## Penerapan Metode Double Exponential Smoothing Pada Data Inflasi Bulanan Tahun 2021

## Dwi Retno Puspita Sari
Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Metro, 1dwiretno.ps@gmail.com
ABSTRAK , Inflasi  merupakan  salah  satu  komponen yang  memberikan  pengaruh  besar  dalam  kemajuan ekonomi  suatu  negara.  Hal  tersebut  dikarenakan  inflasi dapat mempengaruhi pertumbuhan perekonomian negara, kesempatan  kerja,  distribusi  pendapatan  dan  nilai  defisit neraca ekonomi. Pada metode time series , peramalan data dilakukan dengan menggunakan data yang telah lampau. Biasanya  data  yang  digunakan  merupakan  data  yang berkaitan  dengan  waktu,  seperti  harian,  mingguan, bulanan atau tahunan. Terdapat banyak metode yang dapat digunakan  dalam  melakukan  peramalan  data,  seperti metode Moving  Average , Exponential  Smoothing ,  dan proyeksi  Trend.  Pada  data  dengan  pola  trend,  maka metode  yang  dapat  digunakan  salah  satunya  adalah Double Exponential Smoothing dari Holt. Hasil peramalan dengan  menggunakan  data  inflasi  bulan  Januari  sampai Desember tahun 2021 dengan metode double exponential smoothing  untuk  lima  periode  ke  depan  memiliki  nilai sebesar 1,78%, 1,83%, 1,87%, 1,91%, dan 1,96% dengan nilai MAPE, MAD, dan MSD berturut sebesar 5,18, 0,08 dan 0,013.
Kata  Kunci: Inflasi, time  series , double exponential smoothing, MAPE, MAD, MSD

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  suatu  negara  dari  segi perekonomian dapat dilihat dari indikator makro ekonomi  negara  tersebut.  Beberapa  indikator yang termasuk dalam makro ekonomi antara lain defisit  neraca  ekonomi,  inflasi,  nilai  tukar,  dan pertumbuhan ekonomi. Dari beberapa indikator tersebut, inflasi merupakan salah satu komponen yang memberikan pengaruh terbesar dikarenakan inflasi dapat mempengaruhi pertumbuhan perekonomian negara, kesempatan kerja,  distribusi  pendapatan  dan  nilai  defisit neraca ekonomi [1].
Inflasi  dapat  diartikan  sebagai  kenaikan harga  barang  dan jasa  secara  umum  dan terjadi secara terus menerus. Di Indonesia, perhitungan inflasi  dilakukan  oleh  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  yang  selanjutnya  terhubung  pada  link metadata SEKI-IHK. Secara teori, kenaikan satu atau dua barang saja tidak dapat disebut inflasi, akan tetapi jika kenaikan harga tersebut meluas sehingga  mengakibatkan  kenaikan  harga  yang
lain maka inflasi bisa saja terjadi [2]
Teknik  peramalan  merupakan  salah  satu tahapan  metode  yang  dapat  digunakan  dalam memprediksi beberapa periode kedepan dengan menggunakan data lampau atau saat ini. Metode permalan  tersebut  dibagi  menjadi  dua  kategori, yakni  metode  kualitatif  dan  kuantitatif.  Pada metode kualitatif, peramalan cenderung mengacu  pada  data  yang  bersifat  subjektif karena  membutuhkan  penalaran  yang  bersifat logis  dari  peneliti.  Sedangkan  pada  metode kuantitatif, peramalan cenderung mengacu pada data  numerik  karena  membutuhkan  data  masa lampau. Secara matematis, terdapat dua metode yang  dapat  digunakan  dalam  peramalan  data kuantitatif yakni metode time series dan regresi. Pada  metode time  series ,  peramalan  data dilakukan dengan menggunakan data yang telah lampau. Biasanya data yang digunakan merupakan  data  yang  berkaitan  dengan  waktu, seperti harian, mingguan, bulanan atau tahunan. Langkah  terpenting  yang  dilakukan  dalam meramalkan  data  dengan  metode time  series adalah dengan menemukan terlebih dahulu pola datanya.  Tujuannya  agar  peneliti  mengetahui apakah  data  tersebut  memiliki  pola  keragaman data yang cenderung musiman, siklis, trend atau justru horizontal. Terdapat banyak metode yang dapat  digunakan  dalam  melakukan  peramalan data, seperti metode Moving Average , Exponential  Smoothing ,  dan  proyeksi  Trend. Pada data dengan pola trend,  terdapat beberapa metode  yang  dapat  diterapkan  pada  data.  Akan tetapi, salah satu metode yang banyak digunakan dan  memiliki  hasil  peramalan  baik  adalah Double  Exponential  Smoothing .  Metode  ini dipilih  karena  memiliki  beberapa  kelebihan diantaranya  dapat  diterapkan  pada  data  yang sedikit, serta tidak membutuhkan perubahan data ketika  data  yang  digunakan  bersifat  non- stasioner.
Untuk mengetahui keakuratan hasil peramalan yang telah diperoleh, dapat digunakan nilai  akurasi  menggunakan  metode Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE), Mean Absolute Deviation (MAD), dan Mean Squared
Devidation (MSD). Semakin kecil nilai akurasi, maka hasil peramalan akan semakin baik, begitu juga  sebaliknya.  Hal  tersebut  juga  dapat dipengaruhi oleh banyaknya data yang digunakan  dalam  penelitian.  Apabila  data  yang digunakan semakin banyak, maka nilai percentage error akan semakin kecil, begitu juga sebaliknya [4]
Beberapa penelitian terdahulu yang menerapkan metode double exponential smoothing yang  pernah  dilakukan  oleh  Habsari dkk  (2020)  menggunakan  Data  IHK  di Kalimantan Timur, Pujiati dkk (2016) menggunakan Data IHK di Kota Samarinda, dan Ariyanto  dkk  (2017)  menggunakan  Data produksi  tanaman  pangan  di  provinsi  Jawa Timur.  Pada  keseluruhan  penelitian  tersebut memberikan hasil bahwa metode yang digunakan  memiliki  nilai  kesalahan  peramalan yang relatif rendah, sehingga sudah cukup baik dalam meramal data berpola trend.
Berdasarkan  paparan  di  atas,  maka  tujuan dari  penulisan  ini  adalah  melakukan  peramalan dengan menggunakan data inflasi bulan Januari sampai Desember tahun 2021 dengan menggunakan  metode double  exponential smoothing .

## 2. METODE PENELITIAN 2.1 Peramalan
Peramalan  merupakan  salah  satu  teknik dalam  memprediksi  atau  memproyeksikan  data ke  masa  depan  dengan  menggunakan  data lampau  yang  telah  ada.  Biasanya  teknik pemroyeksian  data  tersebut  menggunakan beberapa bentuk model matematis [5].
Penentuan  metode  terbaik  dalam  proses peramalan  ditentukan  berdasarkan  pola  atau informasi  data  yang  dimiliki  oleh  peneliti  serta tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian.
Kebaikan dari suatu metode peramalan yang digunakan  juga  bergantung  dari  informasi  data yang  dimiliki  oleh  peneliti.  Jika  informasi  data yang  dimiliki  tidak  dapat  dipastikan  atau diragukan, maka hasil peramalan yang didapatkan juga akan sulit dipercaya ketepatannya.  Sehingga  informasi  terkait  data akan  sangat  memudahkan  dalam  penentuan metode peramalan [4]

## 2.2 Exponential Smoothing
Metode exponential  smoothing merupakan salah satu metode peramalan dengan melakukan prosedur  perbaikan  terus-menerus  terhadap peramalan  data  terbaru.  Metode  peramalan tersebut lebih menitik beratkan pada penurunan prioritas secara eksponensial atau bertahap pada data observasi yang lebih lampau. Sehingga data observasi  terbaru  akan  lebih  diprioritaskan dalam  peramalan  dibandingkan  data  observasi yang  telah  lama [6].  Terdapat  beberapa  metode yang digolongkan dalam kelompok exponential smoothing ,  antara  lain single  exponential smoothing , double  exponential  smoothing ,  dan triple exponential smoothing .

## 2.3 Double Exponential Smoothing
Metode peramalan ini digunakan pada data kuantitatif time  series yang  memiliki  pola  data trend.  Metode  ini  pertama  kali  diperkenalkan oleh C.C Holt pada tahun 1958. Kelebihan dari metode double  exponential  smoothing adalah dapat  digunakan  pada  data  yang  relatif  sedikit, parameter  yang  digunakan  lebih  sedikit  dalam penentuan  peramalan,  serta  lebih  mudah diterapkan pada data karena tidak membutuhkan perubahan data ketika data bersifat non-stasioner [7]
Tahapan  langkah  yang  diterapkan  dalam melakukan  proses  peramalan  menggunakan metode double exponential smoothing adalah [8] :
1. Menentukan  nilai  pemulusan exponential yang pertama :
𝑆 𝑡 ′ = 𝛼 . 𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼). 𝑆 𝑡−1 ′ (2.1)
2. Menentukan  pemulusan exponential yang kedua :
𝑆 𝑡 ′′ = 𝛼 . 𝑆 𝑡 ′ + (1 − 𝛼). 𝑆 𝑡−1 ′′ (2.2)
3. Menentukan  konstanta  hasil  pengurangan antar kedua pemulusan exponential : 𝑎 𝑡 = 2 . 𝑆 𝑡 ′ − 𝑆 𝑡 ′′ (2.3)
4. Menentukan nilai konstanta trend : 𝑏 𝑡 = 𝛼 1−𝛼 (𝑆 𝑡 ′ − 𝑆 𝑡 ′′ ) (2.4)
5. Menentukan nilai peramalan :
𝐹 𝑡+𝑚 = 𝛼 𝑡 + 𝑏 𝑡 . 𝑚 (2.5)
dengan
𝑆 𝑡 ′ : nilai pemulusan exponential yang pertama data ke-t
𝑆 𝑡 ′′
: nilai pemulusan exponential yang kedua data ke-t
𝛼 : parameter pemulusan exponential 0< 𝛼 <1 𝑋 𝑡 : data aktual pada periode ke-t 𝑎 𝑡 : nilai konstanta periode ke-t 𝑏 𝑡 : nilai trend periode ke-t 𝑚 : periode peramalan yang akan diramalkan
𝐹 𝑡+𝑚 : nilai peramalan untuk m periode ke depan
Pada  data  t=1,  nilai  pada  persamaan 𝑆 𝑡 ′ dan 𝑆 𝑡 ′′ tidak  tersedia  karena  nilai  tersebut  harus ditentuan  dari  awal  periode.  Sehingga  untuk mengatasi masalah tersebut digunakan nilai data aktual pertama 𝑋 1 atau dapat menggunakan rata- rata dari beberapa data di awal [3].
Proses  peramalan  dengan  menggunakan metode double exponential  smoothing biasanya dimulai  dengan  menentukan  nilai  pemulusan pertama  pada  data  aktual.  Pada  tahap  ini digunakan  nilai  parameter  α  sebagai  parameter pemulusan  yang  nilainya  ditentukan  pada rentang  0  sampai  1.  Selanjutnya  menentukan nilai  pemulusan  kedua  berdasarkan  nilai pemuluan  pertama  yang  telah  diperoleh.  Tahap berikutnya  yakni  menentukan  nilai  konstanta  a dan  b,  serta  yang  terakhir  menentukan  nilai peramalan pada masing-masing data

## 2.4 Akurasi Peramalan
Nilai  akurasi  peramalan  digunakan  untuk mengetahui  apakah  data  hasil  peramalan  yang dilakukan  telah  cukup  baik  atau  belum. Persamaan  akurasi  peramalan  dihitung  dengan menggunakan persamaan Mean Absolute Percentage  Error (MAPE), Mean  Absolute Deviation (MAD), dan Mean Squared Devidation (MSD). Ketiga metode yang dipilih tergolong sering digunakan dalam menganalisis ketepatan  metode  peramalan,  terutama  pada kasus  data  berpola  trend.  Selain  itu  ketiga metode  tersebut  dipilih  untuk  menghindari adanya  nilai  negatif  maupun  positif  pada  nilai eror/  penyimpangan  yang  sifatnya  akan  saling meniadakan  ketika  dihitung  akurasinya.  MAPE berguna  untuk  mengetahui  besarnya  persentase penyimpangan  hasil  peramalan  yang  telah dilakukan.  MAD  digunakan  dengan  cara menghitung nilai  absolut dari keseluruhan hasil peramalan  yang  diperoleh.  Sedangkan  MSD
digunakan  dengan  menghitung  rata-rata  dari kuadrat  eror  hasil  peramalannya.    Dalam perhitungan akurasi peramalan, hasil peramalan dikatakan  baik  apabila  nilai  akurasi  peramalan yang  diperoleh  memiliki  nilai  kesalahan  yang minimum atau mendekati 0. Berikut persamaan dari MAPE, MAD, dan MSD [9] :
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 𝑋 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 . 100% (2.6)
𝑀𝐴𝐷 = 1 𝑛 ∑ |𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 (2.7)
𝑀𝑆𝐷 = 1 𝑛 ∑ (𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 𝑡=1 (2.8)
dengan 𝑛 : banyaknya data 𝑋 𝑡 : data pada periode ke-t
𝐹 𝑡 : data hasil peramalan pada periode ke-t Jika  mengacu  pada  nilai  akurasi  berdasar persamaan  MAPE,  hasil  peramalan  dikatakan baik jika memenuhi salah satu kriteria berikut [8] :
Tabel 1. Kriteria MAPE Nilai MAPE (%) Kriteria Peramalan <10 Peramalan sudah sangat baik 10-20 Peramalan yang dihasilkan baik 20-50 Peramalan yang dihasilkan sudah cukup >50 Peramalan yang dihasilkan buruk

## 2.5 Data
Data  yang  digunakan  dalam  penulisan  ini merupakan  data  sekunder  dengan  jenis  data kuantitatif,  yakni  data  inflasi  bulanan  dari Januari  sampai  Desember  tahun  2021.  Teknis pengambilan data yakni dengan mengunduh data pada website Bank  Indonesia  sebagai  data sampel penelitian pada tanggal 14 Januari 2022. Data  pendukung  lain  terkait  penulisan  berasal dari  referensi  jurnal  penelitian  terdahulu  yang menerapkan metode double exponential smoothing dalam analisis data.
Tabel 2. Data inflasi tahun 2021 Periode Data Inflasi (%) Januari 2021 1,55 Februari 2021 1,38 Maret 2021 1,37 April 2021 1,42 Mei 2021 1,68 Juni 2021 1,33
Juli 2021 1,52 Agustus 2021 1,59 September 2021 1,6 Oktober 2021 1,66 November 2021 1,75 Desember 2021 1,87 Sumber : www.bi.go.id

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 1. Grafik time series data aktual
Langkah awal dalam melakukan peramalan dengan menggunakan metode double exponential smoothing adalah dengan membuat plot  sebaran  data  awal.  Tujuannya  untuk mengetahui  pola  datanya.  Berdasarkan  data inflasi  pada  tabel  2,  dapat  dilihat  bahwa  nilai inflasi  di  Indonesia  pada  bulan  Januari  sampai Desember  tahun  2021  cenderung  fluktuatif. Akan  tetapi  dimulai  pada  bulan  Juli  hingga Desember terlihat selalu mengalami peningkatan disetiap  bulannya.  Hal  tersebut  sebanding dengan  tampilan  grafik  pada  gambar  1  data inflasi di atas. Berdasarkan tampilan grafik dapat diketahui  bahwa  nilai  inflasi  di  Indonesia  pada bulan  Januari  sampai  Desember  tahun  2021 cenderung  mengalami  peningkatan.  Sehingga dapat dikatakan jika data inflasi yang digunakan memiliki pola trend naik.
Tabel 3. Nilai statistik deskriptif data inflasi
bulanan tahun 2021 Statistik deskriptif Nilai Jumlah 18,72 Minimum 1,33 Maksimum 1,87 Rata-rata 1,56
Standar deviasi 0,165639
Berdasarkan tabel statistik deskriptif di atas, maka  dapat  diketahui  besar inflasi  di  Indonesia pada bulan Januari sampai Desember tahun 2021 sebanyak  18,72%  dengan  inflasi  terendah sebesar 1,33% di bulan Juni dan tertinggi sebesar 1,87% di bulan Desember 2021. Rata-rata inflasi bulanan  ada  tahun  2021  sebesar  1,56%  dengan standar  deviasi  atau  keragaman  inflasi  sebesar 0,165%.
Tabel 4. Nilai peramalan periode ke 13 sampai 15 Periode  Peramalan  Terendah  Tertinggi 13 1.78970 1.59147 1.98792 14 1.83275 1.62392 2.04159 15 1.87581 1.65531 2.09631 16 1.91887 1.68581 2.15193 17 1.96192 1.71555 2.20830
Berdasarkan tabel 4 hasil peramalan di atas, nilai prediksi inflasi untuk periode ke 13 berada pada  batas  1,59%  sampai  1,98%  yakni  sebesar 1,78%.  Prediksi  untuk  periode  ke  14  sebesar 1,83%,  prediksi  pada  periode  ke  15  sebesar 1,87%,  prediksi  periode  ke  16  sebesar  1,92%, dan prediksi periode ke 17 sebesar 1,96% dengan batasan  seperti  pada  tabel.  Jika  dibandingkan dengan tabel data aktual, nilai inflasi pada bulan Januari tahun 2022 akan mengalami penurunan. Akan tetapi, pada bulan Februari dan Mei tahun 2022  diprediksi  akan  mengalami  peningkatan kembali.
Tabel 5. Nilai akurasi peramalan
Nilai akurasi MAPE 5.18272 MAD 0.08091 MSD 0.01329
Berdasarkan tabel 5 di atas, diketahui bahwa nilai  persamaan Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE) sebesar 5,18, nilai Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 0,08, dan nilai Mean Squared Devidation (MSD) sebesar 0,013. Suatu hasil  peramalan  atau  prediksi  dapat  dikatakan baik  apabila  nilai  akurasi  yang  diperoleh semakin  kecil  atau  mendekati  angka  0.  Hal tersebut menunjukkan bahwa hasil prediksi tidak berbeda jauh dengan nilai data aktual, sehingga memiliki nilai kesalahan yang minim. Sebanding
1 2 1 1 1 0 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 .9 1 .8 1 .7 1 .6 1 .5 1 .4 1 .3 Bulan In fl as i
dengan  tabel  1,  kriteria  nilai  MAPE  yang dihasilkan  kurang  dari  10  sehingga  hasil peramalan  nilai  inflasi  bulanan  tahun  2021 dengan menggunakan metode double exponential smoothing sudah sangat baik.
Gambar 2. Grafik data aktual dan hasil peramalan Berdasarkan  tampilan  grafik  di  atas,  pada awal  sampai  pertengahan  tahun  2021  terlihat perbedaan  yang  cukup  jauh  antara  nilai  aktual dengan prediksi diperiode tersebut. Hal itu bisa saja  terjadi  mengingat  pada  awal  tahun  sistem perekonomian  masih  tidak  stabil  sehingga peramalan dengan keseluruhan data tahun 2021 masih  berbeda  jauh  dengan  data aktual  di  awal tahun. Akan tetapi, pada pertengahan tahun data aktual  dengan  peramalan  memiliki  nilai  yang cenderung  mirip.  Hasil  peramalan  yang  telah dilakuan pada data inflasi bulan Januari sampai Desember  2021,  dengan  menggunakan  nilai parameter  level  sebesar  0,135  dan  nilai parameter  tren  sebesar  0,318,  terlihat  bahwa dibulan  Januari  2022  nilai  inflasi  akan mengalami penurunan dibanding bulan Desember  tahun  2021.  Akan  tetapi  sedikit mengalami  peningkatan  kembali  di  bulan Februari dan Mei tahun 2022. Hal tersebut juga terliha pada grafik peramalan warna hijau yang lebih rendah dibanding grafik data aktual warna biru.  Namun  akan  membentuk  pola  adanya peningkatan inflasi.

## 4. KESIMPULAN
Data inflasi bulan Januari sampai Desember tahun  2021  termasuk  dalam  pola  data  tren, sehingga  penerapan  metode double  exponential smoothing dinilai  sudah  tepat  untuk  dilakukan. Berdasarkan  tahapan  yang  telah  dilakukan,
prediksi  nilai  inflasi  untuk  periode  Januari sampai  Mei  tahun  2022  adalah  sebesar  1,78%, 1,83%, 1,87%, 1,91%, dan 1,96%. Nilai tersebut lebih  rendah  dibanding  inflasi  bulan  Desember tahun  2021.  Akurasi  peramalan  yang  diperoleh pada  persamaan  MAPE,  MAD  dan  MSD berturut-turut sebesar 5,18, 0,08 dan 0,013 yang artinya bahwa hasil peramalan sudah sangat baik karena pada besar nilai MAPE masih kurang dari 10,  sedangkan  pada  metode  akurasi  yang  lain masih berada disekitar 0. Parameter terbaik yang digunakan  dalam  peramalan  metode double exponential smoothing yakni sebesar 0,135 untuk nilai konstanta dan 0,318 untuk nilai trend.
Secara  keseluruhan  hasil  dari  peramalan  di atas  menunjukkan  bahwa  ada  kemungkinan inflasi  di  Indonesia  akan  kembali  mengalami kenaikan  pada  awal  hingga  pertengahan  tahun 2022. Akan tetapi penelitian lebih lanjut tentunya sangat  diperlukan  dalam  memprediksi  nilai inflasi  ini.  Baik  dengan  menggunakan  data terbaru,  maupun  dengan  menggunakan  metode lain.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] Bayu  Martanto,  Syamsurijal  Tan,  dan  M Surya  Hidayat.  “Analisis  Tingkat  Inflasi  Di Indonesia  tahun  1998-2020  (Pendekatan Error Correction Model).” Jurnal Paradigma Ekonomika ,  Vol.16,  No.3,  Juli-September
2021
[2] Bank  Indonesia,  website  Data  Inflasi. https://www.bi.go.id/id/statistik/indikator/da ta-inflasi.aspx [tanggal 14 Januari 2022]
[3] Humairo’ Dyah Puji Habsari, Ika Purnamasari, dan Desi 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, Maret 2020 [4] Agus  Purwanto  dan  Shofwan  Hanief. “Teknik Peramalan Dengan Double
Exponential  Smoothing  Pada  Distributor Gula.” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komputer , Vol.3, No.1, Januari 2017.
[5] Rudy  Ariyanto,  Dwi  Puspitasari,  dan  Fifi Ericawati.  “Penerapan  Metode  Double
Exponential  Smoothing  Pada  Peramalan Produksi Tanaman Pangan.” Jurnal Informatika Polinema , Vo.4, Ed.1,
November 2017
[6] Alda  Raharja,  Wiwik  Angraeni,  dan  Retno Aulia  Vinarti.  “Penerapan  metode  Double Exponential  Smoothing  Untuk  Peramalan Penggunaan Waktu Telepon di PT.Telkomsel  Divre3  Surabaya.” SISFO- Jurnal  Sistem  Informasi ,  Institut  Teknologi
Sepuluh November
[7] Fajar  Riska  Perdana,  Daryanto,  dan  Henny
Wahyu.  “ Perbandingan Metode DES (Double  Exponential  Smoothing)  dengan
TES  (Triple  Exponential  Smoothing)  Pada Peramalan  Hasil  penjualan  Rokok  (Studi Kasus : Toko Utama Lumajang) .” Universitas Muhammadiyah Jember. 2017
[8] I  Gusti  Bagus  Ngurah  Diksa.”Peramalan
Gelombang Covid 19 Menggunakan Hybrid Nonlinier Regression Logistic-Double
Exponential  Smoothing  di  Indonesia  dan Prancis.” Jambura Journal Of Mathematics , Vol.3, No.1, pp-37-51, January 2021
[9] Iwa  Sungkawa  dan  Ries  Tri  Megasari. “Penerapan Ukuran Ketepatan Nilai
Ramalan  Data  Deret  Waktu  Dalam  Seleksi Model  Peramalan  Volume  Penjualan  PT
Satriamandiri Citramulia.” ComTech , Vol.2, No.2, pp. 636-645, Desember 2011