## PERBANDINGAN  MODEL  ESTIMASI  INFLASI  PANGAN  MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE FORECASTER DAN EXPONENTIAL SMOOTHING
Salwa Afralia Hevit 1 Tora Fahrudin 2 Rochmawati 3 1 Fakultas Ilmu Terapan, Telkom University Email : salwaafralia@gmail 2 Fakultas Ilmu Terapan, Telkom University Email : torafahrudin@telkomuniversity.ac.id
3 Fakultas Ilmu Terapan, Telkom University Email : rochmawati@telkomuniversity.ac.id
Diterima: xxx Februari 20xx Direview: xx Maret 20xx Dipublikasikan: xx April 20xx

## Abstrak
Bahan  pangan  di  Kota  Bandung  terus  mengalami  fluktuasi  harga  yang  tidak  stabil,  sehingga  harga bahan  pangan  mengalami  inflasi.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  pengeluaran  produksi  pangan  dan pengeluaran  konsumsi  pangan  oleh  masyarakat.  Maka  dari  itu,  salah  satu  tindakan  kecil  untuk mengurangi  tingkat  inflasi  bahan  pangan  adalah  membuat  model  prediksi  menggunakan  algoritma metode forecasting. Penelitian ini mengolah data dari periode-periode inflasi sebelumnya, yakni data pada  tahun  2020  hingga  tahun  2023. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membandingkan  mana yang  merupakan  nilai  perbedaan  kesalahan  yang  terkecil  dari  berbagai  macam  metode  forecasting, sehingga  nilai  tersebut  menjadi  prakiraan inflasi  yang  paling  akurat  di  antara  metode  lainnya.  Hasil prediksi data akan dibandingkan dengan data aktual. Dalam melakukan tes, beberapa data dimanfaatkan dalam penelitian ini, yakni data sekunder yang  didapatkan menurut Badan Pusat Statistik Indonesia. Model terbaik yang didapatkan dari penelitian ini adalah model naïve forecaster dengan strategi drift berdasarkan  indikator  ketepatan  perhitungan  hasil  ramalannya.  Hasil  peramalan  tersebut  dapat digunakan sebagai hasil perbandingan dengan data aktual yang telah ada.
Kata Kunci: Pangan, Fluktuasi, Inflasi, Prediksi.

## Abstract
Foodstuffs  in the  city  of  Bandung  continue to  experience  unstable  price  fluctuations,  so food  prices experience  inflation.  This  is  influenced  by  food  production  expenditure  and  food  consumption expenditure by the community. Therefore, one small measure to reduce the rate of food inflation is to develop a  prediction  model  using  the forecasting  method  algorithm.  This  study processes  data  from previous inflation periods, specifically from 2020 to 2023. The purpose of this study is to compare the least error difference value of various forecasting methods so that this value becomes the most accurate inflation forecast among other methods. The prediction results of the data will be compared with the actual data. In conducting the test, some data was utilized in this study, namely secondary data obtained according to the Indonesia Bureau of Statistics. The best model obtained from this study is the Naive forecaster model with the drift strategy based on indicators of the accuracy of the forecast calculation results. The forecasting results can be used as a result of comparison with existing current data. Keywords: Foodstuffs, Fluctuations, Inflation, Prediction.

## PENDAHULUAN
Dilihat  pada  statistik  berdasarkan  tingkat  pengeluarannya,  tingkat  inflasi  pangan  di  Kota Bandung  mengalami  kemerosotan  yang  cukup  jauh  tiap  bulan  maupun  tiap  tahunnya (Badan  Pusat Statistik,  2023) .  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  tingkat  produksi  bahan  pangan  yang  semakin  menipis
dikarenakan saat proses panen cuaca dan iklim menjadi ekstrim, sehingga merusak pertanian. Hasilnya, bahan  pangan  menjadi  langka  dan  susah  didapatkan. Selain  itu,  permintaan  konsumen  juga  menjadi meningkat yang menyebabkan daya beli masyarakat menjadi tinggi. Pada akhirnya harga pangan akan naik.
Pada  tahun  1963-1965,  Indonesia  pernah  memasuki  tingkat  inflasi  yang  sangat  tinggi (hiperinflasi)  sebesar  635,5%.  Akibatnya,  saat  itu  produk  domestik  mengalami  kemahalan  sehingga masyarakat pun kehilangan kepercayaan dalam menggunakan uang (Yusuf Prawita Putra, 2017) . Inflasi yang  tinggi  melemahkan  daya  beli  uang,  dan  inflasi  yang  tinggi  juga  dapat  menurunkan  tingkat pendapatan riil penjual. Di satu sisi, perlambatan inflasi dapat berdampak positif bagi penjual, dengan risiko penurunan daya beli uang dan pendapatan riil (Badan Pusat Statistik, 2023) . Sedangkan, apabila terjadi  inflasi  yang  sangat  rendah  di  Indonesia  juga  dapat  mempengaruhi  kapasitas  potensial perekonomian.  Hal  ini  dapat  terjadi,  jika  inflasi  terjadi  dalam  waktu  berkepanjangan.  Akibatnya, terjadilah  pembatasan  kebijakan  moneter  serta  ruang  yang  sempit  dalam  menangani  inflasi (Deni Friawan & Kirana Eka Yazid, 2021) .
Permasalahan yang ada pada masyarakat dan pemerintah Kota Bandung adalah belum jelasnya gambaran  dan  prediksi  kenaikan  harga  bahan  pangan  di  masa  mendatang,  sehingga  masyarakat  dan pemerintah kurang aware dalam mengantisipasi inflasi harga bahan pangan. Oleh karena itu, diterapkan prediksi timeseries dengan  menggunakan  metode forecasting yang  diharapkan  bermanfaat  dalam menentukan data untuk memprediksi fluktuasi inflasi. Namun, fokus pada penelitian ini adalah hanya membandingkan  data  aktual  dengan  data  hasil  prediksinya  saja  yang  menggunakan  dua  metode forecasting.
Pada  penelitian  terdahulu  oleh  Ni  Putu  Lisna  (2015)  tentang forecasting penjualan  Kecap Manalagi  di  Denpasar,  metode trend  linier adalah  metode forecasting terbaik  dalam  memprediksi penjualan Kecap Manalagi. Dikarenakan metode ini memiliki indeks kesalahan paling rendah diantara metode timeseries lainnya, dengan tingkat kesalahan MAD 1.984,54, MSE 8.850.382,64, dan MAPE 2,33% (Ni  Putu  Lisna  Padma  Yanti  et  al.,  2016) .  Hal  ini  dikarenakan  data  penjualan  yang  diramal hampir mirip dengan data penjualan pada tahun sebelumnya. Selain itu, pada penelitian yang dilakukan oleh Ridwansyah, menghasilkan metode analisis trend moment dapat menolong sebuah usaha, yaitu PT. Ouzen Anugerah Indonesia dalam melakukan produksi. Akibatnya, keuntungan perusahaan didapatkan pada metode trend moment ini karena telah membantu dalam menargetkan product marketing menjadi lebih efisien serta membantu dalam menentukan berapa banyak produksi (Ridwansyah Mhd. R. E. S & Fhery Agustin, 2018) . Dari contoh penelitian tersebut, dapat disimpulkan bahwa dalam penelitian ini untuk membentuk model forecasting, dapat dilihat perbandingan dari ukuran kesalahan dan beberapa metodenya. Jika ukuran kesalahannya semakin kecil, akan memungkinkan prediksi data lebih relative dan performansi metodenya cukup bagus dibandingkan dengan metode forecasting yang lain.
Menurut  Pusat  Informasi  Harga  Pangan  Strategis  (PIHPS),  komoditas  pangan  utama  di Indonesia adalah beras, bawang merah, bawang putih, cabai merah, cabai rawit, daging sapi, daging ayam,  telur,  gula,  dan  minyak  goreng.  Data  harga  pangan  historis  yang  dikumpulkan  secara  berkala oleh Tim Pengendali Inflasi Daerah (TPID) Kota Bandung  membentuk timeseries (Muhammad Afif Muzakki et al., 2021) . Data berupa timeseries ini dapat digunakan untuk membuat model peramalan menggunakan metode forecasting. Namun, di dalam penelitian ini tidak dijabarkan secara  detail apa saja bahan makanannya .
Dilihat  dari  latar  belakang,  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membandingkan  hasil prediksi  data  inflasi  pengeluaran  bahan  pangan  tahun  2023  dengan  menggunakan  model timeseries forecasting yang terdiri atas beberapa metode. Dari beberapa metode tersebut, maka dapat ditentukan metode mana yang paling tepat dan efisien, serta nilai error nya yang paling kecil.

## KAJIAN PUSTAKA DAN PEGEMBANGAN HIPOTESIS
Menurut Adiwarman A. Karim, penyebab inflasi yang terjadi di pasar adalah peristiwa yang terjadi secara alami dan berdampak pada manusia tanpa dapat dicegah (Lesnussa. Y. A et al., 2019) . Hal ini biasanya disebabkan oleh terlalu banyaknya uang yang masuk dari luar negri, dimana ekspor neto  sangat  tinggi,  sehingga  naiknya  permintaan  agregatif.  Selain  itu,  menurut  Al-  Maqrizi Taqyudin (1996:412), natural inflation juga disebabkan oleh turunnya tingkat produksi (Setiawan & Faizah, 2019) . Biasanya hal ini disebabkan oleh cuaca yang kurang bagus untuk perumbuhan pangan sehingga  terjadinya  kelangkaan  dan  naiknya  harga.  Inflasi  tidak  hanya  disebabkan  oleh  sebab  dan
akibat,  tetapi  juga  oleh  kesalahan  manusia  yang  melakukannya,  seperti  melakukan  penetapan  pajak yang berlebihan yang memberikan pengaruh administrasi ekonomi menjadi tidak stabil, korupsi yang dilakukan oleh penguasa ataupun oleh penjual, serta mereka mencetak uang untuk menarik kelebihan keuntungan,  yang  mempengaruhi  depresiasi  mata  uang (Awaluddin,  2017) .  Biasanya,  penyebab fluktuasi yang sering terjadi pada harga bahan pangan adalah menurunnya persediaan pada saat masa panen, cuaca, harga bahan pangan di pasar dan di pasar internasional serta tingkat permintaan konsumen (Octaviana Helbawanti et al., 2021) .
Keberhasilan pengendalian inflasi pada harga bahan pangan akan seimbang apabila dilakukan dengan  adanya  pengendalian  laju  inflasi.  Laju  inflasi  dikendalikan  akan  menjadi  pertimbangan bahwasanya  harga  bahan  pangan  yang  tidak  stabil  dapat  membawa  dampak  terhadap  kehidupan perekonomian (Novita  Anjani  Kusnadi  &  Shofwan,  2018) .  Selain  itu,  terdapat  pula ketidaksinambungan  antara  permintaan  dan  penawaran  pada  bahan  pangan  yang  mengakibatkan perlunya  diadakan  kebijakan  dalam  mengendalikan  harga  bahan  pangan.  Sebagai  dampak  dari  laju inflasi  yang  tidak  stabil  yaitu  menyulitkan  dalam  rencana  bisnis,  masyarakat  menjadi  tidak  percaya dengan uang, serta berbagai pengaruh buruk bagi perekonomian yang akhirnya tidak kondusif. Jumlah penduduk yang cukup padat akan menjadikan permintaan atas bahan pangan akan makin membengkak sehingga hal tersebut juga mendorong laju perkembangan inflasi (Rahmanta et al., 2020) .
Inflasi  bahan  pangan  sangat  penting  untuk  diramalkan,  agar  pemerintah  dapat  mengambil kebijakan  perekonomian.  Hal  ini  juga  akan  membantu  mempertahankan  stabilitas  pasar  dengan mengatasi inflasi yang tidak stabil yang mempengaruhi produksi dan penetapan harga bahan makanan. Inflasi  yang  stabil  dan  rendah  dapat  mempertahankan  daya  beli  masyarakat  yang  mulai  menurun (Suparti, 2013). Ramalan laju inflasi dapat ditentukan menggunakan perhitungan data-data inflasi yang ada pada tahun sebelumnya.

## Teori Inflasi
Menurut A.  P.  Lahnerinflasi  (1999) ,  inflasi  yaitu  kondisi  dimana  terjadi  peningkatan permintaan  barang  secara  keseluruhan  dalam  perekonomian  yang  mengakibatkan  kenaikan  harga (Setiawan & Faizah, 2019) . Sedangkan menurut Dwi Eko Waluyo (2002), inflasi adalah salah jenis dari masalah  ekonomi  yang  kerap  terjadi,  yang  ditandai  dengan  kenaikan  harga  secara  keseluruhan  dan terjadi secara berkala (Santoso & Basuki, 2019) . Dari interpretasi tersebut, dapat disimpulkan bahwa inflasi  terjadi  ketika  terdapat  kenaikan  harga  yang  dibandingkan  dengan  periode  sebelumnya.  Lalu, inflasi bersifat umum dengan menyebabkan komoditas lain juga naik yang memiliki efek berantai, serta berlangsung secara terus menerus yang tidak terjadi dalam sesaat.
Didasarkan  pada  sumber  penyebabnya,  Sukirno  (2013:339)  mengemukakan  bahwa  inflasi dapat digolongkan sebagai inflasi permintaan (demand-pull inflation) yaitu inflasi yang terjadi karena permintaan masyarakat terhadap berbagai barang terlalu tinggi (Santoso & Basuki, 2019) . Selain itu, adapula  inflasi  penawaran  (cost  push  inflation)  yaitu  inflasi  yang  disebabkan  oleh  kenaikan  biaya produksi bahan pangan. Maka dari itu, untuk mengurangi tingkat inflasi masyarakat dan pemerintah harus  sadar  terlebih  dahulu  dengan  penyebabnya.  Dalam  melihat  perkembangan  ekonomi  di  suatu daerah,  terdapat indikator yang  menjadikan  ekonomi  di  Indonesia  menjadi  stabil,  yaitu  nilai  Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). PDRB merupakan seberapa banyak nilai tambah yang dihasilkan oleh  seluruh  unit  usaha  di  dalam  suatu  wilayah (Luh  Putu  Widya  Adnyan  &  Pardomuan  Robinson Sihombing, 2021) .
Hal yang paling sering dikaitkan dengan inflasi bahan makanan adalah Indeks Harga Konsumen (IHK). IHK yang bernilai tinggi berarti inflasinya menjadi lebih cepat (Badan Pusat Statistik, 2023) . Karena IHK adalah suatu indeks yang memperkirakan rerata transformasi harga barang dan jasa yang dapat dipakai oleh para konsumen selama periode waktu tertentu. Menurut Badan Pusat Statistik (BPS), IHK  merupakan  indikator  yang  mengukur  tingkat  inflasi.  Hasil  perhitungan  IHK  ditentukan  dengan menghitung  harga  barang  dan  jasa  utama  yang  dikonsumsi  penduduk  dalam  kurun  waktu  tertentu (Badan Pusat Statistik, 2023) . Saat menghitung inflasi, beberapa komoditas, barang, dan jasa dianggap paling  penting  dan  diberi  bobot  paling  besar  (Sumantri,  2019).  Untuk  lebih  mencerminkan  keadaan yang sebenarnya, perhitungan IHK dilakukan dengan memperhitungkan tingkat inflasi kota-kota besar seperti Kota Bandung. Data angka-angka yang terdapat pada website Badan Pusat Statistik Indonesia didapatkan dari perhitungan  IHK ini, yang  mana terdapat pula data harga komoditas barangnya dari tahun ke tahun. Dalam mem- filter hasil tabel yang akan digunakan pada website Badan Pusat Statistik,
menggunakan fitur tabel dinamis. Menurut Nopirin pada tahun 1987, jika dari perhitungan IHK, telah diperoleh  hasil  laju  inflasi,  maka  dari  hasil  laju  inflasi  tersebut  dapat  ditentukan  kategori  inflasi berdasarkan sifatnya, yaitu (Setiawan & Faizah, 2019) :
1. Inflasi Rendah
Inflasi yang nilainya kurang dari 10% pertahun.
2. Inflasi Sedang Inflasi yang bernilai antara 10% - 30% pertahun.
3. Inflasi Berat Inflasi yang bernilai antara 30% - 100% pertahun.
4. Inflasi Sangat Tinggi
Inflasi yang bernilai diatas 100% hingga mencapai empat digit angka.

## Peramalan (Forecasting)
Menurut  Render  &  Heizer, forecasting adalah  seni  dan  ilmu  yang  memprediksi  kejadian  di masa  depan (Jay  Heizer  &  Barry  Render,  2004) . Forecasting mengaitkan  data  masa  lalu  dan memproyeksikan data masa lalu ke masa depan menggunakan model matematis. Kemudian, menurut James  R.  Evans  dan  David  A.  Collier , forecasting adalah  proses  memprediksi  suatu  nilai  atau lebih variabel  untuk  kondisi  yang  terjadi  pada  masa  depan (James  R.  Evans  &  David  A.  Collier,  2007) . Forecasting dibutuhkan  dalam  suatu  organisasi  untuk  menjamin  tingkat  perkiraan  yang  akurat  dan dapat digunakan sebagai dasar untuk menghitung proses bisnis masa depan. Arman Hakim Nasution dan Yudha Prasetyawan dalam bukunya Perencanaan dan Pengendalian Produksi, forecasting adalah proses  memperkirakan  kebutuhan  pada  masa  depan,  termasuk  kebutuhan  dalam  ukuran  kuantitas, kualitas, waktu, dan lokasi untuk memenuhi permintaan barang dan jasa (Arman Hakim Nasution & Yudha Prasetyawan, 1966) . Selain itu, forecasting atau peramalan adalah estimasi tentang serangkaian kejadian yang belum dan akan terjadi pada kedepannya, yang mana dalam peramalannya menggunakan data  pada  periode  sebelumnya  yang  pernah  terjadi (Putri  Nurul  Dewi  &  Lidya  Listiowarni,  2020) . Forecasting dalam  suatu  pengelolaan  adalah  sebuah  struktur  sistematik.  Oleh  karena  itu,  sebuah ramalan tidak boleh dikatakan sebagai suatu hal yang permanen (Ratih Kumalasari Niswatin, 2015) . Berdasarkan wawasan para ahli tersebut, forecasting adalah proses melakukan prediksi nilai pada suatu titik waktu tertentu berdasarkan sekumpulan data yang dimiliki pada sejumlah titik waktu sebelumnya.
Tujuan forecasting adalah mempelajari praktik perusahaan saat ini dan masa lalu dan melihat dampaknya  di  masa  depan,  berdasarkan  pendapat  Render  &  Heizer,  lalu  menetapkan  waktu implementasi  untuk  mengestimasikan  data,  serta  meningkatkan  efektifitas  suatu  rencana  bisnis (Jay Heizer & Barry Render, 2004) . Salah satu manfaat forecasting atau peramalan adalah untuk membantu menggambarkan  kebutuhan  sumber  daya  di  periode  mendatang (Wiwin  Handoko,  2019) .  Sehingga didalam sebuah perusahaan dan usaha bisa menjadi pengambilan keputusan dan kebijakan yang lebih efisien. Forecasting jangka  pendek  memiliki  lebih  sedikit  ketidakpastian  dibandingkan forecasting jangka panjang. Hal ini karena dalam jangka pendek, kondisi pendorong permintaan cenderung tidak berubah. Forecasting dilakukan  dengan  maksud  mengurangi  resiko  dalam  kejadian  yang  tidak  jelas terhadap suatu hal yang mungkin akan terjadi di masa yang akan datang, maka segala kemungkinan yang mungkin saja terjadi tidak akan sesuai terhadap kejadian yang diharapkan, kemudian dilanjtukan dengan  bagaimana  menyelesaikan  masalah  yang  tidak  sesuai  tersebut (Icha  Yulian  et  al.,  2020) . Forecasting akan selalu menggunakan data periode sebelumnya dan divisualisasikan ke data periode masa mendatang dengan penggunaan beberapa rumus matematis (Akmal Nasution, 2019) . Forecasting mengandung  kesalahan  ( error ),  sehingga  hanya  dapat  mengurangi,  tetapi  tidak  menghilangkan ketidakpastian.  Seharusnya, forecasting juga  memanfaatkan  standar  kesalahan  dalam  memprediksi data. Menurut Render & Heizer (2004:140), terdapat dua macam pendekatan forecasting (Jay Heizer & Barry Render, 2004) .
1. Metode Kualitatif
Peramalan yang menggabungkan beberapa faktor diantaranya adalah intuisi, pengetahuan dan keahlian pribadi, serta sistem penilaian dalam pengambilan keputusan. Metode ini mencakupi metode delphi, teknik nominal group, riset pasar, dan analisis sejarah dan siklus hidup .
2. Metode Kuantitatif
Suatu  metode  peramalan  yang  memanfaatkan  beragam  model  matematika  dengan menggunakan  data  masa  lalu  dan  variabel  kausal  dalam  memproyeksikan  data.  Metode  ini
dapat digunakan jika data dan informasi sebelumnya tersedia, data dan informasi dapat diukur dalam bentuk numerik, dan beberapa aspek dari masa lalu diperkirakan akan terus berlanjut di masa depan. Teknik dengan ramalan kuantitatif mencakup teknik pemodelan kausal dan teknik pemodelan timeseries (Jay Heizer & Barry Render, 2004) :
1) Metode Pemodelan Kausal
Sebuah metode asumsi variabel yang diprediksi dengan menunjukkan hubungan kausal dengan satu atau lebih variabel independen.
2) Metode Pemodelan timeseries
Suatu metode yang dilakukan dalam menganalisis kumpulan data yang bergantung pada fungsi dari waktu. Berikut, akan dibahas pemodelan timeseries lebih lanjut.

## Pemodelan Timeseries
Prediksi  laju  inflasi  dapat  ditentukan  menggunakan  perhitungan  data  inflasi  yang  ada  pada tahun sebelumnya. Agar dapat menentukan prediksi data, maka dilakukan pengumplan data-data yang sudah  ada  dengan  cara  menggunakan  data timeseries. Menurut  Wei  (1994), timeseries didefinisikan sebagai kumpulan pengamatan yang diurutkan berdasarkan waktu atau serangkaian pengamatan yang berkaitan dengan suatu fenomena, peristiwa, atau perubahan yang terjadi dalam kurun periode demi periode (Alfredo & Adytia, 2022) . Figur data timeseries dapat berupa mingguan, bulanan, tahunan, dan lainnya.  Variabel  waktu  yang  akan  mengestimasikan  analisis plot / line hubungan  antara  variabel diterapkan  oleh  mekanisme forecasting data timeseries .  Lalu,  data timeseries menurut  Hasan  (2002) merupakan  analisis  yang  mengukur  dan  menggambarkan  perubahan  dan  perkembangan  data  yang terjadi  selama  periode  waktu  tertentu (Felicer  F.  wayne  &  Fava  L.  Joseph,  2017) .  Dari  beberapa pengertian diatas, maka timeseries atau deret waktu merupakan observasi satu atau beberapa variabel yang  diambil  satu  demi  satu  pada  interval  waktu  reguler  yang  menggunakan  analisis  temporal, menghasilkan korelasi antara peristiwa saat ini dan periode waktu sebelumnya. Penggunaan timeseries sangat  bagus  dimanfaatkan  untuk  menyelesaikan  data  linier (Bella  Audina  et  al.,  2021) .  Dengan memanfaatkan timeseries ini, maka melakukan perencanaan adalah langkah yang baik dalam menerka- nerka  secara  kuantitatif  yang  berlandaskan  data  aktual  yang  telah  ada  sebelumnya (Elia.  Oey  et  al., 2018) .  Analisis timeseries bertujuan  untuk  menganalisis  data  yang  ada  sebelumnya  agar  dapat memprediksi  kondisi  di  masa  depan.  Selain  itu,  berdasarkan  pendapat  Cryer  dan  Chan  tahun  2008, timeseries juga  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  tren  dan  pola  yang  dapat  menjelaskan jenis musiman berdasarkan data yang cocok dengan data yang dikumpulkan (Rauf. A. R. et al., 2020). Timeseries menyelidiki  data  variabel  yang  terdapat  pola  hubungan,  hal  tersebut  diprediksi menggunakan  deret  waktu.  Analisis  pemodelan timeseries berfungsi  menentukan  pola  data  periode yang telah berlalu dan data-data tersebut telah dikompilasi menurut urutan waktu. Ketika melakukan peramalan, akan mengasumsikan bahwa periode yang akan diprediksi adalah fungsi dari periode data yang telah berlalu (Ashari, 2013) . Pada penelitian ini, metode timeseries terdiri atas metode exponential smoothing , dan metode naïve forecasting, yang terbagi atas tiga strategi. 1. Metode Naïve Forecaster
Menurut Render & Heizer, pada buku yang berjudul Principles of Operations Management, metode naive merupakan metode forecasting yang memperkirakan permintaan yang mana pada tahap waktu berikutnya  sama  dengan  permintaan  pada  tahap  waktu  sebelumnya (Azizah  &  Ramdani,  2019) . Metode naïve disebut  juga  dengan memprediksi  nilai  pada  titik  waktu  tertentu  yang  dilakukan dengan  mengadopsi  nilai  pada  titik  waktu  sebelumnya.  Pada  metode  ini,  terdapat  tiga strategi/parameter sederhana yang dapat digunakan:
1) Strategi Last
Menurut  Hyndman,  R.J.,  &  Athanasopoulos,  G.,  metode naïve dengan  strategi last adalah metode  peramalan  yang  mengasumsikan  data  aktual  terakhir  merupakan  patokan  untuk  data prediksi  yang  dihasilkan (Hyndman  &  Athanasopoulos,  2021) .  Bentuk  umum  model naïve forecasting dengan strategi last dapat dituliskan dalam persamaan berikut:
𝑌𝑡 ′ = 𝑌𝑡 − 1 (1)
Keterangan:
𝑌𝑡 ′ = Hasil Prediksi Data
𝑌𝑡 − 1 = Data Aktual pada Periode Sebelumnya
2) Strategi Mean
Menurut  Hyndman,  R.J.,  &  Athanasopoulos,  G.,  metode naïve dengan  strategi mean adalah metode  peramalan  yang  menggunakan  rata-rata  periode  terakhir  data  untuk  meramalkan periode  berikutnya  yang  didasarkan  pada  proyeksi  serial  data  yang  didapatkan  sesuai permintaan (Hyndman  &  Athanasopoulos,  2021) .  Bentuk  umum  model naïve  forecasting dengan strategi mean dapat dituliskan dalam persamaan berikut:
𝑌𝑡 ′ = 1 𝑚 ∑ 𝑌𝑡 − 𝑖 𝑚 𝑖=1 (2)
Keterangan: 𝑌𝑡 ′ = Hasil Prediksi Data 𝑚 = Banyak Periode Data ∑ 𝑌𝑡 − 𝑖 𝑚 𝑖=1 = Jumlah Data Aktual pada Periode Sebelumnya
3) Strategi Drift
Menurut  Hyndman,  R.J.,  &  Athanasopoulos,  G.,  metode naïve dengan  strategi drift adalah metode  peramalan  dengan memasang  garis  antara titik  pertama  dan  terakhir  dari windowing dan  mengekstrapolasinya  ke  data  periode  berikutnya (Hyndman  &  Athanasopoulos,  2021) . Bentuk umum model naïve forecasting dengan strategi drift dapat dituliskan dalam persamaan berikut:
𝑌𝑡 ′ = ( 𝑌𝑡 − 1)   ± 1 𝑚 ∑ 𝑌𝑡 − 𝑖 𝑚 𝑖=1
Keterangan: 𝑌𝑡 ′ = Hasil Prediksi Data 𝑌𝑡 − 1 = Data Aktual pada Periode Sebelumnya 𝑚 = Banyak Periode Data ∑ 𝑌𝑡 − 𝑖 𝑚 𝑖=1 = Jumlah Data Aktual pada Periode Sebelumnya (3)

## 2. Metode Exponential Smoothing
Dalam  metode  ini,  sistem  perhitungan  dilakukan  dengan  mengulang  secara  terus  menerus berdasarkan  data  terbaru (Falani,  2018) .  Metode exponential  smoothing menggunakan  konstanta pemulusan  ( smoothing) untuk  memberi  penekanan  lebih  pada  deret  waktu.  Konstanta smoothing dapat bervariasi antara 0 hingga 1. Menurut Herjanto (2009), nilai yang mendekati 1 akan memberi bobot  terbesar  pada  nilai forecasting (Afrista  &  Nurcahyanie,  2019) .  Sedangkan,  nilai  yang mendekati 0 akan tetap pada data sebelumnya. Semua data diberi bobot dan data yang terbaru diberi bobot lebih tinggi. Biasanya, dalam menggunakan metode ini, akan memiliki nilai ketidaktepatan yang lebih kecil daripada dengan metode double exponential smoothing dengan menggunakan data trend .  Data trend adalah  suatu  kumpulan  data  yang  runtut  periodenya  yang  berhubungan  dengan adanya peningkatan atau penurunan dalam jangka panjang (Indah & Rahmadani, 2018) . Persamaan model exponential smoothing dapat dituliskan dalam persamaan berikut:
𝑌𝑡 ′ = 𝛼  × 𝑌𝑡 − 1 + (1− ∝) 𝑌𝑡 ′ − 1
Keterangan: 𝑌𝑡 ′ = Hasil Prediksi Data 𝛼 = Konstanta Penulisan (0 < 𝛼 < 1) 𝑌𝑡 − 1 = Data Aktual pada Periode Sebelumnya 𝑌𝑡′ − 1 = Prediksi Data pada Nilai Sebelumnya
(4)
Dalam  melakukan  prediksi  biasanya  ditemukan  kesalahan  atau error dalam  perhitungannya. Terdapat selisih perhitungan prediksi antara nilai ramalan terhadap nilai actual. Hal ini disebut dengan error atau residual. Semakin kecil nilai residual dalam suatu metode peramalan, maka akan semakin baik pula performan peramalan yang dilakukan (Derry Chandra Setiawan, 2019) . Menurut Render & Heizer (2004:177), ada beberapa rumus yang lazim digunakan untuk menghitung total forecast error (Assakhiy et al., 2021) . 1. Rerata kuadrat kesalahan ( Mean Squared Error = MSE)
Mean Squared Error (MSE) adalah perbedaan kuadrat rata-rata antara nilai yang diramalkan dan diamati.  Caranya  adalah  dengan  menambahkan  kuadrat  dari  semua  kesalahan  perkiraan  untuk setiap periode dan membaginya dengan jumlah periode perkiraan.
𝑆𝐸 = (𝑌𝑡 − 𝑌𝑡′) 2
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝑌𝑡 − 𝑌𝑡′) 𝑛 2 (5)
Keterangan: 𝑌𝑡 = Data Aktual 𝑌𝑡′ = Hasil Prediksi Data 𝑛 = Banyaknya Periode
2. Rerata persen kesalahan mutlak ( Mean Absolute Percentage Error = MAPE) Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  merupakan  ukuran  kesalahan  yang  relative  terlihat persentasenya.  MAPE  menyatakan  persentase  kesalahan  hasil  peramalan  terhadap  permintaan aktual selama periode tertentu yang akan memberikan informasi persentase kesalahan terlalu tinggi atau rendah.
𝐴𝑃𝐸 = |𝑌𝑡 − 𝑌𝑡 ′ | 𝑌𝑡 × 100
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ |𝑌𝑡 − 𝑌𝑡 ′ 𝑌𝑡 | ( 100 𝑛 ) (6)
Keterangan: 𝑌𝑡 = Data Aktual 𝑌𝑡′ = Hasil Prediksi Data 𝑛 = Banyaknya Periode
3. Rerata kesalahan mutlak ( Mean Absolute Error = MAE)
Mean  Absolute  Error (MAE)  merupakan  rata  –  rata  kesalahan  mutlak  selama  periode  tertentu. Metode  ini  juga  disebut  sebagai Mean  Absolute  Deviation (MAD),  yaitu  metode  uji  yang dihasilkan  dari  nilai  perhitungan  absolut (B  P  Candra  et  al.,  2018) .  Nilai  ini  dihitung  dengan mengambil  jumlah  nilai  absolut  dari  setiap  kesalahan  peramalan  dibagi  dengan  jumlah  periode data.
𝐴𝐸 = (𝑌𝑡 − 𝑌𝑡′) 𝑀𝐴𝐸 = ∑ |𝑌𝑡 − 𝑌𝑡 ′ | 𝑛 (7)
Keterangan: 𝑌𝑡 = Data Aktual 𝑌𝑡′ = Hasil Prediksi Data 𝑛 = Banyaknya Periode

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  Jurusan  D3  Sistem  Informasi  Akuntansi,  Fakultas  Ilmu  Terapan, Telkom University. Data yang didapatkan dari penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu dataset inflasi kelompok bahan makanan pada website Badan Pusat Statistik selama tahun 2020 hingga 2023 periode tahunan. Data yang tersedia hingga saat ini adalah sampai periode bulan Juli 2023. Jadi, untuk melakukan forecasting di  bulan  Agustus  hingga  Desember  2023  menggunakan  data  beberapa  tahun yang  lalu,  seperti  pada tahun  2022.  Penelitian  ini  menggunakan  metode timeseries  forecasting yang dikembangkan dalam beberapa metode lainnya. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan tools software Jupyter, dengan bahasa pemrograman python serta datasetnya menggunakan format .csv atau menggunakan Microsoft Excel. Objek penelitian yang digunakan adalah hasil data angka inflasi  dan periode  tahun  inflasi.  Hasil  angka  inflasi  sebelumnya  didapatkan  dengan  menghitung  Indeks  Harga Konsumen (IHK).
Berikut  adalah  proses  analisis  data  pada  penelitian forecasting data  inflasi  pengeluaran  bahan makanan pada tahun 2023.
1. Menghimpun  data-data  dan  informasi  inflasi  pengeluaran  bahan  pangan  dan  makanan  di  Kota Bandung  pada  tahun  2020-2023  melalui website Badan  Pusat  Statistik  Indonesia.  Pada website tersebut,  hasil  tabel  dimunculkan  dengan  cara  di filterisasi dengan  menggunakan  fitur  tabel dinamis, kemudian hasil tabel diunduh dan direkapitulasi ke dalam excel dan diubah dalam bentuk format csv.
2. Mengolah data inflasi bahan pangan dan membuat model peramalan melalui aplikasi yang dibuat menggunakan tools python, jupyter notebook, dan modul sktime (Király et al., 2019) . Data-data tersebut dikelompokkan kedalam dua tahap, yaitu:
- Data trainng (Data aktual yang ditampilkan): Data pada tahun 2020 hingga tahun 2022.
- Data  testing  (Data  aktual  yang  ditampilkan  serta  data  yang  akan  dilakukan  peramalan  dan perbandingan): Data pada tahun 2023.
3. Memvisualisasikan  data  aktual  dan  hasil  data  prediksi  dalam  bentuk  grafik  dengan  metode pendekatan timeseries forecasting .
Menampilkan data aktual dan hasil data prediksi dengan visual grafik. Data aktual ditampilkan dari tahun 2020 hingga tahun 2022. Sumbu x menunjukkan periode tahunnya yang ditetapkan dengan periode waktu dua kali dalam setahun. Sedangkan, sumbu y menunjukkan angka kenaikan inflasi yang dialami. Data hasil prediksi ditampilkan pada setahun terakhir, yaitu pada tahun  2023. Itu artinya windowing yang dilakukan sebanyak 12 kali (titik) atau prediksi data yang dimunculkan sebanyak  12  bulan.  Namun,  pada  tahun  2023  data  inflasi  yang  tersedia  hanya  berada  di  bulan Januari hingga Juli. Jadi, untuk membandingkan hasil forecasting dengan data aktual pada bulan Agustus hingga Desember tahun 2023 belum bisa dilakukan, hanya terdapat hasil data prediksinya dengan  menggunakan  teknik forecasting yang  mengikuti  periode  data  pada  periode  yang  telah lampau.
4. Membandingkan  hasil  uji  coba  data  peramalan  dengan  beberapa  metode timeseries forecasting dengan melihat akurasi error paling kecil.
Melakukan pemilihan metode pemodelan terbaik dengan menggunakan kriteria nilai MSE, MAPE, MAE terkecil.
5. Menarik Analisa dan membuat kesimpulan.
Berikut adalah skema proses dari metode penelitian dalam meramalkan data inflasi bahan pangan:

## Gambar 1. Skema proses untuk forecasting data
Sumber: Dikembangkan untuk peneltian ini (2023)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Data aktual inflasi berdasarkan kelompok pengeluaran bahan makanan pada Kota Bandung tahun 2020 hingga tahun 2023 disajikan pada Tabulasi 1.
Mulai
Mengumpulkan dan merekapitulasi data dalam
format csv . Mengolah data dan membuat model
peramalan Menarik Analisa dan membuat kesimpulan Membandingkan hasil uji coba data peramalan dengan data aktual, serta dengan beberapa metode timeseries forecasting Memvisualisasikan data dalam bentuk grafik metode timeseries forecasting Data Testing (tahun 2023)
Data Training (tahun 2020-2022)
Tabel 1 . Daftar Inflasi Pengeluaran Bahan Makanan Tahunan pada Kota Bandung
Kelompok Pengeluaran Bulan 2020 2021 2022 2023 Bahan Makanan Januari 0.75 0.59 0.84 1.00 Bahan Makanan Februari 1.50 0.22 -0.94 0.61 Bahan Makanan Maret 0.87 0.21 2.24 0.54 Bahan Makanan April 0.35 0.45 2.96 0.62 Bahan Makanan Mei -1.24 1.01 1.05 0.26 Bahan Makanan Juni 1.83 -0.63 2.31 0.48 Bahan Makanan Juli -1.05 0.58 1.46 0.95 Bahan Makanan Agustus -0.1 0.08 -2.39 0 Bahan Makanan September -0.48 -1.28 -1.07 0 Bahan Makanan Oktober -0.26 0.06 -1.36 0 Bahan Makanan November 1.29 0.39 0.25 0 Bahan Makanan Desember 1.77 1.70 0.88 0
Sumber: Badan Pusat Statistik Indonesia (2023).
Data yang telah dikumpulkan melalui website, direkapitulasi ke dalam excel dengan format csv. Hal ini ditujukan agar kodingan yang diimplementasikan merujuk kepada data aktualnya. Data yang sudah direkapitulasi ke dalam excel disajikan pada Gambar 2.
TAHUN JANUARI FEBRUARI MARET
APRIL MEI JUNI JULI AGUSTUS SEPTEMBER OKTOBER NOVEMBER DESEMBER 2020 0,75 1,5 0,87 0,35 -1,24 1,83 -1,05 -0,1 -0,48 -0,26 1,29 1,77 2021 0,59 0,22 0,21 0,45 1,01 -0,63 0,58 0,08 -1,28 0,06 0,39 1,7 2022 0,84 -0,94 2,24 2,96 1,05 2,31 1,46 -2,39 -1,07 -1,36 0,25 0,88 2023 1 0,61 0,54 0,62 0,26 0,48 0,95 unavailable unavailable unavailable unavailable unavailable
DATA INFLASI PENGELUARAN BAHAN PANGAN DI KOTA BANDUNG TAHUN 2020-2023
BULAN
Gambar 2. Daftar Inflasi Pengeluaran Bahan Pangan per Tahun di Kota Bandung yang telah direkapitulasi ke dalam excel.
Sumber: Badan Pusat Statistik Indonesia (2023), diolah ke dalam excel.
Dari data  historis  inflasi  bahan  makanan  pada  tahun  2020  hingga  2023,  dilakukan forecasting untuk  satu  tahun  kedepan,  yaitu  pada  tahun  2023.  Untuk  melakukan forecasting pada  data  di  tahun 2023, akan dibandingkan dengan dua metode, yaitu metode naïve forecaster dan metode exponential smoothing. Setelah dilakukan penerapan metode peramalannya, maka akan didapatkan selisih ( error ) yang  nantinya  akan  dibandingkan  dengan  nilai error nya  dengan  metode forecasting yang  lain. Perhitungan error nya menggunakan formula perhitungan MSE, MAPE, dan MAE. Setelah dilakukan perhitungan error pada  ketiga  metode timeseries  forecasting tersebut,  maka  dilakukan  analisis  hasil perbandingan  data  prediksinya,  lalu  disimpulkan  metode  yang  mana  paling  bagus  performansi prediksinya.
Hasil peramalan data dalam bentuk visualisasi grafik:
1. Naïve Forecaster , dengan parameter:
a. Last
Gambar 3. Hasil Forecasting Data dengan Metode Naïve Forecaster dengan Strategi Last Sumber: Output pemrograman menggunakan sktime (2023)
mse = 2,0475 mae = 1,2358 mape = 2233,2

## b. Mean
Gambar 4. Hasil Forecasting Data dengan Metode Naïve Forecaster dengan Strategi Mean Sumber: Output pemrograman menggunakan sktime (2023)
mse = 0,5085 mae = 0,6255 mape = 1636,8
c. Drift
Gambar 5. Hasil Forecasting Data dengan Metode Naïve Forecaster dengan Strategi Drift Sumber: Output pemrograman menggunakan sktime (2023)
mse = 0,4236 mae = 0,5591 mape = 1721,8
2. Metode Exponential Smoothing

## Gambar 6. Hasil Forecasting Data dengan Metode Exponential Smoothing
Sumber: Output pemrograman menggunakan sktime (2023)
mse = 0,5222 mae = 0,6255 mape = 1605,0
Tabel 2 . Tabel Perbandingan Hasil Forecasting Data dengan Dua Metode dan Tiga Formula Perhitungan Error Error Naive Forecaster Exponential Smoothing Strategi Last Mean Drift MSE 2,0475 0,5085 0,4236 0,5222 MAE 1,2358 0,6255 0,5591 0,6255 MAPE 2233,2 1636,8 1721,8 1605,0
Sumber: Output pemrograman menggunakan sktime (2023) Keterangan: *Tulisan yang bercetak tebal adalah model dengan strategi terbaik.
Tabel 2 menunjukkan bahwa hasil akurasi error yang paling kecil adalah ditunjukkan pada angka yang  bercetak  tebal  diatas,  yaitu  metode naïve  forecaster dengan  strategi drift .  Sedangkan  diantara indikator error yang paling kecil terlihat juga pada model naïve forecaster, yaitu pada indikator MSE.

## PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  prediksi  yang  telah  dilakukan  pada  tabel  2,  penggunaan  algoritma naive forecaster memiliki  nilai  akurasi error terendah  ditunjukkan  pada  strategi drift .  Nilai error yang dihasilkan  oleh  masing-masing  perhitungannya  adalah,  MSE ( Mean  Squared  Error )  sebesar  0.4236, MAE ( Mean Absolute Error ) sebesar 0.5591, serta MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) sebesar 1721.8 atau dengan hasil persen 17.218%. Hal ini diketahui bahwa forecasting menggunakan algoritma naïve dengan strategi drift memiliki selisih yang tidak terlalu jauh dengan data aktualnya. Namun, jika dilihat dari perhitungan error nya, MSE memiliki perhitungan error yang paling kecil. Sedangkan,  hasil  prediksi  pada  penggunaan  algoritma exponential  smoothing yang  ditunjukkan pada  tabel  2,  nilai error yang  dihasilkan  oleh  masing-masing  perhitungannya  adalah,  MSE  ( Mean Squared  Error )  sebesar  0.5222,  MAE  ( Mean  Absolute  Error )  sebesar  0.6255,  serta  MAPE  ( Mean Absolute Percentage Error ) sebesar 1605.0 atau dengan hasil persen 16.05%. Dari hasil tersebut, dapat diketahui bahwa error nya sedikit lebih besar dibandingkan metode naïve forecaster . Namun, jika dilihat dari  perhitungan  MAPE,  metode exponential  smoothing memiliki  nilai  kesalahan  yang  lebih  kecil daripada naïve forecaster ( drift ). Dari perhitungan error nya, pada algoritma exponential smoothing juga terlihat bahwa MSE memiliki perbedaan kesalahan terkecil.
Setelah  dibandingkan  hasil  prediksi  dari  kedua  metode forecasting ini,  maka  dapat  ditarik kesimpulan bahwasannya hasil forecasting yang hampir mendekati dengan data aktual yang telah terjadi adalah metode naïve forecaster . Dengan kata lain, metode peramalan yang terbaik yang didapatkan dari peramalan  tingkat  inflasi  bahan  makanan  di  Kota  Bandung  adalah  metode naïve  forecaster dengan strategi drift .

## KESIMPULAN
Metode pemodelan naïve forecaster dengan strategi drift memberikan hasil peramalan data inflasi pengeluaran bahan pangan yang lebih akurat dibandingkan dengan metode exponential smoothing . Hal ini karena, naïve forecaster lebih memfokuskan prediksi menggunakan data pada periode sebelumnya. Namun, naïve  forecaster juga  terdapat  beberapa  strategi  prediksi,  yaitu  dengan  tetap  menggunakan periode data sebelumnya dan mengombinasikan dengan beberapa cara, seperti dengan menghitung rata- rata periode data sebelumnya ( mean ) dan menetapkan akumulasi titik pada prediksi yang akan terjadi ( drift ), tentunya dengan menggunakan refeensi data terdahulu ( last ). Pada exponential smoothing juga menggunakan  pengolahan  data  periode  sebelumnya,  tetapi  metode  ini  lebih  memprioritaskan  proses penghalusan  ( smoothing ).  Nilai  konstanta smoothing nya  juga  telah  disesuaikan  dengan  pendekatan percobaan dan error nya, sehingga error pun juga telah mencapai hasil yang minimum. Namun, pada penelitian ini, ternyata metode naïve forecaster lebih menghasilkan nilai error dan perbedaan yang kecil dengan data aktual. Maka, dapat dikatakan bahwa data yang dihasilkan pada periode masa mendatang tidak jauh bedanya dengan data aktual yang telah terjadi di masa lampau.
Pemerintah Kota Bandung dapat menggunakan informasi penelitian forecasting ini sebagai salah satu acuan bandingan dalam strategi pemerintah dalam mengantisipasi lonjakan inflasi bahan pangan. Meskipun data yang diramalkan merupakan data aktual yang telah ada, namun hasil prediksi data ini bisa dibandingkan dengan data aktual yang menghasilkan selisih dengan nilai terkecil. Penelitian ini memang belum sempurna dan perlu ditingkatkan untuk ketepatan prediksi dan ramalan yang dihasilkan dari setiap metodenya. Maka dari itu, diharapkan pemerintah Kota Bandung bisa mengantisipasi inflasi bahan pangan dengan adanya penelitian forecasting data pengeluaran bahan pangan di Kota Bandung ini.

## SARAN

## Saran Praktis
Pada penelitian ini, pengembangan model forecasting hanya bisa dilakukan pada data aktual yang telah terjadi. Karena, data forecasting yang dihasilkan dapat dibandingkan dengan data aktual tersebut. Jika forecasting dilakukan pada data yang belum ada dengan hanya mengandalkan dua algoritma ini, maka hasil prediksi bisa meleset dengan yang terjadi, yang bisa saja dikarenakan kondisi perkembangan inflasi pangan yang berbanding terbalik dari tahun-tahun sebelumnya atau faktor lainnya. Dengan kata lain, pemodelan algoritma ini dilimitasi hanya untuk data inflasi bahan pangan tahun 2020 hingga 2023. Untuk  tahun  2023  juga  hanya  sampai  bulan  Juli  dapat  dibandingkan  hasil  prediksinya,  karena  data aktual yang tersedia  hanya ada sampai bulan Juli.  Selain itu, diperlukan adanya tambahan algoritma seperti trend  forcaster yang  terdapat  pada  penelitian  terdahulu  dan  menjelaskan  bahwa  algoritma tersebut merupakan algoritma yang memiliki tingkat kesalahan yang rendah. Namun, pada penelitian ini  penggunaan trend  forecaster belum  bisa  diterapkan  karena  mengaplikasikan deret  waktu  dengan periode  jangka  panjang.  Hal  ini  telah  cocok  dengan  penelitian  saat  ini  yaitu  memiliki  data  periode jangka panjang, tetapi karena periode yang panjang tersebut menjadikan hasil prediksi begerak terus menerus dan hal ini menjadikan hasil forecasting akan dihasilkan terus menerus hingga menuju data yang belum pernah terjadi dan belum tahu kebenarannya.

## Saran Teoritis
Dalam  melakukan  prediksi  ( forecasting )  pada  inflasi  bahan  pangan  ini,  pengembangan  metode masih terbatas dan cenderung lebih banyak menunjukkan prediksi yang sedikit jauh dan meleset. Maka dari  itu,  diperlukan  untuk  menambah  metode  prediksi  yang  sekiranya  hasil  prediksi  cenderung mendekati dengan inflasi yang telah terjadi maupun yang belum terjadi. Selain itu, diperlukan referensi tambahan  yang  berkaitan  dengan  konsep  peramalan  ( forecasting )  agar  dapat  menciptakan  inovasi tentang metode prediksi data yang baru dan lebih akurat.

## REFERENSI
Afrista,  S.  M.,  &  Nurcahyanie,  Y.  D.  (2019).  Analisa  Perencanaan  Dan  Pengendalian  Persediaan Produksi Foam Dengan Metode Exponential Smooothing (Studi kasus pada PT. Bestari Mulia). Jurnal Teknik Waktu Volume 12 Nomor 02, 1412-1867 . Akmal Nasution. (2019). Metode Weighted Moving Average Dalam MForecasting. Jurnal Teknol. Dan Sist. Informasi .
Alfredo, C. S., & Adytia, D. (2022). Time Series Forecasting of Significant Wave Height using GRU, CNN-GRU, and LSTM. Jurnal Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi . Arman Hakim Nasution, & Yudha Prasetyawan. (1966). Perencanaan dan Pengendalian Produksi . Ashari.  (2013).  PENERAPAN  METODE  TIMES  SERIES  DALAM  SIMULASI  FORECASTING PERKEMBANGAN AKADEMIK MAHASISWA. Jurnal Akba .
Assakhiy,  R.,  Anwar,  S.,  &  Fitriana,  A.  R.  (2021).  PERAMALAN  REALISASI  PENERIMAAN ZAKAT  PADA  BAITULMAL  ACEH  DENGAN  MEMPERTIMBANGKAN  EFEK  DARI VARIASI KALENDER. Jurnal Ekonomi Dan Pembangunan . Awaluddin. (2017). Inflasi Dalam Perspektif Islam (Analisis Terhadap Pemikiran Al-Maqrizi). Jurnal Ilmiah Syari’ah .
Azizah, F. N., & Ramdani, D. A. (2019). Analisis Perbandingan Peramalan Permintaan Pelumas PT. XYZ  Dengan  Metode  Moving  Average,  Exponetial  Smotthing  dan  Naïve  Method. Seminar Nasional Official Statistics .
B  P  Candra,  Kusrini,  &  H  A  Fatta.  (2018).  Implementation  of  Trend  Moment  Method  for  Stock Prediction as Supporting Production. Jurnal of Physics . 10.1088/1742-6596/1140/1/012031 Badan Pusat Statistik. (2023). Badan Pusat Statistik . https://www.bps.go.id/
Bella  Audina,  Mohamat  Fatekurohman,  &  Abduh  Riski.  (2021).  Peramalan  Arus  Kas  dengan Pendekatan Time Series Menggunakan Support Vector Machine. Indonesian Journal of Applied Statistics .
Deni Friawan, & Kirana Eka Yazid. (2021). Pandemi COVID-19 dan Ancaman Inflasi di  Indonesia. CSIS Indonesia .
Derry  Chandra  Setiawan.  (2019).  PERAMALAN  PERMINTAAN  PRODUK  HANDUK  DENGAN METODE TIME  SERIES  (STUDI  KASUS :  CV.  NGREMBOKO  DUSUN  NGENDO  JANTI KLATEN). Jurnal UMS .
Dewi Rosa Indah, & Evi Rahmadani. (2018). Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Single  Eksponensial  Smoothing  pada  Keripik  Singkong  Srikandi  Di  Kota  Langsa  . JURNAL PENELITIAN EKONOMI AKUNTANSI .
Elia. Oey, Gabriella. K. Ayrine, Putra Rizky, & Dina Yanitra. (2018). Penerapan Proses Dan Teknik Peramalan – Studi Kasus Di Manufaktur Transformer. Jurnal Manajemen Industri Dan Logistik . Falani,  I.  (2018). PENENTUAN  NILAI  PARAMETER  METODE  EXPONENTIAL  SMOOTHING DENGAN ALGORITMA GENETIK DALAM MENINGKATKAN AKURASI FORECASTING (Vol. 3, Issue 1).
Felicer F. wayne, & Fava L. Joseph. (2017). Time Series Analysis . Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice . OTexts.
Icha  Yulian,  Dini  Sri  Anggraeni,  &  Qurrotul  Aini.  (2020).  PENERAPAN  METODE  TREND MOMENT  DALAM  FORECASTING  PENJUALAN  PRODUK  CV.  RABBANI  ASYISA. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi . James R. Evans, & David A. Collier. (2007). forecasting . Jay Heizer, & Barry Render. (2004). Principles of Operations Management . New Jersey : Prentice Hall. Király, F., Löning, M., Bagnall, A., & Lines, J. (2019). Sktime .
Lesnussa. Y. A, Patty. H. W. M, Mahu. A. N, & Matdoan. M. Y. (2019). ANALISIS INDEKS HARGA KONSUMEN  TERHADAP  INDEKS  HARGA  SANDANG  DAN  PANGAN  DI  KOTA AMBON. Jurnal Ekonomi Dan Sains .
Luh Putu Widya Adnyan, & Pardomuan Robinson Sihombing. (2021). ANALISIS CLUSTER TIME SERIES DALAM PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN NILAI PDRB. Lppmbinabangsa .
Muhammad Afif Muzakki, Muhammad Azra Sabila, Sundari Santi, & Wisnuadhi Bambang. (2021).
Analisis Algoritma Prophet untuk Memprediksi Harga Pangan di Kota Bandung . Ni Putu Lisna Padma Yanti, I.A Mahatma Tuningrat, & A.A.P. Agung Suryawan Wiranatha. (2016). ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PRODUK KECAP PADA PERUSAHAAN KECAP MANALAGI DENPASAR BALI. Jurnal Rekayasa Dan Manajemen Argoindustri . Novita  Anjani  Kusnadi,  &  Shofwan.  (2018).  PENGARUH  FLUKTUASI  HARGA  KOMODITAS PANGAN TERHADAP INFLASI DI PROVINSI JAWA TIMUR. Jurnal Manajemen FEB . Octaviana Helbawanti, Wahyu Adhi Saputro, & Ulfa Nadifta Amalia. (2021). PENGARUH HARGA BAHAN PANGAN TERHADAP INFLASI DI INDONESIA. Jurnal Ilmu Ilmu Pertanian . Putri Nurul Dewi, & Lidya Listiowarni. (2020). Implementasi Holt-Winters Exponential  Smoothing untuk Peramalan Harga Bahan Pangan di Kabupaten Pamekasan. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi .
Rahmanta,  S.F.Ayu,  E.F.  Fadhilah,  &  R.S.  Sitorus.  (2020).  Pengaruh  Fluktuasi  Harga  Komoditas Pangan Terhadap Inflasi di Provinsi Sumatera Utara. Jurnal Agribisnis Sumatera Utara . Ratih  Kumalasari  Niswatin.  (2015).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Peramalan  Produksi  Air  Minum Menggunakan Metode Trend Moment. Jurnal Teknik Mesin Elektro Dan Teknik Komputer . Rauf. A. R., Lamusa. A, Bahri. S, & Laihi. M.AA. (2020). Model Peramalan Inflasi Bahan Makanan Primer dengan Pendekatan Box-Jenkins: Studi kasus di Kota Palu. Jurnal Agriekonomika . Ridwansyah Mhd. R. E. S, & Fhery Agustin. (2018). Aplikasi E-Commerce Produk Kecantikan Import Dilengkapi  Dengan  Sistem  Informasi  Sales  Forecasting  Menggunakan  Metode  Trend  Moment Pada PT. Ouzen Anugerah Indonesia. IT J .
Santoso, T., & Basuki, M. U. (2019). APLIKASI MODEL GARCH PADA DATA INFLASI BAHAN MAKANAN INDONESIA PERIODE. Jurnal Organisasi Dan Manajemen .
Setiawan, & Faizah, L. (2019). Pemodelan Inflasi di Kota Semarang, Yogyakarta, dan Surakarta dengan pendekatan GSTAR. Journal of Technology .
Suparti.  (2013).  Analisis  Data  Inflasi  di  Indonesia  Menggunakan  Model  Regresi  Spline. Media Statitiska .
Wiwin  Handoko.  (2019).  Prediksi  Jumlah  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Dengan  Metode  Single Exponential Smoothing (Studi Kasus : Amik Royal Kisaran). Jurnal Teknol. Dan Sist. Informasi . Yusuf  Prawita  Putra.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Pengaruh  Harga  Beras,  Produksi  Beras  dan  Pdrb Terhadap Inflasi di Indonesia Tahun 2010-2015. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB .