Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.339 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 457-464 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Prediksi Inflasi di Indonesia Menggunakan Algoritma Fuzzy dengan Bahasa Pemrograman Phyton
Astrid Noviana Paradhita *1
1 Diploma Manajemen Bisnis, Sekolah Vokasi, Universitas Sebelas Maret, Indonesia Email: 1 astrid.noviana@staff.uns.ac.id

## Abstrak
Kemampuan  ekonomi  seseorang  dapat  digambarkan  dengan  kemampuan  dalam  beradaptasi  dengan  perubahan kondisi perekonomian negara seperti perubahan tingkat inflasi. Pembuatan kebijakan pemerintah terkait strategi pembangunan jangka panjang nasional perlu mempertimbangkan aspek-aspek yang dapat menekan tingkat inflasi di Indonesia. Pembuatan kebijakan tersebut juga harus dibekali dengan data terkait perkembangan perekonomian dan  inflasi  yang  valid  dan  signifikan  terkait  prediksi  inflasi  selama  beberapa  tahun  kedepan.  Penelitian  ini bertujuan untuk melakukan prediksi angka inflasi di Indonesia selama tiga tahun ke depan. Metode penelitian yang digunakan yaitu identifikasi, data requirement, dan implementasi bahasa pemrograman phyton yang di dalamnya menerapkan  perhitungan  prediksi  tingkat  inflasi  dengan  algoritma  fuzzy.  Identifikasi  dilakukan  untuk  melihat perubahan angka inflasi di Indonesia beserta dampaknya. Data requirement dilakukan untuk mengumpulkan data yang  dibutuhkan.  Data  yang  digunakan  adalah  data  inflasi  di  Indonesia  sejak  tahun  2009  hingga  tahun  2023. Perhitungan fuzzy digunakan untuk menganalisis pola tingkat inflasi di Indonesia selama 15 tahun terakhir. Dari penelitian  ini  diperoleh  hasil bahwa  algoritma fuzzy  dapat digunakan  untuk  melakukan prediksi  nilai  inflasi  di Indonesia. Hasil prediksi tingkat inflasi yang diperoleh adalah di awal tahun 2024 sebesar 7,94%, di akhir tahun 2024  angka  inflasi  sebesar  5,3%,  di  tahun  2025  angka  inflasi  sebesar  5,03%,  dan  di  tahun  2026  angka  inflasi sebesar 5%.
Kata kunci : Algoritma Fuzzy, Bahasa Phyton, Inflasi, Prediksi

## Abstract
A  person's  economic  ability  can  be  described  by  the  ability  to  adapt  to  changes  in  the  country's  economic conditions, such as changes in the inflation rate. When making government policies related to long-term national development  strategies,  aspects  that  can  reduce  the  inflation  rate  in  Indonesia  need  to  be  considered.  Policy- making must also be equipped with data related to economic development and inflation that is valid and significant in terms of inflation predictions for the next few years. This research aims to predict inflation rates in Indonesia for the next three years. The research method used is identification, data requirements, and implementation of the Fiton  programming  language,  which  applies  inflation  rate  prediction  calculations  using  a  fuzzy  algorithm. Identification is carried out to see changes in inflation rates in Indonesia and their impacts. Data requirements are carried out to collect the required data. The data used is inflation data in Indonesia from 2009 to 2023. Fuzzy calculations  are  used  to  analyze  the  pattern  of  inflation  rates  in  Indonesia  over  the  last  15  years.  The  results obtained from this research show that the fuzzy algorithm can be used to predict inflation values in Indonesia. The predicted results for the inflation rate obtained are that at the beginning of 2024, it will be 7.94%, while at the end of 2024, the inflation rate will be 5.3%; in 2025, the inflation rate will be 5.03%; and in 2026, the inflation rate will be 5%..
Keywords : Fuzzy Algorithm, Inflation, Predicton, Python Language

## 1. PENDAHULUAN
Ekonomi  merupakan  aspek  penting  yang  ada  dalam  kehidupan  sehari-hari  manusia  dalam memenuhi kebutuhan hidupnya. Kondisi perekonomian seseorang dapat digunakan sebagai salah satu salah satu indikator untuk mengetahui tingkat kesejahteraan hidupnya. Sultan dkk., (2023) menyebutkan bahwa  tingkat  kesejahteraan  masyarakat  dapat  dilihat  dari  kemampuan  ekonomi  yang  digambarkan
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.339 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 457-464 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
dengan  kemampuan  dalam  beradaptasi  dengan  perubahan  kondisi  perekonomian  negara  seperti perubahan  tingkat  inflasi.  Inflasi  adalah  fenomena  terjadinya  kenaikan  harga  barang  dan  jasa  secara menyeluruh dan berkelanjutan selama periode waktu tertentu (Wananda dkk., 2023). Terjadinya inflasi secara langsung maupun tidak langsung akan mempengaruhi stabilitas perekonomian suatu negara. Hal ini dikarenakan negara perlu membuat kebijakan dan melakukan penyesuaian harga dan keuangan untuk mengantisipasi dampak dari terjadinya inflasi yang berkelanjutan.
Inflasi  atau  kenaikan  harga  menjadi  satu  hal  yang  terus  diperhatikan  oleh  lembaga-lembaga keuangan di setiap negara di dunia. Selain menaikkan harga barang dan jasa, inflasi juga akan berimbas pada  turunnya  nilai  mata  uang  terhadap  suatu  produk  barang  maupun  jasa.Pusat  Penelitian  Badan Keahlian DPR (2022), menyatakan bahwa inflasi menjadi akar dari dinamika ekonomi yang beresiko menghambat  laju  pemulihan  ekonomi  sebagai  dampak  pandemi  Covid-19.  Selain  itu,  permasalahan internasional  saat  ini  sepertinya  perang  Israel  dengan  Palestina,  perang  Rusia  dengan  Ukraina  juga mempercepat  laju  inflasi  di  berbagai  negara  di  dunia.  Berbagai  kondisi  eksternal  tersebut  tidak  bisa dipungkiri membuat melonjaknya harga barang dan jasa di seluruh dunia termasuk bahan pangan, pajak, dan energi. Berdasarkan analisis inflasi di bulan Januari 2024 yang dilakukan oleh Tim Pengendalian Inflasi Pusat (TPIP) menunjukkan bahwa Inflasi di Indonesia masih ada pada posisi aman (BI, 2023). Tabel 1 menunjukkan tingkat inflasi dari bulan Desember 2023 ke bulan Januari 2024.
Tabel 1. Tabel Disagregasi Inflasi Desember 2023 Disagregasi Desember 2023 Januari 2024 IHK 2,61 2,57 Inti 1,8 1,68 VF 6,73 7,22 AP 1,72 1,74 Sumber : BPS
Dari Tabel 1 diketahui bahwa pada bulan Januari 2024 untuk inflasi Indeks Harga Konsumen (IHK) mengalami  penurunan  sebesar  0,04%  dari  bulan  Desember  2023.  Artinya  inflasi  IHK  menurun  dari 2,61% menjadi 2,57% di tahun 2024. Terjadinya penurunan tingkat inflasi pada diagregasi IHK terwujud dengan adanya  kebijakan moneter  yang tepat  yang  diterapkan  pemerintah.  Selain  itu,  adanya sinergi penguatan  Gerakan  Nasional  Pengendalian  Inflasi  Pangan  (GNPIP)  antara  Bank  Indonesia  dengan pemerintah pusat dan daerah turut berperan dalam menekan angka inflasi IHK. Selanjutnya, disagregasi inflasi inti yang dipelopori dari tekanan eksternal seperti harga komoditas global. Tabel 1 menunjukkan bahwa  tingkat  inflasi  inti  menurun  sebesar  0,12%  dari  sebelumnya  1,8%  di  bulan  Desember  2023 menjadi  1,68%  di  bulan  Januari  2024.  Sedangkan  untuk  inflasi Volatile  Food (VF)  terjadi  kenaikan inflasi  sebesar  0,49%.  Artinya  inflasi  mengalami  kenaikan  menjadi  7,22%  di  bulan  Januari  2024 sedangkan  di  bulan  Desember  tingkat  inflasi  ada  diangka  6,73%.  Inflasi  VF  terjadi  didorong  oleh naiknya harga beras, tomat, dan bawang merah karena terbatasnya persediaan di Indonesia. Selain itu, naiknya harga daging ayam juga turut menyumbang terhadap naiknya tingkat inflasi VF di bulan Januari 2024.  Kemudian,  disagregasi  inflasi Administered  Prices (AP)  yang  dipengaruhi  oleh  menurunnya mobilitas pascalibur natal dan tahun baru di Indonesia, namun tertahan dengan naiknya harga rokok dan kenaikan tarif Cukai Hasil Tembakau di tahun 2024. Hal tersebut menyebabkan AP mengalami inflasi sebesar 1,74% pada Januari 2024. Angka ini tergolong stabil dari bulan sebelumnya yaitu sebesar 1,72% di  bulan  Desember  2023.  Berdasarkan  data  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  Indonesia  mengalami kenaikan dan penurunan tingkat inflasi yang dapat mempengaruhi stabilitas ekonomi nasional.
Menurut Rasyidin dkk., (2022), pemerintah perlu memperketat pengawasan terhadap kemungkinan terjadinya inflasi melalui beberapa kebijakan terkait moneter di Indonesia. Pendapat ini didukung oleh pernyataan  dari  Martanto  dkk.,  (2021)  yang  menganalisis  terkait  beberapa  faktor  inflasi  yang  sering terjadi di Indonesia. Pertama, pengaruh suku bunga terhadap inflasi khususnya suku bunga kebijakan Bank  Indonesia.  Hal  ini  dikarenakan setiap  perubahan  pada  suku  bunga  akan mempengaruhi cost  of capital  yang  dapat  berdampak  pada  kemampuan  pengeluaran,  investasi,  dan  konsumsi  masyarakat.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.339 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 457-464 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Perubahan kurs mata uang juga dapat mempengaruhi tingkat inflasi. Martanto dkk juga menyampaikan bahwa  kurs  mata  uang  nasional  dalam  hubungan  jangka  panjang  dengan  inflasi  dijelaskan  melalui pergerakan nilai tukar mata uang rupiah mengalami penguatan atau justru penurunan. Dwi & Pasaribu (2023) menunjukkan fakta bahwa tren inflasi di Indonesia cenderung mengalami penurunan, sedangkan tren perubahan nilai mata uang rupiah terhadap dolar AS cenderung mengalami kenaikan. Oleh sebab itu,  dapat  dikatakan  bahwa  hubungan  antara  perubahan  kurs  mata  uang  dengan  inflasi  menunjukkan tanda negatif.
Nilai  tukar  kurs  mata  uang  berpengaruh  negatif  terhadap  angka  inflasi  juga  disampaikan  oleh Simanungkalit  (2020).  Konsumsi  rumah  tangga  juga  dinilai  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap inflasi  melainkan  akan  berpengaruh  setelah  berlalu  dalam  waktu  yang  cukup  lama  dengan  grafik konsumsi  yang  terus  meningkat  sedang  negara  tidak  mampu  memenuhi  permintaan  masyarakat (Martanto  dkk.,  2021).  Beureukat  (2022)  menyampaikan  bahwa  perubahan  sektor  ekonomi  dan ketersediaan  lapangan  kerja  juga  menjadi  salah  satu  faktor  penting  untuk  dapat  menekan  terjadinya inflasi  di  Indonesia.  Oleh  karena  itu,  pembuatan  kebijakan  pemerintah  terkait  strategi  pembangunan jangka panjang nasional perlu mempertimbangkan aspek-aspek yang dapat menekan tingkat inflasi di Indonesia.
Pembuatan  kebijakan  moneter  tentu  harus  dibekali  dengan  data  terkait  perkembangan perekonomian  dan  inflasi  yang  valid  dan  signifikan.  Nilai  prediksi  inflasi  selama  beberapa  tahun  ke depan. Nilai prediksi diperlukan untuk menjadi pedoman bagi pemerintah pusat maupun daerah dalam membuat kebijakan yang diperlukan karena kebijakan tidak bisa diimplementasikan secara serta merta. Pembuatan  kebijakan  dilakukan  dengan  mengkaji  histori  data  sebelumnya  dan  prediksi  di  tahun berikutnya.  Dengan  demikian,  dapat  dikatakan  prediksi  tingkat  inflasi  sangat  diperlukan  oleh pemerintah pusat dan daerah untuk mengantisipasi terjadinya inflasi di masa mendatang.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahapan untuk melakukan prediksi inflasi selama lima tahun  ke  depan.  Maulina  dkk.,  (2018)  menyebutkan  bahwa  dalam  beberapa  dekade  belakangan  ini, faktor utama yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi dipelajari secara signifikan. Meskipun sudah diamati dan dikontrol dengan berbagai macam kebijakan, tingkat inflasi masih terus terjadi. Kenaikan inflasi  yang  tidak  dapat  ditekan  oleh  suatu  negara  dapat  berimbas  pada  naiknya  harga  bahan  pokok hingga  meningkatnya  tingkat  pengangguran.  Hal  ini  dapat  memberikan resiko  yang  besar  bagi  suatu negara  terlebih  lagi  bagi  negara-negara  yang  sedang  berkembang  seperti  Indonesia.  Oleh  karena  itu, mengidentifikasi  maksud  dan  tujuan  dari  sistem  prediksi  yang  dibangun merupakan  langkah  penting yang  tidak  boleh  ditinggalkan.  Rencana  kerja  dan  alur  penelitian  yang  matang  juga  disiapkan  untuk dijadikan dasar dalam melakukan tahapan-tahapan yang diperlukan dalam penelitian (Kune dkk., 2024). Secara  jelas  metode  penelitian  yang  digunakan  oleh  peneliti  untuk  mendapatkan  prediksi  inflasi ditunjukkan oleh Gambar 1.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.339 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 457-464 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## 2.1. Identifikasi
Identifikasi  dilakukan  untuk  menentukan  maksud  dan  tujuan  dari  penelitian.  Berdasarkan permasalahan inflasi yang terjadi di Indonesia maka tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan prediksi. Identifikasi juga dilakukan untuk menentukan teknik analisis yang digunakan untuk melakukan prediksi.

## 2.2. Data Requirement
Tahap selanjutnya adalah data requirement. Pada tahap ini, peneliti menentukan variabel apa saja yang digunakan untuk mendapatkan prediksi inflasi. Pada tahap ini dilakukan proses pengumpulan data yang  diperoleh  langsung  dari  situs  resmi  Bank  Indonesia.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah data inflasi yang terjadi di Indonesia sejak bulan April 2009 hingga bulan Oktober 2023. Data tersebut digunakan sebagai data training untuk dipelajari oleh mesin agar bisa diperoleh hasil prediksi inflasi dari tahun 2024 hingga tahun 2016.

## 2.3. Implementasi Bahasa Pemrograman Phyton
Tahap  selanjutnya  adalah  pemrograman.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman phyton. Dalam pengembangan sistem prediksi memiliki tiga langkah utama yaitu : a. Load Data
Sistem mengambil data yang sudah dikumpulkan dan tersimpan dalam format csv ke dalam sistem prediksi yang dibangun.
b. Training Data
Sistem melakukan proses belajar dari data inflasi terdahulu yang sudah diupload ke sistem untuk mengenali pola dan pattern inflasi yang terjadi selama 15 tahun terakhir.
c. Implementasi Algoritma Fuzzy
Sistem  melakukan  proses  analisis  data  inflasi  menggunakan  algoritma  fuzzy.  Algoritma  fuzzy merupakan suatu algoritma yang melakukan perhitungan pada sesuatu yang masih dianggap samar dan tidak pasti. Oleh sebab itu, logika fuzzy dalam prediksi memiliki keunggulan yaitu fleksibilitas penalaran yang tinggi (Prakarsa & Nasution, 2021).

## 2.4. Hasil Prediksi
Pada tahap terakhir sistem akan melakukan prediksi angka inflasi untuk tahun 2024 hingga tahun 2026.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari penerapan metode penelitian yang sudah ditentukan sebelumnya, maka penelitian ini berhasil mendapatkan  prediksi  angka  inflasi  untuk  tahun  2024  hingga  tahun  2026.  Berdasarkan  data  yang diperoleh peneliti dari laman resmi Bank Indonesia maka terdapat 178 data histori terkait angka inflasi di  Indonesia  sejak  tahun  2009  hingga  tahun  2023.  Pada  mulanya,  dibuat  code  bahasa  pemrograman phyton  yang  digunakan  untuk  melakukan  inisiasi  variabel  untuk  melakukan  prediksi  menggunakan algoritma fuzzy.
import numpy as np import skfuzzy as fuzz from skfuzzy import control as ctrl import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
Dari code tersebut program phyton dapat mengenali bahwa program akan menggunakan library fuzzy untuk melakukan perhitungan prediksi. Selanjutnya code phyton dibuat untuk mengupload data
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.339 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 457-464 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
inflasi dalam format csv yang sudah diperoleh peneliti. Selanjutnya memberika label ”Data Inflasi” pada data yang sudah diupload.
# Membaca file CSV dengan data inflasi file_path = './Data_Inflasi.csv' data_inflasi = pd.read_csv(file_path, delimiter=';')
data_inflasi['Data Inflasi'] = pd.to_numeric(data_inflasi['Data Inflasi'].str.replace('%', ''), errors='coerce') data_inflasi['Suku Bunga'] = pd.to_numeric(data_inflasi['Suku Bunga'].str.replace('%', ''), errors='coerce')
Dari code tersebut, peneliti mampu mengunggah data laju inflasi di Indonesia yang sudah tersimpan dalam  file  berformat  csv.  Pada  baris  berikutnya,  program  phyton  menghapus  tanda  %  yang  terdapat pada data. Penghapusan tanda % tidak akan mempengaruhi hasil perhitungan, karena tanda % pada code yang dibangun dianggap sebagai simbol asing sehingga menyebabkan angka historis laju inflasi tidak bisa diolah lebih lanjut. Tahap selanjutnya, code phyton dikembangkan untuk mengenali variabel input dan  output  pada  sistem  prediksi.  Variabel  input  berupa  data  inflasi  selama  15  tahun  sebelumnya. Sedangkan varibel output adalah prediksi inflasi untuk tahun 2024 hingga tahun 2026.
# Persiapan variabel input
inflasi = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 11, 1), 'inflasi') inflasi['rendah'] = fuzz.trimf(inflasi.universe, [0, 0, 5]) inflasi['sedang'] = fuzz.trimf(inflasi.universe, [0, 5, 10]) inflasi['tinggi'] = fuzz.trimf(inflasi.universe, [5, 10, 10])
# Persiapan variabel output prediksi_inflasi = ctrl.Consequent(np.arange(0, 11, 1), 'prediksi_inflasi') prediksi_inflasi['rendah'] = fuzz.trimf(prediksi_inflasi.universe, [0, 0, 5]) prediksi_inflasi['sedang'] = fuzz.trimf(prediksi_inflasi.universe, [0, 5, 10]) prediksi_inflasi['tinggi'] = fuzz.trimf(prediksi_inflasi.universe, [5, 10, 10])
Dari  kode  di  atas,  program  phyton  melakukan  klasifikasi  terhadap  data  historis  laju  inflasi  di Indonesia  selama  15  tahun.  Jika  angka  inflasi  ada  pada  rentang  0-5%  maka  inflasi  masuk  kategori rendah,  5-10%  masuk  kategori  sedang,  dan  jika  lebih  dari  10%  masuk  kategori  tinggi.  Selanjutnya pengembangan code phyton untuk menerapkan logika fuzzy dalam melakukan prediksi inflasi.
# Aturan fuzzy rule1 = ctrl.Rule(inflasi['rendah'], prediksi_inflasi['rendah']) rule2 = ctrl.Rule(inflasi['sedang'], prediksi_inflasi['sedang']) rule3 = ctrl.Rule(inflasi['tinggi'], prediksi_inflasi['tinggi'])
# Membuat sistem kontrol sistem_kontrol = ctrl.ControlSystem([rule1, rule2, rule3]) prediksi = ctrl.ControlSystemSimulation(sistem_kontrol)
Code  phyton  yang  dibangun  memanfaatkan library fuzzy  yang  sudah  tersimpan  dalam pemrograman bahasa phyton. Oleh karena itu, code dibangun untuk memanggil aturan fuzzy yang sudah tersimpan dalam sistem kontrol bahasa pemrograman phyton. Dari code phyton di atas, penelti mampu
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.339 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 457-464 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
menerapkan aturan fuzzy ke dalam data historis laju inflasi yang sudah terunggah dalam sistem prediksi. Setelah preprosesing data sudah selesai dari proses load data hingga penerapan algoritma fuzzy, maka code yang dibangun selanjutnya adalah untuk proses training data agar diperoleh pattern atau pola tren inflasi yang terjadi di Indonesia selama 15 tahun.
predictions = [] last_inflasi = data_inflasi['Data Inflasi'].dropna().iloc[-1] # Ambil nilai inflasi terakhir dari data Anda for year in range(2023, 2027): # Mulai dari tahun 2023 hingga 2027 prediksi.input['inflasi'] = last_inflasi prediksi.compute() predicted_inflasi = prediksi.output['prediksi_inflasi'] predictions.append(predicted_inflasi) last_inflasi = predicted_inflasi
# Buat DataFrame baru untuk prediksi dan gabungkan dengan data inflasi prediksi_df = pd.DataFrame({'Prediksi 2023-2027': predictions}) data_inflasi = pd.concat([data_inflasi, prediksi_df], axis=1)
# Konversi kolom 'Periode' menjadi tipe data datetime data_inflasi['Periode'] = pd.to_datetime(data_inflasi['Periode'], format='%B %Y', errors='coerce')
# Set 'Periode' column as index data_inflasi.set_index('Periode', inplace=True)
# Mengelompokkan data inflasi per tahun dan menghitung rata-ratanya data_inflasi_tahunan = data_inflasi.resample('Y').mean()
Dari  code  di  atas,  peneliti  menemukan  pola  laju  inflasi  di  Indonesia  selama  15  tahun  terakhir. Selanjutnya,  pengembangan  code  terakhir  adalah  untuk  mendapatkan  data  hasil  prediksi  inflasi  dan mevisualisasikan hasil prediksi inflasi tersebut dalam bentuk grafik.
# Visualisasi grafik garis per tahun plt.figure(figsize=(10, 6)) # Plot data inflasi dari tahun 2009 hingga 2023 historical_data = data_inflasi_tahunan[data_inflasi_tahunan.index.year < 2023] plt.plot(historical_data.index.year, historical_data['Data Inflasi'].fillna(0), marker='o', label='Inflasi Sebelumnya')
# Plot prediksi 2023-2027 starting from 2023 tahun_prediksi = pd.date_range(start='2023', end='2027', freq='Y') data_prediksi = data_inflasi['Prediksi 2023-2027'].fillna(0)[:len(tahun_prediksi)] plt.plot(tahun_prediksi.year, data_prediksi, marker='o', color='red', label='Prediksi 2023-2027')
Setelah melakukan running code phyton tersebut, maka diperoleh visualisasi hasil prediksi angka inflasi di Indonesia untuk tahun 2024 hingga tahun 2026. Gambar 2 menunjukkan hasil prediksi inflasi di Indonesia menggunakan algoritma fuzzy pada bahasa pemrograman phyton.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.339 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 457-464 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Gambar 2. Hasil prediksi inflasi Indonesia tahun 2024-2026.
Dari Gambar 2 diperoleh hasil bahwa  Indonesia mulai tahun 2009, Indonesia mengalami inflasi sebesar 4,9% kemudian naik pada tahun 2010 menjadi 5,1%. Sedangkan inflasi di Indonesia pada tahun 2011 dan 2012 secara berturut-turut mengalami penurunan sebesar 5% dan 4,3%. Namun, pada tahun 2013  inflasi  mengalami  kenaikan  menjadi  6,9%  dan  turun  kembali  pada  tahun  2014  menjadi  6%, kemudian naik lagi di tahun 2015 menjadi 6,1%. Pada tahun 2016 inflasi mengalami penurunan secara drastis  dari  tahun  2015  menjadi  3,5%  kemudian  naik  kembali  pada  tahun  2017  menjadi  3,75%. Sedangkan pada tahun 2018, 2019, 2020, dan 2021 mengalami penurunan secara berurutan dari 3,2% menjadi 3,1% kemudian mencapai angka 1,85% dan yang terendah adalah 1,45%. Setelah mengalami penurunan tiga tahun berturut-turut, pada tahun 2022 inflasi mengalami kenaikan yang cukup drastis dari  1,45%  menjadi  5%.  Selanjutnya  pada  tahun  2023  angka  inflasi  di  Indonesia  mencapai  7,22%. Berbekal  dari  histori  data  inflasi  tersebut,  sistem  prediksi  berbahasa  pemrograman  phyton  berhasil dilakukan dengan menerapkan algoritma fuzzy. Sistem memprediksi bahwa pada tahun 2024 diprediksi akan  mengalami  kenaikan  hingga  mencapai  angka  7,94%  di  awal  hingga  pertengahan  tahun  2024. Selanjutnya akan mengalami penurunan menjadi 5,3% di akhir tahun 2024. Sedangkan pada tahun 2025 angka inflasi diprediksi sebesar 5,03% dan 5% pada tahun 2026.
Meski sistem memprediksi bahwa angka inflasi di Indonesia akan mengalami penurunan pada akhir tahun 2026, pemerintah pusat dan daerah bersama dengan TPIP harus terus mengawasi laju inflasi nasional  dan  internasional  untuk  melakukan  penyesuaian  pada  kebijakan-kebijakan  yang  diperlukan guna menekan laju inflasi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan telah dihasilkan sebuah sistem prediksi inflasi di Indonesia menggunakan  algoritma  fuzzy  yang  dibangun  dengan  bahasa  pemrograman  phyton.  Sistem  prediksi inflasi memiliki empat tahapan utama yaitu loading data, training data , implementasi algoritma fuzzy, dan retrieve hasil prediksi yang disajikan dalam grafik. Hasil prediksi menunjukkan bahwa di awal tahun 2024 angka inflasi bisa mencapai 7,94% sedangkan di akhir 2024 angka inflasi sebesar 5,3%. Kemudian, di tahun 2025 angka inflasi di Indonesia diprediksi sebesar 5,03% dan 5% di tahun 2026.

## DAFTAR PUSTAKA
Beureukat,  B.  (2022).  Pengaruh  Suku  Bunga  terhadap  Inflasi  di  Indonesia. Oikonomia:  Jurnal Manajemen , 18 (1), 39. https://doi.org/10.47313/oikonomia.v18i1.1546
BI RI. (2024). Analisis Inflasi TPIP Januari 2024 BI. Bank Indonesia : Jakarta
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.339 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 457-464 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Dwi, Y., & Pasaribu, J. P. K. (2023). Pengaruh Inflasi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia Periode  2013-2021. Jurnal  Ilmiah  Manajemen  Dan  Kewirausahaan  (JUMANAGE) , 2 (1),  131– 137. https://doi.org/10.33998/jumanage.2023.2.1.673
Kune, I., Talakua, A. C., & Uly, H. Y. P. (2024). Pemetaan Wilayah Pembudidaya Ikan Air Tawar pada Dinas Kelautan dan Perikanan Kabupaten Sumba Timur Berbasis Web. Jurnal Penelitian Inovatif , 4 (1), 11–20. https://doi.org/10.54082/jupin.259
Martanto, B., Tan, S., & Syurya Hidayat, ; M. (2021). Analisis tingkat inflasi di Indonesia Tahun 1998-
2020 (pendekatan error correction model). In Jurnal Paradigma Ekonomika (Vol. 16, Issue 3).
Maulina,  R.,  Juliansyah,  R.,  &  Salim,  J.  F.  (2018). Pengaruh  Tingkat  Iinflasi  dan  Pengangguran Terhadap Pertumbuhan Ekonomi . https://doi.org/10.35308/ekombis.v4i1
Prakarsa, G., & Nasution, V. M. (2021). Penerapan Logika Fuzzy Menggunakan Metode Mamdani Pada Prediksi Jumlah Kasus Positif Covid-19. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 5 (4),
1660. https://doi.org/10.30865/mib.v5i4.3282
Pusat Penelitian Badan Keahlian DPR Gd Nusantara I Lt, D. R., Jend Gatot Subroto, J., & Waras Sayekti Abstrak, N. (n.d.). Kajian Singkat Terhadap Isu Aktual Dan Strategis Lonjakan Inflasi Tahun 2022 Dan Upaya Mengatasinya .
Rasyidin, M., Saleh, M., Muttaqim, H., Nova, N., & Khairani, C. (2022). Pengaruh Kebijakan Moneter Terhadap Inflasi di Indonesia. Journal of Business and Economics Research (JBE) , 3 (2), 225–231. https://doi.org/10.47065/jbe.v3i2.1761
Simanungkalit, E. F. B. (2020). Pengaruh Inflasi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia. Journal of Management : Small and Medium Enterprises (SMEs) , 13 (3), 327–340. https://doi.org/10.35508/jom.v13i3.3311
Sultan, Rahayu, H. C., & Purwiyanta. (2023). Analisis Pengaruh Kesejahteraan Masyarakat Terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  di  Indonesia. Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis ,  75–83. https://doi.org/10.37034/infeb.v5i1.198
Wananda, T. T., Sari, D. E., Kusuma, N. F., & Widodo, E. (2023). Analisis Perbandingan Tingkat Inflasi di Indonesia Sebelum dan Pada Saat Pandemi Covid-19. Journal of Mathematics Education and Science , 6 (1), 61–66. https://doi.org/10.32665/james.v6i1.1339