ISSN 2684-7590 (Online)
Vol. 4 No. 1 (2022), 39-24
DOI: 10.35580/variansiunm39

## PENGGUNAAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BROWN UNTUK MERAMALKAN KASUS POSITIF COVID-19 DI PROVINSI PAPUA
Ratu Huriyah Ali 1 , M. Nadjib Bustan 2 , Muhammad Kasim Aidid 3,
1,2,3) Prodi Statistika FMIPA UNM Makassar
e-mail : ratuhuryah23@gmail.com
Keywords: Double Exponential Smoothing Brown, COVID-19, Papua Province, Forecasting.

## Abstract:
Forecasting is an activity to predict events that will  occur  in the future. The  data used in this study is data on the addition  of positive  cases of COVID-19 per day in  Papua Province from March  21,  2020  to  November  25,  2020.  The  forecasting  method  used  for  data  that  has  an element of trend is the double exponential smoothing brown method. The number of additional positive cases of COVID-19 which tends to increase is assumed to be a trend. In this study, the used  is  =  0.10  which  is  obtained  based  on  the  smallest  SSE,  MSE,  and  MAE  values. Forecasting the addition of positive cases of COVID-19 in Papua Province for the next 7 days, namely  November  26,  2020  to  December  2,  2020,  obtained  additional  positive  cases  of COVID-19 per day as many as 81, 82, 82, 83, 83, 84, and 84.

## 1. Pendahuluan *
Penyakit menular merupakan penyakit yang dapat berpindah atau transmisi ( transmissible disease ) atau penyakit yang dapat berkomunikasi ( communicable disease ) atau penyakit akibat suatu infeksi yang dihasilkan dari keberadaan agen  mikroba  patogen,  termasuk  diantaranya  adalah  virus,  bakteri,  jamur,  protozoa,  organisme  multiseluler,  dan protein menyimpang yang dikenal sebagai prion (Bainus & Budi Rahcman, 2020). Salah satu penyakit menular yang memiliki tingkat penyebaran virus yang cepat adalah COVID-19.
Coronavirus  Diseases  2019 atau    biasa  disebut  dengan  COVID-19  merupakan  suatu  penyakit  menular  yang disebabkan  oleh Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  Coronavirus  2 atau  SARS-CoV-2  (Susilo  et  al.,  2020).  Pada tanggal  30  januari  2020,  WHO  menetapkan  kejadian  ini  sebagai  Kedaruratan  Kesehatan  Masyarakat  yang Meresahkan Dunia (KKMMD) atau Public Health Emergency of International Concern yang dikenal dengan PHEIC (Guo et al., 2020).
Pada  tanggal  5  Oktober  SARS-CoV-2  telah  mempegaruhi  216  negara  termasuk  Indonesia,  mengakibatkan 307.120  kasus  teredentifikasi  di  Indonesia.  Adapun  daerah  kawasan  timur  yang  menempati  peringkat  ketiga  kasus COVID-19  tertinggi  berdasarkan  data  SATGAS  COVID-19  yaitu  Provinsi  Papua  dengan  jumlah  kasus  hingga  4 Oktober sebanyak 6.781 atau 2,2% dari kasus terkonfirmasi di Indonesia.
Peramalan  adalah  suatu  kegiatan  untuk  memprediksi  apa  yang  akan  terjadi  di  masa  yang  akan  datang.  Berdasarkan data COVID-19 di setiap provinsi Indonesia dan bagiannya hampir setiap hari mengalami peningkatan. Hal ini dapat dikatakan  bahwa  terjadi trend pada  kasus  tersebut. Trend adalah  suatu  kecenderungan  naik  turunnya  data  dalam waktu  tertentu  (Gurianto  et  al.,  2016).  Banyak  metode  peramalan  yang  dilakukan  untuk  menganalisis  data  yang bersifat trend salah  satunya  metode  smoothing.  Metode smoothing yang  dapat  digunakan  yaitu  Metode Double Exponential Smoothing Brown .
* Corresponding author.
e-mail: ratuhuryah23@gmail.com
ISSN 2684-7590 (Online)
Vol. 5 No. 2 (2020), 20-24
DOI: 10.35580/variansiunm12895

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Peramalan (Forecasting)
Menurut  Buffa,  Peramalan  merupakan  penggunaan  teknik  statistik  dalam  gambaran  masa  depan  berdasarkan pengolahan  angka  -  angka  historis  (Syakura  et  al.,  2016).  Peramalan  dapat  dikatakan  sebagai  proses  awal  dalam pengambilan  keputusan  atau  menentukan  suatu  kebijakan.  Dalam  buku  pengantar  forecasting  bahwa  teknik peramalan  berdasarkan  jangka  waktu  ramalan  yang  disusun  diklasifikasikan  menjadi  3,  yaitu  peramalan  jangka pendek, peramalan jangka menengah, dan peramalan jangka panjang (Iswahyudi, 2016).

## 2.2 Metode Exponential Smoothing
Menurut Handoko, penghalusan eksponensial adalah suatu teknik peramalan rata- rata bergerak yang melakukan penimbangan  terhadap  data  masa  lalu  dengan  cara  eksponensial  sehingga  data  akhir  mempunyai  bobot  atau timbangan lebih besar dalam rata- rata bergerak (Biri et al., 2013). Dengan kata lain, observasi terbaru akan diberikan bobot  yang  lebih  tinggi  bagi  peramalan  dari  pada  observasi  yang  lebih  lama  atau  tua. Exponential  smoothing diklasifikasikan menjadi 3, yaitu single exponential smoothing, double exponential smoothing, dan triple exponential smoothing . Bentuk umum dari metode exponential smoothing (Gurianto et al., 2016) : 𝐹 𝑡+1 =   𝛼𝜒 𝑡 +  (1 − 𝛼)𝐹 𝑡 (2.1)
Dimana: 𝐹 𝑡+1 = ramalan satu periode ke depan 𝜒 𝑡 = data aktual pada periode ke-t 𝐹 𝑡 = ramalan pada periode ke-t
𝛼 = parameter pemulusan
2.3 Metode Double Exponential Smoothing Brown
Metode double  exponential  smoothing  brown merupakan  model  linear  yang  dikembangkan  oleh  Brown (Pujiati et al., 2016). Analisis Metode Pemulusan ekponensial ganda ini hampir sama dengan pemulusan eksponensial tunggal  hanya saja pemulusan  menggunakan  metode ini  menggunakan 2 kali proses pemulusan. Metode pemulusan eksponensial  ganda  dari  brown  digunakan  ketika  data  menunjukkan  adanya trend (Nazim  &  Afthanorhan,  2014). Trend merupakan kecenderungan naik atau turun. Trend juga merupakan estimasi yang dihaluskan dari pertumbuhan rata-  rata  pada  akhir  masing-  masing  periode.  Adapun  Rumus  yang  digunakan  dalam  metode  ini  dapat  ditentukan berdasarkan persamaan berikut (Gurianto et al., 2016): a. Nilai Single Exponential Smoothing 𝑆′ 𝑡 =𝛼𝜒 𝑡 +  (1 − 𝛼)𝑆′ 𝑡−1 (2.2)
b. Nilai Double Exponential Smoothing 𝑆 ′′ 𝑡 =   𝛼𝑆 ′ 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 ′′ 𝑡−1
(2.3)
c. Nilai Konstanta Pemulusan 𝑎 𝑡 𝑎 𝑡 =   𝑆 ′ 𝑡 + (𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 ) = 2𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 (2.4)
d. Nilai Konstanta Pemulusan 𝑏 𝑡 𝑏 𝑡 = 𝛼 1−𝛼 ( 𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 ) (2.5)
e. Nilai Peramalan 𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 m (2.6)
Dimana:
𝑆 ′ 𝑡 = Nilai Single Exponential Smoothing periode ke t 𝛼 = Parameter Eksponential Smoothing (0 < 𝛼 < 1 ) 𝜒 𝑡 = Data Aktual pada periode t 𝑆 ′ 𝑡−1 = Nilai Single Exponential Smoothing periode ke t-1 𝑆 ′′ 𝑡 = Nilai Double Exponential Smoothing periode ket 𝑆 ′′ 𝑡−1 = Nilai Double Exponential Smoothing periode t-1 𝑎 𝑡 = Nilai Konstanta Pemulusan 𝑎 𝑡 pada periode ke t 𝑏 𝑡 = Nilai Konstanta Pemulusan 𝑏 𝑡 pada periode ke t m = Perioe ke depan yang akan diramalkan 𝐹 𝑡+𝑚 = Nilai Peramalan untuk m periode ke depan
2.4 Coronavirus Disease 2019 (COVID-19)
ISSN 2684-7590 (Online)
Vol. 5 No. 2 (2020), 20-24
DOI: 10.35580/variansiunm12895
Coronavirus Disease 2019 atau dikenal dengan  COVID-19  merupakan suatu virus  yang disebabkan oleh  virus Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  Coronavirus-2 atau  SARS-CoV-2,  yang  memiliki  bentuk  dan  perilaku menyerupai virus SARS (Isbaniyah & Susanto, 2020). Virus ini merupakan golongan penyakit menular karena dapat berpindah  dari  manusia  ke  manusia.  Peningkatan  Status  dari  epidemi  ke  pandemi  yang  secara  resmi  di  umumkan World  Health  Organization (WHO)  pada  tanggal  11  maret  2020.  Kejadian  ini  merupakan  kejadian  luar  biasa  yang tidak pernah diperkirakan sebelumnya.

## 2.5 Provinsi Papua
Papua  merupakan  provinsi  wilayah  Indonesia  yang  terletak  di  tengah  pulau  Papua  atau  bagian  paling  timur wilayah  Papua  milik  Indonesia.  Provinsi  Papua  memiliki  luas  316.553,07 km 2 dan  terdiri  dari  28  Kabupaten  dan  1 Kota yang dijadikan sebagai ibu kota provinsinya.
Gambar 2. 1 Peta Provinsi Papua Tabel 2. 1 Kabupaten dan Kota di Provinsi Papua
Kode Kabupaten / Kota Kode Kabupaten/ Kota 1 Supiori 16 Mamberamo Tengah 2 Biak Numfor 17 Yalimo 3 Kepulauan Yapen 18 Keerom 4 Sarmi 19 Pegunungan Bintang 5 Kota Jayapura 20 Yahukimo 6 Jayapura 21 Jayawijaya 7 Waropen 22 Lanny Jaya 8 Nabire 23 Nduga 9 Dogiyai 24 Mimika 10 Deiyai 25 Asmat 11 Paniai 26 Mappi 12 Intan Jaya 27 Boven Digoel 13 Puncak 28 Merauke 14 Puncak Jaya 29 Mamberamo Raya 15 Tolikara
ISSN 2684-7590 (Online)
Vol. 5 No. 2 (2020), 20-24
DOI: 10.35580/variansiunm12895

## 3. Metode Penelitian

## 2.6 Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini merupakan jenis penelitian terapan dengan pendekatan kuantitatif dengan menggunakan data penambahan kasus positif COVID-19 yang diambil dari Satuan Gugus Tugas COVID-19 Provinsi Papua (SATGAS COVID-19 Provinsi Papua).

## 2.7 Sumber Data
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang diambil atau dikumpulkan dari website resmi  covid19.papua.go.id  yang dipublikasikan oleh Satuan Gugus Tugus COVID-19 Provinsi Papua. Data tersebut merupakan data harian penambahan kasus positif COVID-19 Provinsi Papua dari pertama kalinya muncul COVID-19 di provinsi papua yaitu 21 Maret 2020 sampai dengan 25 November 2020.

## 2.8 Definisi Operasional Peubah
Adapun definisi operasional peubah pada penelitian ini adalah penambahan kasus positif COVID-19 perhari di provinsi  papua  atau  dapat  dikatakan  banyaknya  penambahan  penderita  yang  terkonfirmasi  positif  COVID-19  di Provinsi Papua (perhari).

## 2.9 Prosedur Penelitian
Adapun prosedur yang dilakukan pada penelitian ini, yaitu :
1. Mengambil data sekunder yang akan digunakan pada penelitian.
2. Membuat plot data kasus COVID-19 Provinsi Papua.
3. Melakukan peramalan menggunakan metode Double Exponential Smoothing Brown .
4. Menyusun laporan hasil penelitian.
2.10 Langkah Analisis
Adapun langkah analisis data pada penelitian ini sebagai berikut:
1. Mengambil data sekunder penambahan kasus positif COVID-19 Provinsi Papua perhari pada data Satuan Gugus Tugas COVID-19 di Provinsi Papua yang dipublikasikan oleh website resmi covid.19.papua.go.id.
2. Membuat  plot  data  penambahan  kasus  positif  COVID-19  Provinsi  Papua  perhari  untuk  melihat  apakah  data penambahan kasus positif COVID-19 di Provinsi Papua memiliki unsur trend .
3. Melakukan Peramalan menggunakan metode Double Exponential Smoothing Brown . Adapun  langkah -  langkah pada metode tersebut sebagai berikut :
a. Penentuan Nilai Parameter 𝛼
Pada tahap  ini  hal  yang  dilakukan  yaitu  menentukan  nilai  parameter 𝛼 terbaik  dengan  cara trial  and  error. Adapun cara memilih Nilai Parameter 𝛼 terbaik, dipilih berdasarkan tingkat kesalahan peramalan terkecil. b. Perhitungan Nilai Single Exponential Smoothing
Pada  tahap  ini  hal  yang  dilakukan  yaitu  menentukan  nilai single  exponential  smoothing dengan menggunakan persamaan (2.2).
c. Perhitungan Nilai Double Exponential Smoothing
Pada  tahap  ini  hal  yang  dilakukan  yaitu  menentukan  nilai double  exponential  smoothing dengan menggunakan persamaan (2.3).
d. Perhitungan Nilai Konstanta Pemulusan 𝑎 𝑡
Pada  tahap  ini  hal  yang  dilakukan  yaitu  menentukan  nilai  konstanta 𝑎 𝑡 dengan  menggunakan  persamaan (2.4).
e. Perhitungan Nilai Konstanta Pemulusan 𝑏 𝑡
Pada  tahap  ini  hal  yang  dilakukan  yaitu  menentukan  nilai  konstanta 𝑏 𝑡 dengan  menggunakan  persamaan (2.5).
f. Perhitungan Nilai Peramalan
Pada  tahap  ini  hal  yang  dilakukan  yaitu  menentukan  nilai  peramalan  menggunakan  persamaan  (2.6)  yang merupakan  perhitungan  langkah  akhir  dalam  analisis  menggunakan  metode double  exponential  smoothing brown . 4. Membuat Kesimpulan
ISSN 2684-7590 (Online)
Vol. 5 No. 2 (2020), 20-24
DOI: 10.35580/variansiunm12895

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Analisis Deskriptif
Tabel 4. 1 Deskripsi Penambahan Kasus Positif COVID-19 di  Provinsi Papua (perhari) N Minimum Maksimum Rata–Rata Modus Kasus Positif 250 0 431 44,64 0
Berdasarkan  Tabel  4.1  terungkap  bahwa  dari  250  hari  pengamatan  mulai  21  Maret  2020  sampai  dengan  25 November  2020,  terdapat  penambahan  kasus  positif  COVID-19  di  Provinsi  Papua  dengan  rata  –  rata  pertambahan sebesar 45 orang perhari. Penambahan kasus positif COVID-19 tertinggi sebesar 431 pada 22 November 2020, hal ini merupakan kondisi yang mengkhawatirkan walaupun pada beberapa hari dalam rentang waktu pengamatan terdapat 0 kasus positif. Adapun penambahan kasus positif COVID-19 Provinsi Papua yang memiliki frekuensi tertinggi yaitu 0 penambahan kasus positif.
4.2 Plot Penambahan Kasus Positif COVID-19 di Provinsi Papua
Sebelum memasuki analisis menggunakan metode double exponential smoothing brown terlebih dahulu melihat apakah terdapat unsur trend pada plot penambahan kasus positif COVID-19 di Provinsi Papua (perhari).
Gambar 4. 1 Plot Penambahan Kasus Positif COVID-19 di Provinsi Papua Dari Gambar 4.1 terlihat bahwa penambahan kasus positif COVID-19 di Provinsi Papua cenderung  mengalami peningkatan  tiap  harinya  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  terdapat  unsur trend pada  penambahan  kasus  positif COVID-19  di  Provinsi  Papua.  Oleh  karena  pada plot  menunjukkan  pola trend, maka  selanjutnya  dilakukan  analisis menggunakan metode double exponential smoothing Brown. 4.3 Metode Double Exponential Smoothing Brown
4.3.1 Pemilihan Parameter nilai α
𝛼 terbaik dipilih dengan cara trial and error . Suatu nilai 𝛼 dipilih yang besarnya diantara 0 sampai 1 (Gurianto et  al.,  2016). 𝛼 terbaik  dipilih  berdasarkan  tingkat  kesalahan  peramalan  yang  terkecil.  Untuk  mencari  tingkat kesalahan  dapat  menggunakan  ukuran  peramalan.  Ukuran  peramalan  yang  paling  sesuai  umumnya  menggunakan metode  yang  memiliki  jumlah  kesalahan  kuadrat ( Sum  of  Square  Error (SSE)),  rata- rata  kuadrat kesalahan  ( Mean Square  Error (MSE)),  dan  rata  –  rata  kesalahan  absolut  ( Mean  Absolut  Error (MAE)).  Adapun  persamaan    yang digunakan  untuk  mencari  nilai  SSE,  MSE,  dan  MAE  dapat  ditentukan  dengan  persamaan  berikut  (Sungkawa  & Megasari, 2011):
Sum of Square Error (SSE)
SSE =   ∑ 𝑒 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 (4.1)
Mean Square Error (MSE) MSE = 1 𝑛 ∑ 𝑒 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 (4.2)
Mean Absolut Error (MAE)
ISSN 2684-7590 (Online)
Vol. 5 No. 2 (2020), 20-24
DOI: 10.35580/variansiunm12895
MAE = 1 𝑛 ∑ |𝑒 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (4.3)
dimana 𝑒 𝑖 = 𝜒 𝑖 − 𝐹 𝑖 , dapat dilihat pada lampiran 3.
Tabel 4. 2 Nilai SSE, MSE, dan MAE Α SSE MSE MAE 0,10 799601,14 3211,25 32,82 0,20 941172,13 3779,81 35,41 0,30 1125683,95 4520,82 39,05 0,40 1356385,95 5447,33 43,00 0,50 1649475,99 6624,40 47,47 0,60 2028784,73 8147,73 52,43 0,70 2526962,80 10148,44 58,28 0,80 3190523,33 12813,35 65,14 0,90 4091332,57 16431,05 74,05
Pada  Tabel  4.2  terlihat  bahwa  nilai  terkecil  untuk  SSE,  MSE,  dan  MAE  berturut  -  turut  sebesar  799601,14; 3211,25;  32,82  yang  berada  pada  parameter  α  =  0,10.  Sehingga  nilai  parameter  α  yang  akan  digunakan  dalam peramalan ini yaitu dengan α = 0,10.
4.3.2 Nilai Single Exponential Smoothing
Setelah  diperoleh  parameter  nilai  α  terbaik  yaitu  α  =  0,10  maka  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan perhitungan single exponential smoothing menggunakan  persamaan (2.2) sebagai berikut: 1. Untuk t = 1 dan 𝜒 1 = 2 Karena pada saat t = 1 nilai 𝑆′ 𝑡 belum tersedia, maka untuk mengatasi masalah dapat menetapkan nilai 𝑆′ 𝑡 sama dengan nilai data aktual pertama ( 𝜒 1 ) yaitu sebesar 2. 2. Untuk t = 2, dan 𝜒 2 = 0 𝑆′ 2 = 0,10( 0) + (1-0,10) 2 = 1,8 dan seterusnya sampai perhitungan untuk  t = 250, sebagai berikut: 3. Untuk t = 250 dan 𝜒 250 = 124 𝑆′ 250 = 0,10( 124) + (1-0,10) 70,59 = 75,93 Hasil selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 2. 4.3.3 Nilai Double Exponential Smoothing Setelah  memperoleh  nilai single  exponential  smoothing ,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan nilai double exponential smoothing menggunakan persamaan (2.3), sebagai berikut: 1. Untuk t = 1
Karena pada saat t = 1 nilai 𝑆" 1 belum tersedia sehingga untuk mengatasi masalah ini dapat menetapkan nilai 𝑆" 1 sama dengan data aktual pertama ( 𝜒 1 ) yaitu sebesar 2 2. Untuk t =2  dan 𝑆′ 2 = 1,98 𝑆" 2 = 0,10 (1,8) + (1-0,10) 2 = 1,98 dan seterusnya sampai dengan perhitungan t = 250, sebagai berikut :
3. Untuk t = 250 dan 𝑆′ 250 = 75,93
𝑆" 250 = 0,10 (75,93) + (1-0,10) 70,58 = 71,12 Hasil selengakapnya dapat dilihat pada Lampiran 2. 4.3.4 Nilai Konstanta Pemulusan 𝒂 𝒕 Setelah  memperoleh  nilai double  exponential  smoothing ,  langkah  selanjutnya  melakukan  perhitungan  nilai konstanta pemulusan 𝑎 𝑡 menggunakan persamaan (2.4), dengan perhitungan sebagai berikut: 1. Untuk t =1
ISSN 2684-7590 (Online)
Vol. 5 No. 2 (2020), 20-24
DOI: 10.35580/variansiunm12895
𝑎 1 = 2 (2) - 2
= 2 2. Untuk t = 2 𝑎 2 = 2 (1,8) – 1,98 = 1,62 dan seterusnya untuk perhitungan  t= 250, sebagai berikut : 3. Untuk t = 250 𝑎 250 = 2 (75,93) – 71,12 = 80,74 Hasil selengkapnya dapat dilihat pada lampiran 2 4.3.5 Nilai Kosntanta Pemulusan 𝒃 𝒕 Setelah  memperoleh  nilai  konstanta  pemulusan 𝑎 𝑡 ,  langkah  selanjutya  yaitu  melakukan  perhitungan  konstanta pemulusan 𝑏 𝑡 dengan menggunakan persamaan (2.5), sebagai berikut: 1. Untuk t =1 𝑏 1 = 0,10 1−0,10 (2 − 2)
= 0
2. Untuk t = 2
𝑏 2 = 0,10 1−0,10 (1,8 − 1,98) = -0,02 dan seterusnya untuk perhitungan t= 250, sebagai berikut:
3. Untuk t = 250
𝑏 250 = 0,10 1−0,10 (75,93 − 71,12) = 0,53 Hasil perhitungan lebih lengkap dapat dilihat pada Lampiran 2. 4.3.6 Nilai Peramalan
Setelah  nilai  konstanta  pemulusan 𝑎 𝑡 dan  konstanta  pemulusan 𝑏 𝑡 telah  didapat,  langkah  selanjutnya menentukan  nilai  peramalan  7  hari  kedepan  yaitu  26  November  2020  sampai  dengan  02  Desember  2020 menggunakan persamaan 2.6, sebagai berikut :
1. Untuk t = 1 𝐹 1+1 = 2 + 0 (1) = 2 2. Untuk t = 2 𝐹 2+1 = 1,62 + (−0,02 )(1) = 1,6 dan seterusnya sampai perhitungan t = 249 3. Untuk t = 249 𝐹 249+1 = 70,59 +  0 (1) = 70,59 sehingga  untuk  t  =  250,  nilai 𝑎 250 = 80,74 dan 𝑏 250 = 0,53 yang  dapat  dilihat  pada  lampiran  2,  diperoleh  model ramalan sebagai berikut:
𝐹 250+𝑚 = 80,74 + 0,53 (m); untuk m = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 Dengan menggunakan model diperoleh hasil ramalan, sebagai berikut: 1. Untuk m =1
𝐹 250+1 = 80,74 + 0,53 (1) = 81,27 2. Untuk m = 2
𝐹 250+2 = 80,74 + 0,53 (2) = 81,80 3. Untuk m = 3
𝐹 250+3 = 80,74 + 0,53 (3) = 82,33 4. Untuk m =4
𝐹 250+4 = 80,74 + 0,53 (4) = 82,86 5. Untuk m = 5
ISSN 2684-7590 (Online)
Vol. 5 No. 2 (2020), 20-24
DOI: 10.35580/variansiunm12895
𝐹 250+5 = 80,74 + 0,53 (5) = 83,39 6. Untuk m = 6 𝐹 250+6 = 80,74 + 0,53 (6) = 83,92 7. Untuk m = 7 𝐹 250+7 = 80,74 + 0,53 (7) = 84,45
Tabel 4. 3 Hasil Peramalan Penambahan Kasus Positif COVID-19 Provinsi Papua
M Tanggal Hasil Peramalan Pembulatan Hasil Ramalan 1 26 November 2020 81,27 81 2 27 November 2020 81,80 82 3 28 November 2020 82,33 82 4 29 November 2020 82,86 83 5 30 November 2020 83,39 83 6 01 Desember 2020 83,92 84 7 02 Desember 2020 84,45 84
Setelah didapat hasil perhitungan nilai peramalan 7 hari ke depan, maka hasil peramalan dapat disajikan dalam bentuk plot.
Gambar 4. 2 Plot Hasil Ramalan Penambahan Kasus COVID-19 di Provinsi Papua (perhari) Adapun plot perbandingan data aktual  ( χ t ) dan data hasil ramalan dapat dilihat pada Gambar 4.3.
Gambar 4. 3 Plot perbandingan Data Aktual ( χ t ) dan Nilai Ramalan ( F t )
Dari  hasil peramalan penambahan kasus positif  COVID-19 untuk 7 hari kedepan  yaitu 26 November 2020 sampai  dengan  02  Desember  2020  yang  disajikan  pada Tabel  4.5  dan  Gambar  4.2  bahwa  nilai  peramalan  untuk  26 November 2020 sebanyak 81, 27 November 2020 sebanyak 82, 28 November 2020 sebanyak 82, 29 November 2020
79 80 81 82 83 84 85 1 2 3 4 5 6 7 P en a m b a h a n K a su s P o si ti f C O V ID -19 P ro v in si P a p u a ( p er h a ri ) Waktu
ISSN 2684-7590 (Online)
Vol. 5 No. 2 (2020), 20-24
DOI: 10.35580/variansiunm12895
sebanyak  83,  30  November  2020  sebanyak  83,  01  Desember  sebanyak  84,  dan  02  Desember  sebanyak  84 penambahan kasus positif COVID-19 di Provinsi Papua.

## 5. Kesimpulan dan Saran
5.1 Kesimpulan
1. Rata  –  Rata  penambahan  kasus  positif  COVID-19  di  Provinsi  Papua  sebanyak  45  dengan  penambahan  kasus positif  terendah  yaitu  0  atau tidak  ada  penambahan  kasus  positf  COVID-19  di  Provinsi  Papua  untuk  beberapa hari  sedangkan penambahan kasus positif tertinggi  yaitu 431 penambahan kasus positif COVID-19 di Provinsi Papua pada tanggal 22 November 2020.
2. Berdasarkan  hasil  analisis  diperoleh  model  yaitu 𝐹 250+𝑚 =  80,74  +  0,53  (m)  bahwa  peramalan  penambahan kasus  positif  COVID-19  di  Provinsi  Papua  untuk  7  hari  kedepan  pada  tanggal  26  November  2020  sampai dengan 02 Desember 2020 masing – masing diperkirakan sebanyak 81, 82, 82, 83, 83, 84, dan 84.
5.2 Saran
1. Diharapkan  penelitian  selanjutnya  bisa  menggunakan  metode  –  metode  eksponensial  yang  lain  untuk dibandingkan dengan metode double exponential smoothing brown .
2. Berdasarkan  hasil  ramalan  yang  diperoleh  bahwa  penambahan  kasus  COVID-19  Provinsi  Papua  cenderung meningkat. Oleh karena  itu, teruntuk masyarakat diharapkan untuk tetap melakukan upaya pencegahan dengan menerapkan protokol kesehatan dan untuk pemerintah diharapkan untuk menentukan upaya yang lebih baik dari sebelumnya ahar penambhan kasus COVID-19 dapat diminimalisisr dengan baik.

## References
Bainus,  A.,  &  Budi  Rahcman,  J.  (2020).  Editorial:  Pandemi  Penyakit  Menular  (Covid-19)  Hubungan  Internasional. Journal of International Studies , 4(2) , 111–123.
Biri,  R.,  Langi,  Y.  A.  .,  &  Paendong,  M. S.  (2013).  Penggunaan  Metode  Smoothing  Eksponensial  Dalam  Meramal Pergerakan Inflasi Kota Palu. Jurnal Ilmiah Sains , 13(1) , 68–73.
Guo, Y.-R., Cao, Q.-D., Hong, Z.-S., Tan, Y.-Y., Chen, S.-D., Jin, H.-J., Tan, K.-S., Wang, D.-Y., & Yan, Y. (2020). The origin, transmission and clinical therapies on coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak - an update on the status . 7(11) , 1–10.
Gurianto,  R.  N.,  Purnamasari,  I.,  &  Yuniarti,  D.  (2016).  Peramalan  Jumlah  Penduduk  Kota  Samarinda  dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown. Jurnal Eksponensial , 7(1) , 23– 32. Isbaniyah, F., & Susanto, A. D. (2020). Pneumonia Corona Virus Infection Disease-19 (COVID-19) . 70(4) , 87–94. Iswahyudi, C. (2016). Pengantar Forecasting ( Teknik Peramalan ) . Stikom Bali.
Nazim,  A.,  &  Afthanorhan,  A.  (2014).  A  comparison  between  Single  Exponential  Smoothing  (SES),  Double Exponential Smoothing (DES), Holt’s (Brown) and Adaptive Response Rate Exponential Smoothing (ARRES) Techniques in forecasting Malaysia Population. Global Journal of Mathematical Analysis , 2(4) , 276–280. Pratama,  D.  A.,  Dzulfida,  A.  L.,  Huwaida,  J.  K.,  Prabowo,  A.,  &  Br.Sb.,  A.  T.  (2016). Aplikasi  Metode  Double Exponential Smoothing Brown Dan Holt Untuk Meramalkan Total Pendapatan Bea Dan Cukai . 116–127. Pujiati,  E.,  Yuniarti,  D.,  &  Goejantoro,  R.  (2016).  Peramalan  Dengan  Menggunakan  Metode  Double  Exponential Smoothing Dari Brown (Studi Kasus : Indeks Harga Konsumen (IHK) Kota Samarinda). Jurnal Eksponensial , 7(1) , 33–40. http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/exponensial/article/view/23 Sari, M. K. (2020). Sosialisasi tentang Pencegahan Covid-19 di  Kalangan Siswa Sekolah Dasar di  SD Minggiran 2
Kecamatan Papar Kabupaten Kediri. Jurnal Karya Abdi , 4(1) , 80–83.
Sugihantono, A., Burhan, E., Samuedro, E., Aryati, Rinawati, W., Sitompul, P. A., Susilo, A., Ginanjar, E., Soeroto, A. Y., Isbaniah, F., Kusumowardhani, D., Wihastuti, R., Pulungan, A. B., Indawati, W., Saputro, D. D., Alam, A.,  Manalu,  R.,  Satari,  H.  I.,  Manullang,  S.  H.,  …  Suiwi,  M.  E.  (2020). Pedoman  Pencegahan  dan Pengendalian Coronavirus Diseases (COVID-19) . Kementerian Kesehatan RI.
https://covid19.go.id/storage/app/media/Protokol/REV-05_Pedoman_P2_COVID-19_13_Juli_2020.pdf
Sungkawa,  I.,  &  Megasari,  R.  T.  (2011).  Penerapan  Ukuran  Ketepatan  Nilai  Peramalan  Data  Deret  Waktu  Dalam Seleksi Model Peramalan Volume Penjualan PT Satriamandiri Citramulia. ComTech , 2 , 636–645.
Susilo,  A.,  Rumende,  C.  M.,  Pitoyo,  C.  W., Santoso,  W.  D.,  Yulianti,  M.,  Herikurniawan,  H.,  Sinto,  R.,  Singh,  G.,
ISSN 2684-7590 (Online)
Vol. 5 No. 2 (2020), 20-24
DOI: 10.35580/variansiunm12895
Nainggolan, L., Nelwan, E. J., Chen, L. K., Widhani, A., Wijaya, E., Wicaksana, B., Maksum, M., Annisa, F., Jasirwan,  C.  O.  M.,  &  Yunihastuti,  E.  (2020).  Coronavirus  Disease  2019:  Tinjauan  Literatur  Terkini. Jurnal Penyakit Dalam Indonesia , 7(1) , 45–67. Syakura, A., Hendaryani, O., & Ramadhan, R. (2016). Analisis Penggunaan Peramalan dalam Meminimalkan Biaya Simpan Produk Linzhi Plus pada CV. HN . 15(2) , 93–104. Teshome.  (2020). Forecasting  the  Number  of  Coronavirus  (  COVID-19  )  Cases  in  Ethiopia  Using  Exponential Smoothing Times Series Model . December 2019 .
Yuniastari,  N.  L.  A.  K.,  &  Wirawan,  I.  W.  W.  (2014). Peramalan  Permintaan  Produk  Perak  Menggunakan  Metode Simple Moving Average Dan Single Exponential Smoothing. Jurnal Sistem Dan Informatika , 9(1) , 97–106.