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

Judul: Modelling indonesia’s regional inflation using static and dynamic panel data regression
Abstrak: Inflasi merupakan masalah ekonomi yang dialami setiap negara. Inflasi yang tidak terkendali dapat berdampak buruk bagi perekonomian dan mengganggu stabilitas nasional. Inflasi nasional ditentukan oleh inflasi daerah. Inflasi regional di Indonesia besarnya bervariasi karena perbedaan karakteristik daerah dan adanya kebijakan otonomi daerah. Penelitian ini menduga model tingkat inflasi di 31 provinsi di Indonesia periode 2006-2012 dengan menggunakan regresi data panel statis dan dinamis. Nilai RMSE, MAE dan MAPE menunjukan angka yang lebih kecil pada dugaan model regresi data panel dinamis menggunakan prosedur SYS-GMM daripada dugaan model regresi data panel statis menggunakan model efek tetap. Model yang memasukkan peubah tingkat inflasi tahun sebelumnya sebagai peubah bebas lebih baik dari sisi kesalahan pendugaan dibandingkan model yang tidak menggunakan peubah tingkat inflasi tahun sebelumnya. Peubah yang mempengaruhi tingkat inflasi secara signifikan adalah upah minimum provinsi riil, konsumsi energi listrik dan tingkat inflasi tahun sebelumnya., Inflation is an economic problem that is experienced by every country. Uncontrolled inflation rate causes bad impact in national stability. National inflation rate depends on regional inflation rates. Regional inflation rate in Indonesia varies due to differences in the characteristics of the area, the differences in economic structure and the policy of regional authonomy. This study estimates regional inflation rate model using yearly data in 2006 until 2012 from 31 provinces in Indonesia and uses static and dynamic panel data regression. RMSE, MAE and MAPE of dynamic panel data regression using SYS-GMM procedure have smaller value than static panel data regression using fixed effect model. It means that estimation model which includes the previous year’s inflation rate variable as independent variable is better than estimation model which doesn’t use it. The significant variables that affect inflation rate are regional minimum wages, consumption of electricity and previous year’s inflation rate. Keywords: regional inflation, dynamic panel data regression, static panel data regression
Keyword: inflasi regional, regresi data panel dinamis, regresi data panel statis

Judul: Penyusunan Overlap Graph menggunakan Suffix Tree pada DNA Sequence
Abstrak: The DNA sequence assembly is very important in genome analysis. This step aims to reconstruct contigous DNA fragment (contigs) from short fragment by concatenating fragments based on the overlap region among them. This method employs overlap graph for solving the problems. In this graph, nodes represent fragments and edges represent overlap. This research developed a software for constructing overlap graph using suffix tree. The evaluation was conducted by measuring the number of nodes, number of edges, and the execution time in many values of minimum overlap. The minimum overlap is defined as the minimum length of substring which is considered as the overlap region between two fragments. The evaluation results showed that the number of nodes, the number of edges, and the execution time were increased with the decreasing of the minimum overlap value.
Keyword: