsi  yang  menghitung  RMSE,  MAE,  dan MAPE  dari  model  XGBoost  berdasarkan hiperparameter  hasil  optimasi.  Fungsi  ini memisahkan  data  menjadi  data  latih  dan  uji, melatih  model,  dan  menghitung  performa prediksi model untuk evaluasi yang komprehensif.
Didefinisikan  fungsi    untuk  mempermudah pengujian  berbagai  skema  hiperparameter dengan  menggunakan  ABC.  Fungsi  ini menghasilkan  solusi  terbaik  dari  setiap  iterasi dan  mengukur  waktu  yang  dibutuhkan  untuk konvergensi  serta  performa  model  dengan metrik  evaluasi  yang  ditentukan.  Hasil  dari fungsi  ini  dikumpulkan  dan  dianalisis  untuk menentukan  skema  terbaik  berdasarkan  rata- rata nilai metrik evaluasi dan waktu komputasi.

## Gambar 3 Hasil Rata-rata Setiap Skema
Hasil  evaluasi  menunjukkan  skema  terbaik untuk  metrik  RMSE  adalah  skema  ke-25, dengan 50 lebah, 20 generasi, dan ukuran data uji  10%.  Skema  ini  mencatat  rata-rata  RMSE sebesar 0.154527, MAE 0.124954, dan MAPE 0.931547,  dengan  waktu  komputasi  sekitar 199.21  detik.  Di  sisi  lain,  skema  dengan performa  RMSE  terburuk  adalah  skema  ke-6, menggunakan 10 lebah, 15 generasi, dan ukuran data uji 30%, dengan rata-rata RMSE 0.230751, MAE  0.173440,  dan  MAPE  1.606810,  serta waktu komputasi rata-rata 46.4 detik.
Hasil analisis menunjukkan bahwa peningkatan  jumlah  lebah  dan  generasi cenderung  meningkatkan  nilai  RMSE,  MAE, dan  MAPE  secara  konsisten.  Meskipun demikian,  peningkatan  ini  juga  diiringi  oleh lonjakan  signifikan  dalam  waktu  komputasi. Ukuran  data  uji  10%  menunjukkan  performa yang lebih baik dibandingkan dengan 20% atau 30%, dengan perbedaan waktu komputasi yang minimal. Skema terbaik, yaitu dengan 30 lebah, 15 generasi, dan ukuran data uji 10%, berhasil memberikan hasil optimal dengan rata-rata skor RMSE  0.155066,  MAE  0.115655,  dan  MAPE 0.795767, serta waktu komputasi sekitar 90.32 detik.  Hasil  tersebut  menjadikannya  pilihan yang  seimbang  antara  akurasi  dan  efisiensi waktu.  Berikut  merupakan  plotting  peramalan
untuk  setiap  iterasi  pada  skema  ke-13,  yang memungkinkan  untuk  melihat  perkembangan dan  stabilitas  hasil  peramalan  untuk  setiap iterasinya.

## Gambar 4 Hasil Peramalan Tiap Iterasi pada Skema 13
Berdasarkan  gambar  6,  skema  ke-13 menunjukkan  hasil  baik  di  setiap  iterasinya. Iterasi  ini  mampu  mengikuti  tren  dengan  baik dan  memiliki  error  minimal  antara  nilai sebenarnya  dan  nilai  prediksi.  Iterasi  terbaik adalah  iterasi  ke-4,  dengan  skor  RMSE 0.138175,  MAE  0.100981,  dan  MAPE 0.626815.  Prediksi  umumnya  mengikuti  nilai target dengan kesalahan relatif kecil, meski ada beberapa  prediksi  seperti  pada  Oktober  2022 dan April 2023, dimana model salah membaca tren tingkat inflasi.

## Gambar 5 Iterasi 4 Skema 13
Secara keseluruhan, skema ke-13 menunjukkan performa yang baik dengan hasil peramalan  yang  stabil  dan  akurat  di  sebagian besar  iterasi.  Meskipun  demikian,  masih  ada ruang  untuk  perbaikan,  khususnya  dalam memahami penyebab kesalahan dalam membaca  tren  pada  beberapa  prediksi,  seperti yang terjadi pada Oktober 2022 dan April 2023.

## 5. KESIMPULAN
Berikut  adalah  beberapa  kesimpulan  yang diperoleh dari penelitian yang telah dilakukan:
a. Implementasi gabungan antara Algoritma Koloni Lebah Buatan (ABC) dan XGBoost berhasil digunakan untuk memprediksi  tingkat  inflasi  bulanan  di Indonesia.
b. Kombinasi  antara  algoritma Artificial bee  colony dan  XGBoost  dievaluasi berdasarkan 27 skenario pengujian yang dijalankan  10  kali.  Hasil  menunjukkan bahwa  secara  keseluruhan,  skenario dengan performa terbaik adalah skenario ke-13, menggunakan 30 lebah, 15  generasi,  dan  ukuran  data  uji  10%. Meskipun  memiliki  sedikit  penurunan pada skor RMSE dibandingkan skenario ke-25, skema ini menunjukkan performa baik dari segi metrik lainnya dan waktu komputasi  yang  lebih  cepat,  dengan rata-rata RMSE 0.155066, MAE
0.115655,  MAPE  0.795767,  dan  waktu komputasi  rata-rata  sekitar  1  menit  30 detik, dua kali lebih cepat dari skenario ke-25.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Puji  dan  syukur  saya  panjatkan  kepada Tuhan  Yang  Maha  Esa, Dengan  rasa  rendah hati, saya ingin mengucapkan terima kasih yang dalam  kepada  semua  pihak  yang  telah memberikan  dukungan  dan  bimbingan  selama proses  penulisan  karya  tulis  ilmiah  ini.  Tanpa bantuan  mereka,  saya  tidak  akan  mampu menyelesaikan  perjalanan  ini  dengan  sukses. Saya  menyadari  bahwa  karya  tulis  ilmiah  ini belum sempurna, dan saya sangat mengharapkan kritik dan saran yang membangun untuk perbaikan di masa mendatang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E.  F.  B.  Simanungkalit,  “PENGARUH INFLASI  TERHADAP  PERTUMBUHAN EKONOMI DI INDONESIA,” J. Manage. , vol. 13, no. 3, pp. 327–340, 2020.
[2]  A. N. Alfiyatin, W. F. Mahmudy, C. F. Ananda, and  Y.  P.  Anggodo,  “Penerapan  Extreme Learning  Machine  (ELM)  untuk  Peramalan Laju  Inflasi  di  Indonesia,” J.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 2, p. 179, 2019, doi: 10.25126/jtiik.201962900.
[3]  T. Chen and T. He, “Extreme Gradient Boosting (XGBoost),”  pp.  1–4,  2015,  [Online]. Available: https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/
[4]  S.  Ben  Jabeur,  S.  Mefteh-Wali,  and  J.  L. Viviani,  “Forecasting  gold  price  with  the XGBoost  algorithm  and  SHAP  interaction values,” Ann.  Oper.  Res. ,  no.  0123456789, 2021, doi: 10.1007/s10479-021-04187-w.
[5]  C. Qin, Y. Zhang, F. Bao, C. Zhang, P. Liu, and P.  Liu,  “XGBoost  optimized  by  adaptive particle swarm optimization for credit scoring,” Math.  Probl.  Eng. ,  vol.  2021,  2021,  doi: 10.1155/2021/6655510.
[6]  X.  Tang  and  L.  Chen,  “ Artificial  bee  colony optimization-based  weighted  extreme  learning machine for imbalanced data learning,” Cluster Comput. , vol. 22, no. s3, pp. 6937–6952, 2019, doi: 10.1007/s10586-018-1808-9.
[7]  M.  Hafidz  Meiditambua  Saefulloh,  M.  Rizah Fahlevi, and S. Alfa Centauri, “Pengaruh Inflasi Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi:  Perspektif Indonesia,” J.  Keuang.  Negara  dan  Kebijak. Publik , vol. 3, no. 1, pp. 17–26, 2023.
[8]  R.  Christianingrum  and  R.  A.  Syafri,  “Faktor- Faktor  Yang  Memengaruhi  Inflasi  Inti  Di Indonesia,” J.  Budg.    Isu  dan  Masal.  Keuang. Negara ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  18–39,  2019,  doi: 10.22212/jbudget.v4i2.26.
[9]  E.  Silvia,  Y.  Wardi,  and  H.  Aimon,  “Analisis Pertumbuhan  Ekonomi,  Investasi,  Dan  Inflasi Di Indonesia,” J.  Kaji.  Ekon. ,  vol.  1,  no.  2,  p. 7105, 2013.
[10] D.  O.  M.  Abbas,  “Forecasting  with  Machine Learning  Methods,” Adv.  Stud.  Theor.  Appl. Econom. ,  vol.  53,  pp.  111–149,  2017,  doi: 10.1007/978-3-031-15149-1_4.
[11] Y. Rismawanti and M. Y. Darsyah, “Perbandingan  Peramalan  Metode  Moving Average  dan  Exponential  Smoothing  Holt Winter Untuk Menentukan Peramalan Inflasi di Indonesia,” Pros.  Semin.  Nas.  Mhs.  Unimus , vol. 1, no. 1, pp. 330–335, 2018.
[12] A.  Nasution,  “Metode  Weighted  Moving Average  Dalam  M-Forecasting,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no.
2, pp. 119–124, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.355.
[13] J. Mateo, J. M. Rius-Peris, A. I. Maraña-Pérez, A.  Valiente-Armero,  and  A.  M.  Torres, “Extreme  gradient  boosting  machine  learning method  for  predicting  medical  treatment  in patients  with  acute  bronchiolitis,” Biocybern. Biomed. Eng. , vol. 41, no. 2, pp. 792–801, 2021, doi: 10.1016/j.bbe.2021.04.015.
[14] S.  Rahayu  Fitri,  “Optimasi  Jalur  Distribusi Produk  dengan  Menggunakan  Metode  Saving Matrix untuk Penghematan Biaya Operasional,”
J. Valtech , vol. 1, no. 1, pp. 103–109, 2018.
[15] C.  Gambella,  B.  Ghaddar,  and  J.  Naoum- Sawaya,  “Optimization  problems  for  machine learning:  A  survey,” Eur.  J.  Oper.  Res. ,  vol. 290,  no.  3,  pp.  807–828,  2021,  doi:
10.1016/j.ejor.2020.08.045.
[16] S. Sun, Z. Cao, H. Zhu, and J. Zhao, “A Survey of  Optimization  Methods  from  a  Machine Learning  Perspective,” IEEE  Trans.  Cybern. , vol.  50,  no.  8,  pp.  3668–3681,  2020,  doi: 10.1109/TCYB.2019.2950779.
[17] D.  Karaboga  and  B.  Akay,  “A  comparative study of Artificial bee colony algorithm,” Appl. Math.  Comput. ,  vol.  214,  no.  1,  pp.  108–132, 2009, doi: 10.1016/j.amc.2009.03.090.
[18] A.  S.  B.  Karno,  “Prediksi  Data  Time  Series Saham Bank BRI Dengan Mesin Belajar LSTM (Long  ShortTerm  Memory),” J.  Inform.  Inf. Secur. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–8,  2020,  doi: 10.31599/jiforty.v1i1.133.
[19] D. Chicco, M. J. Warrens, and G. Jurman, “The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and  RMSE  in  regression  analysis  evaluation,”
PeerJ Comput. Sci. , vol. 7, pp. 1–24, 2021, doi:
10.7717/PEERJ-CS.623.
[20] A. de Myttenaere, B. Golden, B. Le Grand, and F. Rossi, “Mean Absolute Percentage Error for regression models,” Neurocomputing , vol. 192,
pp. 38–48,
2016, doi: 10.1016/j.neucom.2015.12.114.
[21] A.  A.  Suryanto,  “Penerapan  Metode  Mean Absolute Error (Mea) Dalam Algoritma Regresi Linear  Untuk  Prediksi  Produksi  Padi,”
Saintekbu , vol. 11, no. 1, pp. 78–83, 2019, doi:
10.32764/saintekbu.v11i1.298.
[22] R.  Luo,  L.  Guo,  X.  Li,  J.  Tuo,  C.  Lei,  and  Y. Zhou,  “An  eXtreme  Gradient  Boosting Algorithm  Combining Artificial  bee  colony
Parameters  Optimized  Technique  for  Single Sand Body Identification,” IEEE Access , vol. 9,
pp. 156894–156906, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3129830.
[23] D.  Karaboga  and  B.  Gorkemli,  “A  quick artificial  bee colony (qABC) algorithm  and its performance on optimization problems,” Appl.
Soft Comput. J. , vol. 23, pp. 227–238, 2014, doi: 10.1016/j.asoc.2014.06.035.