PERAMALAN PERGERAKAN INFLASI DI JAWA TIMUR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Alvin Nuralif Ramadanti 1) Elok Indana Zulfa 2)
Noviati Maharani Sunariadi 3)
Dian C. Rini Novitasari 4)
1,2,3,4) Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya e-mail: nuralifalvin@gmail.com

## ABSTRACT
The economic growth of a nation is strongly influenced by inflation. Inflation is the continuous soaring price of goods or services. This study aims to predict the movement of inflation that will occur in East Java from January 2021 to December 2021. This study uses 48 data from the East Java Province inflation rate data from January 2017 to December 2020 sourced from the official website of BPS East Java. Predictions using the triple exponential smoothing method with forecasting evaluation using MAPE. Based on the analysis results, the parameters used are ⍺ = 0,01, β = 0,09 dan γ = 0,30 which produces a MAPE value of 1.619%, which is classified as very good. The results show that the inflation forecasting from January 2021 to December 2021 is estimated at -0.13 to 0.48, with an average of 0.087. Thus, the movement of inflation in East Java from January 2021 to December 2021 is classified as low inflation, so it shows that prices and services are still stable.
Keywords : east Java, forecasting ,  inflation, MAPE, triple exponential smoothing

## ABSTRAK
Pertumbuhan ekonomi suatu bangsa sangat dipengaruhi oleh inflasi. Inflasi merupakan melambungnya harga barang atau jasa secara berkesinambungan. Pada penelitian ini bertujuan untuk meramalkan pergerakan inflasi yang terjadi di Jawa Timur  dari bulan Januari 2021 sampai Desember 2021. Penelitian ini menggunakan data laju inflasi Provinsi Jawa Timur berjumlah 48 data dari Januari 2017 sampai Desember 2020 yang bersumber dari website resmi BPS Jawa Timur. Prediksi yang dilakukan menggunakan metode Triple Exponential Smoothing dengan evaluasi peramalan menggunakan MAPE. Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan parameter yang digunakan yaitu parameter ⍺ = 0,01, β = 0,09 dan γ = 0,30 yang menghasilkan nilai MAPE 1,619% yang tergolong sangat baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data peramalan pergerakan inflasi mulai dari Januari 2021 sampai Desember 2021 diperkirakan dengan kisaran -0,13 sampai dengan 0,48 dengan rata-rata 0,087. Dengan demikian, pergerakan inflasi di Jawa Timur dari Januari 2021 sampai Desember 2021 tergolong dalam inflasi rendah sehingga dapat dikatakan bahwa harga dan jasa masih dalam kondisi stabil.
Kata Kunci : inflasi, jawa timur, MAPE, peramalan, triple exponential smoothing
Parameter yang digunakan untuk menganalisis pertumbuhan ekonomi suatu negara salah satunya adalah inflasi. Selain itu, inflasi juga digunakan untuk melihat pengangguran, kemiskinan dan juga tingkat ekspor-impor (Daniel, 2018). Inflasi merupakan suatu proses melambungnya harga-harga barang atau jasa secara universal dan berkesinambungan (Prayoga et al., 2019). Melambungnya harga dari suatu barang tidak bisa disebut inflasi kecuali apabila melambungnya harga tersebut menyebar ataupun memberikan dampak pada barang lainnya (Rismawanti & Darsyah, 2018).Salah satu indikator ekonomi yang dipakai di Indonesia untuk mengetahui terjadinya inflasi atau tidaknya yaitu Indeks Harga Konsumen (IHK) yang dihitung dari presentase perubahan IHK (Armi et al., 2019).
Kestabilan laju inflasi sangat diperhatikan karena berpengaruh pada kesejahteraan hidup masyarakat. Apabila pergerakan laju inflasi tersebut tinggi atau tidak menentu maka akan memberikan pengeruh negatif terhadap kondisi perekonomian masyarakat karena penghasilan masyarakat akan terus menyusut (Prayoga et al., 2019). Selain itu, inflasi yang tidak tentu dapat menyusahkan masyarakat untuk melakukan kegiatan produksi, konsumsi, maupun investasi. Sedangkan bagi pelaku ekonomi, ketidakstabilan inflasi akan menciptakan ketidakpastian dalam mengambil suatu keputusan . Untuk mencegah terjadinya hal tersebut maka dibutuhkan suatu peramalan yang nantinya dapat digunakan untuk mengantisipasi tinggi rendahnya inflasi. Beberapa penelitian yang mengkaji mengenai peramalan inflasi seperti yang dilakukan oleh (Choirunisa & Kariyam, 2019) untuk meramalkan inflasi di kota Tanjung Pandan. Selain itu, penelitian lain yang mengkaji mengenai peramalan inflasi yaitu seperti yang dilakukan oleh (Ramadhan et al., 2021). Penelitian yang dlakukan oleh (Latumahina & Radjabaycolle, 2021) untuk meramalkan inflasi di Kota Ambon.
Metode triple exponential smoothing merupakan metode pemulusan yang terdiri dari 3 parameter pemulusan. Metode triple exponential smoothing terbukti memberi nilai error yang kecil seperti yang dilakukan oleh (Nurvianti et al., 2019) untuk meramalkan jumlah kereta api di Jakarta MAPE sebesar 3,213 %. Selain itu, dalam penelitian yang dilakukan oleh (Tistiawan & Andini, 2019) dalam dalam peramalan penjualan menghasilkan MAPE sebesar 10,04%. Penelitian yang dilakukan oleh (Putro et al., 2018) dalam prediksi pemakaian air menghasilkan MAPE sebesar 6,733%.
Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan pergerakan inflasi Jawa Timur dari Januari 2021 sampai Desember 2021 menggunakan metode triple exponential smoothing dengan evaluasi peramalan yang dipakai yaitu Mean Absolute Percentage Error (MAPE).  Diharapkan dalam penelitian ini dapat melihat pergerakan inflasi Jawa Timur pada Tahun 2021.

## METODE
Metode yang digunakan untuk peramalan inflasi Jawa Timur ini menggunakan triple exponential smoothing dengan beberapa tahapan. Tahapan yang pertama yakni mengambil data inflasi yang didapat dari masa lampau yang kemudian digunakan untuk mencari nilai prediksi pada periode selanjutnya. Berikut pada tabel 1 data inflasi yang didapat dari BPS Jawa Timur untuk meramalkan inflasi di tahun 2021 .

## Tabel 1. Data Inflasi Bulanan Jawa Timur

## Sumber: BPS JawaTimur
Pada metode triple exponential smoothing runtutan dibutuhkan karena data tersebut memuat tren dan musiman yang ditunjukkan dengan grafik naik dan turun secara drastis. Oleh karena itu dibentuk dengan metode runtun waktu ( time series methods ), karena data yang didapat untuk meramalkan bersifat dependen atau berkorelasi maka sangat diperlukan runtutan pada pengamatannya (Wismarini & Kurniawan, 2020). Setelah data terbentuk dalam time series maka pengujian dengan tiga parameter pemulusan alpha ( ⍺ ), beta (β), gamma (γ) yang berbeda nilai untuk menentukan MAPE yang terkecil. Adapun rumus yang digunakan untuk mencari nilai MAPE yaitu (Ginantra & Anandita, 2019) :
MAPE = 1 n ∑ | 𝑛 𝑡=1 𝑌𝑡 − Ŷ𝑡 𝑌𝑡 | 𝑥 100
(1)
Penjelasan: Yt = Nilai time series pada periode t Ŷ t = Nilai ramalan dari Yt n = Jumlah periode waktu data
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) merupakan salah satu evaluasi peramalan selain Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE), Sum Square Error (SSE). MAPE dipilih karena dapat mengetahui kriteria tingkat evaluasi peramalan dengan data target yang tidak memiliki nilai nol atau kosong. MAPE memiliki beberapa kriteria keakuratan yang akan ditunjukkan pada tabel 2 (Hudiyanti et al., 2019).
Bulan Inflasi Bulanan (Persen) 2020  2019  2018  2017 Januari 0,5  0,34 0,6  1,52 Februari 0,31  -0,18  0,16  0,25 Maret -0,01  0,16  0,06  -0,09 April -0,12  0,41  0,18  0,29 Mei 0,18  0,29  0,17  0,48 Juni 0,28  0,13  0,42  0,49 Juli -0,29  0,16  0,07  0,15 Agustus 0,04  0,12  0,11  -0,25 September -0,15  -0,07  -0,01  0,19 Oktober -0,02  -0,02  0,19  0,02 November 0,26  0,23  0,27  0,23 Desember 0,46  0,53 0,6  0,71

## Tabel 2. Kriteria MAPE
Nilai MAPE Kriteria <10% Sangat Baik 10% - 20% Baik 20% - 50% Cukup >50% Buruk
Setelah MAPE terkecil didapat, maka dilakukan perhitungan peramalan menggunakan nilai alpha ( ⍺ ), betta (β), gamma (γ) tersebut. Parameter alpha ( ⍺ ) ialah parameter yang mengendalikan penghalusan relatif pada pengamatan yang baru dicoba. Parameter be ta (β) ialah parame ter yang mengendalikan penghalusan relatif pada pengamatan yang baru dicoba untuk mengestimasi kemunculan tren. Sedangkan parameter gamma (γ) ialah parameter yang mengendalikan penghalusan relatif pada pengamatan yang baru dicoba untuk mengestimasi kemunculan musiman. Berikut persamaan dalam menggunakan metode triple exponential smoothing untuk peramalan inflasi Jawa Timur (Islamiati et al., 2020):
S t = ⍺ . 𝑥𝑡 ct − L (1 - ⍺ ) + (S t-1 + b t-1 ) (2)
b t = β . (S t - S t-1 ) + (1 – β) . b t-1 (3)
c t = γ . 𝑥𝑡 St + (1 – γ) c t-L (4)
F t+m = (S t + m .b t ) c t-L+m (5)
Penjelasan:
S t = Penghalusan keseluruhan periode ke t b t = Penghalusan trend periode ke t c t = Penghalusan musiman periode ke t
⍺ = Pembobotan pemulusan untuk data (0< ⍺ < 1) β = Pembobotan pemulusan untuk trend (0<β< 1) γ = Pembobotan pemulusan untuk musiman (0<γ< 1)
L = Panjang musiman x t = Data ke t m = Jumlah periode ramalan F t = Nilai peramalan pada waktu ke t
Setelah menghitung peramalan untuk inflasi di Jawa Timur mulai Januari sampai Desember 2021, kemudian dicari rata-rata inflasi dalam satu tahun dan digolongkan dalam jenis inflasi berdasarkan persentase rate . Golongan inflasi berdasarkan persentase rate terbagi menjadi 4 yaitu :
(1) inflasi rendah ( creeping inflation ) dengan tingkat inflasi dibawah 10% per tahun, (2) inflasi sedang ( galloping inflation ) berkisar antara 10% sampai 30% per tahun, (3) inflasi tinggi ( high inflation )
berkisar antara 30% sampai 100% per tahun, (4) inflasi sangat tinggi ( hyperinflation ) dengan tingkat inflasi diatas 100% per tahun (Sihotang & Nopeline, 2020).
Berdasarkan penjelasan diatas adapun diagram alir pengamatan ini digambarkan pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Diagram Alir Pengamatan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini memakai data pergerakan inflasi bulanan di Jawa Timur yang berjumlah 48 data. Sebelum penelitian dilakukan, terlebih dahulu melakukan pembagian data menjadi dua macam yaitu data latih dan data uji. Data latih adalah data yang digunakan untuk membangun model tentatif dengan berbagai parameter pemulusan, data ini terdiri dari data pada bulan januari 2017 sampai desember 2017 dengan N=12. Sedangkan, data uji ialah data yang dipakai untuk mengetahui tingkat keakuratan hasil peramalan dengan mencari nilai error terkecil sehingga dapat ditentukan model terbaik untuk peramalan. Data uji terdiri dari data bulan Januari 2018 sampai Desember 2020, dengan N=36.
Berdasarkan data yang sudah ada tersebut dibentuk plot dengan model time series seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Plot Time Series Inflasi BulananJawa Timur
Dalam gambar 2, terlihat bahwa pergerakan inflasi Jawa Timur cenderung mengalami kenaikan dan penurunan yang panjang secara periodik. Selain itu, pola data tersebut terjadi berulang-ulang secara periodik dan dipengaruhi oleh faktor musim bulan tertentu. Oleh karena itu, dapat disimpulkan jika data tersebut berpola trend dan musiman.
Tabel 3. Analisis Statistika Deskriptif Variabel Inflasi Jawa Timur
Variabel  Minimum  Maksimum  Rata-rata  Standar Deviasi Inflasi -0,29 1,52 0,21 0,29
Berdasarkan tabel 3 diketahui bahwa inflasi terendah Provinsi Jawa Timur dari tahun 2017 sampai 2020 yaitu -0,29 dan inflasi tertinggi yaitu 1,52. Rata-rata inflasi Provinsi Jawa Timur dari tahun 2017 sampai 2020 adalah 0,21 dan standar deviasinya 0,29.
Pada penelitian ini, metode peramalan yang dipakai adalah metode triple exponential smoothing . Metode ini memakai tiga parameter pemulusan yaitu alpha ( ⍺ ), betta (β) dan juga gamma (γ). Nilai parameter alpha ( ⍺ ), betta (β) dan gamma (γ) didapat dengan cara trial error untuk mendapatkan nilai kesalahan terkecil. Pada penelitian ini dibangun delapan model tentatif dengan parameter yang berlainan seperti yang ditunjukkan pada tabel 4. Kemudian akan dipilih model terbaik dengan nilai error terkecil yang akan dipakai dalam meramalkan laju inflasi bulanan Jawa Timur untuk bulan Januari sampai Desember 2021.
Tabel 4. Nilai parameter alpha ( ⍺ ), be ta (β) dan gamma (γ)
Model Tentatif Parameter alpha ( ⍺ ) betta (β) gamma (γ) Model 1 0,10 0,10 0,10 Model 2 0,10 0,20 0,30 Model 3 0,20 0,20 0,20 Model 4 0,20 0,30 0,40 Model 5 0,30 0,40 0,50 Model 6 0,40 0,50 0,60 Model 7 0,01 0,09 0,30 Model 8 0,10 0,09 0,30
Pada tabel 4, telah dibangun delapan model tentatif dengan nilai alpha ( ⍺ ), be ta (β) dan gamma (γ) yang berbeda. Setelah membangun delapan model tentatif dengan menggunakan data latih yang terdiri dari data inflasi Jawa Timur dari bulan Januari 2017 sampai dengan Desember 2017. Kemudian delapan model tersebut akan diperiksa keakurasian peramalannya dengan indikator evaluasi yang dipakai ialah MAPE. Dari hasil perhitungan nilai evaluasi peramalan tiap modelnya
akan diambil model dengan nilai kesalahan terkecil yang akan dipakai dalam meramalkan inflasi Jawa Timur. Hasil perhitungan nilai MAPE akan ditunjukkan dalam tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Evaluasi Peramalan
Model Tentatif MAPE(%) Model 1 1,853 Model 2 1,878 Model 3 2,234 Model 4 2,438 Model 5 3,047 Model 6 3,337 Model 7 2,296 Model 8* 1,619
Penjelasan: *model dengan nilai error terendah
Berdasarkan hasil perhitungan dari tabel 5 didapati bahwa model yang memiliki nilai error terkecil dengan perhitungan MAPE yaitu model 8 dengan parameter alpha ( ⍺ ) = 0,10 , parameter bet a (β) = 0, 09 dan parameter gamma (γ) = 0,3 0 Hasil perhitungan nilai MAPE sebesar 1,619% yang masuk dalam kategori sangat baik seperti yang ditunjukkan pada tabel 2.
Dari model 8 akan dilakukan perhitungan peramalan pergerakan inflasi. Hasil peramalan pergerakan inflasi Jawa Timur untuk bulan Januari sampai Desember 2021 dengan menggunakan metode triple exponential smoothing akan ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Peramalan Inflasi Bulanan Jawa Timur
Bulan Tahun Hasil Peramalan Januari 2021 0,43 Februari 2021 0,05 Maret 2021 -0,02 April 2021 0,05 Mei 2021 0,10 Juni 2021 0,22 Juli 2021 -0,10 Agustus 2021 -0,13 September 2021 -0,09 Oktober 2021 -0,08 November 2021 0,14 Desember 2021 0,48 Rata-Rata 0,087
Selain dalam bentuk tabel, hasil peramalan inflasi bulanan Jawa Timur dari Januari sampai Desember 2021 juga akan diperlihatkan dalam bentuk grafik seperti pada gambar 3.
Gambar 3. Plot Fitter Value, dan Hasil Peramalan
Gambar 3 menunjukkan hasil peramalan pergerakan inflasi Jawa Timur mulai bulan Januari sampai Desember 2021. Pada gambar tersebut sumbu X menunjukkan bulan pengamatan dan sumbu Y menunjukkan pergerakan inflasi bulanan. Garis berwarna merah menunjukkan fitted value atau nilai kepercayaan, sedangkan garis berwarna hijau menunjukkan nilai hasil peramalan inflasi bulanan dengan menggunakan model 8. Berdasarkan tabel 6 dan gambar 3, diperkirakan pergerakan inflasi pada bulan Januari sampai Desember 2021 akan berada pada kisaran -0,13 sampai dengan 0,48. Pergerakan inflasi Jawa Timur turun secara signifikan pada bulan Maret 2021 dan berangsur naik pada bulan April sampai Juni 2021. Kemudian turun kembali pada bulan Juli 2021 dan berangsur naik kembali pada akhir tahun. Pergerakan inflasi tertinggi diperkirakan terjadi pada bulan Desember 2021 dengan nilai sebesar 0,48. Tingginya pergerakan inflasi pada bulan Desember 2021 biasanya dikarenakan karena tingginya permintaan masyarakat terhadap produk pangan sebagai perayaan dalam menyambut akhir tahun. Sedangkan pergerakan inflasi terendah diperkirakan terjadi pada bulan Agustus 2021 dengan nilai sebesar -0,13. Rendahnya inflasi pada bulan Agustus 2021 disebabkan karena menurunnya permintaan masyarakat terhadap produk, pangan, jasa dan juga komoditas perhiasan terutama emas. Namun hal itu menguntungkan masyarakat karena harga makanan pokok akan lebih murah jika inflasi rendah. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan pergerakan inflasi bulanan Jawa Timur untuk bulan Januari sampai Desember 2021 dengan rata-rata bergerakan inflasi sebesar 0,087% tergolong dalam inflasi rendah karena hasil rata-ratanya dibawah 10%.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan diharapkan pemerintah melakukan upaya- upaya untuk menstabilkan laju inflasi agar tidak terlalu rendah dan tetap stabil. Pemerintah dapat meningkatkan ekspor agar laju inflasi di Jawa Timur tetap stabil.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, metode triple exponential smoothing cocok digunakan untuk meramalkan pergerakan inflasi bulanan di Jawa Timur pada bulan Januari sampai Desember 2021. Model yang digunakan pada peramalan ini dilihat dari nilai kesalahan terendah pada indikator ketepatan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Model terbaik yang digunakan yaitu dengan parameter alpha ( ⍺ ) sebesar 0,10, parameter beta (β) sebesar 0, 09 , dan parameter gamma (γ) sebesar 0,3 0 dengan hasil MAPE sebesar 1,619. Hasil peramalan pegerakan
Inflasi bulanan Jawa Timur pada  Januari 2021 sampai Desember 2021 diperkirakan akan berada pada kisaran -0,13 sampai dengan 0,48 dengan rata-rata pergerakan inflasi 0,087 yang tergolong dalam inflasi rendah. Pergerakan inflasi bulanan tertinggi akan terjadi pada bulan Januari 2021 dengan nilai 0,43 dan juga Desember 2021 dengan nilai 0,48. Sedangkan pergerakan inflasi bulanan terendah akan terjadi pada bulan Juli dengan nilai -0,10 dan juga bulan Agustus 2021 dengan nilai -0,13. Pergerakan inflasi Jawa Timur turun secara signifikan pada bulan Maret 2021 dan berangsur naik pada bulan April sampai Juni 2021. Kemudian turun kembali pada bulan Juli 2021 dan berangsur naik kembali pada akhir tahun. Inflasi di Jawa Timur pada tahun 2021 tergolong dalam kategori rendah karena rata-ratanya dibawah 10%.

## SARAN
Dalam penelitian ini untuk mendapatkan nilai alpha ( ⍺ ), be ta (β), dan gamma (γ) masih menggunakan metode trial error. Untuk penelitian selanjutnya bisa menggunakan metode optimasi seperti yang dilakukan oleh (Kristianto & Setyanto, 2018) untuk memprediksi penderita penyakit paru dengan metode Golden Section Search-Multi Variabel untuk optimasi triple exponential smoothing . Selain itu, penelitian yang dilakukan oleh (Chusyairi et al., 2018) untuk memprediksi layanan E-Report menggunakan metode Algoritma Genetika untuk optimasi exponential smoothing

## REFERENSI
Armi, A. E., Kridalaksana, A. H., & Arifin, Z. (2019). Peramalan Angka Inflasi Kota Samarinda Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing (Studi Kasus: Badan Pusat Statistik Kota Samarinda). Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , 14 (1), 21.
Choirunisa, P., & Kariyam, K. (2019). Perbandingan Metode Triple Exponential Smoothing dan Metode Seasonal Arima untuk Peramalan Inflasi Di Kota Tanjung Pandan. PROSIDING SENDIKA , 5 (2).
Chusyairi, A., Pelsri, R. N. S., & Handayani, E. (2018). Optimization of exponential smoothing method using genetic algorithm to predict e-report service. 2018 3rd International Conference on Information Technology, Information System and Electrical Engineering (ICITISEE) , 292 – 297. Daniel, P. A. (2018). Analisis Pengaruh Inflasi Terhadap Laju Pertumbuhan Ekonomi Di Kota Jambi.
EKONOMIS : Journal of Economics and Business , 2 (1), 131. https://doi.org/10.33087/ekonomis.v2i1.37
Ginantra, N. L. W. S. R., & Anandita, I. B. G. (2019). Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Barang. J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika) , 3 (2), 433 – 441.
Hudiyanti, C. V., Bachtiar, F. A., & Setiawan, B. D. (2019). Perbandingan Double Moving Average dan Double Exponential Smoothing untuk Peramalan Jumlah Kedatangan Wisatawan Mancanegara di Bandara Ngurah Rai. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer E-ISSN , 2548 , 964X.
Islamiati, N., Irfan, A. P., & Wajidi, F. (2020). Metode Triple Exponential Smoothing (TES) dalam Memprediksi Jumlah Kasus Penyakit di RSUD Majene. Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) , 1 (1), 19 – 27.
Kristianto, R. P., & Setyanto, A. (2018). Golden section search-multi variable algorithm for optimization parameter of triple exponential smoothing algorithm to predict sufferers of lungs disease. 2018 3rd International Conference on Information Technology, Information System and Electrical Engineering (ICITISEE) , 194 – 198.
Latumahina, H., & Radjabaycolle, J. (2021). Peramalan Inflasi Kota Ambon Tahun 2021
Menggunakan Metode Arima Box Jenkins. PARAMETER: Jurnal Matematika, Statistika Dan Terapannya , 1 (2), 118 – 126.
Nurvianti, I., Setiawan, B. D., & Bachtiar, F. A. (2019). Perbandingan Peramalan Jumlah Penumpang Keberangkatan Kereta Api di DKI Jakarta Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing dan Triple Exponential Smoothing [Comparison of Forecasting the Number of Train Departure Passengers in DKI Jakarta Using Doubl. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer E-ISSN , 2548 , 964X.
Prayoga, Y., Tambunan, H. S., & Parlina, I. (2019). Penerapan Clustering Pada Laju Inflasi Kota Di Indonesia Dengan Algoritma K-Means. Brahmana: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan , 1 (1),
24 – 30.
Putro, B., Furqon, M. T., & Wijoyo, S. H. (2018). Prediksi Jumlah kebutuhan pemakaian air menggunakan metode exponential smoothing (Studi Kasus: PDAM Kota Malang). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer E-ISSN , 2548 , 964X.
Ramadhan, G. L., Agushinta, D., & Sussanto, H. (2021). Peramalan Inflasi Indonesia Dengan Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average. Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi ,
10 (3), 627 – 636.
Rismawanti, Y., & Darsyah, M. Y. (2018). Perbandingan Peramalan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing Holt Winter Untuk Menentukan Peramalan Inflasi di Indonesia. Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Unimus , 1 .
Sihotang, J., & Nopeline, N. (2020). Analysis of the Influence of Interest Rate, Rupiah Exchange Value, Household Consumption, and Import on Inflation in Indonesia Period 2010.Q1 - 2018.Q4. International Journal of Science and Management Studies (IJSMS) , 3 (6), 81 – 91. https://doi.org/10.51386/25815946/ijsms-v3i6p106 Tistiawan, T. A., & Andini, T. D. (2019). Pemanfaatan metode triple exponential smoothing dalam peramalan penjualan pada PT. Dinamika Daya Segara Malang. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , 13 (1), 69 – 76.
Wismarini, N. R., & Kurniawan, U. (2020). Pemodelan Inflasi di Kota Surakarta Tahun 2000-2019.
PROSIDING SENDIKA , 6 (1).