## OPTIMALISASI STRATEGI PEMASARAN DANA PIHAK KETIGA MELALUI PENDEKATAN TEKNIK PERAMALAN EKSPONENTIAL SMOOTHING DI BANK SYARIAH MANDIRI

## Susianah Mokhtar
Email : susianah@stiem-bongaya.ac.id Manajemen/STIEM Bongaya Jl. Letjen. Pol. A. Mappaoudang No. 28 Makassar
Nur Syamsu
Email : nursyamsu@stiem-bongaya.ac.id Manajemen/STIEM Bongaya
Jl. Letjen. Pol. A. Mappaoudang No. 28 Makassar

## ABSTRAK
Peramalan  merupakan  hal  yang  penting  bagi  Bank  Syariah  untuk  membantu  membuat strategi  di masa  yang  akan datang.  Metode  peramalan yang  tepat  dibutuhkan  untuk mendapatkan hasil  yang  maksimal.  Exponential  Smoothing  dengan Holt’s  method  digunakan  pada  penelitian  ini karena  memiliki  kinerja  yang  baik  dan  nilai  error  yang  kecil.  Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder  jumlah  Dana  Pihak  Ketiga  yang  diperoleh  di  Bank  Syariah  Mandiri.  Tujuan  dari penelitian  ini  untuk  memproyeksikan  nilai  penjualan  yang  diharapkan  untuk  waktu  tertentu  dan memberikan informasi kepada Bank Syariah agar dapat memformulasikan strategi pemasaran yang efektif. Hasil peramalan diperoleh bahwa peramalan jumlah Dana Pihak Ketiga selama satu tahun yaitu  tahun  2020  baik  dari  akad  wadiah  dan  non  profit  sharing  mengalami  peningkatan  dari  data aktual  tahun-tahun  sebelumnya.  Deposito  Non  Profit  Sharing  masih  menjadi  dana  terbesar  yang akan  berada  pada  nilai  Rp.48.630.000.000.000  dengan  probabilitas  95%.  Nilai  akurasi  peramalan pada produk ini sebesar nilai MAPE 2.012141. Untuk Giro Non Profit Sharing dari hasil peramalan merupakan dana terkecil yang akan diperoleh dengan point of forecast Rp. 3.451.101.000.000 dengan nilai akurasi peramalan sebesar nilai MAPE 23.83597
Kata Kunci: Exponential Smoothing, Holt Method, Dana Pihak Ketiga

## ABSTRACT
Forecasting  is  important  for  Islamic  banks  to  help  make  strategies  in  the  future.  The  right forecasting method is needed to get maximum results. Exponential Smoothing with Holts method was used  in  this  study  because  it  has  good  performance  and  a  small  error  value.  This  study  uses secondary data on the amount of third party funds obtained at Bank Syariah Mandiri. The purpose of  this  research  is  to  project  the  expected  sales  value for  a  certain  time and  provide  information  to Islamic  Banks  in  order  to  formulate  an  effective  marketing  strategy.  Forecasting  results  show  that forecasting  the  amount  of  Third  Party  Funds  for  one  year,  namely  2020,  both  from  the  Wadiah contract and non-profit sharing contracts, has increased from the actual data in previous years. Non- Profit Sharing Time Deposits is still the largest fund that will be at a value of IDR 48,630,000,000,000 with a probability of 95%. The value of forecasting accuracy in this product is MAPE 2.012141. For Non-Profit Sharing Current Accounts, the forecasting result is the smallest fund that will be obtained with a point of forecast of Rp. 3,451,101,000,000 with a forecasting accuracy value of 23,83597 MAPE
Keywords: Exponential Smoothing, Holt Method, Third Party Funds

## PENDAHULUAN
Industri  perbankan  syariah  mulai  mengalami  evolusi  yang  awalnya  hanya  sebagai alternatif bagi masyarakat di perbankan menjadi  bagaimana  Bank Syariah menempatkan posisinya  sebagai  pemain  utama  dalam  persaingan  lembaga  keuangan  di  tanah  air. Dinamika kompetisi antara pemain dalam bank syariah itu sendiri dan bank konvensional semakin ketat. Data Statistik Perbankan Syariah yang dipublikasikan Mei 2019 oleh OJK menunjukkan  ada  14  Bank  Umum  Syariah,  20  Unit  Usaha  Syariah  dengan  total  kantor BUS dan UUS yang tersebar di Indonesia sejumlah 2.251 serta Bank Perkreditan Syariah sejumlah 164 (Otoritas Jasa Keuangan, 2019). Dibandingkan dengan bank konvensional, market share perbankan syariah 5.7 % dari total perbankan nasional masih jauh tertinggal.
Pertumbuhan  setiap  bank  sangat  dipengaruhi  oleh  perkembangan  kemampuannya menghimpun dana masyarakat. Besar kecilnya Dana Pihak Ketiga yang berhasil dihimpun sangat  bergantung  pada  manajemen  perbankan  itu  sendiri.  Apabila  DPK  dalam  keadaan stabil  maka  hal  ini  akan  memberikan  tingkat  kepastian  keputusan  dalam  pemberian kredit/pembiayaan  (Ningrum  &  Samrotun,  2019)  (Sapar  Sapar,  Nuraeni  Nonji,  2014). Karena semakin besar DPK maka keputusan pemberian pembiayaan akan semakin tinggi pula  (Wulan  Lestari  Oka,  2015).  PT.  Bank  Syariah  Mandiri  merupakan  salah  satu  bank syariah  terbesar  di  Indonesia  yang  kinerjanya  menjadi  tolak  ukur  penilaian  masyarakat akan kinerja bank syariah di Indonesia. PT Bank Syariah Mandiri sampai triwulan I tahun 2019 memperoleh laba bersih sebesar Rp 135 miliar atau naik 43,26% secara tahunan dari periode  sama  2018  Rp  94,4  miliar.  Pembiayaan  tertinggi  dicatat  oleh  pembiayaan komersial 73,7% menjadi Rp 7,79 triliun dari periode sama 2018 Rp 4,5 triliun dari lima sektor  pembiayaan  yaitu  komersial,  SME,  konsumer,  mikro  dan  hasanah  card  (Assauri, 2015)
Tuntutan  masyarakat  dan  lingkungan  pemasaran  yang  selalu  berubah  menjadikan pemain  yang  kuat  yang  hanya  bisa  bertahan.  Bank  syariah  yang  memiliki  kemampuan dalam melakukan keputusan yang tepat untuk menghadapi persaingan yang bisa menjadi pemenangnya. Forecasting merupakan  salah  satu  cara  mampu  memperkirakan pertumbuhan pasar perbankan syariah.
Peramalan  pertumbuhan  dana  pihak  ketiga  bertujuan  untuk  memproyeksikan  nilai penjualan yang diharapkan untuk waktu tertentu dan memberikan informasi kepada bank syariah agar dapat memformulasikan strategi pemasaran yang efektif .
PT.  Bank  Syariah  Mandiri  (BSM)  merupakan  salah  satu  bank  syariah  terbesar  di Indonesia  sehingga  kinerja  BSM  merupakan  salah  satu  tolak  ukur  penilaian  masyarakat akan kinerja bank syariah yang ada di  Indonesia. DPK sejak 2013 hingga per Desember 2017 yang dihimpun BSM berhasil tumbuh sebesar 11,37% (year on year) atau meningkat sebesar Rp 7,95 triliun dari Rp 69,95 triliun per Desember 2016 menjadi Rp 77,90 triliun pada Desember 2017
Metode  peramalan  untuk  melihat  pertumbuhan  DPK  telah  dilakukan  Ina  Nurmalia Kurniati  dengan  judul  Forecasting  Pertumbuhan  Dana  Pihak  Ketiga  tahun  2015 menggunakan  beberapa  metode: holt  winter  additive  exponential  smoothing , ARIMA , regresi  multivariat ,  dan forecast atas  ekspektasi  dunia  perbankan  yang  terkandung  pada survei  kualitatif.  Berdasarkan  kombinasi forecast yang  dilakukan,  rata-rata  tertimbang dari  kombinasi  forecast  dengan  pendekatan  regresi  menghasilkan  hasil  yang  paling  baik (Kurniati,  2015).  Sementara  Maria  Ulfah  dengan  penelitiannya  Analisa  Perkembangan Aset,  Dana  Pihak  Ketiga  dan  Pembiayaan  Perbankan  Syariah  di  Indonesia  menganalisa dan  memprediksi  aset,  DPK  dan  pembiayaan  menggunakan Autoreggresive  Integrated Moving  Average  (ARIMA) diperoleh  hasil  bahwa  pada  periode  2009.III-2010.IV  jumlah asset,  dana  pihak  ketiga  (DPK),  dan  pembiayaan  perbankan  syariah  tidak  mengalami peningkatan  yang  berarti  dan  cenderung  stabil.  Tingkat  pertumbuhan  asset,  DPK,  dan pembiayaan  pada  periode  tersebut  mengalami  penurunan  (Maria,  2010).  Raditya Sukmana  dan  Mahmud  Iwan  Solihin  dengan  judul Forecasting  Saving  Deposit  in Malaysian Islamic Banking : Comparison Between Artificial Neural Network and ARIMA . Hasilnya menunjukkan bahwa ANN dapat digunakan sebagai alat prediksi alternatif yang menghasilkan kinerja sedikit lebih baik daripada ARIMA (Sukmana R, 2007).
Metode smoothing merupakan  salah  satu  jenis  teknik  yang  digunakan  dalam  analisis time  series  untuk  memberikan  peramalan  jangka  pendek.  Nilai  yang  dihaluskan  ini kemudian  dieksplorasi  untuk  meramal  nilai  masa  depan.  ARIMA  ( Autoregressive Integrated  Moving  Average )  dan  Penghalusan  Eksponential  ( Exponential  Smoothing ) merupakan  metode  penghalusan  yang  digunakan  dalam  melakukan  peramalan. Penggunaan Exponential  Smoothing dengan  metode Holt  Winters digunakan  pada penelitian  ini  karena  metode  ini  sangat  baik  meramalkan  pola  data  yang  berpengaruh musiman dengan unsur trend yang timbul secara bersamaan, metode yang sederhana dan mudah  dimasukkan  ke  dalam  praktek  dan  kompetitif  terhadap  model  peramalan  yang
lebih rumit dan metode ini lebih baik dari metode ARIMA. Ini dibuktikan pada beberapa penelitian terdahulu yang membandingkan peramalan menggunakan metode Exponential Smoothing  Holt  Winters  dan  ARIMA.  Penelitian  yang  dilakukan  Tias  Safitri, Nurkaromah  Dwidayati,  Sugiman  dengan  judul  Perbandingan  Peramalan  Menggunakan Metode Exponential  Smoothing  Holt  Winters dan  ARIMA  menunjukkan  lebih  tepat menggunakan  metode  exponential  smoothing  Holt-Winters  daripada  ARIMA  karena menghasilkan  nilai error lebih  kecil  daripada  nilai error metode  ARIMA  (Tias  Safitri  , Nurkaromah  Dwidayati,  2017)  Perbandingan  Peramalan  Metode  Moving  Average  dan Exponential  Smoothing  Holt  Winter  Untuk  Menentukan  Peramalan  Inflasi  di  Indonesia oleh  Yuseva  Rismawanti,  Moh  Yamin  Darsyah  didapatkan  metode  yang  paling  baik adalah metode exponential smoothing holt winter (Yuseva Rismawanti, 2018)

## METODE PENELITIAN
1. Diagram Alir
Gambar  2  merupakan  tahapan  yang  harus  dilaksanakan  dalam  penelitian  ini.  Secara garis besar terdapat 2 tahap dengan uraian sebagai berikut:
1.1. Tahap persiapan
a.  Studi  literatur  yaitu  Mengumpulkan  danmengkaji  literaturmengenai  peramalan dana pihak ketiga dengan exponential smoothing
b.  Pengumpulan  data  yaitu  Mengumpulkan  data  dana  pihak  ketiga  pada  Bank Syariah Mandiri beserta varibal penelitian yang diperlukan
1.2. Tahap Analisis
a.  Melakukan  Manajemen  dan  Eksplorasi  data  yang  diperoleh  dari  Portal  Website Bank  Mandiri  Syariah  dengan  analisis  deskriptif  berupa  Tabel  maupun  Grafik terhadap semua variabel yang berkaitan dengan dana pihak ketiga.
b.  Melakukan  Analisis  Statistika  Inferensial  berupa  peramalan  kuantitatif  dengan metode peramalan exponential smoothing dengan pengolahan data menggunakan R Studio
c.  Metode  akan  mengeluarkan  nilai Mean  Square  Error  (MSE),  Mean  Absolute Deviation  (MAD),  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE),  dan  Root  Mean Square Error (RMSE) untuk mengukur tingkat akurasi peramalan.

## 2. Jenis dan Sumber Data
Jenis  penelitian  merupakan  penelitian  terapan  dengan  menerapkan  metode peramalan exponential smoothing . Sumber data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder diperoleh dari website PT Bank Mandiri Syariah dari 2017 sampai dengan 2019

## 3. Analisis Data
Analisis  data  dilakukan  untuk  memberikan  interpretasi  baik  secara  deskriptif maupun  secara  inferensial  terhadap  dana  pihak  ketiga  (DPK)  Bank  Mandiri  Syariah menggunakan exponential smoothing dengan metode Holt’s .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil

## 1. Data Dana Pihak Ketiga
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data dana pihak ketiga (DPK) pada Bank  Syariah  Mandiri  periode  tahun  2017-2019.  Data  diperoleh  dari  laporan  keuangan Bank Syariah Mandiri. Data produk dana pihak ketiga dengan akad wadiah dan non profit sharing ditunjukkan pada Tabel 1 :
Tabel 1 Dana Pihak Ketiga Bank Mandiri Syariah
Periode 2017-2019 Bulan Wadiah Non Profit Sharing Giro Tabungan Giro Tabungan Deposito Jan-17 6.096.577 2.579.424 61.268 25.031.891 36.473.336 Feb-17 6.174.982 2.585.812 60.798 25.023.119 36.729.318 Mar-17 7.530.315 2.647.623 77.495 25.176.760 35.603.392 Apr-17 12.453.358 2.655.882 91.841 24.704.780 34.008.191 Mei-17 8.642.361 2.660.932 110.724 24.662.516 34.310.767 Jun-17 8.751.773 2.789.864 278.761 25.006.872 35.472.421 Jul-17 8.542.983 2.850.989 248.617 25.819.477 36.185.807 Ags-17 7.273.917 2.870.785 252.759 25.930.074 36.251.611 Sep-17 8.685.435 2.889.215 257.856 26.103.529 36.814.683 Okt-17 6.970.510 2.966.481 218.063 26.271.338 37.536.934 Nov-17 6.979.850 3.036.609 218.421 26.742.606 37.670.044 Des-17 8.435.776 3.193.558 525.284 28.200.736 37.547.789 Jan-18 8.350.480 3.176.001 300.762 28.056.078 38.389.322 Feb-18 8.473.568 3.159.089 300.843 28.184.049 39.918.089 Mar-18 9.003.749 3.190.692 427.684 28.691.501 41.270.530 Apr-18 8.578.978 3.197.408 459.586 27.928.403 42.155.357 Mei-18 10.075.186 3.293.319 452.661 28.025.681 39.816.010 Jun-18 10.642.088 3.335.423 513.494 28.408.924 39.516.575 Jul-18 8.624.108 3.396.155 502.870 28.966.438 39.847.385 Ags-18 8.483.311 3.423.311 470.375 29.257.422 40.298.853 Sep-18 7.928.988 3.402.430 552.117 29.583.338 40.808.585 Okt-18 7.768.409 3.463.075 520.727 29.870.877 41.210.985 Nov-18 7.844.020 3.550.287 633.753 29.985.015 40.222.899 Des-18 8.704.173 3.751.591 682.242 31.318.420 43.015.417 Jan-19 8.469.652 3.731.625 682.167 31.153.845 42.443.170 Feb-19 8.780.865 3.806.231 702.615 31.109.637 42.210.667
Mar-19 10.266.433 3.858.281 686.007 31.390.520 40.953.525 Apr-19 11.230.181 3.925.077 700.079 31.177.326 39.825.494 Mei-19 10.084.191 4.274.170 867.422 31.589.446 39.098.534 Jun-19 9.948.942 4.230.036 1.140.395 32.100.883 39.934.595 Jul-19 9.165.511 4.348.141 1.105.076 32.344.806 39.941.150 Ags-19 8.991.775 4.378.915 494.776 32.632.297 41.085.943 Sep-19 9.116.519 4.514.458 1.041.525 33.072.715 42.749.100 Okt-19 9.898.888 4.614.763 1.092.687 32.730.617 43.953.328 Nov-19 10.227.741 4.784.514 1.131.830 33.356.435 43.544.134 Des-19 11.510.301 5.126.726 2.969.821 34.673.426 45.529.456

## 2. Deskripsi Data Pembiayaan
Analisis deskriptif memberikan gambaran data jumlah Dana Pihak Ketiga yang terhimpun dari produk baik itu akad wadiah maupun Non Profit Sharing . Pada tabel 2 menunjukkan dekriptif statistiknya sebagai berikut :
Tabel 2 Data Deskriptif Dana Pihak Ketiga Statistics Wadiah Non Profit Sharing Giro Tabungan Giro Tabungan Deposito nobs 36.000000 36.000000  36.000000 36.000000 36.000000 NAs 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Minimum 6.096577 2.579424 0.060798 24.662516 34.008191 Maximum 12.453358 5.126726 2.969821 34.673426 45.529456 1. Quartile 8.245107 2.947164 0.256582 26.229386 37.356371 3. Quartile 9.911402 3.874980 0.689525 31.336445 41.225871 Mean 8.852942 3.490525 0.578706 29.007828 39.509539 Median 8.663898 3.365789 0.498823 28.828969 39.882737 Sum 318.705894  125.658892  20.833401  1044.281797  1422.343396 SE Mean 0.233296 0.113847 0.086364 0.483064 0.470939 LCL Mean 8.379325 3.259403 0.403378 28.027155 38.553481 UCL Mean 9.326558 3.721647 0.754034 29.988500 40.465597 Variance 1.959374 0.466603 0.268514 8.400636 7.984224 Stdev 1.399777 0.683083 0.518183 2.898385 2.825637 Skewness 0.334798 0.588168 2.701341 0.046492 -0.077370 Kurtosis 0.049415 -0.671047 9.899602 -1.254491 -0.796036
Tabel  2  menunjukkan  nilai  rata-rata  jumlah  giro  wadiah  adalah  8.85  yang  artinya jumlah  dana  yang  diperoleh  setiap  bulan  Rp.8.850.000.000.000  Untuk  tabungan  wadiah mean  3.36    yang  artinya  jumlah  dana  yang  diperoleh  setiap  bulannya  Rp.  3.360.000.000. 000  Pada  produk  giro  non  profit  sharing  nilai  rata-rata  adalah  0.57  yang  artinya  jumlah dana  sebesar  Rp.  570.000.000.000  tabungan  nilai  rata-rata  29.00  hal  ini  berarti  rata-rata setiap  bulan  menerima  dana  sebesar  Rp.  29.000.000.000.000  serta  deposito  nilai  rata- ratanya 39.51 yang berarti jumlah dana deposito rata-rata Rp. 39.510.000.000.000
Jumlah dana pihak ketiga yang terkecil dari semua produk dana pihak ketiga yaitu pada  produk  giro  non  profit  sharing  sebesar  0.06  atau  Rp.  60.798.000.000  pada  bulan Februari  2017  sementara  produk  dengan  jumlah  dana  terbesar  pada  deposito  non  profit sharing sebesar Rp. 45.529.456.000.000 pada bulan Desember 2019 dalam kurun waktu 30 bulan.

## Gambar 1 Summary and Plot Series Wadiah
. Gambar 1 menunjukkan grafik pergerakan data series umtuk produk Dana Pihak Ketiga untuk  akad  wadiah.  Jumlah  giro  setiap  bulannya  mengalami  fluktuasi  setiap  bulannya namun  dari  tahun  ke  tahun  mengalami  peningkatan.  Jumlah  giro  paling  banyak  di  tahun 2017. Untuk tabungan pertumbuhannya dari tahun ke tahun meningkat. Secara keseluruhan jumlah giro lebih banyak dibandingkan tabungan.

## Gambar 2 Summary and Plot Series Non Profit Sharing
Gambar  2  menunjukkan  grafik  pergerakan  data  series  umtuk  produk  Dana  Pihak Ketiga  untuk  Non  Profit  Sharing.  Jumlah  giro,  tabungan  dan  deposito  mengalami peningkatan  setiap  tahunnya.  Namun  pertumbuhan  giro  tidak  begitu  signifikan dibandingkan  tabungan  dan  deposito.  Secara  keseluruhan  jumlah  dana  deposito  yang berhasil dihimpun lebih banyak dibandingkan tabungan dan giro.

## 3. Peramalan
Peramalan data kuantitatif dilakukan dengan metode Exponential Smoothing dengan Holt’s method karena memmiliki kinerja yang baik dan dengan nilai error yang kecil. Peramalan
dilakukan  masing-masing  produk  Dana  Pihak  Ketiga  akad  wadiah  dan  akad Non  Profit Sharing

## 3.1 Wadiah
3.1.1 Giro
Peramalan  giro  wadiah  dilakukan  selama  satu  tahun  kedepan.  Gambar  3 menunjukkan  grafik  data  awal  dari  bulan  Januari  2017  sampai  dengan  Desember  2019 dan  hasil  peramalan  dari  bulan  Januari  2020  sampai  dengan  Desember  2020.  Terlihat grafik menunjukan fluktuasi data penjualan namun data peramalan meningkat konstan.

## Gambar 3 Grafik Hasil Forecast Giro Tabel 3 Hasil Forecasting
Tanggal Forecast Lower 95% Upper 95% 01-01-2020 10.09388 7.618378 12.56938 01-02-2020 10.16102 7.685523 12.63653 01-03-2020 10.22817 7.752668 12.70367 01-04-2020 10.29531 7.819813 12.77082 01-05-2020 10.36246 7.886958 12.83796 01-06-2020 10.42960 7.954102 12.90511 01-07-2020 10.49675 8.021246 12.97225 01-08-2020 10.56389 8.088391 13.03940 01-09-2020 10.63104 8.155535 13.10654 01-10-2020 10.69818 8.222678 13.17369 01-11-2020 10.76533 8.289822 13.24084 01-12-2020 10.83247 8.356965 13.30798
Tabel  3  menunjukkan  data  hasil  peramalan  beserta  selang  interval  ramalan  selama  1 tahun kedepan pada tahun 2020. Untuk produk giro wadiah jumlah dana meningkat setiap bulan hingga akhir tahun 2020 dengan selang kepercayaan yang sama. Jumlah dana yang terbesar  diperoleh  Bank  Mandiri  Syariah  di  bulan  Desember  2020  sebesar Rp.10.832.470.000.000

## Tabel 4 Evaluasi Model
Evaluasi ME RMSE MAE MPE MAPE MASE
Model Giro 0.0006562095 1.1908 0.8712414 -1.745262 9.89457 0.9794063
Pada tabel 4 metode perhitungan dengan menggunakan Holt diperoleh nilai akurasi peramalan  sebesar  ME  0.00065,  nilai  RMSE  1.1908,  nilai  MAE  0.8712414,  nilai  MPE, nilai MASE 0.9794063. Nilai MAPE 9.89 % dibawah 10% menunjukkan peramalan sangat baik.
3.1.2 Tabungan

## Gambar 4 Grafik Hasil Forecast Jumlah Tabungan
Gambar  4  menunjukkan  grafik  data  awal  dari  bulan  Januari  2017  sampai  dengan Desember  2019  dan  hasil  peramalan  dari  bulan  Januari  2020  sampai  dengan  Desember 2020

## Tabel 5 Hasil Forecasting
Tanggal Forecast Lower 95% Upper 95% 01-01-2020 5.199536 5.024825 5.374247 01-02-2020 5.344889 5.113078 5.576700 01-03-2020 5.490241 5.197406 5.783076 01-04-2020 5.635593 5.277845 5.993341 01-05-2020 5.780946 5.354515 6.207377 01-06-2020 5.926298 5.427556 6.425040 01-07-2020 6.071650 5.497111 6.646190 01-08-2020 6.217003 5.563310 6.870695 01-09-2020 6.362355 5.626279 7.098431 01-10-2020 6.507707 5.686128 7.329287 01-11-2020 6.653060 5.742961 7.563158 01-12-2020 6.798412 5.796873 7.799950
Tabel 5 menunjukkan data hasil peramalan selama 1 tahun kedepan pada tahun 2020 untuk produk tabungan wadiah meningkat setiap bulan dengan selang kepercayaan yang berbeda-beda.

## Tabel 6 Evaluasi Model
Untuk peramalan selama tahun 2020 menggunakan Holt menghasilkan nilai akurasi peramalan  dengan  nilai  ME  sebesar  0.01915553,  nilai  RMSE  0.08404185,  nilai  MAE 0.0551126, nilai MPE 0.4243763, nilai MAPE 1.51%  menunjukkan peramalan sangat baik karena nilainya dibawah 10 % dan nilai MASE 0.6923192
3.2 Non Profit Sharing
3.2.1 Giro

## Gambar 5 Grafik Hasil Forecast Giro
Gambar  5  merupakan  grafik  hasil  ramalan  pada  giro  dari  bulan  Januari  2020 sampai dengan Desember 2020. Pada tabel 7 memperlihatkan hasil forecast dengan selang kepercayaan yang setiap bulannya cenderung semakin panjang setelah pertengahan tahun . Awal  tahun  2020  hasil  peramalan  menunjukkan  jumlah  pembiayaan  sejumlah Rp.1.468.000.000.000 dan hingga akhir tahun 2020 meningkat sebesar Rp.3.450.000.000.000  Giro  pada  investasi  non  profit  sharing  diprediksi  tumbuh  cukup bagus dibandingkan periode tahun-tahun sebelumnya
Tabel 7 Hasil Forecasting Tanggal Point Forecast Lower 95% Upper 95% 01-01-2020 1.468325 0.7897274 2.146922 01-02-2020 1.648577 0.9631532 2.334001 01-03-2020 1.828830 1.1282890 2.529370 01-04-2020 2.009082 1.2824434 2.735721 01-05-2020 2.189334 1.4236967 2.954972 01-06-2020 2.369587 1.5510482 3.188125 01-07-2020 2.549839 1.6643606 3.435318 01-08-2020 2.730092 1.7641424 3.696041
Evaluasi Model ME RMSE MAE MPE MAPE MASE Tabungan 0.01915553 0.08404185 0.0551126 0.4243763 1.515882 0.6923192
01-09-2020 2.910344 1.8512795 3.969408 01-10-2020 3.090596 1.9268063 4.254386 01-11-2020 3.270849 1.9917541 4.549943 01-12-2020 3.451101 2.0470711 4.855131
Model Holt dalam peramalan giro non profit sharing memiliki nilai akurasi sebesar ME  0.05820911,  RMSE  0.3264284,  nilai  MAE  0.1276647,  MPE  1.030678,  MASE 0.8961829. Nilai MAPE 23.83 % menunjukkan nila peramalan baik karena berada diantara 10% dan 20%.
Tabel 8 Evaluasi Model Evaluasi Model ME RMSE MAE MPE MAPE MASE Giro 0.05820911  0.3264284  0.1276647  1.030678  23.83597  0.8961829

## 3.2.2 Tabungan

## Gambar 6 Grafik Hasil Forecast Jumlah Tabungan
Tabel  9  menunjukkan  data  hasil  peramalan  beserta  selang  interval  ramalan  selama  1 tahun kedepan pada tahun 2020. Untuk tabungan pada non profit sharing meningkat setiap bulan  hingga  akhir  tahun  2020  yang  berada  diantara  selang  kepercayaan  Lo_95  sampai dengan Hi_95 dengan selang kepercayaan yang berbeda-beda. Pada tabel 9 terlihat bahwa setiap bulan rentang selang kepercayaan semakin panjang. Hasil peramalan di awal  tahun 2020 tabungan sebesar Rp. 34.780.000.000.000 dan cenderung meningkat setiap bulannya hingga akhir tahun 2020 sebesar Rp. 37.780.000.000.000
Tabel 9 Hasil Forecast Tanggal Point Forecast Lo 95 Hi 95 01-01-2020 34.78892 33.85307  35.72477
01-02-2020 35.06122 33.82970  36.29275 01-03-2020 35.33352 33.86463  36.80242 01-04-2020 35.60582 33.93287  37.27878 01-05-2020 35.87812 34.02338  37.73287 01-06-2020 36.15042 34.13015  38.17070 01-07-2020 36.42272 34.24945  38.59599 01-08-2020 36.69502 34.37881  39.01123 01-09-2020 36.96732 34.51646  39.41818 01-10-2020 37.23962 34.66110  39.81814 01-11-2020 37.51192 34.81174  40.21210 01-12-2020 37.78422 34.96761  40.60083
Metode Holt untuk  peramalan  dana  pihak  ketiga  pada  tabungan  investasi  non  profit sharing  memiliki  nilai  akurasi  peramalan  sebesar  ME  8.503711e-05,  nilai  RMSE 0.4501757,  nilai  MAE  sebesar  0.3117259,  nilai  MPE  -0.04141026,  nilai  MASE 0.7775803. Nilai MAPE 1.07% menunjukkan hasil peramalan yang akurat

## Tabel  10 Evaluasi Model

## 3.2.1 Deposito
Gambar  11  menunjukkan  grafik  data  awal  dari  bulan  Januari  2017  sampai  dengan Desember  2019  dan  pergerakan  peramalan  dari  bulan  Januari  2020  sampai  dengan Desember 2020
Evaluasi Model ME RMSE MAE MPE MAPE MASE Tabungan 8.503711e-05 0.4501757 0.3117259 -0.04141026 1.075275 0.7775803

## Gambar 7 Grafik Hasil Forecast Deposito
Pada  tabel  11  memperlihatkan  hasil forecast dengan  selang  kepercayaan  yang  setiap bulannya  semakin  panjang.  Awal  tahun  2020  hasil  peramalan  menunjukkan  jumlah pembiayaan  sejumlah  Rp.  45.780.000.000.000  dan  hingga  akhir  tahun  2020  meningkat sebesar Rp. 48.630.000.000.000
Tabel 11 Hasil Forecast Tanggal Point Forecast Lower 95% Upper 95% 01-01-2020 45.78779 43.61874 47.95685 01-02-2020 46.04630 42.97879 49.11380 01-03-2020 46.30481 42.54777 50.06184 01-04-2020 46.56332 42.22488 50.90175 01-05-2020 46.82182 41.97109 51.67256 01-06-2020 47.08033 41.76637 52.39429 01-07-2020 47.33884 41.59883 53.07885 01-08-2020 47.59735 41.46073 53.73397 01-09-2020 47.85585 41.34667 54.36504 01-10-2020 48.11436 41.25274 54.97598 01-11-2020 48.37287 41.17599 55.56975 01-12-2020 48.63138 41.11411 56.14865
Untuk peramalan deposito non profit sharing akurasi  peramalan diperoleh nilai  sebesar ME  0.0003570538,  RMSE  sebesar  1.043388,  nilai  MAE  0.8042609,  nilai  MPE -0.05710537,  nilai  MASE  0.9184423.  Nilai  MAPE  2.01%  menunjukkan  nilai  peramalan yang sangat baik.
Tabel 12 Evaluasi Model Evaluasi Model ME RMSE MAE MPE MAPE MASE Deposito 0.0003570538 1.043388 0.8042609 -0.05710537 2.012141 0.9184423

## 4. Hasil Peramalan dan Implikasinya Terhadap Strategi Pemasaran
Secara  umum  pertumbuhan  dana  pihak  ketiga  berada  pada  kinerja  yang  baik. Kinerja  yang  baik  ini  sejalan  dengan  implementasi  strategi-strategi  yang  dilakukan  oleh Bank  Mandiri  Syariah  yakni  pertumbuhan  bisnis  yang  sehat  dan  sustain,  penyelesaian kualitas  pembiayaan,  peningkatan fee  based  income ,  produktivitas  dan  contribution margin.  Dana  murah  dan  deposito  berbanding  sama  pada  komposisi  dana  pihak  ketiga selama kurun waktu 3 tahun.
Peramalan  dengan  menggunakan Exponential  Smoothing dengan Holt’s  method menunjukkan  Dana  Pihak  Ketiga  baik  akad  wadiah  maupun  dari  non  profit  sharing mengalami  peningkatan  di  tahun  2020  lebih  baik  dari  periode  sebelumnya.  Pertumbuhan Giro Wadiah selama tahun 2020 meningkat dan lebih baik dari tahun sebelumnya. Begitu juga dengan tabungan wadiah pada hasil peramalan. Jumlah dana giro wadiah masih lebih besar dibandingkan tabungan wadiah. Untuk akad non profit sharing dana deposito masih sama seperti  tahun sebelumnya, tetap mendominasi  dibandingkan tabungan dan giro baik pada  akad  wadiah  maupun  non  profit  sharing.  Dana  giro  di  awal  tahun  peramalan  terjadi penurunan  namun  perlahan  tumbuh  setiap  bulannya  selama  tahun  2020.  Keakuratan peramalan yang dilihat dari parameter nilai  ME,  RMSE, MAE, MPE, MAPE  dan MASE rata-rata  menunjukkan  nilai  parameter  rendah  atau  nilai error kecil.  Ini  menunjukkan metode Exponential Smoothing dengan Holts dapat digunakan meramal pertumbuhan dana pihak ketiga pada Bank Syariah Mandiri karena menghasilkan tingkat akurasi yang sangat baik.
Dari  hasil  peramalan  strategi  yang  perlu  dirancang  oleh  Bank  Syariah  Mandiri untuk mempertahankan dan meningkatkan kinerja pertumbuhan Dana Pihak Ketiga
1. Meningkatkan literasi dan inklusi produk-produk Bank Syariah Mandiri
Rendahnya jumlah dana murah yaitu tabungan dan giro disebabkan minimnya literasi masyarakat.  Perbedaan bank syariah dan konvensional memicu terjadinya perbedaan prinsip  yang dianut oleh bank syariah dan konvensional.  Salah satunya ialah tentang pemberian bunga kepada nasabah yang menabung di  bank. Pada bank konvensional, bunga diberikan bank kepada nasabah  sebagai imbal jasa atas pinjaman uang. Namun pada  prinsip  Islam,  bunga  dianggap  sebagai  riba,  sehingga  bank  syariah  tidak membagikan  bunga  kepada  nasabah.  Sebagai  gantinya,  bank  syariah  melakukan
sistem  bagi  hasil  alias  membagi  pendapatan  yang  diperoleh  bank  kepada  para nasabah. Sistem penghitungan ini dinilai cukup rumit oleh sebagian besar masyarakat. Apalagi  terdapat  berbagai  jenis  usaha  yang  dilakukan  oleh  bank  syariah,  dan semuanya   dihitung  dan  dilakukan  berdasarkan  prinsip  Islam  yang  masih  awam  di mata  masyarakat.  Hal  ini  mengakibatkan  bank  syariah  khusunya  produk  pendanaan kurang  diminati  oleh  kebanyakan  orang.  Bank  Syariah  Mandiri  perlu  melakukan literasi
2. Meningkatkan market share dana murah yaitu tabungan dan giro
Data aktual dan hasil peramalan menunjukkan deposito mendominasi komposisi dana pihak  ketiga  di  Bank  Syariah  Mandiri.  Konsekuensi  dari  besarnya  deposito,  BSM mengeluarkan  biaya  dana  yang  besar  dibandingkan  tabungan  dan  giro.  Mandiri Syariah  perlu  meningkatkan  kerjasama  dengan  institusi  dalam  hal  mendongkrak penjualan  dana  murah.  khususnya  pada consumer  banking bukan  hanya  pada commercial dan corporate  banking saja  agar  market  share  tabungan  dan  giro meningkat.
3. Meningkatkan digitalisasi layanan perbankan
Selain  unsur  layanan  mudah,  murah,  cepat  dan  aman,  sisi  spritual  dan  sosial  dari layanan  digital  perlu  dikembangkan  untuk  menjadi  pembeda  dibandingkan  layanan digital  bank  konvensional  seperti  penawaran  berinfaq  disetiap  layanan  transaksi. Jumlah  ATM  khususnya  setor  tunai  yang  masih  sedikit  dan  sulit  ditemukan merupakan  salah  satu  kelemahan  Bank  Syariah  Mandiri.  Untuk  menigkatkan pertumbuhan  DPK,  BSM  perlu  mengoptimalkan  fasilitas  teknologi  informasi. Terobosan teknologi perlu terus dilakukan dalam memudahkan penambahan rekening baru khusunya untuk rekening perorangan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  peramalan  yang  dilakukan,  dana  pihak  ketiga  tumbuh  pada  Tahun 2020 lebih baik daripada tahun-tahun sebelumnya. Metode Exponential Smoothing dengan Holt  Winters  yang  dgunakan  pada  penelitian  ini  menunjukkan  nilai  akurasi  yang  sangat baik. Deposito non profit sharing masih menjadi dana terbesar akan berada pada nilai Rp. 48.630.000.000.000  dengan  probabilitas  95%  yang  berada  dalam  selang  kepercayaan  Rp. 41.114.110.000.000 dan Rp. 56.148.650.000.000 Nilai akurasi peramalan pada produk ini RMSE sebesar 1.043388 dan nilai MAPE 2.01%. Untuk giro non profit sharing dari hasil
peramalan  merupakan  dana  terkecil  yang  akan  diperoleh  dengan point  of  forecast Rp.
3.451.101.000.000 dengan interval kepercayaan Rp. 2.047.071.100.000 dan Rp.4.855.131.000.000 dengan nilai akurasi peramalan sebesar RMSE 0.3264284 dan nilai MAPE 23.83%.
Dengan  hasil  peramalan  yang  akurat,  Bank  Syariah  Mandiri  dapat  menentukan strategi pemasaran yang tepat dalam mempertahankan dan mengembangkan market share Dana Pihak Ketiga
Penelitian  lebih  lanjut  dapat  dilakukan  dengan  menambahkan  variabel  ekonomi lain yang menjadi leading indicator dan menggunakan metode peramalan yang lain dalam memprediksi pertumbuhan DPK.

## DAFTAR PUSTAKA
Aini LF. (2014). Pengaruh Strategi Pemasaran Terhadap Minat Nasabah Memilih Produk Tabunganku  (Studi  di  Bank  Muamalat  Indonesia  Cabang  Serang). Jurnal  Ekonomi
Islam , 5 (1), 1–21. Retrieved from http://www.journal.islamiconomic.or.id/index.php/ijei/article/view/4/4
Assauri,  S.  (2015). Manajemen  Pemasaran .  (Rajagrafindo  Persada,  Ed.)  (Manajemen). Jakarta: Rajagrafindo Persada.
Kurniati,  I.  N.  (2015). Forecasting  Pertumbuhan  Dana  Pihak  Ketiga .  Jakarta.  Retrieved from https://www.bi.go.id/id/publikasi/wp/Pages/WP-Nov-2016-1.aspx
Maesari,  Ibdaisyah,  H.  H.  (2015).  Pengaruh  Strategi  Pemasaran  Produk  Tabungan  Ib Hasanah Dengan Akad Wadiah Terhadap Tingkat Pertumbuhan Jumlah Nasabah Bni Syariah Cabang Bogor. Al-Infaq Jurnal Ekonoimi Islam , 6 (1), 144–200.
Makridakis  S  dan  W,  C.  S.  (1999). Metode  dan  Aplikasi  Peramalan.  Binarupa  Aksara . (Binarupa Aksara, Ed.). Jakarta: Binarupa Aksara.
Maria,  U.  (2010). Analisa  Perkembangan  Asset,  Dana  Pihak  Ketiga  (DPK),  Dan Pembiayaan  Perbankan  Syariah  Di  Indonesia. Universitas  Gunadarma .  Universitas
Gunadarma. Retrieved from
https://www.academia.edu/2342612/Analisa_Perkembangan_Asset_Dana_Pihak_Keti ga_DPK_Dan_Pembiayaan_Perbankan_Syariah_Di_Indonesia
Ningrum,  E.  P.,  &  Samrotun,  Y.  C.  (2019).  NON  PERFORMING  FINANCING  PADA BANK  UMUM  SYARIAH  DI. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan , 5 (2),  75–85. Retrieved from https://journal.stiem.ac.id/index.php/jurep/article/view/422/311
Otoritas  Jasa  Keuangan.  (2019). Statistik  Perbankan  Syariah-  Mei  2019 .  Retrieved  from
https://www.ojk.go.id/id/kanal/syariah/data-dan-statistik/statistik-perbankan- syariah/Pages/Statistik-Perbankan-Syariah---Mei-2019.aspx
R.  Bakri,  U.  Data,    and  N.  A.  (2019).  Aplikasi  Auto  Sales  Forecasting  Berbasis Computational  Intelligence  Website  untuk  Mengoptimalisasi  Manajemen  Strategi Pemasaran  Produk. Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis , 9 (2),  244–251.  Retrieved  from https://doi.org/10.21456/vol9iss2pp244-251
Sapar  Sapar,  Nuraeni  Nonji,  H.  S.  (2014).  PENGARUH  RISIKO  PEMBIAYAAN MUDHARABAH  TERHADAP  PROFITABILITAS  PADA  PT.BANK  SYARIAH MUAMALAT INDONESIA Tbk. Jurnal Ekonomi Pembangunan STIE Muhammadiyah Palopo , 1 (1). Retrieved from
https://journal.stiem.ac.id/index.php/jurep/article/view/18
Shumway,  R.H.,  Stoffer,  D.  .  (2011).  Time  Series  Analysis  and  Its  Applications  with  R Examples. 3nd Springer New York USA .
Sukmana  R,  S.  M.  (2007).  Forecasting  Saving  Deposit  In  Malaysian  Islamic  Banking: Comparison  Between  Artificial  Neural  Network  And  Arima. Jurnal  Ekonomi  Dan
Pembangunan , 8 (2), 154–161. Retrieved from
http://journal.umy.ac.id/index.php/esp/article/view/1517/1563
Tias  Safitri  ,  Nurkaromah  Dwidayati,  S.  (2017).  PERBANDINGAN  PERAMALAN
MENGGUNAKAN  METODE  EXPONENTIAL  SMOOTHING  HOLT-WINTERS DAN  ARIMA. UNNES  Journal  of  Mathematics , 6 (1),  48–58.  Retrieved  from http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm
Wulan Lestari Oka, K. I. dan N. (2015). Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Penilaian 5c Kredit, Dan  Kualitas  Kredit  Terhadap  Keputusan  Pemberian  Kredit  Di  PT  .  Bank Pembangunan Daerah Bali Cabang Singaraja. Ejournal Univ Pendidik Ganesha , 3 (1). Retrieved from https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/S1ak/article/view/5247/3977 Yuseva Rismawanti, M. Y. D. (2018). Perbandingan Peramalan Metode Moving Average dan  Exponential  Smoothing  Holt  Winter  Untuk  Menentukan  Peramalan  Inflasi  di Indonesia. Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Unimus , 1 , 330–335.