Judul: Heterogeneity, Classification and Determinants of Inflation Before and During the Covid-19 Pandemic in Indonesia
Abstrak: Angka inflasi Indonesia secara historis sejak tahun 2012 sd 2021 lebih tinggi dibandingkan dengan tren di negara berkembang di Asia Tenggara dengan rata rata per tahun di antara 0,93% (yoy) dan 3,70 % (yoy), Indonesia mencatat rata rata inflasi tahunan sebesar 4,04%(yoy). Angka inflasi Indonesia mengalami penurunan di bawah targeting inflation dengan angka inflasi aktual sebesar 1,68%(yoy) pada tahun 2020 serta 1,87%(yoy) pada tahun 2021 yang membuat angka inflasi Indonesia berada di bawah ke empat negara berkembang lainnya pada masa pandemi covid-19. Inflasi yang rendah dan stabil merupakan prasyarat bagi pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan yang pada akhirnya memberikan manfaat bagi peningkatan kesejahteraan masyarakat. Pentingnya pengendalian inflasi didasarkan pada pertimbangan bahwa inflasi yang tinggi dan tidak stabil memberikan dampak negatif kepada kondisi sosial ekonomi masyarakat. Keberadaan targeting inflation semakin sulit untuk dikontrol pada era otonomi daerah, yang disebabkan oleh faktor dan kondisi yang berbeda pada tiap wilayah. Sumber- sumber inflasi semakin meluas sejak adanya otonomi daerah, karena daerah bebas mengatur kegiatan ekonominya sehingga pengendalian inflasi menjadi sangat sulit. Kuatnya dampak inflasi regional belakangan ini mendorong pemerintah untukmelakukan pengendalian inflasi regional melalui pembentukan tim pengendalian inflasi daerah. Heterogenitas inflasi merupakan perbedaan atau variasi dalam tingkat inflasi antara satu regional dengan regional sektor lainnya. Kestabilan tingkat inflasi dapat dilihat dari kecilnya fluktuasi (standar deviasi) inflasi antar daerah. Dalam penelitian ini, heterogenitas inflasi dianalisa berdasarkan pada laju inflasi regional, pertumbuhan ekonomi dan variasi kelompok pengeluaran pembentuk inflasi. Selain itu dalam penelitian ini dikaji lebih dalam mengenai pengklasifikasian inflasi regional menggunakan metode K-Means Clustering, sehingga diharapkan dapat memberi masukan kepada pemerintah bagaimana mengendalikan inflasi regional berdasarkan persamaan karakteristik daerah. Dengan memiliki pengetahuan tentang peta dan pengelompokan kota berdasarkan inflasi, dapat dilihat wilayah mana yang termasuk dalam kategori inflasi tinggi, sedang, dan rendah sehingga dapat diambil kebijakan yang tepat dan efektif. Mengingat masih relatif terbatasnya studi mengenai inflasi regional dan cukup besarnya pengaruh yang diberikan regional terhadap perekonomian Indonesia membuat studi mengenai faktor-faktor yang memengaruhi inflasi di Indonesia menjadi sangat penting dan menarik untuk diteliti. Penelitian terdahulu telah banyak membahas faktor- faktor yang memengaruhi tingkat inflasi, namun penelitian yang membahas faktor eksternal berupa pandemi covid-19 masih sangat terbatas. Oleh karena itu, dalam penelitian ini memasukkan variabel dummy covid-19. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder berupa data panel yang berasal dari publikasi BPS, DJPK Kementerian Keuangan, dan BI. Data panel terdiri dari gabungan data time serries dan data cross section. Data time series yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data tahunan yang dimulai pada tahun 2017 hingga tahun 2021 (5 tahun). Data cross section yang digunakan berupa data tiga puluh empat provinsi di Indonesia. Data inflasi yang digunakan adalah data inflasi 34 ibukota provinsi di Indonesia, pemilihan data inflasi pada 34 ibukota provinsi ini menggunakan teknik purpose sampling, yaitu teknik pengambilan sampel dengan menentukan kriteria kriteria tertentu. Ibukota provinsi diambil sebagai sampel karena secara logis ibukota provinsi adalah pusat perekonomian dan pusat pemerintahan di suatu wilayah yang dapat merepresentasikan kondisi di suatu provinsi. Selain itu digunakan juga data inflasi menurut 7 komoditas pembentuk inflasi pada tahun 2017-2019 (sebelum pandemi covid-19) dan menurut 11 komoditas pembentuk
Keyword: Consumer Price Index, K-Means Clustering, Panel Data Regression Analysis, Regional Inflation