DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v7i2.437

## PENERAPAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN TINGKAT INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DI PROVINSI JAWA TENGAH
Roni Yoga Irawan 1) , Wawan Laksito 2) , Setiyowati 3)
1) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
2) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
3) Program Studi Manajemen Informatika, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
1) roni.yoga08@gmail.com; 2) wlaksito@sinus.ac.id; 3) setiyowati@sinus.ac.id

## ABSTRACT
The  basic  goal  in  quality  human  development  is  to  overcome  problems  in  society  are poverty,  unemployment,  illiteracy,  food  security  and  democracy  enforcement.  But  in  its achievements there are several aspects of development that failed. To measure the success of a  region's  performance  in  the  field  of  human  development  can  be  done  by  calculating  the Human  Development  Index.  The  Human  Development  Index  is  an  index  that  includes  three indicators, which are health indicators, education level, and economic indicators.  The Province of Central Java is divided into 29 districts and 6 cities, so it has a varied picture of development. The  application  forecasting  the  Human  Development  Index  indicator  is  created  using  the  PHP programming  language  and  the  MySQL  Server  database.  Application  of  Human  Development Index forecasting produces forecasting calculations with the value α = 0.9 produces forecasting the following year: 69.3612 with the smallest MSE error: 0.1578 and MAPE value: 0.4894. This study produces accurate forecasting because of low error values.
Keywords:  Forecasting,  Exponential  Smoothing,  Double  Exponential  Smoothing,  Human Development Index, Geographic Information Systems.

## I. PENDAHULUAN
Tujuan  dalam  pembangun  bangsa  adalah manusia yang berkualitas. Keberhasilan pembangunan  bangsa  diukur  dari  beberapa aspek salah satunya adalah aspek pembangunan manusia. Untuk mengukur tingkat keberhasilan suatu wilayah dalam bidang pembangunan manusia dapat dilakukan dengan menghitung  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM).
IPM merupakan suatu indeks yang mencakup tiga indikator yaitu indikator kesehatan,  tingkat  pendidikan,  dan  indikator ekonomi.  Untuk  menghitung  IPM  tersebut, sumber  data  yang  digunakan  dari  Sensus Penduduk,  Proyeksi  Penduduk  dan  Survei Sosial Ekonomi. Namun saat ini, belum  adanya suatu media informasi yang dapat menyediakan informasi mengenai peramalan indeks pembangunan manusia berbasis internet.
Peramalan dapat dilakukan dengan mengambil  data  masa  lalu  untuk  mendapatkan hasil  di  masa  depan  dengan  metode  tertentu. Ada tiga model yang dikenal untuk menganalisis
peramalan,  yaitu  model  ekonometrika,  model deret  berkala (time  series) dan  model  ramalan kualitatif. Model ramalan Exponential Smoothing merupakan  salah  satu  model  ramalan  deret berkala.  Teknik  peramalan  dengan  metode exponential smoothing dilakukan dengan perhitungan secara terus menerus menggunakan  data  baru,  untuk  meramalkan kemungkinan pada periode mendatang.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  penelitian  ini membuat  aplikasi  peramalan  tingkat  indeks pembangunan dengan metode peramalan dengan Exponential  Smoothing yang  berbasis sistem informasi geografis.

## II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terkait
Penelitian  [1]  terkait  yang  membahas peramalan tingkat indeks pembangunan manusia  di  Provinsi  Jawa  Tengah  dengan metode Exponential Smoothing , dalam penelitian tersebut menyajikan data dan peramalan indeks pembangunan manusia
dalam  bentuk  aplikasi  yang  berbasis Microsoft Visual  Basic  6.0 yang  ada  di  Provinsi  Jawa Tengah.
Kemudian  penelitian  [2]  tentang  peramalan produksi daging yang berbasis sistem informasi geografis di Provinsi Gorontalo. Dalam penelitiannya di kembangkan aplikasi peramalan  dan  pemetaan  dengan  metode Double  Exponential  Smoothing yang  berbasis web Sistem Informasi Geografis.
Selanjutnya  pada  penelitian  [3]  dilakukan prediksi  harga  sembako  menggunakan  metode Double  Exponential  Smoothing  (DES) Di  Kota Surakarta.  Hasil  penelitian  tersebut  adalah aplikasi prediksi sembako berbasis Visual Basic . Penelitian selanjutnya
[4]
melakukan perhitungan  peramalan  permintaan  pasar  di China  terhadap  penjualan  kendaraan  listrik  dari Amerika.  Peneliti  mengambil  data  sampel penjualan terdahulu untuk dilakukan peramalan, selain  itu  juga  memperhitungkan  faktor-faktor yang  mempengaruhi,  metode  peramalan  yang digunakan adalah Exponential Smoothing .

## 2.2. Pembangunan Manusia
Pembangunan manusia adalah suatu proses  untuk  memperbanyak  pilihan-pilihan yang dimiliki oleh manusia [5]. Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  dibentuk  oleh  3 (tiga) dimensi dasar:
a. Umur panjang dan hidup sehat ( a long and healthy life ) b. Pengetahuan ( knowledge ) c. Standar hidup layak ( decent standard of living )
Rumus perhitungan indeks pembangunan manusia dijelaskan pada rumus (1).
𝐼𝑃𝑀 =   √𝐼 𝑘𝑒𝑠𝑒ℎ𝑎𝑡𝑎𝑛  × 𝐼 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛 × 𝐼 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑎𝑛 3 × 10
(1)
1.  Indikator  kesehatan  diukur  harapan  hidup saat lahir (tingkat kematian bayi).
Rumus (2) digunakan untuk menghitung indikator kesehatan.
𝐼 𝑘𝑒𝑠𝑒ℎ𝑎𝑡𝑎𝑛 = 𝐴𝐻𝐻−𝐴𝐻𝐻 𝑚𝑖𝑛 𝐴𝐻𝐻 𝑚𝑎𝑘𝑠 −𝐴𝐻𝐻 𝑚𝑖𝑛 (2)
2.  Tingkat  pendidikan  diukur  dengan  lamanya pendidikan seorang penduduk. Untuk menghitung  indikator  pendidikan  menggunakan rumus (3), (4), dan (5).
𝐼 𝐻𝐿𝑆 = 𝐻𝐿𝑆−𝐻𝐿𝑆 𝑚𝑖𝑛
𝐻𝐿𝑆 𝑚𝑎𝑘𝑠 −𝐻𝐿𝑆 𝑚𝑖𝑛 (3)
𝐼 𝑅𝐿𝑆 = 𝑅𝐿𝑆−𝑅𝐿𝑆 𝑚𝑖𝑛 𝑅𝐿𝑆 𝑚𝑎𝑘𝑠 −𝑅𝐿𝑆 𝑚𝑖𝑛 (4)
𝐼 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛 = 𝐼 𝐻𝐿𝑆+𝐼 𝑅𝐿𝑆 2 (5)
3.  Standar  kehidupan  diukur  dengan  tingkat pengeluaran  per  kapita  per  tahun  yang  telah  di sesuaikan. Rumus (6) digunakan untuk menghitung indikator standar kehidupan.
𝐼 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑎𝑛 = 𝐼𝑛 (𝑝𝑒𝑛𝑔𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑎𝑛) − 𝐼𝑛 (𝑝𝑒𝑛𝑔𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑎𝑛 𝑚𝑖𝑛 ) 𝐼𝑛 (𝑝𝑒𝑛𝑔𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑘𝑠 ) − 𝐼𝑛 (𝑝𝑒𝑛𝑔𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑎𝑛 𝑚𝑖𝑛 ) (6)
2.3. Peramalan
Peramalan ( forecasting ) didefinisikan sebagai  alat/teknik  untuk  memprediksi  atau memperkirakan  suatu  nilai  pada  masa  yang akan datang dengan memperhatikan suatu nilai pada masa yang akan datang dengan memperhatikan  data  atau  informasi  yang relevan,  baik  data/informasi  masa  lalu  maupun data/informasi saat ini [6].
1. Metode Serial Waktu
Metode  serial  waktu  adalah  metode  yang digunakan untuk menganalisa serangkaian data yang  merupakan  fungsi  dari  waktu.  Pola  dari serangkaian  data  dalam  serial  waktu  dapat dikelompokkan  kedalam  pola  dasar  yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Pola Dasar Serial Waktu
2. Pemulusan Eksponensial
Pemulusan eksponensial ( exponential smoothing )  adalah  metode  peramalan  yang didasarkan  pada  pemakaian  rata-rata  bergerak, namun  ini  lebih  merupakan  rata-rata  bergerak yang  dibobot  dan  bukan  seperti  sebelumnya  di mana  semua  nilai  data  sebelumnya  sama bobotnya [7] .
a. Pemulusan Eksponensial Tunggal Pada  metode  ini  digunakan  jika  data  tidak mempengaruhi  secara  signifikan  oleh  faktor
trend dan  musiman.  Setiap  data  diberi  bobot tertentu  dengan  data  yang  lebih  baru  diberi bobot  yang  lebih  besar  dari  pada  data  yang lebih  lama  [8].  Persamaan  metode  Pemulusan eksponensial Tunggal adalah sebagai berikut: 𝐹 𝑡+1 = 𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝐹 𝑡 (7)
b. Double Exponential Smoothing Metode Double  Exponential  Smoothing ini
biasanya lebih tepat digunakan untuk meramalkan  data  yang  mengalami trend kenaikan. Proses perhitungan smoothing dilakukan  dua  kali.  Persamaan  metode Double Exponential Smoothing adalah sebagai berikut:
𝑆′ 𝑡 = 𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆′ 𝑡−1 (8)
𝑆′′ 𝑡 = 𝛼𝑆′ 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆′′ 𝑡−1 (9) 𝛼 𝑡 = 𝑆′ 𝑡 + (𝑆′ 𝑡 − 𝑆′′ 𝑡 ) = 2𝑆′ 𝑡 −  𝑆′′ 𝑡 (10)
𝑏 𝑡 = 𝛼 1−𝛼 (𝑆′ 𝑡 − 𝑆′′ 𝑡 ) (11)
𝐹 𝑡+𝑚 =  𝛼 + 𝑏 𝑡 𝑚 (12)
c. Pemulusan Eksponensial Triple Metode ini adalah metode yang dikemukakan  oleh Brown ,  seperti  pemulusan eksponensial  linier  yang  digunakan  untuk meramalkan  data  dengan  pola trend dasar, bentuk  pemulusan  yang  lebih  tinggi  digunakan bila pola data adalah kuadratik, kubik, atau orde yang  lebih  tinggi.  Untuk  pemulusan  kuadratik, pendekatan  dasar  adalah  memasukkan  tingkat pemulusan  tambahan  (pemulusan triple )  dan memberlakukan persamaan peramalan kuadratik [9]. Persamaan metode Pemulusan
Eksponensial Triple adalah sebagai berikut: 𝑆′′′ 𝑡 = 𝛼𝑆′′ 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆′′′ 𝑡−1 (13)
𝑎 𝑡 = 3𝑆′ 𝑡 − 3𝑆 ′′ 𝑡 + 𝑆′′′ 𝑡 (14)
𝑏 𝑡 = 𝛼 2 2(1−𝛼) 2 [(6 − 5𝛼)𝑆′ 𝑡 − (10 − 8𝛼)𝑆 ′′ 𝑡 + (4 −  3𝛼)𝑆 ′′′ 𝑡 ] ( 15)
3. Ketepatan Ramalan
Pengukuran  nilai  ketepatan  peramalan memerlukan  nilai  selisih  antara  data  dengan peramalan  yakni  melihat  nilai Mean  Square Error (MSE)  atau  Mean Absolute  Error (MAE) yang kecil.
a. Mean Square Error (MSE) Mean  Square  Error (MSE)  adalah  kuadrat  rata- rata nilai error kuadrat dari kesalahan meramal.
𝑀𝑆𝐸 = ∑ |𝑥 𝑡 −𝑆 𝑡 | 2 𝑛 (16)
b. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) adalah  persentase  rata-rata  nilai  absolute  dari kesalahan  meramal  (tidak  dihiraukan  tanda positif atau negatifnya).
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ |𝑥 𝑡 −𝑆 𝑡 | 𝑥 𝑡 × 100% 𝑛 (17)
2.4. PHP (Hypertext Preprosesor)
PHP  (PHP:  Hypertext  Preprosesor) adalah suatu  bahasa  pemrograman  yang  digunakan untuk  menerjemahkan  baris  kode  program menjadi kode mesin yang dapat dimengerti oleh komputer  yang  bersifat server-side yang  dapat ditambahkan ke dalam HTML [10].
2.5. Google Maps
Google  Maps adalah  suatu  peta  dunia untuk  melihat  suatu  daerah  menggunakan browser . Google  Maps memilki  fitur  yang ditambahkan  dalam  web  dengan Google  Maps API . Google Maps API adalah suatu library yang berbentuk JavaScript [11].
2.6. Keyhole Markup Language (KML) Keyhole  Markup  Language  (KML) adalah sebuah XML berbasis  bahasa  geografis  skema untuk mengungkapkan penjelasan dan visualisasi yang ada, peta dua dimensi dan tiga dimensi Bumi browser [12].

## III. METODE PENELITIAN 3.1. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  dalam penelitian  adalah  data  sekunder.  Data  yang diperoleh  dari  Web  Site  Badan  Pusat  Statistik dan  Badan  Pusat  Statistik  Kota  Surakarta  yang terdiri dari data Angka Harapan Hidup, Harapan Lama  Sekolah,  Rata-rata  Lama  Sekolah,  data Pengeluaran Per kapita Per Tahun yang telah di sesuaikan  yang  diambil  dari  sensus  penduduk, proyeksi  penduduk  dan  Survei  Sosial  Ekonomi. Selain  itu  juga  data  Indeks  Pembangunan Manusia  khusus  nya  di  Jawa  Tengah.  Sumber data yang digunakan dari data sekunder Sensus Penduduk,  Proyeksi  Penduduk  dan  Survei Sosial Ekonomi.
Selain data BPS, juga data teknik perhitungan  metode Exponential  Smoothing untuk  peramalan  dan  teknik  perancangan aplikasi yang di peroleh dari studi pustaka.

## 3.2. Metode Analisa Data
Metode untuk menganalisa pola umum data menggunakan grafik. Dengan melihat grafik dari data  tiap  indikator  Indeks  Pembangunan Manusia  dari  tahun  2010  sampai  tahun  2016 sudah dapat melihat pola datanya.
Peramalan  dilakukan  untuk  tiap  indikator IPM, dimana hasil peramalan tersebut digunakan untuk menghitung IPM di tahun yang diramalkan,  peramalan  menggunakan  metode Exponential Smoothing .

## 3.3. Metode Analisa dan Desain Sistem
1. Analisa Sistem
Peramalan  Indeks  Pembangunan  Manusia dihitung  dengan  nilai  peramalan  dari  tiap indikator  Indeks  Pembangunan  Manusia  yang terdiri dari indeks kesehatan, indeks pendidikan dan  indeks  pengeluaran.  Selanjutnya  dilakukan perhitungan IPM peramalan dengan menggunakan data hasil peramalan indikator. 2. Desain sistem
Desain sistem yaitu membuat  perancangan menggunakan  UML  yang  sesuai  dengan  hasil analisa sistem.

## 3.4. Analisa Kebutuhan Sistem
1. Analisa kebutuhan perangkat keras
Merupakan sebuah sistem komputer secara fisik yang terdiri dari komponen-komponen yang saling  terkait  dari  masukkan,  proses,  dan keluaran.
2. Analisa kebutuhan perangkat lunak Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk membuat  dan  mengoperasikan  aplikasi  adalah Google API, Google Fusion, Bootstrap, Chart JS dan MySQL Server.

## 3.5. Perancangan Sistem
Perancangan sistem menggunakan perancangan  berbasis  objek  dengan  analisa Unified  Modeling  Language  (UML) . UML menyediakan  notasi-notasi  yang  membantu memodelkan sistem dari berbagai perspektif. 1. Diagram Use Case
Diagram Use  Case menggambarkan  apa  saja aktivitas  yang  dilakukan  oleh  suatu  sistem  dari sudut pandang pengamatan luar. 2. Diagram Aktivitas Diagram  ini  berfokus  pada  objek  yang  dalam suatu proses (atau proses menjadi suatu objek), diagram  aktivitas  berfokus  pada  aktivitas- aktivitas  yang  terjadi  yang  terkait  dalam  suatu proses tunggal.

## 3. Diagram Sekuen
Diagram Sekuen merupakan salah satu diagram interaksi  yang  menjelaskan  bagaimana  suatu operasi  itu  dilakukan.  Diagram  ini  diatur berdasarkan waktu. 4. Diagram Kelas
Diagram  kelas  memberikan  pandangan  secara luas  dari  suatu  sistem  dengan  menunjukkan kelas-kelasnya dan hubungan mereka.
3.6. Pembuatan Sistem
Pembuatan sistem ini menggunakan aplikasi Bootstrap dan Dreamweaver 1  serta Bahasa pemrograman PHP, sedangkan database menggunakan MySQL . Dalam mengintegrasikan data dengan peta menggunakan Google API dan Google Fusion .
3.7. Pengujian 1. Black Box Testing
Pengujian  terfokus  pada  apakah  unit program  memenuhi  kebutuhan  ( requirement ) yang disebutkan dalam spesifikasi.
2. Validitas Data
Pengujian  validitas  data  dilakukan  untuk membandingkan  hasil  perhitungan  peramalan, dengan  perhitungan  Indeks  Pembangunan Manusia  dari  Badan  Pusat  Statistik.  Pengujian dengan  menggunakan Mean  Absolute  Error (MAE) dan Mean Square Error (MSE).

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Contoh Kasus
Dalam  kasus  ini,  digunakan  data  sampel dari  angka  harapan  hidup,  rata-rata  lama sekolah,  harapan  lama  sekolah  dan  PNB  di Kabupaten  Cilacap  dari  tahun  2010  hingga 2016,  seperti  pada  Tabel  1.  Untuk  data  PNB dikonversikan  dengan  Logaritma  Natural  (LN), menurut BPS Kota Surakarta, konversi dilakukan  agar  sama  dengan  satuan  data indikator lainnya.

## Tabel 1 Data di Kabupaten Cilacap
Berdasarkan  Tabel  1  akan  dicari  nilai indikator  pendidikan,  indikator  kesehatan  dan indikator ekonomi.
: 2620-7532

## a. Indikator Kesehatan
1. Tahun 2010 I kesehatan = (72,45 – 20) / (85 – 20) = 0,8069 2. Tahun 2011 I kesehatan = (72,55 – 20) / (85 – 20) = 0,8085 3. Tahun 2012 I kesehatan = (72,65 – 20) / (85 – 20) = 0,81 4. Tahun 2013 I kesehatan = (72,75 – 20) / (85 – 20) = 0,8115 5. Tahun 2014 I kesehatan = (72,55 – 20) / (85 – 20) = 0,8123 6. Tahun 2015 I kesehatan = (72,8 – 20) / (85 – 20) = 0,8154 7. Tahun 2016 I kesehatan = (73,11 – 20) / (85 – 20) = 0,8171 b. Indikator RLS 1. Tahun 2010 I RLS = (6,26 – 0) / (0 – 15) = 0,417 2. Tahun 2011 I RLS = (6,27 – 0) / (0 – 15) = 0,418 3. Tahun 2012 I RLS = (6,28 – 0) / (0 – 15) = 0,419 4. Tahun 2013 I RLS = (6,43 – 0) / (0 – 15) = 0,429 5. Tahun 2014 I RLS = (6,48 – 0) / (0 – 15) = 0,432 6. Tahun 2015 I RLS = (6,58 – 0) / (0 – 15) = 0,439
7. Tahun 2016
I RLS = (6,9 – 0) / (0 – 15) = 0,46 c. Indikator HLS
1. Tahun 2010
I HLS = (10,56 – 0) / (0 – 18) = 0,587 2. Tahun 2011 I HLS = (10,71 – 0) / (0 – 18) = 0,595
3. Tahun 2012
I HLS = (11,34 – 0) / (0 – 18) = 0,630 4. Tahun 2013
I HLS = (11,98 – 0) / (0 – 18) = 0,666
5. Tahun 2014 I HLS = (12,27 – 0) / (0 – 18) = 0,682 6. Tahun 2015 I HLS = (12,28 – 0) / (0 – 18) = 0,682
7. Tahun 2016
I HLS = (12,29 – 0) / (0 – 18) = 0,683 d. Indikator Pendidikan
1. Tahun 2010
I pendidikan = (0,587 + 0,417) / 2 = 0,502
2. Tahun 2011
I pendidikan = (0,595 + 0,418) / 2 = 0,507
3. Tahun 2012
I pendidikan = (0,630 + 0,419) / 2 = 0,524
4. Tahun 2013
I pendidikan = (0,666 + 0,429) / 2 = 0,547

## 5. Tahun 2014
I pendidikan = (0,682 + 0,432) / 2 = 0,557 6. Tahun 2015 I pendidikan = (0,682 + 0,439) / 2 = 0,560 7. Tahun 2016 I pendidikan = (0,683 + 0,46) / 2 = 0,571 e. Indikator Ekonomi 1. Tahun 2010
I pengeluaran = (15,95796 - 13,8229) / (17,0954 - 13,8229) = 0,6524
2. Tahun 2011
I pengeluaran = (15,99036 - 13,8229) / (17,0954 - 13,8229) = 0,6625
3. Tahun 2012
I pengeluaran = (16,0093- 13,8229) / (17,0954 - 13,8229) = 0,6683
4. Tahun 2013
I pengeluaran = (16,02055- 13,8229) / (17,0954 - 13,8229) = 0,6717
5. Tahun 2014
I pengeluaran = (16,0228 - 13,8229) / (17,0954 - 13,8229) = 0,6724
6. Tahun 2015 I pengeluaran = (16,05099 - 13,8229) / (17,0954 - 13,8229) = 0,681
7. Tahun 2016 I pengeluaran = (16,08527 - 13,8229) / (17,0954 - 13,8229) = 0,6915
Hasil perhitungan diatas ditunjukkan di Tabel 2. Tabel 2 Data Indikator di Kabupaten Cilacap
Kemudian dilakukan perhitungan IPM di Kabupaten Cilacap. Berikut perhitungan IPM: a. Tahun 2010
b. Tahun 2011
c. Tahun 2012
: 2620-7532
d. Tahun 2013
e. Tahun 2014
f. Tahun 2015
g. Tahun 2016
Hasil perhitungan diatas ditunjukkan di Tabel 3.
Tabel 3 Hasil perhitungan IPM Kabupaten Cilacap
Berdasarkan Tabel 2, dihitung nilai peramalan  dan  persentase  rata-rata  kesalahan ramalan  dari  indikator  kesehatan  di  Kabupaten Cilacap dengan α = 0,2.
1. Melihat Pola Data
Untuk melihat pola data nilai indikator yang diramalkan  dari  data  time  series,  dilakukan dengan  melihat  grafik.  Di  dalam  diagram  itu waktu  atau  periode  (X)  sebagai  absis  dan  data indikator  yang  dijadikan  sampel  (Y)  sebagai ordinat. Pemilihan metode Exponential Smoothing yang  sesuai  berdasarkan  pola  yang didapat dari data Time Series berdasarkan pola data pada Gambar 2.

## Gambar 2 Grafik Indikator Kesehatan Kabupaten
Cilacap
Dari  grafik  diatas  dapat  dilihat  bahwa  data sampel  yang  digunakan  bersifat trend  linier , sehingga  peramalan  menggunakan double exponential smoothing.
2. Perhitungan Ramalan Perhitungan peramalan menggunakan double  exponential  smoothing dari  data  sampel dengan α = 0,2 adalah sebagai berikut: a. Data Sampel 1 A1 = 0,8069 S’1 = 0,8069 S’’1 = 0,8069 a1 = 0,8069 b1 = 0 F1 = 0
b. Data Sampel 2

## A2 = 0,8085
S’2 = (0,2 x 0,8085) + ((1 – 0,2) x 0,8069) = 0,8072
S’’2 = (0,2 x 0,8072) + ((1 – 0,2) x 0,8069) = 0,8070 a2 = (2 x 0,8072) – 0,8070 = 0,8075
b2 = (0,2 : 0,8) x (0,8072 – 0,8070) = 0,000064 F2 = 0,8069 + (0 x 1) = 0,8069
c. Data Sampel 3
A3 = 0,8100
S’3 = (0,2 x 0,81) + ((1 – 0,2) x 0,8072) = 0,8078 S’’3 = (0,2 x 0,8078) + ((1 – 0,2) x 0,8070) = 0,8071
a3 = (2 x 0,8078) – 0,8071 = 0,8084 b3 = (0,2 : 0,8) x (0,8078 – 0,8071) = 0,000162 F3 = 0,8075 + (0,000064 x 1) = 0,80754

## d. Data Sampel 4
A4 = 0,8115
S’4 = (0,2 x 0,8115) + ((1 – 0,2) x 0,8078) = 0,8085
S’’4 = (0,2 x 0,8085) + ((1 – 0,2) x 0,8071) = 0,8074 a4 = (2 x 0,8085) – 0,8074 = 0,8096
b4 = (0,2 : 0,8) x (0,8085 – 0,8074) = 0,000279
F4 = 0,8084 + (0,000162 x 1) = 0,80859

## e. Data Sampel 5
A5 = 0,8123
S’5 = (0,2 x 0,8123) + ((1 – 0,2) x 0,8085) = 0,8093 S’’5 = (0,2 x 0,8093) + ((1 – 0,2) x 0,8074) = 0,8078
a5 = (2 x 0,8093) – 0,8078 = 0,8108
b5 = (0,2 : 0,8) x (0,8093 – 0,8078) = 0,000374
F5 = 0,8096 + (0,000279 x 1) = 0,80992

## f. Data Sampel 6
A6 = 0,8154
S’6 = (0,2 x 0,8154) + ((1 – 0,2) x 0,8093) = 0,8105
S’’6 = (0,2 x 0,8105) + ((1 – 0,2) x 0,8078) = 0,8083 a6 = (2 x 0,8105) – 0,8083 = 0,8127
b6 = (0,2 : 0,8) x (0,8105 – 0,8083) = 0,000544
F6 = 0,8127 + (0,000374 x 1) = 0,81115
: 2620-7532

## g. Data Sampel 7 A7 = 0,8171
S’7 = (0,2 x 0,8171) + ((1 – 0,2) x 0,8105) = 0,8118
S’’7 = (0,2 x 0,8118) + ((1 – 0,2) x 0,8083) = 0,8090 a7 = (2 x 0,8118) – 0,8090 = 0,8146 b7 = (0,2 : 0,8) x (0,8118 – 0,8090) = 0,000699 F7 = 0,8127 + (0,000544 x 1) = 0,81322 Dari  perhitungan  diatas  maka  hasil  peramalan dengan α : 0,2 ditunjukkan pada Tabel 4. Tabel 4 Hasil Perhitungan Peramalan α : 0,2.
Tahun Data Hasil Ramalan 2010 80.692 0 2011 80.846 80.692 2012 81.00 80.7538 2013 81.154 80.8585 2014 81.231 80.9926 2015 81.538 81.1157 2016 81.708 81.3221 2017 0 81.5306

## 3. Menghitung Kesalahan Ramalan
Hasil perhitungan kesalahan ramalan indikator kesehatan dengan α : 0,2 dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Hasil Perhitungan Kesalahan Peramalan Indikator Kesehatan α : 0,2.
a. Mean Square Error (MSE)
b. Mean Absolute Percentage Error
(MAPE)
Jadi rata - rata kesalahan ( Error ) absolut antara hasil peramalan dengan nilai sebenarnya adalah 0,660336,  dan  persentase  rata-rata  kesalahan ramalan adalah 0,307138.
4.  Menghitung  Ramalan  Indeks  Pembangunan Manusia Ramalan
Proses  perhitungan  ini  menggunakan  data IPM Kabupaten Cilacap. Langk untuk perhitungan  peramalan  sama  dengan  langkah perhitungan peramalan indikator penyusun IPM. Untuk melihat pola dari data IPM, dapat dilihat di Gambar 3.

## Gambar 3 Grafik IPM Kabupaten Cilacap
Dari  grafik  diatas  dapat  dilihat  bahwa  data sampel  yang  digunakan  bersifat trend linier, maka peramalan menggunakan double exponential .  Selanjutnya  dilakukan  perhitungan peramalan  IPM  dengan  alpha  0,2,  berikut perhitungan peramalan IPM Kabupaten Cilacap: 1. Data Sampel 1 A1 = 64,17 S’1 = 64,17 S’’1 = 64,17 a1 = 64,17 b1 = 0
F1 = 0 2. Data Sampel 2 A2 = 64,76 S’2 = (0,2 x 64,76) + ((1 – 0,2) x 64,17) = 64,289
S’’2 = (0,2 x 64,289) + ((1 – 0,2) x 64,17) = 64,1955
a2 = (2 x 64,289) – 64,1955= 64,3829
b2 = (0,2 : 0,8) x (64,289 – 64,1955) = 0,023426 F2 = 64,17+ (0 x 1) = 64,17203 3. Data Sampel 3
A3 = 65,75 S’3 = (0,2 x 65,75) + ((1 – 0,2) x 64,289) = 64,581 S’’3 = (0,2 x 64,581) + ((1 – 0,2) x 64,1955) = 64,2725 a3 = (2 x 64,581) – 64,2725 = 64,8887 b3 = (0,2 : 0,8) x (64,581 – 64,2725) = 0,077030
F3 = 64,3829 + (0,023426 x 1) = 64,40629
4. Data Sampel 4 A4 = 66,81 S’4 = (0,2 x 66,81) + ((1 – 0,2) x 64,581) = 65,026
S’’4 = (0,2 x 65,026) + ((1 – 0,2) x 64,2725) = 64,4231
a4 = (2 x 65,026) – 64,4231 = 65,6283
b4 = (0,2 : 0,8) x (65,026 – 64,4231) = 0,150649
F4 = 64,8887 + (0,077030 x 1) = 64,96576
: 2620-7532

## 5. Data Sampel 5
A5 = 67,26
S’5 = (0,2 x 67,26) + ((1 – 0,2) x 65,026) = 65,472 S’’5 = (0,2 x 65,472) + ((1 – 0,2) x 64,4231) = 64,6329 a5 = (2 x 65,472) – 64,6329 = 66,3108 b5 = (0,2 : 0,8) x (65,472 – 64,6329) = 0,209743 F5 = 65,6283 + (0,150649 x 1) = 65,77898
6. Data Sampel 6
A6 = 67,75 S’6 = (0,2 x 67,75) + ((1 – 0,2) x 65,472) = 65,927 S’’6 = (0,2 x 65,927) + ((1 – 0,2) x 64,6329) = 64,8918 a6 = (2 x 65,927) – 64,8918 = 66,9628 b6 = (0,2 : 0,8) x (65,927 – 64,8918) = 0,258874 F6 = 66,3108 + (0,209743 x 1) = 66,52057 7. Data Sampel 7

## A7 = 68,59
S’7 = (0,2 x 68,59) + ((1 – 0,2) x 65,927) = 66,459 S’’7 = (0,2 x 66,459) + ((1 – 0,2) x 64,8918) = 65,2052 a7 = (2 x 66,459) – 65,2052 = 67,7127 b7 = (0,2 : 0,8) x (66,459 – 65,2052) = 0,313443 F7 = 66,9628 + (0,258874 x 1) = 67,22163
Hasil ramalan IPM dengan α : 0,2 dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Hasil Perhitungan Peramalan IPM Kabupaten Cilacap α : 0,2.
Tahun  Data Hasil Ramalan 2010 64.17 0 2011 64.76 64.17203 2012 65.75 64.40629 2013 66.81 64.96576 2014 67.26 95.77898 2015 67.75 66.52057 2016 68.59 67.22163
5.  Menghitung  Kesalahan  Ramalan  Indeks Pembangunan Manusia Hasil  perhitungan  kesalahan  ramalan  IPM dengan α : 0,2 dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7 Hasil Perhitungan Kesalahan Peramalan IPM α : 0,2.
a. Mean Square Error (MSE)
b. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Jadi  rata  -  rata  kesalahan  absolut  IPM peramalan adalah 1,1194, dan persentase rata- rata kesalahan IPM ramalan adalah 8,772026.

## 4.2. Use Case Diagram
Use  case  diagram [16] dari  aplikasi
Peramalan Tingkat Indeks Pembangunan Manusia Berbasis Sistem Informasi Geografis Di Provinsi  Jawa  Tengah  diperlihatkan  pada Gambar 4.
Gambar 4 Use Case Diagram Aplikasi Peramalan Tingkat Indeks Pembangunan Manusia Jawa Tengah
4.3. Class Diagram Class  diagram [16] dari  sistem  yang dibangun ditunjukkan pada Gambar 5.
: 2620-7532
Gambar 5 Class Diagram Aplikasi Peramalan Tingkat Indeks Pembangunan Manusia

## 4.4. Pengujian
1. Blackbox
Blackbox adalah  uji  coba  yang  dilakukan pada interface  software ,  dan  digunakan  untuk mendemonstrasikan  fungsi software ,  apakah input diterima  dengan  benar,  dan output yang dihasilkan benar.

## Gambar 6 Form Login
Ketika  sistem  akan  dijalankan  maka  pertama kali  adalah  melakukan login .  Hanya  pengguna yang  memiliki username dan password yang dapat  menggunakan  aplikasi  ini.  Apabila username atau password masih  kosong  maka akan muncul message box seperti pada gambar 6  Ketika  pengguna  salah  mengisi username atau password maka  message  box  juga  akan muncul seperti pada Gambar 7.
Gambar 7 Message Box Muncul Jika Username atau Password Kosong
Gambar 8 Message Box Muncul Jika Username atau Password Salah
2. Validasi
Untuk pengujian validitas dilakukan dengan membandingkan  M ean  Squared  Error  (MSE) dan Mean  Absolute  Percent  Error  (MAPE) secara  manual  dengan  nilai  alpha  yang berbeda-beda.  Untuk  perhitungan  ini  data  yang digunakan  adalah  data  IPM  Kabupaten  Cilacap dari tahun 2010-2016.
Tabel 8 Data IPM Kabupaten Cilacap Tahun Data 2010 64.17 2011 64.76 2012 65.75 2013 66.81 2014 67.26 2015 67.75 2016 68.59
Hasil  perhitungan  manual  peramalan  IPM  dan kesalahan  ramalan  dengan  data  pada  Tabel  6 ditunjukkan  pada  Tabel  9 dengan  nilai  α  =  0,2 hingga 0,9 .
Tabel 9 Hasil Peramalan Secara Manual Dan Kesalahan Peramalan IPM
Dari  Tabel  7  menunjukkan  bahwa  dengan  nilai α=0,9  menghasilkan  peramalan  tahun  berikut nya  yaitu  :  69,3612  dengan  kesalahan  MSE terkecil  yaitu  :  0,1578  dan  nilai  MAPE  yaitu  : 0,4894.
Hasil  yang  diperoleh  dari  perhitungan manual  atau  perhitungan  dengan  aplikasi peramalan besarnya kesalahan MSE
merupakan  hasil  yang  terkecil  karena  paling mendekati  0  dan  besarnya  MAPE  kecil  karena besarnya  kesalahan  kurang  dari  10  sehingga hasil  peramalan  dapat  dijadikan  dasar  untuk mengambil keputusan.
Input data  untuk  perhitungan  peramalan  di program dengan menginputkan wilayah dan nilai alpha, terlihat pada Gambar 9.
Gambar 9 Form Input Peramalan IPM
Output hasil  perhitungan  manual  dengan hasil  perhitungan  aplikasi  memiliki  hasil  yang sama seperti ditunjukkan pada Gambar 10.

## Gambar 10 Hasil Perhitungan Aplikasi
Hasil peramalan IPM tahun berikut nya pada α = 0,9  menghasilkan  nilai  peramalan  :  69,3612. Hasil tersebut menunjukkan bahwa IPM
Kabupaten  Cilacap  berada  pada  kelompok wilayah dengan pembangunan manusia “sedang” di Provinsi Jawa Tengah.
3. Pemetaan
Dalam pemetaan, data berformat shape file (*.shp) berisi koordinat wilayah daerah kabupaten  dan  kota  di  Jawa  Tengah, API  Key Google Fusion Table dan API Key Google Maps yang  digunakan  untuk  menampilkan  peta  pada halaman aplikasi.
Untuk  menampilkan  peta  pada  halaman aplikasi,  peneliti  menggunakan JavaScrip t. Untuk menampilkan polygon wilayah tiap daerah
di  halaman  peta,  dilakukan  konversi  file  *.shp yang  sudah  ada  ke  file  *.kml.  Hal  ini  dilakukan karena pada Fusion Table , data yang digunakan adalah  *.kml,  file  tersebut  akan  di  upload  ke database Fusion Table .
Selanjutnya  dilakukan  edit  pada rows Fusion Table, dengan penambahan kolom kode, ini  dilakukan  agar  dapat  sinkron  dengan database MySQL .

## Gambar 11 Halaman edit Column Google Fusion Table
Setelah dilakukan penambahan pada Google Fusion Table , dilakukan juga penambahan  kolom  id_wilayah  pada  database MySQL , kolom  berisi sama dengan kolom kode pada Google  Fusion  Table agar  data  pada MySQL dapat di tampilkan pada peta. Penulisan program menggunakan javascript dan PHP  dan API  Key  Google  Fusion  Table agar  polygon wilayah  daerah  kabupaten  dan  kota  dapat tampil.  Dilakukan  juga  range  data  agar  dapat menampilkan warna yang di range pada wilayah daerah kabupaten dan kota, seperti terlihat pada Gambar 12.

## Gambar 12 Halaman Hasil Pemetaan

## V. PENUTUP
5.1 Kesimpulan Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  sebagai berikut:
: 2620-7532
1. Untuk mencari hasil peramalan indikator IPM maupun  peramalan  IPM  yang  akurat  dilakukan dengan  mencari  nilai  alpha  terbaik  dengan melihat  MSE  dan  MAPE  yang  terkecil  dengan membandingkan nilai alpha dari hasil ramalan. Hasil  peramalan  IPM  Kabupaten  Cilacap  yang diperoleh  yaitu  69,3612  dengan  nilai  alpha  0,9, hasil  tersebut  menunujukkan  bahwa  IPM Kabupaten  Cilacap  berada  pada  kelompok wilayah dengan IPM “sedang”.
2.  Hasil  dari  perhitungan  manual  maupun perhitungan  aplikasi  dengan  metode double exponential  smoothing menghasilkan  nilai  MSE sebesar 0,1578 dan nilai MAPE sebesar 0,4894. Nilai MAPE dan MSE yang dihasilkan termasuk nilai  MSE  dan  MAPE  yang  kecil  karena  nilai MSE  mendekati  0  dan  MAPE  kurang  dari  10, sehingga  metode  ini  cocok  digunakan  untuk peramalan IPM.
3.  Aplikasi  yang  dibuat  dengan  bahasa pemrograman PHP dan JavaScript menghasilkan  informasi  peramalan  indikator IPM  dan  peramalan  IPM.  Hasil  peramalan  IPM dapat  di  tampilkan  dalam  bentuk  peta  per masing-masing  kabupaten  dan  kota  di  Jawa Tengah  dengan  menggunakan  fasilitas Google Fusion Table dan Google Maps API.

## 5.2 Saran
1.  Agar  hasil  peramalan  lebih  akurat,  aplikasi sebaiknya menghitung peramalan dengan menggunakan  metode  lain  seperti ARIMA, Triple Exponential atau Moving Average 2.  Dalam  menentukan  nilai  alpha  terbaik  dapat dilakukan secara otomatis dalam pengembangan aplikasi.
3.  Pemetaan  dapat  dikembangkan  lagi  dengan memilah  dan  memberi  tanda  di  wilayah  yang telah  di  lakukan  peramalan,  dengan  melakukan range data hasil IPM Peramalan secara manual.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  A.  Rezwari,  2015,  Simulasi  Peramalan Tingkat  Indeks  Pembangunan  Manusia  Di Provinsi  Jawa  Tengah  Dengan  Metode Exponential Smoothing Menggunakan Microsoft Visual Basic 6.0,
http://lib.unnes.ac.id/21755/ ,  diakses  tgl  21 Juni 2017.
[2]   N.  S.  Maedja,  2014,  Peramalan  Produksi Daging Berbasis Sistem Informasi Geografis Di Provinsi Gorontalo,
http://eprints.ung.ac.id/4579/ , diakses tgl 18 Juni 2017.
[3]   E.  N.  Putri,  2016,  Prediksi  Harga  Sembako Menggunakan  Metode  Duoble  Exponential Smoothing (DES) Di Kota Surakarta, Jurnal STMIK Sinar Nusantara [4]  Z. Peng, 2015, Research on Industrialization  of  Electric  Vehicles  with  its Demand Forecast Using Exponential Smoothing Method, http://www.jiem.org /index.php/jiem/article/vie
[5]   Badan  Pusat  Statistik,  2015, Booklet  IPM Metode  Baru ,  Badan  Pusat  Statistik, Jakarta.
[6]   N.  Djalal  and  H.  Usman,  2004, Teknik
Pengambilan Keputusan , Grasindo, Jakarta.
[7]   D.  Siagian  and  S.  Usman,  2000, Metode Statistika  Untuk  Bisnis  Dan  Ekonomi , Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
[8]   H.  I.  Gitosudarmo  and  M.  Najmudin,  2000,
Teknik Proyeksi Bisnis , BPFE-UGM, Yogyakarta.
[9]   S. Makridaksi, S. C. Wheelwright  and V. E. McGreen,  1999, Metode  Dan  Aplikasi Peramalan,  Jilid  I ,  Bina  Rupa  Aksara,
Jakarta.
[10] Supono and V. Putratama, 2016, Pemrograman  Web  dengan  Menggunakan PHP dan Freamwork
Codeigniter,
Deepublish, Yogyakarta [11] B.  H.  Sirenden  and  E.  Laekha,  2012, Buat Sendiri  Aplikasi  Petamu  Menggunakan Codelgniter  Dan  Google  Maps  API ,  Andi
Publisher, Yogyakarta. [12] Departemen
Kehutanan,
2017,
http://appgis.dephut.go.id/appgis/kml.aspx , diakses tgl 9 Juni 2017.
[13] M.  R.  Nahado,  2015, Bumbu  Bumbu Membuat  Website:  Cara  Membuat  Website Cantik dan Mudah .
[14] H. Gonzalez, Halevy Alon, C. S. Jensen, A.  Langen,  J.  Madhavan,  R.  Shapley  and W.  Shen,  2010, Google  Fusion  Tables:
Data
Management,
Integration and
Collaboration in the Cloud .
[15]  E.  Herjanto,  2008, Manajemen  Operasi (Edisi 3) , Grasindo, Jakarta.
[16] M. Salahuddin and R. A. S, 2013, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan
Berorientasi  Objek ,  Informatika  Bandung,
Bandung.