## Penerapan Metode Double Moving Average  Untuk Memprediksi Penjualan Tiket Kereta Api

## Demonius Sarumaha
Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia sarumahademonius@yahoo.co.id
Abstrak− Prediksi (Forecasting) dilakukan hampir oleh semua orang, baik itu pemerintah, pengusaha, maupun orang  awam.  Masalah  yang  diramalkan  pun  bervariasi,  seperti  perkiraan  curah  hujan,  kemungkinan  pemenang dalam pemilihan presiden, skor pertandingan, jumlah penjualan ataupun tingkat inflasi. Metode Double Moving Avarage adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi sesuatu hal yang berhubungan dengan deret dan situasi peramalan. Perlu dipahami bahwa Double Moving Avarage sangat baik dalam ramalan. Metode Double  Moving  Avarage  hanya  menggunakan  satu  variabel  sebagai  dasar  untuk  melakukan  prediksi  sehingga dalam  model  ini  tidak  ada  istilah  variabel  bebas  yang  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  variabel  tergantung. Model  ini  menggunakan  nilai-nilai  pada  masa  lampau  dan  sekarang  sebagai  dasar  prediksi.  Oleh  karena  itu, sangat  tepat  untuk  digunakan  dalam  memprediksi.  Peningkatan  jumlah  penjualan  tiket    di  PT.  Kereta  Api Indonesia (Persero) Medan selalu menjadi pembahasan yang tidak pernah dilewatkan oleh pimpinan perusahaan, oleh karena itu prediksi atau peramalan sangat berguna untuk melihat gambaran-gambaran tentang masa depan sehingga  pimpinan  dapat  mengantisipasinya  dengan  kejadian  mendatang.  Misalnya,  perusahaan  dapat memperkirakan berapa jumlah penumpang pada musim lebaran Idul Fitri pada tahun 2019.
Kata Kunci: Prediksi, Tiket, Double Moving Avarage
Abstract− Prediction  (Forecasting)  is  carried  out  by  almost  everyone,  be  it  the  government,  businessmen,  or ordinary  people.  The  predicted  problems  vary,  such  as  the  forecast  of  rainfall,  the  possible  winner  of  the presidential  election,  the  score  of  the  match,  the  number  of  sales  or  the  inflation  rate.  The  Double  Moving Avarage  method  is  a  method  that  can  be  used  to  solve  anything  related  to  the  forecast  series  and  situation.  It should  be  understood  that  Double  Moving  Avarage  is  very  good  at  forecasting.  The  Double  Moving  Avarage method  only  uses  one  variable  as  a  basis  for  making  predictions  so  that  in  this  model  there  is  no  term independent variable used to predict the value of the dependent variable. This model uses past and present values as the basis for prediction. Therefore, it is very appropriate to use in predicting. Increased number of ticket sales at PT. Kereta Api Indonesia (Persero) Medan has always been a discussion that has never been overlooked by company  leaders,  therefore  prediction  or  forecasting  is  very  useful  to  see  pictures  of  the  future  so  that  the leadership can anticipate it with future events. For example, a company can estimate the number of passengers during the Eid al-Fitr season in 2019.
Keywords : Prediction, Ticket, Double Moving Avarage

## 1. PENDAHULUAN
Peramalan  (Forecasting)  didefinisikan  sebagai  alat  atau  teknik  untuk  memprediksi  atau  memperkirakan  suatu nilai  pada  masa  yang  akan  datang  dengan  memperhatikan  data  atau  informasi  yang  relevan,  baik  data  atau informasi  masa  lalu  maupun  data  atau  informasi  saat  ini.  Prediksi  juga  sering  di  lakukan  pada  ramalan  atau prediksi  penjualan  atau  sales  forecasting.  Definisi  dari  ramalan  atau  prediksi  penjualan  berarti  menentukan perkiraan  besarnya  volume  penjualan  pada  waktu  yang  akan  datang.  Prakiran  atau  peramalan  merupakan  seni dan ilmu dalam memprediksikan kejadian yang mungkin dihadapi di masa yang akan datang. Metode peramalan dapat digunakan untuk menganalisis suatu masukan untuk memprediksi keluaran barang masuk dan keluar yang dihasilkan pada masa yang akan datang [1].
Tiket  adalah  dokumen  berbentuk  cetak,  melalui  proses  elektronik,  atau  bentuk  lainnya  yang  merupakan salah satu alat bukti adanya perjanjian angkutan udara antara penumpang dan pengangkut dan hak penumpang untuk  menggunakan  pesawat  udara  atau  diangkut  dengan  pesawat  udara.  Dimana  didalam  tiket  tersebut  berisi rute  perjalanan,  tanggal  keberangkatan  ,  harga  tiket,  dan  data  penumpang  yang  digunakan  untuk  melakukan suatu perjalanan [2].
Selama  ini  dalam  memprediksi  tiket  kereta  api  yang  dibuat  hanya  mengandalkan  perhitungan  manual saja. Sehingga sering terjadi kelebihan dan kekurangan tiket kereta api dan  belum terdapat sistem tertentu yang digunakan  dalam  membantu  memprediksi  jumlah  tiket  kereta  api  pada  setiap  tahunnya.  Sehingga  untuk melakukan perhitungan kedepannya   perlu membuat prediksi jumlah produksi tiket kereta api  agar tiket kereta api tidak kehabisan stok..
Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  yaitu  metode  Double  Moving  Average,  dan  selanjutnya bagian gudang memberikan barang-barang yang diperlukan. Metode Double Moving Average dapat digunakan untuk  menganalisis  suatu  penjualan  tiket  dan  memprediksi  penjualan  tiket  yang  dihasilkan  masa  yang  akan datang yang berflutuasi secara acak, dimana perusahaan memilih menggunakan metode ini pada saat perusahaan memperkirakan akan terjadi kelonjakan permintaan tiket pada bulan yang akan datang [3].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Prediksi
Prediksi atau peramalan (forecasting) adalah  seni dan ilmu untuk memprediksi kejadian di masa mendatang”. Peramalan  atau  prediksi  dalam  dunia  bisnis  dapat  diganti  dengan  istilah  proyeksi.  Kegunaan  dari  peramalan adalah dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan atas pertimbangan apa yang akan terjadi pada waktu keputusan itu dilaksanakan. Apabila peramalan dilakukan kurang tepat, maka keputusan akan kurang baik pula, sehingga diperlukan suatu kemampuan menguasai teknik dan metode secara benar [4].

## 2.2 Penjualan
Pada  hakikatnya  maksud  dari  penjualan  adalah  keberhasilan  suatu  perusahaan  pada  umumnya  dinilai  berhasil dilihat  dari  kemampuannya  dalam  memperoleh  laba.  Dengan  laba  yang  diperoleh,  perusahaan  akan  dapat mengembangkan dan memperluas bidang usahanya. Untuk mencapai tujuan tersebut, perusahaan mengandalkan kegiatannya  dalam  bentuk  penjualan,  semakin  besar  volume  penjualan  semakin  besar  pula  laba  yang  akan diperoleh perusahaan [5].

## 2.3 Tiket
Tiket  adalah  dokumen  berbentuk  cetak,  melalui  proses  elektronik,  atau  bentuk  lainnya  yang  merupakan  salah satu alat bukti adanya perjanjian angkutan udara antara penumpang dan pengangkut dan hak penumpang untuk menggunakan  pesawat  udara  atau  diangkut  dengan  pesawat  udara.  Dimana  didalam  tiket  tersebut  berisi  rute perjalanan,  tanggal  keberangkatan  ,  harga  tiket,  dan  data  penumpang  yang  digunakan  untuk  melakukan  suatu perjalanan [2].

## 2.4 Profile Matching
Double  Moving  Average  adalah  untuk  mempelajari  Statistical  Process  Control  (SPC)  dengan  Double  Moving Average  control  Administrasi  (DMA)  chart.  karakteristik  peta  kendali  rata-rata  Run  Length  (ARL)  yang merupakan  rata-rata  jumlah  sampel  yang  diambil  sebelum  sinyal  tindakan  diberikan.  Rumus  eksplisit  ketika pengamatan adalah barang stock tiket dan penjualan tiket disajikan. Formula ini mudah diterapkan dan berguna untuk praktisi. Selain itu, perbandingan kinerja DMA. Metode Double Moving Average merupakan metode yang digunakan untuk meramalkan permintaan yang melonjak. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa Metode Double  Moving  Average  ini  lebih  cocok  digunakan  untuk  menganalis  Volume  permintaan  akan  datang  yang berfluktuasi secara acak, dimana perusahaan memilih menggunakan metode Metode Double Moving Average ini pada saat perusahaan memperkirakan akan terjadinya kelonjakan permintaan bulan yang akan datang [6]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
PT.  Kereta  Api  Indonesia  (Persero)  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  transportasi. Peningkatan  jumlah  penjualan  per  tahun  nya  selalu  diharapkan  pada  perusahaan  ini,  oleh  karena  itu  perlu dilakukan  prediksi  atau  peramalan  terhadap  gambaran-gambaran  tentang  kejadian  mendatang.  Peramalan  atau prediksi  merupakan  alat  atau  teknik  untuk  memprediksi  atau  memperkirakan  suatu  nilai  pada  masa  yang  akan datang.
Analisa  pasar  sangat  penting  sekali  mengingat  taksiran  permintaan  ataupun  potensi  penjualan,  dengan cara  menentukan  porsi  pasar  suatu  barang  tertentu.  Analisa  pasar  jangka  panjang  dan  jangka  pendek  diadakan melalui  peramalan  penjualan  dengan  mempelajari  potensi  permintaan.  Selain  itu  beberapa  segi  yang  perlu dianalisa dalam pemasaran antara lain adalah peramalan penjualan, cara- cara pemasaran, peranan reklame dan promosi, penentuan lokasi perusahaan, selera konsumen, analisa produk dan penentuan harga jual.
Suatu cara peramalan data deret waktu dengan trend linier adalah dengan menggunakan rata-rata bergerak ganda ( double moving average ). Teknik dari metode ini dimana satu kelompok rata-rata bergerak dihitung, dan kemudian kelompok kedua dihitung rata-rata bergerak hasil pada kelompok pertama.
Dengan  melihat  data-data  penjualaan  tiket  PT.  Kereta  Api  Indonesia  (persero)  lima  periode  terakhir, penulis ingin melakukan prediksi atau peramalan terhadap penjualan tiket tour musim lebaran pada tahun 2019. Prediksi atau peramalan tersebut bertujuan untuk memprediksikan berapa banyak penjualan tiket musim lebaran
pada  tahun  2019  mendatang,  dapat  mengetahui  apakah  perusahaan  mengalami  kenaikan  atau  penurunan penjualan sehingga perusahaan dapat mengambil tindakan atau keputusan yang tepat serta dengan dilakukannya prediksi penjualan maka dapat mengurangi kelebihan seat yang telah di- reserve atau booking .
Data yang akan dianalisa dalam penelitian ini adalah data nilai jumlah tiket yang ada di PT. Kereta Api Indonesia (Persero).
Tabel 1 . Data Penumpang Ekonomi Tahun 2014 Tujuan Tanjung Balai U52 U54 U58 U56 Total Eko 1 82 80 78 80 1497 Eko 2 75 65 70 75 Eko 3 78 71 65 62 Eko 4 60 66 70 Eko 5 70 74 76 Eko 6 72 70 60 Jumlah 437 424 213 423 Tabel 2 . Data Penumpang Ekonomi Tahun 2015 Tujuan Tanjung Balai U52 U54 U58 U56 Total Eko 1 80 79 83 80 1579 Eko 2 82 80 72 77 Eko 3 70 68 75 68 Eko 4 66 80 71 Eko 5 74 71 82 Eko 6 76 75 70 Jumlah 448 453 230 448 Tabel 3 . Data Penumpang Ekonomi Tahun 2016 Tujuan Tanjung Balai U52 U54 U58 U56 Total Eko 1 83 77 82 80 1604 Eko 2 78 82 72 83 Eko 3 77 81 78 70 Eko 4 68 78 72 Eko 5 64 75 83 Eko 6 75 75 71 Jumlah 445 468 232 459 Tabel 4 . Data Penumpang Ekonomi Tahun 2017 Tujuan Tanjung Balai U52 U54 U58 U56 Total Eko 1 84 82 80 82 1680 Eko 2
82 80 80 75 Eko 3 78 80 77 80 Eko 4 76 82 80 Eko 5 80 80 82 Eko 6 84 78 78 Jumlah 484 482 237 477 Tabel 5 . Data Penumpang Ekonomi Tahun 2018 Tujuan Tanjung Balai U52 U54 U58 U56 Total Eko 1 84 82 84 82 1703 Eko 2 82 80 80 84 Eko 3 80 80 82 80 Eko 4 78 84 81 Eko 5 75 82 79 Eko 6 83 78 83 Jumlah 482 486 246 489
Untuk analisa menggunakan metode Double moving Average penulis menggunakan data penjualan tiket kereta api indonesia (persero) dan Meat and Bone Mea (MBM) periode tahun 2014 sampai dengan tahun 2018.
Keterangan :
1. Kolom  ke  3 merupakan perhitungan rata-rata 5 tahun terakhir dari data (xi) dari kolom ke  2 berikutnya adalah analisa perhitungannya.
Tahun 2017 = 1497 + 1579 + 1604 + 1680 5 = 1272 Tahun 2018 = 1579 + 1604 + 1680 + 1703 5 = 1313,2
2. Kolom ke 4 merupakan perhitungan rata-rata 5 tahun terakhir dari kolom ke 3, berikut adalah analisa perhitungannya.
Tahun 2017 = 1272 + 1313,2 5 = 517,04
3. Kolom ke 5 adalah konstanta untuk perhitungan yang akan dibuat.
Tahun 2018 = 2 ∗ 1313,2 − 517,04 = 2109,36
4. Kolom ke 6 adalah (slope) untuk persamaan forecast
Tahun 2018 = ( 2 4 ) ∗ (1313,2 − 517,04) = 398,08
5. Kolom ke 7 adalah permintaan jumlah tiket (forecast) untuk bulan tahun 2019.
Tahun 2020 = 2109,36 + 398,08 = 2507
Berdasarkan hasil diatas maka di ambil kesimpulan bahwa prediksi pernjualan tiket musim lebaran pada tahun 2019 sebanyak  2507 tiket.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  dan  evaluasi  dari  bab  terdahulu,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  Hasil  Prediksi penjualan tiket PT. KAI menggunakan data penjualan mulai dari tahun Juli 2014 sampai dengan Juni 2018 untuk mendapatkan prediksi penjualan tiket pada tahun 2019 sebesar 2507 tiket .

## REFERENCES
[1] Munawaroh,  A..  2010.  Peramalan  Jumlah  Penumpang  pada  PT.  Angkasa  Pura  I  (Persero)  Kantor  Cabang  Bandar Udara Internasional Adisutjipto Yogyakarta  dengan  Metode Winter’s Exponential  Smoothing dan Seasonal  Arima. Skripsi. Yogyakarta : Jurusan Pendidikan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam UNY.
[2] W. S. M. Makridakis S., Metode dan Aplikasi Peramalan, Jakarta: Erlangga, 1999.
[3] P. Subagyo, Statistik Deskriptif, Yogyakarta: BPFE-Yogyakarta, 2003.
[4] Puspitaningrum, Moving Average (ARIMA) dan Exponential Smoothing, 2015.
[5] M. Firdaus, Analisis Deret Waktu Satu Ragam, Jakarta: IPB Press, 2006.
[6] Agung  Akbar.  (2009).Penerapan  Single  Moving  Average  dan  Exponential  Smoothing  Dalam  Permintaan  Produk Meubel Jenis Coffe Table Pada Java Furniture.Surakarta.