Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Penerapan DES Method Untuk Memprediksi Jumlah Harga Pasar Tanaman Holtikultura Kota Tanjungbalai
Indah Sapitri *1 , Herman Saputra 2 , Elly Rahayu 3
1 Sistem Informasi, 2 Sistem Komputer, 3 Sistem Informasi, STMIK Royal, Kisaran e-mail: 1 indahsyahfitri1501@gmail.com , 2 hermansaputra4@gmail.com ,
3 ellyrahayu68@royal.ac.id

## Abstrak
Harga  merupakan  salah  satu  variabel  yang  harus  dikendalikan  secara  benar,  karena harga  akan  sangat  berbengaruh  terhadap  beberapa  aspek  kegiatan  perusahaan.  Harga  juga merupakan  sesuatu  yang  diserahkan  dalam  pertukaran  untuk  mendapatkan  suatu  barang maupun  jasa.  Harga  dapat  berubah-ubah  dengan  cepat,    harga  pasar  merupakan  salah  satu variabel  yang  dikendalikan  dengan  benar  dan  diperoleh  dari  suatu  barang  atau  jasa  yang ditawarkan  dipasaran.  Harga  pasar  bertemu  pada  titik  dimana  penawaran  dan  permintaan bertemu. Harga pasar tanaman sayuran sekarang ini menjadi permasalahan  serius bagi petani khususnya di daerah Kota Tanjungbalai, dikarenakan harga pasar terus mengalami perubahan yang  tidak  stabil  sehingga  sulit  sekali  diprediksi  oleh  petani  untuk  masa  yang  akan  datang. Harga pasar yang berubah-ubah juga dapat mengakibatkan kehilangan keuntungan yang besar serta  berdampak  pada  kerugian  bagi  petani.    Agar  lebih  efisien,  penulis  merancang  sistem peramalan menggunakan pemrograman PHP dan database MySQL. Hasil akhir dari penelitian ini yaitu algoritma dengan perhitungan Double Exponential Smoothing dapat diterapkan untuk proses  peramalan  jumlah  harga  pasar  tanaman  hotikultura  sehingga  memudahkan  untuk menentukan harga pasar tanaman hotikultura pada periode berikutnya.
Kata kunci — Prediksi Harga Pasar, Double Exponential Smoothing, Tanaman Holtikultura

## Abstract
Price is one of the variables that must be controlled properly, because the price will greatly  affect  several  aspects  of  the  company's  activities.  Price  is  also  something  that  is  given up  in  exchange  for  goods  or  services.  Prices  can  change  quickly.  Market  price  is  one  of  the variables  that  are  properly  controlled  and  obtained  from  an  item  or  service  offered  in  the market.  Market  prices  meet  at  the  point  where  supply  and  demand  meet.  The  market  price  of vegetables is currently a serious problem for farmers, especially in the Tanjungbalai City area, because  market  prices  continue  to  experience  unstable  changes  so  that  it  is  very  difficult  for farmers to predict the future. Fluctuating market prices can also result in large profit losses and have  an  impact  on  farmers'  losses.  To  be  more  efficient,  the  author  designed  a  forecasting system using PHP programming and MySQL database. The final result of this research is that the algorithm with the Double Exponential Smoothing calculation can be applied to the process of  forecasting  the  market  price  of  hoticulture  plants,  making  it  easier  to  determine  the  market price of hoticulture plants in the next period.
Keywords — Market Price Prediction, Double Exponential Smoothing, Horticultural Crops

## 1. PENDAHULUAN
Pada  zaman  yang  saat  ini  semakin  maju,  perkembangan  kecanggihan  teknologi informasi  begitu  pesat  hal  ini  merupakan  salah  satu  aspek  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk mencapai  kemudahan  disegala  bidang  kehidupan.  Banyak  teknologi  informasi  yang  telah
3788
diciptakan  oleh  manusia  untuk  membantu  pekerjaan  dengan  memanfaatkan  kecanggihan teknologi informasi yang dihasilkan dari penggunaan komputer.
Peramalan  atau  prediksi  penting  dalam  membantu  perencanaan  dalam  mengambil sebuah  keputusan  yang  tepat.  Keputusan  itu  akan  lebih  baik  dengan  menggunakan  peramalan yang  sangat  tepat.[1]  Peramalan  adalah  seni  dan  ilmu  memprediksi  peristiwa-peristiwa  yang akan  terjadi  pada  masa  mendatang.  Peramalan  selalu  melibatkan  data  historis  untuk memproyeksikan peristiwa akan datang dengan menggunakan model matematika.[2]
Penulis melakukan penelitian pada Dinas pangan dan Pertanian Kota Tanjungbalai yang beralamat  di  Jln.  Cermai  (Pasar  VIII)  Kel.  Sijambi  Kec.  Datuk  Bandar  Kota  Tanjungbalai. Dinas ini bergerak diberbagai bidang salah satunya bidang ketersediaan distribusi dan cadangan pangan.  Bidang  ini  memiliki  tugas  membantu  pemerintahan  kota  dan petani  dalam  menangani masalah harga pasar dari tanaman holtikultura. Dari berbagai macam tanaman holtikultura yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  tanaman  sayuran.  Tanaman  sayuran  merupakan  tanaman yang  dapat  diolah  dan  sangat  berguna  sebagai  sumber  daya  manusia.  Tanaman  ini  mudah dibudidayakan  dan  dibutuhkan  dipasaran  akan  tetapi  tanaman  sayuran  mempunya  sifat  yang mudah  rusak  dan  busuk,  hal  ini  berpengaruh  terhadap  harga  terutama  harga  pasarnya.  Harga pasar  tanaman  sayuran  sekarang  ini  menjadi  permasalahan  serius  bagi  petani  khususnya  di daerah  Kota  Tanjungbalai,  dikarenakan  harga  pasar  terus  mengalami  perubahan  yang  tidak stabil  sehingga  sulit  sekali  diprediksi  oleh  petani  untuk  masa  yang  akan  datang.  Harga  pasar yang  berubah-ubah  juga  dapat  mengakibatkan  kehilangan  keuntungan  yang  besar  serta berdampak  pada  kerugian  bagi  petani.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah metode Double  Exponential  Smoothing  (DES) .  Metode Double  Exponential  Smoothing  (DES) adalah metode peramalan yang dikemukakan oleh Brown, peramalan ini melakukan pemulusan tunggal  kemudian  dilakukan  lagi  dengan  menggunakan  pemulusan  ganda.  Metode Double Exponential  Smoothing biasanya  digunakan  untuk  meramalkan  pola  data  yang  berunsur trend. [3] Trend merupakan  suatu  pergerakan  naik  atau  turun  dalam  jangka  yang  panjang  dan diperoleh dari rata-rata perubah dari waktu ke waktu.[4]
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh T. Andriyanto (2017), dengan judul “Sistem Peramalan Harga Emas Antam Manggunakan Double Exponential Smoothing ”. Hasil pengujian kesalahan  peramalan  menunjukkan  keakuratan  peramalan  sebesar  87,34%.  Dan  78  data  harga dan  peramalan  didapatkan  60  data  nilai tracking  signal berada  diluar  batas-batas pengendalian.[5]
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh S. Afiyah, D. Wijaya (2018), dengan judul “Sistem  Peramalan  Indeks  Harga  Konsumen  Menggunakan  Metode Double  Exponential Smoothing” .  Dari  pembahasan  ini  didapat  hasil  peramalan  Indeks  Harga  Konsumen  di Indonesia sebesar 127.24 pada alpha 0.9 dengan MAFE 1.24.[6]
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  P.  Havid  Syafwan  et  al  (2021),  dengan judul  “ Forecasting  Unemployment  in  Nort  Sumatra  Using  Double  Exponential  Smoothing Method”. Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  peramalan  jumlah  pengangguran  di  Sumatera  tahun 2020  adalah  381459  jiwa  dengan  niali  alpha  0,6  dan  nilai  MAD  77402,12,  nilai  MSE 12524690448,31, dan MAFE 16,35%.[7]

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti  yaitu  menggunakan  metode  penelitian deskriptif  kuantitatif,  Metode  ini  mendeskripsikan  mengenai  situasi  atau  kejadian  berdasarkan fakta,  dimulai  dari  menguraikan  kriteria,  kemudian  sub  kriteria  dan  interpretasi  untuk mendukung pembuatan peramalan, serta alternatif pemilihan perangkat lunak untuk mendukung peramalan  [8].  Penulis  harus  mengidentifikasi  masalah  terlebih  dahulu,  lalu  penulis  dapat menganalisis  masalah  tersebut,  setelah  masalah  teranalisis  maka  penulis  harus  melakukan pengumpulan  data,  kemudian  setelah  data  dikumpulkan  maka  penulis  harus  menganalisis  data terlebih  dahulu,  lalu  penulis  dapat  membuat  perancangan  untuk  sistem  yang  dibuat,  setelah perancangan  selesai  kemudian  dilakukanlah  pengujian  terhadap  sistem  yang  sudah  selesai,
3789
setelah  itu  sistem  dapat  di  implementasikan  untuk membantu  petani dalam  memprediksi harga pasar tanaman holtikultura. Struktur metodologi penelitian dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini :
Gambar 1. Struktur Metodologi Penelitian

## 2.1 Metode Double Exponential Smoothing
Dalam Double  Exponential  Smoothing  (DES), pemulusan  eksponensial  ganda  ini digunakan ketika data menunjukkan adanya tren yang mengestimasi data sebanyak dua kali dari pertambahan  dan  penurunan  rata-rata  pada  akhir  masing-masing  periode. Double  Exponential Smoothing terdapat  dua  pemulusan  yang  dilakukan  yaitu  pemulusan  data  dan trend .  Rumus untuk menghitung DES Method sebagai berikut [9] : 1. Menghitung  nilai  pemulusan  eksponensial pertama  dengan symbol ( Sʹt )  sebagai berikut:
Sʹt = α X t + (1 - α) Sʹt˗ 1 (1)
2. Menghitung nilai pemulusan eksponensial kedua dengan symbol ( Sʺt ) sebagai berikut:
Sʺt = α Sʹ t + (1 – α) S t˗ 1 (2)
3. Menghitung besarnya nilai konstanta dan diberi symbol ( a t ) sebagai berikut:
a t = 2 Sʹ t ˗Sʺt (3)
4. Menentukan nilai slope persamaan sebagai berikut: b t = 𝛼 1−𝛼 ( Sʹt - Sʺt ) (4)
5. Menghitung besarnya nilai prediksi sebagai berikut:
F t + m = a t + b tm (5)

## Keterangan :
Sʹt = Nilai pemulusan eksponensial ke- 1 Sʺt = Nilai pemulusan eksponensial ke- 2.
Sʹt˗ 1 = Nilai pemulusan eksponensial sebelumnya.
X t = Nilai aktual periode ke t.
α
= Perameter pemulusan exsponensial 0 < α < 1 a t = Besarnya konstanta periode t. b t = Slope atau nilai trend dari data yang sesuai. F t + m = Nilai prediksi untuk periode ke depan.

## 2.1.2 Tingkat Kesalahan Peramalan
Suatu  peramalan  atau  prediksi  dapat  dikatakan  sempurna  apabila  data  yang  telah diprediksikan  mendekati  data  yang  sebenarnya  dan  prediksi  memerlukan  metode  untuk
3790
mengetahui  tingkat  keakuratan  hasil  peramalan  yang  telah  dihitung  menggunakan  metode prediksi.  Maka  dari  itu,  semakin  kecil  nilai  kesalahan  maka  akurasi  peramalan  akan  semakin bagus  meskipun  pada  umumnya  tidak  ada  prediksi  yang  memiliki  tingkat  kebenaran  100%. Dibawah ini merupakan metode untuk mengetahui keakuratan peramalan [10] :
a. Mean Absolute Deviation (MAD)
MAD mengantisifasi nilai positif dan negatif yang saling  menambahkan perhitungan, maka error yang digunakan adalah nilai absolute untuk setiap selisih kesalahan:
MAD = ∑ = 1 𝑛 𝑡 ( X t - F t ) / n (6)
b. Mean Squared Error (MSE) untuk  mengevaluasi  metode  peramalan  pada  setiap  kesalahan  atau  sisa digunakan.
MSE = ∑ = 1 𝑛 𝑡 ( X t - F t ) 2 / n (7)
c. Root Mean Square Error (RMSE)
Dengan  menarik  akar  kuadrat  MSE.  RMSE  menjadi  alternatif  yang  lebih  intuitif dibandingkan MSE.
RMSE = √∑e t 2 /n (8)
d. Mean Absolute Pecentage Error (MAPE)
MAPE  adalah  persentase  rata-rata  kesalahan  absolut  yang  dihitung  dengan  mencari nilai absolut error pada setiap periode:
MAPE = ( 100% 𝑛 ) ∑ n t=1 |X t - F t | / X t (9)
Keterangan :
X t = Data aktual pada periode t
F t
= Data peramalan pada periode t
n = Jumlah data t = Periode Perkiraan

## 2.2 Analisis dan Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  yaitu  menganalisa  kebutuhan  informasi  bagi user .  Pada  sistem  yang dirancang  ini  terdapat  2 user ,  yaitu  Admin  dan  Petani.  Masing-masing user nantinya  memiliki akses sendiri untuk login kedalam sistem.

## 2.2.1 Use Case Diagram
Hal-hal yang dapat diakses oleh user pada sistem dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini :
3791
Gambar 2. Use Case Diagram Aktor

## 2.2.2 Flowmap
Flowmap adalah  bagan  bagan  yang  mempunyai  arus  yang  menggambarkan langkah-langkah penyelesaian suatu masalah. Gambar Aliran Sistem Informasi (ASI) usulan dapat dilihat pada gambar 3 :

## Alir an Sistem  Inform asi Yang Diusulkan
Kepala Bida ng Peta ni Catatan Ha rga Pasar  Ta naman Sayuran Membuat Laporan Harga Pasar  Ta naman Sayuran Laporan Data Harga Pasar Tanama n Sa yuran Laporan Data Harga Pasar Tanama n Sa yuran Memeriksa Laporan Laporan Data Harga Pasar Tanama n Sa yuran Perbulan Ya ng Telah Dis etujui dan Dita nda Ta ngani Hasil Peramalan Input Nama Jenis Tanama n, Periode dan Nilai Alpa DB Hitung Per amalan Cetak Hasil Peramala n A

## Gambar 3.Aliran Sistem Informasi yang Diusulkan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Double Exponential Smoothing Method
Harga  pasar  tanaman  holtikultura  yaitu  data  harga  pasar  pada  periode  Maret  2021 sampai Februari 2022 dapat dlihat pada tabel 1:

## Tabel 1.Data Harga Pasar Tanaman Holtikultura
No Jenis
Sayuran Harga (Rp) / Kg
Mar
2021 Apr 2021 Mei 2021 Jun 2021 Jul 2021 Agt 2021 Sept 2021 Okt 2021 Nov 2021 Des 2021 Jan 2022 Feb 2022 1 Sawi 8.000 10.000 8.000 5.000 8.000 7.000 10.000 8.000 15.000 7.000 2000 5000 2 Kacang Panjang 3.000 10.000 12.000 3.000 5.000 6.000 3.000 5.000 7.000 10.000 10.000 8.000 3 Terong 5.000 6.000 7.000 5.000 4.000 6.000 5.000 5.000 5.000 7.000 10.000 8.000 4 Bayam 1.500 1.000 2.000 2.500 1.500 1.500 2.000 2.000 2.500 3.000 2.500 2000

## 3.1.1 Perhitungan Peramalan
Adapun  hasil  dari  penerapan  algoritma double  exponential  smoothing pada  peramalan jumlah  harga  pasar  tanaman  hotikultura  di  Dinas  Pangan  dan  Pertanian  Kota  Tanjung  Balai. Untuk  menghitung  harga  pasar  tanaman  holtikultura  dapat  dihitung  menggunakan  rumus  pada persamaan berikut:

## A. Perhitungan Peramalan Jumlah Harga Pasar Tanaman Sawi
Proses  perhitungan  tersebut  dilakukan  secara  berulang  untuk  setiap    masing-masing persamaan. Hasil rekap peramalan harga pasar tanaman sawi terdapat pada tabel 2 berikut ini:
Tabel. 2 Hasil Perhitungan Jumlah Harga Pasar Tanaman Sawi
Periode Yt S't S"t
At
Bt Ft 1 8000 8000.00 8000.00 8000.00 0.00 0.00 2 10000 8200.00 8020.00 8380.00 20.00 8400.00 3 8000 8180.00 8036.00 8324.00 16.00 8340.00 4 5000 7862.00 8018.60 7705.40 -17.40 7688.00 5 8000 7875.80 8004.32 7747.28 -14.28 7733.00 6 7000 7788.22 7982.71 7593.73 -21.61 7572.12 7 10000 8009.40 7985.38 8033.42 2.67 8036.09 8 8000 8008.46 7987.69 8029.23 2.31 8031.54 9 15000 8707.61 8059.68 9355.55 71.99 9427.54 10 7000 8536.85 8107.40 8966.31 47.72 9014.02 11 2000 7883.17 8084.97 7681.36 -22.42 7658.94 12 5000 7594.85 8035.96 7153.74 -49.01 7104.73
Langkah selanjutnya adalah menghitung nilai error forecasting MSE, RMSE, MAD dan MAFE. Hasil perhitungan dapat dilihat pada table 3 sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai MSE, RMSE, MAD dan MAPE Tanaman Sawi
Error |e| Err Square [e]/Yt 400.00 400.00 160000.00 0.40 -485.00 485.00 235225.00 0.24 -787.00 787.00 619369.00 0.31 181.25 181.25 32851.56 0.12 153.72 153.72 23629.84 0.10 -270.12 270.12 72962.92 0.14 -205.72 205.72 42321.91 0.10 -551.51 551.51 304159.81 0.22 -821.08 821.08 674167.10 0.27
3793 -226.22 226.22 51174.43 0.09 252.88 252.88 63948.49 0.13 MSE (Mean Square Error) : 7,792,686.27 RMSE (Root Mean Square Error) : 2,791.54 MAD (Mean Absolute Deviation) : 2,073.88 MAPE (Mean Absolute Percent Error) : 45.14%
Jadi,  Peramalan  Jumlah  Harga  Pasar  Tanaman  Sawi  pada  periode  bulan  Maret  2022 sebesar 7104,73 .

## B. Perhitungan Peramalan Jumlah Harga Pasar Tanaman Kacang Panjang
Proses  perhitungan  tersebut  dilakukan  secara  berulang  untuk  setiap    masing-masing persamaan. Hasil rekap peramalan harga pasar tanaman  kacang panjang bisa dilihat pada  tabel 4. berikut ini:
Tabel 4. Hasil Perhitungan Jumlah Harga Pasar Tanaman Kacang Panjang
Periode Yt S't S"t At Bt Ft 1 3000.00 3000.00 3000.00 3000.00 0.00 0.00 2 10000.00 3700.00 3070.00 4330.00 70.00 4400.00 3 12000.00 4530.00 3216.00 5844.00 146.00 5990.00 4 3000.00 4377.00 3332.10 5421.90 116.10 5538.00 5 5000.00 4439.30 3442.82 5435.78 110.72 5546.50 6 6000.00 4595.37 3558.08 5632.67 115.26 5747.92 7 3000.00 4435.83 3645.85 5225.82 87.78 5313.59 8 5000.00 4492.25 3730.49 5254.01 84.64 5338.65 9 7000.00 4743.02 3831.74 5654.31 101.25 5755.56 10 10000.00 5268.72 3975.44 6562.00 143.70 6705.70 11 10000.00 5741.85 4152.08 7331.62 176.64 7508.26 12 8000.00 5967.67 4333.64 7601.69 181.56 7783.25
Langkah selanjutnya adalah menghitung nilai error forecasting MSE, RMSE, MAD dan MAFE. Hasil perhitungan dapat dilihat pada table 5 sebagai berikut:
Tabel 5 Nilai MSE, RMSE, MAD dan MAPE Tanaman Kacang Panjang
Error |e| ErrSquare [e]/Yt -5600.00 5600.00 31360000.00 0.56 -6010.00 6010.00 36120100.00 0.50 2538.00 2538.00 6441444.00 0.85 546.50 546.50 298662.25 0.11 -252.08 252.08 63544.33 0.04 2313.59 2313.59 5352703.32 0.77 338.65 338.65 114682.87 0.07 -1244.44 1244.44 1548633.97 0.18 -3294.30 3294.30 10852409.72 0.33 -2491.74 2491.74 6208777.44 0.25 -216.75 216.75 46981.72 0.03
3794 MSE (Mean Square Error) : 8946176.33 RMSE (Root Mean Square Error) : 2991.02 MAD (Mean Absolute Deviation) : 2258.73 MAPE (Mean Absolute Percent Error) : 33.46%
Jadi,  Peramalan  Jumlah  Harga  Pasar  Tanaman  Kacang  Panjang  pada  periode  bulan Maret 2022 sebesar 7964.81 .

## C. Perhitungan Peramalan Jumlah Harga Pasar Tanaman Terong
Proses  perhitungan  tersebut  dilakukan  secara  berulang  untuk  setiap    masing-masing persamaan. Hasil rekap peramalan harga pasar tanaman terong bisa dilihat pada tabel 6 berikut ini:
Tabel 6 Hasil Perhitungan Jumlah Harga Pasar Tanaman Terong
Periode Yt S"t S""t At Bt Ft 1 5000 5000.00 5000.00 5000.00 0.00 0.00 2 6000 5100.00 5010.00 5190.00 10.00 5200.00 3 7000 5290.00 5038.00 5542.00 28.00 5570.00 4 5000 5261.00 5060.30 5461.70 22.30 5484.00 5 4000 5134.90 5067.76 5202.04 7.46 5209.50 6 6000 5221.41 5083.13 5359.70 15.37 5375.06 7 5000 5199.27 5094.74 5303.80 11.61 5315.41 8 5000 5179.34 5103.20 5255.48 8.46 5263.94 9 5000 5161.41 5109.02 5213.80 5.82 5219.62 10 7000 5345.27 5132.65 5557.89 23.62 5581.51 11 10000 5810.74 5200.45 6421.03 67.81 6488.84 12 8000 6029.67 5283.38 6775.96 82.92 6858.88
Langkah selanjutnya adalah menghitung nilai error forecasting MSE, RMSE, MAD dan MAFE. Hasil perhitungan dapat dilihat pada table 7 sebagai berikut:
Tabel 7 Nilai MSE, RMSE, MAD dan MAPE Tanaman Terong Error |e| ErrSquare [e]/Yt -800.00 800.00 640000.00 0.13 -1430.00 1430.00 2044900.00 0.20 484.00 484.00 234256.00 0.10 1209.50 1209.50 1462890.25 0.30 -624.94 624.94 390550.00 0.10 315.41 315.41 99485.36 0.06 263.94 263.94 69666.86 0.05 219.62 219.62 48231.24 0.04 -1418.49 1418.49 2012103.35 0.20 -3511.16 3511.16 12328275.24 0.35 -1141.12 1141.12 1302159.36 0.14 MSE (Mean Square Error) : 1875683.42 RMSE (Root Mean Square Error) : 1875683.42 MAD (Mean Absolute Deviation) : 1038.02 MAPE (Mean Absolute Percent Error) : 15.43% %
3795
Jadi,  Peramalan  Jumlah  Harga  Pasar  Tanaman  Terong pada  periode  bulan  Maret  2022 sebesar 6858.88 .

## D. Perhitungan Peramalan Jumlah Harga Pasar Tanaman Bayam
Proses  perhitungan  tersebut  dilakukan  secara  berulang  untuk  setiap    masing-masing persamaan. Hasil rekap peramalan harga pasar tanaman bayam bisa dilihat pada tabel 8 berikut ini:
Tabel 8 Hasil Perhitungan Jumlah Harga Pasar Tanaman Bayam
Periode Yt S't S"t At Bt Ft 1 1500 1500.00 1500.00 1500.00 0.00 0 2 1000 1450.00 1495.00 1405.00 -5.00 1400.00 3 2000 1505.00 1496.00 1514.00 1.00 1515.00 4 2500 1604.50 1506.85 1702.15 10.85 1713.00 5 1500 1594.05 1515.57 1672.53 8.72 1681.25 6 1500 1584.65 1522.48 1646.81 6.91 1653.72 7 2000 1626.18 1532.85 1719.51 10.37 1729.88 8 2000 1663.56 1545.92 1781.21 13.07 1794.28 9 2500 1747.21 1566.05 1928.36 20.13 1948.49 10 3000 1872.49 1596.69 2148.28 30.64 2178.92 11 2500 1935.24 1630.55 2239.93 33.85 2273.78 12 2000 1941.71 1661.66 2221.76 31.12 2252.88
Langkah selanjutnya adalah menghitung nilai error forecasting MSE, RMSE, MAD dan MAFE. Hasil perhitungan dapat dilihat pada table 9 sebagai berikut:
Tabel 9 Nilai MSE, RMSE, MAD dan MAPE Tanaman Bayam Error |e| ErrSquare [e]/Yt -800.00 800.00 640000.00 0.13 -1430.00 1430.00 2044900.00 0.20 484.00 484.00 234256.00 0.10 1209.50 1209.50 1462890.25 0.30 -624.94 624.94 390550.00 0.10 315.41 315.41 99485.36 0.06 263.94 263.94 69666.86 0.05 219.62 219.62 48231.24 0.04 -1418.49 1418.49 2012103.35 0.20 -3511.16 3511.16 12328275.24 0.35 -1141.12 1141.12 1302159.36 0.14 MSE (Mean Square Error) : 207255.46 RMSE (Root Mean Square Error) : 455.25 MAD (Mean Absolute Deviation) : 394.04 MAPE (Mean Absolute Percent Error) : 19.36%
Jadi,  Peramalan  Jumlah  Harga  Pasar  Tanaman  Bayam  pada  periode  bulan  Maret  2022 sebesar 2252.88 .

## 3.2 Implementasi dan Pengujian Sistem
Sebelum masuk ke sistem, user harus melakukan login dengan menginputkan username dan password dengan tepat terlebih dahulu. Tampilannya dapat dilihat pada gambar 4 :
3796
Gambar 4. Tampilan Login
Setelah  berhasil login maka  akan  menampilkan  menu  utama,  yaitu  Jenis,  Periode, Perhitungan,Ubah Password dan Logout. Tampilanya dapat dilihat pada gambar 5 berikut:
Gambar 5. Tampilan Menu Utama
Untuk  masuk  ke  form  jenis  tanaman  dilengkapi  dengan  tombol refresh, tambah,  ubah dan hapus. Maka sistem akan sistem akan menampilkan seperti gambar 6 berikut :
3797
Jika  petani  ingin  mulai  melakukan forecasting dengan Double  Exponential  Smoothing Method , maka pilih menu perhitungan. Tampilannya seperti gambar 7 dibawah ini :
Gambar 7.Tampilan Perhitungan
Admin dan petani ingin mencetak hasil perhitungan harga pasar maka mengklik tombol cetak. Dapat dilihat pada gambar 8 Berikut tampilannya:
Gambar 8.Tampilan Halaman Cetak
3798

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan mengenai peramalan atau prediksi harga pasar tanaman holtikultura  dengan  menggunakan  metode  double  exponential  smoothing  yaitu  sistem peramalan  mampu  menghasilkan  peramalan  jumlah  harga  pasar  tanaman  holtikultura menggunakan  metode Double  Exponential Smoothing (DES) dengan  bantuan  aplikasi  berbasis web serta algoritma dengan perhitungan Double Exponential Smoothing dapat diterapkan untuk proses  peramalan  jumlah  harga  pasar  tanaman  hotikultura  sehingga  memudahkan  untuk menentukan harga pasar tanaman hotikultura pada periode berikutnya.

## 5. SARAN
Adapun  saran-saran  yang  ingin  disampaikan  oleh  penulis  untuk  implementasi  dalam sistem  peramalan  jumlah  harga  pasar  tanaman  hotikultura  menggunakan  metode Double Exponential  Smoothing pada  Dinas  Pangan  dan  Pertanian  Kota  Tanjung  Balai  yaitu  dalam sistem ini belum ada menampilkan hasil perhitungan dalam bentuk grafik sehingga diharapkan untuk  menyempurnakan  sistem  ini  dengan  menampilkan  grafik  hasil  perhitungan  peramalan. Dan diharapkan dapat meng embangkan sistem ini dengan menambahkan fitur cetak pada menu data periode dan jenis tanaman holtikultura.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W. Fuadi et al. , “PERAMALAN PENJUALAN ELEKTRONIK MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA TOKO LINA MANDIRI ELEKTRONIC CUNDA,” J. Sist. Inf. , pp. 27–53.
[2] W. Y. Nasution, W. Ramdhan, and E. Rahayu, “Implementasi Metode Double Exponential Smoothing Untuk Meramalkan Angka Kemiskinan Penduduk Kabupaten Asahan,” 2021.
[3] E. Aditya, N. Putro, E. Rimawati, and R. T. Vulandari, “Prediksi Penjualan Kertas Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing,” J. TIKomSiN , vol. 9, no. 1, 2021.
[4] D. R. Setiawan, R. Arief, I. Teknologi, and A. Tama, “Aplikasi Peramalan Stok Penjualan Mukena Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing,” 2021.
[5] T. Andriyanto, “Sistem Peramalan Harga Emas Antam Menggunakan Double Exponential Smoothing,” Intensif , vol. 1, no. 1, p. 1, 2017, doi: 10.29407/intensif.v1i1.531.
[6] S. N. Afiyah and D. K. Wijaya, “Sistem Peramalan Indeks Harga Konsumen (IHK) Menggunakan Metode Double Exponential smoothing,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 12, no. 1, p. 56, 2018, doi: 10.32815/jitika.v12i1.243.
[7] P. P. Havid Syafwan, Mahdhivan Syafwan, Elvathna Syafwan, Aulia Fitrul Hadi, “Forecasting Unemployment in North Sumatra Using Double Exponential Smoothing Method,” Conf. Ser. , 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1783/1/012008.
[8] S. Alfarisi, “SISTEM PREDIKSI PENJUALAN GAMIS TOKO QITAZ MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING,” J. Appl. Bus.
Econ. , vol. 4, no. 1, pp. 80–95, 2017.
[9] U. R. Urai Icha Anjani, Cucu Suhery, “PREDIKSI PERMINTAAN PRODUK KOPI BUBUK MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BERBASIS WEBSITE,” J. Komput. dan Apl. , vol. 08, no. 01, pp. 93–101, 2020.
[10] A. E. Armi, A. H. Kridalaksana, and Z. Arifin, “Peramalan Angka Inflasi Kota Samarinda Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing ( Studi Kasus : Badan Pusat Statistik Kota Samarinda ),” J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 14, no. 1, 2019.