## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 3, December 2022  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 382
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Perbandingan Menggunakan Metode Exponential Smoothing
Untuk Prediksi Jumlah Polis Asuransi Kendaraan Pada PT X

## Kota Palembang
Gina Agiyani 1 , Malahayati 2 , Ade Sukma Wati 3
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Raden Fatah, Palembang, Indonesia
2 Program Studi Manajemen Informatika, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang, Indonesia
3 Program Studi Informatika, Universitas Sjakhyakirti, Palembang, Indonesia Email: 1 ginaagiyani@radenfatah.ac.id, 2 malahayati@polsri.ac.id, 3 adesukmawati@unisti.ac.id

## Abstrak
PT X Kota Pelembang adalah salah satu perusahaan asuransi di Indonesia. Perusahaan ini menghimpun dana dengan cara mengumpulkan premi asuransi lalu mengolah premi tersebut, serta membayar  klaim kepada para nasabah yang menderita kerugian. Untuk melakukan  asuransi  harus  ada  perjanjian  atau  kesepakatan  antara  2  pihak  yaitu  pihak penanggung  (perusahaan)  dan  pihak  yang  tertanggung  (nasabah).  Bukti  perjanjian tersebut  dalam  bentuk  polis  asuransi,  polis  asuransi  menjadi  bukti  yang  SAH  dalam sebuah  perjanjian  yang  isinya  menjelaskan  tentang  semua  HAK  dan  kewajiban  antara kedua  pihak  tersebut.  Untuk  melakukan  sebuah  peramalan  perusahaan  mampu memprediksi  banyak  kemungkinan  yang  terjadi  di  masa  depan.  Kegiatan  peramalan memiliki hasil prediksi di masa depan untuk menjadi salah satu usaha perusahaan dalam pengambilan keputusan strategi keberlangsungan usaha. dengan menggunakan metode Exponential Smoothing untuk melakukan peramalan, dengan cara  mengumpulkan data masa lalu dan data dianalisis dengan cara-cara tertentu.
Kata Kunci: polis, peramalan, exponential Smoothing

## 1. PENDAHULUAN
PT  X  Kota  Pelembang  adalah  salah  satu  perusahaan  asuransi  di  Indonesia. Perusahaan  ini  menghimpun  dana  dengan  cara  mengumpulkan  premi  asuransi lalu mengolah premi tersebut, serta membayar klaim kepada para nasabah yang menderita  kerugian.  Untuk  melakukan  asuransi  harus  ada  perjanjian  atau kesepakatan  antara  2  pihak  yaitu  pihak  penanggung  (perusahaan)  dan  pihak yang  tertanggung  (nasabah)  [1]. Bukti  perjanjian  tersebut  dalam  bentuk  polis asuransi, polis asuransi menjadi bukti yang SAH dalam sebuah perjanjian yang isinya  menjelaskan  tentang  semua  HAK  dan  kewajiban  antara  kedua  pihak tersebut. Karena semakin banyaknya perusahaan asuransi di indonesia membuat persaingan  antar  perusahaan  semakin  ketat,  untuk  itu  perusahaan  harus memiliki  strategi  penjualan  untuk  kedepannya,  dengan  adanya  peramalan

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 3, December 2022  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Gina Agiyani, Malahayati, at all | 383
diharapkan dapat membantu perusahaan dalam membangun strategi penjualan yang lebih efektif.
Untuk  melakukan  sebuah  peramalan  perusahaan  mampu  memprediksi  banyak kemungkinan  yang  terjadi  di  masa  depan.  Kegiatan  peramalan  memiliki  hasil prediksi  di  masa  depan  untuk  menjadi  salah  satu  usaha  perusahaan  dalam pengambilan  keputusan  strategi  keberlangsungan  usaha.  jika  peramalan dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  bisa  efektif  dan  bisa  berguna  untuk meramalkan  banyak  penerbitan  polis  berikutnya,  agar  dapat  membantu mengurangi  risiko  yang  akan  menimpa  pada  bisnis  atau  perusahaan kedepannya. Metode yang digunakan untuk melakukan peramalan, dengan cara mengumpulkan  data  masa  lalu  dan  data  dianalisis  dengan  cara-cara  tertentu, salah  satunya  dengan  menggunakan  metode  Exponential  Smoothing.  Metode Exponential  Smoothing  ini  ada  3  macam  yaitu  Single  Exponential  Smoothing, Double  Exponential  Smoothing,  dan  Triple  Exponential  Smoothing.  Perbedaan dari ketiga metode itu yaitu dari metode Single Exponential Smoothing Metode ini  cocok  untuk  peramalan  data  yang  tidak  menunjukkan  trend  atau  pola musiman  yang  jelas  [2],  tetapi  rata-rata  data  menjelaskan  bahwa  data mengalami  ketidakstabilan  di  sekitar  nilai  rata-rata  yang  stabil  sedangkan metode Double Exponential Smoothing digunakan untuk data yang menunjukan trend  [3]  dan  sedangkan  metode  Triple  Exponential  Smoothing  itu  sering digunakan untuk data trend dan musiman [3] [4].
Pada  penelitian  ini  dilakukan  peramalan  data  retribusi  pengujian  polis  asuransi kendaraan  pada  PT  X  Kota  Palembang  dengan  metode  Single  Exponential Smoothing,  Double  Exponential  Smoothing,  dan  Triple  Exponential  Smoothing yang  bertujuan  mengetahui  perbandingan  keefektivitasan  ketiga metode  dalam meramalkan retribusi pengujian asuransi kendaraan tersebut. Ukuran efektivitas metode tersebut dilihat berdasarkan nilai MAD, MSE dan MAPE pada peramalan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Penelitian
Metode  Pengumpulan  data,  dilakukan  untuk  membantu  peneliti  dalam menganalisis keadaan yang terjadi dan mengumpulkan data-data yang berkaitan dengan  penelitian  yang  dilakukan.  Adapun  pengumpulan  data  yang  dilakukan yaitu  wawancara,  kuesioner,  observasi  dan  kepustakaan  [5].  Data  yang dibutuhkan untuk dianalisa dalam penelitian ini merupakan Data Polis Asuransi Kendaraan  dari  periode  Januari  2021  hingga  Desember  2021  atau  sebanyak 12 bulan. Data penjualan polis kendaraan dari Januari 2021 hingga Desember 2021 yang didapat dari hasil observasi pada PT X Kota Palembang digunakan

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 3, December 2022  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
384 | Perbandingan Menggunakan Metode Exponential Smoothing Untuk .....
sebagai  data  acuan  untuk  pengolahan  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan pola  data  ketiga  metode  Exponential  Smoothing,  maka  data  peramalan  yang dicari sebanyak 12 bulan (1 Tahun) atau bulan ke 13 sampai 24. Dari ketiga metode  Exponential  Smoothing  penulis  mengambil  tiga  volume  kedepan  atau 12  bulan  (1  Tahun)  ramalan  untuk  melihat  metode  mana  yang  menghasilkan nilai  yang  hampir  mendekati  hasil  nyata  12  bulan  (1  Tahun)  penjualan  polis asuransi  kendaraan  kedepannya.  Adapun  data  polis  tahun  2021  yaitu  sebagai berikut:
Tabel 1. Kebutuhan fungsional No  Bulan Data 1 Januari 302 2 Februari 338 3 Maret 251 4 April 260 5 Mei 215 6 Juni 246 7 Juli 200 8 Agustus 148 9 September  187 10  Oktober 233 11  November  235 12  Desember  244
Tabel 1. Merupakan tabel data kebutuhan fungsional untuk menghitung prediksi jumlah polis di bulan berikutnya pada PT X Kota Palembang.
2.2 Perhitungan Data Menggunakan Minitab
Tahapan ini merupakan lanjutan dari proses pengumpulan data yang mana data akan  diolah  dengan  menggunakan  Tools  Minitab  [6]  memakai  parameter  0,1 sampai  0,9.  Menghasilkan  peramalan  polis  untuk  kedepannya  menggunakan Single  Exponential  Smoothing,  Double  Exponential  Smoothing,  dan  Triple Exponential  Smoothing.  Tahapan  penelitian  ini  menjelaskan  proses  penelitian berdasarkan  tiga  metode  peramalan  Exponential  Smoothing  yaitu  Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, dan Triple Exponential Smoothing dengan langkah- langkah sebagai berikut.

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 3, December 2022  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Gina Agiyani, Malahayati, at all | 385
2,2.1 Pengumpulan Data Tahap  ini  merupakan  tahap  mengumpulkan  data-data  lama  polis  asuransi kendaraan dari januari 2021 sampai dengan desember 2021.
2.2.2 Hitung Peramalan Menggunakan Tools Minitab Setelah  data  didapat  lalu  data  perhitungan  diprediksi  menggunakan  ketiga metode Exponential Smoothing dengan menggunakan tools minitab.
2.2.3 Hitung Menggunakan Parameter
Setelah menetapkan metode mana yang digunakan dengan menggunakan tools minitab  lalu  hitung  dengan  menggunakan  parameter  sesuai  dengan  ketiga metode  tersebut.  Pada  metode  Single  Exponential  Smoothing  menggunakan parameter α 0,1  sampai  0,9,  Double  Exponential  Smoothing  dengan menggunakan α , γ dari  0,1  sampai  0,9,  sedangkan  Triple  Exponential Smoothing menggunakan α , β , γ dari 0,1 sampai 0,9.
2.2.4 MAD dan MAPE Terkecil Tahapan ini yaitu mencari dan menentukan nilai parameter yang menghasilkan nilai MAD dan MAPE terkecil untuk mendapatkan persentase kesalahan terkecil.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Implementasi Model Single Exponential Smoothing (SES)
Implementasi  ini  merupakan  dari  proses  yang  mana  data  akan  diolah  dengan menggunakan Tools Minitab memakai parameter 0,1 sampai 0,9. Menghasilkan peramalan  polis  untuk  kedepannya  menggunakan  Single  Exponential Smoothing. Berikut ini merupakan nilai accuracy constant MAPE, MAD dan MSD Single Exponential Smoothing (SES)
Gambar 1 Nilai Accuracy Measures

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 3, December 2022  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
386 | Perbandingan Menggunakan Metode Exponential Smoothing Untuk .....
Gambar  1  menjelaskan  bahwa  data  yang  ada  ialah  12.  Dengan  nilai  MAPE 18.90, MAD 39.94 dan MSD 2253.10. Berdasarkan nilai MAPE tersebut yang telah  diperoleh,  maka  selanjutnya  diperoleh  nilai  peramalan.  Berikut  ini merupakan gambar nilai hasil peramalan.
Gambar 2 Nilai Hasil Prediksi Menggunakan Tools Minitab
Gambar  2  yaitu  nilai  hasil  prediksi  peramalan  dari  implementasi  model  single exponential  smoothing  (DES)  bahwa  data  yang  ada  yaitu  12.  Dengan  nilai Forecast period ke 13 sampai dengan period 24 yang terdiri dari perhitungan hasil forecast, lower dan upper.
3.2 Implementasi Model Double Exponential Smoothing (DES)
Implementasi  ini  merupakan  dari  proses  yang  mana  data  akan  diolah  dengan menggunakan Tools Minitab memakai parameter 0,1 sampai 0,9. Menghasilkan peramalan  polis  untuk  kedepannya  menggunakan  Double  Exponential Smoothing. Berikut ini merupakan nilai accuracy constant MAPE, MAD dan MSD Double Exponential Smoothing (DES).
Gambar 3 Nilai Accuracy Measures

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 3, December 2022  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Gina Agiyani, Malahayati, at all | 387
Gambar  3  menjelaskan  bahwa  data  yang  ada  ialah  12.  Dengan  nilai  MAPE 16.81, MAD 37.22 dan MSD 1860.82 Berdasarkan nilai MAPE tersebut yang telah  diperoleh,  maka  selanjutnya  diperoleh  nilai  peramalan.  Berikut  ini merupakan gambar nilai hasil peramalan.
Gambar 4 Nilai Hasil Prediksi Menggunakan Tools Minitab
Pada  Gambar  4  menjelaskan  Implementasi  Model  Double  Exponential Smoothing (DES) bahwa data yang ada yaitu 12. Dengan nilai Forecast period ke  13  sampai  dengan  period  24  yang  terdiri  dari  perhitungan  hasil  forecast, lower dan upper.
3.3 Implementasi Model Triple Exponential Smoothing (TES)
Implementasi  ini  merupakan  dari  proses  yang  mana  data  akan  diolah  dengan menggunakan Tools Minitab memakai parameter 0,1 sampai 0,9. Menghasilkan peramalan polis untuk kedepannya menggunakan Tingle Exponential Smoothing. Berikut  ini  merupakan  nilai  accuracy  constant  MAPE,  MAD  dan  MSD  Single Exponential Smoothing (SES).
Gambar 5 Nilai Accuracy Measures

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 3, December 2022  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
388 | Perbandingan Menggunakan Metode Exponential Smoothing Untuk .....
Gambar  5.  menjelaskan  bahwa  data  yang  ada  ialah  12.  Dengan  nilai  MAPE 8.218, MAD 19.512 dan MSD 482.933. Berdasarkan nilai MAPE tersebut yang telah  diperoleh,  maka  selanjutnya  diperoleh  nilai  peramalan.  Berikut  ini merupakan gambar nilai hasil peramalan.
Gambar 6 Nilai Hasil Prediksi Menggunakan Tools Minitab
Pada  gambar  6  menjelaskan  hasil  dari  implementasi  model  triple  exponential smoothing (TES) bahwa data yang ada yaitu 12. Dengan nilai Forecast period ke  13  sampai  dengan  period  24  yang  terdiri  dari  perhitungan  hasil  forecast, lower dan upper.
3.4  Pembahasan
Setelah  dilakukan  implementasi  Single  Exponential  Smoothing  (SES),  Double Exponential Smoothing (DES), dan Triple Exponential Smoothing (TES). Berikut ini merupakan gambaran perbandingan terhadap perolehan nilai peramalan dari ketiga  model  tersebut.  Adapun  tabel  perbandingannya  dapat  dilihat  sebagai berikut.
Tabel 2 Perbandingan Hasil 3 Metode Tahun 2022
Periode Single Exponential Smoothing Double Exponential Smoothing Triple Exponential Smoothing α =0,2 α =0,2 γ = 0,1 α =0,2 γ = 0,2 MAPE 18.90 MAD 39.94 MAPE 16.81 MAD 37.22 MAPE 8.218 MAD 19.512 Januari 228,891 189,646 247,437 Februari 228,891 182,332 276,025 Maret 228,891 175,017 204,135

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 3, December 2022  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Periode Single Exponential Smoothing Double Exponential Smoothing Triple Exponential Smoothing α =0,2 α =0,2 γ = 0,1 α =0,2 γ = 0,2 MAPE 18.90 MAD 39.94 MAPE 16.81 MAD 37.22 MAPE 8.218 MAD 19.512 April 228,891 167,702 210,350 Mei 228,891 160,388 172,802 Juni 228,891 153,073 196,125 Juli 228,891 145,758 157,918 Agustus 228,891 138,444 115,553 September 228,891 131,129 144,156 Oktober 228,891 123,814 177,104 November 228,891 116,500 175,912 Desember 228,891 109,185 179,689
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  diketahui  bahwa  nilai  alpha  dari  masing-masing model exponential smoothing berbeda.
4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprakirakan  jumlah  data  penjualan  polis asuransi kendaraan pada Januari 2021 – Desember 2021 menggunakan Single Exponential  Smoothing,  Double  Exponential  Smoothing  dan  Triple  Exponential Smoothing.  Dari  tiga  model  Exponential  Smoothing  MAPE  dan  MAD  terbesar pada  model  Single Exponential  Smoothing  (SES)  yaitu  dengan  MAPE  sebesar 18,90 dan MAD 39,94.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W. Fauzi, Hukum Asuransi. 2019.
[2]  A. Pamungkas, R. Puspasari, A. Nurfiarini, R. Zulkarnain, and W. Waryanto, “Comparison  of  Exponential  Smoothing  Methods  for Forecasting  Marine Fish Production in Pekalongan Waters, Central Java,” IOP Conf. Ser. Earth Environ.  Sci.,  vol.  934,  no.  1,  2021,  doi:  10.1088/1755- 1315/934/1/012016.
[3] B.  Putro,  M.  T.  Furqon,  and  S.  H.  Wijoyo,  “Prediksi  Jumlah  Kebutuhan Pemakaian  Air  Menggunakan  Metode  Exponential  Smoothing,” J.
Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 11, pp. 4679 – 4686, 2018.

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 3, December 2022  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
[4]  F.  And rian,  S.  Martha,  and  S.  Rahmayuda,  “Sistem  peramalan  jumlah mahasiswa baru menggunakan metode,” J. Komput. Dan Apl., vol. 08, no.
01, pp. 112 – 121, 2020.
[5] A. Sukmawati, G. Agiyani, Malahayati “Cause Effect Graph dan Functional Testing dalam Pengujian Sis tem Informasi Perjalanan Dinas,” Pros. Semin.
Nas. Sains dan Teknol. Terap., vol. 5, p. 2022, 2022.
[6]  Haryadi  Sarjono  &  Bahtiar  Saleh,  Forecasting  Aplikasi  Penelitian  Bisnis
QM for Windows Vs Minitab Vs Manual. Mitra Wacana Media, 2017.