Abstrak Indeks Harga Konsumen (IHK) merupakan indikator penting dalam mengukur tingkat inflasi dan kestabilan ekonomi suatu wilayah. Ketepatan dalam peramalan IHK sangat dibutuhkan sebagai dasar dalam pengambilan kebijakan ekonomi, khususnya di wilayah strategis seperti DKI Jakarta. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja metode Rataan Bergerak (Moving Average) dan metode Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing) dalam meramalkan IHK DKI Jakarta, serta mengoptimalkan parameter model menggunakan pendekatan Grid Search. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan indikator Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Deviation (MAD), dan Mean Square Deviation (MSD). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Single Exponential Smoothing memberikan hasil peramalan terbaik dengan nilai-nilai indikator terkecil dibandingkan model lainnya. Selain itu, penggunaan Grid Search terbukti efektif dalam menentukan kombinasi parameter yang optimal, sehingga meningkatkan akurasi model. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan sederhana dengan optimasi parameter yang tepat dapat memberikan hasil peramalan yang andal untuk perencanaan ekonomi. Kata Kunci: Rataan Bergerak, Pemulusan Eksponensial, Grid Search.
Copyrights © 2026