## Article history
Received Augt 13, 2018 Accepted Nov 15, 2018

## SISTEM PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG KAPAL LAUT DI PELABUHAN TANJUNG PERAK SURABAYA MENGGUNAKAN TRIPLE EKSPONENSIAL SMOOTHING BERBASIS ANDROID
Titania Dwi Andini 1 , Rike Mariska Sunyoto 2 1,2 STMIK ASIA MALANG e-mail : titania@asia.ac.id

## Abstract
Tanjung Perak is the second largest and busiest port in Indonesia after the Tanjung Priok Port and also as a trade center to the eastern part of Indonesia. Tanjung Perak Port is included in the work unit at PT. (Persero) Pelabuhan Indonesia III. Along with the development of the port, passengers who pass through the port of Tanjung Perak are also increasing. Spikes often occur during the Lebaran season and the end of the year. The port has difficulty in predicting the number of passenger ships. Based on the  pattern  of  data  on  the number  of passenger  ships  in  2015-2017,  seasonal  data  patterns  tend  to fluctuate. Then in predicting the triple exponential smoothing method is used. This research will produce a forecasting system for the number of passenger ships at the port of Tanjung Perak for several future periods based on android. Android as an operating system that works on smartphones is a widely used operating  system.  With  the  use  of  this  Android-based  application,  it  is  expected  that  the  results  of forecasting the number of ships can be accessed in a mobile manner so that they are not limited in place and time.
Keywords : Forecasting System, Number of Marine Passengers, Tanjung Perak Port, Triple Exponential Smoothing, Android

## Abstrak
Tanjung  Perak  merupakan  pelabuhan  terbesar  dan  tersibuk  kedua  di  Indonesia  setelah  Pelabuhan Tanjung Priok dan juga sebagai pusat perdagangan menuju kawasan Indonesia bagian timur. Pelabuhan Tanjung Perak termasuk dalam unit kerja pada PT. (Persero) Pelabuhan Indonesia III. Seiring dengan berkembangnya pelabuhan maka penumpang  yang  melewati pelabuhan Tanjung perak juga semakin meningkat. Sering terjadi lonjakan ketika musim lebaran dan akhir tahun. Pihak pelabuhan kesulitan dalam memprediksi jumlah penumpang kapal laut. Berdarkan pola data jumlah penumpang kapal laut tahun  2015-2017  didapatkan  pola  data  yang  musiman  cenderung  fluktuatif.  Maka  dalam meramalkannya  digunakan  metode triple  eksponensial  smoothing .  Penelitian  ini  akan  menghasilkan sistem peramalan jumlah penumpang kapal laut di pelabuhan Tanjung Perak untuk beberapa periode ke depannya berbasis android. Android sebagai salah satu sistem operasi yang bekerja pada smartphone merupakan sistem operasi yang banyak digunakan. Dengan digunakannya aplikasi berbasis android ini diharapkan hasil dari peramalan jumlah kapal laut dapat diakses secara mobile sehingga tidak terbatas tempat dan waktu.
Kata  kunci :  Sistem  Peramalan,  Jumlah  Penumpang  Kapal  Laut,  Pelabuhan  Tanjung  Perak,  Triple Exponential Smoothing, Android

## 1. PENDAHULUAN
Pelabuhan Tanjung
Perak sebuah pelabuhan  yang  terletak  di  Surabaya,  Jawa Timur. Secara administratif, pelabuhan Tanjung Perak  termasuk  ke  dalam  Kelurahan  Perak Timur,  Kecamatan  Pabean  Cantikan,  Kota Surabaya. Pelabuhan Tanjung Perak merupakan pelabuhan  terbesar  dan  tersibuk  kedua  di Indonesia setelah Pelabuhan Tanjung Priok juga sebagai  pusat  perdagangan  menuju  kawasan Indonesia  bagian  timur.  Pelabuhan  Tanjung Perak menjadi salah satu unit kerja PT. (Persero) Pelabuhan  Indonesia  III.  Banyak  penduduk Indonesia  yang  hendak  melakukan  perjalanan melalui  Tanjung  Perak  menggunakan  alat tranportasi  kapal  laut.  Apalagi  ketika  musim lebaran maupun akhir tahun, maka penumpang akan melonjak naik. Kadang kala pihak Pelindo III  kesulitan  dalam  memprediksi  jumlah penumpang  kapal  laut,  karena  nantinya  akan berkaitan  dengan  persiapan  fasilitas  maupun jumlah kapal yang harus dipersiapkan.
Dari permasalahan tersebut maka diperlukan adanya peramalan untuk meramalkan jumlah  penumpang  kapal  laut  untuk  periode selanjutnya.  Banyak  sekali  metode  yang  bisa digunakan  dalam  meramalkan  sesuatu.  Salah satunya  metode  yang  sering  digunakan  adalah metode  eksponensial  smoothing.  Metode eksponensial  smoothing  terdiri  dari  beberapa metode  bergantung  pola  datanya  yaitu  metode single eksponensial smoothing, double eksponensial smoothing dan juga metode triple eksponensial smoothing .
Untuk  kasus  peramalan  menggunakan eksponensial  smoothing  selama  3  dekade terakhir banyak sekali digunakan oleh beberapa peneliti.  Diantaranya  yaitu  Afiyah,  2016 meneliti  tentang  peramalan  jumlah  produksi kulit  di  UD  Leather  Magetan  menggunakan metode triple  exponential  smoothing .  Dalam penelitiannya  dihasilkan  peramalan  produksi kulit dengan persentase error yang sangat kecil yaitu  sebesar  3,287  %  yang  artinya keakuratannya sebesar 96,71 %. Selain itu juga ada  penelitian  dari  Fitria  tahun  2017  meneliti tentang  Peramalan  Jumlah  Penumpang  Pada Siluet  Tour  And  Travel  Kota  Malang Menggunakan  Metode  Triple  Exponential Smoothing,  dan  banyak  banyak  lagi  penelitian yang berkaitan dengan peramalan.
Berdasarkan  pola  data  jumlah  penumpang kapal laut di pelabuhan Tanjung Perak dari bulan januari  2015  sampai  dengan  bulan  mei  2017 didapatkan  pola  data  yang  sangat  fluktuatif. Terjadi pelonjakan penumpang kapal pada bulan juli pada setiap tahunnya. Pada bulan juli tersebut merupakan  musim  lebaran,  banyak  perantau yang  akan  pulang  ke  kampung  halamannya. Poladata  jumlah  penumpang  kapal  laut  di pelabuhan  Tanjung  Perak  januari  2015-  Mei 2017 ditunjukkan pada Gambar 1
Gambar 1 Pola Data Jumlah Penumpang Kapal Laut 2015-2017 (Sumber : Pelindo III Surabaya)
Berdasarkan pola data tersebut maka untuk mendapatkan  hasil  peramalan  yang  akurat, metode  peramalan  yang  digunakan  yaitu peramalan metode triple eksponensial smoothing . Metode triple eksponensial smoothing mampu  menangani  pola  data  yang musiman  dan  cenderung  sangat  fluktuatif. Diharapkan  nantinya  dalam  penelitian  ini  bisa meramalkan jumlah penumpang kapal laut untuk satu  periode  selanjutnya  dan  juga  bahkan  bisa meramalkan jumlah penumpang kapal laut untuk 2  atau  3 periode  selanjutnya.  Selanjutnya  akan dibuatkan  sistem  peramalannya  berbasis android.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Peramalan ( Forecasting )
Peramalan  berasal  dari  kata  ramalan  yang artinya  adalah  situasi  atau  kondisi  yang diperkirakan  akan  terjadi  dimasa  yang  akan datang. Sedangkan peramalan adalah kegiatannya. Ramalan tersebut dapat didasarkan atas bermacam-macam cara.
0 50000 100000 150000 1 6 11 16 21 26 Ju m la h Pe nu m pa ng K ap al

## Pola Data Jumlah Penumpang
Tahun Januari 2015- Mei 2017
Series1
Metode  peramalan  memberikan  urutan pengerjaan  dan  pemecahan  atas  pendekatan suatu  masalah  dalam  peramalan,  sehingga  bila digunakan  pendekatan  yang  sama  dalam  suatu kegiatan peramalan, akan dapat dasar pemikiran dan pemecahan yang sama. Baik tidaknya suatu peramalan  yang  disusun  selain  ditentukan  oleh metode  yang  digunakan,  juga  ditentukan  oleh baik tidaknya informasi yang digunakan. Selama informasi  yang  digunakan  tidak  dapat meyakinkanuntuk  mendapat  hasil  yang  bagus, hasil  peramalan  yang  disusun  juga  akan  sukar dipercaya ketepatannya. 1 Semua  metode  peramalan  menggunakan pengalaman-pengalaman  masa  lalu  untuk meramalkan  masa  depan  yang  mengandung ketidakpastian.  Oleh  karena  itu  metode peramalan  mengasumsikan  bahwa  kondisi- kondisi yang menghasilkan data masa lalu tidak berbeda dengan kondisi masa mendatang kecuali variabel-variabel yang secara eksplisit digunakan  dalam  periode  tersebut.Ramalan- ramalan  dalam  manajemen  harus  dianggap sebagai  suatu  sistem  yang  sistematik.  Dengan kata lain ramalan jangan dianggap sebagai suatu hal yang permanen atau statis. Sifat dinamis dari pasar mengharuskan suatu ramalan untuk dikaji ulang, direvisi dan didiskusikan. 2 Pemulusan  ( smoothing )  dapat  dilakukan untuk dua keperluan, untuk peramalan dan untuk menghilangkan gejolak jangka pendek data time series .  Model  ini  memberikan  bobot  yang berbeda  pada  setiap  observasi.Observasi  yang tertua  memiliki  bobot  yang  terendah  dan observasi terbaru bobotnya tertinggi.
Terdapat beberapa metode yang dikembangkan dari metode peramalan eksponensial  ini,  diantarnya  adalah  metode single exponential smoothing , double exponential  smoothing ,  dan triple  exponential smoothing dengan  metode  kuadratik  satu parameter dari Brown. 3 Metode triple  exponential  smoothing dapat digunakan  untuk  meramalkan  pola  data  yang mengalami  fluktuasi  dalam  jangka  waktu  yang panjang. Metode ini mengganti nilai sebelumnya
1 Tia Yuliana, Aplikasi Sistem Peramalan Penjualan Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Tunggal , Studi Kasus PT.Sari Mekar Cahaya Persada, 2012, hal.2
2 Tia Yuliana, Aplikasi Sistem Peramalan Penjualan Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Tunggal , Studi Kasus PT.Sari Mekar Cahaya Persada, 2012, hal.2
dengan yang ada pada rata-rata bergerak dengan nilai  perkiraan.Permasalahan  umum  yang dihadapi apabila menggunakan model pemulusan  eksponensial  adalah  memilih konstanta  pemulusan  (α)  yang  diperkirakan tepat.Nilai konstanta dipilih antara 0 dan 1 yang berlaku  0  <  α  <  1  karena  nilai  α  menunjukan peluang.Apabila data historis sangat bergejolak atau  tidak  stabil,  nilai  α  yang  dipilih  adalah mendekati 1.Pola historis dari data aktual relatif stabil maka nilai α adalah mendekati 0. 4
2.1.1 Pengertian Peramalan ( Forecasting )
Peramalan  ( forecasting )  adalah  perkiraan mengenai sesuatu yang belum terjadi 5 .Ramalan yang dilakukan pada umumnya akan berdasarkan data yang terdapat di masa lampau yang  di  analisis  menggunakan  metode-metode tertentu. 6
Dalam lingkungan sosial segala sesuatu itu serba  tidak  pasti,  sukar  diperkirakan  secara tepat.Dalam hal ini perlu diadakan ramalan.Peramalan yang dibuat selalu diupayakan agar dapat meminimumkan pengaruh ketidakpastian terhadap perusahaan.
Peramalan  merupakan  alat  bantu  yang sangat penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Dalam bidang ekonomi, perencanaan  merupakan  kebutuhan  yang  besar karena  waktu  tenggan  untuk  pengambilan keputusan  dapat  berkisar  dari  beberapa  tahun sampai  beberapa  bulan  atau  bahkan  dapat berkisar  dari  beberapa  situasi  seperti  ini, peramalan diperlukan untuk menentukan kapan suatu  peristiwa  yang  akan  terjadi  atau  timbul, sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan.
Kegunaan  peramalan  terlihat  pada  saat pengambilan  keputusan.  Keputusan  yang  baik adalah  keputusan  yang  didasarkan  atas pertimbangan-pertimbangan  yang  akan  terjadi pada  waktu  keputusan  itu  dilaksanakan. Keberhasilan  dari  suatu  peramalan  sangat ditentukan oleh:
3 Ibid, hal 3
4 Tia Yuliana, Aplikasi Sistem Peramalan Penjualan Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Tunggal , Studi Kasus PT.Sari Mekar Cahaya Persada, 2012, hal.3
5 Pangestu Subagyo, Forecasting Konsep dan Aplikasi , BPFE Yogyakarta, 1986, hal.1
6 Ibid, hal 10
1. Pengetahuan  teknik  tentang  pengumpulan informasi  (data)  masa  lalu,  data  ataupun informasi tersebut bersifat kuantitatif.
2. Teknik  dan  metode  yang  tepat  dan  sesuai dengan pola data yang telah dikumpulkan.
Gambaran perkembangan pada masa lalu yang akan  datang  diperoleh  dari  hasil  analisa  data yang  didapat  dari  penelitian  yang  telah dilakukan.  Perkembangan  pada  masa  depan merupakan  perkiraan  apa  yang  akan  terjadi, sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  peramalan selalu  diperlukan  dalam  penelitian.  Ketepatan penelitian  merupakan  hal  yang  penting, walaupun  demikian  perlu  diketahui  bahwa suatu  ramalan  selalu  ada  unsur  kesalahannya, sehingga  yang  pelu  diperhatikan  adalah  usaha untuk  memperkecil  kesalahan  dari  ramalan tersebut.

## 2.1.2 Tujuan Peramalan
Tujuan  peramalan  adalah  mendapatkan peramalan yang bisa meminimumkan kesalahan meramal  ( forecast  error )  yang  biasa  diukur dengan Mean Absolute Error (MAD) dan Mean Squre  Error (MSE) 7 .  Sehingga  dengan  adanya peramalan  produksi  manajemen  perusahaan akan mendapatkan gambaran keadaan produksi dimasa yang akan datang, dan akan memberikan kemudahan  manajeman  perusahaan  dalam menentukan  kebijakan  yang  akan  dibuat  oleh perusahaan.
Menurut Gaspersz tujuan peramalan adalah untuk  meramalkan  permintaan  dari  item-item independent demand di masa yang akan datang. 8

## 2.1.3 Kegunaan Peramalan
Sering  terdapat  senjang  ( time  lag )  waktu antara  kesadaran  dan  peristiwa.  Adanya  waktu tenggang  ( lead  time )  ini  merupakan  alasan utama bagi perencanaan dan peramalan. Dalam situasi  itu  peramalan  diperlukan  untuk menetapkan  kapan  suatu  peristiwa  akan  terjadi atau timbul.
Dalam  perencanaan  di  organisasi  atau perusahaan  peramalan  merupakan  kebutuhan yang  sangat  penting,  baik  buruknya  peramalan dapat  mempengaruhi  seluruh  bagian  organisasi karena  waktu  tenggang  untuk  pengambilan
7 Pangestu Subagyo, Forecasting Konsep dan Aplikasi Edisi Kedua , BPFE Yogyakarta, 2002, hal.8
8 Vincent Gasperz, Production Planning and Inventory Control , Gramedia Pustaka Utama, 2005
keputusan  dapat  berkisar  dari  beberapa  tahun. Dalam  bagian  organisasi  terdapat  keguanaan peramalan, yaitu:
a. Berguna  untuk  penjadwalan  sumber  daya yang tersedia.
Penggunaan  sumber  daya  yang  efisien memerlukan penjadwalan, produksi, transportasi, kas, personalia dan sebagainya. Input yang penting untuk penjadwalan seperti itu  adalah  ramalan  tingkat  permintaan  akan konsumen atau pelanggan.
b. Berguna  dalam  penyediaan  sumber  daya tambahan waktu tenggang.
Penyediaan  sumber  daya  tambahan  waktu tenggang  untuk  memperoleh  bahan  baku, menerima pekerjaan baru atau membelimesin dan  peralatan  berkisar  antara  beberapa  hari sampai masa mendatang.
c. Berguna  untuk  menentukan  sumber  daya yang diinginkan.
Semua  organisasi  harus  menetukan  sumber daya yang dimiliki dalam jangka panjang.Keputusan semacam itu bergantung pada  faktor  lingkungan,  manusia  dan perkembangan  sumber  keuangan.Semua penentuan ini memerlukan ramalan yang baik dan  manager  yang  dapat  menafsirkan pendugaan  serta  membuat  keputusan  yang baik.
Walaupun terdapat banyak bagian lain yang memerlukan  peramalan,  namun  3  kelompok tersebut merupakan bentuk khas dari kegunaan peramalan  jangka  pendek,  menengah  dan panjang.
Dapat dikatakan metode peramalan sangat berguna  akan  membantu  dalam  mengadakan analisis  data  masa  lalu,  sehingga  dapat meberikan  cara  pemikiran.  Pengerjaan  yang teratur dan terarah, perencanaan yang sistematis serta  memberikan  ketepatan  hasil  peramalan yang dibuat atau disusun.
2.1.4 Hubungan Peramalan
dengan

## Rencana
Ramalan  adalah peramalan  apa  yang  akan terjadi  pada  waktu  akan  datang,  sedangkan rencana  merupakan  penentuan  yang  akan dilakukan  pada  waktu  yang  akan  datang 9 .
9 Pangestu Subagyo, Forecasting Konsep dan Aplikasi Edisi Kedua , BPFE Yogyakarta, 1986, hal.3
Dengan  sendirinya  terjadi  perbedaan  antara ramalan  dengan  rencana.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  ramalan  adalah  peramalan yang  akan  terjadi,  tetapi  belum  tentu  bisa dilaksanakan oleh perusahaan.
Beberapa alasan yang mendorong perusahaan  untuk  menyusun  rencana  untuk menghadapi waktu yang akan datang, antara lain sebagai berikut.
a. Waktu  yang  akan  datang  penuh  dengan berbagai
ketidakpastian,
sehingga perusahaan  harus  mempersiapkan  diri  sejak awal tentang apa yang dilakukannya nanti.
b. Waktu  yang  akan  datang  penuh  dengan berbagai alternatif pilihan, sehingga
perusahaan  harus  mempersiapkan  diri  sejak awal,  alternatif  manakah  yang  akan dipilihnya nanti.
c. Rencana diperlukan oleh perusahaan sebagai pedoman  kerja  di  waktu  yang  akan  datang. Dengan  adanya  rencana  berarti  ada  suatu pegangan mengenai apa yang akan dilakukan nanti,  sehingga  jalannya  perusahaan  lebih terarah  menuju  ke  sasaran  (tujuan) perusahaan yang telah ditetapkan.
d. Rencana diperlukan oleh perusahaan sebagai alat pengkoordinasian kegiatan-kegiatan dari seluruh  bagian-bagian  yang  ada  dalam perusahaan.  Dengan  adanya  rencana,  maka kegiatan-kegiatan  seluruh  bagian  dalam perusahaan  akan  saling  menunjang  menuju sasaran yang telah ditetapkan.
e. Rencana diperlukan oleh perusahaan sebagai alat  pengawasan  terhadap  pelaksanaan (realisasi)  dari  rencana  tersebut  di  waktu yang  akan  datang.  Dengan  adanya  suatu rencana, maka perusahaan mempunyai tolak ukur  untuk  menilai  (evaluasi)  realisasi kegiatankegiatan perusahaan tersebut.

## 2.1.5 Penentuan Pola Data
Hal penting yang harus diperhatikan dalam metode  deret  berkala  adalah  menentukan  jenis pola  data  historisnya,  sehingga  pola  data  yang tepat  dengan  pola  data  historis  tersebut  dapat diuji,  pola  data  umumnya  dapat  dilakukan sebagai berikut:
10 Alda raharja, Penerapan Metode Exponential Smoothing untuk Peramalan Penggunaan Waktu Telepon si PT.TELKOMSEL DIVRE3 SURABAYA , ITS Surabaya, hal.4
a. Pola Data Horizontal
Pola ini terjadi bila nilai berfluktuasi di sekitar nilai rata-rata yang konstan.Berikut gambar 2.1 menunjukan pola data horizontal.
Gambar 2.1 Pola Data Horizontal 10

## b. Pola Data Musiman
Pola yang menunjukan perubahan yang berulang-ulang  secara  periodik  dalam deret  waktu.  Pola  yang  ini  terjadi  bila suatu  deret  dipengaruhi  oleh  faktor musiman  misalnya  kwartal  tahun tertentu,  bulanan,  atau  hari-hari  pada minggu  tertentu.Berikut  gambar  2.2 menunjukan pola data musiman.
Gambar 2.2 Pola Data Musiman 11
c. Pola Data Siklis
Pola  data  yang  menunjukan  gerakan naik  turun  dalam  jangka  panjang  dari suatu  kurva trend ,  yang  terjadi  akibat pengaruh  fluktuasi  ekonomi  jangka panjang sepertiyang berhubungan dengan siklus bisnis.Berikut gambar 2.3 menunjukan pola data siklis.
Gambar 2.3 Pola Data Siklis 12
11 Alda raharja, Penerapan Metode Exponential Smoothing untuk Peramalan Penggunaan Waktu Telepon si PT.TELKOMSEL DIVRE3 SURABAYA , ITS Surabaya, hal.5
d. Pola Data Trend
Pola  data  yang  menunjukan  kenaikan atau  penurunan  jangka  panjang  dalam data.Berikut  gambar  2.4  menunjukan pola data trend .
Gambar 2.4 Pola Data Trend 13

## 2.1.6 Langkah-Langkah Peramalan
Kualitas  atau  mutu  peramalan  dari  hasil peramalan  sangat  ditentukan  oleh  proses pelaksanaannya.  Ada  tiga  langkah  peramalan yang penting, yaitu:
a. Menganalisa  data  masa  lalu.  Analisa ini  dilakukan  dengan  menggunakan metode  kuantitatif  dikarenakan  data historis berupa jumlah produksi kulit. Dengancara membuat chart data masa lalu  pada  Microsoft  Excel  sehingga dapat  diketahui  pola  data  yang  akan digunakan.
b. Menentukan  metode  yang  digunakan. Metode  peramalan  yang  baik  adalah metode  yang  memberikan  hasil ramalan  yang  tidak  jauh  berbeda dengan  kenyataan  yang  terjadi.  Yaitu metode yang menghasilkan penyimpangan antara hasil peramalan dengan  nilai  kenyataan  sekecil mungkin.
c. Memproyeksikan  data  masa  lalu dengan  menggunakan  metode  yang dipakai.  Hasil  yang  digunakan  untuk perencanaan dan pengambilan keputusan. 2.1.7 Ukuran Ketepatan Metode Peramalan
13 Alda raharja, Penerapan Metode Exponential Smoothing untuk Peramalan Penggunaan Waktu Telepon si PT.TELKOMSEL DIVRE3 SURABAYA , ITS Surabaya, hal.5
Ketepatan  ramalan  adalah  suatu  hal  yang mendasar  dalam  peramalan,  yaitu  bagaimana mengukur  kesesuaian  suatu  metode  peramalan tertentu untuk kumpulan data yang diberikan.Ketepatan  dipandang  sebagai  kriteria penolakan  untuk  memilih  suatu  metode peramalan. 14
Dalam  pemodelan  deret  berkala  ( time series )  dari  data  masa  lalu  dapat  diramalkan situasi  yang akan  terjadi  pada  masa  yang  akan datang,  untuk  menguji  kebenaran  ramalan  ini digunakan ketepatan ramalan.
Jika Xt merupakan  data  aktual  pada periode i dan Fi merupakan  ramalan  untuk periode  yang  sama,  maka  galat  atau  kesalahan didefinisikan sebagai berikut:
𝑒 =   𝑋 −   𝐹 ……………………(2.1) Keterangan:
𝑒 = kesalahan pada periode i 𝑋 = data aktual pada periode i 𝐹 = peramalan pada periode i Jika  terdapat  nilai  pengamatan  dan peramalan  untuk n periode  waktu,  maka  akan terdapat n buah  kesalahan  dan  ukuran-ukuran relative  yang  dapat  didefinisikan  sebagai berikut.
a. PE  ( Percentage  Error )  adalah  mengukur rata-rata kesalahan dugaan.
PE = [ ] .................................(2.2)
b. MPE  ( Mean  Percentage  Error )  adalah metode  untuk  pendekatan  kesalahan  yang besar.
MPE = ∑ …………………..(2.3)
c. MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) mengindikasi  seberapa  besar  kesalahan dalam meramal yang dibandingkan dengan nilai nyata.
MAPE = ∑ | | ∗ 100 …………(2.4) Keterangan:
Xt = Data sebenarnya pada periode ke-i Ft = Nilai ramalan pada periode ke-i n = Banyaknya periode waktu peramalan

## 2.2 Metode Exponential Smoothing
Metode  ini  merupakan  metode forecast yang  dikemukakan  oleh  Brown.  Dengan
14 Kusuma, Statistik Teori dan Aplikasi , Erlangga, 2000, hal.8
menggunakan  persamaan  kuadrat,  metode  ini cocok  digunakan  untuk  membuat forecast hal yang berfluktuasi untuk mengalami gelombang pasang  surut.  Persamaan  yang  dipakai  dalam implementasi Triple Eksponensial satu parameter  dari  Brown  ditunjukkan  pada persamaan sebagai berikut:
S ' t = αXt + (1 - α) S ' t- 1..........................(2.18) S '' t = αS ' t + (1 - α ) S '' t- 1 .......................(2.19) S ''' t = αS '' t +(1 - α ) S '' t- 1......................(2.20) at = 3 S ' t - 3 S '' t +S ''' t ...........................(2.21) 𝑏 = ( ) [(6 − 5𝛼)𝑆 𝑡 − (10 −
8𝛼)𝑆" t+(4-3α)S'" 𝑡] ………………...…(2.22)
𝑐 = ( ) [𝑆 𝑡 − 2𝑆"𝑡 +S'"t………...(2.23)
Ft + m = A t + B t ( m ) +0,5 Ct (𝑚 ) …….(2.24)
Dimana: Xt = Data aktual pada periode t S’ = Nilai pemulusan single exponential S’’  = Nilai pemulusan double exponential S’’’  = Nilai pemulusan triple exponential at = Nilai  rata-rata  untuk  periode  t  atau konstanta untuk persamaan forecast ke t bt = Nilai kecenderungan / trend linier atau slope untuk persamaan forecast ke t ct =  Komponen  musiman  untuk  persamaan forecast ke t
 = Konstanta / faktor pemulusan
F t+1  = Prakiraan untuk periode t m = Jumlah  periode  ke  muka  yang diramalkan (m=1)
Persamaan yang dibutuhkan untuk pemulusan kuadratik jauh lebih rumit dari pada persamaan untuk pemulusan tunggal dan linear.
Walaupun  demikian  pendekatannya  dalam mencoba menyesuaikan nilai ramalan sehingga ramalan  tersebut  dapat  mengikuti  perubahan trend  yang  kuadratik  adalah  sama.  Proses inisialisasi  pada  pemulusan  eksponensial kuadratik dari Brown bisa sangat sederhana, jika ditetapkan S’1 = S’’1 = S’’’1 = X1. Yang cukup untuk  memulai  peramalan  dari  periode  2  dan seterusnya. Dapat dikatakan bahwa pada periode 2 nilai S’2, S’’2 dan S’’’2 dapat dihitung dengan menggunakan  persamaan  (2.18).  Walaupun demikian,  dengan  metode  ini  kita tidak  mudah untuk  melacak  dampak  dari  proses  inisialisasi tersebut pada ramalan yang akan datang.

## 3. PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Permasalahan
Permsalahan yang ditemui yang mendukung  ltar  belakang  masalah  adalah  :  1. Menganalisa data jumlah penumpang kapal laut di  pelabuhan  Tanjung  Perak;  2.  Menentukan Metode  peramalan  yang  akan  digunakan berdasarkan  hasilanalisa  data;  3.  Melakukan proses  perhitungan  dengan  menggunakan metode  triple  eksponensial  smoothing;  4. Merancang  sistem  peramalannya  berbasis android;  5.  Pengujian  sistem  peramalan  dan  6. Penarikan  Kesimpulan,  hasil  ramalan  jumlah penumpang  kapal  laut  periode  selanjutnya dengan cara membandingkan MAPE terkecil.

## 3.2.1 Perancangan Sistem
Gambaran  secara  global  sistem  yang  akan dibangun  akan  tergambarkan  pada  diagram  di bawah ini :
Gambar 3.1 Diagram sistem 1 Akses Sistem Model Guest 2 Model Admin 3 Data Penumpang 4 Proses Peramalan 5 Peramalan Penumpang 6
Deskripsi gambar diagram di atas adalah : pengguna  megakses  sistem  akan  menjadi  dua jenis  yaitu  sebagai  guest  atau  admin.  Jika sebagai  admin,  maka  user  dapat  memodifikasi (Tambah, Edit dan hapus) data penumpang dan melakukan  proses  peramalan  dan  dapat melakukan  peramalan  penumpang.  Jika  user sebagai guest, maka user hanya bisa mengakses peramalan  penumpang  dengan  periode  yang diinginkan.

## 3.2.2 Perancangan Peramalan
Untuk penerapan peramalan dengan metode penghalusan  triple  exponential  smoothing sebagai berikut :
Mulai Input Data Penjualan ( Xt ) Konstanta Alpha (  α ) 1 ' ) 1 ( '     t t S a aXt S 1 '' ) 1 ( ' ''     t t t S a aS S t t t t S S S a '' ' '' 3 ' 3    1 '' ' ) 1 ( '' '' '     t t t S a aS S t t t t S a S a S a a b '' ' ) 3 4 ( '' ) 8 10 ( ' ) 5 6 ( ) 1 ( 2 2        t t t t S S S a a c '' ' '' 2 ' ( ) 1 ( 2 2     2 2 1 m c b a F t m t t m t      Hasil Peramlan Penjualan Pada Periode Berikutnya

## Selesai
Gambar 3.2 Flowchart penghalusan triple exponential smoothing
Adapun  untuk  flowchart  pengujian ketepatan  metode  peramalan  atau  mencari prosentse kesalahan dalam perhitungan peramalan dapat dilihat pada Gambar berikut ini:
mulai
Input data penjualan
( Xt ) hasil peramalan ( Ft )
t=1 Untuk inisialisasi perulangan PE=((Xt-Ft)/Xt) x 100 APE=ABS(PE) If t = n n=jumlah data APE MAPE=(∑APE / n) Y t=t+1 T selesai Gambar 3.3 Flowchart pengujian ketepatan metode peramalan
Berikut ini Tabel 3.1 hasil perhitungan dari α = 0.1 sampai dengan  α = 0.9
Tabel 3.1 Perhitungan APE α = 0.1 - 0.9
No Bulan Jumlah pe- num- pang APE α = 0.1 APE α = 0.2 APE α = 0.3 APE α = 0.4 APE α = 0.5 APE α = 0.6 APE α = 0.7 APE α = 0.8 APE α = 0.9 1 Jan ‘15 45785 2 Feb ‘15 39893 3 Mar‘15 37719 16,70% 12,01% 7,33% 2,64% 2,05% 6,73% 11,42% 16,11% 20,79% 4 Apr‘15 38707 8,38% 0,30% 5,95% 10,37% 12,97% 13,74% 12,69% 9,81% 5,10% 5 Mei ‘15 41239 1,53% 9,17% 12,75% 13,12% 11,15% 7,69% 3,59% 0,28% 3,07% 6 Juni ‘15 60228 33,06% 36,36% 35,90% 33,38% 30,12% 27,11% 24,96% 23,97% 24,04% 7 Juli ‘15 141652 67,66% 64,39% 59,62% 54,49% 49,68% 45,45% 41,82% 38,60% 35,55% 8 Ags ‘15 117377 36,39% 9,08% 17,70% 42,38% 64,42% 83,92% 101,24% 116,77% 130,74% 9 Sept‘15 54292 66,63% 131,58% 172,16% 187,26% 178,73% 149,52% 102,51% 40,14% 35,65% 10 Okt ‘15 52217 60,83% 86,93% 70,76% 24,48% 37,86% 103,05% 159,75% 198,46% 211,20% 11 Nov‘15 39983 94,78% 93,79% 46,25% 12,19% 54,55% 65,19% 39,33% 18,69% 97,09% 12 Des ‘15 45853 50,68% 24,33% 25,48% 62,99% 74,20% 62,19% 40,11% 24,36% 29,07% 13 Jan ‘16 44244 43,84% 8,13% 30,43% 41,55% 26,14% 0,97% 24,92% 38,77% 45,90% 14 Feb ‘16 29129 101,45% 42,72% 4,37% 10,58% 39,38% 63,73% 70,34% 60,83% 43,11% 15  Mar‘16 30156 66,16% 3,25% 37,12% 34,78% 26,60% 31,18% 48,68% 70,18% 87,89% 16 Apr‘16 23509 85,14% 2,48% 26,28% 10,05% 7,38% 15,52% 22,84% 38,83% 65,97% 17 Mei ‘16 33804 7,35% 52,56% 61,23% 49,92% 43,08% 43,00% 45,16% 48,68% 56,67% 18 Juni ‘16 75897 55,65% 74,94% 69,94% 59,22% 51,39% 45,66% 40,11% 34,25% 27,79% 19 Juli ‘16 133308 66,77% 64,67% 50,02% 35,04% 23,17% 13,42% 4,99% 2,20% 8,06% 20  Ags‘16 62901 11,53% 57,77% 117,70% 165,28% 197,51% 218,39% 230,45% 235,10% 233,66% 21 Sept‘16 40704 71,41% 116,91% 145,58% 127,35% 70,31% 11,83% 109,55% 215,85% 324,98% 22 Okt ‘16 35623 75,95% 88,12% 66,90% 5,71% 64,61% 117,25% 135,75% 110,44% 36,46% 23 Nov‘16 27912 98,35% 79,99% 28,95% 36,27% 74,21% 69,04% 28,02% 28,18% 71,53% 24 Des ‘16 37940 24,25% 7,10% 47,73% 77,99% 80,65% 62,61% 41,00% 30,66% 37,22% 25 Jan ‘17 34854 24,97% 6,90% 31,21% 31,66% 6,85% 25,61% 50,66% 64,89% 74,61% 26 Feb ‘17 27505 44,74% 7,19% 8,38% 3,84% 28,82% 43,73% 40,10% 22,46% 2,20% 27 Mar‘17 28218 22,89% 15,38% 26,17% 17,36% 8,75% 13,10% 26,88% 40,49% 47,14% 28 Apr‘17 24786 24,56% 13,05% 14,71% 0,54% 9,12% 10,37% 11,61% 19,33% 33,33% 29 Mei ‘17 28952 7,01% 35,11% 32,23% 22,33% 19,03% 21,12% 23,51% 25,72% 30,62% 46,98 42,37 46,4 43,43 47,8 50,78 55,25 58,29 67,38
Dari perhitungan di atas, maka hasil dari MAPE dari setiap alfa yang dihitung adalah sebagai berikut :
Tabel 3.10 Perhitungan MAPE tiap alfa Alfa  MAPE 0,1 46,98 0,2 42,37 0,3 46,4 0,4 43,43 0,5 47,8 0,6 50,78 0,7 55,25 0,8 58,29 0,9 67,38
3.3 Implementasi Sistem
Untuk  mengakses  ada  dua jenis pengguna yaitu  admin  dan  user  dimana  akan  dibedakan akses aplikasinya. Berikut tampilan awal inputan user, password dan captcha nya :
Gambar 3.1 User Interface awal
Untuk  pembagian  menu  pembeda  antara  user dangan admin adalah sebagai berikut :

## Gambar 3.2 Menu User Interface
Previlage Administrator akan bisa mengakses menu Data penumpang, Data peramalan, Laporran grafik dan manajemen user. Administrator berhak menambahkan, mengedit dan menghapus data penumpang, data peramalan dan data user.
Data Penumpang Data Peramalan Laporan Grafik Manajemen User
Gambar 3.3 Menu Administrator
Untuk previlage user dapat melakukan peramalan yang diinginkan dan menampilkan laporan grafik saja, untuk mengeit data harus menghubungi administrator yang telah ditentukan.
Data Peramalan
Laporan Grafik
Gambar 3.4 Menu User

## 4. KESIMPULAN
Dari  tabel  3.10  dapat  dilihat  bahwa  MAPE terkecil  ada  pada  alfa  0,2.  Dapat  disimpulkan bahwa pada alfa tersebut dapat digunakan untuk peramalan selanjutnya. Untuk ketentuan sebuah peramalan  dikatakan  mendekati  keadaan  nyata
dan sesuai, maka perhitungan MAPE setidaknya kurang  dari  10.  Namun  jika  dilihat  dari perhitungan MAPE pada tabel 3.10 dimana hasil dari seluruh alfa 0,1 hingg alfa 0,9 memiliki nilai lebih  dari  10,  maka  peramalan  jumlah penumpang pada Pelabuhan Tanjung Perak bisa dikatakan belum sesuai.
Disarankan  jika  penggunaan  metode  Triple Exponential  Smoothing  ternyata  menghasilkan nilai  yang  masih  tergolong  besar  hingga ditemuka  ketidak  sesuaian  hasil  peramalan, maka  disarankan  untuk  menggunakan  metode yang  lain  seperti  metode  Hot  Winter  karena memiliki 3 parameter perbaikan yang diolah.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Afiyah, S.N., dan Hutomo, S. Forecasting For Leather  Production  With  Triple Expoenential  Smoothing  At  UD Leather Magetan . Prosiding ICEBUSS
2016
Fitria, V.A., dan Hartono, R. Peramalan Jumlah Penumpang  Pada  Siluet  Tour  And Travel  Kota  Malang  Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing. JITIKA vol 11 No 1 Februari 2017
Gasperz,  Vincent. Production  Planning  and Inventory  Control .  Jakarta.  Gramedia Pustaka Utama. 2005.
Kusuma,  J,M.A.  Statistik  Teori  dan  Aplikasi. Yogyakarta. Erlangga. 2000.
Raharja,  Alda.  Penerapan  Metode  Exponential Smoothing untuk Peramalan Penggunaan  Waktu  Telepon  di PT.TELKOMSEL DIVRE3 SURABAYA, ITS Surabaya. 2010.
Subagyo,  Pangestu.  Forecasting  Konsep  dan Aplikasi  Edisi  Kedua.  Yogyakarta. BPFE Yogyakarta. 1986.
Yuliana,  Tia.  Aplikasi  Sistem  Peramalan
Penjualan Dengan Menggunakan
Metode  Pemulusan  Tunggal.  Kaltim.
PT.Sari Mekar Cahaya Persada. 2012.