## Perancangan Aplikasi Peramalan untuk Metode

## Exponential Smoothing Menggunakan Aplikasi Lazarus (Studi Kasus: Data Konsumsi Listrik Kota Samarinda)
Hairi Septiyanor 1* , Syaripuddin 2 , Rito Goejantoro 3 1,2,3 Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Mulawarman, Samarinda, Indonesia * Corresponding author, email: hairis232@gmail.com

## Abstract
Exponential smoothing is forecasting method used to predict the future. Lazarus is an open source software based on free pascal compiler. at  this  research,  program  Lazarus  be  design  use  exponential  smoothing method  to  predict  electricity  consumption  data  in  Samarinda  City  from  September  to  November  2018. Purposed of this researched is to determine the procedure of building an exponential smoothing forecasting application and obtained forecasting result using the built application. Procedure of built the application are designed interface, designed properties and filled coding. The optimum smoothing parameters were obtained used the golden section method. Based on the analysis, electricity consumption data in Samarinda City shows a trend pattern, then the forecasting was used double exponential smoohting (DES) method are DES Brown and DES Holt. The best forecasting method for at this researched is DES Holt, because DES Holt method produced MAPE 0,0659% less than DES Brown method produced MAPE 0,0843%.
Keywords : Exponential Smoothing, Electricity Consumption, Golden Section, Lazarus .

## Abstrak
Metode exponential  smoothing merupakan  metode  peramalan  yang  digunakan  untuk  meramalkan  masa yang akan datang. Lazarus adalah suatu software open source yang dibangun berdasarkan compiler free pascal . Pada penelitian ini rancangan program Lazarus untuk metode exponential smoothing meramalkan data konsumsi listrik di Kota Samarinda September 2018 sampai November 2018. Tujuan dari penelitian ini  adalah  mengetahui  tahapan  membangun  aplikasi  peramalan  metode exponential  smoothing dan memperoleh hasil peramalan menggunakan aplikasi yang dibangun. Tahapan membangun aplikasi adalah merancang interface , merancang property dan mengisi coding . Parameter pemulusan optimum diperoleh menggunakan metode golden section . Berdasarkan hasil analisis, data konsumsi listrik di Kota Samarinda menunjukkan pola trend , kemudian peramalan menggunakan metode double exponential smoothing ( DES) yaitu DES Brown dan DES Holt. Metode peramalan yang lebih baik digunakan pada penelitian ini adalah metode DES Holt, karena metode DES Holt menghasilkan nilai MAPE sebesar 0,0659% yang lebih kecil dibandingkan metode DES Brown menghasilkan nilai MAPE sebesar 0,0843%.
Kata Kunci : Exponential Smoothing , Golden Section , Konsumsi Listrik, Lazarus .

## 1. Pendahuluan
Proses  peramalan adalah salah satu unsur  yang sangat penting dalam pengambilan keputusan,  sebab  efektif  atau  tidaknya  suatu  keputusan  umumnya  bergantung  pada beberapa faktor yang tidak bisa dilihat pada saat keputusan itu diambil [1]. Definisi dari peramalan adalah  memperkirakan  besarnya atau jumlah sesuatu pada waktu yang akan

## Perancangan Aplikasi Peramalan Untuk Metode Exponential Smoothing…
Hairi Septiyanor, Syarifuddin, Rito Goejantoro
datang  berdasarkan  data  pada  masa  lampau  yang  dianalisis  secara  ilmiah  khususnya menggunakan  metode  statistika  [2].  Hasil  ramalan  yang  dibuat  sangat  tergantung  pada metode yang digunakan dalam peramalan tersebut [3]. Beberapa metode peramalan yang umum  digunakan  yakni  metode moving  average,  exponential  smoothing dan autoregressive integrated moving average (ARIMA).
Perkembangan  ilmu  teknologi  banyak  membantu  dalam  perhitungan  berbagai macam problematika. Kebutuhan akan peramalan yang efisien mengakibatkan perlunya menggunakan teknologi komputer yang akan mempercepat proses peramalan. Salah satu bentuk  dari  penggunaan  teknologi  adalah  proses  peramalan. Lazarus adalah  suatu software  open  source yang  dibangun  berdasarkan compiler  free  pascal . Lazarus menggunakan bahasa pemrograman mudah dan performa yang bagus serta mendukung pengembangan aplikasi yang bersifat visual ataupun non-visual.
Exponential  smoothing adalah  suatu  metode  peramalan  rata-rata  bergerak  yang melakukan pembobotan menurun secara eksponensial terhadap nilai observasi. Pengaruh dari metode ini adalah menghilangkan unsur random dalam data sehingga diperoleh suatu pola  yang  akan  berguna  dalam  meramalkan  nilai  masa  datang.  Dalam  pemulusan exponential  smoothing terdapat  satu  atau  lebih    parameter  pemulusan  yang  ditentukan secara eksplisit dan hasil pilihan menentukan bobot yang dikenakan pada nilai observasi [1].
Pada penelitian ini akan dibangun aplikasi metode peramalan menggunakan Lazarus dengan  metode exponential smoothing yang  akan  diaplikasikan  pada  peramalan penggunaan listrik Kota Samarinda. Aplikasi peramalan metode exponential smoothing yang akan dibuat terdiri dari tiga menu yaitu Single Exponential Smoothing ( SES ), Double Exponential  Smoothing ( DES )  dan Triple Exponential Smoothing ( TES ).  Berdasarkan uraian  yang  telah  dijelaskan,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tahapan membangun program aplikasi peramalan  menggunakan Lazarus , selanjutnya dilakukan peramalan konsumsi listrik di Kota Samarinda menggunakan aplikasi yang dibangun.

## 2. Material dan Metode
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yaitu konsumsi listrik di Kota Samarinda yang diperoleh dari PLN Kota Samarinda. Data yang diperoleh tersebut akan diolah pada program aplikasi yang dibangun menggunakan Lazarus untuk mendapatkan hasil peramalan dengan metode peramalan exponential smoothing .

## 2.1 Exponential Smoothing
Metode exponential  smoothing dilakukan  dengan  mengulang  perhitungan  secara terus menerus dengan menggunakan data terbaru, setiap data terbaru diberi bobot yang berbeda  untuk  data  masa  lalu  dan  bobot  tersebut  mempunyai  ciri  menurun  secara eksponensial.  Metode  dalam  kelompok  ini  memerlukan  adanya  penentuan  parameter tertentu dan nilai dari parameter terletak antara 0 dan 1 [1].

## Perancangan Aplikasi Peramalan Untuk Metode Exponential Smoothing…
Hairi Septiyanor, Syarifuddin, Rito Goejantoro
Metode exponential  smoothing dibagi  menjadi  3  berdasarkan  pola  data  yang terbentuk, yaitu metode SES digunakan untuk data runtun waktu yang bersifat stasioner. Metode DES digunakan untuk data runtun waktu yang  membentuk pola trend . Metode TES digunakan untuk data runtun waktu yang membentuk pola musiman.
a. SES
Metode SES digunakan untuk peramalan waktu jangka pendek, biasanya hanya satu bulan  kedepan.  Model  ini  mengasumsikan  bahwa  data  berfluktuasi  di  sekitar  rata- rata cukup stabil (tidak ada trend atau musiman). Persamaan yang digunakan dalam metode SES adalah sebagai berikut:
𝐹 𝑡+1 = 𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝐹 𝑡 (1)
b. DES
Metode DES lebih  tepat  digunakan  untuk  meramalkan  data  yang  mengalami  pola trend . Metode ini dibagi menjadi dua, yaitu:
i. DES Brown
Metode DES Brown  menggunakan  parameter  yang  sama  untuk  dua  pemulusan eksponensial  yang  digunakan.  Metode  ini  menggunakan  rumus  pemulusan berganda  secara  langsung,  yaitu  antara  pola trend dan  pola  lainnya  dilakukan secara  bersama-sama  dengan  menggunakan  hanya  satu  parameter.  Persamaan yang digunakan dalam metode DES Brown adalah sebagai berikut:
𝑆 𝑡 = 𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)(𝑆 𝑡−1 + 𝑏 𝑡−1 ) (2) 𝑆 𝑡 ′′ = 𝛼𝑆 𝑡 ′ + (1 − 𝛼)𝑆 𝑡−1 ′′ (3)
𝛼 𝑡 = 2𝑆 𝑡 ′ − 𝑆 𝑡 ′′ (4)
𝑏 𝑡 = 𝛼 1 − 𝛼 (𝑆 𝑡 ′ − 𝑆 𝑡 ′′ ) (5)
𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 (𝑚) (6)
ii. DES Holt
Metode DES Holt  menggunakan  dua  parameter  berbeda  untuk  dua  pemulusan eksponensial yang digunakan. Metode ini memuluskan pola trend secara terpisah dengan  menggunakan  parameter  yang  berbeda  dari  parameter  yang  digunakan pada data asli. Persamaan yang digunakan dalam metode DES Holt adalah sebagai berikut:
𝑆 𝑡 = 𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)(𝑆 𝑡−1 + 𝑏 𝑡−1 ) (7)
𝑏 𝑡 = 𝛾(𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 − 𝛾)𝑏 𝑡−1 (8)
𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑆 𝑡 + 𝑏 𝑡 (𝑚) (9)
c. TES
Metode TES digunakan ketika data menunjukkan pola musiman. Metode TES dibagi menjadi 2 yaitu:
i. TES Brown

## Perancangan Aplikasi Peramalan Untuk Metode Exponential Smoothing…
Metode TES Brown pendekatan dasarnya adalah memasukkan tingkat pemulusan tambahan dan pada peramalannya diberlakukan persamaan kuadratik. Persamaan yang digunakan dalam metode TES Brown adalah sebagai berikut:
𝑆 𝑡 ′ = 𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 𝑡−1 ′ (10)
𝑆 𝑡 ′′ = 𝛼𝑆 𝑡 ′ + (1 − 𝛼)𝑆 𝑡−1 ′′ (11)
𝑆 𝑡 ′′′ = 𝛼𝑆 𝑡 ′′ + (1 − 𝛼)𝑆 𝑡−1 ′′′ (12)
𝛼 𝑡 = 3𝑆 𝑡 ′ − 3𝑆 𝑡 ′′ + 𝑆 𝑡 ′′′ (13)
𝑏 𝑡 = 𝛼 2(1 − 𝛼) 2 [(6 − 5𝛼)𝑆 𝑡 ′ − (10 − 8𝛼)𝑆 𝑡 ′′ + (4 − 3𝛼)𝑆 𝑡 ′′′ ] (14)
𝑐 𝑡 = 𝛼 2 (1 − 𝛼) 2 (𝑆 𝑡 ′ − 2𝑆 𝑡 ′′ + 𝑆 𝑡 ′′′ ) (15)
𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 (𝑚) + 1 2 𝑐 𝑡 (𝑚) 2 (16)
ii. TES Winters
Metode TES Winters merupakan perluasan dari metode dua parameter dari Holt dengan  tambahan  satu  persamaan  untuk  mengatasi  pola  musiman  pada  data. Metode Winters didasarkan atas tiga persamaan pemulusan, yaitu untuk stasioner, satu  untuk trend ,  dan  satu  untuk  musiman.  Persamaan  yang  digunakan  dalam metode TES Winters adalah sebagai berikut:
𝑆 𝑡 = 𝛼 𝑋 𝑡 𝐼 𝑡−𝐿 + (1 − 𝛼)(𝑆 𝑡−1 + 𝑏 𝑡−1 ) (17)
𝑏 𝑡 = 𝛾(𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 − 𝛾)𝑏 𝑡−1 (18)
𝐼 𝑡 = 𝛽 𝑋 𝑡 𝑆 𝑡 + (1 − 𝛽)𝐼 𝑡−𝐿 (19)
𝐹 𝑡+𝑚 = (𝑆 𝑡 + 𝑏 𝑡 (𝑚))𝐼 𝑡−𝐿+𝑚 (20)

## 2.2 Pengukuran Kesalahan Peramalan
Beberapa  metode  lebih  ditentukan  untuk  meringkas  kesalahan  ( error )  yang dihasilkaan  oleh  fakta  pada  teknik  peramalan.  Sebagian  besar  dari  pengukuran  ini melibatkan  rata-rata  beberapa  fungsi  dari  perbedaan  antara  nilai  aktual  dan  nilai peramalannya.  Persamaan  yang  digunakan  untuk  pengukuran  kesalahan  peramalan adalah sebagai berikut: [1]
𝑀𝐴𝐷 = 1 𝑛 ∑|𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 (21)
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑(𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 𝑡=1 (22)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 | 𝑋 𝑡 𝑛 𝑡=1 × 100% (23)

## Perancangan Aplikasi Peramalan Untuk Metode Exponential Smoothing…

## 2.3 Golden Section
Algoritma  metode golden section menggunakan prinsip mengurangi daerah batas x yang  mungkin  menghasilkan  nilai MAPE minimum  secara  iteratif  (berulang). Mendapatkan  sebuat  titik  baru  yang  simetris  dibutuhkan  nilai r ( Golden  Ratio )  [4]. Pencarian nilai r diperoleh dari rumus yang diilustrasikan oleh Gambar 1.
Gambar 1. Pencarian nilai r yang simetris
Diasumsikan  bahwa 𝑓 1 > 𝑓 2 maka 𝑎 = 𝑥 1 dan 𝑥 1 = 𝑥 2 yang  mana  akan  membuat interval baru (𝑎, 𝑏) dari panjang ℎ ′ = 𝑟ℎ . Tahap operasi selanjutnya dengan menghitung fungsi 𝑥 2 = 𝑎 + 𝑟ℎ′ dan mengulangi proses tersebut [4].

## 2.4 Lazarus
Lazarus adalah  Lingkungan  Pengembangan  Terpadu  (LPT)  sumber  terbuka  bagi pengguna  bahasa  pemrograman Pascal.  Lazarus dibangun  di  atas  kerangka  yang  juga digunakan untuk menghasilkan aplikasi yang dibuat diatasnya, yaitu Lazarus Component Library ( LCL ).  Sistem  adalah  sekelompok  unsur  yang  erat  hubungannya  satu  dengan yang  lain,  yang  berfungsi  bersama-sama  untuk  mencapai  tujuan  tertentu.  Sistem mempunyai karakteristik atau sifat-sifat tertentu, yaitu  memiliki komponen-komponen, batas sistem, lingkungan sistem, interface , input , output , proses, dan tujuan [5].
Pembuatan  program  aplikasi Lazarus tidak  terlepas  dengan  jenis  data.  Pemilihan jenis data yang tepat akan berguna untuk menghemat memori, meningkatkan kecepatan proses  dan  ketelitian  dalam  perhitungan  [6].  basis  data  adalah  sistem  terkomputerisasi yang  tujuan  utamanya  adalah  memelihara  data  yang  sudah  diolah  atau  informasi  dan membuat  informasi  tersedia  saat  dibutuhkan  [7].  Data  disimpan  sedemikian  rupa sehingga proses penambahan, pengambilan, dan modifikasi data dapat dilakukan dengan mudah dan terkontrol [8].

## Perancangan Aplikasi Peramalan Untuk Metode Exponential Smoothing…

## 3. Hasil dan Diskusi

## 3.1 Rancangan Interface
Perancangan interface atau tampilan antarmuka merupakan hal yang sangat penting karena  menentukan  komunikasi  antara  pengguna  dan  program.  Pada  penelitian  ini terdapat  5  rancangan interface yaitu form  menu utama, form PES, form metode, form grafik, dan form statistika deskriptif. Rancangan interface yang dibuat dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Form menu utama
Form menu  utama  bertujuan  untuk  mempersiapkan  komponen  dan property yang diperlukan saat program PES baru dibuka oleh pengguna. Berikut ini adalah interface form menu utama:
Gambar 2. Form menu utama

## b. Form PES
Form PES merupakan form program inti dalam program Lazarus pada penelitian ini . form PES memuat 2 groupbox dan 4 menu. Berikut ini adalah interface form PES:
Gambar 3. Form PES

## Perancangan Aplikasi Peramalan Untuk Metode Exponential Smoothing…
c. Form metode exponential smoothing
Form metode exponential smoothing memuat 3 groupbox , yaitu groupbox Parameter Pemulusan, groupbox musiman dan groupbox Ramalan.Berikut ini adalah interface form metode exponential smoothing :
Gambar 4. Form metode exponential smoothing

## d. Form grafik
Form grafik digunakan  untuk  menampilkan  grafik time  series data  dan  hasil peramalan. Berikut ini adalah interface form grafik:
Gambar 5. Form grafik
e. Form statistika deskriptif
Form statistika  deskriptif  berisi  6  komponen  yang  menyediakan  pilihan  hasil statsitika deskriptif  yang akan diproses.  Berikut ini adalah interface form statistika deskriptif:

## Perancangan Aplikasi Peramalan Untuk Metode Exponential Smoothing…
Gambar 6. Form statistika deskriptif

## 3.2 Statistika Deskriptif
Statistika  deskriptif  untuk  mengetahui  karakteristik  data  konsumsi  listrik  di  Kota Samarinda.  Karakteristik  data  konsumsi  listrik  di  Kota  Samarinda  yang  diidentifikasi pada  penelitian  ini  adalah  nilai  minimum,  nilai  maksimum,  dan  nilai  rata-rata.  Hasil statistika deskriptif yang diperoleh adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil statistika deskriptif dari data
Berdasarkan  Tabel  1  terlihat  bahwa  data  konsumsi  listrik  di  Kota  Samarinda  nilai minimum  sebesar  382.166  kVa  pada  bulan  Januari  tahun  2016  dan  nilai  maksimum sebesar  460.637  kVa  pada  bulan  Agustus  tahun  2018  dengan  nilai  rata-rata  sebesar 422.544,9688.
Gambar 7. Time series plot data konsumsi listrik

## Perancangan Aplikasi Peramalan Untuk Metode Exponential Smoothing…
Hairi Septiyanor, Syarifuddin, Rito Goejantoro
Berdasarkan Gambar 7 diketahui bahwa data konsumsi listrik terendah terjadi pada bulan  Januari  tahun  2016  dan  tertinggi  terjadi  pada  bulan  Agustus  tahun  2018.  Data konsumsi  listrik naik secara perlahan  memperlihatkan bahwa time series plot memiliki pola trend naik. Oleh karena itu data konsumsi listrik di Kota Samarinda dapat diramalkan menggunakan metode DES Brown dan DES Holt.

## 3.3 DES Brown
DES Brown  dalam  penelitian  ini  pemilihan  parameter  pemulusan  α terbaik  adalah dengan  menggunakan  metode golden  section .  Hasil  dari  proses  metode golden  section untuk metode DES Brown adalah sebagai berikut:
Gambar 8. Hasil proses metode golden section untuk DES Brown
Gambar 9. Hasil perhitungan metode DES Brown

## Perancangan Aplikasi Peramalan Untuk Metode Exponential Smoothing…
Hairi Septiyanor, Syarifuddin, Rito Goejantoro
Berdasarkan Gambar 8 diketahui bahwa nilai parameter pemulusan α konvergen pada iterasi ke 17. Diperoleh nilai parameter pemulusan α terbaik yaitu sebesar 0,7883 dengan nilai  kesalahan  peramalan MAPE sebesar  0,0843%.  Peramalan  menggunakan  metode DES Brown  selanjutnya  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai  parameter  pemulusan  α sebesar 0,7883. Hasil perhitungan metode DES Brown ditunjukkan Gambar 9.
Berdasarkan hasil perhitungan metode DES Brown maka dapat dilakukan peramalan konsumsi listrik di Kota Samarinda untuk 3 bulan yang akan datang. Peramalan dengan menggunakan metode DES Brown adalah sebagai berikut:
a. Ramalan periode 33 (𝑚 = 1) yaitu untuk bulan September tahun 2018:
𝐹 32+1 = 𝑎 32 + 𝑏 32 (𝑚)
𝐹 33 = 460.656,1534 + 2.4691,6964(1) = 463.125,8498
b. Ramalan periode 34 (𝑚 = 2) yaitu untuk bulan Oktober tahun 2018:
𝐹 32+2 = 𝑎 32 + 𝑏 32 (𝑚)
𝐹 34 = 460.656,1534 + 2.4691,6964(2) = 465.751,1501
c. Ramalan periode 35 (𝑚 = 3) yaitu untuk bulan November tahun 2018:
𝐹 32+3 = 𝑎 32 + 𝑏 32 (𝑚)
𝐹 35 = 460.656,1534 + 2.4691,6964(3)
= 468.280,2793

## 3.4 DES Holt
DES Holt dalam penelitian ini pemilihan parameter pemulusan α dan γ terbaik adalah dengan  menggunakan  metode golden  section .  Hasil  dari  proses  metode golden  section untuk metode DES Holt adalah sebagai berikut:
Gambar 10. Hasil proses metode golden section untuk DES Holt

## Perancangan Aplikasi Peramalan Untuk Metode Exponential Smoothing…
Hairi Septiyanor, Syarifuddin, Rito Goejantoro
Berdasarkan  Gambar  10  diketahui  nilai  parameter  pemulusan  α  dan  γ  telah konvergen pada iterasi ke 17. Diperoleh nilai parameter pemulusan α optimum sebesar 0,7955 dan nilai parameter pemulusan γ optimum sebesar 0,5379 dengan nilai kesalahan peramalan MAPE sebesar 0,0659%.
Peramalan  menggunakan  metode DES Holt  selanjutnya  dilakukan  dengan menggunakan nilai parameter pemulusan α sebesar 0,7955 dan γ sebesar 0,5379. Hasil perhitungan metode DES Holt adalah sebagai berikut:
Gambar 11. Hasil perhitungan metode DES Holt
Berdasarkan  hasil perhitungan  metode DES Holt maka dapat dilakukan peramalan konsumsi listrik di Kota Samarinda untuk 3 bulan yang akan datang. Peramalan dengan menggunakan metode DES Holt adalah sebagai berikut:
a. Ramalan periode 33 (𝑚 = 1) yaitu untuk bulan September tahun 2018:
𝐹 32+1 = 𝑆 32 + 𝑏 32 (𝑚)
𝐹 33 = 460.692,8918 + 2.529,1292(1) = 463.222,0210
b. Ramalan periode 34 (𝑚 = 2) yaitu untuk bulan Oktober tahun 2018:
𝐹 32+2 = 𝑆 32 + 𝑏 32 (𝑚)
𝐹 34 = 460.692,8918 + 2.529,1292(2) = 465.751,1501
c. Ramalan periode 35 (𝑚 = 3) yaitu untuk bulan November tahun 2018:
𝐹 32+3 = 𝑆 32 + 𝑏 32 (𝑚)
𝐹 35 = 460.656,1534 + 2.4691,6964(3) = 468.280,2793

## Perancangan Aplikasi Peramalan Untuk Metode Exponential Smoothing…

## 3.5 Perbandingan Metode Peramalan DES Brown dan DES Holt
Perbandingan  metode  peramalan  dilakukan  berdasarkan  nilai  pengukuran  kesalahan peramalan.  Metode DES Brown  menggunakan  α  sebesar  0,7883  dan DES Holt menggunakan α sebesar 0,7955 dan γ sebesar 0,5379. Berikut ini adalah perbandingan nilai pengukuran kesalahan peramalan antara metode DES Brown dan DES Holt:
Tabel 2. Perbandingan Metode Peramalan DES Brown dan DES Holt Metode Peramalan Nilai Pengukuran Kesalahan Peramalan MAPE MAD MSE DES Brown 0,0843% 349,4217 355.554,7829 DES Holt 0,0659% 276,0858 224.221,8045
Berdasarkan  Tabel  2,  terlihat  bahwa  metode  yang  lebih  baik  digunakan  untuk meramalkan data konsumsi listrik di Kota Samarinda yaitu metode DES Holt, karena nilai pengukuran  kesalahan  peramalan  metode DES Holt  lebih  kecil  dibandingkan  dengan metode DES Brown.

## 3.6 Rancangan Program
Rancangan  program  digunakan  sebagai  penggambaran  program  secara  umum  dan acuan  untuk  tahap  perekayasaan.  Tahap  perekayasaan  dapat  memudahkan  pencarian kesalahan karena komponen dalam keadaan bebas dari komponen lainnya sehingga tidak terjadi  persilangan  fungsi  antar  komponen.  Suatu  komponen  yang  membutuhkan keterkaitan dengan komponen lainnya maka dapat digunakan rancangan property untuk memudahkan dalam pembuatan. Oleh karena itu, setelah rancangan interface telah jadi maka langkah selanjutnya adalah mengatur property.
Tabel 3. Property Program PES Property Komponen Fungsi Background Picture Program lebih berwarna dan memiliki label Mulai Button memulai program PES Bulan Combobox Meng input data bulan Tahun Edit Meng input data tahun Konsumsi Listrik Edit Meng input data konsumsi listrik Input Button Memproses hasil input an ke tabel Data Data Stringgrid Menampilkan tabel data Hasil Stringgrid menampilkan tabel hasil Alpha Edit Meng input nilai parameter pemulusan α Gamma Edit Meng input nilai parameter pemulusan γ Beta Edit Meng input nilai parameter pemulusan β

## Perancangan Aplikasi Peramalan Untuk Metode Exponential Smoothing…
Cari terbaik Button Proses mencari nilai parameter pemulusan optimum menggunakan metode Golden Section Panjang musiman Edit Meng input nilai panjangnya musiman Banyaknya ramalan Edit Meng input nilai banyaknya ramalan yang diinginkan Tabel 3. Property Program PES (lanjutan) Property Komponen Fungsi Ramal Button Memproses perhitungan peramalan menggunakan metode yang dipilih Time series plot Chart Menampilkan grafik Nilai kesalahan peramalan Label Menampilkan nilai kesalahan peramalan yaitu MAPE, MAD, dan MSE Nilai parameter pemulusan Label Menampilkan nilai parameter pemulusan yaitu α, γ, dan β Jumlah data Checkbox Memilih jumlah data untuk statistika deskriptif Minimum Checkbox Memilih minimum untuk statistika deskriptif Maksimum Checkbox Memilih maksimum untuk statistika deskriptif Rata-rata Checkbox Memilih rata rata untuk statistika deskriptif Simpangan baku Checkbox Memilih simpangan baku untuk statistika deskriptif Variansi Checkbox Memilih variansi untuk statistika deskriptif Selesai Button Memproses perhitungan statistika deskriptif yang dipilih

## 4. Kesimpulan
Perancangan  program  aplikasi  peramalan Lazarus metode Exponential  Smoothing terdapat 3 tahap  yaitu:  pembuatan interface ,  mengatur property , dan pengisian coding . Terdapat 5 interface yang dibuat yaitu form menu utama, form PES, form metode, form grafik, dan form statistika deskriptif. Pengaturan property yang diperlukan pada bagian input adalah data, nilai parameter pemulusan, panjang musiman, banyaknya ramalan, dan statistika deskriptif. Pengaturan property yang diperlukan pada bagian output adalah hasil nilai  parameter  pemulusan  optimum  berdasarkan  metode Golden  Section ,  hasil peramalan, time series plot , dan statistika deskriptif.
Hasil  Peramalan  data  konsumsi  listrik  di  Kota  Samarinda  bulan  September  2018 sampai bulan November 2018 menggunakan metode DES Brown dengan nilai α sebesar 0,7883 adalah 463.125,8498 kVa, 465.595,5463 kVa, 468.065,2427 kVa diperoleh nilai MAPE 0,0843%, MAD 349,4217,  dan MSE 355.554,7829  sedangkan  dengan menggunakan  metode DES Holt  dengan  nilai  α  sebesar  0,7955  dan  γ  sebesar  0,5379

## Perancangan Aplikasi Peramalan Untuk Metode Exponential Smoothing…
adalah 463.222,0210 kVa, 465.751,1501 kVa, 468.280,2793 kVa diperoleh nilai MAPE 0,0659%, MAD 276,0858%, dan MSE 224.221,8045. Metode peramalan yang lebih baik digunakan  untuk  data  konsumsi  listrik  di  Kota  Samarinda  adalah  metode DES Holt, karena  metode DES Holt  dengan  menggunakan  nilai  α  sebesar  0,7955  dan  γ  sebesar 0,5379 memperoleh nilai pengukuran kesalahan peramalan yang lebih kecil dibandingkan dengan metode DES Brown dengan menggunakan nilai α sebesar 0,7883.

## Daftar Pustaka
[1] Makridakis, S., Wheelright, S.C., & McGee, V.E. Metode dan Aplikasi Peramalan, Jilid 1 Edisi Revisi . Ahli Bahasa: Hari Suminto. Jakarta: Binapura Aksara, 1999.
[2] Sudjana, N. Dasar-dasar Proses Belajar Mengajar . Bandung: Sinarbaru, 1989.
[3] Aswi,  &  Sukarna. Analisis  Deret  Waktu:Teori  dan  Aplikasi .  Makasar:  Andira Publisher, 2006.
[4] Kiusalaas,  J. Numerical  Methods  in  Engineering  with  MATLAB .  Cambridge: Cambridge University Press, 2005.
[5] Sutabri, Tata. Analisis Sistem Informasi . Yogyakarta: ANDI, 2012.
[6] Enterprise,  Jubilee. Pemrograman  Visual  Basic  6.0 .  Yogyakarta:  Alex  Media Komputindo, 2015.
[7] Rosa, A.S. Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek . Bandung: Informatika, 2014.
[8] Sutanta, Edhy. Semua Bisa Menjadi Programmer Android-Case Study . Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2011.