JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1342 - 1350

## PREDIKSI DATA INDEKS HARGA KONSUMEN PROVINSI RIAU BERBASIS TIME SERIES DENGAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Dina Septiawati 1) , Siska Kurnia Gusti 2) , Fadhilah Syafria 3) , Yusra 4) , Eka Pandu Cynthia 5) 1,2,3,4,5) Teknik Informatika, Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl. H.R. Soebrantas No. 155 Km 15, Simpang Baru, Tampan, Pekanbaru e-mail: 11751201051@students.uin-suska.ac.id 1) , siskakurniagusti@uin-suska.ac.id 2) , fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id 3) yusra@uin-suska.ac.id 4) , eka.pandu.cynthia@uin-suska.ac.id 5)

## ABSTRAK
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.
Kata Kunci: Double Exponential Smoothing, Indeks Harga Konsumen, Prediksi.

## ABSTRACT
The Consumer Price Index is a that calculates the average change in the price of goods and services. This study uses data on the Riau Province Consumer Price Index from January 1999 to December 2021, which is sourced from the official website of the Central Statistics Agency of Riau Province. This study aims to provide an overview of the development of the consumer price index whether it has increased or decreased so that it can be used as material for evaluating policies to be taken by the government,  private  sector,  and  monetary  authorities.  The  stages  for  prediction  using  the  double  exponential  smoothing method  are  calculating  the  single  smoothing  value,  calculating  the  double  smoothing,  calculating  the  smoothing  constant value, calculating the trend coefficient value, and making predictions. To test the prediction is done by calculating the mean absolute percentage error. Based on the calculations that have been done, the result of the prediction of the consumer price index value of 105,17 with an alpha of 0,6 is worth 3,132646%. It can be concluded that the double exponential smoothing method has a good ability to predict the value of the consumer price index.
Keywords: Consumer Price Index, Double Exponential Smoothing, prediction.

## I. PENDAHULUAN
ndonesia merupakan negara dengan potensi ekonomi yang tinggi dan semakin diakui oleh dunia internasional. Indonesia adalah ekonomi terbesar di Asia Tenggara dan memiliki banyak karakteristik yang menjadikannya tempat  yang  baik  untuk  mengalami  perkembangan  ekonomi.  Pertumbuhan  yang  cukup  tinggi  salah  satunya didukung  oleh  sektor  keuangan,  baik  perbankan  maupun  non  bank.  Hal  ini  dapat  berimbas  pada  Indeks  Harga Konsumen (IHK) yang bersumber pada komoditas barang atau jasa dan dapat berpengaruh pada perhitungan IHK yang berdasar pada Survei Biaya Hidup (SBH)[1]. Indeks Harga Konsumen (IHK) pertama kali dibuat pada tahun 1913  dan telah diterbitkan secara rutin  sejak  harga  sejumlah  barang  dan jasa  dari  suatu  wadah  pasar  dari suatu periode ke periode lainnya[9]. Di Indonesia sendiri, IHK pertama kali dipublikasikan pada tahun 1950. IHK sudah mengalami perubahan beberapa kali, baik tentang cakupan kota, tahun dasar, paket komoditas, maupun metode perhitungan.
IHK merupakan indeks yang menghitung rata-rata perubahan harga dari suatu paket barang dan jasa dikonsumsi oleh rumah tangga dalam kurun waktu tertentu. IHK merupakan indikator yang digunakan untuk mengukur tingkat inflasi.  Perubahan  IHK  dari  waktu  ke  waktu  menggambarkan  tingkat  kenaikan  (inflasi)  atau  tingkat  penurunan (deflasi) dari barang dan jasa[3]. Perubahan IHK merupakan indikator ekonomi makro yang cukup penting untuk memberikan gambaran tentang perkembangan harga dari barang dan jasa yang biasa dikonsumsi oleh masyarakat.
I

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1342 - 1350
Perhitungan  IHK  dilakukan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  setiap  bulan  berdasarkan  Survei  Biaya  Hidup (SBH).  SBH tersebut digunakan sebagai dasar untuk menentukan paket komoditas, penimbang dan tahun dasar dalam pengolahan IHK. Perhitungan IHK dilakukan untuk merekam perubahan harga beli ditingkat konsumen dari sekelompok tetap barang dan jasa yang pada umumnya dikonsumsi masyarakat. Observasi harga dilakukan secara harian, mingguan, dua mingguan dan bulanan. Dari setiap kota, beberapa pasar tradisional dan pasar modern dipilih untuk  mewakili  harga-harga  dalam  kota  tersebut.  Data  harga  masing-masing  komoditi  diperoleh  dari  3  atau  4 tempat penjualan yang didatangi oleh petugas pengumpul data dengan wawancara langsung . Data yang digunakan dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  situs  resmi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  Riau.  BPS  Provinsi  Riau secara rutin setiap bulan mengumpulkan data harga pengeluaram rumah tangga yang mencakup beberapa daerah diantaranya kota Pekanbaru, Dumai dan Tembilahan[2].
Dalam  penelitian  ini  akan  berfokus  pada  IHK  Provinsi  Riau  karena  perlu  adanya  prediksi  nilai  IHK  yang bertujuan untuk memberikan gambaran tentang perkembangan IHK apakah mengalami inflasi atau deflasi sehingga dapat  dijadikan  sebagai  bahan  evaluasi  kebijakan  yang  akan  diambil  oleh  pihak  pemerintah,  swasta  maupun pemegang otoritas  moneter.  Prediksi  dengan menggunakan metode  double exponential  smoothing  telah  banyak digunakan dalam beberapa penelitian sebelumnya. Diantaranya penelitian yang dilakukan oleh Fajar [4] berjudul “Perbandingan  Metode  Double  Exponential  Smoothing  dengan  Triple  Exponential  Smoothing  pada  Peramalan Penjualan  Rokok”  menyebutkan  bahwa  metode  double  exponential  smoothing  lebih  akurat  dibandingkan  triple exponential  smoothing.  Terdapat  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  mengenai  prediksi  indeks  harga konsumen. Diantaranya penelitian yang dilakukan oleh Dewi dkk [5] berjudul “Prediksi Indeks Harga Konsumen Kelompok  Perumahan,  Air,  Listrik,  Gas,  dan  Bahan  Bakar  menggunakan  metode  Support  Vektor  Regression” menyebutkan  bahwa  perkembangan  inflasi  IHK  di  Indonesia  dalam  kurun  waktu  10  tahun  terakhir  mengalami lonjakan kenaikan inflasi, sehingga diperlukan prediksi untuk mempermudah proses pengambilan keputusan dalam mengantisipasi  terjadinya  inflasi.  Maka  penulis  mencoba  melakukan  prediksi  Indeks  Harga  Konsumen  dengan metode Double Exponential Smoothing yang diharapkan dapat membantu dan memberikan bahan pertimbangan untuk pengambilan keputusan kebijakan dimasa mendatang yang berkaitan dengan persoalan stabilitas ekonomi dan harga di Provinsi Riau.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Prediksi
Prediksi merupakan kegiatan untuk memperkirakan aoa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Proses perkiraan pengukuran berdasarkan data yang relevan dengan masa lalu dan di analisis secara ilmiah menggunakan metode  statistika  yang  bertujuan  untuk  memperbaiki  peristiwa  yang  akan  terjadi  pada  masa  yang  akan  datang. Dengan kata lain prediksi bertujuan untuk mendapatkan perkiraan yang bisa meminimumkan kesalahan prediksi (forecast  error)  yang  biasanya  diukur  dengan  Standard  Error  Estimate  (SEE),  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE), dan lain sebagainya[6].

## B. Data Time Series
Data time series (runtun waktu) adalah data yang ditampilkan berdasarkan waktu, seperti data bulanan, data harian, data mingguan, data tahunan, atau jenis waktu adalah adanya  rentang waktu tertentu dan bukannya data pada satu waktu tertentu[7]. Analisis time series adalah analisis yang mempertimbangkan pengaruh waktu secara beruntun. Sedangkan deret waktu itu sendiri adalah data yang dikumpulkan berdasarkan urutan dan interval waktu tertentu, seperti dalam jam, hari, minggu, bulan, kuartal, semester, dan tahun[8].

## C. Analisa Kebutuhan Data
Analisa  kebutuhan  data  dilakukan  untuk  menentukan  data  masukan  apa  saja  yang  akan  digunakan  serta menentukan pembagian data. Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series (runtun waktu)  bulanan  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK)  Provinsi  Riau.  Data  yang  di  proses  yaitu  data  IHK  dari  bulan Januari tahun 1999 sampai dengan bulan Desember tahun 2021 dengan total keseluruhan 276 data. Data IHK akan diprediksi menggunakan data masa lalu yang akan dianalisa untuk memprediksi suatu nilai pada masa yang akan datang. Berikut data IHK dapat dilihat pada tabel 1:
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1342 - 1350
TABEL  1 DATA INDEKS HARGA KONSUMEN TAHUN 1999 SAMPAI DENGAN 2010 Bulan Tahun 1999 Tahun 2000 Tahun 2001 Tahun 2002 Tahun 2003 Tahun 2004 Tahun 2005 Tahun 2006 Tahun 2007 Tahun 2008 … Tahun 2021 Januari 205,88 210,15 232,25 270,44 299,20 113,08 123,94 143,76 156,13 166,31 … 105,62 Februari 207,48 213,34 233,65 275,58 300,07 113,45 123,69 144,17 157,37 166,31 … 105,28 Maret 206,87 212,09 234,21 274,14 299,41 113,42 125,44 144,01 157,57 170,21 … 105,39 April 205,19 211,69 234,51 274,77 298,28 114,99 126,07 143,88 156,14 169,85 … 105,55 Mei 206,23 211,70 238,27 275,69 298,60 116,43 125,12 144,23 155,23 170,72 … 105,63 Juni 207,36 211,63 244,26 274,89 298,96 117,33 125,61 145,29 155,22 108,78 … 105,62 Juli 203,54 216,30 249,14 278,22 299,74 118,40 127,39 145,93 155,95 110,22 … 105,91 Agustus 201,46 217,67 249,48 281,46 301,34 118,66 128,86 146,98 156,49 111,55 … 105,79 September 201,18 216,13 252,12 283,11 303,76 118,86 129,27 147,05 158,20 112,23 … 105,99 Oktober 201,18 219,36 253,66 284,15 306,22 119,45 140,55 146,50 159,48 112,77 … 106,33 November 200,85 223,36 257,60 287,62 308,91 120,54 144,02 148,62 160,84 112,88 … 106,73 Desember 207,23 228,66 262,17 292,73 312,21 122,08 142,96 151,99 163,43 112,85 … 106,78

## D. Analisa Metode
Exponential  Smoothing adalah  salah  satu  prosedur  dengan  mengulang  perhitungan  secara  terus  menerus menggunakan data abservasi terbaru. Setiap data yang digunakan pada metode ini diberi bobot yang disimbolkan alpha, dimana bobot ini ditentukan secara bebas dengan trial and error. Nilai alpha berkisar antara 0 sampai 1. Nilai alpha yang menghasilkan nilai tingkat kesalahan yang paling kecil akan dipilih untuk digunakan dalam prediksi.
Metode Double Exponential Smoothing merupakan model linear yang dikemukakan oleh Brown, yaitu metode dengan  penambahan  nilai pemulusan  ganda  untuk  nilai-nilai pemulusan tunggal  serta  hanya menggunakan  satu parameter.  Metode ini  digunakan  ketida  data mennjukkan  adanya  trend dan  tidak  memperhitungkan  komponen musiman. Rumus yang dipakai dalam implementasi double exponential smoothing adalah sebagai berikut[10]: a. Menghitung nilai pemulusan tunggal (single smoothing)
𝑆 ′ 𝑡 = 𝑎𝑋𝑡 + (1 − 𝑎 ) 𝑆 ′ 𝑡 − 1
(1)
b. Menghitung nilai pemulusan ganda (double smoothing)
𝑆 ′′ 𝑡 = 𝑎𝑆 ′ 𝑡 + (1 − 𝑎)𝑆 ′ 𝑡 − 1
(2)
c. Menentukan nilai konstanta pemulusan
𝑎𝑡 = 2𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆′′𝑡
(3)
d. Menentukan nilai kofisien trend
𝑏𝑡 = 𝑎 1 − 𝑎 + (𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡) (4)

## e. Melakukan prediksi
𝐹𝑡 + 𝑚 = 𝑎𝑡 + 𝑏𝑡(𝑚) (5)
Keterangan  dari  rumus  diatas  yaitu  dimana S’t merupakan  nilai  pemulusan  tunggal, S’’t merupakan  nilai pemulusan ganda, at merupakan nilai konstanta pemulusan pada periode t, bt merupakan nilai kofisien trend pada periode t, m merupakan jumlah periode ke depan yang akan diprediksi, dan Ft+m merupakan prediksi ke-m periode. Ketepatan  metode  prediksi  dilihat  dari  kesalahan  prediksi.  Kesalahan  prediksi  merupakan  ukuran  ketepatan suatu prediksi. Pada penelitian ini nilai ketepatan prediksi (perhitungan nilai error) menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). MAPE adalah nilai rata-rata perbedaan absolut yang ada diantara nilai prediksi dan nilai relalisasi yang disebutkan sebagai hasil persenan dari nilai realisasi. Rumus yang digunakan dalam menghitung nilai MAPE sebagai berikut[11]:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100%
𝑛 ∑ | 𝑋𝑡 − 𝐹𝑡 + 𝑚 𝑋𝑡 | 𝑛 𝑡=1 (6)
Dimana Xt merupakan data sebenarnya pada periode ke- t , Ft+m merupakan nilai prediksi pada periode ke- t , dan n merupakan banyaknya periode waktu.
Semakin kecil nilai MAPE berarti nilai taksiran semakin mendekati nilai sebenarnya. Metode yang digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu  Double  Exponential  Smoothing,  sehingga  nilai  MAPE  ini  digunakan  untuk  mencari parameter a dengan cara trial and error. Nilai yang diperoleh dari evaluasi ini menunjukkan kemampuan dalam prediksi, seperti yang ditunjukkan dalam kriteria MAPE pada tabel berikut[11]:
TABEL  2 KRITERIA MEAN ABSOLUTE PERCENTAGE ERROR (MAPE)

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1342 - 1350
MAPE Kategori Kemampuan Prediksi < 10% Sangat Baik 10% - 20% Baik 20% - 50% Cukup > 50% Buruk

## III. PEMBAHASAN

## A. Penerapan Metode Double Exponential Smoothing
Berikut merupakan langkah-langkah atau tahapan dalam prediksi Indeks Harga Konsumen (IHK) Provinsi Riau dengan menggunakan metode Double Exponential Smoothing dapat dilihat pada gambar 1:

## Gambar 1 Tahapan Metode Double Exponential Smoothing
Penjelasan flowchart diatas sebagai berikut:
a. Pada tahap pertama ialah menetapkan nilai t = 2 atau dimulai pada periode 2.
b. Masukkan data data aktual Xₜ pada periode 2.
c. Menghitung  pemulusan  tunggal  dengan  memasukkan  nilai  alpha  dikali  dengan  data  aktual  ditambah dengan 1 dikurang alpha dikali dengan Sʹₜ yang sebelumnya.
d. Menghitung pemulusan ganda dengan memasukkan nilai alpha dikali dengan hasil Sʹₜ ditambah dengan 1 dikurang alpha dikali dengan S"ₜ yang sebelumnya.
e. Menghitung konstanta a ₜ didapat dari perhitungan 2 dikali dengan hasil Sʹₜ dikurangi dengan S"ₜ.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1342 - 1350
f. Menghitung  nilai  kofisien  trend  bₜ  didapat  dari  perhitungan  alpha  dibagi  dengan  1  dikurang  alpha dikalikan dengan hasil pengurangan Sʹₜ dan S"ₜ.
g. Menjumlahkan nilai a ₜ dan bₜ dikalikan dengan m untuk mendapatkan hasil prediksi.
h. Menampilkan nilai Sʹₜ, S"ₜ, a ₜ, bₜ, dan Fₜ. Setelah ditampilkan akan dilihat apakah t = 276 jika ya, maka perhitungan selesai dan akan diproses ke nilai persentase errornya. Jika tidak, maka akan kembali ke awal hingga t = 276.
Proses prediksi dengan metode double exponential smoothing. Tahap awal perhitungan:
Sʹ ₜ = S ₁ " = X ₁ = 205,88 Perhitungan untuk pemulusan tunggal sebagai berikut : Sʹ ₂ = a .X ₂ + (1- a )( Sʹ ₁ ) = (0,6 x 207,48) + ((1 - 0,6) x 205,88) = 206,84 Sʹ ₃ = a .X ₃ + (1- a )( Sʹ ₂ ) = (0,6 x 206,87) + ((1 – 0,6) x 206,84) = 206,86 Sʹ ₄ = a .X ₄ + (1- a )( Sʹ ₃ ) = (0,6 x 205,19) + ((1 – 0,6) x 206,86) = 205,86 Sʹ ₅ = a .X ₅ + (1- a )( Sʹ ₄ ) = (0,6 x 206,23) + ((1 – 0,6) x 205,86) = 206,08 … Sʹ ₂₇₆ = a .X ₂₇₆ + (1- a )( Sʹ ₂₇₅ ) = (0,6 x 106,78) + ((1 – 0,6) x 106,50) = 106,67 Perhitungan untuk pemulusan ganda sebagai berikut: S" ₂ = ɑ. Sʹ ₂ + (1 - ɑ).( S" ₁ ) = (0,6 x 206,84) + ((1 – 0,6) x 205,88) = 206,46 S" ₃ = ɑ. Sʹ ₃ + (1 - ɑ).( S" ₂ ) = (0,6 x 206,86) + ((1 – 0,6) x 206,46) = 206,70 S" ₄ = ɑ. Sʹ ₄ + (1 - ɑ).( S" ₃ ) = (0,6 x 205,86) + ((1 – 0,6) x 206,70) = 206,19 S" ₅ = ɑ. Sʹ ₅ + (1 - ɑ).( S" ₄ ) = (0,6 x 206,08) + ((1 – 0,6) x 206,19) = 206,13 … S" ₂₇₆ = ɑ. Sʹ ₂₇₆ + (1 - ɑ).( S" ₂₇₅ ) = (0,6 x 106,67) + ((1 – 0,6) x 106,32) = 106,53 Perhitungan untuk nilai konstanta pemulusan sebagai berikut : ɑ ₁ = 2 Sʹ ₁ - S" ₁ = (2 x 205,88) – 205,88 = 205,88 ɑ ₂ = 2 Sʹ ₂ - S" ₂ = (2 x 206,84) – 206,46 = 207,22 ɑ ₃ = 2 Sʹ ₃ - S" ₃ = (2 x 206,86) – 206,70 = 207,02 ɑ ₄ = 2 Sʹ ₄ - S" ₄ = (2 x 205,86) – 206,19

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1342 - 1350
= 205,52 ɑ ₅ = 2 Sʹ ₅ - S" ₅ = (2 x 206,08) – 206,13 = 206,04 … ɑ ₂₇₆ = 2 Sʹ ₂₇₆ - S" ₂₇₆ = (2 x 106,67) – 106,53 = 106,81 Perhitungan untuk nilai kofisien trend sebagai berikut: b ₁ = ɑ/(1 −  ɑ) + (Sʹ ₁ - S" ₁ ) = 0,6/(1 −  0,6) + (205,88 – 205,88) = 1,50 b ₂ = ɑ/(1 −  ɑ) + (Sʹ ₂ - S" ₂ ) = 0,6/(1 −  0,6) + (206,52 – 206,14) = 1,88 b ₃ = ɑ/(1 −  ɑ) + (Sʹ ₃ - S" ₃ ) = 0,6/(1 −  0,6) + (206,66 – 206,35) = 1,66 b ₄ = ɑ/(1 −  ɑ) + (Sʹ ₄ - S" ₄ ) = 0,6/(1 −  0,6) + (206,07 – 206,24) = 1,16 b ₅ = ɑ/(1 −  ɑ) + (Sʹ ₅ - S" ₅ ) = 0,6/(1 −  0,6) + (206,14 – 206,20) = 1,46 … b ₂₇₆ = ɑ/(1 −  ɑ) + (Sʹ ₂₇₆ - S" ₂₇₆ ) = 0,6/(1 −  0,6) + (106,50 – 106,21) = 1,64 Perhitungan prediksi sebagai berikut: F ₂ = F ₁ ₊ ₁ = ɑ ₁ + b ₁ (1) = 205,88 + (1,50 x 1) = 207,38 F ₃ = F ₂ ₊ ₁ = ɑ ₂ + b ₂ (1) = 207,22 + (1,88 x 1) = 209,11 F ₄ = F ₃ ₊ ₁ = ɑ ₃ + b ₃ (1) = 207,02 + (1,66 x 1) = 208,68 F ₅ = F ₄ ₊ ₁ = ɑ ₄ + b ₄ (1) = 205,52 + (1,16 x 1) = 206,69 … F ₂₇₆ = F ₂₇₅ ₊ ₁ = ɑ ₂₇₅ + b ₂₇₅ (1) = 106,69 + (1,69 x 1) = 108,38 Dalam prediksi ini, periode 2 sampai dengan periode 277 menggunakan nilai m = 1. Sedangkan pada periode 278 menggunakan nilai m = 2 dan seterusnya.
F ₂₇₇ = F ₂₇₆ ₊ ₁ = ɑ ₂₇₆ + b ₂₇₆ (1) = 106,81 + (1,64 x 1) = 105,17 F ₂₇₈ = F ₂₇₆ ₊ ₁ = ɑ ₂₇₆ + b ₂₇₆ (2) = 106,81 + (1,64 x 2) = 110,09 Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  prediksi  pada  periode  ke-277  yaitu  105,17,  dan  pada  periode  ke-278  yaitu 110,09.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1342 - 1350
Berikut adalah hasil perhitungan untuk prediksi nilai indeks harga konsumen dengan metode double exponential smoothing secara keseluruhan, dapat dilihat pada tabel 3.
TABEL  3 HASIL PERHITUNGAN PREDIKSI DENGAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
t Xₜ Sʹ S" a ₜ bₜ Fₜ ₊ ₜ 1 205,88 205,88 205,88 205,88 1,50 2 207,48 206,84 206,46 207,22 1,88 207,38 3 206,87 206,86 206,70 207,02 1,66 209,11 4 205,19 205,86 206,19 205,52 1,16 208,68 5 206,23 206,08 206,13 206,04 1,46 206,69 6 207,36 206,85 206,56 207,14 1,79 207,49 7 203,54 204,86 205,54 204,18 0,82 208,93 8 201,46 202,82 203,91 201,73 0,41 205,01 9 201,18 201,84 202,67 201,01 0,67 202,15 10 201,18 201,44 201,93 200,95 1,01 201,68 11 200,85 201,09 201,42 200,75 1,16 201,96 12 207,23 204,77 203,43 206,11 2,84 201,91 … … … … … … … 276 106,78 106,67 106,53 106,81 1,64 108,38

## B. Pengujian
Setelah  perhitungan  menggunakan  Double  Exponential  Smoothing,  langkah  selanjutnya  tahap  pengujian  dengan menghitung  rata-rata  kesalahan  menggunakan  rumus  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  yang  mana  akan  diambil kesimpulan  prediksi  dengan  hasil  nilai  MAPE  terkecil.  Pengujian  dilakukan  dengan  cara  menghitung  kesalahan  prediksi (percentage error) dengan data aktual. Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 4.
TABEL  4 NILAI MAPE Alpha MAPE 0,1 11,04351 0,2 7,104598 0,3 5,157876 0,4 4,095366 0,5 3,372847 0,6 3,132646 0,7 3,286201 0,8 4,103588 0,9 7,40838
Dapat disimpulkan dalam prediksi data indeks harga konsumen, nilai MAPE yang terkecil terdapat pada alpha 0,6 dengan nilai MAPE 3,132646% dan dengan hasil prediksi indeks harga konsumen pada bulan Januari tahun 2022 yaitu 105,17 dan bulan Februari tahun 2022 yaitu 110,09.

## C. Implementasi Sistem
Implementasi sistem bertujuan untuk mempermudah pengoperasian perhitungan metode dan pemahaman bagi pengguna. Berikut implementasi tampilan untuk halaman data Indeks Harga Konsumen (IHK). Pada halaman ini digunakan  untuk  mengolah  data  meliputi  menu  tambah,  edit,  dan  hapus.  Menu  tambah  digunakan  untuk menambahkan  data  IHK,  menu  edit  digunakan  untuk  mengubah  data  IHK,  dan  menu  hapus  digunakan  untuk menghapus data IHK. Tampilan halaman data dapat dilihat pada gambar b berikut.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1342 - 1350

## Gambar 2 Implementasi Halaman Data
Berikut  implementasi  tampilan  untuk  halaman  prediksi  nilai  IHK.  Pada  halaman  ini  digunakan  untuk memprediksi nilai indeks harga konsumen dan terdapat menu hitung. Menu hitung digunakan untuk menghitung data aktual untuk diprediksi dengan memasukkan nilai alpha yang diinginkan. Tampilan halaman prediksi dapat dilihat pada gambar c berikut.

## Gambar 3 Implementasi Halaman Prediksi

## D. Pengujian Manual dan Pengujian Menggunakan Sistem
Hasil perhitungan metode Double Exponential Smoothing yang diperoleh dengan menggunakan perhitungan secara  manual  maupun  perhitungan  secara  sistem  menggunakan  276  data  menunjukkan  hasil  yang  sama,  yaitu parameter a (alpha) terbaik adalah 0,6 dengan nilai MAPE sebesar 3,132646%.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasl  analisa  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  maka  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Parameter a (alpha) terbaik yang didapat untuk prediksi Indeks Harga Konsumen Provinsi Riau dari bulan Januari tahun 1999 sampai dengan bulan Desember tahun 2021 adalah a = 0,6 dengan nilai MAPE sebesar
3,132646% dan dipilih dengan cara trial and error.
2. Hasil prediksi Indeks Harga Konsumen Provinsi Riau dari bulan Januari tahun 1999 sampai dengan bulan Desember  tahun  2021  menggunakan  parameter a =  0,6  dengan  metode  Double  Exponential  Smoothing menunjukkan bahwa nilai Indeks Harga Konsumen Provinsi Riau mengalami penurunan, dimana diramalkan bulan Januari tahun 2022 sebesar 105,17 dan bulan februari tahun 2022 sebesar 110,09.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1342 - 1350

## D AFTAR P USTAKA
[1] F.  Sumantri  and  U.  Latifah,  “Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Indeks  Harga  Konsumen,”  vol.  3,  pp.  25–34,  2019,  [Online].  Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/widyacipta
[2] “Badan Pusat Statistik Provinsi Riau,” https://riau.bps.go.id/ , 2020. [3] “Badan Pusat Statistik Provinsi Riau,” https://riau.bps.go.id/ , 2021.
[4] F.  R.  Perdana,  “Perbandingan  Metode  DES  (Double  Exponential  Smoothing)  Dengan  TES  (Triple  Exponential  Smoothing)  Pada  Peramalan Penjualan Rokok (Studi Kasus Toko Utama Lumajang)”.
[5] 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
[6] A. R. Dimashanti and Sugiman, “Peramalan Indeks Harga Konsumen Kota Semarang Menggunakan SARIMA Berbantuan Software Minitab,” PRISMA , vol. 4, pp. 565–576, 2021, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
[7] A. Gunaryati, Fauziah, and S. Andryana, “Perbandingan Metode-Metode Peramalan Statistika Untuk Data Indeks Harga Pangan,” 2018.
[8] D. Aprilia, “Penerapan Metode Forecast Exponential Smoothing pada Jumlah Pasien Puskesmas.”
[9] 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.
[10] 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. 013–022, Mar. 2020, doi: 10.30598/barekengvol14iss1pp013-022.
[11] D.  Purwanti  and  J.  Purwadi,  “Metode  Brown’s  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.