## IMPLEMENTASI METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM MERAMALKAN PENERIMAAN CUKAI HASIL TEMBAKAU

## DI KPPBC TMP C BLITAR
Susi Darmawaningsih 1,* , Rizka Rizqi Robby 1
1. Program Studi Matematika, Fakultas Ilmu Eksakta, Universitas Nahdlatul Ulama
Blitar, Indonesia
*penulis korespondensi: susidarma1@gmail.com

## ABSTRAK
Peramalan  merupakan  alat  bantu  yang  penting  dalam  perencanaan  yang  efektif  dan efisien. Salah satu metode time series dalam peramalan objektif adalah metode exponential smoothing  yang  merupakan  suatu  prosedur  yang  secara  terus  menerus  memperbaiki peramalan  dengan  merata-ratakan  (menghaluskan  =  smoothing)  nilai  masa  lalu  dari suatu data runtut waktu dengan cara menurun (exponential). Tujuan dari penelitian ini untuk  meramalkan  jumlah  penerimaan  cukai  hasil  tembakau  di  Kantor  Pengawasan dan    Pelayanan    Bea  dan  Cukai  Tipe  Madya  Pabean  C  Blitar  dengan  menggunakan metode  triple  exponential smoothing  dengan mencari kesalahan terkecil menggunakan MAD  (Mean  Absolute  Deviation),  MSE  (Mean  Square  Error)  dan  MAPE  (Mean  Absolute Percentage Error) yang diuji dengan nilai konstanta 𝛼 . Cukai  hasil  tembakau merupakan pendapatan  negara    yang    dikelola    melalui    mekanisme  anggaran  pendapatan    dan belanja  negara  memiliki  peran  yang cukup  penting  dan  strategis  dalam  pembiayaan program dan  kinerja  pemerintah  serta  pembangunan  di  seluruh wilayah  negara kesatuan  Republik    Indonesia    secara  terencana,    tertib,    aman,    adil,    dan berkesinambungan,  sehingga    terwujud    kemakmuran    dan    kesejahteraan  rakyat. Implementasi  matematika  untuk  diterapkan  pada  data  statistika  sangat  diperlukan terlebih  untuk  meramalkan  penerimaan  kas  Negara  kedepannya.  Untuk  itu  dalam penelitian ini digunakan metode Triple Exponential Smoothing yang menggunakan nilai konstanta 𝛼 = 0,1 sampai dengan 𝛼 = 0,9 . Hasil dari pengujian ini menghasilkan nilai kesalahan terkecil dengan nilai konstanta 𝛼 = 0,1 dengan hasil MAPE 0,27%. .
Kata kunci : peramalan, triple exponential smoothing, cukai hasil tembakau

## 1. PENDAHULUAN
Pungutan cukai merupakan salah satu penerimaan Negara. Pungutan cukai di Indonesia  diatur  dalam  Undang-Undang  Nomor  11  Tahun  1995,  sebagaimana  telah diubah  terakhir  dengan  Undang-Undang  Nomor  39  Tahun  2007  tentang  cukai,
selanjutnya disebut sebagai UU Cukai Pengenaan cukai di Indonesia berdasarkan UU Cukai  dibedakan  menjadi  3  jenis  [1],  yaitu  penerimaan  cukai  yang  berasal  dari  hasil tembakau, cukai minuman mengandung etil alkohol dan cukai etil alkohol. Semua jenis Barang Kena Cukai (BKC) dikenakan pajak karena dapat merusak kesehatan pengguna, sehingga  harus  dikendalikan  dan  diawasi.  Tujuan  pengenaan  cukai  pada  jenis  BKP (Barang  Kena  Pajak)  selain  untuk  mengawasi  peredarannya  juga  untuk  menambah penerimaan dalam negeri yang berasal dari pajak atas cukai [2].
Penerimaan  cukai  hasil  tembakau  di  wilayah  Blitar  ditangani  langsung  oleh Kantor Pengawasan dan Pelayanan Bea dan Cukai Tipe Madya Pabean C Blitar. Cukai hasil tembakau merupakan salah satu penerimaan kas Negara di Kantor Pengawasan dan  Pelayanan  Bea  dan  Cukai  Tipe  Madya  Pabean  C  Blitar.  Berdasarkan  data penerimaan tahun 2021 yaitu bulan Januari dan Februari, penerimaan melebihi target yang ditetapkan. Berikut rincian dari penerimaan di KPPBC Tipe Madya Pabean C Blitar Tahun 2021 bulan Januari dan Februari secara keseluruhan dengan target penerimaan tahun 2021 sebesar Rp312.307.942.000,00 yaitu sebagai berikut[3]:

## Tabel 1.1 Penerimaan Januari - Februari 2021 di KPPBC TMP C Blitar
Bulan Target Penerimaan Realisasi Penerimaan Realisasi Penerimaan Cukai Hasil Tembakau Januari Rp18.988.322.874,00 Rp19.694.429.740,00 Rp19.617.156.400,00 Februari Rp20.393.708.613,00 Rp25.415.576.750,00 Rp20.427.503.000,00
Dilihat  dari  data  di  atas,  penerimaan  cukai  hasil  tembakau  sudah  memenuhi target, karena dari data tersebut target diperuntukkan untuk seluruh target penerimaan yang ada di Kantor Pengawasan dan Pelayanan Bea dan Cukai Tipe Madya Pabean C Blitar.  Dari  hal  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  penerimaan  cukai  hasil  tembakau  di Kantor  Pengawasan  dan  Pelayanan  Bea  dan  Cukai  Tipe  Madya  Pabean  C  Blitar maksimal Akan tetapi, menurut salah satu pegawai KPPBC TMP C Blitar[3] pada awal tahun  2019  dan  2020  penerimaan  cukai  hasil  tembakau  tidak  mencapai Rp10.000.000.000,00. Hal tersebut tidak sebanding dengan tingginya jumlah penerimaan pada bulan-bulan sebelum dan sesudahnya. Sehingga, perlu dilakukannya peramalan jumlah  penerimaan  cukai  hasil  tembakau  dengan  berbagai  metode  peramalan tergantung dengan pola data yang akan diramalkan.
Peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Salah satu model peramalan objektif adalah model time series. Data time series dianalisis untuk menemukan pola variansi masa lalu yang dapat dipergunakan untuk memperkirakan  nilai  untuk  masa  depan[4].  Peramalan  dengan  metode  exponential smoothing  adalah  suatu  prosedur  yang  secara  terus  menerus  memperbaiki  peramalan
dengan  merata-ratakan  (menghaluskan  =  smoothing)  nilai  masa  lalu  dari  suatu  data runtut  waktu  dengan  cara  menurun  (exponential).  Metode  exponential  smoothing merupakan pengembangan dari metode moving averages. Dalam metode ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data terbaru. Setiap data diberi bobot, data yang lebih baru diberi bobot yang lebih besar. Tiga metode dalam exponential smoothing diantaranya single exponential smoothing, double exponential smoothing dan triple exponential smoothing [5].
Pada penelitian sebelumnya telah dilakukan peramalan menggunakan metode triple exponential smoothing, berdasarkan penelitian yang dilakukan Reyham, dkk pada tahun 2016 tentang peramalan jumlah penduduk Kota Samarinda  menggunakan dua metode  yaitu  double  exponential  smoothing  dan    triple  exponential  smoothing  dari  Brown dengan tingkat eror MAPE pada metode  triple  exponential smoothing sebesar 2,7589[6]. Pada tahun 2020 dengan melakukan prediksi penjualan alat kesehatan diperoleh tingkat error dari MAPE sebesar 0,335% [7].
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  meramalkan  jumlah  penerimaan  cukai  hasil tembakau di Kantor Pengawasan  dan  Pelayanan  Bea dan Cukai Tipe Madya Pabean C Blitar  dengan  menggunakan  metode    triple    exponential  smoothing    dengan  mencari kesalahan  terkecil  menggunakan  MAD  (Mean  Absolute  Deviation),  MSE  (Mean  Square Error) dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) yang diuji dengan nilai konstanta 𝛼 . Metode ini melalui tiga tahapan pemulusan, yaitu pemulusan data aktual, pemulusan untuk  estimasi  trend,  dan  pemulusan  untuk  estimasi  musi  [8].  Salah  satu  alasan digunakannya metode smoothing data deret berkala karena metode ini dapat dilakukan dengan dua pendekatan yaitu metode perataan dan metode exponential smoothing [7].

## 2. METODE
Metode  yang  digunakan  peneliti  dalam  melaksanakan  penelitian  di  Kantor Pengawasan dan Pelayanan Bea dan Cukai Tipe Madya Pabean C Blitar pada 12 Maret sampai 12 April 2021 adalah sebagai berikut:
1) Metode Studi Kepustakaan (Study Literature)
Studi  kepustakaan  (Study  Literature)  yaitu  pengumpulan  data  dan  informasi  dari kepustakaan dengan membaca dan mempelajari buku-buku, literatur, artikel, serta bahan-bahan  yang  bersifat  teoritis,  pembelajaran  yang  didapat  di  perkuliahan ataupun  umum,  serta  sumber  informasi  lainnya  yang  berhubungan  dengan penelitian.
2) Metode Wawancara
Pada  metode  ini,  dilakukan  dengan  cara  bertanya-tanya  secara  langsung  kepada pegawai maupun pembimbing lapangan untuk memperoleh informasi.
3) Metode Pegumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder.  Data sekunder  diperoleh  dari  Kantor  Pengawasan  dan  Pelayanan Bea  dan  Cukai  Tipe Madya  Pabean  C  Blitar.  Data  yang  dikumpulkan  tersebut  disusun  untuk mendapatkan hasil data yang jelas dalam bentuk angka.
4) Metode Pengolahan Data
Metode pengolahan data menggunakan metode  triple exponential smoothing untuk meramalkan  penerimaan  cukai  hasil  tembakau.  Adapun  langkah-langkah  yang dilakukan dalam pengolahan data adalah:
a. Membuat  plot  data  untuk  menentukan  pola  data  dan  metode  yang  akan digunakan dalam peramalan
b. Menghitung peramalan menggunakan metode triple exponential smoothing [9]
1. Menentukan nilai parameter pemulusan (0 < 𝛼 < 1)
2. Menghitung nilai pemulus pertama (𝑆 𝑡 ′ = 𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 𝑡−1 ′ )
3. Menghitung nilai pemulus kedua (𝑆 𝑡 ′′ = 𝛼𝑆 𝑡 ′ + (1 − 𝛼)𝑆 𝑡−1 ′′ )
4. Menghitung nilai pemulus ketiga (𝑆 𝑡 ′′′ = 𝛼𝑆 𝑡 ′′ + (1 − 𝛼)𝑆 𝑡−1 ′′′ )
5. Menghitung konstanta pemulus (𝑎 𝑡 , 𝑏 𝑡 , 𝑑𝑎𝑛 𝑐 𝑡 )
6. Menghitung peramalan (𝐹 𝑡 = 𝑎 𝑡−1 + 𝑏 𝑡−1 + 1 2 𝑐 𝑡−1 )
c. Menghitung kesalahan peramalan menggunakan MAD, MSE, dan MAPE [10]
d. Penarikan kesimpulan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  yang  akan  diolah  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang diperoleh  dari  Kantor  Pengawasan  dan  Pelayanan  Bea  dan  Cukai  Tipe  Madya Pabean  C  Blitar,  merupakan  jumlah  penerimaan  per  bulan  cukai  hasil  tembakau dari bulan September 2018 sampai bulan Maret 2021. Data penerimaan cukai hasil tembakau bulan Januari 2019 dan Januari 2020 mengalami penurunan penerimaan hingga 50% dan kurang dari 50% rata-rata penerimaan selama 31 bulan. Sehingga data penerimaan cukai hasil tembakau pada bulan Januari 2019 dan Januari 2020 tidak  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Data  penelitian  yang  akan  diolah  oleh sebanyak 29 data penerimaan, yaitu:
Tabel 3.1 Data Jumlah Penerimaan Cukai Hasil Tembakau
Periode Bulan-Tahun Penerimaan Cukai HT (Rp) 1. September-2018 22.724.264.400 2. Oktober-2018 23.677.881.020 3. November-2018 25.714.891.200 4. Desember-2018 43.087.596.000
5. Februari-2019 15.270.735.600 6. Maret-2019 21.103.944.000 7. April-2019 18.741.732.000 8. Mei-2019 22.389.684.000 9. Juni-2019 14.308.068.000 10. Juli-2019 21.611.404.000 11. Agustus-2019 23.539.217.600 12. September-2019 20.285.143.200 13. Oktober-2019 23.002.339.200 14. November-2019 19.971.321.200 15. Desember-2019 45.694.317.360 16. Februari-2020 17.648.655.000 17. Maret-2020 20.321.068.600 18. April-2020 20.900.883.600 19. Mei-2020 13.005.278.400 20. Juni-2020 24.225.207.200 21. Juli-2020 28.222.679.400 22. Agustus-2020 24.065.029.200 23. September-2020 31.514.154.400 24. Oktober-2020 28.275.297.600 25. November-2020 26.447.373.000 26. Desember-2020 42.474.194.360 27. Januari-2020 19.617.156.400 28. Februari-2020 20.427.503.000 29. Maret-2020 23.457.199.000
Berikut  merupakan  pola  data  dalam  data  penerimaan  Cukai  Hasil Tembakau (HT) dalam bentuk plot/diagram.
Gambar 3.1 Plot data penerimaan cukai hasil tembakau
Dari  hasil  plot  data  diatas  dapat  dilihat  bahwa  data  penerimaan  cukai  hasil tembakau  September  2018  hingga  Maret  2021  berpola  siklis  yaitu  mengalami kenaikan  serta  termasuk  data  musiman.  Siklis  karena  data  tersebut  mengalami puncak kenaikan setiap akhir tahun serta kenaikan dan penurunan terjadi di bulan yang  sama.  Sehingga  dari  hasil  plot  tersebut,  pada  penelitian  ini  dapat menggunakan  metode  triple  exponential  smoothing  untuk  meramalkan  jumlah penerimaan cukai hasil tembakau untuk bulan selanjutnya.

## 3.2 Analisis Data
Dalam  mengolah  dan  menganalisis  data  jumlah  penerimaan  cukai  hasil tembakau dengan  metode  peramalan  (forecasting)  dengan  pola  siklis  di atas akan digunakan  triple  exponential  smoothing.  Sebelumnya  harus  ditentukan  parameter nilai 𝛼 yang  diproleh  secara  coba  dan  salah  (trial  dan  error).  Suatu  nilai 𝛼 yang dipilih  besarnya 0 < 𝛼 < 1 ,  lalu  dihitung  MAD  (Mean  Absolute  Deviation),  MSE (Mean  Square  Error)  dan  MAPE  (Mean  Absolute  Percentage  Error)  yang  merupakan absolute  error  dan  suatu  ukuran  ketepatan  perhitungan  dengan  mengkuadratkan masing-masing  kesalahan.  Berikut  akan  dilakukan  analisis  data  dengan  metode triple exponential smoothing dimulai dari 𝛼 = 0.1 sampai 𝛼 = 0.9 . Dari hasil analisis tersebut,  galat  atau  kesalahannya  (error)  akan  dibandingkan  dari 𝛼 = 0.1 sampai 𝛼 = 0.9 yang  memiliki  kesalahan  (error)  terkecil  yang  merupakan  metode  triple exponential  smoothing  terbaik  untuk  meramalkan  jumlah  penerimaan  cukai  hasil tembakau  di  Kantor  Pengawasan  dan  Pelayanan  Bea  dan  Cukai  Tipe  Madya  C Blitar.
0 5.000.000.000 10.000.000.000 15.000.000.000 20.000.000.000 25.000.000.000 30.000.000.000 35.000.000.000 40.000.000.000 45.000.000.000 50.000.000.000 Xt t (periode) Plot Data Penerimaan Cukai HT di KPPBC TMP C Blitar
Tabel 3.2 Hasil Peramalan Metode Triple Exponential Smoothing 𝜶 Forecasting 0.1 26.252.912.105 0.2 23.363.193.847 0.3 20.185.967.336 0.4 19.100.455.941 0.5 20.396.619.249 0.6 23.432.353.620 0.7 27.257.367.670 0.8 30.657.424.363 0.9 29.316.582.524
Setelah diperoleh hasil analisis kemudian bandingkan nilai MAD, MSE dan MAPE dari masing-masing nilai 𝛼 untuk memperoleh nilai MAD, MSE dan MAPE terkecil.  Perbandingan  nilai  MAD,  MSE  dan  MAPE  metode  peramalan  jumlah penerimaan cukai hasil tembakau di Kantor Pengawasan dan Pelayanan Bea dan Cukai Tipe Madya C Blitar adalah sebagai berikut:
Tabel 3.3 Perbandingan galat/kesalahan (error) pada setiap 𝛼 𝜶 MAD MSE MAPE 0.1 6.341.299.810 77.353.717.542.484.900.000 0,270789751 0.2 7.997.504.922 115.924.820.625.388.000.000 0,352037038 0.3 7.925.492.136 124.021.965.157.244.000.000 0,351815162 0.4 8.755.561.225 160.787.764.010.556.000.000 0,393105316 0.5 10.318.062.097 214.804.686.531.732.000.000 0,473662614 0.6 12.361.062.540 294.590.179.838.888.000.000 0,578015836 0.7 14.706.170.700 414.388.495.791.860.000.000 0,694577975 0.8 17.653.207.732 599.653.820.002.982.000.000 0,840088778 0.9 18.008.302.481 607.053.789.429.025.000.000 0,855572857
Dari  tabel  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  yang  menghasilkan  nilai  MAD,  MSE  dan MAPE  terkecil  adalah 𝛼 = 0,1 dengan  nilai 𝑀𝐴𝐷 = 6.341.299.810 , 𝑀𝑆𝐸 = 77.353.717.542.484.900.000 dan 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 0,270789751 .
Hasil analisis data penerimaan cukai hasil tembakau bulan September 2018 sampai  Maret  2021  di  atas  dengan  menggunakan  Microsoft  Exel  menunjukkan bahwa  dengan  menggunakan  parameter  yang  mempunyai  tingkat  kesalahan terkecil yaitu 𝛼 = 0,1 dengan hasil peramalan 26.252.912.105 serta nilai MAD; MSE dan  MAPE  secara  berurutan  6.341.299.810;  77.353.717.542.484.900.000  dan
0,270789751.  Dari  hasil  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  dengan  nilai  kesalahan menggunakan MAPE sebesar 0,226717514, peramalan menggunakan metode triple exponential smoothing dapat dikatan baik.
Berikut  merupakan  hasil  plotting  data  penerimaan  dan  peramalan menggunakan  tripel  exponential  smoothing  untuk  mengetahui  bahwa  data  asli penerimaan cukai hasil tembakau dengan dengan data smoothing pertama, kedua, dan ketiga serta hasil peramalannya memiliki pola yang tidak jauh berbeda.
Gambar 3.2 Plotting data aktual penerimaan, pemulus pertama, kedua dan ketiga serta peramalan dengan triple exponential smoothing
Dari hasil plotting di atas diketahui bahwa:
X = Data Asli Penerimaan Cukai Hasil Tembakau S ’ = Data Smoothing Pertama S ’’
= Data Smoothing Kedua
S ’’’
= Data Smoothing Ketiga
F = Data Peramalan dengan Triple Exponential Smoothing
Dengan  adanya  hasil  plotting  lebih  mempermudah  pembaca  untuk  menarik kesimpulan,  bahwasannya  dengan  menggunakan  metode  triple  exponential smoothing  dengan 𝛼 =  0,1 memiliki  tingkat  kesalahan  yang  rendah.  Karena  dari hasil  plotting  tersebut  terlihat  bahwa  hasil  smoothing  pertama,  kedua,  dan  ketiga serta hasil peramalan terletan pada grafik yang sama.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian.  penulis  mengambil  kesimpulan  bahwa  metode  yang sesuai  untuk  meramalkan  jumlah  penerimaan  cukai  hasil  tembakau  di  Kantor Pengawasan  dan  Pelayanan Bea dan  Cukai Tipe  Madya  Pabean  C  Blitar adalah  triple exponential  smoothing  dengan 0,1 < 𝛼 <  0,9 serta  nilai MAD,  MSE,  dan  MAPE  terkecil pada 𝛼 = 0,1 secara  berturut-turut  yaitu  6.341.299.810;  77.353.717.542.484.900.000  dan 0,270789751 serta hasil peramalan pada bulan April 2021 sebesar Rp26.252.912.105,00.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Presiden Republik Indonesia. (2007). Salinan Undang-Undang Nomor 39 Tahun 2007  tentang  perubahan  atas  Undang-Undang  Nomor  11  Tahun  1995  Cukai. [Online] www.jdih.kemenkeu.go.id
[2]. M.  Romadhon,  M. A.  Musadieq,  and  S. Sulasmiyati ,  “Evaluasi  Pungutan  Cukai Cukai Hasil Tembakau Di Kantor Pelayanan Dan Pengawasan Bea Dan Cukai Tipe Madya Cukai Malang,” Jurnal Perpajakan (JEJAK), vol.8, no.1, pp.1-10,2016.
[3]. Wahyono, Kantor Bea Cukai Blitar, bagian Perbendaharaan dan Pelayanan, 2021.
[4]. E.  Pujiati,  D.  Yuniarti,  and  R.  Goejantoro,  “Peramalan  Dengann  Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Dari Brown (Studi Kasus: Indeks Harga Konsumen (IHK) Kota Samarinda),” Jurnal EKSPONENSIAL, vol.7, no.1, pp.33-40, Mei 2016.
[5]. R.  Yuniarti,  “Analisis  Metode  Sigle  Exponential  Smoothing  Sebagai  Peramalan Penjualan Terhadap Penyalur Makanan (Studi Kasus: Lokatara  Dimsum),” Jurnal Manajemen & Bisnis Aliansi, pp.29-33, 2020.
[6]. R.  G.  Gurianto,  I.  Purnamasari,  and  D.  Yuniarti,  “Peramalan  Jumlah  Penduduk Kota Sammarinda Degan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown,” Juenal EKSPONENSIAL, vol.7, no.1, pp.23-32, Mei 2016.
[7]. R. Y. Hayuningtyas, “Implementasi Metode Triple Exponential Smoothing Untuk Prediksi  Penjualan  Alat  Kesehatan,”  Evolusi:  Jurnal  Sains  dan  Manajemen,  vol.8, no.1,pp.29-35, Maret 2020.
[8]. N.  K.  Jayanti,  Y.  P.  Atmojo,  and  I.  G.  Wiadnyana,  “Penerapan  Metode  Triple Exponential  Smoothing  pada  Sistem  Peramalan  Penentuan  Stok  Obat,”  Jurnal Sistem dan Informatika., vol.9, no.2, pp.13-23, Mei 2015.
[9]. R.  Utami,  and  S.  Atmojo, “Implementasi  Metode  Triple  Exponential  Smoothing Additive Untuk Prediksi Penjualan Alat Tulis Kantor (ATK) Pada "X Stationery",” Seminar  Nasional  Sains  dan  Teknologi  Terapan  V:  Institut  Teknologi  Adhi  Tama Surabaya, pp.25-30, 2017.
[10]. N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra,  and  I.  B.  G.  Anandita,  “Penerapan  Metode  Single Exponential  Smoothing  Dalam  Peramalan  Penjualan  Barang,”  Jurnal  Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), vol.3, no.2, pp.433-441, September 2019.