PREDIKSI INFLASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN REGRESI NONPARAMETRIK B-SPLINE
Annita Nur Kusumastuti, Sri Sulistijowati Handajani, dan Respatiwulan
Program Studi Matematika FMIPA UNS
ABSTRAK. Inflasi identik dengan kenaikan harga bahan-bahan pokok. Berdasarkan data Bank Indonesia (BI), inflasi di Indonesia mengalami fluktuasi dari bulan ke bulan. Inflasi di Indonesia apabila diplotkan ke suatu pola hubungan maka hasilnya tidak memiliki pola tertentu dan tidak mengikuti distribusi tertentu. Oleh karena itu, inflasi dapat diterapkan dalam model regresi nonparametrik. Salah satu modelnya adalah model regresi nonparametrik B-spline, karena lebih fleksibel dan tidak membutuhkan asumsi distribusi tertentu. Dalam membentuk model regresi nonparametrik B-spline digunakan bantuan titik knot optimal yang ditentukan dari nilai generalized cross validation (GCV) minimal. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model regresi nonparametrik B-spline pada data nilai inflasi di Indonesia dan menentukan prediksi nilai inflasi di Indonesia. Hasil dari penelitian ini yaitu model yang diterapkan ke dalam data tersebut adalah regresi nonparametrik B-spline orde 2 dengan dua titik knot optimal.
Kata kunci : inflasi, GCV, titik knot, model regresi nonparametrik B-spline.