## PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI PENDAPATAN PERUSAHAAN DENGAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Dhimas Nur Abdurahman 1 , Rizal Rachman 2
1,2 Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya
1 dhimasn.abdurrahman@gmail.com, 2 rizalrachman@ars.ac.id

## ABSTRACT
The company already has report data related to the company's revenue achievements, but the information from this data is not used properly. Therefore, this research aims to determine the application of data mining to predict company revenue. The research methods used are the DES and TES methods, which process a set of unprocessed and undeveloped income data to create new information that is valuable and useful for the company, especially for company revenue generation. The research results show that the MAPE calculation using the DES method obtained a  MAPE  of  98.5,  while  the  TES  method  obtained  a  MAPE  of  5.42. With  the  smaller  MAPE  obtained,  the  TES method is more relevant in this research compared to the DES method, because the TES method has trends and seasonality so it is more accurate in its calculations compared to the DES method which only has trends. From the results of obtaining the MAPE, the TES method was used with a MAPE of 5.42. Based on the MAPE criteria, the ability to predict it is very good.
Keywords- Data Mining, Exponential Smoothing, Predict.

## I.    PENDAHULUAN
Perkiraan adalah suatu metode meramalkan peristiwa di masa mendatang dengan mempertimbangkan data masa lampau.  Dibutuhkan  prediksi  untuk  memprediksi pendapatan  perusahaan  dimasa  depan  dengan  tujuan untuk  mengetahui  pendapatan  yang  akan  diproleh sebagai tolak ukur perusahaan [1]. Pendapatan menjadi pokok yang sangat penting karena pendapatan salah satu tolak ukur yang digunakan oleh manajemen perusahaan untuk  mengevaluasi  kinerja  perusahaan.  Berhasil  atau tidaknya aktivitas perusahaan dapat dinilai dari besarnya pendapatan  yang  diperoleh.  Pendapatan  juga  menjadi kepentingan  utama  perusahaan  dalam  menjalankan bisnis atau usahanya. Konsekuensi dari pendapatan yang besar  berdampak  juga  pada  keuntungan  perusahaan yang besar, jika penghasilannya kecil keuntungan yang didapat  juga  akan  kecil.  Manajemen  perusahaan berperan  untuk  menunjang  meningkatkan  perolehan pendapatan  perusahaan.  Manajemen  perusahaan  harus mampu  mempertahankan  hasil  yang  baik  dari perusahaan  agar  pendapatan  yang  dihasilkan  terus berkembang [2].
Hingga saat ini, perusahaan telah memiliki data laporan terkait  pencapaian  pendapatan  perusahaan,  tetapi informasi  dari  data  tersebut  tidak  digunakan  dengan semestinya.  Dengan  menggunakan  teknologi data mining sebagai  metode  memproses  sekumpulan  data pendapatan yang akan menghasilkan informasi baru dan berguna bagi perusahaan, terutama untuk memprediksikan  pendapatan  perusahaan  [3].  Dari  data laporan  terkait  tidak  hanya  berfungsi  sebagai  berkas, tetapi  dapat  digunakan  dan  diolah  menjadi  informasi yang berguna untuk meningkatkan pendapatan perusahaan. Intinya, dataset berisikan informasi berguna yang dapat digunakan untuk memprediskikan
pendapatan  perusahan  dimasa  mendatang  dengan melakukan pengolahan data dimasa sekarang dan untuk mengetahui  peningkatan  atau  penurunan  pendapatan yang  terjadi  di  perusahaan.  Pemrosesan  data  dapat dilakukan dengan menggunakan teknologi data mining [4].  Data  masa  lampau  dianalisis  kemudian  dari  data yang dianalisis tersebut dapat mencoba mencari tahu apa yang akan terjadi di masa mendatang [5].
Berdasarkan  hal  tersebut,  penerapan  teknologi data mining menggunakan  metode  DES  dan  TES,  yang memproses  sekumpulan  data  pendapatan  perusahaan yang  belum  diolah  dan  belum  dikembangkan  untuk menciptakan informasi baru yang bernilai dan berguna bagi  perusahaan,  khususnya  untuk  memprediksi kenaikan  atau  penurunan  perolehan  pendapatan  yang terjadi  di  perusahaan  sebagai  evaluasi  dan  tolak  ukur manajemen perusahaan. Penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai alat bantu untuk mengetahui kinerja perusahaan dengan memprediksi pendapatan perusahaan.

## II.   METODE PENELITIAN A. METODE PENGUMPULAN DATA
Data yang digunakan dalam penelitian ini data sekunder dari  data  pendapatan  perusahaan  perbankan  yang diperoleh dari website https://www.megasyariah.co.id/.

## B. METODE PENGOLAHAN DATA

## Gambar 1. Alur Penelitian
Tahapan  proses data  mining untuk  memprediksikan pendapatan perusahaan perbankan yaitu:
1. Menentukan parameter (α) dan (β) metode DES dan parameter  (α),  (β)  dan  dan (γ)  metode  TES digunakan  untuk  proses  perhitungan  prediksi pendapatan perusahaan perbankan.
2. Menghitung  prediksi  pendapatan  perusahaan perbankan dengan rumus: [6]
a. Metode DES
Pemulusan level 𝑆 𝑡 = 𝛼 × 𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼) × (𝑆 𝑡−1 + 𝑇 𝑡−1 ) (1) Pemulusan tren 𝑇 𝑡 = 𝛽 × (𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 − 𝛽) × 𝑇 𝑡−1 (2) Peramalan 𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑆 𝑡 + 𝑚 × 𝑇 𝑡 (3)
b. Metode TES
Pemulusan level 𝑆 𝑡 = 𝛼 × ( 𝑋 𝑡 𝐿 𝑡−1 ) + (1 − 𝛼) × (4)
𝑆 𝑡−1 + 𝑇 𝑡−1 ) Pemulusan tren 𝑇 𝑡 = 𝛽 × (𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 − 𝛽) × 𝑇 𝑡−1 (5)
Pemulusan musiman
𝐿 𝑡 = 𝛾 × ( 𝑋 𝑡 𝑆 𝑡 ) + (1 − 𝛾) × 𝐿 𝑡−𝐿 (6)
Peramalan 𝐹 𝑡+𝑚 = (𝐿 𝑡 + 𝑚 × 𝑇 𝑡 ) × 𝐿 𝑡+𝑚−𝐿 (7)
Keterangan: 𝑋 𝑡 = Data aktual pada waktu ke-t
𝑆 𝑡 = Nilai pemulusan data 𝑆 𝑡−1 = Nilai pemulusan data sebelumya 𝑇 𝑡 = Pemulusan tren 𝑇 𝑡−1 = Pemulusan tren periode sebelumya 𝛼 = Parameter untuk pemulusan data dengan nilai antara 0-1 𝛽 = Parameter untuk pemulusan tren dengan nilai antara 0-1 𝛾 = Parameter untuk pemulusan musiman dengan nilai antara 0-1 𝐿 𝑡 = Pemulusan musiman 𝐿 𝑡−1 = Pemulusan musiman periode sebelumya 𝐹 𝑡+𝑚 = Nilai peramalan 𝑚 = Periode waktu yang akan diramalkan 𝐿 = Panjang musiman 3. Melakukan prediksi menggunkaan metode TES dan DES .
4. Menghitung MAPE dengan rumus: [7]
1 𝑛 ∑ 𝑛 𝑡=1 | 𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 𝑋 𝑡 | × 100% (8)
Keterangan: 𝑋 𝑡 = Data aktual pada periode ke- t 𝐹 𝑡 = Data ramalan pada periode ke- t 𝑛 = Jumlah data yang digunakan/jumlah periode data
5. Membandingkan  MAPE  untuk  memperoleh  nilai terbaik dengan mencari error yang terkecil.
6. Membandingkan  nilai  MAPE  terkecil  untuk mengetahui metode terbaik [8].

## Table 1. Kriteria Nilai MAPE
Nilai MAPE Kriteria <10% Sangat Baik 10% - 20% Baik 20% - 50% Layak/Cukup >50% Buruk

## III.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  hasil  pengolahan  data  pendapatan perusahaan  perbankan  menggunakan  metode  DES disajikan pada Tabel 2.

## Table 2. Hasil Pengolahan Metode DES
Bulan-Tahun Pendapatan Level Tren Peramalan Error Januari-2017 Rp 24.841 Rp 24.841 Rp 26.077 Februari-2017 Rp 50.918 Rp 50.918 Rp 26.077 Rp - Rp - Maret-2017 Rp 71.208 Rp 71.787 Rp 25.556 Rp 76.995 -Rp 5.787 April-2017 Rp 96.831 Rp 96.882 Rp 25.510 Rp 97.343 -Rp 512 Mei-2017 Rp 117.758 Rp 118.221 Rp 25.093 Rp 122.392 -Rp 4.634 Juni-2017 Rp 143.075 Rp 143.099 Rp 25.071 Rp 143.314 -Rp 239 Juli-2017 Rp 166.840 Rp 166.973 Rp 24.952 Rp 168.170 -Rp 1.330 Agustus-2017 Rp 193.989 Rp 193.783 Rp 25.138 Rp 191.925 Rp 2.064 September-2017 Rp 215.967 Rp 216.262 Rp 24.872 Rp 218.920 -Rp 2.953 Oktober-2017 Rp 241.001 Rp 241.014 Rp 24.860 Rp 241.134 -Rp 133 November-2017 Rp 262.156 Rp 262.528 Rp 24.525 Rp 265.874 -Rp 3.718 Desember-2017 Rp 288.138 Rp 288.029 Rp 24.623 Rp 287.053 Rp 1.085
Perhitungan metode DES bulan januari tahun 2017, nilai level pertama di peroleh dari (data aktual periode ke 1) yaitu  24.841,  sedangkan  untuk  nilai  tren  pertama  di peroleh
dari (data aktual perode ke 2 − data aktual periode ke 1 )  yaitu 50.918 − 24.841 = 26.077
Berikut ini perhitungan metode DES bulan maret tahun 2017.
Level 0,9  × 71.280 + (1 − 0,9) × (50.918 + 26.077) = 71.787 Tren 0,1  × (71.787 − 50.916) + (1 − 0,1) × 26.077 = 25.556 Peramalan 50.918 + 1 × 26.077 = 76.995 Error 71.208 − 76.995 = −5.787
Berikut  ini  hasil  prediksi  pendapatan  perusahaan perbankan pada tahun 2023-2024 dengan menggunakan metode DES disajikan pada Tabel 3.

## Table 3. Hasil Prediksi Metode DES
Tahun Bulan Hasil Prediksi Pendapatan (Dalam Jutaan Rupiah) 2023 Januari Rp 344.864 Februari Rp 355.601 Maret Rp 366.337 April Rp 377.073 Mei Rp 387.810 Juni Rp 398.546 Juli Rp 409.282 Agustus Rp 420.019 September Rp 430.755 Oktober Rp 441.491 November Rp 452.228 Desember Rp 462.964 2024 Januari Rp 473.701 Februari Rp 484.437 Maret Rp 495.173 April Rp 505.910 Mei Rp 516.646 Juni Rp 527.382 Juli Rp 538.119 Agustus Rp 548.855 September Rp 559.591 Oktober Rp 570.328 November Rp 581.064 Desember Rp 591.800
Berikut  ini  grafik  hasil  prediksi  pendapatan perusahaan  perbankan  pada  tahun  2023-2024  dengan menggunakan metode DES disajikan pada gambar 2.
Gambar 2. Grafik Prediksi Metode DES
Dari  hasil  prediksi  pada  pengolahan  data menggunakan metode DES dengan menggunakan nilai (α) = 0,9 dan nilai (β) = 0,1. Di lakukan pengujian dan di  peroleh  nilai  MAPE terkecil  yaitu  98,5.  Dari  hasil prediksi  tersebut  pendapatan  perusahaan  pada  tahun 2023-2024, memiliki jumlah tren kenaikan pendapatan di  setiap  bulannya  yang.  Dari  hasil  prediksi  penelitian ini di  perkirakan perusahaan perbankan akan memiliki pendapatan sebesar Rp . 4.846.971.000 pada tahun 2023 dan sebesar Rp . 6.393.005.000 pada tahun 2024.
Berikut  ini  hasil  pengolahan  data  pendapatan perusahaan  perbankan  menggunakan  metode  TES disajikan pada Tabel 4.

## Table 4. Hasil Prediksi Metode TES
Bulan-Tahun Pendapatan Level Tren Musiman Peramalan Error Januari-2018 Rp 30.816 Rp 189.983    Rp 4.645 Rp 0,16 Rp 25.063 Rp 5.753 Februari-2018 Rp 54.882 Rp 170.851    Rp 2.267 Rp 0,32 Rp 63.502 -Rp 8.620 Maret-2018 Rp 80.335 Rp 175.769    Rp 2.532 Rp 0,46 Rp 78.992 Rp 1.343 April-2018 Rp 108.012 Rp 174.502    Rp 2.153 Rp 0,62 Rp 110.631   -Rp 2.619 Mei-2018 Rp 133.232 Rp 176.576    Rp 2.145 Rp 0,75 Rp 133.298 -Rp 66 Juni-2018 Rp 158.155 Rp 173.130    Rp 1.586 Rp 0,91 Rp 163.850   -Rp 5.695 Juli-2018 Rp 186.711 Rp 174.654    Rp 1.579 Rp 1,07 Rp 186.784 -Rp 73 Agustus-2018 Rp 212.413 Rp 171.417    Rp 1.098 Rp 1,24 Rp 219.065   -Rp 6.652 September-2018 Rp 238.317 Rp 172.241    Rp 1.070 Rp 1,38 Rp 238.738 -Rp 421 Oktober-2018 Rp 265.117 Rp 171.840 Rp 923 Rp 1,54 Rp 267.642   -Rp 2.525 November-2018 Rp 290.321 Rp 172.820 Rp 929 Rp 1,68 Rp 290.214 Rp 107 Desember-2018 Rp 314.823 Rp 170.837 Rp 638 Rp 1,84 Rp 320.798   -Rp 5.975
Perhitungan  metode  TES  bulan  desember  2017  untuk nilai level pertama  di  peroleh  dari  nilai  rata-rata  data aktual  selama  1  periode  musim  pertama,  dalam penelitian  ini  nilai  rata-rata  diperoleh  dari  data pendapatan  selama  12  bulan  terakhir,  maka  hasilnya nilai level pertama  adalah  156.060.  Sedangkan  untuk nilai tren pertama diperoleh dari hasil pengurangan pada data aktual tahun 2018 dan 2017, kemudian di bagi 12 dan  di  rata-ratakan  maka  hasilnya  nilai  tren  pertama adalah 1.392.
Berikut ini perhitungan metode TES bulan januari tahun 2018.
Level 0,9 × (30.816 ÷ 0,16) + (1 − 0,9) × (156.06 + 1.392) = 189.983 Tren 0,1 × (189.983 − 156.060) + (1 − 0,1) × 1.392 = 4.645 Musiman 24.841 ÷ 156.060 = 0,16 Peramalan (156.060 + 1 × 1.392) × 0,16 = 25.063

## Error
30.816 − 25.063 = 5.753
Berikut  ini  hasil  prediksi  pendapatan  perusahaan perbankan pada tahun 2023-2024 dengan menggunakan metode TES disajikan pada Tabel 5.
Table 5. Hasil Prediksi Metode TES Tahun Bulan Hasil Prediksi Pendapatan (Dalam Jutaan Rupiah) 2023 Januari Rp 27.470 Februari Rp 55.518 Maret Rp 85.325 April Rp 112.066 Mei Rp 135.870 Juni Rp 165.542 Juli Rp 187.861 Agustus Rp 213.848 September Rp 237.661 Oktober Rp 261.042 November Rp 285.140 Desember Rp 309.110 2024 Januari Rp 25.220 Februari Rp 50.940 Maret Rp 78.240 April Rp 102.696 Mei Rp 124.429
Juni Rp 151.504 Juli Rp 171.818 Agustus Rp 195.455 September Rp 217.072 Oktober Rp 238.262 November Rp 260.076 Desember Rp 281.738
Berikut ini grafik hasil prediksi pendapatan perusahaan perbankan pada tahun 2023-2024 dengan menggunakan metode TES disajikan pada gambar 3.

## Gambar 3. Grafik Prediksi Metode TES
Dari hasil prediksi pada pengolahan data menggunakan metode TES dengan menggunakan nilai (α) = 0,9 nilai (β) = 0,1 dan nilai (γ) = 1. Di lakukan pengujian dan di peroleh  nilai  MAPE  terkecil  yaitu  5,42.  Dari  hasil prediksi  pada  tahun  2023-2024  yang  memiliki  jumlah tren kenaikan pendapatan di setiap bulannya. Dari hasil prediksi  penelitian  ini  di  perkirakan  perusahaan perbankan  akan  memiliki  pendapatan  Rp  .  2.185.560 pada tahun 2023 dan Rp . 2.186.443 pada tahun 2024. Berikut ini tabel perbandingan hasil prediksi pendapatan perusahaan  perbankan  menggunakan  metode  DES  dan TES disajikan pada tabel 6.

## Table 6. Perbandingan Metode
Tahun Bulan Hasil Prediksi Pendapatan (Dalam Jutaan Rupiah) DES TES 2023 Januari Rp 344.864 Rp 27.470 Februari Rp 355.601 Rp 55.518 Maret Rp 366.337 Rp 85.325 April Rp 377.073 Rp 112.066 Mei Rp 387.810 Rp 135.870
Juni Rp 398.546 Rp 165.542 Juli Rp 409.282 Rp 187.861 Agustus Rp 420.019 Rp 213.848 September Rp 430.755 Rp 237.661 Oktober Rp 441.491 Rp 261.042 November Rp 452.228 Rp 285.140 Desember Rp 462.964 Rp 309.110 2024 Januari Rp 473.701 Rp 25.220 Februari Rp 484.437 Rp 50.940 Maret Rp 495.173 Rp 78.240 April Rp 505.910 Rp 102.696 Mei Rp 516.646 Rp 124.429 Juni Rp 527.382 Rp 151.504 Juli Rp 538.119 Rp 171.818 Agustus Rp 548.855 Rp 195.455 September Rp 559.591 Rp 217.072 Oktober Rp 570.328 Rp 238.262 November Rp 581.064 Rp 260.076 Desember Rp 591.800 Rp 281.738
Berikut  ini  grafik  perbandingan  hasil  prediksi pendapatan perusahaan perbankan menggunakan metode DES dan TES disajikan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Grafik Perbandingan Metode
Dari  hasil  pengolahan  data  perusahaan  perbankan untuk memprediksi pendapatan perusahaan pada tahun 2023-2024  menggunakan  metode  TES  dan  DES memiliki hasil prediksi yang berbeda dari ke dua metode yang  digunakan.  Dengan  mencari  nilai  konstanta pemulusan terbaik dan berdasarkan perhitungan MAPE metode  DES  memperoleh  MAPE  98,5  sedangkan metode  TES memperoleh  MAPE  5,42.  Dengan perolehan  MAPE  yang  lebih  kecil  metode TES  lebih relevan  dalam  penelitian  ini  di  bandingkan  dengan metode DES, karena metode TES mempunyai tren dan musiman sehingga lebih akurat dalam perhitungannya di bandingkan  dengan  metode  DES  yang  hanya mempunyai  tren.  Dari  hasil  perolehan  MAPE  tersebut metode TES dengan perolehan MAPE 5,42 berdasarkan kriteria MAPE maka
kemampuan untuk memprediksikannya sangat baik.

## IV.   KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini sebagai berikut:
1. Penelitian ini dengan menggunakan penerapan data mining dapat  memprediksi  perolehan  pendapatan perusahaaan dimasa mendatang.
2. Berdasarkan  perhitungan  MAPE  metode  DES memperoleh  MAPE  98,5  sedangkan  metode  TES memperoleh  MAPE  5,42.  Dengan  perolehan MAPE yang lebih kecil metode TES lebih relevan dalam penelitian ini di bandingkan dengan metode DES,  karena  metode  TES mempunyai  tren  dan
musiman sehingga lebih akurat dalam perhitungannya di bandingkan dengan metode DES yang hanya mempunyai tren.
3. Hasil  dari penelitian ini Dengan perolehan MAPE yang  lebih  kecil  metode  TES lebih  relevan  dalam penelitian  ini  di  bandingkan  dengan  metode  DES. Dari  hasil  perolehan  MAPE  tersebut  metode  TES dengan perolehan MAPE 5,42 berdasarkan kriteria MAPE maka kemampuan
untuk memprediksikannya sangat baik.

## REFERENSI
[1] M.  A.  Suprayogi,  “Model  Double  Exponential  Smoothing Dalam  Peramalan  Penerimaan  Pajak  Pemerintah  Pusat Indonesia,” Jurnal Statistika dan Komputasi , vol. 1, no. 2, pp. 83–92, 2022.
[2] M. Ihksan, S. Defit, and Y. Yunus, “Monte Carlo Simulation in  Predicting  the  Level  of  Culinary  Sales  Revenue  (Case Study  at  Radja  Minas  Padang),” Jurnal  Informatika Ekonomi Bisnis , Mar. 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i1.63.
[3]
T. Tukino, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi
Keuntungan Pada PT SMOE Indonesia,” JURNAL SISTEM INFORMASI  BISNIS ,  vol.  9,  no.  1,  p.  39,  May  2019,  doi:
10.21456/vol9iss1pp39-46.
[4] R. Saputra and A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan  Obat,” JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan Sistem Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 262–276, 2020.
[5] F.  Fauziah,  Y.  I.  Ningsih,  and  E.  Setiarini,  “Analisis peramalan (forecasting) penjualan jasa pada Warnet Bulian City di Muara Bulian,” Eksis: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis , vol. 10, no. 1, pp. 61–67, 2019.
[6] T.  P.  J.  Tarisya  and  A.  H.  Primandari,  “Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing dan Metode Triple Exponential  Smoothing  untuk  Harga  Telur  pada  Produsen Di  Kabupaten  Sukabumi:  Perbandingan  Metode  Double Exponential  Smoothing  dan  Metode  Triple  Exponential,” Emerging Statistics and Data Science Journal , vol. 1, no. 2, pp. 204–214, 2023.
[7] L. Sarifah, S. Kamilah, and S. Khotijah, “Penerapan Metode Single  Moving  Average  Dalam  Memprediksi  Jumlah Penduduk Miskin Pada Perencanaan Pembangunan Daerah Kabupaten  Pamekasan,” Zeta-Math  Journal ,  vol.  8,  no.  2, pp. 47–54, 2023.
[8] I. Jubaidah, D. Pratiwi, and T. Siswanto, “FORECASTING SALES  DATA  ON  E-COMMERCE  USING  SINGLE EXPONENTIAL  SMOOTHING  METHODS,” Jurnal Teknologi Informasi: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika , vol. 7, no. 2, pp. 111–124, 2023.