Buletin Poltanesa Vol. 23 No. 1 (Juni 2022) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.1273 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY

## Prediksi Jumlah Masyarakat Terkontaminasi Covid-19 di Kota Samarinda Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing
Ifnu Abdul Aziz Abdullah * Ilmu Komputer, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta 14002604@nusamandiri.ac.id
*Corresponding author
Muh. Jamil Magister Ilmu Komputer, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta 14002631@nusamandiri.ac.id

## Surya Fajar Saputra
Ilmu Komputer, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta 14002610@nusamandiri.ac.id

## Chandra Nugraha
Magister Ilmu Komputer, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta 14002629@nusamandiri.ac.id Didi Rosiyadi Magister Ilmu Komputer, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta didi@nusamandiri.ac.id
Abstrak — Kemunculan  Covid-19  pada  tahun  2019 membuat  ketakutan  yang  sangat  mendalam  bagi penduduk  Wuhan  china  hingga  merambah  ke  antero dunia  dan  penyebab  menambahnya  virus  ini  menjalar  ke seluruh  dunia  dikarenakan  ketakutan  penduduk  yang berdomisili  di  Wuhan  china  berbondong  bondong  pergi sehingga membawa virus tersebut, ke seluruh permukaan dunia,  Salah  satunya  negara  Indonesia  hingga  ke Kalimantan  Timur,  Kota  Samarinda  maka  dengan  ini penduduk Kalimantan Timur yang terkena dampak Virus ini,  sebesar  78.492  manusia.  Dengan  Penelitian  ini  akan mencoba memprediksi jumlah masyarakat yang dikonfirmasi  Covid-19  dengan  menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing di  kota  Samarinda,  hasil prediksi  dari  penelitian  ini  dapat  menjadi  acuan  pihak terkait,  Sementara  untuk  perhitungan  jumlah  error  dari prediksinya digunakan metode MSE (Mean Square Error) pendekatan ini dapat mengatur kesalahan peramalan yang cukup  besar  karena  kesalahan  itu  dikuadratkan  Nilai akurasi  pada  setiap  metode  dapat  dipengaruhi  oleh penentuan  nilai  pergerakan  dan  nilai  bobot  yang digunakan  32429517882,2549,  Dan  juga  digunakan metode MAPE (Mean Absolute Percentage Error) MAPE menyatakan  persentase  kesalahan  hasil  peramalan terhadap  data  sebenarnya  selama  periode  tertentu  yang dapat  memberikan  informasi  persentase  kesalahan  yang terlalu  rendah  atau  terlalu  tinggi,  MAPE  memiliki  hasil 62%  maka  dengan  hal  ini  semakin  besar  nilai  MAPE maka semakin besar kesalahan hasil pendugaan
Kata  kunci— Covid-19,  Single  Exponential  Smoothing, Mean Square Error, MAPE

## I. P ENDAHULUAN
Virus  Corona  atau  Severe  Acute  Respiratory Syndrome Coronavirus 2(SARS-COV-2) adalah keluarga besar  virus  yang  dapat  menyebabkan  penyakit  pada hewan  atau  manusia.  Pada  manusia  corona  dapat menyebabkan infeksi pernapasan ringan seperti flu ringan
selain  infeksi  pernapasan  ringan  virus  ini  juga  bisa menyebabkan  infeksi  pernapasan  berat  seperti  infeksi paru-paru (Pneumonia),
Middle-East  Respiratory  Syndrome(MERS),  dan Savere  Acute  Respiratory  Syndrome(SARS).  Virus Corona  2019-nCoV  resmi  diumumkan  oleh  WHO, Organisasi Kesehatan Dunia pada tanggal 9 januari 2020. Tanda-tanda  virus  ini  sendiri  sudah  di  laporkan  sejak pertengan 2019.
Sejak  Covid-19  masuk  ke  Indonesia,  Pemerintah Indonesia  telah  menetapkan  status  darurat  bencana  sejak 29 Februari 2020 hingga 29 Mei 2020 sebagai tanggapan atas  pandemi  corona.  Inilah  yang  dilakukan  pemerintah untuk mengatasi pandemi.
Ini sama dengan Mensosialisasikan pelaksanaan social distancing  atau  physical  distancing,  yaitu  pembatasan masyarakat  Indonesia  dari  interaksi  sosial  antar  manusia dan  kegiatan  yang  melibatkan  banyak  orang  atau kelompok (Parhusip, 2020).
Virus  ini  menyerang  sistem  pernapasan  manusia, dengan  gejala  yang  sering  mirip  dengan  flu,  antara  lain batuk,  demam,  kelelahan,  dan  sesak  napas  (Rusyida  & Pratama, 2020) (Gibran et al., 2021)
Virus  corona  jenis  baru  in  dikaitkan  dengan  wabah pneumonia  yang  terjadi  di  Kota  Wuhan,  Provinsi  Hubei, China Hingga Pada tanggal 5 desember 2019 jumlah total infeksi  mencapai  27  kasus,  pada  tanggal  17  desember 2019  jumlah  total  infeksi  28  kasus,  pada  tanggal  20 desember  2019  total  kasus  mencapai  60  orang,  pada tanggal  27  desember  2019  lebih  dari  180  orang  telah terinfeksi,  dan  pada  tanggal  30  desember  2019  jumlah kasus yang dikonfirmasikan telah meningkat menjadi 266 kasus, jumlah terus bertambah hingga mencapai 381 pada tanggal  1  januari  2020  hingga  pada  tanggal  11  januari 2020, namun otoritas kesehatan Wuhan menyatakanhanya  ada  41  kasus  yang  terkonfirmasi positif.  Kondisi  saat  ini,  Penyebaran  sudah  tersebardi seluruh negara.Peningkatan jumlah kasus yang dilaporkan  oleh  otoritas  kesehatan  Wuhan  berbeda  jauh dari  jumlah  kasus  yang  sebenarnya  terjadi.  Peningkatan
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
kondisi  yang  sebenarnyaterjadi  ini,  dapat  menjadi referensi atau acuan dalam peningkatan guna penanganan yang  tepat.  Salah  satu  acuan  yang  dapat  memanfaatkan data peningkatan jumlah kasus ialah peramalan.
Kasus  Covid-19  awalnya  muncul  dan  berkembang  di Wuhan,  China,  tepatnya  pada  akhir  2019.  Penyebaran virus  ini  termasuk  sangat  cepat  dari  satu  manusia  ke manusia  yang  lain,  hingga  telah  menyebar  ke  berbagai belahan  negara  lain,  termasuk  Indonesia  (Anggraini, 2021). Wabah ini pertamakali muncul di Indonesia pada 2 maret  2020,  kasus  pertama  yang  diketahui  publik hanyalah  2  orang  dan  berlanjut  kian  membanyak  setiap harinya  (Arianto  &  P,  2020).  Hingga  saat  ini  03  Juni 2021  jika  mangacu  dari  informasi  yang  disajikan  dari website  resmi  covid19.go.id  angka  masyaratakat  yang terkonfirmasi positif adalah 2.256.851, sembuh 1.915.147 dan  meninggal  60.027  manusia  ( KPC  PEN ,  2021). Sementara  jika  berfokus  pada  area  Kota  Samarinda Kalimantan Timur, berdasarkan data yang disajikan pada website resmi covid19.kaltimprov.go.id angka masyarakat  yang  terkonfirmasi  positif  adalah  78.492 manusia  ( Covid  Kaltim ,  2021).  Berdasarkan  penelitian sebelumnya  seperti  (Sifriyani  &  Rosadi,  2020). Menunjukkan  sebuah  hasil  yang  menyatakan  bahwa terdapat 51 orang yang dapat terifeksi virus Covid-19 dari 1000  orang  yang  dinyatakan  suspek  dan  38  orang  yang dapat sembuh dari 1000 orang yang terinfeksi.
Covid-19  di  kota  Samarinda,  angka  ini  akan  terus bertambah  setiap  harinya  hingga  mencapai  titik ekuilibriumnya.  Wabah  ini  telah  memberikan  dampak nyata  yang  mempengaruhi  berbagai  sektor  di  kota samarinda,  mulai  dari  sektor  Ekonomi  (Muttaqin  et  al., 2020)  sampai  ke  sektor  Pendidikan  (Salehudin,  2020). Penelitian  ini  akan  mencoba  memprediksi  jumlah masyarakat yang terkonfirmasi Covid-19 dengan manggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing di kota  samarinda,  hasil  prediksi  dari  penelitian  ini  dapat menjadi  acuan  pihak  terkait  dalam  membantu  kesiapan sarana  dan  prasarana  yang  dibutuhkan  dalam  menangani perkembangan  wabah  Covid-19  di  Kota  Samarinda Kalimantan Timur. Model prediksi ini menggunakan data time  series atau  disebut  dengan  deret  waktu  yang bersumber  dari  website  resmi  covid.kaltimprov.go.id. Sementara  untuk  perhitungan  jumlah  error  dari prediksinya  digunakan  metode  MSE  ( Mean  Square Error )  pendekatan  ini  dapat  mengatur  kesalahan peramalan  yang cukup besar  karena  kesalahan-kesahalan itu  dikuadratkan,  metode  ini  menghasilkan  kesalahan sedang  yang  bisa  jadi  lebih  baik  untuk  kesalahan  kecil, namun  kadang  menghasilkan  perbedaan  yang  besar (Ginantra  &  Anandita,  2019).  Dan  juga  digunakan metode  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ) MAPE menyatakan persentase kesalahan hasil peramalan terhadap  data  sebenarnya  selama  periode  tertentu  yang dapat  memberikan  informasi  persentase  kesalahan  yang terlalu  rendah  atau  terlalu  tinggi  (Hudaningsih  et  al., 2020).
Pada penelitian ini dilakukan analisis performa dengan menggunakan  metode  simple  moving  average  dan
exponential  moving  average  untuk  meramalkan  jumlah penderita covid-19 di Kota Samarinda.
Peramalan  adalah  perhitungan  principle  objektif  dan bersama  memakai  data-knowledge  Era  lalu,  untuk menentukan sesuatu di jaman yang Akan dating. Metode Moving  Averagemerupakan  worship  satu  metode peramalan  yang  bekerja  bersama  dengan  mengambil sekelompok  nilai.  pengamatan  untuk  melacak  nilai  rata- rata  itu  sebagai  ramalan  periode  yang  akan  mampir. Metode ini disebut rata-rata bergerak, sebab tiap-tiap kali information  observasi  baru  ada,  maka  angka  rata-rata baru dihitung dan digunakan sebagai nilai ramalan.
Ada dua jenis rata-rata bergerak, Rata-Rata Pergerakan
Sederhana (SMA) dan Rata-Rata Pergerakan Eksponensial  (EMA)  Kedua  metode  tersebut  banyak digunakan dalam proses peramalan.
Teknik  rata-rata  bergerak  dicirikan  oleh  faktor-faktor penyebab  yang  berlaku  di  masa  lalu  untuk  masa  depan, ramalan tidak pernah sempurna, permintaan aktual selalu berbeda  dari  permintaan  ramalan,  dan  tingkat  akurasi ramalan  menurun  dari  waktu  ke  waktu.  rentang  waktu. Prakiraan  jangka  pendek  lebih  akurat  daripada  prakiraan jangka panjang. (Litha Sari & Hasanuddin, 2020)
Berasal  dari  information  jumlah  Masyarakat  terkena Covid-19 di Samarinda untuk meramalkan membutuhkan sebuah  algoritma  peramalan.  Layaknya  yang  tertulis didalam  jurnal  penelitian  terdahulu  yaitu:  di  dalam tahapan peramalan, langkah awal yang  digunakan adalah menentukan  pola  information  miliki  kesamaan  atau bukan.  Kalau  pola  knowledge  bukan  membentuk kesamaan,  maka  bisa  digunakan  metode  peramalan  rata- rata  (Sederhana  average  dan  moving  average)  atau pemulusan eksponensial (Exponential smoothing). Metode  peramalan  berdasarkan  garis  kesamaan  bisa digunakan  terkecuali  pola  knowledge  membentuk kesamaan (Arief et.al. 2017).
Metode  peramalan  yang  dikenal  sebagai  metode pemulusan adalah teknik statistik yang memperhitungkan nilai-nilai  masa  lalu  untuk  menghasilkan  perkiraan  nilai baru  di  masa  depan.  Ini  dibagi  menjadi  dua  kategori: metode eksponensial dan rata-rata.
Pada  tahun  2002,  Subagyo  dan  Pangestu  menjelaskan bahwa  metode  peramalan  yang  dikenal  sebagai  metode mulus  memperhitungkan  nilai-nilai  masa  lalu  untuk menghasilkan  perkiraan  nilai  baru  di  masa  depan.  Ini dibagi  menjadi  dua  kategori:  metode  eksponensial  dan rata-rata.
Peneliti menjelaskan bahwa metode halus memperhitungkan  nilai-nilai  dari  berbagai  periode  yang lalu  untuk  menghasilkan  perkiraan  nilai  di  masa  depan. Ini  dibagi  menjadi  dua  kategori:  metode  rata-rata  dan eksponensial.
Metode moving average merupakan sebuah cara untuk mengubah  dampak  information  jaman  lalu  pada  nilai sedang  sebagai  ramalan,  bersama  menentukan  semenjak awal berapa jumlah nilai observasi jaman lalu yang akan dimasukkan untuk menghitung nilai sedang (Solikin et.al. 2016).
Metode (Single Moving Average ) sebagai bagian dari metode  time  series.(Santiari1  &  Rahayuda2,  2021).
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Lantas  information  yang  udah  diproses  mengenakan algoritma  exponential  smoothing  dan  algoritma  moving average  dikerjakan  perbandingan  bersama  menghitung akurasi information di MAPE (Mean Absolute Presentage Error)  atau  error  terkecil  berasal  dari  hasil  pemrosesan algoritma.  Layaknya  yang  tertulis  didalam  jurnal penelitian  terdahulu  yaitu:  untuk  meraih  hasil  peramalan yang  optimal,  hasil  yang  diambil  adalah  metode  yang menghasilkan  nilai  MAPE  terkecil  (Setyowati  A  2017). Knowledge  akan  diproses  lagi  kenakan  pelaksanaan  alat bantu  Microsoft  Office  Excel  dan  Pom-Qm  untuk menunjang  pengecekan  proses  algoritma  berasal  dari rumus  yang  telah  diterapkan  kenakan  exponential smoothing  dan  moving  average.  Layaknya  yang  tertulis didalam  jurnal  penelitian  terdahulu  yaitu:  didalam penelitian  ini  kenakan  teknik  pengumpulan  information yaitu  library  research  (Belajar  kepustakaan),  dan  field research  (Belajar  lapangan)  bersama  dengan  observasi, lantas  hasil  berasal  dari  itu  diolah  bersama  dengan memakai program Excel dan Pom-Qm  for Windows Ver 3.0.  Software  Pom-Qm  for  Windows  adalah  suatu software  yang  dirancang  untuk  laksanakan  perhitungan yang  diperlukan  untuk  manajemen  di  dalam  mengambil ketentuan (Firdaus dan Ahmad 2016).
Lihat  seberapa  akurat  model  pemulusan  eksponensial tunggal  ini  Saat  menganalisa  Covid-19  di  samarinda, perlu untuk:
Hitung  akurasi  atau  ukuran  kesalahan.  Ukuran kesalahan  adalah  selisih  antara  nilai  aktual  dengan  nilai perkiraan yang diperkirakan (Baktiar, 2000).
Kesalahan  perkiraan  dapat  diidentifikasi  dengan pengurangan  antara  data  data  perkiraan  sebenarnya. Kemudian  dengan  mengukur  tingkat  akurasi  Terapkan mengetahui  metode  peramalan  yang  digunakan  untuk Data yang dianalisis.
Hal  ini  juga  didukung  oleh  penelitian  yang  dilakukan oleh  Muhammad  Gandhi  Pramayudha  (2019)  dalam sebuah  penelitian  berjudul  "Prediksi  Panen"  Tanaman pangan  dengan  rata-rata  bergerak  tunggal  dan  model eksponensial tunggal mulus".
Studi  ini  membandingkan  2  pendekatan  untuk pemecahan  masalah  Nilai  yang  sama  kemudian  akan dipilih di antara dua metode dengan kesalahan yang sama lebih kecil.
Data  yang  digunakan  memiliki  skema  data  horizontal atau  tipe  dataTentang  rata-rata.  Sebuah metode diturunkan  dari  hasil  penelitian  ini,  yang  menghasilkan Prakiraan panen 2016 paling akurat untuk setiap wilayah jenis tanaman makanan adalah metode yang dibandingkan dengan metode Single Exponential Smoothing  lainnya.  Pernyataan  dari  Model  Pemulusan Eksponensial  Tungga  Bagus  untuk  data  di  sekitar  mean (rata-rata). Namun Dalam penelitian yang dilakukan oleh Muhammad Gandhi Pramayudha juga terdapat Kerugiannya  adalah  perhitungan  nilai  kesalahan  tidak dijelaskan dengan cara apa pun.
Dalam  interpretasinya,  kesalahan  perhitungan  yang dihasilkan  diperoleh  dengan  mengurangkan  mean  dari nilai  prediksi  dari  mean  dari  data  awal.  lalu  hasilnya Persegi  dan  bagi  dengan  jumlah  data.  ada  banyak  cara
Pengukuran  tingkat  akurasi  yang  dapat  digunakan  untuk mengukur  tingkat  akurasi  dari  pemulusan  eksponensial tunggal. Namun, hanya dalam penelitian ini
Gunakan  beberapa  metode  untuk  menghitung  nilai kesalahan,  termasuk  MAD  (Mean  Absolute  Deviation), MSE  (Mean  Squared  Error),  RMSE  (Root  Mean Squared)  kesalahan  kuadrat)  dan  MAPE  (rata-rata kesalahan persentase absolut).
II. S TUDI P USTAKA
A . Prediksi Atau Peramalan
Prediksi  atau  peramalan  adalah  suatu  usaha  untuk meramalkan  kondisi  dimasa  mendatang  dengan  menguji kondisi  dimasa  lalu  dalam  rangka  pengambilan keputusan, hal ini sangat penting untuk dilakukan karena berkaitan  dengan  perencanaan,  peramalan  yang  akurat dapat  membuat  alokasi  sumber  daya  menjadi  lebih efektif.  Dalam  melakukan  suatu  peramalan  maka  dapat dipastikan  bahwa  ramalan  pasti  mengandung  kesalahan yang  artinya  ramalan  atau  prediksi  hanya  bisa mengurangi ketidakpastian yang akan terjadi, tetapi tidak menghilangkan  ketidakpastian  itu  sendiri  (Dewi  & Suwena, 2019). Peramalan (forecasting) merupakan jenis ilmu yang digunakan untuk meramalkan kejadian dimasa depan dengan menggunakan data historis dan memproyeksikan  data  tersebut  ke  masa  yag  akan  datang dengan  model  pendekatan  sistematis  (Heizer  &  Render, 2011).(Gibran  et  al.,  2021)  Dalam  melakukan  sebuah prediksi,  hasil  prediksinya  tidak  harus  memberikan jawaban secara pasti mengenai kejadian yang akan terjadi dimasa  mendatang,  tetapi  hanya  berusaha  untuk  mencari jawaban  yang  mungkin  akan  terjadi  (Rahmadani  & Pardede,  2021).  Pada  dasarnya  peramalan  hanyalah sebuah  terkaan,  tetapi  dengan  menggunakan  teknik- teknik  tertentu  peramalan  bisa  menjadi  perkiraan  yang sifatnya  ilmiah  ( educated  guess )  (Hudaningsih  et  al., 2020).
B . Single Exponential Smoothing
Metode  single  exponential  smoothing  merupakan pengembangan  dari  metode  single  moving  averages dimana  metode  peramalan  ini  dilakukan  dengan mengulang  perhitungan  secara  terus  menerus  dengan menggunakan data terbaru. (Santoso et al., 2021)
Metode  ini  menunjukkan  penurunan  pembobotan secara  eksponensial  terhadap  nilai  observasi  yang  lebih terdahulu  dengan  memberikan  nilai  yang  relatif  lebih besar  dibandingkan  nilai  pada  observasi  yang  sudah  ada sebelumnya.  Penggunaan  metode  ini  tidak  terpengaruh oleh  trend  dan  musim  (Al  Ihsan  et  al.,  2020).    Metode SES  adalah  suatu  prosedur  yang  secara  terus  menerus memperbaiki prediksi dengan merata-rata nilai  masa lalu dari  suatu  data  deret  waktu  dengan  cara  menurun (eksponensial)  Metode  ini  akan  mengulang  perhitungan secara  terus  menerus  dengan  menggunakan  data  terbaru setiap  data  akan  diberikan  bobot  yang  disimbolkan dengan  α.  Simbol  α  bisa  ditentukan  secara  bebas  yang dapat  mengurangi  kesalahan  prediksi.  Nilai  α  yang rendah  akan  menyebabkan  jarak  yang  lebih  rendah  dari trend, nilai  α  yang  rendah  cocok  digunakan  jika  data
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
bersifat  stabil  dan  nilai  α  yang  lebih  tinggi  digunakan ketika data memiliki fluktuasi yang tinggi, dalam mencari nilai α yang tepat dapat dilakukan dengan pengujian trial and  error terhadap  nilai  α  yang  memiliki  nilai  error terkecil (Hudaningsih et al., 2020). Rumus metode Single Exponential Smoothing adalah sebagai berikut:
Langkah-langkah  menghitung  single  exponential smoothing,  Koefisien  perhitungan,  Hitung  nilai  prediksi periode pertama, Hitung perkiraan untuk seluruh periode Hitung akurasi prediksi.
Selanjutnya menghitung single exponential smoothing adalah  dengan  memberikan  bobot  eksponensial  atau hierarkis  pada  data  terbaru  sehingga  data  terbaru mendapat bobot lebih. Pemulusan eksponensial digunakan  untuk  menghitung  data  dengan  menggunakan data  permintaan  aktual  dari  beberapa  bulan  terakhir, dimana  data  cenderung  tidak  menentu  dan  berubah  dari waktu ke waktu (1)
(     ) (1) Keterangan (1) : atau = peramalan pada periode t.
= peramalan pada waktu
.
= konstanta perataan antara 0 sampai 1.
(     ) = nilai aktual (time series)
C . Mean Square Error (MSE) Mean  Square  Error adalah  metode  yang  dapat mengukur  suatu  periode  prediksi  yang  dilakukan  dengan mencari  selisih  besaran  (ukuran  kesalahan  prediksi)  data hasil  prediksi  dengan  data  sesungguhnya.  Dengan membandingkan ukuran kesalahan terkecil sehingga nilai prediksi  dijadikan  sebagai  dasar  untuk  menentukan prediksi  dimasa  mendatang.  Semakin  kecil  nilai kesalahan  atau  error  maka  dapat  dikatakan  bahwa  hasil prediksi  semakin  akurat  (Handoko,  2019).  Adapun rumusnya MSE terdiri dari 2 komponen yaitu :
Varians  ukuran  Variabilitas  (presisi)  dari  estimolator bias,  ukuran  ketelitian  (accuracy)  dari  estimator penaksiran  dengan  sifat  MSE  yng  baik  Memiliki kombinasi  varians  dan  menghasilkan  bias  yang  kecil, oleh  karena  itu,  untuk  mendapatkan  estimator  degnan sifat MSE yang baik, perlunya mencari estimator dengan varian yang bias  (2)
∑ )(     ) (2)
Keterangan (2): MSE = Mean Square Error = nilai aktual pada periode-t = nilai peramalan pada periode-t = banyaknya data
B . MAPE
MAPE  merupakan  ukuran  kesalahan  relatif,  MAPE akan  menyatakan  persentase  kesalahan  hasil  prediksi terhadap  data  aktual  selama  periode  tertentu  yang  akan memberikan  informasi  tinggi  rendahnya  kesalahan prediksi,  atau  dengan  kata  lain  MAPE  merupakan  rata-
rata kesalahan mutlak selama periode tertentu yang dapat dikalikan  100%  untuk  mendapatkan  hasil  dalam  bentuk persentase (Kusbianto et al., 2020), rumus MAPE secara sistematis adalah sebagai berikut:
Menjumlahkan  Mean  Absolute  Persentage  Error (MAPE)  mengerjakan  penghitungan  secara  keutuhan terlebihlagi  dengan  memulai  mengerjakan  pemparan bukti  peramalan  dan  di  harapkan  nialai  absolut  dan dikalikan di tambah 100 lalu di bagi tambah volume bukti yang  ada  yang  di  maksud  absolute  apabila  mendapatkan nilai yang positif (3)
∑ | |
(3)

## III. M ETODOLOGI

## A.  Metode Peramalan
Pada  dasarnya  metode  peramalan  memiliki  ide  yang sama,  yaitu  akan  menggunakan  data  di  masa  lalu  untuk memberikan prediksi dimasa yang akan datang (Ginantra &  Anandita,  2019),  salah  satu  metode  yang  akan digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode  Single Exponential  Smoothing,  dataset  yang  akan  digunakan adalah data yang dihimpun pada website covid19.kaltimprov.go.id  sebagai  salah  satu  Lembaga terpercaya  dalam  mencatat  dan  menyajikan  data  yang valid terkait perkembangan masyarakat yang terkonfirmasi  terjangkit  virus  Covid-19  untuk  area Kalimantan Timur:
1. Metode Single Exponential Smoothing Data Metode  Single  Exponential  Smoothing  adalah penghalusan exponential adalah teknik peramalan rata- rata  bergerak  dengan  pembobotan  dimana  data  diberi bobot oleh sebuah fungsi exponential. Penghalusan(Manurung et al., 2021) Metode exponential smoothing merupakan pengembangan dari metode  moving  averages.  (Santoso  et  al.,  2021). Prediksi dengan metode Single Exponential Smoothing Data  yang  akan  digunakan  adalah  data  time  series perbulan  yang  dimulai  dari  bulan  September  2020 sampai  dengan  April  2021.  Data  yang  ada  kemudian akan dimasukkan kedalam persamaan Single Exponential Smoothing sebagai berikut (4)
(     ) (4) Keterangan (4) : atau = peramalan pada periode t. = peramalan pada waktu
.
= konstanta perataan antara 0 sampai 1.
(     ) = nilai aktual (time series)
Dari (4) di atas maka akan dilakukan percobaan nilai α = 0,1 sampai 0,9. pada bagian ini akan dilihat nilai error  yang  mana  yang  paling  kecil  atau  nilai prediksinya paling dekat dengan data aktualnya.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
2. Metode Mean Square Error (MSE) dan MAPE
Pengujian  akurasi  hasil  prediksi  Pengukuran  ini  akan dilakukan  dengan  menggunakan  metode  MSE  ( Mean Square  Error )  dan  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage Error ).  Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  untuk  melihat seberapa besar nilai error yang dihasilkan oleh peramalan dengan  menggunakan  metode  Single  Exponential Smoothing,  jika  nilai  error  semakin  kecil  maka,  dapat dikatakan  bahwa  hasil  prediksi  semakin  mendekati dengan nilai aktualnya.

## B. Mean Square Error (MSE)
Metode pertama yang digunakan adalah MSE, Cara ini untuk mengukur keseluruhan dalam kesalahan peramalan. Mean  Square  Error  (MSE)  merupakan  suatu  parameter dalam  peramalan  untuk  menguji  keakuratan  hasil peramalan  yang  telah  dilakukan.  Semakin  kecil  nilai Mean  Square  Error  (MSE),  maka  semakin  akurat  hasil peramalan  yang  telah  dilakukan(Ade  Abdul  Gofur  & Utami  Dewi Widianti, 2013), teknik ini dapat digunakan dengan kasus (5)
∑ )(     ) (5) Keterangan (5):
MSE = Mean Square Error
= nilai aktual pada periode-t
= nilai peramalan pada periode-t
= banyaknya data

## C. MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
Metode kedua yang digunakan untuk menghitung nilai error  adalah  MAPE.  Metode  ini  akan  digunakan  untuk menghitung  selisih  antara  nilai  aktual  pada  dataset dengan  nilai  hasil prediksi dengan  menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing.  Rumus  dari  metode  ini adalah sebagai berikut:
Perbedaan  data  aktual  dan  hasil  peramalan  yang dimutlakan,  lalu  dihitung  dalam  bentuk  persentase terhadap  data  aktual.  Dari  hasil  tersebut  akan mendapatkan nilai rata-ratanya. Suatu metode mempunyai  fungsi  yang  sangat  baik  jika  nilai  MAPE tersebut  diantara  10%  sampai  20%.(Wahyudi  &  Utami, 2021)
Menjumlahkan  Mean  Absolute  Persentage  Error (MAPE)  mengerjakan  penghitungan  secara  keutuhan terlebih  lagi  dengan  memulai  mengerjakan  pemparan bukti  peramalan  dan  di  harapkan  nialai  absolut  dan dikalikan di tambah 100 lalu di bagi tambah volume bukti yang  ada  yang  di  maksud  absolute  apabila  mendapatkan nilai yang positif  (6)
∑ | |
(6)

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A.  Persentase Error
Tabel 1 adalah Proses perhitungan prediksi masyarakat yang  terkonfirmasi  positif  Covid-19  di  Kota  Samarinda dengan menggunakan metode single exponential smoothing dan  perhitungan  persentase  error  dengan menggunakan  metode  MSE  dan  MAPE  pada  setiap  data set yang ada adalah sebagai berikut:
1. Hasil  prediksi  dengan  Metode  Single  Exponential Smoothing.
2. Menentukan  nilai  alpha  dari  rentang  0.1  sampai dengan 0.9 yang akan digunakan untuk menghitung  prediksi.  Berdasarkan  perhitungan dengan rumus single exponential smoothing maka maka alpha yang digunakan 0.1 untuk sampel data masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19 di Kota  Samarinda.  Berikut  hasil  perhitungan  single exponential  smoothing  untuk  prediksi  bulan September 2020 dengan nilai alpha 0.1 (6)
(     ) (6)
Prediksi dengan nilai error yang tinggi (Hudaningsih et al., 2020). Rumus dari metode ini dijabarkan pada tabel 1.
(           )   ((       )        )
Tabel 1. Hasil Prediksi Tiap Bulan Bulan Konfirmasi Pasien Covid- 19 SMD Exponential Forecast (α = 0.1) September 49932 Oktober 110143 49932,00 November 147875 55953,10 Desember 197310 65145,29 Januari 237515 78361,76 Februari 272360 94277,08 Maret 342047 112085,38 April 378177 135081,54 Mei 411704 159391,08 Juni 356786 184622,38

## B.  Menghitung Persentase Error
Teknik  Analisis  Mean  Squared  Error  (MSE),  metode lain  untuk  mengevaluasi  metode  peramalan.  Masing- masing  kesalahan  atau  sisa  dikuadratkan.  Kemudian dijumlahkan  dan  ditambahkan  dengan  dengan  jumlah observasi.  Pendekatan  ini  mengatur  kesalahan  peramlan yang  besar  karena  kesalahan-kesalahan  itu  dikuadratkan. Metode  itu  menghasilkan  kesalahan-kesalahan  sedang yang  kemungkinan  lebih  baik  untuk  Metode  Single Exponential  Smoothing  kesalahan  kecil,  tetapi  kadang menghasilkan perbedaan yang besar.
Hasil  alpha  0.1  adalah  49932,00  untuk  prediksi  bulan September 2020 yang selanjutnya yaitu proses menghitung  akurasi  peramalan  dengan  metode  MAPE
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
(Mean  Absolut  Percentage  Error)  dengan  alpha  0.1. Mencari  total  absolut  presentase  kesalahan  dengan menjumlahkan  semua  nilai  absolut  presentase  kesalahan dari  bulan  September  2020  sampai  Juni  2021.  Setelah menemukan hasil penjumlahan tersebut maka selanjutnya menghitung  akurasi  peramalan  dengan  metode  MAPE (Mean  Absolute Percentage Error) dengan  menggunakan (9)
∑ [               ]
(9)
Keterangan (9): nilai prediksi = nilai sebenarnya = jumlah data

## (       )     (                 )

## C. Perhitungan MAPE
Tabel 2 merupakan nilai Absolut presentase Error nilai yang  absolut  presentase  kesalahan  dirubah  semua menjadi  positif.  Berikut  perhitungan  MAPE  (Mean Absolut Percentage Error) (10) untuk sampel Covid-19 di Samarinda dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Hitungan MAPE Bulan ABS(error) % error September 60211,00 3625364521,00 55% Oktober 91921,90 8449635699,61 62% November 132164,71 17467510569,38 67% Desember 159153,24 25329753484,19 67% Januari 178082,92 31713524650,51 65% Februari 229961,62 52882348324,15 67% Maret 243095,46 59095403271,11 64% April 252312,92 63661807130,25 61% Mei 172163,62 29640313290,09 48% Juni 291865660940,29  55,7%

## ∑
[               ] (10)

## (         )
(    )

## D. Pasien Terkonfirmasi Covid-19 di Samarinda
Dari  Gambar  1  hasil  peramalan  adalah  menggunakan metode  single  exponential  smoothing.  Menurut  Aulia Ishak (2010:126), pengertian dasar dari metode ini adalah nilai  ramalan  pada  periode  t+1  merupakan  nilai  aktual pada periode t ditambah dengan penyesuaian yang berasal dari  kesalahan  nilai  ramalan  yang  terjadi  pada  periode tersebut. Metode single exponential smoothing menggunakan rumus
(     )
Gambar 1. Konfirmasi Pasien Covid-19
Dalam  peramalan  ini  alpha  (a)  yang  digunakan  dalam metode  ini  adalah  a  =  0.5,  F1  =  peramalan  pada  periode pertama  belum  tersedia,  maka  untuk  mengatasi  masalah ini  dapat  dilakukan  dengan  menetapkan  nilai  F1  sama dengan  nilai  data  periode  pertama  (X1).  Pada  bulan  Mei 2021 diprediksi mengalami kenaikan, jumlah terkonfirmasi  Covid-19  di  Samarinda  yang  diramalkan akan turun di bulan Juni.

## V. K ESIMPULAN
Metode  Single  Exponential  Smoothing  membutuhkan history  data  terdahulu  untuk  dapat  memprediksi  jumlah data  yang  akan  datang.  Dari  hasil  uji  yang  dilakukan dengan  menggunakan  Metode  Exponential  Smoothing maka  dapat  disimpulkan  bahwa  rata-rata  error  yang dihasilkan  dengan  pengujian  MAPE  dengan  nilai  alpha 0,1 adalah 0,62 atau 62%. Hasil uji error yang dilakukan dengan  nilai  alpha  sebesar  0,1  dengan  menggunakan metode MSE menampilkan hasil error sebesar 32429517882,25. Grafik yang ditunjukkan pada permodelan  data  masyarakat  yang  terkonfirmasi  Covid- 19  di  Kota  Samarinda  menunjukkan  peningkatan  yang cukup  signifikan  dari  bulan  September  2020  sampai  ke bulan  Juli  2021,  namun  agak  terjadi  penurunan  pada bulan  Juli  2021  bahwa  wabah  pandemi  ini  belum berakhir. Metode prediksi Single Exponential Smoothing sebenarnya  tidak  dapat  melakukan  peramalan  pada  satu periode ke depan.

## D AFTAR P USTAKA
Ade  Abdul  Gofur,  &  Utami  Dewi  Widianti.  (2013). Sistem  Peramalan  Untuk  Pengadaan  Material UnitInjection  Di  Pt.  Xyz. Jurnal  Ilmiah  Komputer Dan Informatika (KOMPUTA) , 2 (2), 13–18. Al  Ihsan,  N.  H.  A.  S.,  Dzakiyah,  H.  H.,  &  Liantoni,  F. (2020).  Perbandingan  Metode  Single  Exponential Smoothing  dan  Metode  Holt  untuk  Prediksi  Kasus COVID-19 di Indonesia. Ultimatics : Jurnal Teknik
Informatika , 12 (2), 89–94.
https://doi.org/10.31937/ti.v12i2.1689
Anggraini,  D.  (2021).  Dampak  Covid-19  Terhadap Perubahan  Harga  Saham. Jurnal  Bisnis,  Ekonomi, Manajemen,  Dan  Kewirausahaan , 3 (1),  1–13. https://doi.org/10.52909/jbemk.v1i1.22
Arianto, F. S. D., & P, N. (2020). Prediksi Kasus Covid-
19 Di Indonesia Menggunakan Metode
Buletin Poltanesa Vol. 23 No. 1 (Juni 2022) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.1273 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Backpropagation  Dan  Fuzzy  Tsukamoto. Jurnal Teknologi Informasi , 4 (1), 120–127.
Covid Kaltim . (2021). Dinas Komunikasi Dan Informatika Provinsi Kalimantan Timur.
Dewi,  K.  S.  K.,  &  Suwena,  K.  R.  (2019).  Analisis Peramalan  Tingkat  Jumlah  Tamu  Menginap Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Di Villa X Di Desa Gobleg, Kabupaten Buleleng  Tahun  2018. Jurnal  Pendidikan  Ekonomi Undiksha , 9 (2), 335.
https://doi.org/10.23887/jjpe.v9i2.20082
Gibran,  C.  M.,  Setiyawati,  S.,  &  Liantoni,  F.  (2021).
Prediksi Penambahan Kasus Covid-19 di Indonesia
Melalui  Pendekatan  Time  Series  Menggunakan Metode Exponential Smoothing. Jurnal Informatika  Universitas  Pamulang , 6 (1),  112. https://doi.org/10.32493/informatika.v6i1.9442 Ginantra,  N.  L.  W.  S.  R.,  &  Anandita,  I.  B.  G.  (2019).
Penerapan  Metode  Single  Exponential  Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Barang. Sains Komputer  Dan  Informatika , 3 (September),  433– 441.
Handoko,  W.  (2019).  Prediksi  Jumlah  Penerimaan
Mahasiswa Baru Dengan Metode Single Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus:  Amik  Royal Kisaran). JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi) , 5 (2), 125–132.
https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.356
Hudaningsih, N., Firda Utami, S., & Abdul Jabbar, W. A. (2020). Perbandingan  Peramalan  Penjualan  Produk Aknil  Pt.Sunthi  Sepurimengguanakan  Metode
Single  Moving  Average  Dan  Single  Exponential Smoothing. Jurnal  Informatika,  Teknologi  Dan
Sains , 2 (1),
15–22.
https://doi.org/10.51401/jinteks.v2i1.554 Kusbianto,  D.,  Pramudhita,  A.,  &  Nurhalimah.  (2020). Perbandingan Metode Fts Dan Ma Pada Peramalan Persediaan  Beras. Jurnal  Informatika  Polinema ,
6 (3), 29–36. https://doi.org/10.33795/jip.v6i3.314 Manurung,  N.,  Ashari  Dalimunthe,  R.,  Prodi  Sistem Informasi,  M.,  Royal,  S.,  Sistem  Komputer,  P.,  & Teknik  Komputer,  P.  (2021).  PERAMALAN KASUS  BARU  PENDERITA  HIPERTENSI  DI KECAMATAN RAWANG PANCA ARGA
DENGAN  TEKNIK  SINGLE  EXPONENTIAL SMOOTHING.  In Journal  of  Computer)Online) (Vol. 1, Issue 3). http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Muttaqin,  M.  Z.,  Idris,  U.,  Selly,  M.,  &  Suryanti,  D.
(2020).  Kondisi  Pengusaha  Muda  Indonesia  Di Tengah  Pandemi  Covid-19  (  Work  From  Home Dan  Strategi  Survive  ). Jurnal  Ilmu  Pendidikan PKn Dan Sosial Budaya , 4 (1), 59–69. Nasional,  K.  P.  C.  19  dan  P.  E.  (2021). KPC  PEN .  03 Juni 2021. Rahmadani,  F.,  &  Pardede,  A.  M.  H.  (2021). Jaringan Syaraf Tiruan Prediksi Jumlah Pengiriman Barang Menggunakan  Metode  Backpropagation  (  Studi Kasus : Kantor Pos Binjai ) . 5 (1), 100–106.
Salehudin,  M.  (2020).  Dampak  Covid-19:  Guru
Mengadopsi  Media  Sosial  Sebagai  E-Learning Pada Pembelajaran Jarak Jauh. Jurnal MUDARRISUNA: Media Kajian Pendidikan Agama Islam , 10 (1), 1. https://doi.org/10.22373/jm.v10i1.6755
Santiari1,  N.  P.  L.,  &  Rahayuda2,  I.  G.  S.  (2021). Analisis  Perbandingan  Metode  Single  Exponential Smoothing  dan  Single  Moving  Average  dalam Peramalan  Pemesanan. Openjurnal , 6 (2),  7. http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/informati ka/article/view/10135f
Santoso,  A.  B.,  Rumetna,  M.  S.,  &  Isnaningtyas,  K. (2021).  Penerapan  Metode  Single  Exponential Smoothing  Untuk  Analisa  Peramalan  Penjualan. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma , 5 (2),  756. https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2951
Sifriyani,  &  Rosadi,  D.  (2020).  Pemodelan  Susceptible Infected  Recovered  (  Sir  )  Untuk  Estimasi  Angka Reproduksi  Covid-19  Di  Kalimantan  Timur  Dan Samarinda. Jurnal Media Statistika , July , 1–13.
Wahyudi,  E.,  &  Utami,  R.  (2021).  Metode  Single Exponential  Smoothing  untuk  Aplikasi  Prediksi sebagai  Langkah  Perencanaan  Strategi  Penjualan pada  ABC  Furniture. Prosiding  Seminar  Nasional Sains Dan … , 119–126.
https://ejournal.itats.ac.id/sntekpan/article/view/221 4%0Ahttps://ejournal.itats.ac.id/sntekpan/article/do wnload/2214/1888
.