Vol.12, No.01, Tahun 2018 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Sistem Peramalan Indeks Harga Konsumen (IHK) Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing
1 Siti Nurul Afiyah, 2 Dhiky Kurnia Wijaya
1,2 STMIK Asia Malang 1 noeroelafy@gmail.com , 2 kurniadiki90@gmail.com
ABSTRAK . Indeks Harga Konsumen (IHK) adalah nomor indeks yang mengukur harga rata-rata dari barang dan jasa yang dikonsumsi oleh rumah tangga (household). IHK sering digunakan untuk mengukur tingkat inflasi suatu negara dan juga  sebagai  pertimbangan  untuk  penyesuaian  gaji,  upah,  uang  pensiun,  dan  kontrak  lainnya.  Tujuan  penulisan  tugas akhir  ini  untuk  memberikan  gambaran  kedepan  kepada  pemerintah  dalam  memberikan  suatu  kebijakan  yang  akan datang.Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Indeks Harga Konsumen (IHK) di Indonesia pada bulan Januari 2010 sampai dengan Desember 2016. Dari data IHK bulan Januari 2010 sampai dengan Desember 2016 dilakukan proses perbaikan  terus - menerus  pada  objek  peramalan  terbaru  dengan  menitik  beratkan  pada  penurunan  prioritas  secara exponential  pada  objek  pengalaman  yang  lebih  tua.  Dari  hasil  plot  data,  termasuk  jenis  data  trend  yang  lebih  cocok mengguanakan  double  exponential  smoothing.Untuk  melakukan  pengujian  peramalan  maka  dilakukan  dengan  cara perhitungan percentage error dan mean absolut percentage error. Setelah melalui proses peramalan dengan menggunakan metode double exponential smoothing, didapat hasil peramalan Indeks Harga Konsumen (IHK) di Indonesia pada bulan Januari 2017 adalah 127.24 pada alpha 0.9 dengan MAPE 1.24. MAPE terkecil antara alpha 0.1 sampai 0.9 maka akan digunakan sebagai peramalan.
Kata Kunci : Peramalan, double exponential smoothing, IHK
ABSTRACT . The  Consumer  Price  Index  (CPI)  is  an  index  number  that  measures  the  average  price  of  goods  and services consumed by households. CPI is often used to measure the inflation rate of a country and also as a consideration for the adjustment of salaries, wages, pensions, and other contracts. The purpose of this research is to provide a future picture to the government in providing a policy that will come. The data used in this final project is the Consumer Price Index (CPI) in Indonesia from January 2010 to December 2016. From the CPI data from January 2010 to December 2016,  a  continuous  improvement  process  in  the  latest  forecasting  object  emphasizing  on  the  decline  of  Priority exponential  on  the  older  object  experiences.  From  the  data  plot,  including  the  type  of data  trend,  the  more  suitable method is using double exponential smoothing. To do the forecasting test is done by calculating the percentage error and the mean absolute percentage error. After going through the process of forecasting using double exponential smoothing method, the result of forecasting Consumer Price Index (CPI) in Indonesia in January 2017 is 127.24 at alpha 0.9 with MAPE(Mean  Absolute  Percentage  Error)  1.24.  The  smallest  MAPE  between  alpha
1 0
   will  be  used  as  a forecast.
Keywords : Forecast, double exponential smoothing, Consumer Price Index (CPI).

## 1. PENDAHULUAN
Indeks  harga  merupakan  barometer  kondisi  ekonomi  secara  umum.  Dengan  indeks  harga,  para pemimpin  atau  manager  dapat  mengelola  data-data  yang  ada  sehingga  dapat mengetahui  perkembangan usaha atau kegiatan yang dilakukan, seperti untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kemajuan ekonomi,  sebagai  ukuran  tingkat  kemajuan  ekonomi,  atau  sebagai  alat  bagi  pemerintah  untuk  menetapkan kebijaksanaan harga (menaikkan atau menurunkan harga). Dalam hal ini, proses kenaikan harga secara umum dan  terus-menerus  disebut  sebagai  inflasi.  Beberapa  indeks  harga  yang  sering  digunakan  untuk  mengukur inflasi antara lain adalah Indeks Harga Konsumen (IHK).
Indeks Harga Konsumen (IHK) merupakan indikator umum tingkat inflasi di Indonesia yang dihitung dan  diumumkan  ke  publik  setiap  bulannya  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  IHK  memberikan  informasi mengenai  perkembangan  rata-rata  perubahan  harga  sekelompok  barang  atau  jasa  yang  pada  umumnya dikonsumsi oleh rumah tangga dalam suatu kurun waktu tertentu (Syahyuti).
Peramalan  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK)  dengan  segala  bentuk  analisis  dan  informasi  yang dihasilkan  guna  membantu  dan  menunjang  kegiatan  sosial  ekonomi  di  Indonesia,  khususnya  di  daerah- daerah. Hasil peramalan IHK dilihat pada beberapa media. Namun, saat ini masih banyak yang belum tahu bagaimana cara memperkirakan IHK tersebut.
Peramalan yang dilakukan umumnya berdasarkan pada data masa lampau maupun data saat ini, yang  dianalisis  dengan  menggunakan  cara-cara  tertentu.  Data  masa  lampau  dikumpulkan,  dipelajari, dianalisis  dan  dihubungkan  dengan  gerakan  waktu.  Selanjutnya  dari  analisis  tersebut,  dicoba memperkirakan suatu nilai pada masa yang akan datang. Hasil dari peramalan tidak akan mendapatkan nilai kebenaran  100  %,  akan  tetapi  ada  nilai  kesalahan  yang  dihasilkan.  Meskipun  hasil  dari  peramalan  tidak selalu  tepat,  tetapi  terbukti  bahwa  peramalan  telah  banyak  digunakan  dan  membantu  dengan  baik  dalam berbagai  bidang  sebagai  dasar-dasar  perencanaan,  pengawasan,  dan  pengambilan  keputusan  (kebijakan). Salah satunya adalah peramalan IHK itu sendiri.
Adapun  metode  yang  dapat  memberi  solusi  dari  permasalahan  yang  diuraikan  di  atas,  yaitu metode exponential  smoothing .  Beberapa  metode  yang  ada  di exponential  smothing adalah single exponential smoothing , double exponential smoothing , dan triple exponential smoothing . Single exponential smoothing digunakan  apabila  data  yang  dianalisa  bersifat  stasioner  atau  nilai  rata – ratanya  konstan,  dan apabila  pola  datanya  menunjukkan  perubahan  yang  naik  atau  turun  maka double  exponential  smoothing sedangkan untuk pola data yang bersifat musiman bisa menggunakan metode triple exponential smoothing . Karena besarnya pengaruh Indeks Harga Konsumen (IHK) terhadap laju inflasi ekonomi yang selanjutnya akan  berdampak  besar  terhadap  maju  tidaknya  perekonomian  di  Indonesia,  serta  kelebihan  metode exponential  smoothing yang  bisa  digunakan  untuk  semua  pola  data.  Dari  data  IHK  pada  Badan  Pusat Statistika  (BPS)  yang  cenderung  naik  termasuk  pola  data  trend  yang  lebih  cocok  menggunakan  metode double exponential smoothing .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Analisa Data
Dalam penelitian ini jenis data yang digunakan adalah time series (runtun waktu) dari tahun 2010 – 2016. Sumber data diperoleh dari Badan Pusat Statistika (BPS) dan data tersebut meliputi data IHK (Indeks Harga  Konsumen).  Data  IHK  akan  diramal  menggunakan  data  masa  lalu  yang  akan  dianalisa  untuk memperkirakan suatu nilai pada masa yang akan datang. Berikut data IHK (Indeks Harga Konsumen) dapat dilihat pada Tabel 1: Tabel 1. Data IHK Tahun 2010 sampai 2016 Bulan-Tahun IHK Januari-2010 118.01 Februari-2010 118.36 Maret-2010 118.19 April-2010 118.37 Mei-2010 118.71 Juni-2010 119.86 Juli-2010 121.74 Agustus-2010 122.67 September-2010 123.21 Oktober-2010 123.29 November-2010 124.03 Desember-2010 125.17 Januari-2011 126.29 Februari-2011 126.46 Maret-2011 126.05 April-2011 125.66 Mei-2011 125.81 Juni-2011 126.5
Juli-2011 127.35 Agustus-2011 128.54 September-2011 128.89 Oktober-2011 128.74 November-2011 129.18 Desember-2011 129.91 Januari-2012 130.9 Februari-2012 130.96 Maret-2012 131.05 April-2012 131.32 Mei-2012 131.41 Juni-2012 132.23 Juli-2012 133.16 April-2010 118.37 Agustus-2012 134.43 September-2012 134.45 Oktober-2012 134.67 November-2012 134.76 Desember-2012 135.49 Januari-2013 136.88 Februari-2013 137.91 Maret-2013 138.78 April-2013 138.64 Mei-2013 138.6 Juni-2013 140.03 Juli-2013 144.63 Agustus-2013 146.25 September-2013 145.74 Oktober-2013 145.87 November-2013 146.04 Desember-2013 146.84 Januari-2014 110.99 Februari-2014 111.28 Maret-2014 111.37 April-2014 111.35 Mei-2014 111.53 Juni-2014 112.01 Juli-2014 113.05 Agustus-2014 113.58 September-2014 113.89 Oktober-2014 114.42 November-2014 116.14 Desember-2014 119 Januari-2015 118.71 Februari-2015 118.28 Maret-2015 118.48 April-2015 118.91 Mei-2015 119.50 Juni-2015 120.14 Juli-2015 121.26 Agustus-2015 121.73 September-2015 121.67 Oktober-2015 121.57 November-2015 121.82 Desember-2015 122.99
Januari-2016 123.62 Februari-2016 123.51 Maret-2016 123.75 April-2016 123.19 Mei-2016 123.48 Juni-2016 124.29 Juli-2016 125.15 Agustus-2016 125.13 September-2016 125.41 Oktober-2016 125.59 September-2016 125.41 Oktober-2016 125.59 November-2016 126.18 Desember-2016 126.71
Dari data pada Tabel 1 akan dijadikan plot grafik supaya dapat dianalisa, untuk mengetahui apakah pola data tersebut adalah plot data horizontal, trend, musiman, atau siklis. Plot data tren ada dua yaitu trend naik atau trend turun. Plot data IHK  tahun 2010- 2016 digambarkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Plot Data Indeks Harga Konsumen (IHK) Tahun 2010- 2016
Dari Gambar 1 terlihat bahwa plot data IHK tahun 2010- 2016 terus mengalami kenaikan pada bulan januari 2010  hingga  bulan  november  2013  dan  sempat  mengalami  penurunan  pada  bulan  november  2013  hingga januari  2014.  Untuk  selanjutnya  pada  bulan  januari  2014    hingga  desember  2016  mengalami  kenaikan. Sehingga pola data tersebut bisa dikatakan mengikuti pola data trend naik meskipun juga sempat mengalami trend turun dalam kurun waktu 3 bulan berturut-turut. Pola data trend bisa diramalkan menggunakan metode peramalan double exponential smoothing . Data yang akan diramalkan adalah data IHK pada bulan januari tahun  2017.Yang  mana  dalam  pencarian  hasil  peramalannya  menggunakan  data    IHK  mulai  bulan  januari 2010 sampai bulan desember 2016 terakhir.

## 2.2. Double Exponential Smoothing and MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  peramalan  IHK  mengunakan  metode  double  exponential  smoothing,  dan berikut pada Gambar 2 merupakan flowchart dari metode tersebut.
0 50 100 150 200 Jan uar i-… Ap ril -… Ju li- 2010 O kt ob er … Jan uar i-… Ap ril -… Ju li- 2011 O kt ob er … Jan uar i-… Ap ril -… Ju li- 2012 O kt ob er … Jan uar i-… Ap ril -… Ju li- 2013 O kt ob er … Jan uar i-… Ap ril -… Ju li- 2014 O kt ob er … Jan uar i-… Ap ril -… Ju li- 2015 O kt ob er … Jan uar i-… Ap ril -… Ju li- 2016 O kt ob er … Data IHK Tahun 2010-2016
Gambar 2. Flowchart Metode Double Exponential Smoothing Setelah  perhitungan  menggunakan  metode  double  exponential  smoothing,  langkah  selanjutnya  adalah menghitung rata-rata kesalahan menggunakan rumus MAPE yang mana akan diambil kesimpulan peramalan dengan hasil nilai MAPE terkecil. Dimana rumus dari MAPE adalah:

## 100
1      n t t t t n MAPE X F X
Keterangan : = data sebenarnya pada periode ke-i = nilai ramalan pada periode ke-i = banyaknya periode waktu

## t = t + 1
Mulai
Selesai t = 2 Masukan nilai data IHK(Xt)
Hasil peramalan dengan error terkecil
Menghitung pemulusan tunggal ( ) = α + (1-α) Menghitung pemulusan ganda ( ) = α + (1-α) Menghitung nilai peramalan ( ) = +
Menghitung konstanta dan = - = α/1-α( - ) t = n PE (Percentage Error) T

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Interface
Tampilan  aplikasi  peramalan  IHK  yang  dibangun,  dibuat  untuk  memudahkan  dalam  pengoperasian  dan pemahaman bagi pengguna. Terdapat beberapa halaman pada aplikasi peramalan IHK menggunakan metode double exponential smoothing pada BPS (Badan Pusat Statistika) yaitu, halaman pengolahan data IHK dan halaman double exponential smoothing . 3.1.1 Halaman Login Pada halaman login berfungsi untuk  mengecek  username  dan password pada tabel  login.  Apabila login berhasil akan masuk ke dalam halaman utama. Berikut desain halaman login pada Gambar 3.

## Gambar 3. Halaman Login
3.1.2 Halaman Utama Pada  halaman  menu  utama  digunakan  untuk  menghubungkan  menu-menu  yang  ada  pada  sistem. Menu – menu  tersebut  adalah  menu  data  IHK,  peramalan  alpha  0.1-0.9,  menu manual  alpha  dan  grafik. Tampilan halaman utama dapat dilihat pada Gambar 4.

## 3.1.3 Halaman Data IHK
Pada halaman data IHK digunakan untuk mengolah data IHK meliputi save , update , delete . Menu save digunakan  untuk  menambah  data  IHK,  Menu update digunakan  untuk  merubah  data  IHK  dan  menu delete digunakan untuk menghapus data IHK. Tampilan halaman data IHKdapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Data IHK
3.1.4 Grafik Data IHK Pada halaman grafik Data IHK digunakan untuk membuat suatu plot data, yaitu plot data asli IHK dan  plot  data  hasil  peramalan  IHK.  Pada  Gambar  6  sampai  8  menggambarkan  beberapaplot  data  asli berwarna merah dan plot data hasil ramalan berwarna biru. Pada Gambar 6 sampai 8 menunjukkan testing grafik dari beberapa nilai alpha 0.1, 0.5 dan 0.9.
Pada Gambar 6 adalah plot data dengan alpha 0.1 dengan MAPE terbesar dengan nilai 3.08. Pada gambar 6 terlihat banyak perbedaan pada titik – titik tertentu dengan data asli IHK.
Gambar 6. Plot Data Peramalan IHK Alpha 0.1
Pada Gambar 7 adalah plot data dengan alpha 0.5 dengan perbedaan yang mulai mendekati dengan data asli IHK dari pada alpha 0.1.
Gambar 7. Plot Data Peramalan IHK Alpha 0.5
Pada Gambar 8 adalah plot data perbandingan antara data asli IHK dengan data hasil peramalan IHK dengan alpha terbaik yaitu 0.9 dengan MAPE 1.21 dengan sedikit perbedaan dari pada alpha 0.5. Pada Gambar 8 memiliki sedikit perbedaan dengan data asli IHK.
Gambar 8. Plot Data Peramalan IHK Alpha 0.9 3.2 Hasil Peramalan
Dari  hasil  ramalan  menggunakan  data  IHK  mulai  bulan  januari  2010  hingga  data  IHK  bulan desember  2016  didapatkan  MAPE  terkecil  yaitu  1.21  pada  alfa  0.9.  Hasil  peramalan  tersebut  untuk meramalkan data IHK pada bulan januari 2017 yaitu sebesar 127.25. Tampilan hasil peramalan dari setiap alpha ditunjukkan pada Gambar 9.

## Gambar 9. Hasil Peramalan 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa dan pembahasan yang telah dilakukan dalam penelitian ini, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem dapat memberikan informasi IHK dengan menganalisa tingkat kesalahan terkecil pada hasil ramalan dari alpha 0.1 sampai dengan alpha 0.9.
2. Pada hasil peramalan ini nilai MAPE terkecil terdapat pada alfa 0.9 dengan nilai MAPE 1.21 untuk bulan januari 2017.
3. Pola trend yang dihasilkan dari peramalan IHK pada BPS ( Badan Pusat Statistika) adalah pola naik

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Kusuma, J, M.A. 2000. Statistik Teori dan Aplikasi Edisi 6 Jilid 1. Erlangga: Jakarta. Makridakis, S. 1999. Metode dan Aplikasi  Peramalan Edisi ke-2.Bina Aksara: Jakarta. Nasution, H. and Arman. .2003. Perencanaan dan Pengendalian Produksi, Guna Wijaya : Jakarta Sumayang. 2003. Dasar-Dasar Manajemen Produksi dan Operasi, Salemba Empat : Jakarta. Yamit,Z.1999. Manajemen Persediaan. Ekonisia : Yogyakarta