## PREDIKSI JUMLAH PELANGGARAN HUKUM DI LAUT INDONESIA MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Heru Lumaksono 1 , Hozairi 2 , Buhari 3 , Markus Tukan 4
1 Program Studi Teknik Bangunan Kapal, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Surabay, Indonesia
2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universits Islam Madura, Pamekasan, Indonesia
4 Program Studi Teknik Industri, Universits Pattimura, Ambon, Indonesia heruppns@gmail.com, dr.hozairi@gmail.com

## ABSTRAK
Pelanggaran  hukum  dilaut  adalah  salah  satu  indikator  untuk  mengukur  tingkat  keamanaan  suatu  bangsa. Untuk  menjaga  stabilitas  keamanan  dilaut  Indonesia  maka  Pemerintah  perlu  melakukan  prediksi  jumlah pelanggaran  hukum  dilaut  untuk  menentukan  kebijakan  berikutnya.  Prediksi  merupakan  kunci  keberhasilan Pemerintah untuk mengatur strategi operasi keamanan dilaut Indonesia. Metode yang digunakan untuk prediksi pelanggaran  hukum  dilaut  Indonesia  adalah Double  Exponential  Smoothing, metode Double Exponential Smoothing merupakan metode peramalan yang cukup baik untuk peramalan jangka panjang, jangka menengah maupun  jangka pendek. Data yang diolah adalah data pelanggaran hukum dilaut Indonesia sejak 1996 sampai 2019  dari  Badan  Keamanan  Laut  Indonesia.  Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah  hasil  analisa  dari tingkat  keakuratan  dari  data  MAD,  MSE,  MAPE,  MSE  dan  RMSE  untuk  mencari  nilai eror terkecil.  Hasil penelitian ini memprediksi jumlah pelanggaran hukum dilaut Indonesia pada tahun 2020 akan menurun  menjadi 87 kasus dengan nilai konstanta pemulusan data (α=0,9), nilai pemulusan trend (γ=0,2), nilai rata-rata kesalahan persentase absolute (MAPE=23,85%)  dan nilai akar rata-rata kesalahan (RMSE=67,726). Kontribusi penelitian dapat dijadikan pertimbangan oleh Bakamla untuk mengatur strategi operasi bersama dengan lembaga lain yang memiliki wewenang hukum dilaut Indonesia.
Keyword : Prediksi, Pelanggaran, Double Exponential Smoothing

## 1. PENDAHULUAN
Letak geografis Indonesia yang berada di antara Benua  Asia  dan  Australia  serta  di  antara  Samudera Hindia  dan  Samudera  Pasifik  telah  menempatkan Indonesia  pada  posisi  strategis  ditinjau  dari  segi ekonomi,  politik,  sosial  budaya  dan  pertahanan keamanan (Keliat, 2009). Selain itu, posisi Indonesia menjadi  sangat  penting  bagi  negara-negara  dari berbagai kawasan. Namun memberikan dampak yang menguntungkan sekaligus juga mengancam kepentingan  Indonesia,  sehingga  menimbulkan permasalahan  yang  kompleks  baik  masalah  yang berkaitan dengan bidang keamanan, hukum, ekonomi maupun pertahanan Negara (Kadar, 2015), (I Nengah Putra A, 2016).
Pelanggaran  hukum  dilaut  adalah  salah  satu indikator  untuk  mengukur  tingkat  keamanaan  suatu bangsa. Berbagai pelanggaran hukum dilaut mengalami  kenaikan  secara  signifikan  dengan berbagai ragam jenis pelanggaran yang mengakibatkan  kerugian  Negara.  Secara  global, kenaikan  pelanggaran  hukum  dilaut  Indonesia berdampak  pada  pendapatan  Negara,  kelangsungan hidup  laut  dan  kedaulatan  laut  Indonesia  (Munaf  & Sulistyaningtyas, 2015), (Setiawan, 2017). Pemerintah  dapat  melakukan  antisipasi  untuk pengendalian  jumlah  pelanggaran  hukum  dilaut Indonesia dengan melakukan sistem peramalan.
Metode Double  Exponential  Smoothing (DES) banyak  digunakan  oleh  beberapa  peneliti  untuk meramalkan beberapa permasalahan seperti
meramalkan  kurs  dollar  (Gultom  &  Wuryandari, 2015),  meramalkan  jumlah  konsumen  produk  dan indeks  harga  konsumen  (Etri  Pujiati,  Desi  Yuniarti, 2016),  (Sunarmintyastuti  et  al.,  2016),  meramalkan hasil  tangkapan  ikan  (Hanafi,  Hozairi,  2016), meramalkan  produksi  tanaman  pangan  (Rudy Ariyanto, Dwi Puspitasari, 2017), meramalkan jumlah kebutuhan  pemakaian  air  dan  jumlah  penjualan (Santoso, Widihastuti, & Kurniadi, 2018), meramalkan  jumlah  konsumen  (Putro,  Furqon,  & Wijoyo,  2018),  meramalkan  kedatangan  jumlah wisatawan  asing  (Hudiyanti,  Bachtiar,  &  Setiawan, 2019). Berdasarkan pendekatan permasalahan penelitian ini memiliki kebaruan dari obyek penelitian lain  karena  jenis  permasalahan  berbeda  sehingga mampu  memberikan  kontribusi  kepada  Pemerintah khususnya bidang keamanan laut Indonesia.
Peramalan  jumlah  pelanggaran  hukum  dilaut Indonesia  dapat  dilakukan  berdasarkan  data  historis dengan  menggunakan  metode Double  Exponential Smoothing (DES).  Metode DES merupakan  metode yang  digunakan  untuk  meramalkan  data  yang  tidak teratur  dan  bervariasi  (Tratar,  2016),  (Wu,  Liu,  & Yang,  2016),  (Batselier  &  Vanhoucke,  2017). Metode DES merupakan  metode yang digunakan untuk  meramalkan  data  yang  mengalami trend , apabila data yang digunakan semakin banyak dalam perhitungan  maka percentace error peramalannya akan semakin kecil, begitu juga sebaliknya (Su, Gao, Guan,  &  Su,  2018),  (Rendon-sanchez  &  Menezes, 2019). Metode DES sangat cocok untuk meramalkan
Copyright (c) 2020 Jurnal Mnemonic
jumlah  pelanggaran  hukum  dilaut  Indonesia  karena mampu  meramal  jangka  panjang  dan  menengah, terutama  tingkat  operasional  pada  Badan  Keamanan Laut Indonesia (BAKAMLA).
Bakamla  memiliki  tugas  pokok  sebagai komando  dan  kendali  untuk  pelaksanaan  operasi keamanan,  keselamatan  dan  penegakan  hokum diwilayah perairan Indonesia sesuai UU No 32 Tahun 2014 tentang kelautan.   Salah  satu  fungsi    Bakamla adalah  menyinergikan  pelaksanaan  patroli  yang dilaksanakan  oleh  dua  belas  instansi  yang  memiliki kewenangan  di  laut  (Munaf  &  Sulistyaningtyas, 2015),  (Hozairi,  Buhari,  Heru,  2018),  (Hozairi, Buhari, Safiudin, Heru Lumaksono, 2019), (Hozairi, Heru  Lumaksono,  Marcus  Tukan,  Buhari,  2019). Sinergi  antar  lembaga  menjadi  prioritas  Bakamla supaya  bisa  bersama-sama  melakukan  perencanaan, penganggaran,  pelaksanaan  dalam  proses  menjaga keamanan, keselamatan dan penegakan hukum dilaut Indonesia (Hozairi, Heru Lumaksono, Marcus Tukan, 2019).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi jumlah  pelanggaran  hukum  dilaut  Indonesia  dengan mengimplementasikan  metode Double  Exponential Smoothing ,  hasil  dari  peramalan  tersebut  akan dianalisa  berdasarkan  nilai  persentase  eror  terkecil dari  data  actual  dengan  hasil  peramalan.  Hasil penelitian  ini  akan  memberikan  informasi  kepada Pemerintah untuk  mengatur strategi operasi  bersama dalam  rangka  menurunkan  jumlah  pelanggaran hukum dilaut Indonesia pada masa mendatang. Selain itu,  hasil  dari  peramalan  dapat  digunakan  untuk mengambil kebijakan mengantisipasi jumlah pelanggaran di laut, selain itu juga manfaat peramalan bisa mengatur pendistribusian armada kapal pengawas dibeberapa wilayah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Peramalan
Peramalan  adalah  suatu  seni  dan  ilmu pengetahuan  dalam  memprediksi  peristiwa  pada masa  mendatang.  Peramalan  selalu  melibatkan  data historis untuk memproyeksikan peristiwa  yang akan datang  dengan  model  matematika.  Berdasarkan beberapa definisi diatas, pada hakikatnya peramalan merupakan  suatu  keputusan  tentang  kemungkinan masa  yang  akan  datang  didasarkan  fakta-fakta sebelumnya.
Sebelum melakukan peramalan harus diketahui dahulu permasalahan dalam pengambilan keputusan, terdapat  dua  pendekatan  untuk  mengatasi  persoalan pemodelan  keputusan,  yaitu:  pendekatan  kualitatif dan  pendekatan  kuantitatif.  Pendekatan  kualitatif tidak  digunakan  perhitungan-perhitungan  dengan rumus  dan  metode  yang  pasti  melainkan  melalui pendapat  dari  berbagai  pihak,  seperti  opini  dewan eksekutif, survey pasar, pendapat seorang pakar, dll. Pendekatan  kuantitatif  adalah  metode  peramalan yang mengandalkan data historis dengan menggandalkan  ilmu  statistik  dan  matematika
sehingga diperoleh hasil yang dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah.

## 2.2 Tipe Peramalan
Tipe  peramalan  dapat  dikelompokkan  dalam tiga bagian yaitu:
 Peramalan  jangka  pendek,  Peramalan  ini mencakup  jangka  waktu  hingga  satu  tahun tetapi umumnya kurang dari 3 bulan.
 Peramalan jangka menengah atau intermediate ,  umumnya  mencakup  hitungan bulanan hingga 3 tahun.
 Peramalan  jangka  panjang,  Umumnya  untuk perencanaan 3 tahun atau lebih.
2.3 Double Exponential Smoothing Holt Peramalan Penghalusan Eksponensial (Exponential  Smoothing) merupakan  salah  satu kategori  metode time  series yang  menggunakan pembobotan  data  masa  lalu  untuk  melakukan peramalan. Besarnya bobot berubah menurun secara eksponensial bergantung pada data histori.
Penelitian ini menggunakan pendekatan Double Exponential Smoothing Holt . Metode DES Holt pada prinsipnya  serupa  dengan Brown kecuali  pada Holt tidak  menggunakan  rumus  pemulusan  berganda secara langsung. Sebagai gantinya, Holt memuluskan nilai  trend  dengan  parameter  yang  berbeda  dari parameter  yang digunakan pada deret asli. Ramalan dari pemulusan (dengan nilai antara 0 dan 1).
Rumus Double  Exponential  Smoothing  Holt menggunakan tiga persamaan, dengan rumus sebagai berikut:
S t = αX t + (1-α) (S t-1 + b t-1 ) (1) b t = γ(S t – S t-1 ) + (1-γ)b t-1 (2)
F t+m = S t + b t m (3)
Dimana: S t = nilai pemulusan eksponensial pada periode ke t S t-1 = nilai pemulusan eksponensial pada periode ke t-1 X t = nilai aktua l pada periode ke t b t = nilai trend pada periode ke t
b t-1 = nilai trend pada periode ke t-1 α, γ = parameter pemulusan dengan nilai antara 0 dan 1 m = periode yang akan diramalkan F t+m = ramalan m periode kedepan
Peramalan  diatas  menyesuaikan S t secara langsung untuk trend periode sebelumnya,  yaitu b t-1 dengan menambahkan nilai pemulusan terahir, yaitu S t-1 .  Hal  ini  membantu  untuk  menghilangkan kelambatan.

## 2.4 Mengukur Kesalahan Peramalan
Ukuran  yang  digunakan  dalam  menghitung keseluruhan  dalam  kesalahan  peramalan.  Ukuran- ukuran  ini  dapat  digunakan  untuk  membandingkan model  peramalan  yang  berbeda,  untuk  memonitor peramalan  berfungsi  dengan  baik.  Tiga  ukuran  yang
paling  terkenal  adalah Mean  Absolute  Deviation (MAD), Mean  Square  Error (MSE)  dan Mean Absolute Percent Error (MAPE). a. ME ( Mean Error )
𝑀𝐸 = ∑ 𝐴 𝑡 −   𝐹 𝑡 𝑛 b. MAD (Mean Absolute Deviation)
𝑀𝐴𝐷 = ∑[𝐴 𝑡 −   𝐹 𝑡 ] 𝑛 c. MSE (Mean Square Eror)
𝑀𝑆𝐸 = ∑[𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ] 2 𝑛 d. MAPE (Mean Absolute Percent Eror)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ [ 𝐴 𝑡 −  𝐹 𝑡 𝐴 𝑡 ] 𝑥 100% 𝑛 𝑖 𝑛
3. METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Tahapan Penelitian
Kegiatan  penelitian  adalah  proses  memperoleh suatu  pengetahuan  atau  memecahkan  permasalahan yang  dihadapi  dengan  melakukan  cara  ilmiah, sistematis dan logis. Dalam penelitian bidang apapun, peneliti  perlu  mengikuti  tahapan  penelitian  dengan tujuan  memastikan  semua  proses  ilmiah  telah dilakukan secara baik.
Secara  garis  besar,  tahapan-tahapan  yang ditempuh dalam melaksanakan penelitian bisa dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan penelitian
Berdasarkan  Gambar  1,  tahapan  penelitian  ini disusun menjadi 5 (lima) tahap:
1. Identifikasi masalah bertujuan untuk menentukan permasalahan utama yang dihadapi Pemerintah  untuk  meminimalisasi  pelanggaran hukum dilaut Indonesia.
2. Studi  literatur  dilakukan  dari  beberapa  paper nasional  atau  internasional  untuk  memastikan metode yang paling tepat untuk menyelesaikan permasalahan  peramalan  pelanggaran  hukum dilaut Indonesia.
3. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara menyebar  kuisioner  dan  wawancara  dengan lembaga Pemerintah yang memiliki kewenangan hukum dilaut Indonesia.
4. Analisis  dan  evaluasi  data  dilakukan  dengan menggunakan  metode  Double  Exponential Smoothing
5. Kesimpulan  dilakukan  setelah  melakukan analisis dan evaluasi.

## 3.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  didapatkan  dari  lembaga yang  memiliki  wewenang  hukum  dilaut  Indonesia, yaitu dari TNI AL, KKP, Bakamla, Kemenhub, Polri, Bea  Cukai,  dsb.  Data  pelanggaran  yang  terkumpul sejak  tahun  1996  sampai  2019  dengan  melakukan evaluasi  dan  klarifikasi  terhadap  jenis  pelanggaran hukum yang terjadi dilaut Indonesia.
Jumlah data pelanggaran hukum dilaut Indonesia yang terekan sejak tahun 1996 sampai 2019 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah pelanggaran hukum dilaut
Indonesia Periode Aktual t At 1996 228 1997 267 1998 287 1999 421 2000 352 2001 310 2002 229 2003 246 2004 263 2005 160 2006 187 2007 201 2008 295 2009 246 2010 217 2011 160 2012 172 2013 179 2014 123 2015 102 2016 163 2017 132 2018 109 2019 97 Sumber: Hasil pengolahan data 1 2 3 4 5 (4) (5) (6)
(7)
Jenis  pelanggaran  hukum  setelah  diklasifikasi berdasarkan data yang dikumpulkan sebagai berikut:
 Pencurian ikan
 Pencurian ikan menggunakan bom
 Menangkap ikan menggunakan bom
 Perampokan
 Pencurian BMKT
 Penyelundupan BBM
 Penyelundupan barang
 Penyelundupan hewan
 Penyelundupan kayu
 Penyelundupan manusia
 Penyelundupan miras
 Penyelundupan narkoba
 Penyelundupan senjata
 Kerusakan ekosistem
 Pembuangan limbah
 Berlayar tanpa izin
 Imigrasi
 Bea cukai
 Pelanggaran batas regional
 Kejahatan ZEE
3.3. Diagram Alir Double Exponential Smoothing
Gambar 2. Diagram alir Double Exponential Smoothing
Berdasarkan  Gambar  2  tentang  diagram  alir Double  Exponential  Smoothing dimulai  dengan memasukkan  data  histori  pelanggaran  hukum  dilaut Indonesia.  Dalam  memproses  perhitungan  dengan metode Double  Exponential  Smoothing dibutuhkan pula  juga  masukan  berupa  nilai  parameter α. Pemproses  pertama  dengan  mencari  nilai Single Exponential Smoothing sebagai nilai pemulusan yang pertama,  selanjutnya  perhitungan  kedua  dengan Double  Exponential  Smoothing selanjutnya  dengan memasukkan  nilai  perhitungan  konstanta  dan koefisien trend. Jika nilai perhitungan konstanta dan koefisien trend sudah diperoleh maka nilai peramalan akan diketahui.
Selanjutnya  setelah  hasil  peramalan  diketahui, maka  sistem  akan  melakukan  percobaan  dengan menganalisa  nilai eror yang  terkecil  antara  hasil peramalan  dengan  nilai  actual,  jika  diperoleh  nilai paling eror maling  kecil  maka  hasil  peramalan tersebutlah  yang  akan  dijadikan  solusi  untuk direkomendasikan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan data aktual terjadinya pelanggaran hukum  dilaut  Indonesia  sejak  tahun  1996  sampai tahun 2019 dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 3. Grafik aktual pelanggaran hukum dilaut
Indonesia
Dari data yang tersedia, maka selanjutnya akan diolah dengan metode Double Exponential Smoothing  (DES)  Holts dengan  tujuan  memperoleh prediksi perkiraan jumlah pelanggaran hukum dilaut . Metode  DES  menggunakan  dua  konstanta  untuk menentukan trend yang lebih baik. Persamaan kedua konstanta  antara  α  dan  γ  yang  harus  dipilih  secara bersamaan dengan variasi parameter antara 0 dan 1.
Tabel 2. Simulasi perhitungan DES Holt
Sumber: Hasil penelitian
Periode  Actual Level Tren Forcast Error Abs Eror Percentase Abs Eror Square Eror
1996 228 228 106 334 1997 267 274 94 334 -67 67 25% 4506 1998 287 295 79 367 -80 80 28% 6457 1999 421 417 88 375 47 47 11% 2189 2000 352 367 60 505 -153 153 43% 23339
2001 310 322 39 427 -117 117 38% 13696 2002 229 242 15 361 -133 133 58% 17620 2003 246 247 13 257 -11 11 5% 124
2004 263 263 14 261 2 2 1% 5 2005 160 171 -7 276 -117 117 73% 13634
2006 187 185 -3 164 23 23 12% 518 2007 201 199 0 181 20 20 10% 384 2008 295 285 18 199 96 96 32% 9130 2009 246 252 7 303 -57
57 23% 3220 2010 217 221 0 259 -42 42 19% 1766 2011 160 166 -11 221 -61 61 38% 3749 2012 172 171 -8 155 17 17 10% 302 2013 179 178 -5 162 17 17 9% 280 2014 123 128 -14 172 -49 49 40% 2445 2015 102 103 -16 114 -12 12 12% 143 2016 163 155 -2 87 76 76 47% 5766 2017 132 134 -6 153 -21 21 16% 439 2018 109 111 -10 128 -19
19 17% 356 2019 97 97 -10 101 -4 4 4%
18 2020 87 -647 1240 572% 110084
Berdasarkan  rumus  persamaan  (1),  (2)  dan  (3) maka selanjutnya akan dilakukan analisa peramalan, untuk  mendapatkan  nilai  α  dan  γ  yang  optimal, penelitian ini mengacu kapada hasil percobaan nilai α dan γ yang  terbaik  berdasarkan  penelitian  (Nila Yuwida,  Lukman  Hanafi,  2012)  dengan  melakukan percobaan konstanta pemulusan untuk data (0≤α≤1) dan  konstanta  pemulusan  untuk  estimasi trend (0≤γ≤1).
Tabel 2. Nilai MAPE & RMSE terkecil dari plot
nilai α dan γ

## Sumber: Hasil penelitian
Berdasarkan  analisa  percobaan  penentuan  plot nilai  α    dan  γ  diperoleh  hasil  seperti  terlihat  pada Tabel 2, dari data nilai konstanta pemulusan data dan trend diperoleh nilai eror terkecil adalah α = 0, 9 dan γ = 0,2 dengan nilai MAPE = 23,85% dan nilai RMSE = 67,726.
ME  merupakan  rata-rata eror yang  diperoleh dari  penjumlahan  masing-masing  nilai eror ,  lalu dibagi dengan  jumlah data yang ada diperoleh nilai. MAD  adalah  nilai  rata-rata absolut  eror yang diperoleh dari data masing-masing nilai absolut eror lalu  dibagi  jumlah  data.  MAPE  adalah  rata-rata persentase  nilai  eror  yang  didapat  dari  jumlah
masing-masing nilai persen eror , lalu dibagi dengan jumlah data. MSE adalah nilai rata-rata kuadrat eror yang  didapat  dari  hasil  penjumlahan  nilai square eror ,  lalu dibagi dengan  jumlah data. RMSE adalah nilai akar dari  nilai MSE. Untuk penelitian  ini  akan disajikan nilai  ME, MAD, MAPE, MSE dan RMSE sebagai bahan analisa untuk penentuan nilai prediksi yang terbaik.
Hasil  peramalan  dengan  konstanta  pemulusan data dan tren (α = 0,9 dan γ = 0,2) dapat dilihat pada Gambar  4.  Hasil  peramalan  untuk  6  (enam)  tahun terahir  diperoleh  hasil  [87  77  66  56  45  35],  secara trend hasil  prediksi  menunjukkan  penurunan  pada enam  tahun  terahir,  hal  ini  bisa  dipengaruhi  oleh beberapa  program  Pemerintah  yang  fokus  kepada pengamanan laut Indonesia dengan mengoptimalkan seluruh lembaga Pemerintah yang memiliki kewenangan  hukum  dilaut,  hal  tersebut  juga dipengaruhi  oleh  kerjasama  antara  beberapa  Negara tetangga  yang  akan  saling  menjaga  kedaulatan wilayah  masing-masing  sesuai  komitmen  kerjasama luar negeri.
Garis  merah  pada  Gambar  4  menjelaskan  data aktual kejadian pelanggaran hukum dilaut Indonesia, garis  biru  adalah  grafik  hasil  peramalan  dengan pemulusan dua kali. Nilai persentase eror peramalan α = 0, 9 dan γ = 0,2 diperoleh nilai rata-rata persentase eror  MAPE  =  23,85%  dan  RMSE  =  67,726.  Tren hasil  peramalan  pada  tahun  2020  sampai  2025 cenderung menurun, hal ini menunjukkan pengamanan  laut  Indonesia  semakin  baik  sehingga terjadinya  pelanggaran  hukum  dilaut  lajunya menurun, tetapi hasil prediksi ini belum mempertimbangkan  faktor-faktor  eksternal  dan internal yang selalu dinamis setiap tahun tergantung kondisi ekonomi dan politik dunia.
Gambar 4. Hasil prediksi pelanggaran hukum dilaut Indonesia dengan nilai konstanta α=0,9 dan γ=0,2
α γ ME MAD MAPE MSE RMSE 0,1 0,9 -38,670 152,839 73,38% 33567,01 183,213 0,2 0,9 -29,717 89,072 41,39% 13297,93 115,317 0,3 0,9 -16,068 69,055 32,20% 7676,34 87,615 0,4 0,6 -19,570 60,620 27,53% 6335,60 79,596 0,5 0,4 -24,074 56,484 25,58% 5795,26 76,127 0,6 0,2 -40,350 57,868 26,37% 6548,47 80,923 0,7 0,2 -34,595 53,883 24,57% 5531,66 74,375 0,8 0,2 -30,294 52,492 24,13% 4931,60 70,225 0,9 0,2 -26,938 51,677 23,85% 4586,83 67,726
Hasil penelitian ini bisa dikembangkan dengan meperhatikan  faktor  internal  dan  faktor  eksternal yang mempengaruhi kondisi keamanan laut Indonesia. Secara umum penelitian ini bisa dijadikan acuan  oleh  Pemerintah  untuk  mengatur  strategi  dan model  operasi  keamanan  laut  secara  bersama-sama yang dipimpin oleh Badan Keamanan Laut Indonesia. Hasil  penelitian  ini  bisa  dijadikan  acuan  supaya Pemerintah tetap waspada terhadap potensi pelanggaran dilaut Indonesia supaya Indonesia yang tiga  perempat  laut  bisa  tetap  aman  dan  mampu meningkatkan devisa Negara.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagai  berikut:
 Hasil  perhitungan  dengan  metode Double Exponential  Smoothing dapat  digunakan untuk  prediksi  jumlah  pelanggaran  hukum dilaut Indonesia.
 Nilai  yang  paling  optimal  untuk  konstanta pemulusan  data  (α=0,9)  dan  nilai  pemulusan trend (γ=0,2) sehingga diperoleh nilai rata-rata kesalahan persentase absolute (MAPE=23,85%)    dan  nilai  akar  rata-rata kesalahan (RMSE=67,726).
 Hasil  penelitian  ini  memprediksi  jumlah pelanggaran  hukum  dilaut  Indonesia  pada tahun 2020 sampai 2025 cenderung  menurun dengan  hasil  jumlah prediksi sebagai  berikut [87 77 66 56 45 35].
 Penelitian  ini  belum  mempertimbangkan faktor internal dan  faktor eksternal, sehingga hasil  prediksi  sewaktu-waktu  akan  bisa berubah sesuai kondisi ekonomi Indonesia dan politik dunia.

## UCAPAN TERIMA KASIH:
Penelitian ini merupakan bagian dari Penelitian Strategis Nasional Konsorsium (PSNK) yang didanai pada  Tahun  2020,  oleh  karena  itu  penulis  ingin mengucapkan terima kasih kepada Kementrian Riset, Teknologi dan Perguruan Tinggi Republik Indonesia (Kemenristek  Dikti).  Tidak  lupa  kami  juga  ingin mengucapkan  banyak  terima  kasih  kepada  Badan keamanan  Laut  Republik  Indonesia  (Bakamla  RI) yang telah mendukung dan membantu penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Batselier,  J.,  &  Vanhoucke,  M.  (2017). ScienceDirect  Improving  project  forecast accuracy by integrating earned value management  with  exponential  smoothing  and reference  class  forecasting. JPMA , 35 (1),  28– 43. https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2016.10.003
[2] Etri  Pujiati,  Desi  Yuniarti,  R.  G.  (2016). Peramalan  Dengan  Menggunakan  Metode Double  Exponential  Smoothing  Dari  Brown  (
Studi Kasus : Indeks Harga Konsumen ( IHK ) Kota  Samarinda  )  Forecasting  Using  Double Exponential  Smoothing  Method  Of  Brown  ( Case Study : The Consumer Price Index ( CPI ) City. Jurnal Eksponensial , 7 (1), 33–40.
[3] Gultom,  N.  Y.,  &  Wuryandari,  T.  (2015).
PREDIKSI NILAI KURS
DOLLAR
AMERIKA MENGGUNAKAN EXPONENTIAL  SMOOTHING  DENGAN
KAJIAN  GRAFIK  MOVING  AVERAGE (MA)  DAN  EXPONENTIALLY  WEIGHTED MOVING AVERAGE (EWMA) (Studi Kasus: Kurs  Jual  dan  Kurs  Beli  Dollar  Amerika). Jurnal Gaussian , 4 (4), 957–966.
[4] Hanafi,  Hozairi,  F.  A.  (2016). Imlementasi Metode  Double  Exponential  Smoothing  Untuk Meramal  Kebutuhan  Ikan  Teri  di  UD.  Bulan Purnama Sotabar Pasean Pamekasan . 2016 (Sehati), 16–17.
[5] Hozairi, Buhari, Heru, M. (2018). Determining The  Influencing  Factors  of  The  Indonesian Maritime  Security  Using  Analytical  Hierarcy Process. Jurnal  Pertahanan , 4 (1),  61–75.
Retrieved from http://jurnal.idu.ac.id/index.php/DefenseJourna
l/article/view/253/pdf4
[6] Hozairi, Buhari, Safiudin, Heru Lumaksono, M. T.  (2019). Perancangan  Enterprise  Resource Planning Badan Keamanan Kelautan Indonesia Untuk  Membangun  Sinergi  Kelembagaan Negara . 4 (2).
[7] Hozairi,  Heru  Lumaksono,  Marcus  Tukan, Buhari,  B.  A.  U.  (2019).  Optimization  of Determination  of  the  Number  of  Fisheries Supervisory Vessels in the Fisheries
Management Area -713 Using Genetic
Algorithms. International  Conference  on Computer Science, Information Technology and Electrical Engineering (ICOMITEE) , 1–6.
[8] Hozairi,  Heru  Lumaksono,  Marcus  Tukan,  B. (2019).  Assessment  of  The  Most  Influential Factors on Indonesian Maritime Security Using
Fuzzy Analytical Hierarchy Process. International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems (ISRITI) , 1–6.
[9] Hudiyanti, C. V., Bachtiar, F. A., & Setiawan,
B.  D.  (2019).  Perbandingan  Double  Moving Average  dan  Double  Exponential  Smoothing untuk Peramalan Jumlah Kedatangan Wisatawan  Mancanegara  di  Bandara  Ngurah Rai. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 3 (3),  2667– 2672.
[10] I  Nengah  Putra  A,  A.  H.  (2016). Analisa Peluang  dan  Ancaman  Keamanan  Maritim Indonesia  Sebagai  Dampak  Perkembangan Lingkungan Strategis . V1–V22.
[11] Kadar,  A.  (2015).  Pengelolaan  Kemaritiman Menuju  Indonesia  sebagai  Poros  Maritim
Dunia. Jurnal  Keamanan  Nasional , VI (21), 427–442.
[12] Keliat,  M.  (2009).  Keamanan  Maritim  dan Implikasi  Kebijakanya  bagi  Indonesia. Jurnal Ilmu Sosial Dan Ilmu Politik , 13 , 111–129.
[13] Munaf,  D.  R.,  &  Sulistyaningtyas,  T.  (2015). Sistem  Operasi  Tersinergi  Bakamla  Sesuai Dengan  Undang-Undang  Nomor  32  Tahun 2014 Tentang Kelautan. Jurnal Sosioteknologi , 14 (3), 273–287.
[14] Nila  Yuwida,  Lukman  Hanafi,  N.  W.  (2012). Estimasi  Parameter  Alpha  dan  Theta  Dalam Pemulusan  Ekponensial  Ganda  Dua  Parameter Dengan  Metode  Modifikasi  Golden  Section. Jurnal Sains Dan Seni ITS , 1 (1).
[15] Putro,  B.,  Furqon,  M.  T.,  &  Wijoyo,  S.  H. (2018). Prediksi Jumlah Kebutuhan Pemakaian Air Menggunakan Metode Exponential Smoothing ( Studi Kasus : PDAM Kota Malang ). Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (11), 4679–4686.
[16] Rendon-sanchez,  J.  F.,  &  Menezes,  L.  M.  De. (2019).  Structural  combination  of  seasonal exponential smoothing forecasts applied to load forecasting. European  Journal  of  Operational
Research , 275 (3), 916–924. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2018.12.013
[17] Rudy  Ariyanto,  Dwi  Puspitasari,  F.  E.  (2017).
PENERAPAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA. Jurnal Informatika Polinema , 4 (1), 57–62.
[18] Santoso, D. S., Widihastuti, I., & Kurniadi, D.
(2018).  Prediksi  Jumlah  Penjualan  pada  Toko Karya Bandung Menggunakan Double Exponential  Smoothing. Jurnal  Transistor Elektro Dan Informatika , 3 (2), 87–89.
[19] Setiawan,  A.  (2017).  Keamanan  Maritim  di Laut Cina Selatan: Tinjauan atas Analisa Barry Buzan. Jurnal  Keamanan  Nasional , 3 (1),  33– 62.
[20] Su,  Y.,  Gao,  W.,  Guan,  D.,  &  Su,  W.  (2018). Dynamic  assessment  and  forecast  of  urban water ecological footprint based on exponential smoothing  analysis. Journal  of  Cleaner
Production , 195 , 354–364. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.05.184
[21] Sunarmintyastuti,  L.,  Alfarisi,  S.,  Hasanusi,  F. S.,  Studi,  P.,  Informatika,  T.,  Teknik,  F.,  … Gamis, B. (2016). Aplikasi peramalan penentuan jumlah permintaan konsumen terhadap  produk  bordir  pada  kota  tasikmalaya 1,2,3. Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi (KNASTIK) , (November), 53– 62.
[22] Tratar,  L.  F.  (2016). Int  .  J  .  Production Economics  Demand  forecasting  with  four- parameter  exponential  smoothing . 181 ,  162– 173. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.08.004
[23] Wu, L., Liu, S., & Yang, Y. (2016). Grey double exponential smoothing model and its application  on  pig  price  forecasting  in  China. Applied Soft Computing Journal , 39 , 117–123.
https://doi.org/10.1016/j.asoc.2015.09.054