e-ISSN 2540-9840 p-ISSN 1412-3770
Accredited by Ministry of Education, Culture,                                    DOI: https://doi.org/10.35799/jis.v23i2.48886
Research and Technology No: 105/E/KPT/2022         Available online at https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/index.php/jis

## Prediksi Jumlah Penumpang Kapal Laut di Pelabuhan Tagulandang Dengan Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing (TES)
Morisa Martha Kasawehi 1) , Djoni Hatidja 2*) , Yohanes Andreas Robert Langi 3)
1,2,3) Program Studi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sam Ratulangi, Manado, Indonesia
*) Corresponding author: dhatidja@unsrat.ac.id

## ABSTRAK
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  memprediksi  jumlah  penumpang  kapal  laut  di  Pelabuhan Tagulandang.  Data  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  diambil  dari  Kantor Kesyahbandaran Pelabuhan Ulu Siau Kelas III Wilayah Kerja Tagulandang. Selain itu, data yang digunakan adalah jumlah penumpang keberangkatan dari Pelabuhan Tagulandang dari Januari 2018 sampai Desember 2022. Metode analisis yang digunakan yaitu metode  TES yang terdiri dari dua model yaitu model aditif dan model multiplikatif. Setelah dilakukan analisis,  diperoleh  prediksi  jumlah  penumpang  keberangkatan  akan  mengalami  kenaikan pada bulan Januari dan Desember tahun 2023. Berdasarkan hasil prediksi jumlah penumpang paling banyak adalah pada bulan Desember 2023, yaitu sebesar 1354 orang yang diprediksi jumlah  penumpang  meningkat  dari  tahun  sebelumnya.  Sedangkan  prediksi  jumlah penumpang  paling  sedikit  adalah  pada  bulan  April  2023,  yaitu  sebesar  588  orang  yang diprediksi jumlah penumpang meningkat dari tahun sebelumnya. Model terbaik berdasarkan nilai ketepatan model peramalan adalah model multipikatif dengan nilai MAPE 11.601%.
Kata kunci: Model multiplikatif; pelabuhan Tagulandang; triple exponential smoothing

## Prediction the Number of Ship Passengers in Ports Tagulandang Using the Triple Exponential Smoothing (TES) Method

## ABSTRACT
The purpose of this study is to predict the number of ship passengers at Tagulandang Port. The data in this study are secondary data taken from Class III Ulu Siau Harbor Master Office in the Tagulandang Working Area. In addition, the data used is the number of passengers departing  from  Tagulandang  Port  from  January  2018  to  December  2022.  The  analysis method used is the TES method which consists of two models, namely the additive model and  the  multiplicative  model.  After  analysis,  it  is  predicted  that  the  number  of  departing passengers will increase in January and December 2023. Based on the prediction results, the most  number  of  passengers  will  be  in  December  2023,  which  is  1354  people,  which  is predicted  to  increase  the  number  of  passengers  from  the  previous  year.  Meanwhile,  the prediction for the least number of passengers is in April 2023, namely 588 people, which is predicted  to  increase  from  the  previous  year.  The  best  model  based  on  the  value  of  the accuracy  of  the  forecasting  model  is  the  multiplicative  model  with  a  MAPE  value  of 11.601%.
Keywords : Multipli cative model; Tagulandang port; triple exponential smoothing
(Article History:  Received 22-06-2023; Accepted 06-09-2023; Published 19-10-2023)

## PENDAHULUAN
Salah satu pelabuhan laut yang ada di Indonesia yaitu Pelabuhan Tagulandang, yang berada di Provinsi Sulawesi Utara (SULUT), Kabupaten Kepulauan Siau Tagulandang Biaro (SITARO).  Masyarakat  Tagulandang  menggunakan  transportasi  kapal  laut  untuk berpergian, terutama ke luar pulau seperti ke Manado, Siau, Biaro ataupun Tahuna, untuk itu  sangat  penting  melakukan  prediksi  atau  peramalan  jumlah  penumpang  keberangkatan kapal laut.
Data penumpang keberangkatan menunjukkan adanya pola data tren dan musiman sehingga  untuk  memprediksi  jumlah  penumpang  keberangkatan  menggunakan  salah  satu metode exponential  smoothing yaitu  metode triple  exponential  smoothing. Metode exponential smoothing adalah teknik peramalan menggunakan nilai rata-rata dari banyaknya nilai beberapa tahun untuk memprediksi nilai di masa yang akan datang (Biri et al., 2013; Febriyanti & Rifai, 2022;Putro et al., 2018).
Adapun beberapa penelitian yang menggunakan metode triple exponential smoothing yaitu,  Permalan  Jumlah  Penjualan  Kripik  di  Snack  Center  menggunakan  Metode Triple Exponential  Smoothing (Afiyah  &  Aqromi,  2022) . Penelitian  ini  hanya  menggunakan parameter  nilai  alpha  (α)  namun  tidak  menggunakan  parameter 𝛽 dan 𝛾 ,  serta  tidak menentukan model aditif dan model multiplikatif.  Sistem Peramalan Jumlah Penumpang Kapal  Laut  di  Pelabuhan  Tanjung  Perak  Menggunakan Triple  Exponential  Smoothing Berbasis  Android  (Andini  &  Sunyoto,  2018)  dimana  hasilnya  menunjukkan  terdapat ketidaksesuaian  hasil  peramalan  dengan  hanya  menggunakan  satu  parameter  saja. Peramalan  Jumlah  Kunjungan  Wisatawan  Menggunakan Triple  Exponential  Smoothing (Darma et al., 2020).  Penerapan Triple Exponential Smothing dalam meramalkan laju inflasi bulanan Provinsi Aceh Tahun 2019-2020 (Fitria & Anwar, 2020), pada penelitian ini tidak menggunakan model aditif dan model multiplikatif.
Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya, maka penelitian ini difokuskan pada dua indikator ketepatan peramalan yaitu RMSE dan MAPE, yaitu menentukan model aditif dan model multiplikatif dari metode triple exponential smoothing serta menentukan parameter 𝛼, 𝛽 𝑑𝑎𝑛 𝛾 secara trial  and  error. Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  memprediksi  jumlah penumpang keberangkatan kapal laut di Pelabuhan Tagulandang.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan mulai dari bulan Oktober 2022 sampai Januari 2023.  Lokasi penelitian  yaitu  Kantor  Kesyahbandaran  Pelabuhan  Ulu  Siau  Kelas  III  Wilayah  Kerja Tagulandang.  Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan adalah  data  sekunder  sebanyak  60 data, yang terbagi menjadi dua kategori data sebelum dilakukannya analisis yaitu data dari Januari 2018 sampai Desember 2021 merupakan data training. Sedangkan data dari Januari 2022 sampai Desember 2022 merupakan data uji.
Memprediksi  jumlah  penumpang  kapal  laut  di  Pelabuhan  Laut  Tagulandang  pada penelitian  ini  menggunakan  salah  satu  metode exponential  smoothing yaitu, Triple Exponential  Smoothing yang  dikenal  juga  dengan  metode Holt-Winters (Holt-Winters Exponential  Smoothing).  Peramalan  merupakan  salah  satu  cara  untuk  memprediksi  suatu peristiwa di masa yang akan datang, dengan mempertimbangkan data yang diperoleh di masa lalu (Yusuf & Anjasari, 2018).
Peramalan  dengan  menggunakan  metode Triple  Exponential  Smoothing akan menghasilkan ramalan yang cukup stabil meskipun jumlah periode ramalan ditambah (Fitria &  Anwar,  2020).  Pada  penelitian  ini,  jumlah  penumpang  kapal  laut  yang  akan  diprediksi adalah  jumlah  keberangkatan  penumpang  dari  Pelabuhan  Laut  Tagulandang  yang diasumsikan tidak terdapat penumpang ilegal.
Pada metode ini diperlukan nilai inisialisasi untuk pemulusan 𝑆 𝑡 dan indeks musiman 𝐼 𝑡 ,  untuk  mendapatkan  estimasi  nilai  inisialisasi  dari  indeks  musiman,  maka  diperlukan setidaknya data selama satu musiman (Setiawan et al., 2019; Napitupulu & Iskandar, 2022; Andrian  et  al.,  2020).  Nilai  insialisasi  konstanta  pemulusan  awal  didapatkan  dengan menggunakan nilai rata-rata musiman pertama seperti pada persamaan di bawah ini:
𝑆 𝐿 = 1 𝐿 (𝑍 1 + 𝑍 2 + ⋯ + 𝑍 𝐿 ) (1)
untuk  menginisialisasi  tren,  digunakan  data  lengkap  selama  dua  musiman  seperti  pada persamaan di bawah ini:
𝑏 𝐿 = 1 𝐿 ( 𝑍 𝐿+1 −𝑍 1 𝐿 + 𝑍 𝐿+2 −𝑍 2 𝐿 + ⋯ + 𝑍 𝐿+𝐿 −𝑍 𝐿 𝐿 ) (2)
setelah itu didapatkan nilai inisialisasi indeks musiman untuk model aditif:
𝐼 𝑖 =   𝑍 𝑖 − 𝑆 𝐿 (3) untuk model multiplikatif :
𝐼 𝑖 = 𝑍 𝑖 𝑆 𝐿 (4)
terdapat dua jenis model pada model Winters yaitu sebagai berikut:
1. Model Aditif
Berikut ini persamaan untuk menghitung pemulusan dengan menggunakan model aditif (Setiawan et al ., 2019; Hamidah et al ., 2017):
𝑆 𝑡 = 𝛼 ( 𝑍 𝑡 − 𝐼 𝑡−𝐿 ) + (1- 𝛼 ) ( 𝑆 𝑡−1 +  𝑏 𝑡−1 ) (5) 𝑏 𝑡 =  𝛾(𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 − 𝛾)𝑏 𝑡−1 (6) 𝐼 𝑡 =  𝛽(𝑍 𝑡 − 𝑆 𝑡 ) + (1 − 𝛽)𝐼 𝑡−𝐿 (7)
𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑆 𝑡 + 𝑚𝑏 𝑡 + 𝐼 𝑡−𝐿+𝑚 (8)
2. Model multiplikatif
Berikut  ini  persamaan  untuk  menghitung  pemulusan  dengan  menggunakan  model multiplikatif (Setiawan et al., 2019) :
𝑆 𝑡 =  𝛼 𝑍 𝑡 𝐼 𝑡−𝐿 + (1- 𝛼 ) ( 𝑆 𝑡−1 +   𝑏 𝑡−1 ) (9) 𝑏 𝑡 = 𝛾(𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 − 𝛾)𝑏 𝑡−1 (10) 𝐼 𝑡 = 𝛽 𝑍 𝑡 𝑆 𝑡 + (1 − 𝛽)𝐼 𝑡−𝐿 (11)
𝐹 𝑡+𝑚 = (𝑆 𝑡 + 𝑚𝑏 𝑡 )𝐼 𝑡−𝐿+𝑚 (12)
Dimana:
𝐹 𝑡+𝑚 = nilai peramalan untuk n periode ke depan 𝑆 𝑡 = nilai exponential smoothing pada waktu ke-t 𝛼 = konstanta smoothing untuk data asli 𝑏 𝑡 = nilai smoothing tren pada waktu ke-t 𝛽 = konstanta smoothing musiman 𝐼 𝑡 = nilai smoothing musiman pada waktu ke-t 𝛾 = konstanta smoothing tren 𝑍 𝑡 = data aktual pada waktu ke-t
𝑚 = jumlah periode ke depan yang akan diramalkan
𝐿 = panjang musiman 𝑡 = indeks waktu, t=1,2,…,n

## Analisis Data
Adapun  Langkah-langkah  dalam  menganalisis  data  yang  akan  dilakukan  pada penelitian yaitu sebagai berikut:
1. Membuat plot data time series
2. Menetukan nilai awal level, tren, dan musiman.
3. Menentukan bobot parameter 𝛼, 𝛽, dan 𝛾 secara subjektif ( trial and error) atau dengan meminimalkan nilai kesalahan dari nilai estimasi parameter.
4. Memilih kombinasi 𝛼, 𝛽, dan 𝛾 dari nilai RMSE terkecil
5. Menentukan model aditif
6. Menentukan model multiplikatif
7. Memilih  model  terbaik  dengan  melihat  nilai  MAPE  terkecil  dari  model  aditif  dan multiplikatif
8. Menghitung nilai ramalan untuk n periode kedepan

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  yaitu  jumlah  penumpang  keberangkatan  di Pelabuhan Tagulandang yang diasumsikan tidak terdapat penumpang illegal pada periode waktu dari Januari 2018 sampai Desember 2022. Data yang dianalisa adalah data sekunder yang diperoleh dari Kantor Kesyahbandaran Pelabuhan Ulu Siau Kelas III Wilayah Kerja Tagulandang sebanyak 60 data.
Data penumpang keberangkatan yang diambil merupakan jumlah penumpang pada setiap  bulannya,  dari  bulan  Januari  sampai  bulan  Desember.  Jumlah  penumpang keberangkatan paling sedikit yaitu pada bulan April 2018 sebesar 425 orang, dan penumpang paling banyak yaitu pada bulan Desember 2021 sebesar 1470 orang.
Berdasarkan  Gambar  1,  dapat  diketahui  bahwa  pada  setiap  tahunnya  jumlah penumpang keberangkan di Pelabuhan Tagulandang mempunyai jumlah penumpang rata- rata  yang  fluktuatif.  Selain  itu,  data  mengandung  pola  data  musiman  yang  terjadi peningkatan atau kenaikan jumlah penumpang pada waktu tertentu yaitu pada bulan Januari dan Desember.

## Penentuan Nilai Inisialisasi
Dalam  melakukan  suatu  prediksi  dengan  menggunkan  metode Triple  Exponential Smoothing ini,  tahap  awalnya  yaitu  dengan  melakukan  proses  inisialisasi  atau  penentuan nilai awal terlebih dahulu. Pada tahap ini terdapat nilai awal pemulusan eksponensial, tren dan  musiman  untuk  jumlah  penumpang  keberangkatan  di  Pelabuhan  Tagulandang,  untuk menentukan nilai inisialisasi dari nilai awal musiman, diperlukan data lengkap setidaknya satu musim (Setiawan et al., 2019) , (Rahmadani et al., 2018) . Berikut ini proses inisialisasi dari Januari 2018 sampai Desember 2022, dengan panjang musiman L=12, maka:

## Plot Deret Waktu
Gambar 1. Plot Jumlah Penumpang Keberangkatan di Pelabuhan Tagulandang
a. Nilai awal smooting level
𝑆 𝐿 = ( 1 𝐿 ) (𝑍 1 + 𝑍 2 + 𝑍 3 + ⋯ + 𝑍 𝐿 )
𝑆 12 = 811.166667
b. Nilai awal smooting tren
𝑏 𝐿 = ( 1 𝐿 ) ( 𝑍 𝐿+1 −𝑍 1 𝐿 + 𝑍 𝐿+2 −𝑍 2 𝐿 + 𝑍 𝐿+3 −𝑍 3 𝐿 + ⋯ + 𝑍 𝐿+𝐿 −𝑍 𝐿 𝐿 )
𝑏 12 = −3.868056
Jadi, nilai awal smoothing pola tren adalah 𝑏 12 = −3.868056
c. Nilai awal smooting musiman
Tabel 2 menyajikan nilai awal smoothing musiman dari model aditif dan multiplikatif:
Tabel 2. Nilai Awal Smoothing Musiman
𝑰 𝒊 𝒁 𝒊 Aditif (𝒁 𝒊 − 𝑺 𝑳 ) Multiplikatif ( 𝒁 𝒊 𝑺 𝑳 ) 𝐼 1 870 58.833 1.073 𝐼 2 645 -166.167 0.795 𝐼 3 658 -153.167 0.811 𝐼 4 425 -386.167 0.524 𝐼 5 714 -97.167 0.88 𝐼 6 830 18.833 1.023 𝐼 7 767 -44.167 0.946 𝐼 8 940 128.833 1.159 𝐼 9 875 63.833 1.079 𝐼 10 826 14.833 1.018 𝐼 11 1044 232.833 1.287 𝐼 12 1140 328.833 1.405

## Nilai Parameter 𝜶, 𝜷 𝒅𝒂𝒏 𝜸
Menentukan  nilai  parameter Triple  Exponential  Smoothing dengan  mencari  nilai pembobot  parameter 𝛼, 𝛽 𝑑𝑎𝑛 𝛾 .  Parameter 𝛼, 𝛽 𝑑𝑎𝑛 𝛾 bernilai  kostanta  yang  nilainya
diantara 0 dan 1, serta ditentukan secara trial and error atau dengan meminimalkan nilai kesalahan dari nilai estimasi parameter tersebut (Sahli & Susanti, 2013), (Nurvianti et al., 2019).  Berikut  ini trial  and  error nilai  parameter 𝛼, 𝛽 𝑑𝑎𝑛 𝛾 untuk Triple  Exponential Smoothing model aditif dan model multiplikatif. Tabel 3 menunjukkan bahwa nilai RMSE terkecil  pada  model  aditif  yaitu  167.4.    Nilai  RMSE  terkecil  terjadi  pada  ombinasi  nilai 𝛼, 𝛽 𝑑𝑎𝑛 𝛾 masing-masing sebesar 0.003, 0.47 dan 1.  Sedangkan pada model multiplikatif, pada nilai 𝛼, 𝛽 𝑑𝑎𝑛 𝛾 sebesar 0.04, 1 dan 0.2,  memperoleh nilai RMSE terkecil sebesar 166.99 (Tabel 4, Tabel 5).
Tabel 3. Kombinasi Parameter untuk Model Aditif α β γ RMSE 0.02 0.34 0.05 171.2 0.02 0.32 0.12 171.7 0.6 0.7 0 194.9 0.2 1 0 183.9 0.08 1 0.06 195.7 0.5 1 0.1 198.9 0.25 1 0.001 185.5 0.003 0.47 1 167.4 0.24 0.65 0.13 199.5 0 1 1 176.5 Tabel 4. Kombinasi Parameter untuk Model Multiplikatif α β γ RMSE 0.005 0.47 0.002 190.81 0.005 0.25 0.2 181.2 0.003 0.51 0.006 194.22 0.004 0.45 0.16 178 0.14 0.009 0.17 195.56 0.04 1 0.2 166.99 0.009 0.27 0.17 176.97 0.003 0.5 0.57 168.18 0.56 0.25 0.31 181.65 0.007 0.35 0.2 173.99
Berikut  ini  nilai  parameter 𝛼, 𝛽 𝑑𝑎𝑛 𝛾 untuk triple  exponential  smoothing model aditif dan model multiplikatif dengan nilai RMSE terkecil tersaji pada Tabel 5
.
Tabel 5. Nilai Parameter 𝛼, 𝛽 𝑑𝑎𝑛 𝛾 α β γ RMSE Aditif 0.003 0.47 1 167.4 Multiplikatif 0.004 1 0.2 166.9

## Model Aditif dan Model Multiplikatif

## 1) Model Aditif
Setelah  memperoleh  nilai  parameter 𝛼, 𝛽 𝑑𝑎𝑛 𝛾 yang  menyebabkan  nilai  RMSE terkecil, selanjutnya dilakukan perhitungan model aditif dan model multiplikatif.
Dengan t = 13, 𝛼 = 0.003 𝛽 = 0.47 𝑑𝑎𝑛 𝛾 = 1, maka:
𝑆 𝑡 = 𝛼 ( 𝑍 𝑡 − 𝐼 𝑡−𝐿 ) + (1- 𝛼 ) ( 𝑆 𝑡−1 +   𝑏 𝑡−1 )
𝑆 13 = 808.701
𝑏 𝑡 =  𝛾(𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 − 𝛾)𝑏 𝑡−1 𝑏 13 = −2.466
𝐼 𝑡 =  𝛽(𝑍 𝑡 − 𝑆 𝑡 ) + (1 − 𝛽)𝐼 𝑡−𝐿 𝐼 13 = 251.323
𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑆 12 + 𝑚𝑏 𝑡 + 𝐼 𝑡−𝐿+𝑚 𝐹 12+1 = 866.132
2) Model Multiplikatif
Dengan t=13, 𝛼 = 0.004 𝛽 = 1 𝑑𝑎𝑛 𝛾 = 0.2, maka:
𝑆 𝑡 =  𝛼 𝑍 𝑡 𝐼 𝑡−𝐿 + (1- 𝛼 ) ( 𝑆 𝑡−1 +  𝑏 𝑡−1 )
𝑆 13 =   808.889
𝑏 𝑡 = 𝛾(𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 − 𝛾)𝑏 𝑡−1 𝑏 13 = −3.55
𝐼 𝑡 = 𝛽 𝑍 𝑡 𝑆 𝑡 + (1 − 𝛽)𝐼 𝑡−𝐿
𝐼 13 = 1.575
𝐹 𝑡+𝑚 = (𝑆 𝑡 + 𝑚𝑏 𝑡 )𝐼 𝑡−𝐿+𝑚
𝐹 12+1 = (𝑆 12 + 1. 𝑏 12 )𝐼 12−12+1 = 866
Ketepatan Model Peramalan
Tabel 6. Nilai Akurasi Prediksi
MAPE Aditif 13.429% Multiplikatif 11.601%
Dari Tabel 6 dapat dilihat hasil nilai akurasi prediksi pada model aditif dan model multiplikatif, yang dicari berdasarkan data uji dimana dapat diambil kesimpulan yaitu data jumlah  penumpang  kapal  laut  di  Pelabuhan  Tagulandang  pada  tahun  2018-2022  dengan metode triple  exponential  smoothing model  multiplikatif  memiliki  estimasi  nilai  terkecil yaitu  dengan  nilai  MAPE= 11.601% dimana  nilai  MAPE  dengan range 10%-20%  berarti model peramalan baik untuk digunakan. Maka untuk melakukan prediksi pada Januari 2023
sampai  Desember  2023  dapat  menggunakan  metode triple  exponential  smoothing model multiplikatif.

## Hasil Prediksi Jumlah Penumpang
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan untuk data jumlah penumpang kapal laut di Pelabuhan Tagulandang pada tahun 2018-2022, menggunakan metode triple exponential smoothing (TES) memiliki hasil perhitungan untuk model multiplikatif menghasilkan nilai MAPE yang lebih kecil, yang artinya model baik digunakan untuk peramalan. Selanjurnya dengan bantuan Microsoft Excel, akan dilakukan prediksi jumlah penumpang kapal laut di Pelabuhan  Tagulandang  untuk  tahun  2023,  menggunakan  metode triple  exponential smoothing model  multiplikatif,  berikut  ini  tabel  hasil  prediksi  jumlah  penumpang  untuk periode Januari 2023 – Desember 2023:
Tabel 7. Hasil Prediksi Jumlah Penumpang
Periode Prediksi Januari 2023 1245 Februari 2023 756 Maret 2023 679 April 2023 588 Mei 2023 759 Juni 2023 771 Juli 2023 763 Agustus 2023 867 September 2023 859 Oktober 2023 889 November 2023 1026 Desember 2023 1354
Berdasarkan  hasil  prediksi,  jumlah  penumpang  keberangkatan  akan  mengalami kenaikan pada bulan Januari 2023 dan Desember 2023. Prediksi jumlah penumpang paling banyak  yaitu  pada  bulan  Desember  2023  sebesar  1354  orang,  atau  diprediksi  jumlah penumpang  meningkat  dari  tahun  sebelumnya.  Faktor  penyebab  kenaikan  jumlah penumpang  yaitu  periode  libur,  dimana  banyak  penumpang  kapal  yang  pulang  kampung, pergi  berlibur  maupun  pergi  berbelanja  ke  kota  Manado.  Sedangkan  jumlah  penumpang paling  sedikit,  yaitu  pada  bulan  April  2023  sebesar  588  orang  atau  diprediksi  jumlah penumpang  menurun  dari  tahun  sebelumnya.  Faktor  penyebab  penurunan  jumlah penumpang yaitu diakibatkan oleh cuaca buruk, sehingga penumpang takut untuk berpergian dan kapal tidak berlayar.

## KESIMPULAN
Prediksi jumlah penumpang paling banyak yaitu pada bulan Desember 2023 sebesar 1354  orang,  kenaikan  jumlah  penumpang  karena  adanya  periode  libur,  dimana  banyak
penumpang  kapal  yang  pulang  kampung,  pergi  berlibur maupun  pergi  berbelanja ke  kota Manado. Sedangkan prediksi jumlah penumpang paling sedikit yaitu pada bulan April 2023 sebesar 588 orang.

## DAFTAR PUSTAKA
Afiyah, S.N., & Aqromi, N.L. (2022). Peramalan Penjualan Jumlah Kripik Di Snack Center Menggunakan  Metode  Triple  Exponential  Smoothing. Jurnal  Kajian  Matematika Dan Aplikasinya (JKMA) , 3 (1), 8–14.
Andini, T.D., & Sunyoto, R.M. (2018). Sistem Peramalan Jumlah  Penumpang Kapal Laut di  Pelabuhan  Tanjung  Perak  Surabaya  Menggunakan  Triple  Eksponensial Smoothing Berbasis Android. POSITIF : Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi , 4 (2), 113-118. https://doi.org/10.31961/positif.v4i2.582
Andrian, F., Martha, S., & Rahmayuda, S. (2020). Sistem peramalan jumlah mahasiswa baru menggunakan metode. Jurnal Komputer dan Aplikasi , 08 (01), 112–121.
Biri,  R.,  Langi,  Y.A.R.,  &  Paendong,  M.S.  (2013).  Penggunaan  Metode  Smoothing Eksponensial  Dalam  Meramal  Pergerakan  Inflasi  Kota  Palu. Jurnal  Ilmiah  Sains , 13 (1), 69–73.
Darma,  I.W.A.S.,  Gunawan,  I.P.E.G.,  &  Sutramiani,  N.P.  (2020).  Peramalan  Jumlah Kunjungan Wisatawan Menggunakan Triple Exponential Smoothing. Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) , 8 (3), 211–221.
Febriyanti,  A.N.,  &  Rifai,  N.A.K.  (2022).  Metode  Triple  Exponential  Smoothing  Holt- Winters untuk Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api di Pulau Jawa. Bandung Conference Series: Statistics , 2 (2), 152–158.
Fitria, V., & Anwar, S. (2020). Penerapan Triple Exponential Smoothing dalam Meramalkan Laju  Inflasi  Bulanan  Provinsi  Aceh  Tahun  2019  –  2020. E-Jurnal  Ekonomi  Dan Bisnis Universitas Udayana , 9 (1), 23–38.
Hamidah, S.N., Salam, N., & Susanti, D.S. (2017). Teknik Peramalan Menggunakan Metode Pemulusan  Eksponensial  Holt-Winters. Jurnal  Matematika  Murni  Dan  Terapan “Epsilon,” 07 (2), 26–33.
Napitupulu,  D.J.,  &  Iskandar,  S.  (2022).  Penerapan  Metode  Holt  –Winters  Exponential Smoothing Aditif Dalam Peramalan Curah Hujan. Karismatika , 8 (1), 11–19.
Nurvianti,  I.,  Setiawan,  B.  D.,  &  Bachtiar,  F.  A.  (2019).  Peramalan  Jumlah  Penumpang Keberangkatan  Kereta  Api  di  DKI  Jakarta  Menggunakan  Metode  Double Exponential  Smoothing  dan  Triple  Exponential  Smoothing. Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 3 (6), 5257–5263.
Putro, B., Furqon, M.T., & Wijoyo, S. H. (2018). Prediksi Jumlah Kebutuhan Pemakaian Air  Menggunakan  Metode  Exponential  Smoothing. Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (11), 4679–4686.
Rahmadani, M. N., Sulistianingsih, E., & Perdana, H. (2018). Peramalan Produksi Kelapa Sawit  Dengan  Metode  Winter’S  Exponential  Smoothing  Dan  Pegels  Exponential Smoothing. Jurnal Simetris , 7 (2), 1–8.
Sahli, M., & Susanti, N. (2013). Penerapan Metode Exponential Smoothing Dalam Sistem Informasi Pengendalian Persediaan Bahan Baku (Studi Kasus Toko Tirta Harum). Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer , 3 (1), 59–69.
Setiawan, D.A., Wahyuningsih, S., & Goejantoro, R. (2019). Peramalan Produksi Kelapa Sawit  Menggunakan  Winter’s  dan  Pegel’s  Exponential  Smoothing  dengan Pemantauan Tracking Signal. Jambura Journal of Mathematics , 2 (1), 1–14.
Yusuf, F.I., & Anjasari, D.H. (2018). Metode Triple Exponential Smoothing Holt Winter untuk peramalan Jumlah Wisatawan Nusantara Di Kabupaten Banyuwangi. Unisda Journal of Mathematics and Computer Science , 4 (2), 1–6.