Vol.11, No.1, Februari 2017 ISSN: 0852-730X

## Peramalan Jumlah Penumpang Pada Siluet Tour And Travel Kota Malang Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing
Vivi Aida Fitria 1 , Rudi Hartono 2 STMIK Asia Malang
1 viviaidafitria@gmail.com, 2 ruddiblue27@gmail.com
ABSTRAK. Pada  penelitian  ini  dilakukan  peramalan  jumlah  penumpang  pada  Siluet  Tour  and  Travel,  yaitu  salah  satu perusahaan yang bergerak dalam bidang jasa tour dan travel. Karena data jumlah penumpang mengandung unsur musiman, peramalan pada penelitian ini menggunakan metode Triple Exponential Smoothing. Tahapan   yang  dilakukan   pada   proses peramalan  meliputi  input  data,  uji  data,  proses  perhitungan,  dan  output.  Hasil  dari  pengolahan  dataset  digunakan  untuk perhitungan  proses  ramalan  yang  menghasilkan  MAPE=9,86  alpha=0,4  m=  1  dengan  hasil  peramalan jumlah  penumpang pada  bulan  November  2015  adalah 501.  Hasi  peramalan  jumlah  penumpang  tersebut  diimplementasikan  dalam  sebuah aplikasi peramalan.

## Kata Kunci : Triple Exponential Smoothing, Peramalan, Jumlah Penumpang

## 1. PENDAHULUAN
Peranan jasa tour and travel saat ini sangat berpengaruh pada masyarakat.  Karena sangat membantu dalam hal berpergian ataupun berwisata. Akan  tetapi  terdapat beberapa  kendala  dalam berwirausaha dibidang jasa tour and travel salah satunya  adalah jumlah penumpang.  Karena dalam satu waktu terkadang para penumpang bisa naik ataupun turun tanpa bisa diprediksi. Agar tidak terjadi sesuatu yang dapat merugikan para pelaku wirausaha bisa mengantisipasi dengan cara meramalkan jumlah penumpang. Sehingga dari pihak pelaku wirausaha di bidang jasa tour and travel dapat membuat beberapa strategi untuk mengantisipasi jika terjadi penurunan jumlah penumpang misalkan  dengan menambah iklan,  rute tujuan kota,  paket wisata, dan mempersiapkan kendaraan serta driver ataupun pelayanan agar dapat memuaskan penumpang.
Sehingga meramalkan jumlah penumpang sangat diperlukan untuk mencegah hal yang dapat merugikan pada  perusahaan jasa tour and  travel. Peramalan merupakan  alat bantu yang  penting dalam  perencanaan yang efektif dan efisien (Makridakis  dkk, 1999). Peramalan adalah apa yang akan terjadi pada waktu yang akan datang, sedang rencana merupakan penentuan apa yang akan dilakukan pada waktu yang akan datang (Subagyo, 1986). Salah satu metode dalam  peramalan  adalah Metode Exponential Smoothing dibagi menjadi tiga kelas Exponential Smothing sesuai dengan pola data time series, meliputi metode Single Exponential Smoothing untuk pola data yang bersifat horisontal, metode Double Exponential Smoothing untuk   data yang mengalami  trend, dan metode Triple Exponential  Smoothing untuk  data trend  dan  terdapat  pengaruh musiman (Firmansyah, 2010).
Peramalan menggunakan  Metode Exponential Smoothing sudah sering dipakai  peneliti salah satunya diterapkan pada Sistem Informasi Pengendalian  Produk  dan  Bahan Baku. Hasil  uji coba menunjukkan bahwa nilai persentase peramalan terhadap data aktual kurang dari  10% yang berarti nilai ramal memiliki ketepatan yang cukup  tinggi. Pengaruh parameter pada metode Exponential  Smoothing, yaitu  untuk memuluskan  data dengan menghilangkan pengaruh random, trend, dan musiman pada data. Tiap bahan baku memiliki nilai parameter yang berbeda-beda untuk menghasilkan nilai MAPE terkecil. Dari hasil uji coba didapatkan bahwa setiap bahan baku memiliki karakteristik  data time  series yang berbeda sehingga masing-masing  produk parameter ramalan berbeda dengan produk lainnya (Pramita,2010). Berdasarkan uraian diatas, maka dirancang aplikasi untuk peramalan penumpang Siluet tour and travel dengan judul “ Peramalan Jumlah Penumpang Pada Siluet Tour and Travel Kota Malang Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing ” .

## 2. KAJIAN TEORI

## 2.1 Peramalan
Peramalan berasal dari kata ramalan  yang artinya adalah suatu situasi atau kondisi  yang diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Sedangkan peramalan adalah bentuk kegiatannya. Ramalan tersebut dapat  didasarkan atas bermacam-macam cara yaitu  metode single exponential smoothing, metode double exponential smoothing, metode triple exponential smoothing. Semua itu dikenal dengan metode peramalan. Peramalan adalah memperkirakan keadaan dimasa yang akan datang melalui pengujian keadaan    dimasa lalu. Dalam kehidupan sosial segala sesuatu itu serba tidak  pasti, sukar
diperkirakan secara tepat. Dalam hal  ini    diperlukan peramalan. Peramalan yang  dibuat selalu diupayakan agar dapat meminimumkan pengaruh ketidakpastian ini terhadap sebuah masalah. Dengan kata lain peramalan bertujuan mendapatkan  peramalan  yang bisa meminimumkan kesalahan meramal (forecast  error) yang biasanya diukur dengan mean square error, mean absolute error, dan sebagainya (Makridakis,1999).

## 2.2 Koefisien Autokorelasi
rk = koefisien autokorelasi untuk k dari lag

## Ῡ
= mean dari data observasi
Yt = observasi pada periode waktu t Yt-k = observasi k periode waktu sebelumnya atau periode waktu t-k

## 2.3 Exponential Smoothing
Smoothing adalah mengambil rata- rata dari nilai pada beberapa  periode untuk  menaksir  pada suatu periode. Exponential  Smoothing adalah suatu metode peramalan rata- rata bergerak yang melakukan pembobotan secara menurun secara exponential terhadap nilai observasi  yang lebih tua. Bobot yang diberikan tersebut berciri menurun secara exponensial dari titik data terakhir sampai data yang terawal. Jika dalam perhitungan  peramalaan diamsusikan nilai mean nya konstan sepanjang  waktu, maka akan diberikan bobot  yang sama terhadap setiap observasi. Oleh karena itu diberikan bobot yang lebih pada nilai  observasi yang baru dan mengurangi bobot pada observasi yang lebih lama.

## 2.4 Triple Exponential Smoothing
Rumus yang digunakan untuk triple exponential smoothing adalah:
S ’ t = α X t + (1- α) S ’ t-1 S ’’ t = α S’ t + (1- α )S ’’ t-1 S ’’’ t = α S” t + (1- α) S ’’’ t-1 a t = 3S ’ t – 3S ’’ t + S’’’ t b t = α /2(1- α ) 2 [(6-5 α)S’ t – (10 - 8 α)S” t + (4 – 3 α)S’” t ] c t = α 2 /(1- α 2 )[S’ t – 2S” t + S’” t ] f t+m = a t + b t m + ½ c t m 2
Keterangan :
S ’ t = nilai pemulusan single exponential S ’’t = nilai pemulusan double exponential S ’’’ t = nilai pemulusan triple exponential at = nilai rata2 untuk periode t b t
= nilai kecenderungan / trend linier c t = nilai kecenderungan / trend parabolik ft+m = merupakan nilai peramalan untuk periode
m = jangka waktu forecast ke depan (m =1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Flowchart Peramalan
Flowchart peramalan jumlah penumpang Siluet Tour and Travel dengan metode Triple Exponential Smoothingditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Peramalan

## 3.2 Dataset
Tabel data jumlah penumpang yang telah diakumulasi bisa dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Jumlah Penumpang dan Jumlah Mobil
Dari data tabel dataset dapat dianalisa bahwa jumlah penenumpang Siluet tour and  travel kota Malang  dari tiap bulan mengalami kenaikan  atau penurunan maka dapat disimpulkan bahwa jumlah pengunjung mengalami  pasang surut atau tidak stabil sehingga metode yang  tepat adalah metode triple exponential smoothing.

## 3.3 Proses Perhitungan dengan Triple Exponential Smoothing
Peramalan dimulai dari periode ke-2 pada data penumpang Siluet tour and travel, X 2 = 433 dan S ’ 1 = 419 menggunakan alpha =0,1. Perhitungan single  exponential smoothing seperti persamaan berikut :
S ’ t = α X ’ 2 + (1 - α) S' 1 S ’ 2 = 0,1 *433 + (1-0.1) 419 S ’ 2 = 43,4+ 377,1
S ’ 2 = 420,5
Dari hasil yang diperoleh S ’ 2 = 420,5 maka untuk perhitungan double exponential smoothingnya dengan S ’’ 1 = 419 sebagai berikut : S ’’ 2 = α S ’ 2 + (1 - α) S '’ 1 S ’’ 2 = 0,1 * 420,5 + (1 - 0,1) * 419 S ’’ 2 = 42.05 + 377,1 S ’’ 2 = 419,05
Dari hasil yang diperoleh S ’’ 2 = 419,05 maka untuk perhitungan triple exponential smoothingnya dengan S ’’’ 1 = 419 sebagai berikut : S ’’’ 2 = α S ’’ 2 + (1 - α) S '’’ 1 S ’’’ 2 = 0,1 * 419,05 + (1 – 0,1) * 419 S ’’’ 2 = 41,915 + 377,1 S ’’’ 2 = 419.015 Setelah mendapatkan nilai dari S ’ 1 = 420,5 , S ’’ 1 = 419,05 , S ’’’ 1 = 419.015 , maka dapat dihitung nilai a t , b t , dan c t sebagai berikut : Perhitungan nilai a t : at= a 2 = 3 x 420,5 – 3 x 419,05 + 419,015 a2= 1261,5 – 1257,15 + 419,015 a 2 = 423.4 Perhitungan nilai bt : b 2 =
b 2 = (0,1 / 2 (1-0,1)2) * ((6- 5(0,1) 420,5 – (10-8 (0,1) 419,05 + (4-3 (0,1) 419,015)
b 2 = 0,26
Perhitungan nilai c t : c 2 = ( (α 2)/((1- α ) 2)*(S't-(2*S"t)+S"'t)) c 2 = ((0,6 2) / (1-0,6 ) 2) (420,5 – 2(419,05) + 419,015 c 2 = 0,01 Setelah didapatkan nilai a 2 = 423,4 , b 2 = 0,26 dan c 2 = 0,01 maka untuk hasil peramalan periode ke-3 perkiraan adalah : f t+m = a t + b t *m + ½ c t *m2 f 2+1 = a 2 + b 2 *1 + 0,5 (c 2 *1 2 ) f 2+1 = 423,665

## 3.4 Presentase Kesalahan
PE (Percentage Error = ((Data bulan april – Hasil ramalan bulan april ) / Data Bulan april * 100) = ((468 – 423.06) / 468 * 100) = 9.602 APE (Absolut Percentage Error) = | PE bulan april | = | -20,753 | = 20,753 MPE = ∑ (PE bulan februari 2015 sampai bulan oktober 2015) / Panjang Periode = 25,77 / 7 = 3,63 MAPE = ∑ (APE bulan februari 2015 sampai bulan oktober 2015 ) / Panjang Periode = 470,442 / 7= 12,52. Selanjutnya hasil yang didapatkan dari proses peramalan dengan alpha 0,1- 0,9 Beserta PE , APE, MPE dan MAPE bisa dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Proses Peramalan dengan alpha 0,1- 0,9 Beserta PE , APE, MPE dan MAPE
Dari tabel 2 dapat disimpulkan bahwa tingkat kesalahan terkecil pada data penumpang siluet tour and travel adalah pada alpha 0,4 dengan MPE = 0,9 dan MAPE = 9,86 dengan hasil peramalan 500,80.

## 3.5 Hasil Implementasi
Berikut adalah implementasi hasil peramalan jumlah penumpang Siluet Tour and Travel dalam sebuah aplikasi menggunakan software Visual Basic yang bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Awal Form Awal
Selanjutnya  adalah form data  penumpang. Pada form data penumpang digunakan untuk mengolah data penumpang total perhari. Dalam form ini meliputi insert, update, delete, yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Form Data Penumpang
Berikutnya  adalah  form  proses perhitungan  menggunakan  metode triple exponential menggunakan m=1 digambarkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Form Proses Perhitungan
Setelah  itu  akan  ditampilkan form  hasil perhitungan p e r a m a l a n menggunakan semua alpha. Untuk data  terkecil  maka akan langsung  terblock warna aquamarine. Form  hasil  peramalan  ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Form Hasil Peramalan
4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dan pembahasan pada bab sebelumnya dapat diambill beberapa kesimpulan  yaitu  setelah melakukan perhitungan dengan metode Triple  exponential Smoothing, maka di dapatkan nilai MAPE  terendah yaitu  9,86  dengan α  ( alpha) =  0,4,  sistem dapat memberikan informasi peramalan penumpang siluet tour and travel untuk bulan berikutnya berdasarkan metode Triple Exponential Smoothing,  nilai peramalan atau prediksi pada bulan November  adalah 500,80 orang, penggunaan metode Triple Exponential  Smoothing cukup efektif dalam  peramalan yang mengalami data pasang surut  dan  penggunaan metode Triple Exponential Smoothing cukup mudah untuk diimplementasikan dalam aplikasi peramalan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Firmansyah, R.2010. Metode Peramalan Exponential Smoothing Pada Jumlah Wisatawan Mancanegara Di Indonesia Dengan Pengemasan R- Package T.E.S.Brown. Universitas Jember.
[2] Makridarkis, dkk.1999. Metode dan Aplikasi Peramalan. Edisi Ke – 2. Jakarta:Erlangga.
[3] Pramitha, W danTanuwijaya H. 2010. Penerapan Metode Exponential Smoothing Winter Dalam Sistem Informasi Pengendalian Persediaan Produk Dan Bahan Baku Sebuah Café. STIKOM Surabaya.
[4] Subagyo, P.1986. Forecasting Konsep dan Aplikasi. Yogyakarta:BPFE.