Properti residensial atau yang biasa disebut sebagai rumah merupakan salah satu kebutuhan pokok manusia sebagai tempat berlindung, untuk dapat terus melanjutkan kehidupan. Meningkatnya jumlah penduduk di Indonesia, mengindikasikan bahwa kebutuhan akan properti residensial juga akan ikut bertambah. Pergerakan harga properti residensial di Indonesia dapat diamati dari Indeks Harga Properti Residensial (IHPR) yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia. Harga properti residensial dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor. Misalnya dalam faktor ekonomi, pergerakan harga properti residensial dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti inflasi, Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dan suku bunga kredit. Forecasting Indeks Harga Properti Residensial (IHPR) dapat dilakukan dengan pemodelan times series. Pemodelan Indeks Harga Properti Residensial (IHPR) yang diketahui dipengaruhi oleh tiga variabel lainnya memerlukan model time series multivariat. Model fungsi transfer multi input adalah salah satu model time series multivariat yang dapat digunakan dalam memodelkan Indeks Harga Properti Residensial (IHPR). Pada model fungsi transfer multi input terdapat runtun output (yt) yaitu Indeks Harga Properti Residensial (IHPR) yang diperkirakan dipengaruhi oleh beberapa variabel input (xjt) yaitu inflasi, IHSG dan suku bunga kredit. Berdasarkan model yang telah didapatkan pada penelitian ini, dapat diketahui bahwa ramalan IHPR pada waktu ke-t dipengaruhi oleh besarnya inflasi pada dua bulan sebelumnya sampai lima bulan sebelumnya, dipengaruhi oleh suku bunga kredit tanpa penundaan sehingga dipengaruhi oleh waktu ke-t sampai tiga bulan sebelumnya. IHPR pada waktu ke t dipengaruhi oleh IHSG juga tanpa penundaan, yaitu dipengaruhi waktu ke-t sampai pada empat bulan sebelumnya. IHPR pada waktu ke-t juga dipengaruhi oleh dirinya sendiri pada waktu ke t-1 atau satu bulan sebelumnya hingga empat bulan sebelumnya

---

Residential property or commonly referred as home is one of the basic human needs as a shelter, to be able to continue to live. As the population in Indonesia increases, indicate the need for residential property will also increase. The movement of residential property prices in Indonesia can be observed from the Residential Property Price Index (IHPR) issued by Bank Indonesia. Residential property prices can be influenced by several factors. For example in economic factors, the movement of residential property prices can be influenced by several factors such as inflation, the Composite Stock Price Index (CSPI) and loan interest rates. Forecasting the Residential Property Price Index (IHPR) can be done with times series modeling. Modeling Residential Property Price Index (CPI) which is known to be influenced by three other variables requires a multivariate time series model. The multi-input transfer function model is a multivariate time series model that can be used in modeling the Residential Property Price Index (IHPR). In the multi-input transfer function model there is an output series (yt) which is the Residential Property Price Index (IHPR) which is estimated to be influenced by several input series (xjt), which are inflation, CSPI and loan interest rates. Based on the model obtained in this study, it can be seen that the prediction of IHPR at the t-time is influenced by the amount of inflation in the previous two months to the previous five months. Then also influenced by loan interest rates without delay so that it is influenced by the t-time until the previous three months. Then influenced by the CSPI also without delay, which is influenced by the t-time until the previous four months. IHPR at the t-time is also influenced by itself at the t-1 time or one month before to four months before.