## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.5, No.1, Juli 2021, pp. 58~63 e-ISSN: 2548-6861

## Algoritma Triple Exponential Smoothing Untuk Prediksi Trend Turis Pariwisata Jatim Park Batu saat Pandemi Covid-19
Safor Madianto 1 , Ema Utami 2 , Anggit Dwi Hartanto 3 1,2,3 Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta safor.1292@students.amikom.ac.id 1 , ema.u@amikom.ac.id 2 , anggit@amikom.ac.id 3
Article Info ABSTRACT Article history: Received 05-07-2021 Revised 13-07-2021 Accepted 19-07-2021
The level of tourist arrivals in 2021, both local and foreign to Indonesian tourism, will drop significantly. The COVID-19 pandemic is one of the causes of this loss. In the last 1 year, the level of tourism has decreased drastically due to this pandemic. The impact for a country is an economic recession, Singapore is a country that is experiencing a recession that is quite severe up to -40%, a country that also depends on tourism, one of them. Jatim Park, Batu is a family recreation park and study tour in Batu, East Java. Jatim Park is a fairly well-known tourist attraction in East Java. The  uncertainty  of  the  number  of  tourists  each  month  affects  the  operational management  of  Jatim  Park  in  making  every  decision,  both  technical  and  strategic decisions.  The  researcher  proposes  to  use  the  Triple  Exponential  Smoothing algorithm  of  the  Holt-Winters  model,  which  is  a  predictive  algorithm  that  can consider  trends  and  seasonal  factors.  The  method  of  measuring  accuracy  uses  the MAPE  (Mean  Absolute  Percentage  Error)  method.  The  test  was  carried  out  by initiating the alpha, beta and gamma parameters 30 times and obtained an average of 9%. Keyword: Triple Exponential Smoothing, Prediction,
Holt Winters,
Forecasting,
Tourism, Jatim Park.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Tingkat  kunjungan  pariwisata  ditahun  2021  baik  lokal maupun mancanegara  terhadap  pariwisata  Indonesia mengalami penurunan drastis.  Pandemi COVID-19 menjadi salah satu sebab dari adanya kerugian tersebut.  Berdasarkan data  yang  diperoleh  melalui  website  Kementrian  Pariwisata dan  Ekonomi  Kreatif,  kunjungan  wisatawan  mancanegara pada Februari 2021 melalui seluruh pintu masuk mengalami penurunan  sebesar  86.59%  sebesar  117.000.    Penurunan  ini dirasakan  sangat  signifikan,  karena  apabila  dibandingkan dengan Februari 2020 yang berjumlah 872.765 [1].
Dalam  1  tahun  terakhir  ini,  tingkat  pariwisata  menurun drastis  dikarenakan  pandemi  ini.    Dampak  terhadap  sebuah negara adalah resesi ekonomi, Singapura adalah negara yang mengalami  resesi  cukup  parah  hingga  -40%,  negara  adalah negara  yang  juga  bergantung  salah  satunya  pada  pariwisata [2].
Jatim  Park  Batu  adalah  sebuah  pariwisata  taman  belajar dan tempat rekreasi keluarga di Batu, Jawa Timur. Jatim Park merupakan tergolong pariwisata yang terkenal di Jawa Timur,
terdapat  beberapa  pilihan  tidak  hanya  1  tempat  Jatim  Park saja, namun ada 3 objek pariwisata Jatim Park yang memiliki objek rekreasi  masing  –  masing.  Pandemi COVID-19 yang terjadi  pada  akhir  tahun  2019  turut  serta  mempengaruhi jumlah  turis  baik  lokal  maupun  mancanegara  dalam berkunjung ke Jatim Park.
Ketidakpastian jumlah turis tiap bulannya  mempengaruhi manajemen  operasional  Jatim  Park  dalam  melakukan  setiap pengambilan keputusan, baik keputusan yang bersifat teknis maupun strategis.  Salah satu teknik dalam Data Mining, yaitu prediksi dapat digunakan untuk memprediksi dan memvisualisasikan  trend  pengunjung  Jatim  Park.    Dengan memprediksi  3  periode  bulan  ke  depan  kemudian memvisualisasikan  trendnya  ke  dalam  grafik,  akan  dapat diketahui trend pengunjung apakah meningkat atau menurun. Penulis telah melakukan pengambilan data dan memvisualisasikan  ke  dalam  plot  grafik  untuk  tahun  2019 hingga  2020  selama  rentang  1  tahun  10  bulan  dan mendapatkan gambaran seperti ditunjukkan pada gambar 1.
Pada grafik tren yang ditunjukkan pada gambar 1, terlihat pola data fluktuatif, namun dapat dianalisa bahwa pada bulan-
Algoritma Triple Exponential Smoothing Untuk Prediksi Trend Turis Pariwisata Jatim Park Batu saat Pandemi Covid-19
59
bulan  tertentu  yang  sama,  terjadi  penurunan  atau  kenaikan, berdasarkan grafik tersebut, juga dapat disimpulkan trendnya adalah menurun.
Pola data fluktuatif yang memiliki trend menurun tersebut merupakan  dasar  peneliti  menentukan  algoritma  seperti  apa yang  akan  dipilih,  peneliti  memerlukan  algoritma  prediksi Time  Series  yang  mampu  menghandle  data  trend  dan musiman  [3],  merujuk  kepada  penelitian  prediksi  penjualan pulsa elektrik yang telah dilakukan sebelumnya, dimana pola dataset  yang  digambarkan  fluktuatif  dengan  trend  naik  dan memiliki  kecenderungan  musiman,  maka  peneliti  tersebut memilih  menggunakan  algoritma  Triple  Exponential Smoothing.
Berdasarkan  pola  data  dan  grafik  tersebut,  penulis mengusulkan untuk menggunakan algoritma Triple Exponential  Smoothing,  model  Holt  Winters,  dimana algoritma ini adalah tergolong algoritma prediksi yang dapat mempertimbangkan  faktor  trend  dan  musiman.    Algoritma tersebut  akan  melakukan  prediksi  dengan  melakukan pemulusan  data  terlebih  dahulu,  Dataset  yang  digunakan adalah  dalam  jangka  waktu  rentang  1  tahun  10  bulan (ditunjukkan pada gambar 1).
Penggunaan  dataset  yang  terhitung  cukup  panjang,  akan mendukung  proses  prediksi  algoritma  Triple  Exponential Smoothing, dikarenakan algoritma ini memiliki karakteristik, hasil prediksi akan semakin baik apabila data pemulusan yang digunakan  semakin  banyak.    3  parameter  di  awal  proses prediksi yang harus diatur secara acak yaitu parameter Alfa ( α ), Beta ( β ) dan Gamma ( γ ), akan sangat mempengaruhi hasil proses prediksi, dimana ditunjukkan pada akurasi hasil prediksi.  Berdasarkan karakteristik algoritma tersebut maka nantinya, metode eksperimennya sendiri yaitu, peneliti akan menguji coba 30 data acak 3 parameter untuk diujicobakan ke algoritma  Triple  Exponential  Smoothing.    Metode pengukuran  akurasi  menggunakan  metode  (Mean  Absolute Percetage Error) MAPE.
Gambar 1. Grafik Tren Turis Jatim Park 2019-2020
Algoritma Triple Exponential Smoothing – Holt Winters adalah  algoritma  konvensional  di  topik  prediksi  atau forecasting, algoritma ini sudah lebih sering diterapkan pada bidang  ilmu  Statistik  dan  Ekonomi  dalam  mengamati  dan
menganalisa  trend  data.    Penerapannya  di  bidang  Computer Science,  membuat  algoritma  ini  semakin  berkembang  dan terus  menerus  diteliti.    Peneliti  menggunakan  5  rujukan refrensi  yang  dijadikan  sebagai  dasar  acuan  menganalisa trend data turis Jatim Park menggunakan algoritma tersebut, yaitu  penerapan  algoritma  Triple  Exponential  Smoothing untuk  prediksi  penjualan  alat  Kesehatan  [4]  dimana  dalam penelitian  tersebut  dilakukan  prediksi  jumlah  penjualan  alat kesehatan dimasa yang akan datang.  Jumlah permintaan yang berubah – ubah akan mempengaruhi jumlah stok yang harus disiapkan digudang.
Selanjutnya adalah Prediksi Jumlah Kebutuhan Pemakaian Air Menggunakan Metode Exponential Smoothing  [5],  dimana  dalam  penelitian  tersebut  dilakukan prediksi  mengenai  kebutuhan  pemakaian  air  minum  pada PDAM  Kota  Malang,  jumlah  pemakaian  air  yang  selalu berubah – ubah tiap bulannya akan mempengaruhi stok debit air yang harus disiapkan oleh PDAM Kota Malang.
Penelitian  yang  selanjutnya  Implementasi  metode  Triple Exponential  Smoothing  Dalam  Peramalan  Penjualan  Pulsa Elektrik  [3]  dimana  dalam  penelitian  tersebut  dilakukan prediksi  mengenai  penjualan  pulsa  elektrik.    Jumlah permintaan  pulsa  elektrik  tiap  bulan  dengan  operator  yang berbeda akan mempengaruhi stok saldo pulsa elektrik owner counternya.
Melihat  banyaknya  penelitian  variatif  tentang  prediksi dengan menggunakan algoritma Triple Exponential Smoothing  ini,  maka  penulis  terus  menggali  algoritma tersebut dan menemukan bahwa algoritma Triple Exponential Smoothing merupakan model algoritma prediksi Exponential Smoothing yang memiliki varian lainnya dilihat dari jumlah parameter  yang  digunakan,  model  Exponential  Smoothing lainnya  yaitu  Single  Exponential  Smoothing  dan  Double Exponential  Smoothing  [6][7].    Model  lainnya  ada  Moving Average,  dimana  model  ini  terdapat  algoritma  –  algoritma seperti Simple Moving Average, Weighted Moving Average [8].
Hasil dari prediksi model – model tersebut nantinya akan di  uji  keakurasiannya.    Seperti  yang  telah  dijelaskan  di paragraf sebelumnya bahwa metode pengukuran akurasi yang akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode  MAPE, namun  pada  rujukan  –  rujukan  lainnya,  metode  pengukuran akurasi  yang  digunakan  contohnya  seperti  MSE  (Mean Square Error) dimana  metode ini juga sama dengan MAPE, jika perbedaannya metode MSE digunakan untuk mengevaluasi  hasil  prediksi,  MAPE  digunakan  untuk digunakan  untuk  mencari  selisih  antara  data  sebenarnya dengan    data  hasil  prediksi,  dimana  dapat  divisualisasikan dalam bentuk prosentase [9].
Berdasarkan dasar acuan rujukan – rujukan tersebut, maka penulis memilih menggunakan algoritma Triple Exponential Smoothing  –  Holt  Winters  pada  penelitian  ini.    Algoritma prediksi ini dapat dikatakan powerful dan dapat dikombinasikan  dengan  algoritma  lain,  misal  seperti kombinasi  algoritma  Triple  Exponential  Smoothing  dan Trend  Moment,  dimana  dataset  yang  digunakan  untuk
47134 92782 70158 76274 18245 92647 72677 34838 39448 60235 50931 102559 64992 48888 27532 47137 41186 2035 14373 31246 22886 36288 0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 Ja nua ry F ebr ua ry M a rc h Apr il M a y June July Augus t S eptembe r Oc tober Nove mber De c ember Ja nua ry F ebr ua ry M a rc h
Apr il M a y June July Augus t
S eptembe r Oc tober Jum la h T ur is J at im P ar k Bulan Grafik Tren Turis Jatim Park 2019-2020
60
prediksi  terdapat Data  Missing ,  sehingga  peneliti  wajib membuang  atau  melakukan  estimasi  (untuk  data  numerik) pada Data Missing tersebut.  Estimasinya dilakukan dengan menggunakan  algoritma  Trend  Moment.    Contoh  lainnya adalah  kombinasi  algoritma  Triple  Exponential  Smoothing dan FP-Growth dimana dalam kasus penjualan, algoritma FP- Growth digunakan untuk mengetahui perilaku pola konsumen agar  dapat  digunakan  untuk  bahan  pengambilan  keputusan pada  penyusunan  barang  sedangkan  algoritma  Triple Exponential Smoothing digunakan untuk memanajamen dan mengatur stok barang [10].
Berdasarkan  dasar  alasan  tersebut  dan  disertai  rujukan karya ilmiah yang relevan dan setopik, peneliti memilih untuk menggunakan  algoritma  Triple  Exponential  Smoothing  – Holt Winters sebagai algoritma yang akan digunakan dalam penelitian ini.

## II. METODE PENELITIAN
Penulis mendapatkan dataset turis wisata Jatim Park Batu secara  primer  dengan  pihak  pengelola  Jatim  Park  Batu, dataset  berupa  file  Microsoft  Excel  yang  ditunjukkan  pada gambar 2.
Gambar 2. Dataset Turis Pariwisata Jatim Park Baru 2019
Tabel 1 menunjukkan langkah – langkah perhitungan dan contohnya  algoritma  Triple  Exponential  Smoothing  –  Holt Winters.
T ABEL I
L ANGKAH – L ANGKAH A LGORITMA T RIPLE E XPONENTIAL S MOOTHING – H OLT W INTERS No

## Langkah Algoritma
1 Mengambil data aktual 3 baris pertama, kemudian membuat rata-ratanya, dimana nantinya digunakan sebagai nilai awal level dan trend pertama kali
2 Menghitung nilai seasonal baris pertama, membagi data aktual dengan nilai rata-rata data aktual, dengan cara yang sama dicari baris seasonal 2 dan 3
3 Menentukan parameter alfa, beta dan gamma secara acak : α = 0.5 β = 0.6 γ = 0.9
4 Melakukan perhitungan mencari level baris ke 4 : α*(dataAktual/seasonal n-3 )+(1-α)*(level n-1 +trend n-1 )
5 Melakukan perhitungan mencari trend baris ke 4 : β*(levelAktual-level n-1 )+(1-β)*trend n-1
6 Melakukan perhitungan mencari seasonal baris ke 4 : γ*(dataAktual/levelAktual)+(1-γ)*seasonal n-3
7 Melakukan perhitungan mencari prediksi baris ke 4 : (level n-1 +(1*trend n-1 ))*seasonal n-3
8 Round(hasilPrediksi)
9 Melakukan perhitungan mencari MAPE baris ke 4 :
|(((dataAktual-
prediksiAktualRound)/dataAktual)/bykDataAktual)|
10 Dengan cara yang sama dicari baris prediksi yang selanjutnya
11 Menghitung MAPE setiap baris prediksi Menghitung MAPE rata-rata keseluruhan = Total Mape keseluruhan/Banyak Mape yang  dihitung
Tabel  1  menunjukkan  langkah  –  langkah  perhitungan algoritma  Triple  Exponential  Smoothing  –  Holt  Winters, dimana untuk contohnya dimulai dari:
 Mengambil dan melakukan rata – rata data aktual 3 baris pertama  yaitu  47.134,  92.782  dan  70.158  (berdasarkan gambar  2  tahun  2019)  dan  hasilnya  digunakan  sebagai inisialisasi  level  dan  trend  baris  ke  3,  sedangkan  baris  1 dan 2 kosong, dimana hasilnya 70.025
 Menghitung seasonal baris pertama dengan cara membagi data  aktual  dengan  70.025,  dimana  47.134/70.025 hasilnya 0.6731, dan seterusnya
 Menentukan  inisialisasi  parameter  alfa  beta  dan  gamma secara acak, misalnya α = 0.5, β = 0.6 dan γ = 0.9
 Melakukan perhitungan mencari level baris ke 4 : 0.5*(76.274/0,6731)+(1-0.5)*(70.025-70.025) dimana hasilnya 56658,7
 Melakukan perhitungan mencari trend baris ke 4 : 0.6*(56658.7-70.025)+(1-0.6)*  70.025  dimana  hasilnya 61963.205
 Melakukan perhitungan mencari seasonal baris ke 4 : 0.9*(76.274/56658.7)+(1-0.9)*0.6731  dimana  hasilnya 1,2789
 Melakukan perhitungan mencari prediksi baris ke 4 :
Algoritma Triple Exponential Smoothing Untuk Prediksi Trend Turis Pariwisata Jatim Park Batu saat Pandemi Covid-19
(70.025+(1*70.025))*0.6731  dimana  hasilnya  94.267,21 dan dilakukan pembulatan maka didapatkan 94.267
 Melakukan perhitungan mencari MAPE baris ke 4 : |(((76.274-94.267)/ 76.274)/22)| dimana hasilnya 0,010722705, apabila diprosentasekan didapatkan 1%
 Kemudian  dilakukan  perhitungan  mencari  level,  trend, seasonal, prediksi, pembulatan prediksinya dan MAPEnya seterusnya  hingga  periode  yang  diinginkan,  setelah  itu dilakukan  rata  –  rata  perhitungan  semua  MAPEnya dengan menjumlah angka desimal MAPEnya lalu dibagi banyak datanya
Secara  alur  algoritma  yang  menyatakan  keseluruhan  peta motode penelitian ditunjukkan seperti gambar no 3.
Gambar 3. Alur algoritma Triple Exponential Smoothing – Holt Winters dari awal hingga akhir

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk menguji algoritma Triple Exponential Smoothing – Holt Winters akan diambil secara random inisiasi 3 parameter alfa,  beta  dan  gamma.    3  parameter  tersebut  yang  akan digunakan  dalam  melakukan  per  hitungan  pemulusan
algoritma Triple Exponential Smoothing – Holt Winters pada bagian seasonal, level dan trend.
Untuk pengujian algoritma Triple Exponential Smoothing – Holt Winters dilakukan uji coba inisiasi parameter alfa beta dan  gamma  secara  acak  sebanyak  30  kali  dengan  bantuan tools aplikasi yang sudah dikembangkan.
T ABEL II P ERCOBAAN A LGORITMA T RIPLE E XPONENTIAL S MOOTHING – H OLT
W INTERS S EBANYAK 30 K ALI No Alfa Beta Gamma MAPE 1 0,8 0,6 0,5 10% 2 0,5 0,2 0,2 9% 3 0,1 0,5 0,5 11% 4 0,1 0,6 0,3 10% 5 0,1 0,2 0,3 24% 6 0,8 0,4 0,6 9% 7 0,5 0,2 0,8 8% 8 0,9 0,3 0,2 8% 9 0,4 0,5 0,6 7% 10 0,3 0,5 0,4 8% 11 0,1 0,4 0,0 21% 12 0,9 0,2 0,5 9% 13 0,3 0,8 0,5 7% 14 0,6 0,7 0,3 8% 15 0,9 0,8 0,6 11% 16 0,7 0,1 0,2 11% 17 0,4 0,4 0,8 7% 18 0,7 0,4 0,2 8% 19 0,9 0,6 0,3 9% 20 0,7 0,5 0,8 9% 21 0,9 0,8 0,3 9% 22 0,7 0,3 0,9 8% 23 0,4 0,7 0,7 7% 24 0,2 0,6 0,4 8% 25 0,6 0,7 0,1 7% 26 0,1 0,7 0,2 9% 27 0,6 0,1 0,7 9% 28 0,1 0,9 0,4 7% 29 0,9 0,5 0,1 8% 30 0,4 0,5 0,8 7% Average 9%
T ABEL III A CUAN D ASAR A KURASI P REDIKSI Range MAPE Keterangan <10% Model prediksi dikatakan sangat baik 10% - 20% Model prediksi dikatakan baik 20% - 50% Model prediksi dikatakan layak >50% Model prediksi dikatakan buruk
T ABEL IV D ATA A LFA B ETA G AMMA D ENGAN A KURASI S ANGAT B AIK No Alfa Beta Gamma MAPE 1 0,8 0,6 0,5 10% 2 0,5 0,2 0,2 9% 3 0,1 0,6 0,3 10% 4 0,8 0,4 0,6 9% 5 0,5 0,2 0,8 8% 6 0,9 0,3 0,2 8% 7 0,4 0,5 0,6 7%
62
8 0,3 0,5 0,4 8% 9 0,9 0,2 0,5 9% 10 0,3 0,8 0,5 7% 11 0,6 0,7 0,3 8% 12 0,4 0,4 0,8 7% 13 0,7 0,4 0,2 8% 14 0,9 0,6 0,3 9% 15 0,7 0,5 0,8 9% 16 0,9 0,8 0,3 9% 17 0,7 0,3 0,9 8% 18 0,4 0,7 0,7 7% 19 0,2 0,6 0,4 8% 20 0,6 0,7 0,1 7% 21 0,1 0,7 0,2 9% 22 0,6 0,1 0,7 9% 23 0,1 0,9 0,4 7% 24 0,9 0,5 0,1 8% 25 0,4 0,5 0,8 7%
T ABEL V D ATA A LFA B ETA G AMMA D ENGAN A KURASI S ANGAT B AIK {Alfa, Beta, Gamm a} Bulan 11 tahun 2020 Bulan 12 tahun 2020 Bulan 1 tahun 2021 Angka Prediks i MAP E Angka Prediksi MAP E Angka Prediksi MAP E {0.4, 0.5, 0.6} 63291 7% 27409 6% 52627 6% {0.3, 0.8, 0.5} 75135 7% 38000 7% 62885 6% {0.4, 0.4, 0.8} 92065 7% 25964 6% 53775 6%
Berdasarkan  tabel  2  di  dapatkan  sejumlah  hasil  MAPE dengan rentang nilai akurasi paling kecil adalah 7%, dan yang paling besar 24%, dimana rata  – rata dari pengujian 30 kali Alfa Beta Gamma secara acak adalah 9%.  Dasar range nilai MAPE yang dijadikan acuan standar model prediksi baik atau tidak sendiri [11] ditunjukkan pada tabel 3.
Melihat  tabel  3,  dapat  dikatakan  model  prediksi  yang dikembangkan  pada  penelitian  ini  ada  pada  rentang  sangat baik,  baik  dan  layak.    Merujuk  pada  tabel  2,  didapatkan sejumlah  data  alfa,  beta  dan  gamma  yang  memiliki  akurasi MAPE sangat baik, ditunjukkan pada tabel 4.
Merujuk  pada  tabel  4,  peneliti  akan  menggunakan  data tersebut  untuk  memprediksi 3 bulan periode ke depan trend turis pariwisata Jatim Park Batu dengan mengambil data Alfa Beta dan Gamma dengan nilai MAPE paling rendah seperti: {0.4, 0.5, 0.6} yang memiliki nilai MAPE 7% (tabel 4 no 7), {0.3, 0.8, 0.5} yang memiliki nilai MAPE juga 7% (tabel 4 no 10) dan seterusnya.
Berdasarkan tabel 4 peneliti sudah mendapatkan sejumlah data  nilai  Alfa  Beta  dan  Gamma  yang  dikatakan  memiliki nilai MAPE sangat baik, seperti {0.4, 0.5, 0.6} yang memiliki nilai MAPE 7%.  Maka peneliti  menggunakan data tersebut untuk  memprediksi  3  bulan  periode  ke  depan,  sehingga didapatkan  3  record  data  angka  prediksi  dengan  trend  naik
atau turun.  Diambil  3 record data Alfa Beta Gamma untuk mendapatkan angka prediksi  3 bulan periode ke depan untuk mendapatkan  trendnya,  yaitu    parameter  Alfa  Beta  Gamma {0.4, 0.5, 0.6}, {0.3, 0.8, 0.5} dan {0.4, 0.4, 0.8}.  Hasil dari prediksi, akurasi dan trend dari 3 pasang parameter Alfa Beta Gamma ditunjukkan pada tabel 5.
Berdasarkan  tabel  4,  didapatkan  sejumlah  data  angka prediksi dengan rata – rata MAPE semuanya 6.4%.  Artinya model prediksi yang digunakan untuk mengetahui trend data turis pariwisata Jatim Park Batu ini sangat baik.  Visualisasi hasil data untuk menggambarkan trend tabel 5 pada masing – masing  tiap  parameter  Alfa  Beta  Gamma  ditunjukkan  pada grafik gambar 4.
Terlihat pada gambar 4 terdapat tren penurunan dari bulan November  2020  ke  Desember  2020,  kemudian  meningkat pada  bulan  Januari  2021.    Peningkatan  ini  terjadi  meskipun tidak setinggi pada bulan November 2020 Berdasarkan gambar 4 dapat disimpulkan bahwa prediksi tren yang terjadi pada data historis turis pariwisata Jatim Park Batu adalah  trend  naik,  dengan  memperhatikan  pola  keseluruhan data 3 bulan periode terakhir yaitu pada bulan November dan Desember 2020 dan Januari 2021.
Gambar  4.  Visualisasi  grafik  trend  parameter  Alfa  Beta  Gamma  dengan mencoba kombinasi parameter yang terbaik

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  dan  analisis  dari  implementasi algoritma Triple Exponential Smoothing – Holt Winters pada dataset  turis  pariwisata  Jatim  Park  Batu,  didapatkan  hasil bahwa : Hasil pengujian 30 kali algoritma Triple Exponential Smoothing – Holt Winters dengan pembangkitan secara acak parameter  Alfa  Beta  dan  Gamma,  didapatkan  rata  –  rata MAPE  9%,  dimana  secara  acuan  dasar  referensi,  model  tsb sangat  baik,  rentang  angka  MAPE  terkecil  adalah  7%, sedangkan  terbesar  adalah  24%,  artinya  secara  acuan  dasar referensi,  model  tersebut  dikatakan  sangat  baik,  baik  dan layak,  hasil  prediksi  untuk  visualisasi  data  3  bulan  periode terakhir  didapatkan  rata  –  rata  keseluruhan  MAPE  6.4%, dimana  secara acuan dasar referensi,  model tsb sangat baik. Berdasarkan analisis terhadap visualisasi grafik hasil prediksi 3  bulan  periode  terakhir  yang  didapat  pada  gambar  4  maka
0 20000 40000 60000 80000 100000 Nov-20 Des 2020 Jan-21 Visualisasi Angka Prediksi
Alfa Beta Gamma {0.4, 0.5, 0.6} Alfa Beta Gamma {0.3, 0.8, 0.5} Alfa Beta Gamma {0.4, 0.4, 0.8}
Algoritma Triple Exponential Smoothing Untuk Prediksi Trend Turis Pariwisata Jatim Park Batu saat Pandemi Covid-19
tren menunjukkan kenaikan, meskipun tidak setinggi bulan ke 11 tahun 2020.
Saran  atau  masukan  yang  diperlukan  bagi  penelitian selanjutnya yaitu, diperlukan sebuah mekanisme atau metode untuk  mengoptimalkan  algoritma  Triple  Exponential Smoothing  –  Holt  Winters,  agar  tidak  perlu  melakukan mekanisme pencarian parameter yang memiliki akurasi yang baik.

## D AFTAR P USTAKA
[1] "Kementrian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif / Badan Pariwisata dan Ekonomi  Kreatif  Republik  Indonesia,"  Pemerintah  Indonesia,  2020. [Online]. Available: kemenparekraf.go.id/. [Accessed Januari 2020].
[2] S.  Oktarianisa,  "CNBC  Indonesia,"  CNBC  Indonesia,  14  July  2020. [Online]. Available: https://www.cnbcindonesia.com/news/20200714102931-4- 172483/resesi-minus-41-ekonomi-singapura-terparah-sejak-merdeka.
[3] Sugiyanto  &  Rinci  K.H,  "Implementasi  Metode  Triple  Exponential Smoothing  Dalam  Peramalan  Penjualan  Pulsa  Elektrik",  SCAN  : Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi,  vol  XI  no  1  Februari 2016
[4] Ratih  Y.H,  "Implementasi  Metode  Triple  Exponential  Smoothing Untuk Prediksi Penjualan Alat Kesehatan", Evolusi: Jurnal Sains dan Manajemen. vol 8 no 1 Maret 2020
[5] Bossarito  Putro,  M.  Tanzil  Furqon  &  Satrio  H.W,  "Prediksi  Jumlah Kebutuhan  Pemakaian  Air  Menggunakan  Metode  Exponential Smoothing (Studi Kasus: PDAM Kota Malang)", Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer.  vol  2  pp 4679-4686 no 11 November 2018
[6] R.Laksmana,  E.Santoso,  and  B.Rahayudi,  "Prediksi  Penjualan  Roti Menggunakan Metode Exponential Smoothing(Studi Kasus : Harum Bakery),"  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, vol. 3, no. 5, p. 4933, 2019.
[7] B. D. S. B. R. AmaliahGusfadilah, "Implementasi Metode Exponential SmoothingUntuk  Prediksi  Bobot  Kargo  Bulanan  Di  Bandara Internasional  I  Gusti  Ngurah  Rai,"  Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 2, pp. 1875-1882, 2019.
[8] S. Alfarisi, "Sistem Prediksi Penjualan Gamis Toko Qitaz," Journal of Applied Business and Economics, vol. 4, no. 1, pp. 80-95, 2017.
[9] J. Nangi, S. H. Indrianti, and B. Pramono, “Peramalan persediaan obat menggunakan  metode  Triple  Exponential  Smoothing  (Tes)  (studi kasus : Instalasi Farmasi rsud kab. Muna),” semanTIK, vol. 4, no. 1, pp. 135–142, 2018.
[10] K. D. Hartomo, S. Y. Prasetyo, and R. A. Suharjo, “Prediksi Stok dan Pengaturan  Tata  Letak  Barang  Menggunakan  Kombinasi  Algoritma Triple  Exponential  Smoothing  dan  FP-Growth,”  Jurnal  teknologi informasi dan ilmu komputer, vol. 7, no. 5, p. 869, 2020.
[11] M. A. Maricar, “Analisa Perbandingan Nilai Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ”, jsi, vol. 13, no. 2, pp. 36-45, May 2019.