Vol. 02, No. 01 (2020), pp. 12 – 17 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Statistik dan Stokastik Tanggal Masuk: 28-02-2020; Revisi: 13-03-2020 Diterima: 20-03-2020

## PREDIKSI KECEPATAN ARUS LAUT DI PERAIRAN SELAT BALI MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING HOLT-WINTERS
Dilla Dwi Kartika 1* , Dian Candra Rini Novitasari 2 , Fajar Setiawan 3 Program Studi Matematika UIN Sunan Ampel Surabaya 1,2
Stasiun Meteorologi Matirim Perak II Surabaya 3
dilladwikartika@gmail.com *
Abstrak – Selat Bali merupakan selat yang menghubungkan 2 pulau besar di Indonesia. Selat ini dianggap memiliki peran penting yaitu sebagai  jalur transportasi para nelayan maupun wisatawan. Dalam melakukan pelayaran, pemahaman arus sangat penting untuk diketahui karena dampak buruk yang bisa terjadi. Maka dari itu dilakukan penelitian mengenai arus agar dapat digunakan sebagai acuan sebelum turun ke laut. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi arus laut di masa mendatang berdasarkan data dari  tanggal  1 sampai 28 Februari 2019 yang di peroleh dari Stasiun Meteorologi Maritim Perak II Surabaya. Pada penelitian ini digunakan metode  Exponential Smoothing Holt-Winters. Dari penerapan metode ini didapatkan hasil penelitian yang menunjukkan nilai MAPE untuk data kecepatan arus laut U ialah 𝟒𝟗 , 𝟖𝟑𝟕 % . Sedangkan nilai MAPE data kecepatan arus laut V ialah 50,976%.
Kata Kunci – Arus laut, Prediksi, Exponential Smoothing Holt-Winters

## I. PENDAHULUAN
Perairan Selat Bali merupakan perairan yang terletak diantara Pulau Jawa dan Pulau Bali [1]. Berdasarkan letak tersebut perairan selat ini memiliki peranan yang penting dalam berbagai aspek salah satunya sebagai jalur transportasi para nelayan maupun wisatawan. Selain itu, letak selat Bali memberikan dampak positif khususnya bagi para nelayan pada bidang perikanan yaitu sebagai tempat berkumpulnya ikan-ikan khususnya ikan Sardinella Lemuru . Karena peran yang
cukup penting inilah, pemahaman mengenai kondisi perairan selat bali sangat penting dilakukan untuk menganalisis dan mengurangi dampak- dampak negatif yang akan terjadi. Salah satu fenomena fisik mengenai perairan selat Bali yang harus dipahami dan diteliti ialah arus.
Arus merupakan proses perpindahan horizontal dan vertikal massa air yang disebabkan oleh beberapa faktor seperti perbedaan densitas air laut, gradien tekanan mendatar,  gesekan  lapisan air serta  angin  [2]. Arus laut juga dipisahkan berdasarkan 2 komponen yaitu komponen u (zonal) dan v (meridional)  [3]. Komponen tersebut merupakan hasil konversi antara arah dan kecepatan arus yang memiliki sifat resultan vektor. Dimana komponen u menggambarkan arus yang bergerak ke arah Timur-Barat, sedangkan komponen v merupakan arus yang bergerak ke arah Utara-Selatan. Pemahaman  mengenai arus menjadi sangat menarik untuk dikaji terutama dalam menghasilkan informasi hidrografi. Informasi yang didapatkan dari hidrografi digunakan untuk kegiatan navigasi dan keselamatan pelayaran, penetapan batas wilayah di laut, studi dinamika pesisir, dan untuk pengelolaan sumber daya laut [4]. Pemahaman mengenai arus juga sangat penting diketahui karena dampak buruknya dalam pelayaran. Berdasarkan data yang dipublikasi oleh pada Badan
Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) terdapat beberapa kecelakaan transportasi laut yang disebabkan oleh arus laut. Salah satunya ialah kecelakaan yang terjadi di selat Sempit Larantuka Kelurahan Sarotari Kecamatan Larantuka Kabupaten Flores Timur Provinsi Nusa Tenggara Timur yang menyebabkan 10 orang meninggal dan 55 menjalani rawat jalan. Maka dari itu  pemahaman terkait arus laut perlu diketahui dan diperhatikan agar keperluan pelayaran dan perikanan dapat dirancang dengan baik dan dapat mengurangi  dampak-dampak negatif dari kecelakaan transportasi laut di  wilayah Indonesia salah satunya ialah selat Bali.
Pemahaman mengenai kecepatan arus laut dapat diketahui dengan dengan banyak cara, salah satunya ialah melakukan  prediksi. Prediksi kecepatan arus  laut  dilakukan dengan melatih data historis, dimana prediksi tersebut bertujuan untuk meperoleh pola data yang dapat digunakan untuk mencari kecepatan arus laut di masa yang akan datang  [5]. Prediksi  kecepatan arus telah diteliti oleh beberapa peneliti dengan menggunakan metode yang berbeda-beda. Salah satu penelitian mengenai arus laut ialah  milik Rwanda dkk yang memprediksi kecepatan arus laut di perairan Pulau Bintan dengan menggunakan metode Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) yang merupakan salah satu metode dari Jaringan Syaraf Tiruan (JST) atau Artificial Neural Network (ANN). Hasil pada penelitian milik Rwanda dkk ini didapatkan bahwa berdasarkan hasil trial and error , nilai center , jumlah center, dan nilai spread sangat berpengaruh pada hasil. Dan pola data prediksi terbaik pelatihan menggunakan 5 variabel adalah dengan 35 center yang menghasilkan nilai MAPE rata-rata 34% dengan nilai akurasi rata- rata 66% dan pada pengujian menggunakan 5 center yang menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) rata-rata 53% dengan nilai akurasi rata-rata 47% [6], nilai MAPE ini dirasa buruk karena besarnya lebih dari
50%, maka dari itu metode ini dianggap tidak cocok  digunakan pada peramalan kecepatan arus laut.
Metode yang digunakan dalam melakukan  prediksi  sangatlah banyak dan memiliki kelebihan masing-masing. Salah satu metode yang dianggap sederhana dan mudah dipahami ialah metode Exponential Smoothing Holt-Winters [7]. Metode Exponential Smoothing Holt- Winters merupakan metode prediksi  yang mampu dalam menyelesaikan data yang bersifat musiman maupun trend  [8]. Peramalan menggunakan metode Exponential Smoothing Holt-Winters telah banyak digunakan dan diteliti dalam berbagai bidang. Salah satu  penelitian yang menggunakan metode Exponential Smoothing Holt-Winters di bidang pariwisata, yaitu penelitian milik Tias yang meneliti tentang perbandingan peramalan jumlah kedatangan wisatawan mancanegara ke Bali Ngurah Rai menggunakan metode Exponential Smoothing Holt-Winters dan ARIMA. Hasil dari penelitian tersebut menyatakan bahwa metode Exponential Smoothing Holt-Winters lebih tepat dan efektif dalam memprediksi dibandingkan metode ARIMA. Hal ini dikarenakan nilai MAPE pada metode Exponential Smoothing Holt- Winters lebih kecil daripada nilai MAPE yang dihasilkan metode ARIMA. Dimana MAPE yang dihasilkan pada metode Exponential Smoothing Holt-Winters sebesar 8,86198% dan MAPE yang dihasilkan pada metode ARIMA sebesar 9,40981%  [9],  maka dari itu metode Exponential Smoothing Holt-Winters dirasa sangat baik karena nilai MAPE berada dibawah 10%.
Metode Exponential Smoothing  Holt- Winters ini juga memiliki banyak keunggulan meskipun dianggap sebagai metode peramalan yang sederhana, intuitif, dan mudah dipahami  [7].  Maka dari itu penelitian  terkait metode Exponential Smoothing Holt-Winters ini perlu dilakukan di bidang oseanografi khususnya untuk memprediksi kecepatan
arus laut. Prediksi kecepatan arus laut ini di harapkan dapat memberikan gambaran umum mengenai rata-rata kecepatan arus laut sehingga nantinya akan berguna bagi setiap orang.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini digunakan data kecepatan arus laut U (Utara-Selatan) dan V (Timur-Barat)  di perairan selat Bali. Data yang diperoleh dari Stasiun Meteorologi Maritim Perak II Surabaya ini  merupakan data  per 30  menit  pada bulan Februari 2019 yang berjumlah 1344 data.  Berikut ini sampel data kecepatan arus laut di perairan Selat Bali  pada Februari 2019 seperti pada Tabel 1.
Tabel  1: Sampel Data Kecepatan Arus Laut
Periode (t) Data Kecepatan Arus Laut U V 1 -5,858 169,657 2 -4,527  175,343 3 -7,052  172,646 4 -16,981  158,722
5 -22,417  134,675
6 -13,701  104,324
Data yang diperoleh kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji. Sebanyak 1332 data akan digunakan sebagai data latih dan sebanyak 12 data akan menjadi data uji.  Proses pengolahan data dibagi menjadi beberapa tahap. Berikut ini tahapan alur penelitian yang  disajikan pada Gambar 1.
Gambar  1: Alur Penelitian
Pada tahap analisis data dilakukan pengecekan pola data dengan menggunakan plot data time series. Pola data dapat digunakan untuk menentukan model yang sesuai antara model Multiplicative Holt-Winters dan Additive Holt-Winters .
Menurut Tias dkk,
Multiplicative Holt-Winters merupakan model variasi musiman yang bersifat fluktuatif sehingga tepat digunakan untuk menghitung data berkala,  dimana data memiliki tinggi pola musim sama dengan jumlah datanya. Sedangkan model Additive Holt-Winters merupakan  model variasi musiman yang bersifat konstan dan tepat digunakan untuk menghitung data berkala, dimana data memiliki tinggi pola musim tidak bergantung pada jumlah datanya  [10].  Berikut ini plot  data kecepatan arus laut U dan V yang ditunjukkan pada gambar 2 dan 3.
Gambar  2: Plot Data Kecepatan Arus Laut U
Gambar  3: Plot Data Kecepatan Arus Laut V
Mulai Selesai Analisis Data Exponential Smothing Holt-Winters Pengumpulan Data Analisis Hasil
Berdasarkan  Gambar  2  dan 3, nilai kecepatan arus laut cenderung bersifat fluktuatif  yaitu mengalami peningkatan atau penurunan. Sehingga    dapat ditentukan    bahwa  perhitungan kecepatan arus laut data U  dan V  digunakan model Multiplicative pada metode Exponential Smoothing Holt-Winters.
Selanjutnya adalah menentukan nilai awal pemulusan. Untuk menentukan nilai awal pemulusan maka diperlukan nilai panjang satu musim (L). Karena pada penelitian  ini data yang digunakan adalah data per setengah jam selama 1  bulan maka nilai L = 12.  Nilai  awal pemulusan data U untuk model Multiplicative Holt- Winters diperoleh nilai awal pemulusan exponential (S 12 ) adalah 0,409. Nilai awal pemulusan trend (T 12 ) adalah 0,010  dan nilai awal pemulusan musiman adalah I 1 =1,168; I 2 =1,188; I 3 =1,150; I 4 =0,997; I 5 =0,913; I 6 =1,047; I 7 =0,804; I 8 =0,697; I 9 =0,814; I 10 =0,951; I 11 =1,109; I 12 =1,156. Sedangkan nilai awal pemulusan data V untuk untuk model Multiplicative Holt- Winters diperoleh nilai awal pemulusan Exponential (S 12 ) adalah 0,742. Nilai awal pemulusan Trend  (T 12 ) adalah  -0,022  dan nilai awal pemulusan musiman adalah I 1 =1,218; I 2 =1,236; I 3 =1,228; I 4 =1,184; I 5 =1,109; I 6 =1,013; I 7 =0,975; I 8 =0,927; I 9 =0,856; I 10 =0,799; I 11 =0,756; I 12 =0,692;. Langkah berikutnya  ialah menentukan nilai  parameter yang akan digunakan. Dalam  Pemulusan Exponential Holt Winters terdapat  3  parameter yang dibutuhkan antara lain Alpha  ( 𝛼 ) ,  Beta ( 𝛽 ), dan Gamma ( 𝛾 ) dengan besarnya koefisien  berada diantara interval 0 dan 1 [11]. Adapun  parameter optimal yang digunakan setelah dilakukan percobaan menggunakan solver table dapat dilihat pada Table 2 berikut.
Tabel  2: Nilai Parameter
Data Nilai Parameter Alpa Beta Gamma U 0,584 0,025 0,049 V 0.795 0.221 0.093
Setelah didapatkan nilai parameter optimal, maka dapat dilakukan proses latih. Hasil pelatihan menggunakan Exponential Smoothing Holt-Winters dapat dilihat pada Table 3 dan 4.
Tabel  3: Sampel Hasil Pemulusan Data U
t Data U S t T t I t 13 0,417 0,010 1,168 14 0,435 0,010 1,189 15 0,471 0,011 1,152 16 0,524 0,012 1,0002 17 0,564 0,012 0,915 18 0,540 0,011 1,045
Tabel  4: Sampel Hasil Pemulusan Data V
t Data V
S t T t I t 13 0,448 -0,082 1,201 14 0,349 -0,086 1,235 15 0,314 -0,074 1,233 16 0,314 -0,058 1,191 17 0,337 -0,040 1,115 18 0,388 -0,020 1,019
Nilai pemulusan yang sudah didapat, selanjutnya  akan digunakan pada proses uji.  Hasil dari proses uji memperlihatkan perbandingan dari data aktual dengan data hasil prediksi menggunakan metode Exponential Smoothing Holt-Winters dapat dilihat pada Gambar 4 dan 5 berikut.
Gambar  4: Grafik Perbandingan Data Aktual dan Data Prediksi U
Gambar  4  menunjukkan hasil prediksi untuk 12 jam kedepan  menggunakan Exponential Smoothing Holt-Winters data U,  diketahui bahwa nilai kecepatan arus mengalami kenaikan sampai periode ke-7. Pada  periode  ke-8 arus laut terus mengalami penurunan.
Gambar  5: Grafik Perbandingan Data Aktual dan Data Prediksi V
Gambar  5  menunjukkan hasil prediksi untuk 12 hari kedepan menggunakan Exponential Smoothing Holt-Winter  pada data V, diketahui bahwa nilai kecepatan arus mengalami kenaikan sampai periode ke-7. Pada periode  ke-8 arus laut terus mengalami penurunan. Setelah nilai ramalan diperoleh selanjutnya dilakukan perhitungan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE). MAPE merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menentukan nilai akurasi dari suatu metode dalam peramalan[12]. Berikut ini rumus yang digunakan dalam perhitungan nilai MAPE [13].
MAPE = � 100% 𝑛 � ∑ � 𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 𝑋 𝑡 � 𝑛 𝑡=1 (1)
Adapun nilai tingkat kesalahan MAPE yang diperoleh  pada data U yaitu 49,837% . Angka ini dirasa cukup karena masih dibawah nilai 50% dari kriteria nilai MAPE. Sedangkan untuk data V diperoleh nilai MAPE sebesar  50,976%.  Angka yang didapat tidak memenuhi kriteria nilai MAPE dikarenakan nilai MAPE berada diatas 50%.

## III. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat  ditarik dari penelitian  mengenai kecepatan arus laut menggunakan metode Holt-Winters Exponential Smothing ialah    nilai parameter sangat berpengaruh terhadap hasil. Nilai parameter optimal yang diusulkan menggunakan solver table pada data U adalah alpha 0,5848, beta 0,025, dan gamma 0,0499  yang menghasilkan nilai  MAPE sebesar 49,837% . Sedangkan nilai parameter optimal yang digunakan pada data V adalah alpha  0,795, beta 0,221, dan gamma 0,093 menghasilkan nilai MAPE sebesar 50,976%.

## REFERENSI
[1] W. S. Pranowo and B. Realino, “Sirkulasi Arus Vertikal di Selat Bali Pada Monsun Tenggara 2004,” Balai Penelit. dan Obs. Laut, Jembrana , 2006.
[2] M. Firdaus, “Analisis Pola Sirkulasi Arus Musim Timur di Perairan Muncar, Banyuwangi.” Universitas Brawijaya, 2017.
[3] H. Surbakti, “Karakteristik Pasang Surut dan Pola Arus di Muara Sungai Musi, Sumatera Selatan,” J. Penelit. Sains , vol. 15, no. 1, pp. 35–39, 2012.
[4] S. Sudarto, W. Patty, and A. A. Tarumingkeng, “Kondisi Arus Permukaan di Perairan Pantai: Pengamatan Dengan Metode Lagrangian,” J. Ilmu Dan Teknol. Perikan. Tangkap , vol. 1, no.
3, pp. 98–102, 2013, doi: 10.35800/jitpt.1.3.2013.2539.
[5] N. R. Eko Kurniawan, Nerfita Nikentari, “implementasi Algoritma Neural Network Backpropagain untuk Memprediksi Kecepatan Arus Laut,” Univ. Marit. Raja Ali Haji , pp. 1– 10, 2015.
[6] W. W. Rwanda, “Prediksi Kecepatan Arus Laut Perairan Pulau Bintan Menggunakan Radial Basis Function Neural Network (RBFNN),” Prediksi Kecepatan Arus Laut Perair. Pulau Bintan Menggunakan Radial Basis Funct. Neural Netw. , pp. 1–6, 2018.
[7] F. La Musa, “Peramalan Jumlah Penumpang pada PT. Angkasa Pura I (Persero) Kantor Cabang Bandar Udara Internasional Sultan Hasanuddin Makassar dengan Menggunakan Metode Holt-Winters Exponential Smoothing.”
Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, 2017.
[8] V. Hapsari, “Perbandingan Metode
Dekomposisi Klasik Dengan Metode Pemulusan Eksponensial Holt-  Winter Dalam Meramalkan Tingkat Pencemaran Udara Di
Kota Bandung Periode 2003-2012,” Universitas Pendidikan Indonesia, 2013.
[9] T. Safitri, “Perbandingan Peramalan Menggunakan Metode Exponential Smoothing Holt-Winters Dan ARIMA,” Semarang, 2016.
[10] T. Safitri and   dan S. Dwidayati, N.,
“Perbandingan Peramalan Menggunakan Metode Eksponential Smoothing Holt-Winters Dan ARIMA,” UNNES J. Math. , vol. 6, no. 1, pp. 48–58, 2017.
[11] A. Yuniarti, “Perbandingan Metode Peramalan Exponential Smoothing Dengan Box-Jenkins (ARIMA) Untuk Deret Waktu
Musiman,” Universitas Islam Negeri Maulana
Malik Ibrahim Malang, 2010.
[12] K. Margi S and S. Pendawa W, “Analisa Dan Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Prediksi Penjualan Pada
Periode Tertentu,” Pros. SNATIF , no. 1998, pp. 259–266, 2015.
[13] R. Utami and S. Atmojo, “Perbandingan Metode Holt Eksponential Smoothing dan Winter Eksponential Smoothing Untuk
Peramalan Penjualan Souvenir,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 11, no. 2, p. 123, 2017, doi: 10.32815/jitika.v11i2.191.