Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing ,ARIMA dan Neural Network Dalam Sistem Peramalan Indeks Harga Konsumen di Indonesia

Bahasa Indonesia

Authors

  • Hani Khaulasari UIN Sunan Ampel Surabaya
  • Shofinatul Wahdah Nur Aulia UIN Sunan Ampel Surabaya
  • Jauharotul Inayah UIN Sunan Ampel Surabaya

Keywords:

INDEKS HARGA KONSUMEN, EKSPONENSIAL SMOOTHING, ARIMA, Neural Network

Abstract

Indeks Harga Konsumen ialah indeks perhitungan rata-rata perubahan harga dalam kurun waktu. Indeks Harga Konsumen merupakan indikator dari inflasi yang berperan penting terhadap pertumbuhan perekonomian suatu Negara. Oleh karena itu, penting untuk mengetahui nilai IHK untuk antisipasi pada kedepannya. Maka dilakukan perbandingan model terbaik menggunakan metode Double Exponential Smoothing, ARIMA Outlier dan Neural Network. pada penelitian ini didapatkan model terbaik untuk melakukan peramalan indeks harga konsumen adalah dengan metode Neural Network dengan nilai error MAPE yang didapatkan adalah 0,69%.

Downloads

Published

2022-12-31

How to Cite

Hani Khaulasari, Shofinatul Wahdah Nur Aulia, & Jauharotul Inayah. (2022). Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing ,ARIMA dan Neural Network Dalam Sistem Peramalan Indeks Harga Konsumen di Indonesia: Bahasa Indonesia. Jurnal Algebra, 3(02), 225–234. Retrieved from https://jurnalsaintek.uinsa.ac.id/mhs/index.php/algebra/article/view/214

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>