## Prediksi Deret Waktu Manajemen Lalu Lintas

## Traffic Management Time Series Prediction
M. Ulul Albab 1 , Elly Anjarsari 2 , Rahma Febriyanti 3 , Marissa Dewi Fatimah 4 mululalbab@unisla.ac.id
Universitas Islam Lamongan
Abstrak
Pengoptimalan  layanan  konsumen  terhadap  jumlah  pengemudi  di  suatu  area melalui  prediksi  permintaan real  time sangat  penting  dalam  membantu  industri layanan  transportasi online untuk scale  up .  Dalam  penelitian  ini dataset yang digunakan  adalah traffic  management dengan  disertai  atribut-atribut  seperti geohash level  6, day , timestamp dan demand . Dataset yang  digunakan  berupa  sampel  dari geohash6 berkode qp0991, memuat permintaan transportasi online selama 01/04/2018 hingga 31/05/2018  (61  hari). Dataset  training dari  sampel kode qp0991  yaitu  mulai dari  01/04/2018  hingga  10/05/2018  dan  sisanya  sebagai dataset  testing .  Persentase untuk dataset training dan testing secara berturut-turut sebesar 67% dan 33%. Metode yang  terapkan  untuk  membangun objective  function adalah  tiga  metode  peramalan yang berbeda yaitu Naïve approach , auto regressive integrated moving average (ARIMA), dan simple  exponential  smoothing .  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa metode simple exponential smoothing paling baik dibanding metode naïve approach dan auto  regressive  integrated  moving  average berdasarkan  pada  nilai root  mean  square  error (RMSE), mean  absolute  error (MAE),  dan mean  absolute  percentage  error (MAPE). Metode simple  exponential  smoothing memiliki  tingkat  keakuratan  yang  mencapai 98.7% nilai RMSE, nilai MAE 98.9%, dan nilai MAPE 88.81%.
Kata kunci : deret waktu, management lalu lintas

## Abstract
Optimizing  customer  service  for  the  number  of  drivers  in  an  area  through  real-time transportation  service  industry  online  to  scale  up.  In  this  paper,  the  dataset  used  is  traffic management accompanied by attributes such as level 6 geohash, day, timestamp, and demand. The  dataset  used  is  a  sample  from  geohash6  coded  qp0991,  containing  online  transportation demands  from  01/04/2018  until  31/05/2018  (61  days).  The  training datasets  are  from  the qp0991 code sample, starting from 01/04/2018 until 10/05/2018 and the remaining datasets are used as the testing datasets. The percentages for  training and testing are respectively 67% and 33%. The methods applied to construct the objective function are three different forecasting methods,  namely  the  Naïve  approach,  auto-regressive  integrated  moving  average  (ARIMA), and simple exponential smoothing. The results of this study indicate that the simple exponential smoothing  method  is  better  than  the  naïve  approach  and  auto-regressive  integrated  moving average based on the root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and mean absolute percentage error (MAPE). The simple exponential smoothing has an accuracy rate of 98.7% for the RMSE value, 98.9% for the MAE value, and 88.81% for the MAPE value.
Keywords : time series, traffic management

## PENDAHULUAN
Kemacetan lalu lintas telah menjadi masalah besar di banyak kota besar di  seluruh  dunia.  Sebuah  studi  oleh  INRIX  mengungkapkan  bahwa  ratusan
jam  per  tahun  terbuang  sia-sia  karena  kemacetan  lalu  lintas  (Sunindyo  & Satria,  2020).  Berbagai  penelitian  telah  dilakukan  untuk  mengurangi  tingkat kemacetan  lalu  lintas  yang  semakin  meningkat.  Solusi  yang  diajukan  dapat diklasifikasikan  ke  dalam  3  kategori:  penambahan  infrastruktur,  transportasi umum, dan manajemen lalu lintas yang lebih baik (Lana et al., 2018).
Salah satu solusi lain dalam memperbaiki masalah kemacetan lalu lintas melalui kolaborasi dan kerjasama antar stakeholders , seperti layanan taxi-calling berbasis internet Grab dengan pemerintah daerah dan kota, berupa kemitraan berbagi data dengan proyek The World Bank’s Open -Traffic untuk menyediakan streaming data real-time yang  melaporkan  volume  layanan,  pelacakan  lokasi, dan riwayat waktu perjalanan. Proyek ini memiliki potensi yang menjanjikan untuk  membantu  pemerintah  dapat  terhubung  ke  platform  untuk memodelkan  lalu  lintas  dengan  lebih  baik,  memeriksa  data  historis, memahami pola kemacetan lalu lintas dan merencanakan infrastruktur, serta meningkatkan  tanggap  darurat  dan  kesiapsiagaan  bencana  (Lin  &  Dula, 2016).
Dalam  situasi  kemacetan  lalu  lintas,  layanan taxi-calling seperti transportasi online menjadi semakin popular, karena melalui aplikasi layanan tersebut  penumpang  dapat  menelpon  atau  memesan  transportasi online bahkan  ketika  penumpang  berada  di  lokasi  dimana  transportasi online sulit untuk mendapatkan pengemudi (Markou et al., 2018). Di sisi lain, pengemudi yang bekerja melalui layanan transportasi online dapat memilih untuk bekerja pada  waktu  permintaan  perjalanan  ( travel  demand )  yang  tinggi  guna meningkatkan pendapatannya (Ara & Hashemi, 2021).
Data  manajemen  lalu  lintas  dalam  era  industry  4.0  menjadi  sesuatu yang berguna dalam menjalankan bisnis berbasis teknologi digital khususnya industri  layanan  transportasi online .  Pengolahan  data  manajemen  lalu  lintas yang  baik  bagi  industri  ini  dapat  digunakan  diantaranya  untuk  memahami trend pasar  dan  permintaan  layanan  dari  konsumen.  Industri  ini  sebagai derived  demand memiliki  tantangan  berupa  faktor  ketidakpastian  akan permintaan  konsumen  pada  setiap  area,  sehingga  perlu  dilakukan demand predict secara deret waktu ( time series ) untuk mengoptimalkan jumlah layanan konsumen dengan persediaan pengemudi di setiap area dalam jangka waktu tertentu. Demand  predict yang  akurat  dari  data  manajemen  lalu  lintas yang kompleks sangat penting untuk membangun model prediksi dan memperoleh insight yang  dapat  digunakan  menjadi  salah  satu  alat  bantu  pengambilan keputusuan bagi stakeholders bisnis transportasi online .
Model  prediksi  dapat  dibangun  menggunakan  berbagai  algoritma komputasi  diantaranya Naïve  approach dan simple  exponential  smoothing (Hoshmand,  2010), auto  regressive  integrated  moving  average yang  diterapkan oleh  (Bisgaard  &  Kulahci,  2011).  Metode Naïve  approach (NA)  hanya  cocok
untuk dataset deret  waktu.  Jika  pola dataset deret  waktu  mengandung  pola musiman,  di  mana  nilai  musim  ini  sama  dengan  musim  lalu,  maka  metode NA  dapat  memberikan  prediksi  yang  tepat  (Yudaruddin,  2019).  Metode simple  exponential  smoothing (SES)  bergantung  terhadap  nilai  aktual,  nilai prediksi  terbaru,  dan  nilai  konstanta  smoothing  yang  dinotasikan 𝛼 . Penentuan nilai 𝛼 ditentukan diantara 0 dan 1 (Hoshmand, 2010).
Naïve  approach (NA)  dalam  simulasi  data  deret  waktu kemiskinan menghasilkan hasil prediksi data kemiskinan tahun yang akan datang dengan nilai akurasi terbaik (Kumila et al., 2019). Metode simple exponential smoothing (SES) digunakan untuk analisis data time series pendapatan suatu perusahaan setiap  waktunya  menghasilkan  nilai  kesalahan  terkecil  (Maricar,  2019). Metode auto regressive integrated moving average (ARIMA) dalam memprediksi data time series harga saham menggunakan analisa pemodelan yang telah diuji diperoleh hasil metode yang optimal (Sismi & Darsyah, 2018).
Prediksi  deret  waktu  arus  lalu  lintas  sebagai  upaya  menuju  sistem transportasi cerdas menggunakan ARIMA dengan model validasi dari dataset arus lalu lintas (kendaraan/5 menit) sepanjang hari, waktu puncak pagi hari (09.00-11.00  AM),  dan  waktu  puncak  malam  hari  (05.00-07.00  PM)  secara terpisah  kemudian  hasilnya  dibandingkan  sehingga  diperoleh  hasil  performa yang  baik  (Kumar  &  Hariharan,  2022).  Penelitian  oleh  (Thabassum  &  M, 2021), perhitungan laju pertumbuhan lalu lintas di jalan raya nasional dengan 4  pendekatan  berbeda  yaitu  laju  pertumbuhan  berdasarkan  registrasi kendaraan  dari  mode  transportasi  jalan  raya,  tiga  indikator  ekonomi  model SES,  dan  ARIMA  sebagai  model  prediktor  pembeda  untuk  menentukan parameter laju pertumbuhan lalu lintas. Hasil prediksi laju pertumbuhan lalu lintas  menggunakan  ARIMA  lebih  baik  daripada  SES  karena  hasil  prediksi laju pertumbuhan lalu lintas rendah.
Perbandingan  antara  NA  dan  SES  untuk  menemukan  model  terbaik sehingga  mendapatkan insight data  terpola  pada  jumlah  kunjungan  pasien rawat  jalan  kategori  mandiri  atau  umum  dan  menggunakan  Bantuan Penyelenggara  Jaminan  Sosial  (BPJS).  Performansi  model  prediktor menggunakan  MSE  dan  MAPE.  Model  NA  lebih  cocok  untuk dataset yang digunakan  daripada  model  SES  (Basri  &  Sumitra,  2019).  Penelitian  oleh (Ariffin  et  al.,  2013),  telah  dibandingkan  kemampuan  model  prediktor ARIMA  dan Exponential  Smoothing untuk  membuat  prediksi  dengan  jumlah sumber  data  dan  waktu  waktu  yang  berbeda.  Model  ARIMA  menghasilkan prediksi  yang  lebih  baik  untuk  sumber  data  yang  tidak  dibatasi  dan  deret waktu  yang  lama,  sedangkan  untuk  sumber  data  yang  dibatasi  interval  dan deret waktu yang pendek lebih baik model Exponential Smoothing .
Penelitian ini  memiliki  kebaruan dan  kelebihan yaitu (i) menggunakan tiga  model  prediktor  berbeda  dan  selanjutnya  dibandingkan  untuk
memperoleh  model  terbaik  (ii)  menggunakan  data  deret  waktu  permintaan ( demand )  layanan  transportasi online dari dataset geohash6 berdasarkan  sistem geocode lokasi  geografi latitude dan longitude ,  (iii) dataset deret  waktu  dari  0 hingga 23 jam dengan interval waktu per 15 menit setiap jam (0, 15, 30, 45), (iv)  evaluasi  performansi  menggunakan root  mean  square  error (RMSE), mean absolute error (MAE), dan mean absolute percentage error (MAPE). Prediksi  permintaan  transportasi online merupakan  suatu  bagian penyusun  penting untuk  memungkinkan  sistem  transportasi  cerdas  di dalam smart city . Model prediksi yang akurat dapat membantu kota terlebih dahulu mengalokasikan  sumber  daya  untuk  memenuhi  permintaan  perjalanan  dan mereduksi setiap taksi yang kosong di jalan-jalan yang membuang energi dan memperburuk kemacetan lalu lintas (Yao et al., 2018).
Dengan  meningkatnya  popularitas  layanan  permintaan  transportasi
online , diperoleh pengumpulan data permintaan transportasi online skala besar secara kontinu. Pertanyaan tentang bagaimana memanfaatkan big data untuk memprediksi dengan lebih baik permintaan lalu lintas telah menarik perhatian yang  tinggi  di  dalam  komuitas artificial  intelligence (AI).  Problem  prediksi permintaan  transportasi online yaitu  bagaimana  cara  memprediksi  jumlah permintaan  transportasi online untuk  wilayah  tertentu  dalam timestamp di masa depan dengan menggunakan data histori permintaan transportasi online (Yao et al., 2018).
Penelitian  ini  untuk  pelaku  bisnis  transportasi online yang  memiliki tantangan  jangka  panjang  diantaranya  kurangnya  konektivitas  dan transparansi  logistik.  Karena  itu  dibutuhkan  percepatan  digitalisasi  aktifitas pelayanan  konsumen  dan  persediaan  pengemudi  setiap  area  dalam  jangka waktu  tertentu  melalui  pemanfaatan  teknologi  dan  analisa  data.  Sehingga semua  proses  dan  indikator  aktifitas  pelayanan  konsumen  dan  persediaan pengemudi  dapat  dimonitor  dan  dievaluasi.  Melalui  penelitian  ini diharapakan  mampu  memberikan  prediksi  yang  tepat  antara  permintaan konsumen  yang  diterima  terhadap  persediaan  pengemudi  setiap  area menggunakan deret waktu.

## METODE
Dalam  penelitian,  data  yang  digunakan  merupakan dataset manajemen lalu lintas. Data ini berkaitan dengan bagaimana dapat mengurai kemacetan lalu  lintas  untuk  jalan-jalan  di  Asia  Tenggara  dengan  memanfaatkan  data permintaan  pemesanan  Grab. Dataset penelitian  berupa  5  sampel  acak  dari dataframe  column  geohash6 .  Lokasi  penelitian  di  Universitas  Islam  Lamongan dengan  data  yang  dikumpulkan  dari  https://github.com/hkwi/python- geohash. Data penelitian yang digunakan ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Sampel Acak Dataframe Column Geohash6 No Geohash6 Day Timestamp < hour >:< minute > Demand  Normalised  in the range [0,1] 1 qp03wc 18 20:0 0.020072 2 qp03qn 10 14:30 0.024721 3 qp09sw 9 6:15 0.102821 4 qp0991 32 5:0 0.088755 5 qp090q 15 4:0 0.074468 Sebelum sampel acak geohash6 dilatih dan diuji menjadi informasi yang diinginkan,  sampel  acak geohash6 perlu  dilakukan groupby pada  masing- masing dataset dengan  mengambil column ‘ day ’  dan  untuk column ‘ demand ’ menggunakan rata-rata sehingga diketahui pada setiap hari hingga 60 hari ke depan  berapa  rata-rata demand penumpang  pada  masing-masing dataset geohash6 .  Dalam  penelitian  ini,  sampel  dari geohash6 yang  dipilih  dan ditampilkan pada Gambar 1 merupakan visualisasi ‘ demand ’ hingga 60 hari ke depan dengan kode qp099.
Gambar 1. Visualisasi Dataset ‘ Demand ’ qp0991 Tahapan-tahapan  yang  diterapkan  dalam  penelitian  (1)  studi  literatur dilakukan  setelah  identifikasi  masalah  dari  berbagai  sumber  referensi  untuk mendukung  pengerjaan  penelitian.  (2)  Pengumpulan dataset berupa  histori jumlah  layanan permintaan  ( demand ) per  hari selama  dua  bulan yang  terdiri dari empat atribut yaitu geohash6 (geohash  level  6),  day,  timestamp, demand .
(3) Preprocessing dataset berupa  tahapan  proses subsetting yaitu  menentukan persentase  data  latih  dan  data  uji  serta  tahapan  proses aggregating  dataset sebelum  diterapkan  metode  peramalan  yang  berbeda  yaitu metode  simple exponential  smoothing (SES), naïve  approach (NA),  dan auto  regressive  integrated moving average (ARIMA). Persentase dalam proses subsetting untuk data latih sebesar  67%  sedangkan  persentase  data  uji  sebesar  33%.  Proses aggregating dataset berbasis  secara  harian  ( daily ).  (4) Installing  library dengan  tujuan  agar dapat  melakukan  prediksi  menggunakan  tiga  metode  peramalan  yang berbeda. Tool bahasa pemrograman yang digunakan dalam penelitian adalah Python Jupyter Notebook . (5) Prediksi dan testing program dengan menerapkan metode  peramalan  yang  berbeda  yaitu  metode  SES,  NA  dan  auto  ARIMA untuk mengenali pola-pola dataset setelah dilakukan preprocessing dataset . (6)
Hasil  dan  kesimpulan  sebagai  evaluasi  terhadap  performa  dari  tiga  metode peramalan  maka  dilakukan  perhitungan  nilai  keakuratan  prediksinya
menggunakan RMSE, MAE, dan MAPE sesuai yang terapkan oleh (Peng & Xiang,  2020)  (Chen  et  al.,  2021).  Secara  umum  metodologi  penelitian  ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Metodologi Penelitian

## Naïve Approach
Metode  NA  memberikan  hasil  prediksi  yang  sama  dengan  nilai observasi masa lalu, secara matematis, didefiniskan sebagai berikut (Ahuja & Kumar, 2022) (Hoshmand, 2010):
(1) dengan    adalah dataset observasi  masa  lalu  ke- ,
adalah dataset hasil prediksi atau estimasi ke- , dan   adalah deret waktu dataset demand .
Metode NA mengasumsikan bahwa nilai observasi terbaru adalah satu- satunya  yang  penting,  dan  semua  observasi  sebelumnya  tidak  memberikan informasi  untuk  masa  depan.  Hal  ini  dapat  dianggap  sebagai  rata-rata tertimbang di mana semua bobot diberikan pada observasi terakhir (Hyndman & Athanasopoulos, 2018).
Model persamaan (1) sangat berguna ketika data historis aktual berubah sangat  lambat  dan  dengan  sedikit  titik  balik.  Namun,  keterbatasan  model persamaan (1) adalah prediksi masa depan hanya bergantung pada masa lalu dan adanya keacakan yang signifikan dalam data (Hoshmand, 2010).
Aggregating Studi Literatur Pengumpulan Dataset Geohash6 , Day, Timestamp, Demand Subsetting Preprocessing Dataset Phyton Installing Library Prediksi Testing Program Phyton Hasil dan Kesimpulan

## Simple Exponential Smoothing
Metode  SES  secara  umum  digunakan  sebagai  metode  peramalan  yang cocok untuk data deret waktu (Ramesh et al., 2018). Dalam metode ini untuk nilai bobot naik dipengaruhi oleh nilai data aktual waktu sekarang dan nilai bobot  turun  secara  eksponensial  karena  pengaruh  nilai  prediksi  pada  waktu sebelumnya (Aminifar et al., 2014).
Formula  matematis  metode  SES  didedifiniskan  (Ramesh  et  al.,  2018) (Hoshmand, 2010):
(2) dengan adalah dataset prediksi yang diperoleh dari waktu ,   adalah
nilai  konstanta smoothing ,    adalah dataset aktual  yang  diobservasi  dalam
waktu  , dan adalah dataset prediksi sebelumnya di waktu . Persamaan (2)  menunjukkan  bahwa metode  SES bergantung pada  tiga bagian dataset yaitu  aktual  terbaru,  prediksi  sebelumnya,  dan  konstanta smoothing .  Nilai  yang  ditetapkan  untuk  konstanta smoothing adalah  yang paling berpengaruh terhadap hasil prediksi (Hoshmand, 2010).
Konstanta smoothing berfungsi  sebagai  faktor  pembobot.  Ketika mendekati  0,  prediksi  baru  sangat  mirip  dengan  prediksi  lama.  Ketika mendekati 1, prediksi baru akan menyertakan penyesuaian substansial untuk setiap error yang terjadi pada predisksi sebelumnya (Ostertagová & Ostertag,
2012).
Konstanta smoothing bukanlah pilihan sembarang tetapi secara umum berada di antara 0.1 dan 0.5. Nilai   yang rendah digunakan ketika rata-rata yang mendasarinya cenderung stabil; nilai yang lebih tinggi digunakan ketika rata-rata  yang  mendasarinya  rentan  terhadap  perubahan  (Ostertagová  & Ostertag, 2012).

## Auto Regressive Integrated Moving Average
Metode  ARIMA  merupakan  generalisasi  metode auto  regressive  moving average (ARMA) karena metode ARMA hanya dapat digunakan untuk deret waktu  stasioner.  Namun  dalam  praktek  penerapannya  banyak  deret  waktu yang  bersifat  non-stationer  seperti  deret  waktu  yang  memuat trend dan  pola musiman. Dalam metode ARIMA, deret waktu non-stasioner dibuat menjadi stasioner  dengan  menerapkan differencing berhingga  dari dataset (Adhikari  & Agrawal, 2013).
Formula metode ARIMA didefinisikan (Bisgaard & Kulahci, 2011):
(3)
dengan   adalah variabel terikat dalam waktu 𝑡 , 𝑝 adalah auto regressive (AR),
𝑑 adalah differencing atau integration (I), 𝑞 adalah moving  average (MA),
adalah  koefisien computed  regression ke- 𝑖 , adalah  variabel  bebas  dalam waktu ,    adalah random error dalam  waktu 𝑡 ,   adalah parameter MA terprediksi atau terestimasi dalam waktu 𝑡 , dan adalah error dalam . Bagian AR dalam ARIMA menunjukkan deret waktu teregresi terhadap data  masa  lalunya  sendiri.  Bagian  I  dari  ARIMA  menunjukkan  nilai  data yang  terganti  dengan  nilai 𝑑 yang  berbeda  untuk  mendapatkan  data  yang stasioner,  yang  merupakan  syarat  dari  pendekatan  model  ARIMA.  Bagian MA  dari  ARIMA  mengindikasikan  bahwa error prediksi  adalah  kombinasi linear dari error yang terjadi di masa lalu (Kotu & Deshpande, 2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum proses prediksi, dataset qp0991 ditentukan persentase data latih dan  data  uji  sehingga  harus  melalui  proses subsetting dengan  menggunakan index sebesar 67 % sebagai data latih sedangkan untuk data uji sebesar 33 % seperti  pada  Gambar  3  menunjukkan dataset qp0991  untuk  data  latih  garis grafik  berwarna  biru  mulai  tanggal  1  April  2018  hingga  10  Mei  2018, sedangkan dataset qp0991  untuk  data  uji  garis  grafik  berwarna  orange  mulai tanggal 11-31 Mei 2018.
Gambar 3. Subsetting Dataset ‘ Demand ’ qp0991
Berikutnya  adalah  prediksi  menggunakan  tiga  metode  peramalan  yang berbeda dan hasilnya ditampilkan dalam bentuk grafik dua dimensi.
1. Naïve Approach
Metode naïve  approach (NA)  memberikan  akurasi  RMSE  dengan  nilai optimalisasi  sebesar  0.014,  akurasi  MAE  sebesar  0.012  dan  akurasi  MAPE sebesar  11.4.  Plot  hasil  prediksi  ditampilkan  dalam  bentuk  2  dimensi  pada Gambar 4 menunjukkan garis berwarna hijau berada dinilai hari terakhir dan memperkirakan nilai yang sama untuk hari berikutnya.
Gambar 4. Prediksi Dataset ‘ Demand ’ qp0991 dengan Naïve Approach
2. Simple Exponential Smoothing Metode simple  exponential  smoothing (SES)  memberikan  akurasi  RMSE,
MAE,  dan  MAPE  berturut-turut  sebesar  0.013,  0.011,  dan  11.19. Plot hasil prediksi  ditampilkan  dalam  bentuk  2  dimensi  pada  Gambar  5  dengan  garis berwarna hijau berada di weighted averages .
Gambar 5. Prediksi Dataset ‘ Demand ’ qp0991 dengan SES
3. Auto Regressive Integrated Moving Average Metode auto regressive integrated moving average (ARIMA) yang digunakan adalah seasional  auto  regressive  integrated  moving  average (SARIMA)  dengan memilih parameter sesuai dengan pola auto correlation function (ACF) dan partial auto  correlation  function (PACF)  memberikan  akurasi  RMSE  0.046,  akurasi MAE  0.04  dan  akurasi  MAPE  40.46. Plot hasil  prediksi  ditampilkan  dalam bentuk  2  dimensi pada Gambar  6  dengan  garis  berwarna hijau  sebagai garis prediksi  merupakan  level  yang  menunjukkan weighted  averages antara pengamatan yang disesuaikan secara musiman dan perkiraan non-musiman.
Gambar 6. Prediksi Dataset ‘ Demand ’ qp0991 dengan ARIMA Hasil optimalisasi metode-metode peramalan untuk memprediksi dataset ‘ demand ’ qp0991 ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Akurasi
No Metode Nilai Akurasi RMSE MAE MAPE 1 Naïve Approach 0.014 0.012 11.4 2 Simple Exponential Smoothing 0.013 0.011 11.19 3 Auto Regressive Integrated Moving Average 0.046 0.04 40.46 Berdasarkan  Tabel  2  diperoleh  informasi  bahwa  metode simple exponential  smoothing memberikan  akurasi  terbaik  dengan  RMSE,  MAE,  dan MAPE  secara  berturut-turut  terkecil  yaitu  0.013,  0.011,  dan  11.19.  Dengan kata  lain  tingkat  kebenaran  prediksinya  berturut-turut  mencapai  98.7%, 98.9%,  dan  88.81%.  Sedangkan  hasil  prediksi  dari  metode naïve  approach diperoleh  RMSE  0.014  atau  tingkat  kebenaran  prediksi  98.6%,  MAE  0.012 atau  tingkat  kebenaran  prediksi  98.8%,  dan  MAPE  11.4  atau  tingkat kebenaran prediksi 88.6%.
Di sisi lain metode auto regressive integrated moving average memperoleh nilai  RMSE  0.046  atau  tingkat  kebenaran  prediksi  95.4%,  nilai  MAE  0.04 atau  tingkat  kebenaran  prediksi  96%,  dan  nilai  MAPE  40.46  atau  59.54%. Metode auto regressive integrated moving average memberikan nilai akurasi lebih rendah daripada metode simple exponential smoothing dan naïve approach .

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini menggunakan tiga metode peramalan untuk memprediksi dataset ‘ demand ’  qp0991,  yaitu  meode naïve  approach , simple  exponential smoothing ,  dan auto  regressive  integrated  moving  average .  Persentase dataset ‘ demand ’ qp0991 untuk data latih 67% dan untuk data uji 33%. Hasil prediksi dengan naïve approach menunjukkan  garis  berwarna hijau  berada  dinilai  hari terakhir  dan  memperkirakan  nilai  yang  sama  untuk  hari  berikutnya. Sedangkan  dari  hasil  prediksi  dengan simple  exponential  smoothing menunjukkan garis berwarna hijau berada di weighted averages . Garis berwarna
hijau  menunjukkan weighted  averages antara  pengamatan  yang  disesuaikan secara musiman dan perkiraan non-musiman untuk hasil prediksi dengan a uto regressive  integrated  moving  average .  Dari  ketiga  metode  peramalan  tersebut,
s imple exponential smoothing memberikan akurasi terbaik dengan RMSE 0.013, MAE  0.011,  dan  MAPE  11.19,  dengan  kata  lain  tingkat  kebenaran identifikasinya  mencapai  98.7%  untuk  RMSE,  98.9%  untuk  MAE,  dan 88.81%  untuk  MAPE.  Untuk  penelitian  selanjutnya  perlu  dilakukan  dengan menggunakan  metode-metode  peramalan  yang  lain,  ataupun  metode  lain untuk prediksi misalkan menggunakan machine learning atau deep learning .

## DAFTAR PUSTAKA
Adhikari, R., & Agrawal, R. . (2013). An Introductory Study on Time Series Modeling and Forecasting Ratnadip Adhikari R. K. Agrawal. ArXiv Preprint ArXiv:1302.6613 , 1302.6613 , 1 – 68. Ahuja, S., & Kumar, A. (2022). Expectation-Based Probabilistic Naive Approach for Forecasting Involving Optimized Parameter Estimation. Arabian Journal for Science and Engineering . https://doi.org/10.1007/s13369-022-06819-0
Aminifar, F., Shahidehpour, M., Fotuhi-Firuzabad, M., & Kamalinia, S.
(2014). Power system dynamic state estimation with synchronized phasor measurements. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement ,
63 (2), 352 – 363. https://doi.org/10.1109/TIM.2013.2278595 Ara, Z., & Hashemi, M. (2021). Ride hailing service demand forecast by integrating convolutional and recurrent neural networks. Proceedings of the International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, SEKE , 2021 - July (Ml), 441 – 446. https://doi.org/10.18293/SEKE2021- 009
Ariffin, W. K., Ahmad, W., & Ahmad, S. (2013). Arima model and exponential smoothing method: A comparison. AIP Conference
Proceedings , 1522 (1), 1312 – 1321. https://doi.org/10.1063/1.4801282 Basri, K. I., & Sumitra, I. D. (2019). Comparison of Forecasting the Number of Outpatients Visitors Based on Naïve Method and Exponential Smoothing. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 662 (4). https://doi.org/10.1088/1757-899X/662/4/042002
Bisgaard, S., & Kulahci, M. (2011). Time Series Analysis and Forecasting by Example (First Edit). John Wiley & Sons, Inc. Chen, X., Chen, H., Yang, Y., Wu, H., Zhang, W., Zhao, J., & Xiong, Y.
(2021). Traffic flow prediction by an ensemble framework with data denoising and deep learning model. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications , 565 , 125574. https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125574 Hoshmand, A. R. (2010). Business Forecasting: A Practical Approach, Second Edition . Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting : Principles and Practice (2nd Editio). Otexts. https://otexts.org/fpp2/
Kotu, V., & Deshpande, B. (2019). Time Series Forecasting . https://doi.org/10.1016/B978-0-12-814761-0.00012-5
Kumar, P. B., & Hariharan, K. (2022). Time Series Traffic Flow Prediction with Hyper-Parameter Optimized ARIMA Models for Intelligent Transportation System. Journal of Scientific and Industrial Research , 81 (4),
408 – 415. https://doi.org/10.56042/jsir.v81i04.50791
Kumila, A., Sholihah, B., Evizia, E., Safitri, N., & Fitri, S. (2019). Perbandingan Metode Moving Average dan Metode Naïve Dalam Peramalan Data Kemiskinan. JTAM | Jurnal Teori Dan Aplikasi Matematika , 3 (1), 65. https://doi.org/10.31764/jtam.v3i1.764
Lana, I., Del Ser, J., Velez, M., & Vlahogianni, E. I. (2018). Road Traffic Forecasting: Recent Advances and New Challenges. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine , 10 (2), 93 – 109. https://doi.org/10.1109/MITS.2018.2806634
Lin, M., & Dula, C. W. (2016). Case in Point Grab Taxi : Grab Taxi: Navigating New Frontiers. Grab Taxi: Navigating New Frontiers , 3 (2), 40 – 45.
Maricar, M. A. (2019). Analisa perbandingan nilai akurasi moving average dan exponential smoothing untuk sistem peramalan pendapatan pada Perusahaan XYZ. Jurnal Sistem Dan Informatika , 13 (2), 36 – 45. Markou, I., Rodrigues, F., & Pereira, F. C. (2018). Real-Time Taxi Demand Prediction using data from the web. IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, Proceedings, ITSC , 2018 - Novem , 1664 – 1671. https://doi.org/10.1109/ITSC.2018.8569015
Ostertagová, E., & Ostertag, O. (2012). Forecasting using simple exponential smoothing method. Acta Electrotechnica et Informatica , 12 (3), 62 – 66.
https://doi.org/10.2478/v10198-012-0034-2
Peng, Y., & Xiang, W. (2020). Short-term traffic volume prediction using GA- BP based on wavelet denoising and phase space reconstruction. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications , 549 , 123913. https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.123913
Ramesh, B., Madhusudanarao, R., Vamsi, V. H., & Kumari, S. V. R. L. (2018). Power system dynamic state estimation using exponential smoothing methods. 2018 3rd IEEE International Conference on Recent Trends in Electronics, Information and Communication Technology, RTEICT 2018 - Proceedings , ii , 1202 – 1205. https://doi.org/10.1109/RTEICT42901.2018.9012352 Sismi, & Darsyah, M. Y. (2018). Perbandingan Prediksi Harga Saham PT.BRI, Tbk dengan Metode ARIMA dan Moving Average. Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Unimus , 1 (1), 351 – 360. http://prosiding.unimus.ac.id/index.php/mahasiswa/article/view/170 Sunindyo, W. D., & Satria, A. S. M. (2020). Traffic congestion prediction using multi-layer perceptrons and long short-term memory. EECCIS 2020 - 2020 10th Electrical Power, Electronics, Communications, Controls, and Informatics Seminar , 209 – 212. https://doi.org/10.1109/EECCIS49483.2020.9263483
Thabassum, S., & M, K. (2021). Time Series Modeling for Forecasting TRAFFIC GROWTH RATE. Indian Road Congress Indian Highways ,
49 (August), 37 – 42. https://www.irc.nic.in
Yao, H., Wu, F., Ke, J., Tang, X., Jia, Y., Lu, S., Gong, P., Li, Z., Ye, J., & Chuxing, D. (2018). Deep multi-view spatial-temporal network for taxi demand prediction. 32nd AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI
2018 , 2588 – 2595. https://doi.org/10.1609/aaai.v32i1.11836 Yudaruddin, R. (2019). Forecasting untuk Kegiatan Ekonomi dan Bisnis (Edisi Pert). RV Pustaka Horizon.