## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 1, No. 2, September 2020, hlm. 48 - 53 ISSN: 2722-0850 Laman Jurnal: http://bios.sinergis.org
Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing dan Least Square untuk Sistem Prediksi Hasil Produksi Teh
Muhammad Bagus Nurkahfi 1 , Victor Wahanggara 2 , Bakhtiyar Hadi Prakoso 3 1,2 Jurusan Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Jember
3 Jurusan Kesehatan, Politeknik Negeri Jember
1 nurkahfi.bagus@gmail.com, 2 victorwahanggara@unmuhjember.ac.id, 3 bakhtiyar.hp@polije.ac.id
Keywords:

## ABSTRACT
Tea, Double Exponential Smoohting, Least Square, Prediction, Tea is one of the mainstay commodities of Indonesian plantation. In order to meet market demand, it is necessary to plan the right production needs, so that the amount of  production  capacity  and  market  demand  is  balanced.  To  meet  the  needs  of  the right  production  requires  good  planning.  The  way  that  can  be  done  is  by  making predictions. In this study, the prediction of tea production was carried out using the Double  Exponential  Smothing  and  Least  Square  methods.  From  the  test  results,  it was found that the MAPE value of the Double Exponential Smoothing method, the most  optimal  α  value  is  α  0.1  with  a  MAPE  value  of  18.084%  and  for  the  Least Square method the MAPE value is 17.008%. Kata Kunci ABSTRAK Teh, Double Exponential Smoothing, Least Square, Prediksi, Teh meruapakan salah satu komoditas andalan perkebuanan nusantara. Dalam rangka memenuhi  kebutuhan  pasar  perlu  direncananakan  kebutuhan  produksi  yang  tepat, sehingga  antara  jumlah  kapasitas  produksi  dengan  permintaan  pasar  seimbang. Untuk memenuhi kebutuhan produksi yang tepat perlu perencanaan yang baik. Cara yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan  melakukan  prediksi.  Didalam  penelitian  ini dilakukan  prediksi  produksi  teh  dengan  menggunakan  metode Double  Exponential Smothing dan Least  Square .  Dari  hasil  uji  didapatkan  nilai MAPE metode Double Exponential Smoothing nilai α yang paling optimal adalah α 0,1 dengan nilai MAPE 18,084 % dan untuk metode Least Square nilai MAPE - nya adalah 17,008 % .
Korespondensi Penulis:
Bakhtiyar Hadi Prakoso, Politeknik Negeri Jember, Jl. Mastrip 164 Jember, Email: bakhtiyar.hp@polije.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Hampir semua perusahaan yang bergerak di bidang industri saat ini menghadapi tingkat persaingan yang semakin ketat. Hal tersebut mengharuskan perusahaan untuk  dapat merencanakan kegiatan produksi dengan baik, sehingga  diharapkan  keuntungan  perusahaan  akan  meningkat.  Terkait  hal  tersebut  suatu  sistem  yang  dapat membantu mengatasi masalah produksi yang ada pada setiap perusahaan. Proses perencaan produksi harus didukung keputsan  yang  tepat,  agar  perencanaan  bisa  optimal.  Proses  pendukung  keputusan  yang  baik  akan  menghasilkan keputusan  yang  tepat  jika  data-data  yang  dipergunakan  untuk  mengambil  keputusan  tepat  dan  akurat.  Salah  satu data  dukungnya  adalah  data  prediksi.  Sistem  prediksi  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  produksi  pada perieode sebelumnya.
Salah  satu  metode  yang  dipakai  dalam  prediksi  adalah  metode Double  Exponential  Smothing .  Banyak penilitan-penelitian  terkait  dengan  prediksi  yang  menggunakan  Doubel  exponential  Smoothing  diantaranya penelitian yang dilakukan oleh, Rosyid dimana didalam penelitiannya memakai metode double exponttial smoothing dalam menyelesaikan prediksi harga bahan-bahan pangan di pulau Jawa. Hasil prediksi menunjukkan nilai MAPE rata-rata dibawah 10% [1]. Chusyairi dkk, menggunakan metode double exponential smoothing untuk memprediksi laporan  kepolisian  yang  hilang,  dimana  data  yang  digukan  merupakan  data-data  terkait  dengan  laporan-laporan
kepolisian [2], Metode double exponential smothing juga dipergunakan untuk memprediksi tingkat reservasi kamar hotel di Pulau Kalimantan. Ramadia dkk mengambil data tahun 2014 sampai dengan 2018 untuk memprediksi hotel. Hasil peramalan menunjukkan nilai MSE terbail sebesar 19,27 dengan nilai alpha 0.1[3].
Least square merupakan sebuah metode yang digunakan untuk membantu prediksi. Metode ini merupakan metode  yang  dibangun  berdasarkan  konsepe  stattistik.  Dengen  dkk  mencoba  memprediksi  stok  obat  dengan menggunakan  metode Least  Square .  Data  yang  dipergunakan  merupakan  data  obat  dengan  periode  bulan  Januari sampai dengen Nopember. dari penelitian tersebut didapatkan hasil Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 51.20 %, Mean Square Error (MSE) sebesar 66.29 % dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 10% . Hal ini cukup efektif karena tingkat error tidak melebihi 10%[4].
Teh  meruapakan  salah  satu  komoditas  andalan  perkebuanan  nusantara dimana pengelolaannya dilakukan oleh  PTP  Nusantara.  Untuk  memenuhi  kebutuhan  pasar  perlu  direncananakan  kebutuhan  produksi  yang  tepat, sehingga  antara  kapasitas  produksi  dengan  permintaan  pasar  terjadi  keseimbangan.  Salah  satu  cara  yang  dapat dilakukan  adalah  dengan  membuat  sebuah  sistem  pendukukung  kepusan  untuk  membantu  dalam  merencanakan produksi  dengan  menggunkan  metode  predikisi.  Pada  artikel  ini  akan  dibuat  aplikasi  untuk  dibandingkan  dua metode  prediksi  yaitu  double  exponential  smohting  dan  least  squere  dengan  data  produksi  the.  Data  diambil  dari salah satu perusahan yang mengelola produduksi teh di Kabupaten Blitar Jawa Timur.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Exponential Smoothing
Smoothing adalah mengambil rata – rata dari nilai pada beberapa periode untuk menaksir nilai pada suatu periode, Exponential Smoothing adalah suatu peramalan rata – rata bergerak yang melakukan pembobotan menurun secara  exponential  terhadap  nilai  –  nilai  observasi  yang  lebih  dulu.  Metode Exponential  Smoothing merupakan pengembangan  dari  metode Moving  Average .  Dalam  metode  ini  peramalan  dilakukan  dengan  mengulang perhitungan  secara  terus  menerus  dengan  menggunakan  data  baru.  Peramalan Expinential  Smoothing merupakan salah satu kategori metode time series yang menggunakan pembobotan data masa lalu secara eksponensial. Dalam kategori  ini  terdapat  beberapa  metode  yang  umum  dipakai,  antara  lain  metode Single  Exponential  Smoothing, Double Exponential Smoothing, dan Triple Exponential Smooting Metode Double  Exponential  Smoothing digunakan  ketika  data  menunjukkan  adanya  trend. Exponential smoothing dengan adanya trend seperti pemulusan sederhana kecuali bahwa dua komponen harus diperbarui setiap periode – level dan trendnya. Level adalah estimasi yang dimuluskan dari nilai data pada akhir masing – masing periode. Trend adalah estimasi yang dihaluskan dari pertumbuhan rata – rata pada akhir masing – masing periode. Rumus untuk Double Exponential Smoothing adalah [5] : S’ t = αX t + (1 – α) S’ t – 1 S” t = αS’ t + (1 – α) S” t – 1 α t = S’ t + (S’t – S”t) = 2S’ t – S” t – 1 b t = (S’ t – S” t ) F t+m = α t + b t , dimana m = 1 Dimana : X t = Data pada periode t S’ t = Nilai pemulusan 1 periode t S” t = Nilai pemulusan 2 periode t S’ t – 1 = Nilai pemulusan pertama sebelumnya (t-1) S” t – 1 = Nilai pemulusan kedua sebelumnya (t-2) Α  = Konstanta pemulusan α t = Intersepsi pada periode t b t = Nilai trend pada periode t F t+m = Hasil peramalan untuk periode t+1 m  = Jumlah periode waktu kedepan Agar dapat menggunakan persamaan diatas, nilai S’ t-1 dan S” t-1 harus tersedia. Tetapi pada saat T = 1, nilai tersebut tidak tersedia, jadi nilai – nilai ini harus tersedia di awal.
Disini  metode  pemulusan  eksponensial  tunggal  tidak  cukup  baik  diterapkan  jika  datanya  bersifat  tidak stasioner atau memiliki trend, oleh karena itu penulis menggunakan metode double exponential smoothing karena data yang di teliti  memiliki trend yang ditandai dengan  adanya kecenderungan arah data bergerak naik dan  turun pada jangka panjang.

## 2.4 Metode Kuadrat Terkecil ( Least quare )
Metode Least Square adalah metode peramalan yang digunakan untuk melihat trend dari data deret waktu (Sofyan Assauri, 1991). Metode Least Square adalah salah satu metode pendekatan yang digunakan untuk regresi
ataupun  pembentukan  persamaan  dari  titik  –  titik  data  diskretnya  (dalam  permodelan),  dan  analisis  sesatan pengukuran (dalam validasi model). Dengan rumus sebagai berikut [6]:
Y = a + bx Keterangan : Y : Jumlah penjualan
a & b : Koefisien
x / t
: Waktu tertentu dalam bentuk kode
Dalam  menentukan  nilai x  /  t  seringkali  digunakan  teknik  alternatif  dengan  memberikan  skor  atau  kode. Dalam hal ini dilakukan pembagian data menjadi dua kelompok, yaitu :
1. Data genap, maka skor nilai t nya : …, -5, -3, -1, 1, 3, 5, …
2. Data ganjil, maka skor nilai t nya : …, -3, -2 , -1, 0, 1, 2, 3, …
Selanjutnya, untuk mengetahui koefisien a dan b di cari dengan menggunakan rumus :
A = Ʃ B = Ʃ
ʹ

## 2.5 MAPE (Mean Absolute Precentage Error )
MAPE  merupakan  perhitungan  perbedaan  antara  data  asli  dan  data  hasil  peramalan.  Perbedaan  dari perhitungan  tersebut  diabsolutkan  sehingga  bernilai  positif,  dan  kemudian  dihitung  ke  dalam  bentuk  presentase terhadap data asli. Hasil presentase tersebut kemudian didapatkan nilai mean nya.). MAPE lebih banyak digunakan untuk mengukur akurasi time series , khususnya untuk mengukur trend. Rumus MAPE adalah sebagai berikut [7] : MAPE = ∑ | | 100 Keterangan : X t = Data aktual pada periode ke t F t = Nilai ramalan pada periode ke t n  = Banyaknya periode waktu

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Analisis dilakukan dengan mengambil data produksi teh periode tahun 2012 sampai dengan tahun 2016. Data masukan berupa data per bulan. Analisis dihitung dengan membuat sebuah program  di Java.  Berikut adalah  form input data yang digunakan untuk menginputkan data hasil produksi. Pada form ini pengguna bisa memasukan data- data produksi teh

## Gambar 1. Form masukan data
Dalam  penelitia  ini  penulis  memasukkan  60  data  produksi  dari  tahun  2012  sampai  dengan  2016  yang  dijadikan sebagai data training untuk memprediksikan hasil produksi teh pada bulan berikutnya menggunakan metode Least Square dan Double Exponential smoothing .
Analisa  pertama  dilakukan  dengan  menghitung  produksi  the  dengan  menggunakan  metode Double Exponential Smoothing .  Gambar dibawah ini adalah merupakan hasil perhitungan yang telah dilakukan
Gambar 2. Form Perhitungan Double Exponential Smoothing
Uji  dilakukan  dengan  menghitung  MAPE  untuk  masing-masing  nilai  alpha  antara  0.1  sampai  dengan  0.9.  Dari perhitungan menggunakan aplikasi didapatkan nilai MAPE sebagai berikut.
Gambar  3. Grafik nilai MAPE DES
Berdasarkan data pada gambar diatas nilai MAPE mulai dari alpha = 0,1 sampai dengan 0,9 cenderung meninggkat nilai MAPE terkecil  didapatkan  dari  nilai  alpha  0,1.  Oleh  karena  itu  nilai    alpha  yang  digunakan  adalah  dengan menggunakan nilai α =  0,1. Selanjutkan akan dilakuakan perhitungan nilai prediksi untuk masing-masing  periode dengan  menggunakan  metode Double  Expoential  Smoothing dengan  nilai  alpha  =  0,1.  Gambar  dibawah  ini merupakan hasil perhitungan prediksinya.

## Gambar 4 Grafik Perbandingan Nilai Aktual dan Prediksi DES
Grafik  biru  menunjukkan  nilai  actual  sedangakan  grafik  merah  menunjukkan  nilai  prediksi.  Dari  perhitungan aplikasi didapatkan hasil prediksi sebesar  36204,793 Kg untuk periode berikutnya . Analisa  berikutnya  dilakukan  dengan  menghitung  produksi  teth  dengan  menggunakan  metode Least Square .  Gambar dibawah ini adalah merupakan hasil perhitungan yang telah dilakukan
Gambar 5. Form Perhitungan Least Square
Dari perhitungan metode  least  sqare pada aplikasi, didalapatkan perbandingan  nilai prediksi  dan nilai actual yang selanjutnya dapat dilihat pada gambar berikut ini.

## Gambar 6 Grafik Perbandingan data Training dan Prediksi LS
Berdasarkan  gambar  dapat  dilihat  grafik  perbandingan  hasil  prediksi  metode Least  Square .  Grafik  biru menunjukkan nilai  actual  sedangakan  grafik  merah  menunjukkan  nilai  prediksi  Terlihat  bahwa  hasil  prediksi  dan data  training  perbedaannya  cukup  jauh  pada  setiap  periode,  hasil  prediksi  dari  metode Least  Square cenderung berada di tengah atau rata – rata dari keseluruhan data training. From berikut merupakan perbandingan MAPE serta kecepatan  dari  setiap  proses  prediksi.  Serta  akan  ditampilkan  kesimpulan  metode  mana  yang  nantinya  akan menghasilkan nilai prediksi yang paling optimal.
Gambar 7 Hasil MAPE dan Kecepatan Proses
Berdasarkan uji coba pada gambar 7 didapat perbandingan antara metode Double Exponential Smoothing dan Least Square . Pada metode Double Exponential Smoothing nilai alfa antara 0,1 sampai dengan 0,9 yang memiliki tingkat eror  terkecil  adalah  alfa  0,1  dengan  nilai  MAPE  =  18,084  %  dengan  Kecepatan  58628053  ms.  Sedangkan  pada metode Least Square nilai MAPE = 17,008 % dengan kecepatan = 9883347837 ms

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil Dari hasil nilai MAPE metode Double Exponential Smoothing nilai α yang paling optimal adalah α 0,1 dengan nilai MAPE 18,084 % dan nilai α terbesar adalah α 0,9 dengan nilai MAPE 31,280 dan untuk metode Least  Square nilai MAPE -nya  adalah  17,008  %.  sehingga    dapat  disimpulkan  bahwa  metode Least  Square lebih akurat  dibandingkan  metode Double  Exponential  Smoothing karena  nilai MAPE dari  metode Least  Square lebih mendekati  dibandingkan  dengan  metode Double  Exponential  Smoothing .  Proses  prediksi  pada  sistem  antara perhitungan  metode Least  Square dan Double  Exponential  Smoothing pada  setiap  alfanya  lebih  cepat  metode Double Exponential Smoothing dengan kecepatan proses pada α = 0,1 yaitu 58628053 ms. Sedangkan pada metode Least  Square proses  prediksinya  adalah  9883347837  ms.  Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan mencoba  metode-metode  prediksi  yang  lainnya.  Sehingga  akan  diperoleh  metode  paling  efektif  digunakan  untuk melakukan prediksi teh

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih dapat  diperuntukkan kepada pihak-pihak yang telah membantu dalam  penelitian ini yaitu Universitas Muhammadiyah Jember dimana tempat penulis menyelesaikan studi

## REFERENSI
[1] H.  A.  Rosyid,  T.  Widiyaningtyas,  and  N.  F.  Hadinata,  “Implementation  of  the  Exponential  Smoothing Method  for  Forecasting  Food  Prices  at  Provincial  Levels  on  Java  Island,” Proc.  2019  4th  Int.  Conf. Informatics Comput. ICIC 2019 , 2019, doi: 10.1109/ICIC47613.2019.8985872.
[2] A. Chusyairi, N. S. P. Ramadar, and Bagio, “The use of exponential smoothing method to predict missing service e-report,” Proc. - 2017 2nd Int. Conf. Inf. Technol. Inf. Syst. Electr. Eng. ICITISEE 2017 , vol. 2018- Janua, pp. 39–44, 2018, doi: 10.1109/ICITISEE.2017.8285535.
[3] Ramadiani,  N.  Wardani,  A.  Harsa  Kridalaksana,  M.  Labib  Jundillah,  and  Azainil,  “Forecasting  the  Hotel Room  Reservation  Rate  in  East  Kalimantan  Using  Double  Exponential  Smoothing,” Proc.  2019  4th  Int. Conf. Informatics Comput. ICIC 2019 , 2019, doi: 10.1109/ICIC47613.2019.8985916.
[4] N. Dengen, Haviluddin, L. Andriyani, M. Wati, E. Budiman, and F. Alameka, “Medicine Stock Forecasting Using Least  Square Method,” Proc. - 2nd East Indones. Conf. Comput. Inf. Technol. Internet Things Ind. EIConCIT 2018 , no. Ci, pp. 100–103, 2018, doi: 10.1109/EIConCIT.2018.8878563.
[5] S.  G. Makridakis,  S. C. Wheelwright, and R. J. Hyndman, Forecasting: Methods and Applications , Third Edit. Willey, 2008.
[6] P.  K. Dunn and G. K. Smyth, Generalized Linear Models With Examples in R . New York,  NY:  Springer New York, 2018.
[7] J. H. Rob and A. George, Forecasting: Principles and Practice , First Edit. Monash: Otext, 2013.