## Forecasting Tingkat Inflasi Year-on-Year Indonesia Dengan Metode Weighted Moving Average (WMA)
Wigid Hariadi 1 , Sulantari 2
1 Prodi Statistika, Universitas PGRI Argopuro Jember, wigid.hariadi@gmail.com
2 Prodi Statistika, Universitas PGRI Argopuro Jember, sulantari89@gmail.com
Abstract . The weighted moving average (WMA) method is a method of calculating data forecasting  values  through  moving  average  values  that  are  given  different  weights  for each time period. The Covid-19 pandemic has  had a considerable impact  on the State of Indonesia. Not only from the health sector of the residents, but also the economic sector of the  residents  was  also  quite  badly  affected.  This  economic  impact  can  be  felt  from  the rising  prices  of  goods  needed  by  the  community  and  in  addition  to  the  increasingly deteriorating financial conditions of the community. Not yet recovered due to the Covid- 19 pandemic, there was a war between Russia and Ukraine in 2022 which helped balance the inflation rate in  Indonesia. This is because the war made the price of fuel and wheat commodities  increase  more  and  more  expensive.  This  inflation  rate  is  one  indicator  of economic  growth  in  a  country,  and  is  very  influential  on  the  economic  growth  of  a country.  Because  of  this,  it  is  important  for  us  to  be  able  to  know  the  projection  (data forecast) of the inflation rate for the next several periods. This is intended so that related parties can prepare the right strategy in dealing with the inflation rate. From the results of the study, it was concluded that a good Weighted Moving  Average model for predicting Indonesia's year on year inflation rate is a 3rd order WMA model with a weight of 0.65; 0.2; 0.15, with an MSE value of 0.2632, MAD of 0.3549, and a MAPE value of 0.1114 or (11.14%). Indonesia's YoY inflation forecast for the next 4 months, namely: In December 2022 it was 5.56, January 2023 it was 5.55, February 2023 it was 5.53, and in March 2023 it was 5.54.
Keywords: Weighted Moving Average,  WMA, Inflation.
Abstrak .  Metode weighted  moving  average (WMA) adalah  metode  menghitung  nilai peramalan data melalui nilai rata-rata bergerak yang diberikan bobot yang berbeda untuk tiap-tiap  periode  waktunya.  Pandemi  covid-19  memberikan  dampak  yang  cukup  besar bagi  Negara  Indonesia. Tidak  hanya  dari  sektor  kesehatan  warganya,  namun  juga  sektor perekonomian  warga  juga  ikut  terdampak  cukup  parah.  Dampak  ekonomi  ini  dapat dirasakan  dari  naiknya  harga  barang-barang  kebutuhan  masyarakat  dan  di  tambah  lagi kondisi  keuangan  masyrakat  yang  semakin  memburuk.  Belum  pulih  akibat  pandemic covid-19, terjadi peristiwa perang antara Rusia dengan Ukraina pada tahun 2022 yang ikut menymbang  Tingkat  Inflasi  di  Indonesia.  Hal  ini  disebabkan  karena  perang  tersebut membuat  harga  BBM  dan  komoditas  gandum  meningkat  semakin  mahal.  Tingkat  inflasi ini  menjadi  salah  satu  indicator  pertumbuhan  ekonomi  di  suatu  Negara,  dan  sangat berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  suatu  Negara.  Karena  hal  itu,  penting kiranya  kita  untuk  dapat  mengetahui  proyeksi  (peramalan  data)  tingkat  inflasi  untuk beberapa  periode  kedepan.  Hal  ini  bertujuan  agar  pihak  terkait  dapat  mempersiapakan strategi  yang  tepat  dalam  menangani  laju  tingkat  inflasi.  Dari  hasil  penelitian,  diperoleh kesimpulan bahwa Model Weighted Moving  Average yang baik  untuk  memprediksi  nilai inflasi year on year Indonesia adalah model WMA orde 3 dengan Bobot 0.65; 0.2; 0.15, dengan nilai MSE sebesar 0.2632, MAD sebesar 0.3549, dan nilai MAPE sebesar 0.1114 atau (11.14%). Forecasting inflasi YoY Indonesia selama 4  bulan berikutnya, yaitu:  Pada bulan  Desember  2022  sebesar  5.56,    Januari  2023  sebesar  5.55,  Februari  2023  sebesar 5.53, dan pada Maret 2023 sebesar 5.54.
Kata kunci: Weighted Moving Average, WMA, inflasi.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science

## 1. Pendahuluan
Negara  Indonesia  sejak  awal  tahun  2020  sampai  pertengahan  tahun  2022 mengalami  musibah  pandemi  covid-19.  Pandemi  ini  memberikan  dampak  yang  cukup besar bagi Negara Indonesia. Tidak hanya dari sektor kesehatan warganya, namun juga sektor  perekonomian  warga  juga  ikut  terdampak  cukup  parah.  Dampak  ekonomi  ini dapat dirasakan dari naiknya harga barang-barang kebutuhan masyarakat dan di tambah lagi  kondisi  keuangan  masyrakat  yang  semakin  memburuk.  Secara  nasional,  dampak ekonomi  ini  dirasakan  pula  oleh  kondisi  perekonomian  Negara.  hal  ini  terlihat  dari tingkat  inflasi  yang    sangat  rendah  rendah.  Inflasi  dapat  diartikan  sebagai  penurunan nilai uang terhadap nilai barang dan jasa yang disebabkan oleh naiknya harga barang an jasa secara signifikan dalam waktu yang singkat [7]. Tingkat inflasi ini adalah salah satu indicator pertumbuhan ekonomi di suatu Negara. jika tingkat inflasi terlalu rendah atau bahkan    minus,  maka  itu  menjadi  indikasi  bahwa  kondisi  perekonomian  suatu  Negara sedang  tidak  baik-baik  saja.  Begitu  juga  sebaliknya,  jika  tingkat  inflasi  terlalu  tinggi, maka  hal  ini  juga  mengindikasikan  bahwa  perekonomian  suatu  Negara  sedang  tidak baik-baik juga.
Selain  dampak  pandemi  covid-19,  tingkat  inflasi  Indonesia  juga  dipengaruhi  oleh faktor  Internal  dan  faktor  eksternal.  Faktor  internal  diantarnya  yakni  meningkatnya harga  barang  dan  jasa  akibat  kelangkaan  barang  akibat  berbagai  faktor  atau  karena permintaan yang tinggi. Sedangkan faktor eksternal disebabkan oleh terjadinya perang antara  Rusia  dan  Ukraina  yang  menyebabkan  harga  BBM  (bahan  bakar  minyak)  dan gandum  mengalami  kenaikan  yang  cukup  signifikan.  Memasuki  tahun  2022,  saat pandemi  covid-19  sudah  berangsur  membaik,  kondisi  ekonomi  Indonesia  juga  ikut membaik,  hal  ini  terlihat  dari  tumbuhnya  tingkat  inflasi.  Namun  jika  tingkat  inflasi terlalu  tinggi  ini  juga  tidak  baik  buat  Negara.  Karena  nilai  inflasi  yang  tinggi  sering diasosiasikan  dengan  ekonomi  “terlalu  panas”  [4].  Tingkat  inflasi  sangat  berpengaruh terhadap  pertumbuhan  ekonomi  suatu  Negara  [5].  Karena  hal  itu,  penting  kiranya  kita untuk  dapat  mengetahui  proyeksi  (peramalan  data)  tingkat  inflasi  untuk  beberapa periode  kedepan.  Hal  ini  bertujuan  agar  dapat  memberikan  masukan  kepada  pihak terkait  agar  dapat  mempersiapakan  strategi  yang  tepat  dalam  menangani  laju  tingkat inflasi.
Peramalan  data  atau forecasting adalah  metode  statsitika  yang  digunakan  untuk memprediksikan  kemungkinan  yang  akan  terjadi  pada  periode  yang  akan  datang  yang didasarkan  dari  data-data  pada  masa  lampau  [2].  Terdapat  banyak  metode  peramalan data yang sering digunakan, salah satunya yakni metode moving average atau rata-rata bergerak.  Metode moving  average ini  melakukan  perhitungan  peramalan  data  dengan cara menghitung rata-rata dari bebebrapa data sebelumnya. Metode moving average ini kemudian  berkembang  menjadi  beberapa  jenis,  salah  satunya  adalah  metode weighted moving  average  (WMA) .  Dimana  metode weighted  moving  average adalah  metode menghitung  nilai  peramalan  data  melalui  nilai  rata-rata  bergerak  yang  diberikan  bobot yang  berbeda  untuk  tiap-tiap  periode  waktunya.  Dengan  data  yang  terbaru  dierikan bobot yang lebih besar dibandingkan dengan data yang lebih lama. Salah satu kelebihan weighted  moving  average  jika  dibandingkan  dengan  metode moving  average lainnya yakni  adanya  pemberian  nilai  bobot  yang  dapat  disesuaikan  berdasarkan  perspktif peneliti  guna  memperoleh  model  yang  terbaik.  Metode WMA merupakan  metode peramalan  data  yang  mudah  dipahami  dan  sederhana,  selain  itu  model  ini  juga memberikan persentase tingkat keakuratan sebesar 90% dalam peramalan data [6]. Karena beberapa alasan tersebut, maka peneliti tertarik untuk melakukan penelitian terkait  peramalan  data  tingkat  inflasi year  on  year  (YoY) Indonesia  dengan  metode

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
weighted  moving  average  (WMA) .  Dengan  rumusan  masalahnya  model weighted moving  average  (WMA) apa  yang  baik  digunakan  untuk  melakuakn  peramalan  data tingkat  inflasi year  on  year  (YoY) Indonesia,  Lalu  berapa  nilai forecasting beberapa periode kedepan?

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Weighted Moving Average (WMA)
Metode weighted  moving  average  (WMA) adalah  metode  menghitung  peramalan data  ( forecasting )  dengan  menggunakan  rata-rata  bergerak  tertimbang  yang menerapkan manajemen suatu bobot dari data yang ada. Dalam hal ini, penetapan nilai bobot  tersebut  bersifat  subjektif  peneliti  berdasarkan  atas  pengalaman  atau  referensi penelitian  lainnya  [8].  Terdapat  beberapa  cara  dalam  menentukan  nilai  bobot  pada metode WMA .  Seperti  dalam  [9],  menyatakan  bahwa  nilai  bobot  pada  metode WMA besarnya  bisa  bebas,  tergantung  pada  perspektif  peneliti.  Dengan  catatan  nilai  bobot untuk data yang lebih baru akan selalu lebih besar dibandingkan nilai bobot pada data yang lebih lama. Dimana jika nilai bobot  disimbolkan dengan W n , maka:
W 1 + W 2 + … + W n = 1 … ( 1 ) Dengan : W n
: nilai bobot yang diberikan kepada setiap orde moving average
Selain  metode  diatas,  penentuan  nilai  bobot  juga  bisa  menggunakan  cara  yang dinyatakan  oleh  [1],  dimana  nilai  bobot  diperoleh  berdasarkan  perhitungan  dengan rumus :
W i = i*2/( n ( n +1)) … ( 2 )
Secara matematis, model Weighted Moving Average (WMA) dapat ditulis sebagai berikut:
𝐹 𝑡 =   𝑊 1 𝑋 𝑡−1 + 𝑊 2 𝑋 𝑥−2 + ⋯ + 𝑊 𝑛 𝑋 𝑡−𝑛 +  𝑒 … ( 3 ) Dengan: 𝐹 𝑡 : forecasting data pada waktu ke- t 𝑊 𝑛 : nilai bobot yang diberikan kepada setiap orde moving average
𝑋 𝑡−1 : data aktual satu periode sebelum waktu t
𝑋 𝑡−2
: data aktual dua periode sebelum waktu t

## 2.2. Ukuran Kesalahan Peramalan
Ada  beberapa  ukuran  kesalahan  peramalan  yang  dapat  digunakan  dalam mengidentifikasi    kebaikan  sebuah  model  peramalan  data.  Diantaranya  yakni: mean absolute  deviation (MAD) yang  mengukur  rata-rata  nilai  absolute  dari  kesalahan peramalan  data, mean  square  error  (MSE) yang  mengukur  rata-rata  dari  error  yang dikuadratkan,  dan mean  absolute  percentage  error  (MAPE) yang  mengukur persentase kesalahan dari suatu peramalan data [3].
Mean Absolute Deviation (MAD)
MAD = ∑ |𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 | 𝑛 … ( 4 )
Dengan :
𝐹 𝑡
: forecasting data pada waktu ke- t

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
𝑋 𝑛 : data actual pada waktu ke-t n : banyaknya data
Mean Square Error (MSE)
𝑀𝑆𝐸 = ∑(𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 … ( 5 )
Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ |𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 | 𝑋 𝑡 . 100% … ( 6 )
Sebuah model forecasting dikatakan baik dan layak digunakan jika model tersebut memberikan  nilai  error  yang  kecil.  Oleh  karena  itu,  dalam  setiap  pencarian  model forecasting, selalu di sarankan untuk melakukan overfitting model-model lain disekitar modelutama.  Hal  ini  dimaksudkan  dalam  rangka  menguji  model  manakah  yang memberikan nilai error yang terkecil. Semakin kecil nilai MAD, MSE, dan MAPE , maka model  tersebut  semakin  baik  dan  layak  untuk  digunakan  dalam  forecasting  data.  Jika nilai MAPE yang  dihasilkan  lebih  kacil  dari  20%,  maka  model  tersebut  mempunyai kemampuan peramalan data yang baik.

## 3. Metodologi Penelitian
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  yang  berisi  data  time  series  tingkat inflasi  Indonesia Year  on  Year  (YoY) yang  di  catatkan  perbulan.  Data  peneliti  peroleh melalui publikasi Bank Indonesia. Periode pengumpulan data dimulai dari bulan Januari 2021  sampai  bulan  Oktober  2022.  Analisis  data  yang  digunakan  adalah  analisis time series metode Weighted Moving Average (WMA) orde 3.

## 4. Pembahasan
Pada tahun 2021, pergerakan inflasi year on year Indonesia rata-rata sebesar 1.56. pergerakan nilai inflasi yang tidak terlalu tinggi ini disebabkan oleh dampak pandemi covid-19 yang terjadi sejak ahir 2019 dan sampai tahun 2021 pandemi covid-19 masih berlangsung,  sehingga  pergerakan  ekonomi  Indonesia  sedikit  melambat.  Hal  ini menyebabkan nilai inflasi year on year (YoY) tidak terlampau tinggi nilainya. Namun, saat memasuki tahun 2022, perlahan-lahan ekonomi Indonesia tumbuh positif. Hal ini menunjukkan  pada  tahun  2022  nilai  inflasi YoY Indonesia  mengalami  kenaikan. Berikut  ini  diberikan  data  nilai  inflasi YoY Indonesia  mulai  Januari  2021  sampai November 2022, dimana datanya tersaji pada Tabel.1.
Tabel 1. Data Tingkat Inflasi Year on Year (YoY) Indonesia Tahun 2021 - 2022
( Sumber : Bank Indonesia, https://www.bi.go.id/id/statistik/indikator/data-inflasi.aspx )
Pada  Tabel.1.  memperlihatkan  data  inflasi year  on  year Indonesia  sejak  bulan Januari 2021 sampai  bulan November 2022. Dapat terlihat bahwa terjadi peningkatan yang  cukup  besar  pada  nilai  inflasi  antara  tahun  2021  dan  tahun  2022.  Dimana  rata- rata  inflasi  year  on  year  Indonesia    pada  tahun  2021  sebesar  1.56,  berbanding  4.09 pada  tahun  2022.  Untuk  lebih  jelasnya  kenaikan  nilai  inflasi  ini  dapat  terlihat  melui diagram garis sebgaimana tersaji pada Gambar.1 berikut:
Gambar 1. Grafik Pergerakan Nilai Inflasi Indonesia Year on Year (YoY) Periode Januari 2021 sampai November 2022
Dari  Gambar.1  diatas,  terlihat  bahwa  nilai  inflasi  mengalami  kenaikan  yang cukup besar, dan terlihat juga sejak Januari 2021 sampai November 2022 pergerakan nilai  inflasi  mengalami  trend  yang  positif.  Nilai  inflasi  yang  bertumbuh  positif  dapat menjadi  indikator  bahwa  ekonomi  di  suatu  Negara  tersebut  tumbuh  dengan  baik. Namun, perlu diwaspai juga, bahwa nilai inflasi yang terlalu tinggi juga bisa berkaibat kepada  kondisi  krisis  ekonomi.  Oleh  karena  itu,  perlu  analisis  statistik  untuk  dapat melihat proyeksi perhgerakan nilai inflasi ini untuk beberapa periode kedepan. Hal ini dilakukan  dalam  upaya  untuk  mengontrol  pertumbuhan  ekonomi  di  suatu  Negara. Dengan  mengetahui  proyeksi  nilai  inflasi,  maka  pemangku  kebijakan  dapat menentukan  kebijakan  terbaik  menyangkut  pertumbuhan  ekonomi  untuk  periode kedepan.
Untuk  mencari  proyeksi  nilai  inflasi,  dapat  menggunakan  metode weighted moving average (WMA) . Dalam penelitian ini, penulis mencoba menggunakan metode weighted  moving  average  (WMA) orde  3.  Dalam  hal  ini,  penulis  mencoba  beberapa model  yang  mungkin  bisa  dilakukan  untuk  memodelkan  nilai  inflasi  melalui    model WMA .  Dibawah  ini,  pada  Gambar.2  dibawah  ini  akan  diperlihatkan  grafik perbandingan antara nilai inflasi YoY aktual dengan nilai forecasting dengan beberapa model WMA yang diuji.
Gambar 2. Grafik Perbandingan Nilai Inflasi Indonesia Year on Year (YoY) Antara Nilai Aktual dan Nilai Forecasting Dari Beberapa Model WMA
Dari Gambar.2 duatas terlihat bahwa nilai forecasting dari beebrapa model WMA orde 3 yang uji memberikan hasil yang kurang lebih sama, namun begitu tetap terdapat perbedaan  nilai.  Untuk  melihat  model  mana  yang  lebih  baik  untuk  digunakan,  maka penulis akan melihat dari nilai error yang terkecil. Hasil analisis dari beberapa model WMA orde 3 yang diuji dapat terlihat pada Tabel.2 berikut ini:
Tabel 2 . Ukuran Kesalahan Peramalan Data dari Beberapa Model WMA Yang Diuji
Dari  Tabel.2  diatas,  dapat  terlihat  bahwa  ada  6  model WMA yang  diuji.  Dari keenam model tersebut, menghasilkan nilai mean square error (MSE) yang beragam. Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  3  ukuran  kebaikan  model.  Yakni MAD, MSE,  dan  MAPE .  Dari  keenam  model  yang  uji,  diperoleh  hasil  bahwa  model  ke-4 yang  memberikan  nilai MAD,  MSE, dan MAPE yang  terkecil.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa dari keenam model yang diuji tersebut, diperoleh hasil model ke-4 adalah  model  yang  paling  baik  digunakan  untuk  melakukan  proyeksi/peramalan  data nilai inflasi year on year YoY Indonesia untuk beberapa periode kedepan. Dapat dilihat juga  bahwa  Model  ke-4  memiliki  nilai  MAPE  yang  lebih  kecil  dari  20%,  sehingga model tersebut mempunyai kemampuan peramalan data yang baik.  Dimana model ke- 4 ini adalah model weighted moving average orde 3 dengan bobot (0.65; 0.2; 0.15). Dari  analisis  diatas,  telah  diputuskan  bahwa  model weighted  moving  average ( WMA )  orde  3  dengan  bobot  (0.65;  0.2;  0.15)  menjadi  model  yang  baik  untuk digunakan  dalam  meramalkan  nilai  inflasi YoY Indonesia.  Dibawah  ini  pada  Tabel.3 akan diperlihatkan rangkuman hasil perhitungan nilai ukuran kesalahan peramalan dari model weighted moving average ( WMA ) orde 3 dengan bobot (0.65; 0.2; 0.15).

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Tabel 3. Nilai Aktual, Forecasting, dan Error Dari Nilai Inflasi Indonesia YoY dengan Metode WMA (Bobot 0.65; 0.2; 0.15)
Dari Tabel.3, memperlihatkan rangkuman analisis weigted moving average orde 3 dengan bobot (0.65; 0.2; 0.15), dimana diperoleh nilai MAD sebesar 0.3549, nilai MSE sebesar  0.2632,  dan  nilai MAPE sebesar  0.1114  atau  (11.14%).  Secara  matematis, model weigted moving average orde 3 dengan bobot (0.65; 0.2; 0.15)  dapat dituliskan sebagai berikut ini:
𝑋 𝑡 =   𝑊 1 𝑋 𝑡−1 + 𝑊 2 𝑋 𝑥−2 +   𝑊 3 𝑋 𝑡−3 +  𝑒 𝑋 𝑡 =   (0.65)𝑋 𝑡−1 + (0.2)𝑋 𝑥−2 +   (0.15)𝑋 𝑡−3 +  𝑒
Tabel 4. Forecasting Nilai Inflasi Indonesia Untuk Beberapa Kedepan dengan Metode WMA orde 3 (Bobot 0.65; 0.2; 0.15)
Tabel.4  diatas  menampilkan  nilai  peramalan  data  ( forecasting )  dari  nilai  inflasi year  on  year Indoensia  untuk  4  bulan  kedepan.  Dimana  diperoleh  hasil  bahwa  pada bulan  Desember  2022  nilai  inflasinya  sebesar  5.56,  Januari  2023  nilai  inflasinya sebesar  5.55,  Februari  2023  nilai  inflasinya  sebesar  5.53,  dan  Maret  2023  nilai inflasinya  sebesar  5.54.  Dimana  secara  lebih  jelas forecasting nilai  inflasi YoY Indonesia akan ditampilkan pada Gambar.3 dibawah ini.
Gambar 3. Grafik Forecasting Nilai Inflasi YoY Indonesia Untuk Beberapa Bulan kedepan Dengan Metode WMA orde 3 (Bobot 0.65; 0.2; 0.15)
Dari  Gambar.3  diatas,  diperlihatkan  perbandingan  antara  nilai  aktual  dan forecasting pada  nilai  inflasi YoY Indonesia.  Dapat  kita  lihat  bahwa  nilai forecasting mengikuti nilai aktualnya, meskipun terlihat nilai forecastingnya berada dibawah nilai actual. Namun pada bulan Oktober 2022, terlihat bahwa nilai forecasting sudah sangat mendekati  nilai  aktualnya.dari  hasil  ini,  penulis  menyimpulkan  bahwa  metode weighted  moving  average  (WMA) orde  3  dengan  bobot  (0.65;  0.2;  0.15)  dapat digunakan  untuk  meramalkan  nilai  inflasi YoY Indonesia  untuk  beberapa  periode kedapan.

## 5. Kesimpulan
1. Model Weighted Moving Average yang baik untuk memprediksi nilai inflasi year on year Indonesia adalah model WMA orde 3 dengan Bobot 0.65; 0.2; 0.15, dengan nilai MSE sebesar 0.2632, MAD sebesar  0.3549,  dan  nilai MAPE sebesar  0.1114  atau (11.14%).
2. Secara matematis model tersebut ditulis sebagai berikut:
𝑋 𝑡 =   (0.65)𝑋 𝑡−1 + (0.2)𝑋 𝑥−2 +   (0.15)𝑋 𝑡−3 +  𝑒
3. Data forecasting inflasi YoY Indonesia selama 4 bulan berikutnya, yaitu:
- Pada bulan Desember 2022 nilai iflasi YoY Indonesia sebesar 5.56,
- Pada bulan Januari 2023 nilai iflasi YoY Indonesia sebesar 5.55,
- Pada bulan Februari 2023 nilai iflasi YoY Indonesia sebesar 5.53,
- Pada bulan Maret 2023 nilai iflasi YoY Indonesia sebesar 5.54.

## 6. Daftar Pustaka
[1]   Arman,  ASM.  2022. How  to  Calculate  Weighted  Moving  Average  in  Excel  (3 Methods). Exceldemy. https://www.exceldemy.com . 3 November 2022.
[2]  Box,  G.E.P.  Jenskins,  G.M.  and  Reinsel,  G.C. Time  Series  Analysis  Forecasting and  Control:  Third  Edition .  Prentice-Hall  International,  Inc.  United  States  of

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
America. 1994.
[3]  Makridakis,  S.,  Wheelwright,  S.C.,  and  Victor,  E.M. Metode  dan    Aplikasi Peramalan, Second Edition. Erlangga: Jakarta. 1999.
[4]  Maronrong,  R.,  dan  Nugroho,  K. Pengaruh  Inflasi,  Suku  Bunga  dan  Nilai  Tukar Terhadap  Harga  Saham  Studi  Kasus  Pada  Perusahaan    Manufaktur  Otomotif Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2012-2017 .  Jurnal  STEI  Ekonomi. Vol.26, No.02. Hal. 277-295. 2017.
[5]  Ningsih, D., dan Andiny, P. Analisis Pengaruh Inflasi dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Kemiskinan di Indonesia. Jurnal Samudra Ekonomika . Vol.2, No.1. Hal 53-61. 2018.
[6]  Santi,  R.C.N.,  Eniyanti,  S.,  dan  Mulyani,  S .  Penggunaan  Weigh  Moving  Average Untuk Sistem Peramalan Estimasi Jumlah Mahasiswa Baru. 2019.
[7]  Sayekti,  N.W.  Lonjakan Inflasi  Tahun  2022  dan  Upaya  Mengatasinya .    Jurnal Puslit BK DPR RI. Info Singkat Kajian Singkat Terhadap Isu Aktual dan Strategis. Vol. XIV, No. 8/II/Puslit/April/2022. Hal 13-18. 2022
[8]  Solikin, I. dan Hardini, S. Aplikasi Forecasting Stok Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average (WMA) pada Metrojaya Komputer . Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT (JPIT). Vol. 04, No. 02. Hal 100-105. 2019.
[9]   Zaiaontz, C. 2017. Weighted Moving Average. Real Statistics Using Excel . https://www.real-statistics.com  . 3 November 2022.