## ANALISA TINGKAT PELANGGARAN HUKUM DI LAUT INDONESIA MENGGUNAKAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING

## Markus Tukan
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Industri Universitas Pattimura, Ambon, Email: marcustukan@gmail.com
Heru Lumaksono Program Studi Teknik Bangunan Kapal Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Surabaya, Email: heruppns@gmail.com
Syariful Alim Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Bhayangkara, Surabaya, Email: syalihbara@gmail.com
Hozairi Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Madura, Email: dr.hozairi@gmail.com

## ABSTRAK
Pelanggaran  hukum  dilaut  adalah  salah  satu  indikator  untuk  mengukur  tingkat  keamanaan  suatu Negara. Untuk menjaga stabilitas keamanan dilaut Indonesia maka Pemerintah perlu melakukan peramalan jumlah pelanggaran hukum di laut untuk menentukan kebijakan selanjutnya. Peramalan merupakan kunci keberhasilan  Pemerintah  untuk  mengatur  strategi  operasi  keamanan  di  laut  Indonesia.  Metode  yang digunakan untuk meramalkan pelanggaran hukum di laut Indonesia adalah Triple Exponential Smoothing Holt-Winters (TES), metode TES merupakan metode peramalan yang cukup baik untuk peramalan jangka panjang, jangka menengah maupun jangka pendek. Data yang diolah adalah data pelanggaran hukum di laut Indonesia sejak 1996 sampai 2019 dari Badan Keamanan Laut Indonesia. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah hasil analisa dari tingkat keakuratan dari data MAD, MSE, MAPE, MSE dan RMSE untuk  mencari  nilai  eror  terkecil.  Hasil  penelitian  ini  memprediksi  jumlah  pelanggaran  hukum  dilaut Indonesia pada tahun lima tahun mendatang akan menurun  dengan nilai peramalan [94 86 79 71 61] kasus dengan  nilai  konstanta  alpha  =  0,9,  beta  =  0,2,  dan  teta  =  0,1  serta  nilai  rata-rata  kesalahan  persentase absolute  (MAPE=3,%)    dan  nilai  akar  rata-rata  kesalahan  (RMSE=6,38).  Kontribusi  penelitian  ini  dapat dijadikan pertimbangan oleh Bakamla untuk mengatur strategi operasi bersama dengan lembaga lain yang memiliki wewenang hukum dilaut Indonesia.
Kata kunci:  triple exponential smoothing, peramalan, pelanggaran dilaut

## ABSTRACT
Violation  of  the  law  at  sea  is  one  indicator  to  measure  the  security  level  of  a  country.  To maintain  security  stability  at  sea  in  Indonesia,  the  Government  needs  to  forecast  the  number  of violations of the law at sea to determine the next policy. Forecasting is a picture of events that will occur in the future. The method used to predict law violations in the Indonesian seas is the Triple Exponential Smoothing (TES) Hold-Winters, the TES method is a pretty good forecasting method for  long-term,  medium-term  and  short-term  forecasting.  The  processed  data  is  data  on  law violations  in  the  Indonesian  seas  from  1996  to  2019  from  the  Indonesian  Maritime  Security Agency. The results obtained from this study are the results of the analysis of the level of accuracy of the MAD, MSE, MAPE, MSE and RMSE data to find the smallest error value. The results of the study  have predicted  the number  of  law  violations  at  sea  in  Indonesia  in  the  next  five  years  will decrease with forecasting values (94 86 79 71 61) with a constant value of alpha = 0.9, beta = 0.2, and theta = 0.1 and the average value absolute percentage error (MAPE = 3,%) and mean root error value (RMSE = 6.38). The contribution of this research can be considered by Bakamla to set up  a  joint  operations  strategy  with  other  institutions  that  have  legal  authority  in  the  Indonesian seas.
Keywords: triple exponential smoothing, forecasting, violations at sea

## 1. PENDAHULUAN
Keamanan  maritim  merupakan  bagian  kecil  dari  keamanan  nasional,  sehingga  model  kebijakan nasional  juga  akan  memasukkan  keamanan  maritim  kedalam  program  rencana  strategi  nasional. Berdasarkan  kerangka  keamanan  tradisional,  pelanggaran  terhadap  keamanan  maritim  dianggap mengancam  kedaulatan  dan  identitas  Negara,  sedangkan  kerangka  non-tradisional  pelanggaran  terhadap ancaman  kedaulatan  dan  identitas  Negara,  sehingga  penelitian  keamanan  laut  memiliki  peranan  strategis untuk  bangsa  dan  masyarakat  Indonesia  [1],  [2].  Keamanan  maritim  adalah  pertahanan/perlindungan terhadap Negara yang mencakup sumber daya alam dan seluruh komponen yang berhubungan dengan laut. Namun  pengertian  keamanan  maritim  semakin  meluas  seiring  dengan  meningkatnya  jenis  ancaman. Mayoritas  ancaman  yang  terjadi  dalam  ruang  lingkup  keamanan  maritim  merupakan  ancaman  non- tradisional seperti terorisme maritim, separatisme, radikalisme yang berujung pada konflik komunal dilaut, kerusuhan sosial antar pengguna laut, perompakan dan pembajakan di laut, imigran ilegal, penangkapan dan pembalakan illegal, serta penyelundupan dan pencemaran laut [3], [4].
Konsep keamanan maritim juga dapat dijelaskan dari ancaman-ancaman yang dihadapi, berdasarkan hasil laporan Sekretaris Jenderal PBB pada tahun 2008 tentang Ocean and the Law of the sea membedakan 7 (tujuh) jenis ancaman [5]:
1. Piracy and armed robbery (perompakan dan perampokan bersenjata);
2. Terrorist acts (Tindakan-tindakan terorisme);
3. Illicit  tracking  in  arms  and  weapons  of  mass  destruction (penyelundupan  senjata  dan  senjata pemusnah massal);
4. Illicit trafficking in narcotics (penyelundupan obat-obatan terlarang);
5. Smugling and trafficking of person by sea (penyelundupan dan perdagangan manusia lewat laut);
6. IUU Fishing (usaha perikanan ilegal, tidak diatur dan tidak dilaporkan);
7. International  and  unlawful  damage  to  the  marine  environment (pengerusakan  terhadap lingkungan laut yang disengaja);
Berbagai pelanggaran hukum di laut sering ditemukan dengan berbagai ragam jenis pelanggaran yang mengakibatkan  kerugian  Negara.  Secara  global,  pelanggaran  hukum  di  laut  Indonesia  berdampak  pada pendapatan  Negara,  kelangsungan  hidup  laut  dan  kedaulatan  Negara.  Pemerintah  dapat  melakukan antisipasi  untuk  pengendalian  jumlah  pelanggaran  hukum  di  laut  Indonesia  dengan  melakukan  sistem peramalan. Metode peramalan sangat bermanfaat untuk menentukan ramalan jumlah pelanggaran hukum di laut Indonesia, peramalan dapat dilakukan untuk jangka panjang, menengah dan pendek [6].
Peramalan  jumlah  pelanggaran  hukum  di  laut  Indonesia  dapat  dilakukan  berdasarkan  data  historis dengan menggunakan metode Triple Exponential Smoothing (TES) Winter-Hold . Metode TES merupakan metode yang digunakan untuk meramalkan data yang tidak teratur dan bervariasi. Metode TES merupakan metode yang digunakan untuk meramalkan data yang mengalami musiman dan trend , apabila data yang digunakan semakin banyak dalam perhitungan maka persentace error peramalannya akan semakin kecil, begitu  juga  sebaliknya  [7],  [8],  [9],  [10].  Metode  TES  winter  sangat  cocok  untuk  meramalkan  jumlah pelanggaran  hukum  di  laut  Indonesia  karena  mampu  meramal  jangka  panjang,  menengah  dan  pendek terutama tingkat operasional pada Badan Keamanan Laut Indonesia (BAKAMLA).
Bakamla memiliki tugas pokok sebagai komando dan kendali untuk pelaksanaan operasi keamanan, keselamatan dan penegakan hokum diwilayah perairan Indonesia sesuai UU No 32 Tahun 2014 tentang kelautan.  Salah satu fungsi  Bakamla adalah menyinergikan pelaksanaan patroli yang dilaksanakan oleh dua  belas  instansi  yang  memiliki  kewenangan  di  laut.  Sinergi  antar  lembaga  menjadi  prioritas  Bakamla supaya  bisa  bersama-sama  melakukan  perencanaan,  penganggaran,  pelaksanaan  dalam  proses  menjaga keamanan, keselamatan dan penegakan hukum dilaut Indonesia [11], [12].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  jumlah  pelanggaran  hukum  di  laut  Indonesia  dengan mengimplementasikan metode Triple Exponential Smoothing , hasil dari peramalan tersebut akan dianalisa berdasarkan nilai persentase eror terkecil dari data aktual dengan hasil peramalan. Hasil penelitian ini akan memberikan  informasi  kepada  Pemerintah  untuk  mengatur  strategi  operasi  bersama  dalam  rangka menurunkan  jumlah  pelanggaran  hukum  di  laut  Indonesia  pada  masa  mendatang.  Selain  itu,  hasil  dari peramalan dapat digunakan untuk mengambil kebijakan mengantisipasi jumlah pelanggaran di laut, selain itu juga manfaat peramalan bisa mengatur pendistribusian armada kapal pengawas di beberapa wilayah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  merupakan  sebuah  formula  dalam  penerapan  penelitian,  dimana  dalam  melakukan penelitian  tersebut  terdapat  langkah-langkah  dan  juga  hasil  penelitian.  Pada  bab  ini  peneliti  menuliskan beberapa proses yaitu materi pendukung, tahapan penelitian, dan metode penelitian.

## 2.1. Peramalan
Peramalan adalah suatu seni dan ilmu pengetahuan dalam memprediksi peristiwa pada masa mendatang. Peramalan selalu melibatkan data historis untuk memproyeksikan peristiwa yang akan datang  dengan  model  matematika.  Berdasarkan  beberapa  definisi  diatas,  pada  hakikatnya peramalan  merupakan  suatu  keputusan  tentang  kemungkinan  masa  yang  akan  datang  didasarkan fakta-fakta sebelumnya [13].
Sebelum  melakukan  peramalan  harus  diketahui  dahulu  permasalahan  dalam  pengambilan keputusan,  terdapat  dua  pendekatan  untuk  mengatasi  persoalan  pemodelan  keputusan,  yaitu: pendekatan  kualitatif  dan  pendekatan  kuantitatif.  Pendekatan  kualitatif  tidak  digunakan perhitungan-perhitungan  dengan  rumus  dan  metode  yang  pasti  melainkan  melalui  pendapat  dari berbagai  pihak,  seperti  opini  dewan  eksekutif,  survey  pasar,  pendapat  seorang  pakar,  dll. Pendekatan  kuantitatif  adalah  metode  peramalan  yang  mengandalkan  data  historis  dengan menggandalkan  ilmu  statistik  dan  matematika  sehingga  diperoleh  hasil  yang  dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah datanya [14].

## 2.2. Tipe Peramalan
Tipe peramalan dapat dikelompokkan dalam tiga bagian yaitu:
▪ Peramalan  jangka  pendek,  Peramalan  ini  mencakup  jangka  waktu  hingga  satu  tahun tetapi umumnya kurang dari 3 bulan.
▪ Peramalan jangka menengah atau intermediate , umumnya mencakup hitungan bulanan hingga 3 tahun.
▪ Peramalan jangka panjang, Umumnya untuk perencanaan 3 tahun atau lebih.
2.3. Metode Triple Exponential Smoothing
Exponential  Smoothing merupakan  salah  satu  kategori  metode time  series yang menggunakan  pembobotan  data  masa  lalu  untuk  melakukan  peramalan.  Metode  ini  menitik beratkan  pada  penurunan  prioritas  secara exponential pada  obyek  pengamatan  yang  lebih  tua. Dengan kata lain, observasi terbaru akan diberikan prioritas lebih tinggi bagi peramalan daripada observasi yang lebih lama [15], [16].
Metode Triple  Exponential  Smoothing merupakan  pengembangan  dari Double  Exponential , dimana dalam melakukan peramalan dengan tiga parameter yaitu level (α), trend (β) dan seasonal (γ). Penelitian ini menggunakan pendekatan Triple  Exponential  Smoothing dengan Multiplicative Seasonal Model yaitu mengalikan perhitungan level dan trend dengan perhitungan seasonal. Rumus Triple  Exponential  Smoothing dengan Multiplicative  Seasonal  Model menggunakan rumus sebagai berikut:
A t =
Dimana: A t =  Nilai pemulusan eksponensial pada periode ke t
α =  Konstanta pemulusan untuk data (0<α<1)
β =  Konstanta pemulusan untuk estimasi trend (0<β<1)
(1) (2)
(3)
(4)
µ =  Konstanta pemulusan untuk estimasi musiman (0<µ<1) Y t =  Nilai actual pada periode t T t =  Estimasi trend S t =  Estimasi musiman L =  Panjangnya musiman
p =  Jumlah period eke depan yang akan diramalkan

## 2.4. Mengukur Kesalahan Peramalan
Ukuran yang digunakan dalam menghitung keseluruhan dalam kesalahan peramalan. Ukuran- ukuran  ini  dapat  digunakan  untuk  membandingkan  model  peramalan  yang  berbeda,  untuk memonitor  peramalan  berfungsi  dengan  baik.  Tiga  ukuran  yang  paling  terkenal  adalah Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percent Error (MAPE).

## 2.5. Tahapan Penelitian
Kegiatan  penelitian  adalah  proses  memperoleh  suatu  pengetahuan  atau  memecahkan permasalahan yang dihadapi dengan melakukan cara ilmiah, sistematis dan logis. Dalam penelitian bidang  apapun,  peneliti  perlu  mengikuti  tahapan  penelitian  dengan  tujuan  memastikan  semua proses  ilmiah  telah  dilakukan  secara  baik.  Secara  garis  besar,  tahapan-tahapan  yang  ditempuh dalam melaksanakan penelitian bisa dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan Gambar 1, tahapan penelitian ini disusun menjadi 6 (enam) tahap:
1. Identifikasi  masalah  bertujuan  untuk  menentukan  permasalahan  utama  yang  dihadapi Pemerintah untuk meminimalisasi pelanggaran hukum di laut Indonesia.
2. Studi  literatur  dilakukan  dari  beberapa  paper  nasional  atau  internasional  untuk  memastikan metode yang paling tepat untuk menyelesaikan permasalahan peramalan pelanggaran hukum dilaut Indonesia.
3. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  menyebar  kuisioner  dan  wawancara  dengan lembaga Pemerintah yang memiliki kewenangan hukum di laut Indonesia.
4. Analisis  dan  evaluasi  data  dilakukan  dengan  membandingkan  data  primer  dan  skunder  dan selanjutnya memasukkan kedalam metode Triple Exponential Smoothing.
5. Peramalan  dilakukan  dengan  penerapan  metode Triple  Exponential  Smoothing dengan menggunakan mathlab.
6. Kesimpulan dilakukan setelah melakukan analisis dan evaluasi.
2.6. Diagram Alir Metode Triple Exponential Smoothing
Berdasarkan  Gambar  2  tentang  diagram  alir Triple  Exponential  Smoothing dimulai  dengan memasukkan  data  histori  pelanggaran  hukum  di  laut  Indonesia.  Dalam  memproses  perhitungan metode Triple  Exponential  Smoothing dibutuhkan  tiga  konstnata  yaitu alpha , beta dan gamma,
(5)
(6) (7) (8)
tiga konstanta ini yang akan dikombinasikan untuk mengetahui nilai MSE terkecil. Tahapan proses metode  TES  adalah  pertama  input  nilai alpha,  beta dan gamma untuk  melakukan  proses perhitungan  pemulusan exponential ,  kedua  adalah  proses  perhitungan  estimasi trend, ketiga adalah  proses  estimasi  musiman,  keempat  adalah  hasil  peramalan,  kelima  adalah  proses  analisa perhitungan eror.

## Gambar 2. Flowchart Triple Exponential Smoothing
Proses  tersebut  akan  menghasilkan  peramalan  pada  tiap  periode  yang  dilalui.  Hasil perhitungan  tersebut  akan  disimpan  dalam  database.  Kemudian  hasil  peramalan  tersebut  akan disajikan kepada user dalam bentuk grafik dan teks.

## 2.7. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  didapatkan  dari  lembaga  yang  memiliki  wewenang  hukum  dilaut Indonesia, yaitu dari TNI AL, KKP, Bakamla, Kemenhub, Polri, Bea Cukai, dsb. Data pelanggaran yang terkumpul sejak tahun 1996 sampai 2019 dengan melakukan evaluasi dan klarifikasi terhadap jenis pelanggaran hukum yang terjadi dilaut Indonesia.
Jumlah data pelanggaran hukum dilaut Indonesia yang terekan sejak tahun 1996 sampai 2019 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data pelanggaran hukum di laut Indonesia Periode Actual Periode Actual t At t At 1996 228 2008 295 1997 267 2009 246 1998 287 2010 217 1999 421 2011 160 2000 352 2012 172 2001 310 2013 179 2002 229 2014 123 2003 246 2015 102 2004 263 2016 163 2005 160 2017 132 2006 187 2018 109 2007 201 2019 97
Sumber: Hasil pengolahan data
Jenis pelanggaran hukum setelah diklasifikasi berdasarkan data yang dikumpulkan sebagai berikut:
▪ Pencurian ikan
▪ Pencurian ikan menggunakan bom
▪ Menangkap ikan menggunakan bom
▪ Perampokan
▪ Pencurian BMKT
▪ Penyelundupan BBM
▪ Penyelundupan barang
▪ Penyelundupan hewan
▪ Penyelundupan kayu
▪ Penyelundupan manusia
▪ Penyelundupan miras
▪ Penyelundupan narkoba
▪ Penyelundupan senjata
▪ Kerusakan ekosistem
▪ Pembuangan limbah
▪ Berlayar tanpa izin
▪ Imigrasi
▪ Bea cukai
▪ Pelanggaran batas regional
▪ Kejahatan ZEE

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  data  aktual  terjadinya  pelanggaran  hukum  di  laut  Indonesia  sejak  tahun  1996 sampai tahun 2019 setelah diolah dari beberapa sumber dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Grafik pelanggaran hukum di laut Indonesia (1996-2019)
Berdassarkan  Gambar  3  dapat  diketahui  bahwa  terjadi  peningkatan  dan  penurunan  jumlah pelanggaran hukum di laut Indonesia. Untuk peningkatan pelanggaran, hal ini dipengaruhi faktor musiman, karena setiap wilayah laut di Indonesia memiliki potensi sumber daya alam yang melimpah, sehingga sering terjadi  peningkatan  pelanggaran  diwilayah  tersebut.  Untuk  penurunan  pelanggaran,  hal  ini  dipengaruhi faktor keseriusan Pemerintah untuk memberantas pelanggaran hukum dilaut Indonesia dan meningkatnya anggaran keamanan laut, serta terlaksananya operasi bersama antar lembaga Negara.
Langkah  selanjutnya  melakukan  proses  perhitungan  dengan Triple  Exponential  Smoothing yaitu dengan memasukkan konstanta α, β, dan γ untuk memperoleh pemulusan pada nilai rata-rata, trend dan
musiman. Rentang nilai konstanta yang digunakan antara 0,1 sampai 1.0. Hasil peramalan dan penilaian eror pada setiap tahun dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil peramalan pelanggaran hukum di laut Indonesia
Periode Actual Forecasting t Yt Ft 1996 228 228 0 0,0 0% 0,00 1997 267 260 7 6,8 3% 46,92 1998 287 282 5 5,1 2% 26,01 1999 421 420 1 1,3 0% 1,82 2000 352 353 -1 1,3 0% 1,56 2001 310 308 2 2,3 1% 5,52 2002 229 224 5 4,6 2% 21,16 2003 246 239 7 7,1 3% 51,12 2004 263 257 6 5,8 2% 33,64 2005 160 152 8 7,6 5% 57,76 2006 187 178 9 8,8 5% 77,35 2007 201 193 8 8,0 4% 63,52 2008 295 290 5 4,9 2% 24,45 2009 246 243 3 3,2 1% 10,40 2010 217 212 5 5,2 2% 27,51 2011 160 153 7 7,0 4% 49,28 2012 172 164 8 8,3 5% 68,97 2013 179 172 7 7,2 4% 51,84 2014 123 115 8 8,0 7% 64,00 2015 102 92 10 10,0 10% 100,00 2016 163 155 8 8,0 5% 64,00 2017 132 125 7 7,0 5% 49,00 2018 109 101 8 8,0 7% 64,00 2019 97 101 -4 4,0 4% 16,00
129
140 83% 976 Error Abs Eror Percentase Abs Eror Square Eror
Total
Sumber: Hasil pengolahan data dengan TES
Berdasarkan analisa perhitungan peramalan yang  didasarkan pada kombinasi nilai konstanta terbaik yang telah disarankan pada algoritma pencarian α, β, γ (Alfa, beta, gamma). Hasil peramalan pada tahun 2020 sampai tahun 2031 dapat dilihat pada Gambar 4. Evaluasi nilai eror dilakukan melalui perhitungan selisih antara nilai riil dan nilai peramalan.
Gambar 4. Nilai peramalan dengan metode TES
Berdasarkan  hasil  percobaan  dengan  beberapa  nilai  konstanta,  diperoleh  hasil  yang  paling  optimal dengan  nilai  α  =  0.9,  β  =  0.2,  dan  γ  =  0.1  dalam  proses  peramalan  jumlah  pelanggaran  hukum  dilaut Indonesia. Hasil peramalan untuk 12 (dua belas) tahun kedepan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai konstanta dan hasil peramalan jumlah pelanggaran hukum dilaut untuk 5 tahun kedepan

## Sumber: Hasil penelitian
Berdasarkan table 4, diketahui bahwa dengan konstanta pemulusan α = 0.9, β = 0.2, dan γ = 0.1 diperoleh nilai kesalahan peramalan atau forecast error MAPE=3% sangat-sangat kecil sekali dan RMSE = 6,38 yaitu nilai rata-rata dari jumlah kuadrat kesalahan  yang dihasilkan dari model peramalan.  Hasil  peramalan  yang  dihasilkan  dengan  menggunakan  metode  TES  untuk  5  (lima) tahun  terahir  (2020-2024)  adalah  [94  86  79  71  61],  hasil  ini  menunjukkan  terjadinya  penurunan pelanggaran yang terjadi dilaut Indonesia, bisa jadi karena kebijakan Pemerintah yang terus fokus untuk meminimalisasi pelanggaran yang terjadi di laut Indonesia.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil uji coba dan analisa peramalan dapat disimpulkan bahwa nilai MAPE dan RMSE diperoleh  model  terbaik  untuk  peramalan  jumlah  pelanggaran  hukum  di  laut  Indonesia  adalah  dengan metode triple exponential  smoothing dengan nilai (α =  0.9, β = 0.2, dan γ = 0.1). Dari hasil  peramalan dengan  nilai  konstanta  tersebut  diperoleh  hasil  peramalan  jumlah  pelanggaran  hukum  di  laut  Indonesia untuk 5 (lima) tahun kedepan (2020 – 2024) adalah sebesar [94 86 79 71 61]. Penelitian ini berkontribusi sebagai acuan untuk menentukan strategi operasi keamanan laut secara bersama oleh Pemerintah.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  merupakan  bagian  dari  Penelitian  Strategis  Nasional  Konsorsium  (PSNK)  yang didanai  pada  Tahun  2020,  oleh  karena  itu  penulis  ingin  mengucapkan  terima  kasih  kepada Kementrian  Riset,  Teknologi  dan  Perguruan  Tinggi  Republik  Indonesia  (Kemenristek  Dikti). Tidak  lupa  kami  juga  ingin  mengucapkan  banyak  terima  kasih  kepada  Badan  keamanan  Laut Republik Indonesia (Bakamla RI) yang telah mendukung dan membantu penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Hozairi, Buhari, Heru, “Determining The Influencing Factors of The Indonesian Maritime Security Using Analytical Hierarcy Process,” J. Pertahanan , vol. 4, no. 1, pp. 61–75, 2018.
[2] A. Kadar, “Pengelolaan Kemaritiman Menuju Indonesia sebagai Poros Maritim Dunia,” J. Keamanan Nas. , vol. VI, no. 21, pp. 427–442, 2015.
[3] A. Setiawan, “Keamanan Maritim di Laut Cina Selatan: Tinjauan atas Analisa Barry Buzan,” J. Keamanan Nas. , vol. 3, no. 1, pp. 33–62, 2017.
[4] A. H. I Nengah Putra A, “Analisa Peluang dan Ancaman Keamanan Maritim Indonesia Sebagai Dampak Perkembangan Lingkungan Strategis,” pp. V1–V22, 2016.
[5] M. Keliat, “Keamanan Maritim dan Implikasi Kebijakanya bagi Indonesia,” J. Ilmu Sos. dan Ilmu Polit. , vol. 13, pp. 111–129, 2009.
[6] B. Hozairi, Heru Lumaksono, Marcus Tukan, “Assessment of The Most Influential Factors on Indonesian Maritime Security Using Fuzzy Analytical Hierarchy Process,” in
International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems (ISRITI) , 2019, pp. 1–6.
Tahun Hasil Peramalan 2020 94 2021 86 2022 79
2023
71 2024 63 Konstanta Peramalan Nilai
α 0,9 β 0,2 γ 0,1
MAPE 3% RMSE 6,38
[7] N. K. D. A. Jayanti, “Penerapan metode Triple Exponential Smoothing pada Sistem Peramalan Penentuan Stok Obat,” J. Sist. dan Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 13–23, 2015.
[8] P. Jana, “Aplikasi Triple Exponential Smoothing Untuk Forecasting Jumlah Penduduk Miskin,” J. Deriv. , vol. 3, no. 2, pp. 76–81, 2016.
[9] H. L. Purwanto and R. Agustina, “Sistem Informasi Peramalan Transaksi Tunai ATM Menggunakan Triple Exponential Smoothing,” J. Inf. Syst. Technol. Inf. Commun. Unikama , vol. 1, pp. 13–24, 2018.
[10] V. Saragih, P. Silitonga, T. Informatika, U. St, J. Setia, and B. No, “Penerapan Triple Exponential Smooting Pada Sistem Peramalan Jumlah Mahasiswa Baru,” vol. 04, no. 479, pp. 31–38, 2019.
[11] M. T. Hozairi, Buhari, Safiudin, Heru Lumaksono, “Perancangan Enterprise Resource Planning Badan Keamanan Kelautan Indonesia Untuk Membangun Sinergi Kelembagaan Negara,” vol. 4, no. 2, 2019.
[12] B. A. U. Hozairi, Heru Lumaksono, Marcus Tukan, Buhari, “Optimization of Determination of the Number of Fisheries Supervisory Vessels in the Fisheries Management Area -713 Using Genetic Algorithms,” in International Conference on Computer Science, Information Technology and Electrical Engineering (ICOMITEE) , 2019, pp. 1–6.
[13] F. A. Hanafi, Hozairi, “Imlementasi Metode Double Exponential Smoothing Untuk Meramal Kebutuhan Ikan Teri di UD. Bulan Purnama Sotabar Pasean Pamekasan,” vol. 2016, no. Sehati, pp. 16–17, 2016.
[14] N. W. Nila Yuwida, Lukman Hanafi, “Estimasi Parameter Alpha dan Theta Dalam Pemulusan Ekponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section,” J. sains dan Seni ITS , vol. 1, no. 1, 2012.
[15] H. L. Sri Ngudi Wahyuni, “IMPLEMENTASI METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERKIRAAN STOK BARANG Abstraksi Pendahuluan Tinjauan pustaka,” vol. 1, no. 2, pp. 7–12, 2019.
[16] T. D. Anjani, “Sistem Peramalan Tingkat Produksi The North Face Dengan Metode Holt- Winters Exponential Smoothing,” vol. 3, pp. 1–12, 2019.