Abstrak —Inflasi Kota Kediri pada Tahun 2021 tergolong inflasi ringan yaitu sebesar 1,64%. Laju inflasi yang rendah menandai pertumbuhan ekonomi lambat, sehingga diperlukan target untuk menghindari inflasi yang terlalu rendah. Dengan adanya target, dapat diambil kebijakan yang tepat untuk mencapai target tersebut. Peramalan dapat menjadi dasar dalam pengambilan keputusan, salah satunya yaitu metode peramalan exponential smoothing. Exponential  smoothing merupakan metode pemulusan yang terbagi menjadi beberapa macam berdasarkan fluktuasi data yang diramalkan, diantaranya yaitu Holt’s exponential smoothing dan Holt-Winters exponential smoothing . Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model terbaik untuk meramalkan inflasi periode Januari hingga April 2022 berdasarkan IHK periode Januari 2012 hingga Desember 2021. Pemilihan model terbaik berdasarkan uji akurasi MAD dan MAPE.  Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, diperoleh model terbaik untuk meramalkan IHK Kota Kediri periode Januari hingga April 2022 adalah model Holt-Winters exponential smoothing multiplikatif dengan parameter ( 𝜶𝜶 = 𝟎𝟎, 𝟐𝟐; 𝜷𝜷 = 𝟎𝟎, 𝟏𝟏𝟏𝟏; 𝜸𝜸 = 𝟎𝟎, 𝟏𝟏 ). Berdasarkan peramalan IHK, diperoleh laju inflasi periode Januari hingga April 2022 yaitu −𝟏𝟏, 𝟗𝟗𝟏𝟏%, 𝟎𝟎, 𝟏𝟏%, 𝟎𝟎, 𝟑𝟑𝟏𝟏% , dan 𝟎𝟎, 𝟎𝟎𝟎𝟎%. .
Kata Kunci —Indeks Harga Konsumen, Inflasi, Exponential Smoothing, Uji Akurasi .

## I. PENDAHULUAN
NFLASI  di Indonesia pada tahun 2020 tercatat sebagai inflasi terendah sepanjang sejarah, yaitu sebesar 1,68% , kemudian naik menjadi 1,87% pada tahun 2021. Inflasi adalah kenaikan harga barang dan jasa secara terus menerus dalam jangka waktu tertentu. Laju inflasi menandai pertumbuhan ekonomi suatu daerah, dimana tingkat inflasi yang rendah menunjukkan bahwa daya beli masyarakat menurun sehingga pertumbuhan ekonomi lambat. Kota Kediri merupakan daerah di Indonesia dengan tingkat inflasi rendah. Pada tahun 2021, inflasi Kota Kediri sebesar 1,64% . Laju inflasi perlu dijaga kestabilannya guna mewujudkan ekonomi yang berkesinambungan, sehingga turut meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Inflasi diperoleh berdasarkan persentase perubahan indeks harga konsumen (IHK), sehingga IHK juga perlu dijaga kestabilannya. IHK adalah indeks yang mengukur rata-rata perubahan harga antar waktu dari suatu jenis barang dan jasa [1]. IHK dikendalikan dengan menerapkan kebijakan yang tepat, sementara dalam menetapkan kebijakan yang tepat diperlukan suatu landasan agar pemberlakuan kebijakan tepat sasaran. Prediksi IHK di masa mendatang dapat dijadikan landasan dalam menentukan kebijakan. Prediksi IHK diperoleh melalui proses peramalan.
Pada penelitian ini dicari model peramalan yang baik untuk meramalkan inflasi Kota Kediri periode Januari hingga April 2022 berdasarkan IHK periode Januari 2012 hingga
Desember 2021. Metode yang dibandingkan pada penelitian ini yaitu metode Holt’s exponential smoothing dan Holt- Winters exponential smoothing. Pemilihan model terbaik didasarkan pada hasil uji akurasi MAD dan MAPE.

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Metodologi
Data yang diperlukan pada penelitian ini adalah data IHK bulanan Kota Kediri periode Januari 2012 hingga Desember 2021 [2]. Data diperoleh dari website Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Kediri, kemudian diolah menggunakan software Rstudio. Data IHK dianalisis secara deskriptif dengan memvisualisasikan data menjadi suatu plot. Proses peramalan IHK diawali dengan menentukan nilai awal pada masing- masing metode. Peramalan menggunakan metode exponential smoothing dilakukan dengan memilih kombinasi parameter pada masing-masing unsur. Hasil pemulusan IHK di uji akurasi menggunakan metode MAD dan MAPE untuk memperoleh model peramalan dengan akurasi paling baik. Peramalan IHK periode Januari hingga April 2022 dilakukan menggunakan model terbaik. Hasil peramalan IHK digunakan untuk memperoleh laju inflasi periode Januari hingga April 2022. Semua tahap pada penelitian ini menggunakan software Rstudio, kecuali perhitungan inflasi yang dilakukan secara manual.

## B. Penelitian Terdahulu
Peneliti sejenis dilakukan sebelumnya, seperti penelitian mengenai peramalan IHK di Nigeria [3]. Pada penelitian tersebut, diperoleh metode terbaik untuk meramalkan IHK adalah metode double exponential smoothing dengan akurasi MAD, MAPE, dan MSD paling akurat. Penelitian lain mengenai peramalan harga beras di Tanzania  [4]. Pada penelitian tersebut, diperoleh metode terbaik untuk meramalkan harga beras adalah metode Holt-Winters exponential smoothing dengan akurasi MAPE paling akurat.

## C. Pustaka

## 1) Inflasi
Inflasi adalah kenaikan harga barang dan jasa yang berlangsung secara terus-menerus dalam jangka waktu tertentu. Inflasi merupakan indikator stabilitas ekonomi suatu daerah. Laju inflasi diperoleh dengan menghitung persentase perubahan IHK. IHK adalah indeks yang mengukur rata-rata perubahan harga antar awaktu dari suatu jenis barang dan jasa. Laju inflasi berdasarkan IHK diperoleh menggunakan persamaan (1) [1]:
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 = 𝐻𝐻 𝑡𝑡 −𝐻𝐻 𝑡𝑡−1 𝐻𝐻 𝑡𝑡−1 × 100% (1)

## Peramalan Inflasi Kota Kediri Berdasarkan Indeks Harga Konsumen Menggunakan Metode Exponential Smoothing
Rista Rosdianawati dan Sentot Didik Surjanto Departemen Matematika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : sentotds@matematika.its.ac.id
I
Keterangan: 𝐻𝐻 𝑡𝑡 : IHK periode 𝑡𝑡 𝐻𝐻 𝑡𝑡−1 : IHK periode 𝑡𝑡 − 1 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 : Inflasi periode 𝑡𝑡
2) Peramalan atau Forecasting
Peramalan atau forecasting adalah kegiatan memprediksi apa yang akan terjadi di masa mendatang. Peramalan dilakukan sebagai usaha mengurangi ketidakpastian yang akan terjadi, serta dapat dijadikan sebagai landasan dalam mengambil keputusan. Peramalan metode kuantitatif menggunakan data historis sebagai dasar dalam proses peramalan. Pola data deret waktu merupakan salah satu indikator dalam menentukan metode peramalan time series yang digunakan. Variasi pola data deret waktu adalah pola tren, siklik, musiman, dan stasioner [5].
3) Metode Pemulusan atau Smoothing
Metode Pemulusan atau smoothing merupakan teknik
peramalan dengan mengambil rata-rata dari data historis beberapa waktu yang lalu  [5].  Tujuan dilakukannya pemulusan adalah untuk mengurangi keacakan pada pola data, sehingga pola data tergambarkan dengan lebih jelas [6].
4) Exponensial Smoothing Exponential smoothing adalah metode peramalan dengan prakiraan yang dihasilkan adalah rata-rata tertimbang dengan menghitung bobot pemulusan pada setiap datanya [5]. Data yang lebih baru diberi bobot yang relatif lebih besar, sehingga dikatakan bahwa bobot pemulusan menurun secara eksponensial terhadap data yang lebih lampau. Persamaan umum metode exponential smoothing sebagaimana pada persamaan (2).
𝐹𝐹 𝑡𝑡+1 = 𝛼𝛼𝑥𝑥 𝑡𝑡 + (1 − 𝛼𝛼)𝐹𝐹 𝑡𝑡 . (2) Keterangan: 𝑥𝑥 𝑡𝑡 : Data aktual periode 𝑡𝑡 𝛼𝛼 : Parameter pemulusan 𝐹𝐹 𝑡𝑡+1 : Peramalan periode 𝑡𝑡 + 1 Parameter yang disarankan dari 0,1 hingga 0,2 [5]. Hal ini bermanfaat untuk mencapai stabilitas jangka panjang dan menyediakan model yang umum dan murah untuk peramalan semua jenis data.
Tabel 1. Kriteria MAPE. MAPE Kriteria ≤ 10% Akurasi Sangat Baik 10% < 𝑥𝑥 ≤ 20% Akurasi Baik 20% < 𝑥𝑥 ≤ 50% Akurasi Cukup Baik > 50% Akurasi Buruk Tabel 2. IHK kota kediri. Bulan Tahun 2012 2013 2014 … 2021 Januari 129,00 136,03 112,09 … 105,61 Februari 129,28 137,31 112,15 … 105,61 Maret 129,33 138,00 112,17 … 105,77 April 129,40 137,88 111,91 … 106,10 Mei 129,97 137,60 111,93 … 106,24 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ Desember  134,61 145,44 118,96 … 107,10
Gambar 1. Plot tren IHK kota kediri.
Gambar 2. Plot musiman IHK kota kediri.
Tabel 3.
Contoh pemulusan pada model holt’s exponential smoothing
(α=0,1;β=0,15). No. Periode IHK 𝑆𝑆 𝑡𝑡 𝑏𝑏 𝑡𝑡 𝐹𝐹 𝑡𝑡+𝑚𝑚 1 Mar-12 129,33 129,28 0,28 129,56 2 Apr-12 129,40 129,54 0,28 129,81 3 Mei-12 129,97 129,77 0,27 130,04 4 Jun-12 130,89 130,04 0,27 130,30 5 Jul-12 131,78 130,36 0,28 130,64 6 Agt-12 134,06 130,75 0,30 131,05 7 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 8 Okt-21 106,05 97,27 -0,72 96,56 9 Nov-21 106,31 97,50 -0,58 96,93 10 Des-21 107,10 97,87 -0,43 97,43 Tabel 4. Contoh pemulusan pada model holt-winters exponential smoothing aditif (α=0,1;β=0,15,γ=0,2). No. Periode IHK 𝑆𝑆 𝑡𝑡 𝑏𝑏 𝑡𝑡 𝐹𝐹 𝑡𝑡+𝑚𝑚 1 Jan-13 136,03 131,93 0,79 0,21 2 Feb-13 137,31 132,12 0,85 0,56 3 Mar-13 138,00 133,35 0,91 0,36 4 Apr-13 137,88 134,60 0,96 -0,62 5 Mei-13 137,60 135,85 1,00 -1,77 6 Jun-13 138,82 137,10 1,04 -1,46 7 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ 8 Okt-21 106,05 100,37 -0,58 -0,69 9 Nov-21 106,31 100,48 -0,48 0,009 10 Des-21 107,10 100,63 -0,38 0,812 Tabel 5. Contoh pemulusan pada model holt-winters exponential smoothing multiplikatif (α=0,1;β=0,15,γ=0,2). No. Periode IHK 𝑆𝑆 𝑡𝑡 𝑏𝑏 𝑡𝑡 𝐹𝐹 𝑡𝑡+𝑚𝑚 1 Jan-13 136,03 130,93 0,79 1,00 2 Feb-13 137,31 132,12 0,85 1,00 3 Mar-13 138,00 133,35 0,91 1,00 4 Apr-13 137,88 134,60 0,97 1,00 5 Mei-13 137,60 135,85 1,00 0,99 6 Jun-13 138,82 137,10 1,04 0,99 7 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ 8 Okt-21 106,05 99,71 -0,59 0,99 9 Nov-21 106,31 99,85 -0,48 1,00 10 Des-21 107,10 100,04 -0,38 1,00
Holt’s exponential smoothing merupakan pengembangan dari metode single exponential smoothing dengan melibatkan dua unsur pemulusan yaitu unsur stasioner dan tren. Pemulusan metode Holt’s exponential smoothing adalah sebagai berikut: Pemulusan stasioner:
𝑆𝑆 𝑡𝑡 = 𝛼𝛼𝑥𝑥 𝑡𝑡 + (1 − 𝛼𝛼)(𝑆𝑆 𝑡𝑡−1+ 𝑏𝑏 𝑡𝑡−1 ) (3)
Pemulusan tren:
𝑏𝑏 𝑡𝑡 = 𝛽𝛽(𝑆𝑆 𝑡𝑡 − 𝑆𝑆 𝑡𝑡−1 ) + (1 − 𝛽𝛽)𝑏𝑏 𝑡𝑡−1 (4) Peramalan:
𝐹𝐹 𝑡𝑡+𝑚𝑚 = 𝑆𝑆 𝑡𝑡 + 𝑏𝑏 𝑡𝑡 (5) Nilai awal Pemulusan Stasioner:
𝑆𝑆 𝑡𝑡 = 𝑥𝑥 𝑡𝑡−1 (6)
Tabel 6.
Uji akurasi model dari masing-masing metode.
Model MAD  MAPE Holt ( 𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,15 ) 3,66 3,25% HW aditif ( 𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,15, 𝛾𝛾 = 0,2 ) 4,22 3,71% HW multiplikatif ( 𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,15, 𝛾𝛾 = 0,2 ) 4,19 3,73% Tabel 7. Peramalan IHK. Model Jan-22 Feb-22 Mar-22 Apr-22 1 103,80 103,63 103,45 103,27 2 103,09 103,84 104,33 104,38 3 103,70 104,33 104,58 104,65 Tabel 8. Uji akurasi data aktual dan peramalan IHK. Model MAD MAPE 1 4,72 4,35% 2 4,35 4,35% 3 3,97 3,66% Tabel 9. Data aktual dan peramalan IHK menggunakan model terbaik. Periode Data Aktual Hasil Peramalan Jan-22 107,56 103,70 Feb-22 107,77 104,33 Mar-22 108,23 104,58 Apr-22 109,47 104,65 Tabel 10. Data aktual dan peramalan inflasi. Periode Data Aktual Hasil Peramalan Jan-22 0,43% -1,95% Feb-22 0,20% 0,50% Mar-22 0,43% 0,35% Apr-22 1,15% 0,07%
Gambar 3. Plot pemulusan IHK dari masing-masing metode.
Tabel 11. Data aktualdan peramalan IHK menggunakan parameter lain. Periode Data Aktual Hasil Peramalan Jan-22 107,56 104,97 Feb-22 107,77 107,20 Mar-22 108,23 109,22 Apr-22 109,47 110,07 Tabel 12. Data aktual dan peramalan inflasi parameter lain. Periode Data Aktual Hasil Peramalan Jan-22 0,43% -0,73% Feb-22 0,20% 2,13% Mar-22 0,43% 1,89% Apr-22 1,15% 0,77%
Gambar 4. Plot peramalan IHK menggunakan model terbaik.
Gambar 5. Peramalan IHK menggunakan parameter lain.
Gambar 6. Plot peramalan ihk menggunakan parameter lain.
Nilai awal Pemulusan Tren:
𝑏𝑏 𝑡𝑡 = 𝑆𝑆 𝑡𝑡−1 − 𝑆𝑆 𝑡𝑡−2 (7)
Keterangan: 𝑥𝑥 𝑡𝑡 : Data aktual periode 𝑡𝑡 𝛼𝛼 : Parameter pemulusan stasioner
𝛽𝛽 : Parameter pemulusan tren
𝑆𝑆 𝑡𝑡 : Pemulusan stasioner periode 𝑡𝑡 𝑏𝑏 𝑡𝑡 : Pemulusan tren periode 𝑡𝑡 𝐹𝐹 𝑡𝑡+𝑚𝑚 : Peramalan periode 𝑡𝑡 + 𝑚𝑚 Holt-Winters exponential smoothing merupakan pengembangan dari metode Holt’s exponential smoothing dengan melibatkan tiga  unsur pemulusan yaitu unsur stasioner, tren, dan musiman. Berdasarkan fluktuali musiman, metode Holt-Winters terbagi menjadi dua yaitu metode aditif dan multiplikatif. Pemulusan metode aditif adalah sebagai berikut:
Pemulusan stasioner:
𝑆𝑆 𝑡𝑡 = 𝛼𝛼(𝑥𝑥 𝑡𝑡 − 𝐼𝐼 𝑡𝑡−𝑙𝑙 ) + (1 − 𝛼𝛼)(𝑆𝑆 𝑡𝑡−1+ 𝑏𝑏 𝑡𝑡−1 ) (8) Pemulusan tren:
𝑏𝑏 𝑡𝑡 = 𝛽𝛽(𝑆𝑆 𝑡𝑡 − 𝑆𝑆 𝑡𝑡−1 ) + (1 − 𝛽𝛽)𝑏𝑏 𝑡𝑡−1 (9) Pemulusan musiman:
𝐼𝐼 𝑡𝑡 = 𝛾𝛾(𝑥𝑥 𝑡𝑡 − 𝑆𝑆 𝑡𝑡 ) + (1 − 𝛾𝛾)𝐼𝐼 𝑡𝑡−𝑙𝑙 (10) Peramalan:
𝐹𝐹 𝑡𝑡+𝑚𝑚 = 𝑆𝑆 𝑡𝑡 + 𝑏𝑏 𝑡𝑡 + 𝐼𝐼 𝑡𝑡−𝑙𝑙+𝑚𝑚 (11)
Pemulusan metode multiplikatif adalah sebagai berikut: Pemulusan stasioner:
𝑆𝑆 𝑡𝑡 = 𝛼𝛼 � 𝑥𝑥 𝑡𝑡 𝐼𝐼 𝑡𝑡−𝑙𝑙 � + (1 − 𝛼𝛼)(𝑆𝑆 𝑡𝑡−1+ 𝑏𝑏 𝑡𝑡−1 ) (12)
Pemulusan tren:
𝑏𝑏 𝑡𝑡 = 𝛽𝛽(𝑆𝑆 𝑡𝑡 − 𝑆𝑆 𝑡𝑡−1 ) + (1 − 𝛽𝛽)𝑏𝑏 𝑡𝑡−1 (13)
Pemulusan musiman:
𝐼𝐼 𝑡𝑡 = 𝛾𝛾 � 𝑥𝑥 𝑡𝑡 𝑆𝑆 𝑡𝑡 � + (1 − 𝛾𝛾)𝐼𝐼 𝑡𝑡−𝑙𝑙 (14)
Peramalan:
𝐹𝐹 𝑡𝑡+𝑚𝑚 = (𝑆𝑆 𝑡𝑡 + 𝑏𝑏 𝑡𝑡 )𝐼𝐼 𝑡𝑡−𝑙𝑙+𝑚𝑚 (15)
Nilai awal Pemulusan Stasioner:
𝑆𝑆 𝑙𝑙 = 1 𝑙𝑙 (𝑥𝑥 1 + 𝑥𝑥 2 + ⋯ + 𝑥𝑥 𝑙𝑙 ) (16)
Nilai awal Pemulusan Tren:
𝑏𝑏 𝑙𝑙 = 1 𝑙𝑙 ( 𝑥𝑥(𝑙𝑙+1)+𝑥𝑥 1 𝑙𝑙 + 𝑥𝑥(𝑙𝑙+2)+𝑥𝑥 2 𝑙𝑙 + ⋯ + 𝑥𝑥(𝑙𝑙+𝑙𝑙)+𝑥𝑥 𝑙𝑙 𝑙𝑙 ) (17)
Terdapat perbedaan antara metode aditif dan multiplikatif pada nilai awal musiman, sebagai berikut: Nilai awal pemulusan musiman metode aditif
𝐼𝐼 𝑘𝑘 = 𝑥𝑥 𝑘𝑘 − 𝑆𝑆 𝑙𝑙 (18)
Nilai awal pemulusan musiman metode multiplikatif
𝐼𝐼 𝑘𝑘 = 𝑥𝑥 𝑘𝑘 𝑆𝑆 𝑙𝑙 (19)
𝑘𝑘 merupakan jumlah musiman yang digunakan, yaitu 𝑘𝑘: 1,2, … , 𝑙𝑙 . Keterangan: 𝑥𝑥 𝑡𝑡 : Data aktual periode 𝑡𝑡 𝛼𝛼 : Parameter pemulusan stasioner 𝛽𝛽 : Parameter pemulusan tren
𝛾𝛾 : Parameter pemulusan musiman
𝑆𝑆 𝑡𝑡 : Pemulusan stasioner periode 𝑡𝑡 𝑏𝑏 𝑡𝑡 : Pemulusan tren periode 𝑡𝑡 𝐼𝐼 𝑡𝑡 : Pemulusan musiman periode 𝑡𝑡 𝐹𝐹 𝑡𝑡+𝑚𝑚 : Peramalan periode 𝑡𝑡 + 𝑚𝑚 5) Uji Akurasi
Uji akurasi adalah tahap untuk memperoleh model terbaik. Uji akurasi dilakukan menggunakan metode mean absolute deviation (MAD) dan mean absolute percentage error (MAPE). Peramalan merupakan suatu prediksi, dimana pasti terdapat perbedaan antara hasil peramalan dan data aktualnya, perbedaan tersebut adalah kesalahan ramalan atau eror [5].
Uji akurasi metode MAD
𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 = 1 𝑛𝑛 ∑ |(𝑥𝑥 𝑡𝑡 − 𝐹𝐹 𝑡𝑡 )| 𝑛𝑛 𝑡𝑡=1 (20)

## Uji akurasi metode MAPE
𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝐸𝐸 = 1 𝑛𝑛 ∑ � 𝑥𝑥 𝑡𝑡 −𝐹𝐹 𝑡𝑡 𝑥𝑥 𝑡𝑡 � × 100% 𝑛𝑛 𝑡𝑡=1 (20)
Keterangan: 𝑥𝑥 𝑡𝑡 : Data aktual periode 𝑡𝑡 𝐼𝐼 : Jumlah periode 𝐹𝐹 𝑡𝑡 : Peramalan periode 𝑡𝑡

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Data IHK Kota Kediri yang diambil adalah dari Januari 2012 hingga Desember 2021 telah dirangkum pada Tabel 2.

## B. Analisis Deskriptif
Data IHK Kota Kediri secara visual ditunjukkan melalui plot time series pada Gambar 1 dan Gambar 2. Pada Gambar 1 menunjukkan plot IHK Kota Kediri yang mengandung pola tren. Sedangkan pada Gambar 2 menunjukkan plot IHK Kota Kediri yang mengandung pola musiman. Berdasarkan analisis deskriptif, diperoleh bahwa IHK Kota Kediri periode Januari 2012 hingga Desember 2021 mengandung unsur tren dan musiman.
Data pipa yang digunakan ialah sebagaimana ditampilkan pada Tabel 1. Pada Tabel 1 dapat dilihat bahwa panjang pipa sebenarnya adalah 142.737 km. Namun pada tugas akhir kali ini dilakukan asumsi Panjang pipa sepanjang 12,192 m. Asumsi ini didasarkan pada beberapa referensi perhitungan pipa dimana untuk Panjang pipa yang di Analisa sepanjang 15OD.

## C. Pemulusan dari Masing-Masing Metode
Pemulusan masing-masing metode dilakukan menggunakan software Rstudio, dengan menguji parameter berbeda. Berdasarkan batasan parameter yang disarankan pada [makridakis], parameter yang diuji coba adalah kombinasi dari 0,1;  0,15; dan 0,2 . Parameter yang diuji coba pada metode Holt’s exponential smoothing yaitu: (𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,15) , (𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,2) , (𝛼𝛼 = 0,15; 𝛽𝛽 = 0,1) , (𝛼𝛼 = 0,15; 𝛽𝛽 = 0,2) , (𝛼𝛼 = 0,2; 𝛽𝛽 = 0,1) , (𝛼𝛼 = 0,2; 𝛽𝛽 = 0,15) . Parameter yang diuji coba pada metode Holt-Winters exponential smoothing yaitu: (𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,15; 𝛾𝛾 = 0,2) ,
(𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,2; 𝛾𝛾 = 0,15) , (𝛼𝛼 = 0,15; 𝛽𝛽 = 0,1; 𝛾𝛾 =
0,2) , (𝛼𝛼 = 0,15; 𝛽𝛽 = 0,2; 𝛾𝛾 = 0,1) , (𝛼𝛼 = 0,2; 𝛽𝛽 = 0,1; 𝛾𝛾 = 0,15) , (𝛼𝛼 = 0,2; 𝛽𝛽 = 0,15; 𝛾𝛾 = 0,1) . Pemulusan dilakukan dari periode Januari 2012 hingga Desember 2021, menggunakan 18 model dengan parameter berbeda.
Pada Tabel 3 disajikan contoh pemulusan pada model Holt’s exponential smoothing ( 𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,15 ).  Pada Tabel 4 disajikan contoh pemulusan pada model Holt-Winters exponential smoothing aditif ( 𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,15, 𝛾𝛾 = 0,2 ). Pada Tabel 5 disajikan contoh pemulusan pada model Holt- Winters exponential smoothing multiplikatif ( 𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,15, 𝛾𝛾 = 0,2 ).

## D. Uji Akurasi
Hasil pemulusan pada 18 model yang telah diuji coba perlu dilakukan uji akurasi untuk memperoleh model terbaik. Uji akurasi menggunakan software Rstudio diperoleh hasil sebagaimana ditampilkan pada Tabel 6 dengan menyajikan tiga model hasil uji akurasi yang paling akurat. Gambar 3 merupakan plot pemulusan IHK dari tiga model dengan akurasi paling akurat dari masing-masing metode.

## E. Peramalan IHK menggunakan Model Terbaik dari
Masing-Masing Metode
Berdasarkan hasil uji akurasi, diperoleh tiga model dengan akurasi paling akurat yaitu Holt ( 𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,15 ) sebagai model 1, Holt-Winters (HW) aditif ( 𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,15, 𝛾𝛾 = 0,2 ) sebagai model 2, dan HW multiplikatif ( 𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,15, 𝛾𝛾 = 0,2 ) sebagai model 3. Tiga model tersebut digunakan untuk meramalkan IHK periode Januari hingga April 2022 untuk menentukan model terbaik.
Pada Tabel 7 disajikan hasil peramalan dari tiga model yang telah dipilih pada uji akurasi. Di antara tiga model tersebut, kemudian dilakukan uji akurasi dengan membandingkan hasil peramalan dengan data aktual IHK yang telah dirilis. Data aktual IHK Kota Kediri periode Januari hingga April 2022 adalah 107,56, 107,77, 108,23, dan 109,47.
Pada Tabel 8 disajikan hasil uji akurasi data aktual dengan hasil peramalan IHK. Berdasarkan Tabel 8, diperoleh bahwa model 3 atau model Holt-Winters exponential smoothing multiplikatif ( 𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,15, 𝛾𝛾 = 0,2 ) merupakan model terbaik dengan akurasi paling akurat.
Pada Tabel 9 disajikan  data aktual dan hasil peramalan IHK menggunakan model terbaik.
Gambar 4 merupakan plot peramalan IHK menggunakan model terbaik yaitu model Holt-Winters exponential smoothing multiplikatif ( 𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,15, 𝛾𝛾 = 0,2 ).

## F. Peramalan Inflasi Berdasarkan Hasil Peramalan IHK
Hasil peramalan IHK periode Januari hingga April 2022 menggunakan model terbaik kemudian digunakan untuk memperoleh inflasi pada periode tersebut. Berikut contoh perhitungan inflasi periode Januari 2022 menggunakan persamaan (1).
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝐽𝐽𝐽𝐽𝑛𝑛𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽 = 𝐻𝐻 𝐽𝐽𝐽𝐽𝑛𝑛𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽 − 𝐻𝐻 𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝑚𝑚𝐷𝐷𝐷𝐷𝐽𝐽 𝐻𝐻 𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝑚𝑚𝐷𝐷𝐷𝐷𝐽𝐽 × 100%
= 103,70 − 105,76 105,76 × 100%

## =   −1,95%.
Diperoleh peramalan inflasi periode Januari 2022 adalah - 1,95%, dengan cara yang sama, diperoleh peramalan inflasi periode Februari hingga April 2022 adalah 0,5%, 0,35%, dan 0,07%.
Pada Tabel 10 disajikan data aktual dan hasil peramalan inflasi Kota Kediri periode Januari hingga April 2022. Uji akurasi antara data aktual dan hasil peramalan inflasi menggunakan software Rstudio, diperoleh MAPE sebesar 2,04% dan MAD sebesar 0,96. Peramalan inflasi berdasarkan hasil peramalan IHK memberikan hasil dengan akurasi yang sangat baik

## G. Uji Parameter Lain
Peneliti mencoba menggunakan parameter lain selain yang telah ditetapkan menggunakan metode yang sama dengan model terbaik, yaitu metode Holt-Winters exponential smoothing. Parameter yang diuji coba merupakan kombinasi dari (0,1, 0,5, dan 0,9), yaitu (𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,5; 𝛾𝛾 = 0,9) , (𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,9; 𝛾𝛾 = 0,5) , (𝛼𝛼 = 0,5; 𝛽𝛽 = 0,1; 𝛾𝛾 = 0,9) , (𝛼𝛼 = 0,5; 𝛽𝛽 = 0,9; 𝛾𝛾 = 0,1) , (𝛼𝛼 = 0,9; 𝛽𝛽 = 0,1; 𝛾𝛾 = 0,5) , (𝛼𝛼 = 0,9; 𝛽𝛽 = 0,5; 𝛾𝛾 = 0,1) . Uji parameter lain dilakukan dengan tahap yang sama seperti pencarian model terbaik pada pembahasan sebelumnya.
Gambar 5 merupakan plot peramalan dari parameter lain. Terlihat bahwa parameter pemulusan stasioner memberikan pengaruh paling besar terhadap performa peramalan. Pemberian parameter 𝛼𝛼 yang sama dengan parameter 𝛽𝛽 dan 𝛾𝛾 berbeda, tidak memberikan perubahan yang signifikan seperti yang ditunjukkan oleh garis berwarna biru dan merah. Sebaliknya, pemberian parameter 𝛽𝛽 dan 𝛾𝛾 yang sama dengan parameter 𝛼𝛼 berbeda, memberikan perubahan yang signifikan seperti yang ditunjukkan oleh garis berwarna biru dan ungu.
Berdasarkan uji akurasi, diperoleh bahwa model Holt- Winters  exponential smoothing multiplikatif ( 𝛼𝛼 = 0,5; 𝛽𝛽 = 0,9, 𝛾𝛾 = 0,1 ) merupakan model dengan hasil akurasi paling baik yaitu MAPE sebesar 2,38% dan MAD sebesar 2,71. Pada Tabel 11 disajikan data aktual dan hasil peramalan IHK menggunakan model dengan parameter lain yaitu model Holt-Winters exponential smoothing multiplikatif (𝛼𝛼 = 0,5; 𝛽𝛽 = 0,9; 𝛾𝛾 = 0,1) . Uji akurasi antara data aktual dan hasil peramalan yaitu MAPE sebesar 1,10% dan MAD sebesar 1,19.
Gambar 6 merupakan plot peramalan IHK menggunakan model dengan parameter lain.
Pada Tabel 12 disajikan data aktual dan hasil peramalan inflasi berdasarkan peramalan IHK menggunakan model
Holt-Winters exponential smoothing multiplikatif (𝛼𝛼 = 0,5; 𝛽𝛽 = 0,9; 𝛾𝛾 = 0,1) . Uji akurasi antara data aktual dan hasil peramalan yaitu MAPE sebesar 4,02% dan MAD sebesar 1,23.
Berdasarkan uji parameter lain, diperoleh bahwa peramalan inflasi berdasarkan peramalan IHK menggunakan model terbaik yaitu Holt-Winters exponential smoothing multiplikatif ( 𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,15, 𝛾𝛾 = 0,2 ) lebih akurat dibanding dengan model Holt-Winters exponential smoothing multiplikatif (𝛼𝛼 = 0,5; 𝛽𝛽 = 0,9; 𝛾𝛾 = 0,1) .

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, diperoleh kesimpulan sebagai berikut:  (1)  Model terbaik untuk meramalkan IHK Kota Kediri periode Januari hingga April 2022 adalah model Holt-Winters exponential smoothing ( 𝛼𝛼 = 0,1; 𝛽𝛽 = 0,15, 𝛾𝛾 = 0,2 ).  (2)  Hasil peramalan inflasi Kota Kediri periode Januari hingga April 2022 berdasarkan hasil peramalan IHK adalah -1,95%, 0,50%, 0,35%, dan 0,07%.
Saran untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut: (1)  Bagi pemerintah daerah dan TPID Kota Kediri, disarankan untuk melakukan peramalan IHK guna mengetahui perkiraan IHK  di masa mendatang. Dengan
mengetahui perkiraan IHK, inflasi dapat diketahui lebih awal sebagai dasar dalam menentukan kebijakan yang tepat dalam mengendalikan inflasi Kota Kediri.  (2)  Bagi peneliti selanjutnya, disarankan untuk mencoba menggunakan metode  berbeda dalam proses peramalan IHK untuk mengetahui performa peramalan yang lebih bervariasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[ 1]  BPS Kota Kediri, Kota Kediri Dalam Angka 2021 . Kediri: BPS Kota Kediri, 2021.
[2] BPS Kota Kediri, Tabel Indeks Harga Konsumen Umum Kota Kediri . Kediri: BPS Kota Kediri, 2021.
[3] N. Edike and J. Odunayo Braimah, “Comparative study of some time series models on the monthly consumer price index (cpi) of consumer goods company in nigeria,” Academic Journal of Statistics and Mathematics , vol. 7, no. 7, pp. 1–15, Jul. 2021, [Online]. Available: www.cirdjournal.com/index.php/ajsm:
[4] Y. J. Mgale, Y. Yan, and S. Timothy, “A comparative study of ARIMA and holt-winters exponential smoothing models for rice price forecasting in tanzania,” Open Access Library Journal , vol. 08, no. 05, pp. 1–9, 2021, doi: 10.4236/oalib.1107381.
[5] C. Beaumont, S. Makridakis, S. C. Wheelwright, and V. E. McGee, “Forecasting: methods and applications,” J Oper Res Soc , vol. 35, no. 1, p. 79, Jan. 1984, doi: 10.2307/2581936.
[6] S. Wardah and Iskandar, “Analisis peramalan penjualan produk keripik pisang kemasan bungkus (studi kasus : home industry arwana food tembilahan),” Jurnal Teknik Industri , vol. XI, no. 3, pp. 135– 142, Sep. 2016.