## PERAMALAN INFLASI DI INDONESIA:

## DYNAMIC MODEL AVERAGE
M. Rizki Nasution 1* , Dede Ruslan 2 , Ahmad Albar Tanjung 3
1 Mahasiswa Pascasarjana Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sumatera Utara
2, 3 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sumatera Utara Jl. Abdul Hakim No. 1, Padang Bulan, Kec. Medan Baru, Kota Medan,
Sumatera Utara 20222 *Corressponding Author Email: muhkition@qmail.id
ABSTRACT Purpose : This  research  is  to  forecast  inflation  in  Indonesia  on  a national  scale.  Forecasting  use  in  samples  and  out  of samples as research Design/Methodology/ Approach : Converting  results  using  the  Dynamic  Dynamic  Model can give results. The estimation results are carried out in the BVAR form. In forecasting using time series data for the period 2010 to 2019. Findings : Forecasting  with  the  value  of  RMSE  is  selected  in  the IHK_SAND variable and another variable IHK_PROD is accepted;  INF;  CPI_BM;  IHK_PALGBB;  IHK_KES; IHK_TKJK; and IHK_MJMRT Keywords : Performance, DMA, Forecasting in Inflation JEL Classification : B22, B23, C01, C11, C53

## PENDAHULUAN
Peramalan  sering  dikaitkan  dengan  data  deret  waktu.  data  deret  waktu  merupakan serangkaian  data  pengamatan  yang  terjadi  berdasarkan  indeks  waktu  secara  berurutan dengan  interval  waktu  pengamatan  tetap  (Aswi  dan  Sukarna,  2006).  Proses  peramalan ditentukan  pada  variabel  kebijakan  untuk  perhitungan  nilai  variabel  dimasa  yang  akan datang.  Dalam  hal  ini  peramalan  yang  dilakukan  sebagai  indikator  utama  yaitu  inflasi. Indonesia  merupakan  negara  yang  menggunakan  kebijakan  moneter  sebagai  alat  untuk mencapai keseimbangan pasokan uang dalam perekonomian negara. Salah satu indikator kebijakan  moneter  yaitu  stabilitas  inflasi  (Tanjung,  A.  A.,  dkk.,  2019).  Menurut  Bank Indonesia  Indikator  inflasi  berdasarkan  international best  practice diukur  dari  IHPB (Indeks  harga  Perdagangan  Besar),  IHK  (Indeks  Harga  Konsumen),  Deflator  PDB (Produk  Domestik  Bruto),  dan  IHA  (Indeks  Harga  Aset).  (Basri,  2014)  Inflasi  yang diukur  dengan  IHK  di  Indonesia  dikelompokan  ke  dalam  7  kelompok  pengeluaran (berdasarkan the  Classification  of  individual  consumption  by  purpose -  COICOP).
Tindakan  pemerintah  dalam  pengukuran  inflasi  yang  dilakukan  salah  satunya
Media Ekonomi Vol. 28 No. 2 Oktober 2020 : 91-98
DOI:  http://dx.doi.org/10.25105/me.v28i2.7085 ISSN : 0853-3970 (print) Submission date: 21 Mei 2020 Accepted date: 12 Februari 2021
menggunkan IHK. Pengelompokkan IHK selalu menjadi alat ukur yang sering digunakan sebagai  target  kerja  inflasi  hingga  peramalan  inflasi  menggunakan  ke  tujuh  kelompok tersebut. Evaluasi dari ketujuh kelompok tersebut mampu menjelaskan perubahan dalam biaya hidup sepanjang waktu, oleh sebab itu dapat digunakan untuk meramalkan inflasi. Pergerakan dengan akurasi aktual pada umumnya dapat meramalkan inflasi dengan baik. Peramalan  yang  dilakukan  oleh  Rosy,  (2013);  Basri,  (2014);  Irawati,  (2015);  Fajar, (2018)  dapat  meramalkan  inflasi  dengan  akurasi  yang  baik  pada  periode  tertentu  dari setiap daerah.
Pertumbuhan  ekonomi  pada  umumnya  menjadi  variabel  yang  penting  untuk  melihat tingkat pergerakan dalam perekonomian di suatu daerah. Adanya pembangunan ekonomi di  suatu  daerah  akan  saling  beriringan  dengan  laju  pertumbuhan  ekonomi.  Maka diperlukan  indikator  penting  yang  harus  dilakukan  untuk  menganalisa  perekonomian. Salah  satunya  menggunakan  indikator  inflasi.  Penekanan  inflasi  menjadi  dorongan penting  dalam  perekonomian.  Sehingga  akan  menciptakan  ekonomi  yang  stabil.  Salah satu  kebijakan  bank  Indonesia  yaitu  dengan  meramalkan  inflasi.  Peramalan  inflasi diharapkan dapat memberikan dampak yang baik untuk mengantisipasi pergerakan dalam perekonomian.
Kajian  dalam  tulisan  ini  akan  membahas  tentang  peramalan  inflasi  menggunakan pendekatan  DMA  ( Dynamic  Model  Averages ).  Raftery,  dkk  (2010)  memperkenalkan teknik  estimasi,  yang  mereka  sebut  sebagai Dynamic  Model  Averages .  Peramalan  ini menggunakan in sample Forecasts dan Out sample forecasts dengan melihat akurasi yang tepat  pada  peramalan  inflasi.  Akurasi  peramalan  dilihat  berdasarkan  nilai  pada  MSE ( Mean  Square  Error )  baik in  sample dan out  of  sample  Forecasts .  Evaluasi  perkiraan pada  sampel  menjadi  penentu  dalam  peramalan in  sample dan out  of  sample .  Dengan demikian  dapat  menentukan  inflasi  nasional  pada  peramalan  yang  akan  dilakukan.  IHK ditentukan  dengan  skala  nasional  dengan  data time  series untuk  pendataan  ramalan inflasi.
Adapun  tujuan  penelitian  ini  untuk  meramalkan  inflasi  di  Indonesia  dengan  skala nasional.  Data  yang  digunakan  berasal  dari  Bank  Indonesia  (Bank  Sentral)  dengan  data bulanan dari tahun 2010-2019. Penelitian ini terbagi menjadi empat bagian, yang pertama adalah  pendahuluan,  bagian  II  akan  dilanjutkan  dengan  spesifikasi  model  dan  data, bagian III hasil empiris bagian IV simpulan pada penelitian ini.

## METODE PENELITIAN

## Model Peramalan Inflasi
Pencapaian  model  peramalan  menggunakan  Pendekatan  DMA  diperlukan  data  yang bersifat  stasioner.  Maka  perlu  di  uji  menggunakan Unit  root  test dimana  pengujian  ini menggunakan  pendekatan  dari Augmented  Dickey-Fuller (ADF)  Test.  Sehingga  data dapat di uji dengan persamaan berikut.
ΔXt = θ* Xt-1 + ʯt: dimana θ* = θ – 1 (1)
Hubungan yang baik dilakukan berdasarkan persamaan DMA sebagai berikut:
yt = Ztθt + εt θt+1 = θt + ηt (2)
Persamaan diatas menunjukkan bahwa yt merupakan variable independent sedangkan Zt bagian  variabel  yang  akan  diramalkan  yang  disebut variable  dependent .  εt  bagian  dari galat untuk mengukur tingkat kesalahan error . Peramalan variabel penjelas pada yt saat memperkirakan  satu  periode  di  masa  yang  akan  datang  (h  =  1),  Zt  akan  mempunyai intersep  yt-1,..,yt-  py  , ( ) ,.., ( ) (untuk  b=1  ,...,  B)  dimana  py  untuk mengukur panjang lag pada variable dependent dan pf untuk mengukur panjang lag dari variabel lainnya. Saat meramalkan h > 1 periode ke depan, dengan menggunakan metode langsung  dan  variabel  tertinggal  (yaitu  Zt  mengandung  informasi  yang  tertinggal  h periode).  Semua  bagian  Zt  dapat  diartikan  sebagai  variabel  dependen  eksogen  atau tertinggal. θt mempunyai nilai dari perhitungan m × 1 vektor koefisien regresi, εt adalah N  (0,  H  t)  dan  η  t  adalah  N  (0,  Q  t).  seperti  dalam  ekonomi  makro  empiris  y  (lihat, misalnya, di antara banyak lainnya, Cogley, T., dan Sargent, T., (2005); Cogley, T., dkk., (2005) yang telah di uji pada penelitian terdahulu Koop, (2011); M. Jurho, (2019).
Data dibagi menjadi dua bagian yaitu data in sample dan data out sample . Sesuai dengan publikasi  yang  dilakukan  oleh.  Perhitungan  akurasi  ini  menggunakan  peramalan  dilihat dari indikator akurasi  seperti MAE, MAPE dan MSE. Akurasi peramalan yang berpusat pada penentu yaitu MSE. Adapun persamaan ini antara lain:
∑ (  ) (3)
∑ (  )
(4)
∑ ( ) (5)
Dimana merupakan  bagian  dari  yt  –  ŷt  dengan  keterangan  yt  berupa  nilai  actual  dari periode  t,  dan  ŷt  sebagai  nilai  ramalan  periode  t.  Sehingga  persamaan  yang  dapat menentukan peramlan dapat teruji. MSE dapat digunakan bila nilai residual relatif merata sepanjang pengamatan.

## Data peramalan Inflasi
Inflasi  dapat  di  ukur  dengan  IHK  pengelompokkan  pengeluaran  (berdasarkan the Classification  of  individual  consumption  by  purpose -  COICOP).  Pada  data  dependen berisi  inflasi  dengan  IHK  Umum  dan  variabel  bebas  pada  7  pengelompokkan  keluaran. Pengelompokkan  pengeluaran  antara  lain:  1.  Kelompok  Bahan  Makanan(IHK_BM);  2. Kelompok Makanan Jadi(IHK_MJMRT), 3. Kelompok Perumahan, Air, Listrik, Gas, dan Bahan  Bakar  Minuman,  Rokok  dan  Tembakau  (PALGBB);  4.  Kelompok  Sandang (IHK_SAND); 5. Kelompok Kesehatan (IHK_KES); 6. Kelompok Pendidikan, Rekreasi, dan  Olahraga(PRO);  7.  Kelompok  Transpor,  Komunikasi,  dan  Jasa  Keuangan (IHK_TKJK).
Adapun defenisi variabel terlihat pada table 1 antara lain:
Tabel 1 Defenisi Variabel Variabel Keterangan Tanggal INF Data IHK umum 2002M01 2019M06 IHK_BM Perhitungan IHK 2004, (2002=100) di 45 kota, (2007=100) di 66 kota, 2014 (2012=100) di 82 kota 2002M01 2019M06 IHK_MJMRT Perhitungan IHK 2004, (2002=100) di 45 kota, (2007=100) di 66 kota, 2014 (2012=100) di 82 kota 2002M01 2019M06 IHK_PALGBB Perhitungan IHK 2004, (2002=100) di 45 kota, (2007=100) di 66 kota, 2014 (2012=100) di 82 kota 2002M01 2019M06 IHK_SAND Perhitungan IHK 2004, (2002=100) di 45 kota, (2007=100) di 66 kota, 2014 (2012=100) di 82 kota 2002M01 2019M06 IHK_KES Perhitungan IHK 2004, (2002=100) di 45 kota, (2007=100) di 66 kota, 2014 (2012=100) di 82 kota 2002M01 2019M06 IHK_PROD Perhitungan IHK 2004, (2002=100) di 45 kota, (2007=100) di 66 kota, 2014 (2012=100) di 82 kota 2002M01 2019M06 IHK_TKJK Perhitungan IHK 2004, (2002=100) di 45 kota, (2007=100) di 66 kota, 2014 (2012=100) di 82 kota 2002M01 2019M06
Sumber: data BI (Bank Indonesia) diolah, 2020

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Estimasi Data
Ringkasan  data  pada  table  2  menunjukkan  bahwa  pedoman  persamaan  (1)  yang  telah diuji  kebenarannya  dan  akan  menjadi  pedoman  bagaimana  persamaan  (1)  dapat  masuk menentukan  nilai dari  persamaan  (2).  Hal ini  menggunakan  pengujian  akar  unit sebagai pedoman  untuk  mengestimasi  untuk  mendapatkan  nilai  yang  baik.  Diharapkan  data bersifat  stasioner  untuk  masuk  kedalam  persamaan  (2).  Pengujian  akar  unit  dengan pengujian Augmented Dikey-Fuller (ADF) tes menjadi bentuk pengujian yang baik untuk digunakan. Dengan menggabungkan malalui pendekatan KIA ( Kriteria Informasi Akaike ) serta mengoptimalkan lag mampu memberikan hasil yang baik.
Tabel 2 Hasil Uji Stasioneritas Variabel Mean SD Skewness Kurtosis JB ADF INF 127 8.42 0.05 2.67 0.55 -10.46*** IHK_BM 143 15.71 0.54 3.15 5.78 -10.20*** IHK_MJMRT 134 11.15 -0.24 2.56 1.98 -10.65*** IHK_PALGBB 123 6.67 -0.22 2.23 3.19 -10.52*** IHK_SAND 121 12.02 0.36 1.94 7.82 -10.44*** IHK_KES 120 6.42 -0.35 2.29 4.83 -10.46*** IHK_PROD 119 7.04 0.01 2.31 2.23 -10.24*** IHK_TKJK 118 9.80 -0.08 1.52 10.43 -6.05***
Sumber: Data diolah, 2020
Tabel ini menampilkan hasil statistik dari setiap variabel. Hasil ringkasan statistik dengan uji  normalitas  dan  uji  akar  unit  dengan  defenisi,  SD  ( Standar  Deviation ),  JB( Jarque- Bera ),  dan  ADF ( Augmented  Dickey  Fuller ).  Pada  proses  estimasi  pada  model ADF  tes dengan  di  beri  lag  12  maksimal  pada  setiap  variabel.  Tes  di  beri  lag  optimal  dengan pendekatan kriteria  informasi  Akaike.  Setiap  nilai  kritis,  *,  **,  dan  ***  dengan menunjukkan  nilai  signifikansi  10%,  5%,  dan  1%.  Data  yang  digunakan  tahun  2010- 2019.

## In Sample Forecasts
Pada  gambar  1  menunjukkan  hasil  pada in  sample pada  setiap  peramalan.  Dalam  hasil yang  diuji  dengan  pendekatan  DMA  menunjukkan  bahwa  perkiraan  melalui  grafik residual.  Ini  menggunakan  estimasi  BVAR  ( Beyesian VAR). Periode  sampel  dari  bulan Januari 2010 sampai Juni 2019. T erlihat pada gambar naik turunnya sertiap variabel terus mengikuti arah penstabilan dari data tahun 2010-2019. Adanya guncangan yang di tahun 2013 sama rata mendapatkan penurunan yang drastis hingga mencapai -30 pada variabel inflasi.  Diikuti  dengan  variabel  lainnya  seperti Kelompok  Bahan  Makanan ; Kelompok Makanan  Jadi ; Kelompok  Perumahan,  Air,  Listrik,  Gas,  dan  Bahan  Bakar  Minuman, Rokok  dan  Tembakau , Kelompok  Sandang ; Kelompok  Kesehatan ; Kelompok Pendidikan,  Rekreasi,  dan  Olahraga; Kelompok  Transpor,  Komunikasi,  dan  Jasa Keuangan.  Benyebabnya  adanya  kenaikan  dari  variabel  kelompok  IHK_PALGBB  yang terus meningkat hingga mempengaruhi variabel lain.
Penstabilan terjadi pada tahun 2014-2019 pada setiap variabel bebas, akan tetapi variabel IHK_TKJK  tak  mempengaruhi  penstabilan.  Variabel  IHK_TKJK  tetap  mendapatkan guncangan yang tak stabil di ukur pada tahun 2014-2019 pada akhirnya tetap mengalami penurunan hingga penstabilan pada taraf terendah.
-40 -30 -20 -10 0 10 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 INF Residuals -60 -40 -20 0 20 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 IHK_BM Residuals -50 -40 -30 -20 -10 0 10 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 IHK_MJMRT Residuals -30 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 IHK_PALGBB Residuals -40 -30 -20 -10 0 10 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 IHK_SAND Residuals -24 -20 -16 -12 -8 -4 0 4 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 IHK_KES Residuals -28 -24 -20 -16 -12 -8 -4 0 4 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 IHK_PROD Residuals -15 -10 -5 0 5 10 15 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 IHK_TKJK Residuals VAR Residuals
Sumber: data diolah, 2020

## Gambar 1
In-Sample Forecasts

## Out-Sample Forecasts
Pada  table  4  menampilkan  hasil  statistik  perkiraan out  of  sample .  Banyak  penelitian dalam  peramalan  RMSE  menjadi  alat  ukur  yang  tepat.  Seperti  yang  dilakukan  oleh Wright, (2009) dalam menampilkan perkiraan inflasi out of smple dengan melihat RMSE.
Perkiraan out of sample yang dilihat dari nilai terkecil RMSE mampu meramalkan.
Tabel  4 Out of Sample Forecasts Variabel RMSE MAPE MAE INF 4.78 4.09 3.18 IHK_BM 4.78 3.82 2.70 IHK_MJMRT 6.55 5.64 4.17 IHK_PALGBB 4.84 4.36 3.50 IHK_SAND 3.11 2.50 2.12 IHK_KES 5.26 4.69 3.85 IHK_PROD 3.11 3.28 2.74 IHK_TKJK 5.34 4.93 3.92 Sumber: data diolah, 2020

## SIMPULAN

## Simpulan
Peramalan inflasi dengan variabel bebas berjumlah 7 kelompok IHK mampu meramalkan dengan  baik.  Persistensi  dalam  akurasi  aktual  menunjukkan  bahwa  variabel  bebas mempunyai  kemampuan  untuk  mempengaruhi  inflasi.  Pada  perkiraan in  sample menunjukkan hasil dari setiap variabel memiliki guncangan yang kuat, tetapi dapat stabil dengan taraf. Perkiraan pada out of sample terkecil pada variabel kelompok sandang dan Kelompok Pendidikan, Rekreasi, dan Olahraga.

## DAFTAR PUSTAKA
Aswi dan Sukarna, (2006), Analisis Deret Waktu, Teori dan Aplikasi. Andira publisher, Makassar.
Basri,  S.,  Yusuf,  Y.,  &  Putra,  H.  (2014).  Perbandingan  Tingkat  Inflasi  Provinsi  Riau Dengan  Tingkat  Inflasi  Provinsi  Yang  Berbatasan  Langsung  Dengan  Provinsu Riau (Sumatera Utara, Sumatera Barat Dan Jambi) Selama Periode 2009 - 2013. Jurnal Online Mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Riau , 1 (2), 1–13.
Cogley,  T.,  Sargent,  T.,  2005.  Drifts  and  volatilities:  monetary  policies  and  outcomes inthe post WWII U.S. Review of Economic Dynamics 8, 262–302.
Cogley,  T.,  Morozov,  S.,  Sargent,  T.,  2005.  Bayesian  fan  charts  for  U.K. inflation:forecasting and sources of uncertainty in an evolving monetary system. Journal ofEconomic Dynamics and Control 29, 1893–1925
Fajar,  M.,  &  Padjadjaran,  U.  (2018). Meningkatkan  Akurasi  Peramalan  dengan Menggunakan Metode Hybrid Singular Spectrum Analysis-Multilayer Perceptron Neural Networks . (February). https://doi.org/10.13140/RG.2.2.34999.01443
Irawati, L., Tarno, T., & Yasin, H. (2015). Peramalan Indeks Harga Konsumen 4 Kota Di Jawa Tengah Menggunakan Model Generalized Space Time Autoregressive (Gstar). None , 4 (3), 553–562.
Koop, G., & Korobilis, D. (2011). UK macroeconomic forecasting with many predictors: Which models forecast best and when do they do so? Economic Modelling , 28 (5), 2307–2318. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2011.04.008
Nurhidayati,  G.  A.  M.  A.  P.  N.  P.  N.  H.  M.  (n.d.).  (2017).  Pemodelan  Inflasi  Nasional dengan  Self-Exciting  Threshold  Autoregressive.  Konferensi  Nasional  Sistem  & Informatika, STMIK STIKOM Bali, 274–279.
M.  Juhro  Solikin,  &  Iyke,  B.  N.  (2019).  Forecasting  Indonesian  inflation  within  an inflation-targeting  framework:  Do  large-scale  models  pay  off? Buletin  Ekonomi Moneter Dan Perbankan , 22 (4), 423–436.
https://doi.org/10.21098/bemp.v22i4.1235
Rosy, M. R. S. S. (2013). Peramalan Indeks Harga Konsumen (IHK) Kota Malang Bulan Januari  Sampai  Bulan  Juni  Tahun  2013  Menggunakan  Metode  Autoregressive
Integrated  Moving  Average  (ARIMA). Jurusan  Matematika  Fakultas  MIPA Universitas Negeri Malang.
Tanjung, A. A., Daulay, M., Irsad, I., & Ruslan, D. (2019). The impact of monetary and fiscal  policy  on  poverty  in  Indonesia.  Journal  of  Applied  Economic  Sciences, XIV (4(66)), 1068–1073. https://doi.org/10.14505/jaes.v14.4(66).12
Wright, J. H. (2009). Forecasting US inflation by bayesian model averaging. Journal of
Forecasting , 28 (2), 131–144. https://doi.org/10.1002/for.1088