## PERBANDINGAN METODE ARIMA DAN EXPONENTIAL SMOOTHING HOLT-WINTERS UNTUK PERAMALAN DATA  KUNJUNGAN

## Rumini, Norhikmah
Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta, Jalan Ring Road Utara, Condong Catur, Depok, Sleman, Yogyakarta Email: rumini@amikom.ac.id , hikmah@amikom.ac.id
(Diterima: 6 Agustus 2020, direvisi: 17 Agustus 2020, disetujui: 4 September 2020)

## ABSTRACT
A  visit  to  the  creative  economy  park  is  a  place  designed  using  strategic  objectives  in  collaborating technology  capabilities,  transferring  information  and  knowledge,  planting  innovative  high-tech companies and entrepreneurs, bringing up new technology industries in the creative economy business to  drive  economic  development.  Universitas  AMIKOM  Yogyakarta  has  been  declared  a  creative economy park and is known as the Amikom Creative Economy Park (ACEP). ACEP includes several multimedia environments for targeting businesses, for example software development, film, television, games, radio, animation, advertising, investment advisory, and project design. The development of the number  of  visitors  from  year  to  year,  predictions  need  to  be  made  to  support  the  planning  and preparation process in receiving visits. The data used in this study are visitor data from January 2019 to December 2019. Analysis of visit prediction data using data mining is the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Exponential Smoothing methods. The research resulted from prediction of the number of visit data for 2020 is more accurate using the Holt-Winters exponential smoothing method with a MAPE value of 47,197 when compared to the ARIMA method with a MAPE value of 48,949  so  that  the  MAPE  value  generated  by  the  ARIMA  method  is  smaller  than  the  Holt-Winters exponential smoothing method. The results of this study are to provide input in the form of predictions of the number of ACEP visitors in the coming year.

## Keywords: ARIMA, data mining, exponential smoothing, prediction, visit

## ABSTRAK
Kunjungan di taman ekonomi kreatif adalah meruapakan tempat yang dirancang dengan menggunakan tujuan strategis dalam mengkolaborasikan kemampuan teknologi, transfer informasi dan pengetahuan, penanaman perusahaan teknologi tinggi yang inovatif dan wirausaha, memunculkan industri teknologi baru  dalam  bisnis  ekonomi  kreatif  untuk  mendorong  perkembangan  ekonomi.  Universitas  Amikom Yogyakarta  telah  dinyatakan  sebagai  taman  ekonomi  kreatif  dan  dikenal  sebagai  Taman  Ekonomi Kreatif Amikom (ACEP). ACEP mencakup beberapa lingkungan multimedia untuk membidik bisnis, misalnya  pengembangan  perangkat  lunak,  film,  televisi,  game,  radio,  animasi,  iklan,  penasehat investasi, dan desain proyek. Perkembangan jumlah pengunjung dari tahun ke tahun, perlu dilakukan peramalan untuk mendukung proses perencanaan dan persiapan dalam menerima kunjungan. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data pengunjung pada Januari 2019 sampai Desember 2019. Analisis data peramalan kunjungan menggunakan data mining yaitu dengan metode Autoregressive Integrated Moving  Average (ARIMA)  dan Exponential  Smoothing .  Penelitian  yang  dihasilkan  dari  peramalan jumlah  data  kunjungan  untuk  tahun  2020  lebih  akurat  menggunakan  metode exponential  smoothing Holt-Winters dengan  nilai  MAPE  47,197  jika  dibandingkan  metode  ARIMA  dengan  nilai  MAPE 48,949  sehingga  nilai  MAPE  yang  dihasilkan  metode  ARIMA  lebih  kecil  dari  metode  exponential smoothing  Holt-Winters.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  memberikan  masukan  berupa  peramalan jumlah pengunjung ACEP ditahun yang akan datang.
Kata Kunci: ARIMA, data mining , exponential smoothing, peramalan, kunjungan

## 1 PENDAHULUAN
Kunjungan  di  taman  ekonomi  kreatif  adalah  merupakan  tempat  yang  dirancang  dengan menggunakan tujuan strategis dalam mengkolaborasikan kemampuan teknologi, transfer informasi dan
pengetahuan,  penanaman  perusahaan  teknologi  tinggi  yang  inovatif  dan  wirausaha,  memunculkan industri  teknologi  baru  dalam  bisnis  ekonomi  kreatif  untuk  mendorong  perkembangan  ekonomi. Universitas Amikom Yogyakarta telah dinyatakan sebagai taman ekonomi kreatif dan dikenal sebagai Taman Ekonomi Kreatif Amikom (ACEP). ACEP mencakup beberapa lingkungan multimedia untuk membidik bisnis, misalnya pengembangan perangkat lunak, film, televisi, game , radio, animasi, iklan, penasehat investasi, dan desain proyek [1]. Setiap tahun jumlah institusi yang berkunjung ke universitas Amikom Yogyakarta yang memiliki tagline Amikom Creative Economy Park dengan jadwal kunjungan yang cukup  ramai.  Agenda  dalam  penerimaan  kunjungan ini  dilakukan  oleh  bagian humas  Amikom (DKUI,  Direktorat  Kehumasan  dan  Urusan  Internasional).  Perkembangan  jumlah  pengunjung  dari tahun ke tahun, dan setiap bulan perlu dilakukan peramalan untuk mendukung proses perencanaan dan persiapan dalam menerima kunjungan.  Peramalan adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian dimasa  depan.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  melibatkan  pengambilan  data  masa  lalu  dan menempatkannya kemasa yang akan datang dengan suatu bentuk matematis [2].
Data  Mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan buatan,  machine learning  untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar [3]. Terdapat beberapa istilah lain yang memiliki makna  sama  dengan  data  mining,  yaitu Knowledge  discovery  in  databases (KDD),  ekstraksi pengetahuan  ( knowledge  extraction ),  Analisa  data/pola  (data/ pattern  analysis ),  kecerdasan  bisnis (business intelligence) dan  data archaeology dan  data dredging [4]. Berdasarkan  fungsionalitasnya,  tugas-tugas  data mining  dikelompokkan  kedalam  enam kelompok berikut  ini  [5]:  (1)  klasifikasi  ( classification ),  mengeneralisasi  struktur  yang  diketahui  untuk diaplikasikan  pada  data-data  baru, misalkan,  klasifikasi  penyakit  kedalam sejumlah  jenis; (2) klasterisasi ( clustering ), mengelompokkan data yang tidak diketahui label kelasnya, ke dalam sejumlah kelompok tertentu sesuai ukuran kemiripannya, (3) r egresi, menemukan suatu fungsi memodelkan data dengan  galat  (kesalahan  peramalan)  seminimal  mungkin,  (4)  deteksi  anomali  ( anomaly  detection ), mengidentifikasi data
yang tidak
umum, dapat  berupa  outlier  (pencilan),  perubahan  atau  deviasi  yang  mungkin  sangat  penting  dan  perlu investigasi  lebih lanjut,  (5)  pembelajaran  aturan  asosiasi  ( assosiation  rule  learning )  atau  pemodelan kebergantungan  (dependency  modeling),  mencari  relasi/hubungan  antar  variabel,  (6)  perangkuman ( summarization ),  menyediakan  representasi  data  yang  lebih  sederhana,  meliputi  visualisasi  dan pembuatan laporan.
Peramalan  ( forecasting )  adalah  untuk  melakukan  prediksi/peramalan  berdasarkan  variabel independent (bebas) dan variabel dependent (terikat). Dalam Gambar 1 dibawah ini, terdapat struktur dari forecasting menurut makridakis et al, Hane and Reitsch, Wei, W.W.S, BOx, Jenkins and Reinsel bahwa forecasting method terdiri dari objective dan s ubjective ( judgmental ).
Pada Gambar. 2 di bawah ini merupakan struktur dari model time series, time series digunakan untuk prediksi berdasarkan waktu, referensi dari Timo Terasvirta, Dag Tjostheim dan Clive W. J. Granger mengemukakan bahwa modelnya terbagi menjadi linear dan non linear, untuk model time series linear diantaranya  adalah  ARIMA box-jenkins , intervention  model , transfer  function (ARIMAX)  dan VARIMA  (VARIMAX),  sedangkan  model  time  series  nonlinear  diantaranya  adalah  nonlinear autoregressive,  neurat  network  model, state-dependent , nonparametric  models dan models  from economic theory .

## Gambar 2. Time Series Models
ARIMA umumnya disebut dengan metode time series BoxJenkins. ARIMA atau Autoregressive Integrated Moving Average ditemukan oleh George Edward Pelham Box dan Gwilym Meirion Jenkins yaitu metode  peramalan  untuk menyelesaikan deret  berkala  untuk  menganalisis time series .  Metode ARIMA  sangat  baik  digunakan  untuk  meramalkan  data  untuk  jangka  pendek  sedangkan  untuk peramalan jangka panjang ketepatan terhadap peramalannya kurang baik. Model ARIMA adalah model univariate , sehingga model ini cocok jika observasi dari time series secara statistik tidak berhubungan satu  sama  lain.  Selain  menggunakan  ARIMA,  dalam  penelitian  ini  juga  menggunakan  metode Exponential Smoothing .  Peramalan untuk data musiman dikembangkan dengan menggunakan metode Exponential  Smoothing  Holt-Winters .  Metode Holt-Winters adalah  nama  sebutan  dari  metode pemulusan eksponensial triple dimana dilakukan pemulusan tiga kali kemudian dilakukan peramalan. Metode Holt-Winters merupakan  perluasan  dari  dua  parameter  Holt.  Metode Holt-Winters yakni metode peramalan runtun waktu ( time series ) yang dapat menangani perilaku musiman ( seasonal ) pada sebuah data berdasarkan pada data masa lalu.
Penelitian ini akan membahas trend pengunjung yang studi banding di Amikom Creative Economy Park di  masa  yang  akan  datang.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  data  pengunjung  ke ACEP  pada  Januari  2019  sampai  Desember  2019.  Analisis  data  peramalan  ini  menggunakan Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA),  dan Exponential  Smoothing  Holt-Winters sebagai  pembanding  untuk  tingkat  akurasi  peramalannya  dengan  menghitung  kesalahan  peramalan adalah dengan Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sehingga error-nya menjadi seminimal mungkin.
Dengan  adanya  peramalan  kunjungan  ini,  diharapkan  dapat  memberikan  perencanaan  dan persiapan  bagi  direktorat  kehumasan  dan  urusan  internasional  universitas  AMIKOM  Yogyakarta. Kedua  metode  tersebut  dibandingkan  untuk  melihat  metode  yang  lebih  baik  dari  sisi  akurasi  dalam peramalan data kunjungan tersebut dengan melihat nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dari
masing-masing metode. Keakuratan dalam memperamalan sangat penting dilakukan, mengingat hasil peramalan dalam suatu data akan dapat digunakan untuk menentukan strategi langkah selanjutnya yang tepat  dalam  data peramalan  yang  sudah  dilakukan  uji  analisis.  Dalam  peramalan  data  kunjungan  ini misalnya, dapat dilakukan langkah yang tepat bagaimana melakukan strategi pelayanan yang dilakukan terkait bertambahnya kunjungan studi di ACEP, agar pengunjung mendapatkan kepuasan serta tujuan yang didapatkan. Peramalan sangat membantu pimpinan dalam melakukan strategi yang bagus dalam pengambilan keputusan.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa  penelitian  yang  terkait  dengan  metode  ARIMA  dan Exponential  Smoothing yang dilakukan  oleh  peneliti  terdahulu  di  antaranya,  peramalan  Jumlah  Kebutuhan  Pemakaian  Air Menggunakan Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus, PDAM Malang) yang membandingkan 3 metode Exponential  Smoothing ,  yaitu: Single  Exponential  Smoothing (SES), Double  Exponential Smoothing (DES), dan Triple Exponential Smoothing (TES) yang digunakan untuk mendapatkan hasil peramalan dan melakukan evaluasi hasil peramalan dengan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE).  MAPE  terkecil  didapatkan  pada  saat  menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing (SES) pada saat nilai ɑ = 0,2 dengan nilai MAPE sebesar 3,992, metode Double Exponential Smoothing (DES)  pada  saat  nilai  ɑ  =  0,1  dengan  nilai  MAPE  sebesar  4,932,  dan  metode Triple  Exponential Smoothing (TES) pada saat nilai ɑ = 0,1, β = 0,1, dan γ = 0,6 dengan nilai MAPE sebesar 6,733. Dengan nilai MAPE dibawah 10, maka metode Exponential Smoothing untuk peramalan jumlah kebutuhan air termasuk  kedalam  kategori  sangat  baik[6].  Penelitian  berikutnya  adalah  perbandingan  peramalan menggunakan  metode Exponential  Smoothing  holt-winters dan  arima  Analisis  data  yang  digunakan adalah  metode Exponential  Smoothing  Holt-Winters dan  ARIMA  dengan  nilai  MSE  dan  MAPE terkecil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) peramalan dengan metode Exponential Smoothing Holt Winters menghasilkan model dengan nilai MSE 1436553590 dan MAPE 8,86198%; (2) peramalan dengan metode ARIMA menghasilkan model ARIMA (2,1,0)(0,1,1)12 dengan transformasi logaritma dengan  nilai  MSE  1353169319  dan  MAPE  9,40981%;  dan  (3)  perbandingan  peramalan  lebih  tepat menggunakan  metode Exponential  Smoothing  Holt-Winters daripada  ARIMA  karena  menghasilkan nilai error lebih kecil daripada nilai error metode  ARIMA[7]. Penelitian selanjutnya adalah penerapan metode  ARIMA  untuk  peramalan  pengunjung  Perpustakaan  UIN  Suska  Riau  didapatkan  hasil peramalan  hingga  hari  ke  190  yaitu  Jurusan  Teknik  Informatika  10  Mahasiswa,  Teknik  Industri  1 Mahasiswa,  Sistem  Informasi  3  Mahasiswa,  Matematika  Terapan  3  Mahasiswa,  Teknik  Elektro  2 Mahasiswa dan total perhari 24 Mahasiswa [8].
Perbedaan penelitian ini menggunakan data kunjungan kemudian dilakukan analisis perbandingan peramalan menggunakan metode ARIMA dan Exponential Smoothing dan menggunakan pendekatan kuantitatif yang menekankan analisisnya pada data-data numerikal (angka-angka) dengan pengolahan metode statistik. Pada penelitian ini metode penelitian yang dilakukan dengan cara identifikasi masalah, perumusan  masalah,  studi  pustaka,  analisis,  tahapan  penelitian  dan  pengambilan  kesimpulan. Identifikasi  masalah  dimulai  dengan  studi  pustaka.  Pada  tahap  ini  dilakukan  pencarian  dan pengumpulan data sekunder dan memilih data sekunder yaitu mengambil data sampel yang dijadikan sebagai  permasalahan  yang  dikaji  serta  dianalisis.  Tahap  fokus  permasalahan  dalam  penelitian  ini adalah  penelitian  menggunakan  metode Exponential  Smoothing  Holt-Winters dan  ARIMA  untuk menghitung peramalan. Penelitian didukung oleh bantuan program Eviews dan SPSS. Data penelitian ini adalah data dalam bentuk bulan dan jumlah kunjungan di ACEP periode Januari 2019 – Desember 2019. Data merupakan jenis data time series yang bersumber dari data kunjungan direktorat kehumasan dan  urusan  internasional.  Teknik  yang  digunakan  untuk  meramalkan  kunjungan  3  bulan  kedepan (sebagai  contoh  data  peramalan)  adalah  metode Autoregressive  Moving  Average (ARIMA)  dan Exponential Smoothing .

## 3 METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang dilakukan untuk menganalisa permasalahan diatas menggunakan metode experiment seperti Gambar 3 di bawah ini :

## Gambar 3. Alir Diagram
Pada tahap pengumpulan data dilakukan penjumlahan data pengunjung, analisis kebutuhan data antara lain : (1) Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kunjungan di ACEP ( Amikom Creative Economy Park ) di masing-masing hari dalam bentuk waktu bulan selama 1 tahun yaitu bulan Januari–bulan Desember 2019; (2) Teknik pengumpulan data adalah dengan cara mengumpulkan data kuantitatif  dari  data  pengunjung.  Analisis  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  ARIMA  dan Exponential  Smoothing  Holt-Winters  untuk  peramalan  data  kunjungan  dan  dilakukan  perbandingan akurasi berdasarkan nilai MAPE. Analisis peramalan ( forecasting ) data kunjungan berdasarkan waktu yaitu bulan (diambil contoh 3 bulan di tahun 2020)
Tahapan metode ARIMA meliputi: (1) Pemeriksaan kestasioneran data; (2) Identifikasi model yang dianggap paling sesuai dengan menghitung dan menguji ACF dan PACF dai correlogram; (3) Tahap estimasi model dengan penaksiran terhadap parameter dalam model tersebut; (4) Tahap uji diagnostik : untuk menguji keseuaian dari model yang diperoleh pada tahap sebelumnya yaitu uji normalitas, uji heteroskedastisitas dan  uji autokorelasi ;  (5)  Penggunaan  model  untuk  peramalan  yang  selanjutnya dihitung nilai MSE dan MAPE. (6) Melakukan Peramalan, setelah didapat model yang sesuai, maka selanjutnya  melakukan  peramalan  menggunakan  model  tersebut  sesuai  dengan  periode  waktu peramalan yang di inginkan (dalam penelitian ini 3 periode waktu atau bulan).
Tahapan  metode Exponential  Smoothing  Holt-Winters sendiri  terdiri  dari  beberapa  tahap  yaitu:  (1) mengambil  data  musiman;    (2)  membuat scatter  diagram ;  (3)  menetukan  panjang  musiman;  (4) menentukan  nilai  awal  taksiran  ( inisialisasi )  pemulusan  ( 𝑆𝐿 )  ,  trend  ( 𝑏𝐿 )  dan  musiman  ( 𝐼𝐿 );  (6) menentukan nilai 𝛼 , 𝛽 , 𝛾 secara trial and error yang berada dalam range antara 0 – 1; (7) Mencari nilai RMSE terkecil dari nilai 𝛼 , 𝛽 , 𝛾 yang kemudian dilakukan uji autokorelasi untuk mendapatkan model terbaik; (8) menghitung ( 𝑆𝑡 ), ( 𝑏𝑡 ) 𝑑𝑎𝑛 ( 𝐼𝑡 ); (h) diperoleh hasil ramalan dan dihitung nilai MSE dan MAPE; (9) melakukan peramalan untuk 3 periode (3 bulan) ke depan.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada Pembahasan hasil penelitian ini dilakukan dengan tahapan pengumpulan data terlebih dahulu, selanjutnya analisis dengan metode ARIMA dan Exponential Smoothing kemudian analisis forecasting dengan tujuan untuk mengetahui data peramalan pada tahun berikutnya.
4.1 Pengumpulan Data
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  kunjungan  di  ACEP  ( Amikom Creative Economy Park ) di masing-masing hari dalam bentuk waktu bulan selama 1 tahun yaitu bulan Januari–bulan  Desember  2019.  Pada  Tabel  1  berikut  merupakan  tahapan  dalam  pengumpulan  data kunjungan: menjumlahkan data dalam bentuk hari kedalam bentuk data waktu bulan.
Pengumpulan Data Kunjungan Analisis Peramalan ( Forecasting ) Analisis ARIMA dan Exponential Smoothing Holt-Winters
Tabel 1. Contoh Data Transaksi Peminjaman Buku BULAN JUMLAH PENGUNJUNG JANUARI 41 FEBRUARI 42 MARET 21 APRIL 38 MEI 7 JUNI 21 JULI 20 AGUSTUS 26 SEPTEMBER 29 OKTOBER 32 NOVEMBER 45 DESEMBER 26

## 4.2 Analisis ARIMA dan Exponential Smoothing Holt-Winters
Pada penelitian ini, akan dilakukan peramalan menggunakan data kunjungan di ACEP periode Januari 2019 – Desember 2019. Data kunjungan termasuk dalam data time series yang dapat diramalkan menggunakan  metode  ARIMA  dan Exponential  Smoothing .  Data  kunjungan  membentuk  pola  trend yang ditunjukkan pada  Gambar 4, yang dapat dilihat kunjungan mengalami penurunan di bulan mei 2019 serta mengalami kenaikan dibulan november 2019.

## Gambar 4. Pola Trend Kunjungan 4.2.1 Analisis ARIMA
Pada data kunjungan ACEP terlihat data bersifat stasioner dengan adanya kecenderungan data menaik (ada unsur trend).
Terlihat  pada  Gambar  4  bahwa  data  mempunyai  tinggi  rendah  yang  tidak  sama  untuk  setiap bulannya, hal ini menunjukkan bahwa data tidak stasioner di dalam varians. Oleh karena data tidak stasioner di  dalam mean dan  tidak stasioner dalam  varians  maka  perlu  dilakukan  diffrencing  dan transformasi.  Data time  series  di-differencing dan  transformasi  dengan  bantuan e-views (program komputer), hasil differencing dan transformasi ditunjukkan dalam plot time series Gambar 5.

## Gambar 5. Correlogram Hasil Differencing kedua dan Transformasi Logaritma
Berdasarkan  Gambar  5  plot  data  hasil differencing dan transformasi ,  diperoleh  bahwa  data sudah cenderung jauh lebih baik. Uji stasioner dapat dilakukan dengan melihat plot data tidak stasioner dalam mean dan variansi , correlogram grafik ACF dan PACF dan nilai uji akar unit. Uji akar unit ( Unit Root Test ) digunakan untuk menguji kestasioneran data yang dikembangkan oleh Dickey-Fuller [3]. Uji ini  dilakukan  untuk  menguji  adanya  anggapan  bahwa  sebuah  data time  series tidak stasioner pada Gambar 5.

## Gambar 6. Uji Akar Unit
Berdasarkan Gambar 6, nilai mutlak ADF Test Statistic yakni 6,147471 yang lebih dari nilai statistik  t dengan  nilai  kritis 𝛼 =  5%  adalah 3,212696  yang  rtinya,  H0  ditolak,  hal  ini menunjukkan bahwa data telah stasioner. Data stasioner diatas dilakukan 2 kali differencing, karena differencing yang pertama probabilitasnya 0,0618 sedangkan dalam differenceng kedua nilai probabilitasnya 0,0009.
Setelah  melakukan  tahapan  identifikasi,  diketahui  data  jumlah  data  kunjungan  di  ACEP  tidak stasioner dalam mean dan varian. Data tersebut stasioner setelah dilakukan differencing dua kali pada pola musiman dan non-musiman dengan transformasi logaritma.
Identifikasi  tahap  berikutnya  yaitu  estimasi.  Pada  tahap  ini  terlihat  keakuratan  dari  beberapa model-model  tentatif  bahwa  model  terbaik  ARIMA  diperoleh  dengan  kriteria  meminimumkan  galat (error) terkecil[4].
Langkah  estimasi  parameter  dari  model-model  dengan  melakukan  uji  hipotesis  untuk  setiap parameter  yang  dimiliki  setiap  model  pada  output  Gambar  7.  Uji  Signifikansi  Parameter ARIMA(2,1,0)(0,1,1) dengan transformasi logaritma yaitu:
• Uji parameter AR(1)
a) Hipotesis: H0 : Parameter sama dengan nol atau tidak signifikan H1 : Parameter sama dengan nol atau signifikan
b) Nilai koefisien AR(1) sebesar -0,674436
c) Tingkat signifikansi ( 𝛼 ) = 5% = 0,05
d) Statistik uji: Probabilitas = 0,1515
e)  Daerah  kritis:  H1  ditolak  jika  probabilitas  >  0,05  Kesimpulan:  Dari  estimasi  diperoleh  nilai probabilitas 0.1515.
• Uji parameter AR(2)
a) Hipotesis: H0 : Parameter sama dengan nol atau tidak signifikan H1 : Parameter sama dengan nol atau signifikan
b) Nilai koefisien AR(2) sebesar 0.295268
c) Tingkat signifikansi ( 𝛼 ) = 5% = 0,05
d) Statistik uji: Probabilitas = 0,4338
e) Daerah kritis: Ho diterima jika probabilitas >0,05
Kesimpulan: Dari estimasi diperoleh nilai probabilitas 0.4338

## Gambar 7. Equation Specification

## 4.2.2 Analisis Exponential Smoothing Holt-Winters
Model  time  series  dengan metode    Exponential  Smoothing-Holt  Winters dengan  plot  data kunjungan.

## Gambar 8. Output hasil Exponential Smoothing
Berdasarkan Gambar 8 terlihat pola data merah (hasil Holt-Winters ) pemulusan pola data musiman yang ada pada data aktual, khususnya pada tahun 2019. Secara deskriptif jumlah data kunjungan akan mengalami peningkatan. Gambar 9 dapat dilihat untuk nilai α dan γ. Didapatkan nilai α = 0.52, 𝛽 =0.200 dan γ = 0.5384.
Gambar 9. Ouput nilai α, β dan γ
Seleksi model Exponential Smoothing Holt-Winters dilakukan uji autokorelasi . Pengujian autokorelasi pada error (residu) perlu dilakukan untuk mengetahui apakah error (residu) bersifat random dan tidak ada korelasi yang nyata antar error. Dari 12 model diuji apakah terdapat korelasi antar error (residu). Pada uji autokorelasi, semakin besar nilai beta ( 𝛽 ) dan gamma ( 𝛾 ) maka akan terjadi adanya korelasi sehingga  jika  terjadi auotokorelasi maka  model  belum  dikatakan  menjadi  model  terbaik.  Model dikatakan  model  terbaik  jika  mempunyai  nilai  RMSE  terkecil  dan  tidak  terjadi  autokorelasi  dengan kriteria nilai probabilitas Chi-Square dari Observasi R-Squared lebih dari atau sama dengan p-value yaitu 0,05.

## 4.3 Analisis Forecasting

## Efektivitas Metode untuk Meramalkan Data Kunjungan
Berikut ini adalah hasil peramalan tiga bulan berikutnya (data ke 13, 14, dan 15) berdasarakan data dari bulan Januari 2019 sampai Desember 2019.
Peramalan dilakukan menggunakan metode ARIMA dan Exponential Smoothing .
Tabel 2. Hasil Peramalan PERAMALAN JANUARI (13) FEBRUARI (14) MARET (15) ARIMA 40.01 39.03476 38.05214 EXPONENTIAL SMOOTHING 41 37.5 36.8 Nilai MSE ( Mean Square Error ) pada hasil peramalan menggunakan metode ARIMA dan Exponential Smoothing ditunjukkan Tabel 2. MSE digunakan untuk mengukur ketepatan nilai dugaan model yang dinyatakan dalam rata-rata kuadrat dari kesalahan.
Tabel 3. Nilai MSE Metode Nilai MSE ARIMA 11.160 Exponential Smoothing 11.475
Pemilihan  model  terbaik  untuk  keefektivitasan  kedua  metode  selain  menggunakan  nilai  MSE  dapat menggunakan  nilai  MAPE.  MAPE  digunakan  untuk  mengukur  ketepatan  nilai  dugaan  model  yang dinyatakan  dalam  bentuk  rata-rata persentase  absolute kesalahan.  Nilai  MAPE  ( Mean  Absolute Percentage  Error )  dari  hasil  peramalan  menggunakan  metode  ARIMA  dan  metode Exponential Smoothing ditunjukkan Tabel 3.
Tabel 4. Nilai MAPE Metode Nilai MAPE ARIMA 48.949 Exponential Smoothing 47.197
Dari Tabel 4 menunjukkan bahwa eror dari metode ARIMA lebih kecil dibandingkan dengan metode Exponential Smoothing , sehingga model yang paling baik untuk meramalkan data kunjungan di ACEP adalah dengan menggunakan metode ARIMA.
Dalam  bahasan  diatas  ada  12  data  bulan,  sedangkan  berikut  dilakukan  perhitungan  dengan  bantuan software SPSS, berdasarkan jumlah data kunjungan dengan jangka waktu 12 bulan, 24 bulan dan 36 bulan yang didapatkan dan dengan mengamati perbandingan nilai MSE dan MAPE dimasing-masing metode.
Tabel 5. Perbandingan Nilai MSE dan MAPE berdasarkan data waktu Perbandingan Waktu 12 Bulan (1 Tahun) Waktu 24 Bulan (2 Tahun) Waktu 36 Bulan (3 Tahun) Nilai MSE NILAI MAPE Nilai MSE NILAI MAPE Nilai MSE NILAI MAPE ARIMA 11.160 48.949 12.256 78.016 12.104 68.182 Exponential Smoothing 11.475 47.197 12.475 76.537 12.475 66.134
Dari Tabel 5 dapat diketahui bahwa dengan menggunakan jumlah data kunjungan yang berbeda-beda dengan durasi waktu 12 bulan, 24 bulan dan 26 bulan, maka dapat diketahui jika metode Exponential Smoothing  memiliki nilai MAPE lebih kecil dibandingkan nilai MAPE metode ARIMA. Dari Tabel 5 perbandingan antara 2 metode memiliki kesimpulan metode Exponential Smoothing lebih akurat dalam melakukan peramalan kunjungan selanjutnya.

## 5 KESIMPULAN
Hasil  penelitian  perbandingan  metode  dapat  diamati  dengan  melihat  efektivitas  model  dari besar nilai MSE dan MAPE pada kedua metode yang digunakan. Dalam penelitian ini menggunakan sample data kunjungan, sehingga hasil peramalan jumlah data kunjungan di Amikom Creative Economy Park dengan  metode Exponential  Smoothing  Holt-Winters menghasilkan  nilai Mean  Square  Error (MSE) yaitu 11,475 dan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yaitu 47.197. Sedangkan metode ARIMA menghasilkan nilai Mean Square Error (MSE) yaitu 11,160 dan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yaitu 48.949. Jadi peramalan jumlah data kunjungan periode bulan Januari-Desember  2019  lebih  akurat  menggunakan  metode Exponential  Smoothing  Holt-Winters dibandingkan  metode  ARIMA  karena  nilai  MAPE  yang  lebih  kecil  daripada  nilai  MAPE  yang dihasilkan  metode  ARIMA.  Keakuratan  dalam  memperamalan  sangat  penting  dilakukan,  mengingat hasil peramalan dalam suatu data akan dapat digunakan untuk menentukan strategi langkah selanjutnya yang tepat dalam data peramalan yang sudah dilakukan uji analisis. Angka peramalan yang didapat juga dapat membantu melakukan pengambilan keputusan yang tepat.

## REFERENSI
[1] M.  Suyanto  and  F.  Wibowo,  “Animation  Opportunities  of  Intellegent  Multimedia  System in Developing a Creative Economy Park,” 2018, pp. 69–74.
[2] M.  Y.  Istiqomah,  Widia.,  Darsyah,  “Akuratitas  Metode  Arima  dan  Exponential  Smoothing Untuk Meramalkan Nilai Tukar Petani di Jawa Tengah,” vol. 1, 2018.
[3] Turban.E, Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems  Edisi  Bahasa  Indonesia  Jilid  1 . Yogyakarta: Andi, 2005.
[4] D. T. Larose, Discovering Knowledge in Data : An Introduction to Data Mining . John Willey & Sons, Inc, 2005.
[5] U. Fayyad, Advances in Knowledge Discovery and Data Mining . MIT Press.
[6] D.  Putro,  Bossarito,  “Peramalan  Jumlah  Kebutuhan  Pemakaian  Air  Menggunakan  Metode Exponential Smoothing,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 11, pp. 4679– 4686.
[7] D. Suyanto, Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data . Bandung: Informatika, 2017.
[8] D. Aziz, Syarfi., “Penerapan Metode ARIMA untuk Peramalan Pengunjung Perpustakaan UIN Suska Riau,” 2017, p. 9.
[9] Direktorat  Kehumasan  dan  Urusan  Internasional  Universitas  AMIKOM  Yogyakarta,  “Data Kunjungan (Studi Visit),” Data Kunjungan , 2019. http://www.humas.amikom.ac.id. (accessed Jan. 02, 2020).
[10] L.  D.  Lingitz,  “Lead  time  prediction  using  machine  learning  algorithms :  A  case  study  by semiconductor manufactur,” Elsivier , vol. 72, no. Procedia CIRP, pp. 1051–1056, 2018.
[11] D. Hanke, J.E., Business Forecasting . New Jersey: Pearson Education International, 2005.
[12] S.  Haryati,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memperamalan  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus:  Universitas  Dehasen  Bengkulu),” J.  Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 130–138.
[13] dan V. E. M. Makridakis, Spyros. , Steven C. Wheelwright, Metode dan Aplikasi Peramalan . Jakarta: Erlangga, 1999.
[14] B.  S.  .  Machmudin,  A.,  Ulama,  “Peramalan  Temperatur  Udara  di  Kota  Surabaya  dengan Menggunakan ARIMA dan Artificial Neural Network,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 1 (1), pp. 118–123, 2012.
[15] T.  Safitri,  “Perbandingan  Peramalan  Menggunakan  Metode  Exponential  Smoothing  Holt- Winters Dan Arima,” J. Math. UJM , vol. 6, no. 1, pp. 45–58, 2017.