Prediksi Tingkat Inflasi Di Indonesia Menggunakan Algortima Regresi Linier - Dwi Amelia; Zera Ovilia; Elni Mefia Sinta; Pujianto (Fakultas Ilmu Komputer dan Desain - Unsurya, 2026)
Inflasi merupakan indikator ekonomi makro yang berpengaruh signifikan terhadap stabilitas perekonomian nasional. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat inflasi bulanan di Indonesia menggunakan algoritma regresi linier berbasis platform Orange Data Mining. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan eksperimen komputasional, memanfaatkan dataset sebanyak 72 observasi bulanan yang memuat dua variabel prediktor, yaitu Bulan_Ke dan Siklus_Bulan, serta satu variabel target berupa Inflasi. Sebanyak 64 observasi digunakan sebagai data pelatihan dan delapan observasi sisanya sebagai data pengujian. Model dikonfigurasi tanpa regularisasi dengan intercept aktif. Hasil prediksi menunjukkan nilai inflasi berkisar antara -0,1078% hingga 0,4982%, dengan nilai tertinggi pada siklus bulan ke-12 dan terendah pada siklus bulan ke-8. Simpulan penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma regresi linier mampu menghasilkan prediksi yang interpretatif dengan mempertimbangkan pola musiman melalui variabel Siklus_Bulan dan tren jangka panjang melalui variabel Bulan_Ke.