## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2615-6334 (Online)
ISSN 2087-5347 (Print)
Rizky Apriani Ulandari 1 , Nola Ritha 2* , Nurul Hayaty 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji
1,2,3 Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang 29100
* Corresponding Author: nola.ritha@umrah.ac.id
Abstract — The Consumer Price Index (CPI) is an index that measures the average price of the types of goods and services used or consumed by urban residents within a certain period of time. From time to time, changes in the Consumer Price Index (CPI) indicate the extent to which prices for goods and services have risen (inflation) or fallen (deflation). The value of the Tanjung Pinang  Consumer  Price  Index  (CPI)  which  is  calculated  and  viewed  by  the  Central  Statistics Agency  (BPS)  at  the  beginning  of  each  month  has  a  continuously  increasing  trend  every  month, which indicates that the data pattern has an upward trending pattern. Brown's Double Exponential Smoothing is a time series forecasting method used to predict trend pattern data. Therefore, in this study,  we  will  use  Brown's  Double  Exponential  Smoothing  to  forecast  the  Tanjung  Pinang Consumer Price Index (CPI). The purpose of this study was to determine the forecasting of CPI in Tanjung  Pinang  City  for  the  period  January  2022  to  December  2022  using  Brown's  Double Exponential Smoothing method to produce the smallest parameter with errors. The best parameter to  predict  the  CPI  of  Tanjung  Pinang  City  is  0.51  with  a  MAPE  value  of  1.11083%.  Tanjung Pinang  City  January  2022  to  December  2022  The  CPI  forecast  results  show  an  increase  every month.
Keywords — Forecasting, CPI, Smoothing
I ntisari — Indeks  Harga  Konsumen  (IHK)  adalah  jenis  indeks  harga  yang  mengukur, selama  periode  waktu  tertentu,  biaya  rata-rata  barang  dan  jasa  yang  dikonsumsi  oleh  penduduk perkotaan.  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK)  berfluktuasi  secara  berkala  untuk  mencerminkan perubahan biaya hidup secara keseluruhan, seperti kenaikan ( inflasi ) atau penurunan ( deflasi ) harga barang  dan  jasa.Nilai  IHK  Tanjung  Pinang,  yang  dihitung  dan  dirilis  oleh  Badan  Pusat  Statistik (BPS) setiap awal bulan, menunjukkan tren yang meningkat dari waktu ke waktu. Peramalan deret waktu  menggunakan Brown’s Double Exponential Smoothing adalah salah satu pendekatan untuk mengidentifikasi dan memprediksi pola dalam data yang bergantung pada waktu. Oleh karena itu, peramalan  IHK  Tanjung  Pinang  dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode Brown's  Double Exponential Smoothing . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan parameter yang paling akurat untuk memprediksi IHK Kota Tanjung Pinang dari Januari 2022 sampai dengan Desember 2022  menggunakan Brown's  Double  Exponential  Smoothing .  Ketika  mencoba  untuk  meramalkan IHK  Kota  Tanjung  Pinang,  parameter  dengan  MAPE  terendah  (1.11083%)  ditemukan  0,51.  Dari Januari  hingga  Desember  2022,  Tanjung  Pinang,  Malaysia  Proyeksi  CPI  menunjukkan  kenaikan bulanan yang konsisten.
Kata kunci — Peramalan, IHK, Smoothing

## Implementasi Metode Brown’s Double Exponential Smoothing Dalam Peramalan Indeks Harga Konsumen (IHK) Kota Tanjungpinang

## I. P ENDAHULUAN
Indeks  harga  adalah  gambaran  ekonomi secara keseluruhan. Para pemimpin dan manajer dapat lebih memahami perkembangan bisnis dan kegiatan  yang  sedang  berlangsung  dengan bantuan  indeks  harga,  yang  dapat  digunakan untuk  berbagai  tujuan,  termasuk  tetapi  tidak terbatas  pada  mengukur  tingkat  pertumbuhan ekonomi,  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang berkontribusi  terhadap  pertumbuhan  ekonomi, dan  menginformasikan  keputusan  kebijakan yang  dibuat  oleh  pemerintah  (menaikkan  atau menurunkan  harga).  IHK  adalah  ukuran  inflasi yang  didasarkan  pada  perbedaan  antara  nilai barang  dan  jasa  akhir  yang  dibeli  oleh masyarakat umum pada tahun berjalan dan tahun dasar.  Tingkat  inflasi  atau  deflasi  dihitung dengan  membandingkan  nilai  Indeks  Harga Konsumen  (IHK)  dari  dua  periode  waktu  yang berbeda.
Untuk membantu dan mendukung kegiatan sosial  ekonomi  di  Indonesia,  dan  kawasan  pada umumnya,  prakiraan  Indeks  Harga  Konsumen (IHK)  menggunakan  berbagai  analisis  dan sumber informasi. Prediksi biasanya disimpulkan  dari  data  historis  dan  terkini,  yang kemudian  dianalisis  dalam  beberapa  cara. Perjalanan  waktu  dipelajari  dalam  kaitannya dengan  data  yang  dikumpulkan  dari  masa  lalu. Selain  itu,  cobalah  untuk  memperkirakan kegunaan studi di masa mendatang. Tidak dapat dihindari  bahwa  beberapa  nilai  yang  diprediksi akan mati. Peramalan CPI hanyalah satu area di mana  prakiraan  telah  terbukti  berguna  dalam menginformasikan  perencanaan,  pemantauan, dan pengambilan keputusan (kebijakan) meskipun  faktanya  hasil  prakiraan  tidak  selalu akurat.
Berdasarkan penjelasan sebelumnya, maka penelitian yang  akan  dilakukan  adalah meramalkan  IHK  Kota  Tanjung  Pinang menggunakan Brown's  Double  Exponential Smoothing .  Jika  terdapat  trend  pada  grafik, dengan  menggunakan  metode  ini  dapat mengatasi  ketidaksesuaian  antara  data  aktual dengan  nilai  prediksi.  Dibandingkan  dengan metode  lain, Brown's  Double  Exponential Smoothing lebih  sederhana  karena  hanya
membutuhkan  satu  parameter  dan  dapat memodelkan  tren  dan  level  dalam  deret  waktu. Metode  pemulusan  eksponensial  ganda Brown digunakan  untuk  membuat  perkiraan  CPI,  dan parameter optimal ditemukan melalui coba-coba; penelitian  ini  menggunakan mean  absolute presentase  error (MAPE)  untuk  mengukur akurasi prediksi tersebut.
Sebagai  bahan  pertimbangan  dalam penelitian  ini,  akan  memasukkan  beberapa penelitian sebelumnya. Metode ARIMA ( Autoregressive  Integrated  Moving  Average ) digunakan  oleh  Mukron  et  al.  (2021),  yang sangat  bagus  untuk  membuat  prediksi  dalam waktu  dekat.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  memprediksi  IHK  Indonesia  untuk  lima triwulan  ke  depan.  Data  Indeks  Harga Konsumen  Indonesia  digunakan  untuk  analisis ini, dimulai pada Januari 2014 dan berakhir pada Desember  2019.  Setelah  menerapkan  metode tersebut,  model  ARIMA  (2,1,3)  dengan  MS 0,1744  [7]  muncul  sebagai  yang  paling  model yang efektif.
Fawaiq  dkk.  (2019)  menggunakan  teknik pemulusan  eksponensial  ganda  Brown  untuk meramalkan  produksi  beras  tahunan.  MAPE panen padi 2019 di Kabupaten Kudus diprediksi sekitar 8,64%, dengan perkiraan hasil 163.435,90 ton.
Penelitian  oleh  Zahara et  al. (2019) dimodelkan  menggunakan  28  makanan  pokok sebagai  data input .  Dan output yang  diperoleh adalah  nilai  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK). Proses membangun dan menguji model prediktif menggunakan cloud  Amazon  Web  Services (AWS)  di  lingkungan  Cloud  Computing.  Lebih tepatnya,  model  prediktif  ini  menggunakan  7 algoritma  optimasi.  Hasil  akhir  dari  peramalan IHK  adalah  memiliki  nilai  MRSE  terkecil sebesar 4,008 [11].

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Peramalan
Istilah  "peramalan"  mengacu  pada  jenis analisis  komputasi  tertentu  yang  membuat prediksi  kuantitatif  dan  kualitatif  tentang  masa depan  berdasarkan  data  historis.  Tujuan  dari
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 11, No. 02, hal. 73-82, Oktober 2022
prakiraan  ekonomi  dan  bisnis  adalah  untuk meramalkan dampak faktor lingkungan terhadap pertumbuhan  ekonomi  masa  depan  dan  kinerja perusahaan.  Proses  peramalan  dapat  berfungsi sebagai  landasan  rencana  strategis,  taktis,  dan operasional  organisasi.  Sangat  penting  untuk membuat  kesalahan  sesedikit  mungkin  saat membuat  perkiraan.  Untuk  meminimalkan tingkat  kesalahan,  lebih  baik  untuk  meramalkan dalam satuan numerik atau kuantitatif [8].
Peramalan  data  dapat  menggunakan berbagai teknik, termasuk yang berikut [3]:
 Smoothing,  yang  biasa  digunakan  untuk prakiraan  perencanaan  keuangan  dan dimaksudkan  untuk  meminimalkan  data masa  lalu  yang  tidak  pasti  atau menunjukkan tren musiman, adalah salah satu teknik tersebut.
 Box jenknis, memiliki model matematika yang  memprediksi  data  deret  waktu jangka pendek
 Proyeksi  tren,  yang  digunakan  untuk peramalan  jangka  panjang  dan  jangka pendek  dan  bergantung  pada  persamaan matematis yang
direpresentasikan sebagai garis tren. [3].

## B. Data Time Series
Pengamatan  yang  dilakukan  selama periode  waktu  merupakan  rangkaian  waktu. Karena nilai dolar terhadap rupiah dicatat secara berkala  (baik  harian  atau  bulanan),  data  ini merupakan  jenis  data  deret  waktu.  Kami biasanya  berasumsi  bahwa  nilai  pengamatan dalam  satu  periode  dipengaruhi  oleh  nilai pengamatan  pada  periode  sebelumnya  ketika berhadapan  dengan  data  deret  waktu.  Oleh karena  itu,  analisis  data  deret  waktu memungkinkan  prediksi  dalam  perubahan  yang diamati meliputi: [10] :
 Time series univariat Adalah  data  deret  waktu  yang  diambil dari  satu  variabel  pengamatan.  Berbagai model,  termasuk  autoregression  (AR), moving  average (MA ),  autoregressive moving average (ARMA), dan autoregressive integrated moving
average (ARIMA),  digunakan  untuk
analisis  deret  waktu  univariat  (ARIMA). Data  deret  waktu  mencakup,  misalnya, informasi  tentang  nilai  relatif  dolar terhadap  rupiah  selama  periode  waktu tertentu.
 Time series bivariat
Merupakan  analisis  deret  waktu  pada variabel  tertentu,  yang  hasilnya    lebih baik ketika mereka memasukkan variabel lain,  di  mana  variabel  lain  ini  dapat menjelaskan  variasi  variabel  yang menjadi  subjek  analisis,  misalnya mengukur  panjang    bayi  berdasarkan periode  diyakini  dipengaruhi  oleh  berat badan  bayi.  Pada  setiap  pengamatan, panjang dan berat bayi dicatat.
 Time series multivariat Analisis deret waktu multivariat dilakukan  ketika  menganalisis  satu variabel  dalam  pengamatan  yang  terkait dengan  variabel  lain  yang  diatur  dalam sistem  terkait.  Analisis  yang  digunakan dalam  deret  waktu  multivariat  umumnya dikenal  sebagai vector  autoregression (VAR) dan kointegrasi [10].

## C. Indeks Harga Konsumen (IHK)
Indeks  Harga  Konsumen  (IHK)  adalah indeks numerik yang menggambarkan perubahan harga  barang  dan  jasa  yang  dibeli  oleh masyarakat  umum  selama  periode  waktu tertentu, sedangkan indeks harga dapat dipahami sebagai  ukuran  yang  menunjukkan  berbagai perubahan  harga  yang  terjadi  dari  waktu  ke waktu.  untuk  waktu.  Pembuat  kebijakan  dapat menggunakan  data  yang  tersedia  untuk  lebih memahami  pertumbuhan  perusahaan  atau aktivitasnya  dalam  jangka  waktu  CPI,  misalnya untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang mempengaruhi  perkembangan  ekonomi  atau untuk menerapkan kebijakan harga (menaikkan/menurunkan harga).
Indeks Harga Konsumen (IHK) digunakan untuk  mengukur  perubahan  harga  umum  dalam kategori barang dan jasa yang dibeli secara luas. Tingkat inflasi atau deflasi barang dan jasa yang digunakan  untuk  mempertahankan  taraf  hidup tercermin dalam Indeks Harga Konsumen (IHK) yang  dihitung  secara  berkala.  [5].  Produk  dan
layanan ini termasuk dalam salah satu dari tujuh kategori: makanan; makanan siap saji; minuman; penginapan;  pakaian;  kesehatan;  hiburan;  dan dan  pendidikan,  rekreasi,  dan  olahraga. Pergerakan  dan  interaksi  Persamaan  berikut digunakan  untuk  menurunkan  Indeks  Harga Konsumen [9]:
∑ (   ) (   ) ∑
Keterangan :
IHK n : Indeks periode ke-n P ni : Harga jenis barang i, periode ke-n P (n-1)i : Harga jenis barang i, periode ke-(n-1) P (n-1)i .Q 0i : Nilai konsumsi jenis barang i, periode ke-(n-1) P 0i .Q 0i : Nilai Konsumsi jenis barang i, pada tahun dasar k : Jumlah jenis barang paket komoditas Jika  IHK n di  bawah  100,  maka  harga konsumen/eceran  saat  ini  lebih  rendah  dari  satu tahun  yang  lalu,  ketika  ditetapkan  sebagai  100. Bahwa  tingkat  harga  konsumen/eceran  periode saat ini identik dengan tahun dasar, ditunjukkan oleh  nilai  CPI  100,  disebut  stabilitas  harga. Indeks harga konsumen IHK n dengan nilai lebih besar dari 100 menunjukkan bahwa tingkat harga konsumen/eceran  periode  berjalan  lebih  tinggi dari tahun dasar [9].

## D. Brown’s Double Exponential Smoothing
Model  linier  yang  diusulkan  oleh  Brown adalah  pemulusan  eksponensial  ganda,  seperti yang  dinyatakan  oleh  Makridakis  et  al.  (2003). Ketika ada pola yang terlihat dalam data, teknik ini  digunakan.  Perkiraan  pertumbuhan  rata-rata suatu  periode  pada  penutupannya  dikenal sebagai  trennya.  Mirip  dengan  bagaimana seseorang dapat beralih dari rata-rata pergerakan tunggal  ke  pemulusan  eksponensial  sederhana, seseorang  juga  dapat  beralih  dari  rata-rata pergerakan  ganda  ke  pemulusan  eksponensial ganda, dan akhirnya ke pemulusan eksponensial. Sebagai  salah  satu  batasan  dari  rata-rata pergerakan  sederhana  (yaitu,  kebutuhan  untuk menyimpan  nilai  n  terakhir),  perubahan  ini  bisa menarik.  Hanya  dibutuhkan  tiga  titik  data  dan satu  nilai  untuk  menghitung  pemulusan
eksponensial  ganda.  Peningkatan  penekanan pada pengamatan sebelumnya juga dikembalikan oleh  metode  ini.  Untuk  alasan  ini,  pemulusan eksponensial  ganda  versus  rata-rata  pergerakan ganda penting sebagai  metode peramalan dalam banyak kasus [6].
Prinsip  pemulusan  eksponensial  ganda Brown mirip dengan rata-rata pergerakan ganda di mana nilai pemulusan tunggal dan pemulusan ganda  tertinggal  di  belakang  data  aktual  ketika elemen  tren  hadir.  Nilai  S’ t –  S” t dapat ditambahkan  ke  nilai  pemulusan  tunggal  (S’ t ) dan  disesuaikan  dengan  trend.  Rumus  yang digunakan dalam penerapan pemulusan eksponensial ganda Brown ditunjukkan di bawah ini [6]:
1. Nilai Smoothing Pertama (S’ t )
(     ) (2.1)
2. Nilai Smoothing Kedua (S” t ) (     ) (2.2)
3. Nilai Konstanta (a t ) (2.3) 4. Nilai Slope (b t ) ( ) (2.4)
5. Nilai Peramalan (2.5) Dimana :
S’ t : nilai pemulusan eksponensial tunggal pada periode ke-t S’ t-1 : nilai pemulusan eksponensial tunggal pada periode ke-(t-1)
S” t : nilai pemulusan eksponensial ganda pada periode ke-t S” t-1 : nilai pemulusan eksponensial ganda pada periode ke-(t-1) X t : data aktual time series pada periode ke-t : parameter pemulusan eksponensial, 0 < < 1 a t ,b t : konstanta pemulusan pada periode ke-t F t+m : hasil peramalan untuk periode ke depan yang diramalkan m : jumlah periode ke depan yang diprediksi
Jika  data  dibatasi,  jumlah  diskrit konvergen  untuk  0  ≤  α  ≤  1,  dimana  intergral kontinu mencakup 0 < ℽ < ∞. Dengan demikian,
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 11, No. 02, hal. 73-82, Oktober 2022
konstanta  pemulusan ℽ tidak  sama  dengan  α. Data saat ini dibobot dengan α, dan semakin tua datanya, semakin kecil bobot yang diberikan [2].
Jika  parameter  α  dalam  metode  pemulusan eksponensial  ganda Brown mendekati  nol,  efek dari proses inisialisasi ini dengan cepat menjadi kurang  signifikan  dari  waktu  ke  waktu.  Maka digunakan peramalan dengan metode pemulusan eksponensial  dengan  α  =  0,1  sampai  α  =  0,9, dimana nilai parameter α besarnya  antara 0 < α <1 dengan trial dan error (berdasarkan langkah- langkah  untuk  menyelesaikan  metode    satu parameter linier Brown) [1].

## E. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Untuk  mengukur  kesalahan,  ahli  statistik menggunakan  metrik  yang  disebut Mean Absolute  Percentage  Error  (MAPE), yang merupakan  perbedaan  persentase  antara  nilai yang  diamati  dan  yang  diharapkan.  Mengukur sejauh  mana  perkiraan  menyimpang  dari  nilai sebenarnya.  Temukan  rumus  MAPE  di  bawah ini . [6].
∑ (2.6)
Dimana  n  merupakan  banyaknya  periode dan  PE t merupakan  kesalahan  presentasenya ( percentage error ):
( ) (2.7)
Semakin  rendah  nilai  MAPE,  semakin dekat nilai estimasi dengan nilai sebenarnya atau metode yang dipilih adalah metode terbaik [6].
Dimana: n  = jumlah data PE t = kesalahan presentase periode ke-t X t = data aktual pada periode ke-t F t = hasil peramalan M  = banyaknya dimensi data

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Kerangka Pikir Penelitian
Kerangka  penelitian  ini  dimulai  dengan merumuskan  dan  mengidentifikasi  masalah. Setelah  permasalahan  diketahui  dan  dipahami dengan  jelas  selanjutnya  melakukan  studi
pustaka  terkait  masalah  yang  telah  di  ketahui tersebut. Kemudian dilanjutkan dengan pengumpulan  data,  dan  melakukan  perhitungan manual  metode Brown’s  Double  Exponential Smoothing dan  lanjut  melakukan  analisis  error menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
Gambar 1 . Diagram Alir Kerangka Pikir Penelitian
Setelah itu melakukan identifikasi kebutuhan  dan  mulai  membuat  rancangan sistem.  Rancangan  sistem  yang  telah  dibuat setelah  mengidentifikasi  kebutuhan  dilanjutkan dengan  implementasi  rancangan  tersebut. Dilanjutkan melakukan analisa dan pembahasan. Setelah  beberapa  tahap  sebelumnya  dilakukan, maka  tahapan  terakhir  dapat  disimpulkan  hasil dari  penelitian  dan  memberikan  saran.  Adapun kerangka  berpikir  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 1.
Flowchart  metode Brown’s  Double Exponential Smoothing pada Gambar 2. dimulai dengan  melakukan  penginputan  data  Indeks Harga Konsumen dari tahun 2014 hingga 2021.
Selanjutnya  melakukan  perhitungan  mulai dari  data  ke-2,  dikarenakan  pada  data  pertama nilai  Smoothing  Pertama  (S’ t )  belum  tersedia. Lalu  menghitung  nilai  smoothing  pertama  (S’ t ), smoothing kedua (S’’ t ), konstanta (a t ), slope (b t ) dan  nilai  hasil  peramalan.  Setelah  menghitung sesuai  jumlah  periode  yang  ada  dilanjutkan menghitung  MAPE  untuk  mengetahui  nilai
errornya.  Dan  didapatlah  hasil  peramalan  alfa yang menghasilkan error paling kecil.

## B. Perancangan Metode Brown’s Double Exponential Smoothing
Gambar 2 . Flowchart Metode Brown’s Double Exponential Smoothing
Tabel 1. Data Indeks Harga Konsumen Kota Tanjungpinang tahun 2014 2014 Periode IHK Januari 112,41 Februari 113,39 Maret 113,56 April 112,57 Mei 111,87 Juni 112 Juli 113,78 Agustus 114,38 September 114,45 Oktober 115,2 November 116,09 Desember 119,33 Berikut  perhitungan  manual  metode Brown’s Double Exponential Smoothing dengan menggunakan parameter α = 0,2.
a. Menentukan Nilai Smoothing Pertama (S’ t ) Untuk  menentukan  nilai smoothing (S’ t ) dapat menggunakan rumus persamaan (2.1). 1. Untuk t = 1 Dikarenakan  pada  saat  t  =  1  nilai  S’ t belum  tersedia,  maka  digunakan  nilai
periode  pertama  sama  dengan  nilai  S’ t sebesar  112,41.
2. Untuk t = 2 S’ 2 = (0,2 x 113,39)+(1 - 0,2) x 112,41 S’ 2 = 112,606 b. Menentukan Nilai Smoothing Kedua (S” t ) Untuk  menentukan  nilai smoothing (S” t ) dapat menggunakan rumus persamaan (2.2).
1. Untuk t = 1
Dikarenakan  pada  saat  t  =  1  nilai  S’’ t belum  tersedia,  maka  digunakan  nilai periode  pertama  sama  dengan  nilai  S’ t sebesar  112,41.
2. Untuk t = 2 S” 2 = (0,2 x 112,606)+(1 – 0,2) x 112,41 S” 2 = 112,4492
c. Menentukan Nilai Konstanta (a t ) Untuk menentukan nilai a t dapat
menggunakan persamaan (2.3).
1. Untuk t = 1 a 1 = 2(112,41) - 112,41 a 1 = 112,41 2. Untuk t = 2 a 2 = 2(112,606) – 112,4492 a 2 = 112,7682
d. Menentukan Nilai Slope (b t ) Untuk menentukan nilai b t dapat menggunakan persamaan (2.4).
1. Untuk t = 1 b 1 = (0,2/1-0,2) x (112,41 – 112,41)
b 1 = 0 2. Untuk t = 2 b 2 = (0,2/1-0,2) x (112,606 – 112,4492)
b 2 = 0,0392
e. Menentukan Nilai Peramalan (F t+m )
Untuk  menghitung  nilai  peramalan  dapat menggunakan persamaan (2.5).
1. F 2 = 112,41+0
F 2 = 112,41 2. F 3 = 112,7682+0,0392
F 3 = 112,802 f. Perhitungan MAPE ( Mean
Absoulte Percentage  Error). Setelah  didapat  hasil peramalan  penjualan  menggunakan  metode Brown’s  Double  Exponential  Smoothing, selanjutnya  dilakukan  perhitungan  error menggunakan  MAPE  pada  hasil  ramalan sebelumnya  yang  menggunakan  nilai  alfa 0,2.  Sehingga  hasil  perhitungan  MAPE
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 11, No. 02, hal. 73-82, Oktober 2022
dengan  hasil  peramalan  menggunakan  nilai alfa 0,2 adalah sebagai berikut.
MAPE = ∑ | PE t |
MAPE = x ( |
|+| |+| |+| |+| |+| |+| |+| |+| |+| |+| | x
100% )
MAPE = x ( 0,12547 x 100%)
MAPE = 1,1406%
Tabel 2. Hasil Perhitungan Manual metode Brown’s Double Exponential Smoothing dan MAPE
t periode IHK S’ t S’’ t at bt forec ast 1 Januari 112, 41 112, 41 112, 41 112, 41 0 2  Februari 113,
39 112, 606 112, 4492 112, 7628 0,03 92 112, 41
3 Maret 113, 56 112, 7968 112, 5187 2 113, 0748 8 0,06 952 112, 802
4 April 112, 57 112, 7514 4 112, 5652 64 112, 9376 16 0,04 6544 113, 1444
5 Mei 111, 87 112, 5751 52 112, 5672 416 112, 5830 624 0,00 1977 6 112, 9841 6 6 Juni 112
112, 4601 216 112,
5458 176 112, 3744 256 - 0,02 1424 112, 5850 4
7 Juli 113, 78 112, 7240 973 112, 5814 735
112, 8667 21 0,03 5655 936
112, 3530 016 8 Agustus 114, 38 113, 0552 778 112, 6762 344 113, 4343 213 0,09 4760 858 112, 9023 77 9 Septemb er 114, 45 113, 3342 223 112, 8078 32 113, 8606 126 0,13 1597 573 113, 5290 821 1 0 Oktober 115, 2 113, 7073 778 112, 9877 411 114, 4270 145 0,17 9909 168 113, 9922 101 1 1 Novemb er 116, 09 114, 1839 022 113, 2269 734 115, 1408 311 0,23 9232 222 114, 6069 236 1 2 Desembe r 119, 33 115, 2131 218 113, 6242 03 116, 8020 405 0,39 7229 688 115, 3800 634 MAPE = 1,1406%

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Laporan  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK) bulanan untuk Kota Tanjungpinang digunakan di sini.  Laporan  tersebut  dikeluarkan  oleh  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  Tanjungpinang.  Informasi mulai  dari  Januari  2014  hingga  Desember  2021 akan  digunakan  untuk  menerapkan Brown's Double  Exponential  Smoothing .  Ini  akan menghasilkan total 96 sampel.
Data IHK yang berjumlah 96 tersebut diuji menggunakan  parameter  α  eksponential  dengan nilai antara 0 -1 yaitu  0,1; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7;  0,8;  0,9  sesuai  dengan  metode Brown’s Double Exponential Smoothing
yaitu menghitung  nilai smoothing pertama  (S’ t ), menghitung  nilai smoothing kedua  (S’’ t ), menghitung  nilai  konstanta  (a t ),  menghitung nilai  slope  (b t )  dan  menghitung  nilai  peramalan (F t+m ). Berikut hasil perhitungan error menggunakan MAPE.
Tabel 3. Hasil Nilai MAPE Alpha MAPE 0,1 2,47378% 0,2 1,75866% 0,3 1,39972% 0,4 1,24759% 0,5 1,11957% 0,6 1,11960% 0,7 1,13148% 0,8 1,14568% 0,9 1,16631%
Berdasarkan  Tabel  3,  nilai  optimal  untuk parameter  adalah  α  =  0,5,  menghasilkan  MAPE sebesar  1,11957%.  Nilai  parameter  dihitung ulang  oleh  penulis  dengan  menggunakan parameter  terbaik  dari  pengujian  sebelumnya ditambah  dua  digit  setelah  titik  desimal,  seperti 0,50,  0,51,  0,52,  0,53,  0,54,  0,55,  0,56,  0,57, 0,58,  dan  0,59.  Berikut  hasil  perhitungan  error menggunakan  MAPE  untuk  uji  parameter  α dengan 2 angka dibelakang desimal.
Gambar 3. Grafik Perbandingan Aktual dan Forecasting parameter α 0,5
Sepeti  yang  terlihat  pada  Tabel  4,  setelah menghitung  menggunakan  metode Brown’s Double  Eksponential  Smoothing nilai  parameter α dengan 2 angka dibelakang desimal yaitu 0,50; 0,51;  0,52;  0,53;  0,54;  0,55;  0,56;  0,57;  0,58; 0,59  terlihat  nilai  parameter  α  yang  terbaik (terkecil)  adalah  α  =  0,51  dengan  nilai  MAPE sebesar 1,11083%. Setelah dilakukannya perhitungan  menggunakan  metode Brown’s
Double  Eksponential  Smoothing dengan  nilai parameter  α  =  0,51  maka  diperoleh  nilai smoothing pertama, smoothing kedua,  nilai  a t , nilai b t dan nilai F t+m .
Tabel 4. Hasil Nilai MAPE
Alpha MAPE 0,50 1,11957% 0,51 1,11083% 0,52 1,11166% 0,53 1,11221% 0,54 1,11263% 0,55 1,11277% 0,56 1,11296% 0,57 1,11409% 0,58 1,11558% 0,59 1,11738% Selanjutnya  dapat  dilakukan  peramalan Indeks Harga Konsumen (IHK) Kota
Tanjungpinang untuk 12 bulan yang akan datang yaitu  Januari  sampai  dengan  Desember  2022. Dalam  menghitung  nilai  peramalan  untuk  12 bulan  yang  akan  datang  dapat  menggunakan persamaan (2.5). Setelah didapat hasil perhitungan  peramalan  untuk  12  bulan  kedepan
yaitu  Januari  sampai  dengan  Desember  2022, maka hasil peramalan juga dapat disajikan dalam bentuk tabel dan grafik berikut:
Tabel 5. Hasil Peramalan Periode Januari – Desember tahun 2022 Periode Hasil Peramalan Januari 105,9982973 Februari 106,3827899 Maret 106,7672824 April 107,151775 Mei 107,5362675 Juni 107,9207601 Juli 108,3052526 Agustus 108,6897452 September 109,0742377 Oktober 109,4587303 November 109,8432228 Desember 110,2277153
Gambar 4. Grafik Perbandingan Data Aktual dan Forecasting α 0,51
Dari hasil peramalan yang telah didapatkan diketahui bahwa Indeks Harga Konsumen (IHK) Kota  Tanjungpinang  dengan  menggunakan parameter  α  =  0,51  menghasilkan  nilai  MAPE sebesar  1,11083%  untuk  12  bulan  yang  akan datang  yaitu  dari  bulan  Januari  sampai  dengan Desember  2022  mengalami  peningkatan  pada tiap  bulannya.  Seperti  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 4. menunjukkan kecendrungan pola data pada  garis  peramalan  ( forecasting )  mengalami peningkatan  untuk  12  bulan  yang  diramalkan, yaitu  buan  Januari  2022  sebesar  105,9982973, bulan Februai 2022  sebesar  106,3827899, bulan Maret  2022  sebesar  106,7672824,  bulan  April 2022  sebesar  107,151775,  bulan  Mei  2022 sebesar  107,5362675,  bulan  Juni  2022  sebesar 107,9207601, bulan Juli 2022 sebesar
0 100 200 1 6 111621263136414651566166717681869196 Grafik Perbandingan Aktual dan Forecasting IHK forcast 0 50 100 150 1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99 1 0 6 Grafik Perbandingan Data Aktual dan Forecasting ( α = 0,51) IHK forcast
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 11, No. 02, hal. 73-82, Oktober 2022
108,3052526,  bulan  Agustus  2022  sebesar 108,6897452,  bulan  September  2022  sebesar 109,0742377,  bulan  Oktober  2022  sebesar 109,4587303,  bulan  November  2022  sebesar 109,8432228,  bulan  Desember  2022  sebesar 110,2277153.

## V. K ESIMPULAN
Analisis dan pembahasan tersebut menghasilkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Untuk  periode  Januari  2014  sampai dengan  Desember  2022,  Indeks  Harga Konsumen  (IHK)  Kota  Tanjungpinang dapat  diprediksi  dengan  menggunakan parameter  α  =  0,51  dengan  nilai  MAPE sebesar 1,11083%.
2. Hasil
prediksi Brown's Double Exponential  Smoothing untuk  IHK  Kota Tanjungpinang dari bulan Januari sampai
Desember  2022  dengan  parameter  = 0,51.  Januari  2022:  105.9982973, 106.3827899,  106.7672824, 107.151775, 107.5362675,107.9207601,108.3052526, 108.6897452,109.0742377,109.4587303, 109.8432228 dan 110.2277153.

## VI. S ARAN
Berdasarkan  temuan  yang  disajikan  di sini,  direkomendasikan  bahwa  peneliti  masa depan  memperluas  fokus  mereka  untuk memasukkan  faktor-faktor  lain  yang  memiliki pengaruh  signifikan  pada  hasil  penelitian.  Jika Anda ingin ramalan Anda menahan lebih banyak air, gunakan teknik  yang sesuai dengan  konteks yang  Anda  coba  prediksi.  Data  yang  digunakan dalam implementasi
Brown's Double
Exponential  Smoothing mengikuti  tren  yang terlihat.

## R EFERENSI
[1]    Baharudin, M. Vichi, F., Deni Afrianto, S., &  Bagus  Setya  S,  S.  M.,  "Sistem Peramalan  Stock  Obat  Di  Apotik  Catur Asa Jember Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing", Doctoral dissertation, 2016.
[2]  Brown,  R.  G.,  "Smoothing,  Forecasting and  Prediction  of  Discrete  Time  Series,"
Courier  Corporation,  Amerika  Serikat, 2004.
[3]  Fahlevi, A., Bachtiar, F. A., & D.Setiawan, B.,  "Perbandingan  Holt’s  dan  Winter’s Exponential  Smoothing  untuk  Peramalan Indeks  Harga  Konsumen  Kelompok Transportasi, Komunikasi dan Jasa Keuangan," Jurnal Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,
Vol. 2, No. 12, 2018.
[4]    Fawaiq,  M.  N.,  Jazuli,  A.,  &  Hakim,  M. M.,  "Prediksi  Hasil  Pertanian  Padi  Di Kabupaten Kudus Dengan Metode Brown's Double  Exponential  Smoothing,"  JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), Vol. 04,No. 02, 2019.
[5]    Izat,  A.,  &  Jatipaningrum,  M.  T., "Peramalan  Indeks  Harga  Konsumen (IHK)  Dengan  Menggunakan  Metode Double Exponential Smoothing Dan Fuzzy Time Series," Jurnal Statistika Industri dan Komputasi, Vol. 03, No.2, 2018.
[6]    Makridakis,  S.,  Wheelwright,  S.  C.,  & Mc.Gee,  V.  E.,  "Metode  dan  Aplikasi Peramalan  Jilid  1  Edisi  Revis,"  Binarupa Aksara, Jakarta, 2003.
[7]    Mukron, M. H., I. S., Azzahra, F., Kumala, Y.  N.,  Widiyana,  F.  R.,  &  Haris,  M.  A., "Peramalan  Indeks  Harga  Konsumen Indonesia  Menggunakan  Autoregressive Integrated  Moving,"  Jurnal  Statistika Industri  dan  Komputasi,  Vol  6,  No.  1, 2021.
[8]  Riadi,  M.,  "Pengertian,  Fungsi  dan  Jenis-
Jenis  Peramalan  (Forecasting),"  Retrieved from Kajian Pustaka.com: https://www.kajianpustaka.com/2017/11/pe ngertian-fungsi-dan-jenis-peramalan- forecasting.html. [Diakses: 02-Feb-2022]. [9]    Statistik,  B.  P.,  "Indeks  Harga  Konsumen. Metadata  Indikator,"    Retrieved  from Badan Pusat Statistik: https://sirusa.bps.go.id/sirusa/index.php/ind ikator/52. [Diakses: 13-Juli-2022] [10]  Wizsa,  U.  A.,  "Data  time  series  (Deret waktu),"  Retrieved  from  Swan  Statistics Consultant: https://swanstatistics.com/data- time-series-deret-waktu/. [Diakses: 02-Feb- 2022]
[11]  Zahara, S., Sugianto, & Ilmiddafiq, M. B., "Prediksi Indeks Harga Konsumen Menggunakan  Metode  Long  Short  Term Memory (LSTM) Berbasis Cloud Computing,"  Jurnal  RESTI  (Rekayasa Sistem  dan  Teknologi  Informasi)  ,  Vol.  3,
No. 3, 2019.