PREDIKSI DATA INDEKS HARGA KONSUMEN PROVINSI RIAU BERBASIS TIME SERIES DENGAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING

Dina Septiawati
Siska Kurnia Gusti
Fadhilah Syafria
Yusra Yusra
Eka Pandu Cynthia


DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v7i4.3209

Abstract


Indeks Harga Konsumen merupakan indeks yang menghitung rata-rata perubahan harga barang dan jasa. Penelitian ini menggunakan data Indeks Harga Konsumen Provinsi Riau bulan Januari tahun 1999 sampai dengan bulan Desember tahun 2021 yang bersumber dari website resmi Badan Pusat Statistik Provinsi Riau. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran tentang perkembangan indeks harga konsumen apakah mengalami kenaikan atau penurunan sehingga dapat dijadikan sebagai bahan evaluasi kebijakan yang akan diambil oleh pihak pemerintah, swasta, maupun pemegang otoritas moneter. Tahapan untuk prediksi dengan menggunakan metode double exponential smoothing yaitu menghitung nilai pemulusan tunggal (single smoothing), menghitung pemulusan ganda (double smoothing), menghitung nilai konstanta pemulusan, menghitung nilai kofisien trend, dan melalukan prediksi. Untuk melakukan pengujian prediksi maka dilakukan dengan cara perhitungan mean absolute percentage error. Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, diperoleh hasil prediksi nilai indeks harga konsumen sebesar 105,17 dengan alpha 0,6 bernilai 3,132646%. Dapat disimpulkan bahwa metode double exponential smoothing mempunyai kemampuan yang baik dalam prediksi nilai indeks harga konsumen.

Keywords


Double Exponential Smoothing; Indeks Harga Konsumen; Prediksi

Full Text:

PDF

Article Metrics :

References


F. Sumantri and U. Latifah, Faktor-faktor yang Mempengaruhi Indeks Harga Konsumen, vol. 3, pp. 2534, 2019, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/widyacipta

Badan Pusat Statistik Provinsi Riau, https://riau.bps.go.id/, 2020.

Badan Pusat Statistik Provinsi Riau, https://riau.bps.go.id/, 2021.

F. R. Perdana, Perbandingan Metode DES (Double Exponential Smoothing) Dengan TES (Triple Exponential Smoothing) Pada Peramalan Penjualan Rokok (Studi Kasus Toko Utama Lumajang).

K. Dewi, P. P. Adikara, and S. Adinugroho, Prediksi Indeks Harga Konsumen (IHK) Kelompok Perumahan, Air, Listrik, Gas Dan Bahan Bakar Menggunakan Metode Support Vector Regression, 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id

A. R. Dimashanti and Sugiman, Peramalan Indeks Harga Konsumen Kota Semarang Menggunakan SARIMA Berbantuan Software Minitab, PRISMA, vol. 4, pp. 565576, 2021, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/

A. Gunaryati, Fauziah, and S. Andryana, Perbandingan Metode-Metode Peramalan Statistika Untuk Data Indeks Harga Pangan, 2018.

D. Aprilia, Penerapan Metode Forecast Exponential Smoothing pada Jumlah Pasien Puskesmas.

D. A. Lind, W. G. Marchal, and S. A. Wathen, Teknik-teknik Statistik dalam Bisnis dan Ekonomi Menggunakan Kelompok Global Edisi 13. Jakarta: Salemba Empat, 2007.

H. D. P. Habsari, I. Purnamasari, and D. Yuniarti, Peramalan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Dan Verifikasi Hasil Peramalan Menggunakan Grafik Pengendali Tracking Signal (Studi Kasus: Data IHK Provinsi Kalimantan Timur), BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, vol. 14, no. 1, pp. 013022, Mar. 2020, doi: 10.30598/barekengvol14iss1pp013-022.

D. Purwanti and J. Purwadi, Metode Browns Double Exponential Smoothing dalam Peramalan Laju Inflasi di Indonesia, Jurnal Ilmiah Matematika, vol. 6, no. 2, p. 54, Oct. 2019, doi: 10.26555/konvergensi.v6i2.19548.