Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 408-414 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Peramalan Jumlah Penumpang Travel dengan
Metode Triple Exponential Smoothing (Kasus Day Trans Tour dan Travel Kota Semarang)
Dewi  Winarsih 1* , Adi  Nugroho 2
1,2 Jurusan Teknik Informatika, FTI UKSW, Salatiga, Indonesia e-mail : 672018402@student.uksw.edu 1 ,  adi.nugroho@uksw.edu 2

## Abstract
Tour and travel services are currently  quite  influential in the community, because they help people travel.  because  sometimes  passengers  can  get  on  or  off  without  warning.  So  that  tour  and  travel entrepreneurs  can  anticipate  the  decline  in  passengers  by  introducing  marketing,  city  destination routes,  tour  packages,  cars,  drivers,  and  other  services  for  the  convenience  of  passengers.  Triple Exponential Smoothing is a forecasting method that has the capacity to manage seasonal elements and trends  that  are  simultaneously  present  in  the  time  series  data.  Normalization  Results  of  the  SSE Method  SEE  Values  1198921.0732  MSE  47956.8429  MAPE  218.9905.  Triple  Exponential  Smoothing Using  the  parameters  of  the  α,  β,  and  γ  methods  that  are  best  for  the  TES  method  on  RStudio,  an accuracy value consisting of SSE, MSE, and MAPE will be generated. Mar 666.0032 Apr 367.7103 May 377.8220. The MAPE approach yields the largest percentage of accurate predictions.
Keywords : Forecasting, Travel, Semarang City, Triple Exponential Smoothing

## Abstrak
Jasa tour and travel saat ini cukup berpengaruh terhadap masyarakat, karena membantu perjalanan. Karena terkadang penumpang bisa naik atau turun tanpa peringatan. Sehingga pengusaha tour and travel  dapat  mengantisipasi  penurunan  penumpang  dengan  memperkenalkan  pemasaran,  rute tujuan  kota,  paket  wisata,  dan  mobil,  driver,  dan  layanan  untuk  kenyamanan  penumpang.  Triple Exponetial  Smoothing  merupakan  metode  peramalan  yang  memiliki  kapasitas  untuk  mengelola elemen musiman dan tren yang secara bersamaan ada dalam data time series. Hasil Normaliasi Nilai SEE  Metode  SSE  1198921.0732  MSE  47956.8429  MAPE  218.9905.  Triple  Exponential  Smoothing Menggunakan  parameter  metode  α,  β,  dan  γ  yang  terbaik  untuk  metode  TES  pada  RStudio,  akan dihasilkan  nilai  akurasi  yang  terdiri  dari  SSE,  MSE,  dan  MAPE.  Hasil  Prediksi  Mar  666.0032  Apr 367.7103 Mei 377.8220. Pendekatan MAPE menghasilkan persentase prediksi akurat terbesar.
Kata kunci : Peramalan, Travel, Kota Semarang, Triple Exponential  Smoothing

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi adalah suatu sistem fasilitas, arus, dan manajemen yang secara efektif  menggerakkan  orang  dan  produk  untuk  mendukung  aktivitas  manusia. Indonesia memiliki banyak pulau, baik besar maupun kecil. Karena tuntutan akan transportasi  massal  dan  ekonomis,  transportasi  berkembang  seiring  dengan perkembangan zaman [1].
Dengan demikian, jasa tour and travel saat ini cukup berpengaruh terhadap masyarakat,  karena  membantu  perjalanan.  Namun,  wirausaha  tour  and  travel memiliki  berbagai  tantangan,  termasuk  jumlah  penumpang.  Karena  terkadang penumpang bisa naik atau turun tanpa peringatan. Dengan memperkirakan jumlah penumpang, perusahaan dapat mencegah kerusakan. Sehingga pengusaha tour and travel  dapat  mengantisipasi  penurunan  penumpang  dengan  memperkenalkan
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 408-414 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
pemasaran,  rute  tujuan  kota,  paket  wisata,  dan  mobil,  driver,  dan  layanan  untuk menyenangkan  penumpang.  Jadi  memperkirakan  jumlah  penumpang  sangat penting untuk melindungi perusahaan jasa perjalanan dan wisata.
Triple  Exponetial  Smoothing  (TES)  merupakan  metode  peramalan  yang memiliki  kapasitas  untuk  mengelola  elemen  musiman  dan  tren  yang  secara bersamaan ada dalam data time series. TES terdiri dari tiga komponen, termasuk elemen  pemulusan,  elemen  tren,  dan  faktor  musiman  untuk  setiap  periode menggunakan  tiga  pembobotan  dalam  proses  peramalan.  Berikut  ketiga  bobot tersebut alpha (α), beta (β), dan gamma (γ).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  yang  dikemukakan  oleh  Fitria,  V.  A.,  &  Hartono,  R.  (2017) terkait  Prediksi  Jumlah  Penumpang  Pada  Siluet  Tour  And  Travel  Kota  Malang Menggunakan Metode TES yang diteliti oleh mendapatkan kesimpulan yaitu sistem dapat  memprediksi  siluet  penumpang  tour  and  travel  bulan  depan  dengan menggunakan  pendekatan  TES  yang  menghasilkan  nilai  MAPE  sebesar  9,86 dengan  α  (alpha)  =  0,4.  Berdasarkan  pendekatan  TES,  nilai  peramalan  atau prediksi  pada  bulan  November  adalah  500,80  orang.  Metode  TES  baik  dalam mengantisipasi data pasang surut dan mudah digunakan dalam aplikasi peramalan [2].
Pada  penelitian  yang  dikemukakan  oleh  Ajeng  Nur  Febriyanti  dan  Nur Azizah Komara Rifai menerbitkan jurnal dengan pendekatan Triple            Exponential Smoothing Holt Winters(ESH-W) untuk Peramalan Penumpang Kereta Api di Jawa dalam  jurnal  mendapatkan  kesimpulan  bahwa  penelitian  ini  menggunakan pendekatan  ESH-W  untuk  mencari model  penumpang  KA  yang  optimal  untuk wilayah  Jawa  dari  Januari 2013 sampai Desember 2019. Model ESH-W yang aditif dan  multiplikatif  akan  dibandingkan  untuk  mendapatkan  model  peramalan terbaik.  Model  terbaik  untuk  data  penumpang  KA  Pulau  Jawa  dari  tahun  2013 hingga 2019 adalah  ESH-W  dengan  parameter  =  0.8991,  =  0.0039, dan  =  0.4668 dengan  MAPE  =  3,768534.  2.  Jumlah  penumpang  KA  di  Pulau  Jawa  akan menurun  dan  tumbuh  pada  tahun  2020,  menurut perkiraan.  Prakiraan  jumlah penumpang KA di  Pulau  Jawa  pada Desember  2020  sebanyak  4.1139,  naik  dari tahun  sebelumnya.  Jumlah  penumpang  KA  terendah  di  Pulau  Jawasebanyak 30311 pada Februari 2020, turun dari tahun sebelumnya [3].
Menurut  beberapa  temuan  studi  di  atas,  pendekatan  TES  dapat  menangani banyak  contoh  data  deret  waktu  dan  memberikan  proyeksi  jumlah  penumpang yang  cukup  akurat.  Penulis  bertujuan  untuk  melakukan  studi  peramalan  dengan memanfaatkan  pendekatan  TES  (Winter)  dalam  sistem  peramalan  untuk memperkirakan  Day  Trans  Travel  Semarang  tiga  periode  perjalanan  penumpang selanjutnya.  Untuk  implementasi  peramalan  jumlah  penumpang,  data  yang digunakan  adalah  data  jumlah  penumpang  travel  mulai  bulan  Februari  2020 sampai dengan bulan Februari 2022.
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 408-414 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1. Triple Exponential Smoothing
Strategi  ini  digunakan  ketika  data  menunjukkan  tren  dan  musiman. Exponential  Smoothing bekerja  untuk  hampir  semua  data  stationer  atau  non stationer  tanpa  pengaruh  musiman.  Namun,  TES  dapat  memperkirakan  data musiman. Rumus peramalan untuk TES di bawah ini:
(1)
Keterangan :
S t "' = nilai pemulusan eksponensial rangkap tiga ( Triple )
S ’ t = nilai pemulusan eksponensial tunggal ( Single )
S t " = nilai pemulusan eksponensial ganda ( Double) α p
=  parameter pemulusan eksponensial yang besarnya 0
< α p < 1 F t + m = hasil peramalan periode ke depan yang di ramalkan a t , b t , c t =  konstanta pemulusan”
Peramalan menggunakan pemulusan TES”:
a) Inputkan  data  awal  periode  sampai  data  terakhir  dan  konstanta alpha (α ).
b) Cari nilai pemulusan tunggal
(2)
c) Cari  nilai  pemulusan  ganda  atau Double  Exponential  Smoothing yaitu dengan rumus:
(3)
d) Cari  nilai  pemulusan  tiga  atau Triple  Exponential  Smoothing yaitu dengan rumus:
(4)
e) Cari nilai parameter pemulusan yaitu dengan rumus:
(5)
f)     Cari nilai parameter pemulusan trend linear yaitu dengan rumus: (6)
g) Cari nilai parameter pemulusan trend parabolik yaitu dengan rumus:
(7)
h)  Hitung hasil peramalan yaitu dengan menggunakan rumus[4]:
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 408-414 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2. Akurasi Peramalan
Data  prediksi  dari  nilai  data  aktual,  akurasi  metode  peramalan  data  dapat ditentukan  melalui Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE), Mean  Squared  Error (MSE), dan Sum of Squared Error (SSE).
a) Mean  Percentage  Error (MAPE)  mengukur  perbedaan  persentase antara  data  aktual  dan  data  yang  diantisipasi.  (Chang  P.C.,  2007)
Nilai MAPE dapat dihitung menggunakan persamaan: MSE = (9) Keterangan:
𝑛  = jumlah data 𝑋𝑡 = data aktual periode ke- t 𝐹𝑡 = prediksi periode ke- t ”
b) Mean  Squared  Error (MSE)  menghasilkan  kesalahan  yang  lebih baik.  Selisih  kuadrat  rata-rata  antara  nilai  yang  diantisipasi  dan nilai  sebenarnya  adalah  MSE  (Margi  S  &  Pendawa  W,  2015). Persamaan MSE adalah: MSE = (10) c) Sum of Squared Error (SSE) atau jumlah kesalahan kuadrat .  t SSE  = [5] (11)
3. Peramalan ( Forecast ) Peramalan  ( Forecast )  adalah  ilmu  dan  seni  meramalkan  masa  depan.  Ini dapat dilakukan dengan menggunakan model matematika untuk memproyeksikan data  terbaru  ke  masa  depan.  Peramalan  penjualan  digunakan  untuk  menetapkan sistem  manajemen  keuangan  jangka  pendek  dan  asumsi  perencanaan.  Penjualan tergantung  pada  produksi  perusahaan.  Oleh  karena  itu,  anggaran  keuangan bergantung  pada  perkiraan  penjualan  untuk  pendapatan  yang  diprediksi. Peramalan  didasarkan  pada  data  sebelumnya.  Peramalan  didefinisikan  sebagai kegiatan dalam upaya memperkitakan kejadian di masa depan yang mengacu pada pola  sebelumnya  dan  penggunaan  kebijakan  pada  prediksi  dengan  pola  historis. Sementara prakiraan bersifat mekanis, peramalan membutuhkan kecerdasan.
Sehubungan  dengan  memprediksi  tantangan,  ada  tiga  faktor  utama  yang konsisten, yakni [4]:
a) Pertimbangan  penggunaan  waktu.  Hal  ini  dikarenakan  pada  setiap pengambilan keputusan maka proyeksi terkait masa depan patut menjadi pertimbangan
b) Adanya keadaan yang tidak jelas dan tidak mampu diprediksi
c) Penggunaan  analisis  statistik  dalam  menemukan  tren  dan  data  historis guna mengukur penilaian dari peramalan yang telah dilakukan.
Untuk  menghasilkan  peramalan  yang  efektif,  lima  konsep  peramalan  harus dipertimbangkan diantaranya:
a) Ramalan  biasanya  salah.  Peramalan  mengurangi  ketidakpastian  tetapi  tidak dapat menghilangkannya.
b) Kesalahan  harus  diukur  dalam  peramalan.  Ukuran  ketidaktepatan  dapat
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 408-414 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
ditentukan  oleh  kisaran  di  sekitar  hasil  yang  diantisipasi  dalam  unit  atau persentase  dan  kemungkinan  aktualisasi  permintaan  akan  berada  dalam pusara tersebut.
c) Peramalan  berbasis  famili  cenderung  tepat  daripada  peramalan  item  demi item.
d) Prediksi  dengan  proyeksi  jangka  pendek  cenderung  lebih  tepat  daripada prediksi jangka panjang. Saat ini, karena kondisi permintaan bervariasi secara perlahan, proyeksi jangka  pendek lebih akurat.
e) Perkiraan permintaan yang dihitung lebih baik daripada hasil peramalan.

## 4. Peramalan Data Time Series (Data Runtun Waktu)
Data  deret  waktu  memperkirakan  peristiwa  masa  depan  berdasarkan  data sebelumnya.  Time  series  (data  deret  waktu)  didefinisikan  dengan  pengamatan yang  teratur  dan  berpusat  pada  suatu  variabel  tertentu  selama  periode  waktu tertentu. Dengan meneliti bagaimana sebuah variabel berkembang dari waktu  ke waktu,  hubungan  antara  permintaan  dan  waktu  dapat  dibentuk  dan  digunakan untuk  meramalkan  tingkat  permintaan  di  masa  depan.  Makridakis,  et.al  (1992) menyatakan  bahwa  peramalan  kuantitatif  dapat  digunakan  asalkan  tiga persyaratan berikut terpenuhi yakni:
a) Dihasilkan dalam bentuk numerik
b) Tersedianya informasi tentang masa lalu (data historis)
c) Dapat  menghasilkan  asumsi  terkait  pola  suatu  peristiwa  akan  berulang di masa depan [5].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  RStudio  Day  Trans  Tour  dan  Travel  Kota  Semarang.  Data  jumlah penumpang Day Trans Tour and Travel Kota Semarang untuk memprediksi jumlah penumpang rute semarang-jogja di masa yang akan datang.
Tabel Data Jumlah Penumpang Rute Semarang-Jogja Jan Feb Mar  Apr  Mei  Jun Jul Agu Sep Okt Nov  Des 2020 2534  1704  332  330  571  1067  1296  1110  1171  709  781 2021  547 617 825  342  495  505  309 252 818 1181  491  828 2022  295 272
Dari  25  Record  Data  yang  telah  didapat  untuk  jumlah  penumpang  yang menggunakan  jasa  Day  Trans  Tour  and  Travel  setiap  bulannya  selama  25  bulan kemudian akan dimodelkan menggunakan RStudio.
Kode Program 1 Analisis Deret Waktu #import libraries library(readxl)   #untuk membaca file excel library(dplyr)  #untuk manipulasi data library(stats)  #untuk model deret waktu library(ggplot2)  #untuk visualisasi plot #import data 2020 dan 2021 tahun2020 <- read_excel("C:\\USERS\\user\\Downloads\\FORECAST- KRA 2020 .xlsx", sheet = "Tahun 2020")
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 408-414 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
tahun2020 <- tahun2020 %>% select(Total = `Jumlah Penumpang`) head(tahun2020) tahun2021 <- read_excel("C:\\USERS\\user\\Downloads\\FORECAST KRA 2021.xlsx", sheet = "Tahun 2021") tahun2021 <- tahun2021 %>% select(`Total`) head(tahun2021) data_lengkap <- rbind(tahun2020,tahun2021) data_lengkap data_lengkap = ts(data_lengkap,start=c(2020,2),frequency=12) data_lengkap #prediksi fit <- HoltWinters(data_lengkap) plot(fit, main = "Triple Exponential Smoothing", xlab = "Periode") prediksi <- predict(fit, n.ahead = 12) sse <- fit$SSE mse <- sse/length(data_lengkap) mape <- sqrt(mse) akurasi <- c(SSE=sse, MSE=mse, MAPE=mape) akurasi
Kode  program  1 mengimplementasikan  pendataan  penumpang  Day  Trans Tour  and  Travel.  Pemrosesan  data  dijadwalkan.  Teknik  ini  menggunakan  nilai parameter  α,  β,  dan  γ  dan,  yang  dipilih  dari  nilai  antara  0  dan  x.  Konstanta ditentukan  dengan  memasukkan  atau  mencoba  setiap  nilai  parameter  dan mengamati hasilnya. Perangkat lunak RStudio akan secara otomatis memilih angka parameter yang terbaik. Nilai parameter yang optimal memberikan nilai kesalahan yang sederhana dan akurasi  yang akurat.

## Gambar  1. Grafik Normalisasi
Gambar 1 Normalisasi TES merupakan grafik normalisasi  dari analisis Holt Winters Filtering TES. Grafik tersebut menampilkan titik balik jumlah penumpang pada  bulan  April  tahun  2021  dimana  setelah  bulan  tersebut  jumlah  penumpang kembali mengalami pertumbuhan.  Kejadian yang  sama  juga  berulang  pada  bulan Agustus tahun 2021.
Tabel 2. Hasil Normaliasi Nilai SEE Metode SSE MSE MAPE Triple Exponential Smoothing 1198921.0732 47956.8429 218.9905
Menggunakan parameter metode α, β, dan γ yang terbaik untuk metode TES pada RStudio, akan dihasilkan nilai akurasi yang terdiri dari SSE, MSE, dan  MAPE seperti pada tabel di atas.
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 408-414 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 3. Hasil Prediksi Mar Apr Mei 2022 666.0032 367.7103 377.8220
Teknik peramalan penumpang Day Trans Tour and Travel Semarang terbaik dapat  kita  temukan  dengan  menghitung  nilai  SSE  masing-masing  metode.  TES adalah  cara  terbaik  untuk  memprediksi  jumlah  penumpang  perjalanan  selama beberapa  bulan  berikutnya.  Pendekatan  MAPE  TES  menghasilkan  persentase prediksi  akurat  terbesar.  Berdasarkan  data  time  series,  teknik  TES  dapat memprediksi  jumlah  wisatawan.  Triple  TES  memperkirakan  jumlah  penumpang perjalanan dari Februari 2022 hingga Februari 2022 untuk pengujian. Penumpang turun  pada  April  2021  tetapi  naik  lagi  setelahnya.  Agustus  2021  melihat  situasi serupa. Bulan itu, kasus Covid bertambah. Himbauan penumpang PSBB pemerintah dibatasi hingga 50% dari kapasitas transit.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  mengenai  Peramalan  Jumlah Penumpang  Travel  Menggunakan  Metode  Triple  Exponential  Smoothing  (Studi Kasus: Day Trans Tour dan Travel Kota Semarang)  dapat disimpulkan bahwa pada penelitian ini mendapatkan informasi mengenai nilai optimal α, β dan γ yang dapat menghasilkan nilai MAPE terkecil untuk menghasilkan ramalan jumlah penumpang rute semarang – jogja untuk 3 periode kedepan. Hasil peramalan dapat digunakan pengusaha tour  and  travel untuk  mengantisipasi  penurunan  jumlah  penumpang dengan  memperkenalkan  pemasaran,  rute  tujuan  kota,  paket  wisata,  dan  mobil, driver,  dan  layanan  untuk  kenyamanan  penumpang.  Sehingga  diharapkan pengusaha  dapat  memperkirakan  jumlah  penumpang  guna  untuk  melindungi perusahaan jasa perjalanan dan wisata.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Saputra,  S.  F.  Diba,  T.  J.  Kusuma,  and  E.  Widodo,  “Penerapan  Metode  Triple Exponential Smoothing untuk Meramalkan Jumlah Penumpang Kereta Api di Daerah Operasi 4 Semarang,” 2019.
[2] V.  A.  Fitria  and  R.  Hartono,  “Peramalan  Jumlah  Penumpang  Pada  Siluet  Tour  And Travel  Kota  Malang  Menggunakan  Metode  Triple  Exponential  Smoothing,” J.  Ilm.
Teknol. Inf. Asia , vol. 11, no. 1, p. 15, 2017, doi: 10.32815/jitika.v11i1.35.
[3] A. N. Febriyanti, N. Azizah, K. Rifai, P. Statistika, F. Matematika, and P. Alam, “Metode Triple  Exponential  Smoothing  Holt-Winters  untuk  Peramalan  Jumlah  Penumpang Kereta Api di Pulau Jawa,” pp. 152–158, 2019.
[4] Ichsan,  Muhammad.  Aplikasi  Peramalan  Penjualan  Menggunakan  Metode  Triple Exponential  Smoothing  Pada  CV  Gaharu.  Com  Berbasis  Android.  Diss.  Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, 2022
[5] S.  Lestari,  A.  S.  Ahmar,  and  R.  Ruliana,  “Eksplorasi  Metode  Triple  Exponential Smoothing Pada Peramalan Jumlah Penggunaan Air Bersih di PDAM Kota Makassar,” VARIANSI  J.  Stat.  Its  Appl.  Teach.  Res. ,  vol.  2,  no.  3,  p.  128,  2020,  doi: 10.35580/variansiunm14641.