## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4408

## Aplikasi Prakiraan Perkembangan Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Berbasis Web
Tsinmi Tri Azkiya Waslin * , Oris Krianto Sulaiman, Tasliyah Haramaini
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* sinmitriazkiya@gmail.com, 2 oris.ks@ft.uisu.ac.id, 3 tasliyah@ft.uisu.ac.id Email Penulis Korespondensi: sinmitriazkiya@gmail.com
Abstrak− SARSCoV2 ( Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2) merupakan virus penyebab COVID-19 yang telah menyebar ke banyak negara lain. Berbagai upaya dilakukan sebagian besar  negara di dunia untuk menghadapi penyakit ini. Akibat dari peningkatan kasus COVID-19 pekonomian terhambat dan memberi tekanan pada pertumbuhan ekonomi dunia ke depan termasuk pertumbuhan ekonomi Indonesia. Pandemi COVID-19 yang telah ditetapkan PBB, berdampak pada sektor transportasi, pariwisata, perdagangan, kesehatan dan lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membuat aplikasi  prakiraan  perkembangan  kasus  COVID-19  di  Indonesia  dengan  mengimplementasikan  layanan  REST  API  serta menggunakan metode single exponential smoothing sebagai metode matematika untuk menghitung prakiraan perkembangan kasus  aktif  COVID-19  di  Indonesia  agar  dapat  membantu  kesiapan  pemerintah  Indonesia  dalam  melakukan  tindakan pencegahan dengan cepat dan tepat serta agar dapat membantu masyarakat umum untuk mendapatkan informasi COVID-19 dan  prakiraan  perkembangannya.  Hasil  penelitian  terhadap  data  kasus  COVID-19  di  Indonesia  yang  terkonfirmasi  dengan tanggal pada bulan Maret 2020 sampai dengan April 2022 mendapatkan nilai model kesalahan MAPE sebesar 7,97% dimana 7,97% ≤ 10% sehingga termasuk ke dalam kategori tingkat akurasi yang tinggi dengan hasil prakiraan pada bulan berikutnya yaitu Mei 2022 adalah 5.334.335 kasus.
Kata Kunci: COVID-19; REST API; Single Exponential Smoothing
Abstract− SARSCoV2 (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2) is the virus that causes COVID-19 which has spread to many other countries. Various efforts have been made by most countries in the world to deal with this disease. As a result  of  the  increase  in  COVID-19  cases,  the  economy  is  hampered  and  puts  pressure  on  future  world  economic  growth, including Indonesia's economic growth. The COVID-19 pandemic, which has been defined by the United Nations, has had an impact  on  the transportation,  tourism,  trade,  health  and  other sectors. The purpose  of this study  is  to design  and  create  an application for forecasting the development of COVID-19 cases in Indonesia by implementing the REST API service and using the single exponential smoothing method as a mathematical method to calculate the forecast for the development of active COVID-19 cases in Indonesia in order to assist the readiness of the Indonesian government in taking preventive actions quickly and appropriately and in order to assist the general public to obtain information on COVID-19 and its development forecast. The results of research on confirmed COVID-19 case data in Indonesia with dates from March 2020 to April 2022 get the MAPE error model value of 7.97% where 7,97% ≤ 10% so that it is included in the category of a high level of accuracy with forecast results in the following month, namely May 2022, which is 5,334,335 cases.
Keywords : COVID-19; REST API; Single Exponential Smoothing

## 1. PENDAHULUAN
Pada  Desember  2019,  beberapa  kasus  penyakit  pernapasan  yang  parah  dilaporkan  muncul  di  Wuhan,  Provinsi Hubei, Cina. Hingga 25 Januari 2020, 1.975 kasus telah dilaporkan sejak pasien dirawat di rumah sakit pada 12 Desember  2019  [1].  Penyakit  pernapasan  tersebut  disebabkan  oleh  virus  yang  ditetapkan  oleh International Committee on Taxonomy of Viruses (ICTV) sebagai Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS- CoV-2) pada 11 Februari 2020 [2]. Wabah SARS-CoV-2 awalnya diduga dimulai melalui penularan dari hewan ke manusia maupun sebaliknya yang berkaitan dengan pasar makanan laut ( seafood market ) di Wuhan, Cina [1]. Pada  30  Januari  2020,  Komisi  Darurat World  Health  Organization (WHO)  mendeklarasikan  darurat kesehatan masyarakat global berdasarkan peningkatan laporan China dan internasional [3]. Penyakit coronavirus baru yang disebabkan oleh SARS-CoV-2 tersebut diberi nama Coronavirus Disease 2019 (COVID19) [2]. Menghadapi  jenis  penyakit  baru  ini  dan  rekomendasi  WHO,  sebagian  besar  negara  di  dunia  melakukan berbagai  tindakan  pencegahan  penularan  seperti lockdown , penerapan social  distancing yaitu  menjaga  jarak terhadap orang yang terinfeksi maupun orang yang sehat, karantina paksa bagi mereka yang bepergian ke negara- negara  tersebut,  penutupan  pendidikan  formal  dari  taman  kanak-kanak  hingga  universitas  serta  penutupan pendidikan  non  formal  dari  tempat  kursus  hingga  lembaga  pelatihan  khusus,  pemaksaan  penggunaan  masker, larangan berkumpul hingga 4 orang di tempat yang sama, penutupan semua acara olahraga, sering mencuci tangan, pembatasan perjalanan domestik dan internasional telah menyebabkan penurunan industri penghasil bisnis negara yang  mencakup  transportasi  udara,  transportasi    laut,  penanganan  makanan,  sektor  akomodasi,  hiburan  dan rekreasi [4].
Di Indonesia, penyebaran virus ini dimulai sejak tanggal  02 Maret  2020, diduga berawal  dari salah satu warga  negara  Indonesia  yang  melakukan  kontak  langsung  dengan  warga  negara  asing  [5].  Dimana,  salah  satu tindakan pemerintah Indonesia dalam mencegah penularan COVID-19 adalah dengan menerapkan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM).
Terjadinya  peningkatan  kasus  COVID-19  telah  memengaruhi  perekonomian  dunia  termasuk  Indonesia. Pandemi  COVID-19  yang  telah  ditetapkan  PBB, berdampak  pada  sektor  transportasi,  pariwisata,  perdagangan,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4408
kesehatan dan lainnya. Kebijakan lockdown diambil oleh berbagai negara untuk mencegah penyebaran COVID- 19  dampak  dari  kebijakan  tersebut  menyebabkan  perekonomian  terhambat  dan  memberi  tekanan  pada pertumbuhan ekonomi dunia ke depan termasuk pertumbuhan ekonomi Indonesia [6].
Oleh karena itu, untuk membantu kesiapan pemerintah Indonesia dalam melakukan tindakan pencegahan dengan cepat dan tepat serta agar dapat membantu masyarakat Indonesia untuk mendapatkan informasi COVID- 19  dan  prakiraan  perkembangannya  maka  pemerintah  perlu  mendasarkan  kebijakan  dengan  pertimbangan perkembangan  kasus  untuk  jangka  waktu  kedepan  yaitu  dengan  cara  memprakirakan  perkembangan  kasus COVID-19 di Indonesia. Dengan menggunakan layanan REST API untuk mengumpulkan data kasus terkonfirmasi dengan  tanggal  COVID-19  di  Indonesia,  model  prakiraan  dapat  dibuat  dengan  menggunakan  metode single exponential smoothing (SES). Metode SES merupakan metode yang mudah dilakukan dan diterapkan. Selain itu, penulis menggunakan metode SES dengan melihat pola data COVID-19 yang tidak bersifat musiman dan tidak memiliki  pola trend .  Alasan  ini  didukung  dengan  pernyataan  Shahid  dan  Rahaman  yang  menyatakan  bahwa, metode single exponential smoothing (SES) dapat digunakan untuk memprediksi nilai masa depan dari data time series yang tidak trending dan tidak bersifat musiman [7].
Adapun  penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini  yaitu  penelitian  tentang  “Analisis Metode Single  Exponential  Smoothing dengan Brown  Exponential  Smoothing Pada  Studi  Kasus  Memprediksi Kuantiti  Penjualan  Produk  Farmasidi  Apotek”.  Menggunakan  parameter  α=0,1;  α=0,3;  α=0,5  dan  α=0,7 didapatkan  parameter  nilai  alpha  terbaik  adalah  0,5  dengan  perhitungan  kesalahan  absolut  rata-rata  (MAE) terendah  sebesar  71,22  dan  persentase  kesalahan  rata-rata  prediksi  kuantiti  penjualan  produk  farmasi  (MAPE) terendah sebesar 1,14% [8].
Penelitian lainnya tentang “ Forecasting of Groundwater Tax Revenue Using Single Exponential Smoothing Method ”. Menggunakan data pajak tanah dari bulan Januari 2013 sampai dengan Januari 2017 serta menggunakan parameter α = 0,1; α = 0,3; α = 0,5; α = 0,7; dan α = 0,9. Didapatkan hasil prakiraan dengan nilai kesalahan terkecil menggunakan model kesalahan mean absolute percentage error (MAPE) sebesar 45.868735% dengan nilai α = 0,1 [9].
Penelitian  tentang  “Prediksi  Jumlah  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  dengan  Metode  Single  Exponential Smoothing”. Menggunakan data histori 15 tahun dan metode pencarian nilai alpha secara coba-coba ( trial ) dari 0,1-0,9 didapatkan nilai alpha terbaik adalah 0,9 dengan model kesalahan mean square error sebesar 7725,33 [10].
Penelitian lainnya yaitu tentang “Sistem Prediksi Jumlah Pasien Covid-19 Menggunakan Metode Trend Least Square Berbasis  Web”.  Nilai  MAPE  dari  hasil  prediksi  pasien  positif,  sembuh  dan  meninggal  dengan menggunakan metode trend least square dan data COVID-19 dari Bulan Juli-Agustus 2020 diperoleh nilai rata- rata  persentase  MAPE  untuk  hasil  prediksi  pasien  COVID-19  di  Indonesia  adalah  59,2%  yang  menunjukkan prediksi  menggunakan  metode Trend  Least  Square tergolong  buruk  untuk  memprediksi  pasien  COVID-19  di Indonesia [11].  Metode trend least square merupakan metode peramalan yang digunakan untuk melihat tren dari data deret waktu sedangkan metode SES digunakan untuk memprediksi nilai masa depan dari data time series yang tidak trending dan tidak bersifat musiman. Jika dibandingkan dari kedua metode prakiraan ini, metode SES lebih tepat digunakan karena melihat pola data COVID-19 yang tidak bersifat musiman dan tidak memiliki pola trend . Berdasarkan referensi [8] [9] [10] tentang variasi pemilihan parameter α yang dipilih dengan mengambil nilai  ganjil  maupun  secara  coba-coba  ( trial) dari  α  =  0,1  sampai  dengan  α  =  0,9,  pada  penelitian  ini  hanya mengambil satu nilai parameter α yaitu 0,9.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  REST  API  sebagai  media  layanan  penyedia  data COVID-19  serta  untuk  memprakirakan  perkembangan  COVID-19  di  Indonesia  dengan  menggunakan  metode single  exponential  smoothing .  REST  API  biasanya  mengumpulkan  data  dengan  mengakses  beberapa endpoint . Misalnya, membiarkan klien ingin mengambil data peneliti yang mencakup id ( identifier ) yang bersifat unik, judul penelitian,  dan  anggota  proyek  penelitian.  Server  mengirimkan  representasi  dari  keadaan  sumber  daya  yang diminta  ke  klien  yang  sebagian  besar  dalam  format  JSON  ( JavaScript  Object  Notation )  atau  XML  ( eXtensible Markup Language ) [12].
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memprakirakan  perkembangan  kasus  COVID-19  di  Indonesia  yang terkonfirmasi  dengan  tanggal  untuk  membantu  kesiapan  pemerintah  Indonesia  dalam  melakukan  tindakan pencegahan  dengan  cepat  dan  tepat,  membantu  masyarakat  Indonesia  (pemerintah  maupun  masyarakat  biasa) untuk mendapatkan informasi COVID-19 dan prakiraan perkembangannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
a. Perencanaan
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  kebutuhan  aplikasi.  Aplikasi  yang  akan  dibangun  dapat  menyediakan informasi  dari  COVID-19  di  Indonesia  dan  seluruh  provinsi  Indonesia.  Selain  itu,  sistem  juga  akan  dapat melakukan prakiraan kasus COVID-19 yang terkonfirmasi dengan tanggal di Indonesia baik secara nasional maupun per provinsi serta mampu memberikan informasi visual berupa grafik perbandingan data aktual dengan prakiraan dan total kasus yang divisualisasikan dalam bentuk peta.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4408
b. Perancangan
Pada tahap ini dilakukan perancangan aplikasi berupa desain antarmuka. Perancangan aplikasi ini dilakukan dengan menggunakan design tool Figma.
c. Implementasi
Setelah dilakukan perancangan aplikasi maka dilakukan implementasi sesuai dengan perancangan yang telah dibuat. Implementasi dilakukan dengan menggunakan HTML, CSS dan bahasa pemrograman JavaScript serta JavaScript Fetch untuk implementasi REST API.
d. Pengujian
Pada tahap ini dilakukan pengujian pada aplikasi yang telah dibuat. Pengujian dilakukan dengan mengakses aplikasi dan jika menemukan adanya error atau bug yang terjadi pada aplikasi maka akan di perbaiki kembali sehingga aplikasi tersebut dapat berjalan dengan lancar dan tidak ditemukan adanya error atau bug .

## 2.2 Data Penelitian
Sumber  data  pada  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  berupa  data  perkembangan  kasus  COVID-19  di Indonesia  yang  terkonfirmasi  dengan  tanggal  yang  diperoleh  dengan  memanfaatkan endpoint  public API  data COVID-19  Indonesia  yang  bersumber  dari  Satuan  Tugas  Penanganan  COVID-19  dan  tersedia  pada website covid19.go.id. Pengambilan data dilakukan pada tahun 2022 serta data yang digunakan adalah kasus COVID-19 di Indonesia yang terkonfirmasi dengan tanggal pada tahun 2020 sampai tahun 2022.
Gambar 1. Response Data API COVID-19
Gambar  1  di  atas  merupakan response dari public API  data  COVID-19 Indonesia  yang  bersumber  dari  Satuan Tugas  Penanganan  COVID-19  dan  tersedia  pada website covid19.go.id  dengan endpoint detail  provinsi  DKI Jakarta.

## 2.3 Metode Single Exponential Smoothing
Metode single exponential smoothing adalah teknik peramalan rata-rata bergerak dengan pembobotan dimana data diberi  bobot  oleh  sebuah  fungsi exponential [12].  Metode single  exponential  smoothing pengembangan  dari metode peramalan rata-rata bergerak yang menambahkan bobot eksponensial atau multi-level pada data terbaru, dimana data yang lebih baru memiliki bobot lebih yang besar [13]. Metode single exponential smoothing (SES) dapat  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  masa  depan  dari  data time  series yang  tidak trending dan  bersifat musiman [14]. Metode single exponential smoothing dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝐹 𝑡+1 =   𝐹 𝑡 +  𝛼(𝑋 𝑡 −   𝐹 𝑡 ) (1)
Keterangan: F t =   Nilai prakiraan untuk periode waktu tertentu X t =   Nilai aktual untuk 1 periode waktu t α =   Konstanta smoothing alpha yang bervariasi antara 0 dan 1
Masalah umum dengan metode single exponential smoothing adalah bagaimana  menentukan nilai α yang  tepat untuk  meminimalkan  kesalahan  prakiraan. Karena  berlaku  0  <  α  <  1,  maka  dapat  dilakukan  panduan  sebagai berikut [15]:
a. Apabila pola histori data sangat bergejolak atau tidak stabil maka pilih nilai α mendekati 1.
b. Apabila pola histori data tidak bergejolak dan mendekati stabil maka pilih nilai α mendekati 0.
2.4 Ukuran Ketepatan Metode Prakiraan
a. Mean Absolute Deviation (MAD)
MAD merupakan rata-rata kesalahan mutlak selama periode tertentu. Nilai absolut berguna untuk menghindari nilai  penyimpangan positif dan penyimpangan negatif saling meniadakan  [16]. MAD paling berguna ketika penganalisis ingin  mengukur kesalahan prediksi dalam unit yang sama dengan seri aslinya [17].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4408
MAD dapat dirumuskan sebagai berikut [16]:
𝑀𝐴𝐷 = 1 𝑛 ∑ |𝑒 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 (2)
b. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE merupakan ukuran ketepatan relatif yang digunakan untuk mengetahui persentase penyimpangan hasil prakiraan. Semakin kecil nilai MAPE maka semakin kecil kesalahan hasil prediksi, sebaliknya semakin besar nilai MAPE maka semakin besar kesalahan hasil prediksi [16]. MAPE dapat dirumuskan sebagai berikut [16]:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑒 𝑡 | |𝑋 𝑡 | 𝑥100% 𝑛 𝑡=1 (3)
Keterangan:
|𝑒 𝑡 | =  Nilai absolute error (nilai aktual – nilai prakiraan) untuk 1 periode waktu t |𝑋 𝑡 | =   Nilai absolute dari nilai aktual untuk 1 periode waktu t
𝑛 =  Jumlah data
Nilai MAPE yang digunakan untuk menganalisis kinerja dari proses memprakirakan dapat dilihat pada Tabel 1 di bawah ini [7]:
Tabel 1. Tingkat Akurasi Nilai MAPE Nilai MAPE Tingkat Akurasi MAPE ≤ 10% Tinggi 10% < MAPE ≤ 20% Baik 20% < MAPE ≤ 50% Wajar MAPE > 50% Rendah

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Data yang digunakan pada perhitungan ini adalah data kasus COVID-19 di Indonesia yang terkonfirmasi dengan tanggal pada bulan Maret 2020 sampai dengan bulan April 2022 yang ditampilkan pada Tabel 2. Perlu diketahui bahwa  data  di  bawah  ini  dapat  berubah  sewaktu-waktu  tergantung  sumber  data  yang  digunakan  yaitu website covid19.go.id  dan  dapat  mengalami  perbedaan  antara  aplikasi  dengan  perhitungan  yang  telah  dilakukan  pada penelitian ini karena dengan menggunakan API, maka data akan ter- update secara otomatis mengikuti sumber data yang digunakan.
Tabel 2. Data Kasus COVID-19 Terkonfirmasi di Indonesia Maret 2020 – April 2022
Periode Kasus Periode Kasus Mar-20 1.020 Apr-21 5.319.288 Apr-20 746.003 Mei-21 5.319.400 Mei-20 746.082 Jun-21 5.319.741 Jun-20 746.237 Jul-21 5.321.816 Jul-20 747.003 Agu-21 5.325.108 Agu-20 748.028 Sep-21 5.325.630 Sep-20 748.740 Okt-21 5.325.721 Okt-20 749.004 Nov-21 5.325.728 Nov-20 749.097 Des-21 5.325.744 Des-20 749.828 Jan-21 5.325.764 Jan-21 5.318.202 Feb-22 5.326.819 Febr-21 5.318.688 Mar-22 5.327.755 Mar-21 5.319.033 Apr-22 5.327.787

## 3.2 Perhitungan Prakiraan
Prakiraan perkembangan kasus COVID-19 di Indonesia yang terkonfirmasi dengan tanggal dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (1).
a. Prakiraan Pertama (Maret 2020)
Pada tahap prakiraan Maret 2020, tidak ada data yang diketahui atau belum dilakukan prakiraan sebelumnya, oleh sebab itu hasil pada prakiraan Maret 2020 dianggap sama dengan nilai jumlah aktual pada Maret 2020 (F 1 = X 1 ). b. Prakiraan Kedua (April 2020) 𝐹 1+1 =   𝐹 1 +  𝛼(𝑋 1 −   𝐹 1 )

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4408
𝐹 2 =  1.020 +  0,9(1.020 − 1.020)
𝐹 2 =  1.020 + 0 𝐹 2 =  1.020
c. Prakiraan Untuk 1 Bulan Berikutnya dari data Maret 2020 – April 2022 (Mei 2022) 𝐹 26+1 =   𝐹 26 +  𝛼(𝑋 26 −   𝐹 26 ) 𝐹 27 = 5.334.212 +  0,9(5.334.349 − 5.334.212)
𝐹 27 =  5.334.212 + 123,3
𝐹 27 =  5.334.335
Jadi, prakiraan untuk 1 bulan berikutnya yaitu Mei 2022 adalah 5.334.335 kasus dan jika dilihat pada data aktual  pada  bulan  sebelumnya  akan  mengalami  penurunan  kasus.  Detail  dari  hasil  perhitungan  dengan menggunakan metode single exponential smoothing dapat dilihat pada Tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3. Hasil Prakiraan Kasus Terkonfirmasi COVID-19 di Indonesia Maret 2020 – Mei 2022
Periode Aktual Prakiraan Periode Aktual Prakiraan Mar-20 1.020 1.020 Apr-21 5.319.288 5.320.980 Apr-20 746.003 1.020 Mei-21 5.319.400 5.325.363 Mei-20 746.082 671.504 Jun-21 5.319.741 5.325.902 Jun-20 746.237 738.624 Jul-21 5.321.816 5.326.262 Jul-20 747.003 745.475 Agu-21 5.325.108 5.328.166 Agu-20 748.028 746.850 Sep-21 5.325.630 5.331.319 Sep-20 748.740 747.910 Okt-21 5.325.721 5.332.104 Okt-20 749.004 748.657 Nov-21 5.325.728 5.332.265 Nov-20 749.097 748.969 Des-21 5.325.744 5.332.287 Des-20 749.828 749.084 Jan-22 5.325.764 5.332.304 Jan-21 5.318.202 749.753 Feb-22 5.326.819 5.332.323 Feb-21 5.318.688 4.867.262 Mar-22 5.327.755 5.333.275 Mar-21 5.319.033 5.279.451 Apr-22 5.327.787 5.334.212 Hasil Prakiraan Berikutnya Mei-22 5.334.358 5.334.335
Untuk  memperoleh  nilai  MAD  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  (2).  Berikut  merupakan contoh perhitungan nilai error pada Maret 2020:
𝑒 𝑡 = 𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 𝑒 1 =   𝑋 1 − 𝐹 1 𝑒 1 =  1.020 − 1.020 𝑒 1 =  0
Maka, nilai absolute error- nya adalah (| e t | = 0).
Untuk  memperoleh  nilai  MAPE  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  (3).  Hasil  perhitungan nilai MAD dan MAPE dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai MAD dan MAPE
Periode
MAD |𝒆 𝒕 | 𝐌𝐀𝐏𝐄 (|𝒆 𝒕 |/|𝑿 𝒕 |) Periode
𝐌𝐀𝐃 |𝒆 𝒕 | 𝐌𝐀𝐏𝐄 (|𝒆 𝒕 |/|𝑿 𝒕 |) Mar-20 0 0 Apr-21 4.870 0,091 Apr-20 744.983 99,863 Mei-21 599 0,011 Mei-20 74.578 9,996 Jun-21 401 0,008 Jun-20 7.613 1,02 Jul-21 2.116 0,04 Jul-20 1.528 0,205 Agu-21 3.504 0,066 Agu-20 1.178 0,157 Sep-21 873 0,016 Sep-20 830 0,111 Okt-21 179 0,003 Okt-20 347 0,046 Nov-21 25 0 Nov-20 128 0,017 Des-21 19 0 Des-20 744 0,099 Jan-21 22 0 Jan-21 4.575.011 85,92 Feb-22 1.058 0,02 Febr-21 457.988 8,6 Mar-22 1.042 0,02 Mar-21 46.144 0,866 Apr-22 137 0,003 Setelah menghitung nilai error ( e ) dan absolute error (| e t |), dilanjutkan mencari nilai rata-rata MAD dengan cara menjumlahkan keseluruhan nilai absolute error dan dibagi dengan jumlah data yang ada. Sedangkan untuk mencari  nilai  rata-rata MAPE dapat  dilakukan dengan cara membagikan nilai absolute dari  data aktual dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4408
nilai absolute  error kemudian  dikali  dengan  100%  dan  dijumlahkan  keseluruhan  dari  data  yang  ada.  total penjumlahan yang telah dilakukan dibagi dengan jumlah data. Nilai rata-rata MAD dan MAPE dapat dilihat pada Tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5. Nilai Rata-rata MAD dan MAPE MAD 𝐌𝐀𝐏𝐄 227.919 7,97%
Berdasarkan Tabel 5 di atas, dapat dilihat bahwa nilai MAPE jika dinilai tingkat akurasinya berdasarkan Tabel 1, memiliki tingkat akurasi yang tinggi karena 7,97% ≤ 10%.

## 3.3 Perencanaan
Pada tahap perencanaan, dilakukan analisis kebutuhan aplikasi prakiraan perkembangan COVID-19 di Indonesia. Tujuan dari tahap ini adalah untuk memudahkan proses desain atau rancangan antarmuka aplikasi serta kemudahan dalam penggambaran alur aplikasi yang diinginkan.
a. Aplikasi  ini  menggunakan  data  COVID-19  yang  terkonfirmasi  dengan  tanggal  agar  dapat  dilakukan perhitungan baik secara ( monthly ) maupun tahunan ( yearly ).
b. Aplikasi ini nantinya hanya terdapat 1 use case yaitu user . Dimana user ini nantinya tidak perlu melakukan proses login .
c. Aplikasi ini nantinya akan menyediakan informasi COVID-19 di Indonesia secara nasional maupun per provinsi, perbandingan data aktual dengan data prakiraan secara keseluruhan dalam bentuk grafik yang dapat  dilihat  berdasarkan  kategori monthly dan yearly ,  melihat  tingkat  kasus  COVID-19  di  seluruh provinsi  di  Indonesia  berdasarkan  3  kategori  dan ditampilkan  dalam  bentuk vector  map .   Informasi  ini direncakanan akan ditampilkan pada menu utama ( dashboard ) dan merupakan halaman yang pertama kali tampil saat mengakses aplikasi ini.
d. Aplikasi  ini  juga  direncanakan  dapat  mengetahui  detail  data  COVID-19  sesuai  dengan  provinsi  yang dipilih oleh user . Data yang akan ditampilkan berupa data prakiraan pada provinsi yang terkait, total kasus, kasus terbaru, persentase kematian, kematian baru serta persentase kesembuhan.
e. Aplikasi  ini  direncanakan  dapat  menampilkan  detail  hasil  perhitungan  prakiraan  dengan  menggunakan metode SES yang dapat dilihat secara nasional maupun per provinsi serta memiliki fitur prakiraan secara bulanan ( monthly ) maupun tahunan ( yearly ).
f. Sehingga total menu yang terdapat pada aplikasi ini adalah 3 menu dengan rincian perencanaan pada setiap menu secara berurutan terdapat pada poin c,d dan e.
g. Pengambilan  data  pada  aplikasi  ini  menggunakan web  service REST  API  agar  data  COVID-19  yang digunakan selalu up-to-date .

## 3.4 Perancangan
Tahap  selanjutnya  adalah  tahap  perancangan.  Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  aplikasi  berupa  desain antarmuka. Perancangan aplikasi ini dilakukan dengan menggunakan design tool Figma. Berikut merupakan salah satu dari perancangan yang telah dilakukan secara keseluruhan.
Gambar 2. Perancangan Halaman SES
Gambar  2  merupakan  hasil  perancangan  untuk  halaman  SES dimana  pada  halaman  ini  nantinya  akan  ada  fitur untuk melihat detail hasil perhitungan prakiraan dengan menggunakan metode SES. Pada halaman ini juga dapat menghitung hasil prakiraan dengan menggunakan metode SES secara nasional dan provinsi serta secara bulanan ( monthly ) maupun tahunan ( yearly ).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4408

## 3.5 Implementasi
Setelah  dilakukan  perancangan,  implementasi  dilakukan  dengan  menggunakan  HTML,  CSS  dan  bahasa pemrograman JavaScript serta JavaScript Fetch untuk  implementasi  REST API. Berikut merupakan salah satu dari implementasi yang telah dilakukan secara keseluruhan.
Gambar 3. Tampilan Halaman SES Prakiraan COVID-19 di Indonesia
Gambar 3 merupakan detail perhitungan prakiraan perkembangan COVID-19 di Indonesia secara nasional dan per provinsi dan secara bulanan ( monthly ) maupun tahunan ( yearly ).

## 3.6 Pengujian
Pengujian dilakukan dengan menggunakan black box testing terhadap aplikasi. Hasil dari beberapa pengujian yang telah dilakukan dengan metode black box dapat dilihat pada Tabel 6 di bawah ini.
Tabel 6. Hasil Pengujian
No . Skenario Hasil yang Diharapkan Kesimpulan 1. Akses aplikasi Aplikasi dapat diakses dengan cepat serta berhasil menampilkan data API. Sesuai 2. Klik tombol “yearly” dan“monthly” pada grafik di menu dashboard Data grafik menyesuaikan data yearly dan monthly dengan baik. Sesuai 3. Pemilihan provinsi di menu map Data prakiraan pada provinsi yang terkait berhasil ditampilkan serta total kasus, kasus terbaru, persentase kematian, kematian baru serta persentase kesembuhan pada provinsi yang dipilih sesuai dengan data API. Sesuai 4. Pemilihan tahun pada perhitungan prakiraan bulanan dan tahunan secara nasional dan per provinsi di menu SES Hasil perhitungan sesuai dengan perhitungan manual dan dapat menampilkan detail perhitungan bulanan dan tahunan pada tahun dan provinsi yang dipilih Sesuai

## 4. KESIMPULAN
Aplikasi  ini  memberikan  informasi  perkembangan  kasus  COVID-19  di  Indonesia  dan  prakiraannya.  Prakiraan perkembangan  kasus  COVID-19  di  Indonesia  dilakukan  dengan  menggunakan  data  kasus  COVID-19  yang terkonfirmasi  dengan  tanggal  dan  merupakan  sumber  asli  dari  https://covid19.go.id/  sejak  Maret  2020  sampai dengan  April  2022  yang  diimplementasikan  dengan  menggunakan  REST  API  serta  mampu  membantu memprakirakan  perkembangan  kasus  COVID-19  yang  terkonfirmasi  untuk  satu  bulan  kedepan  dan  satu  tahun kedepan. Aplikasi ini sudah menerapkan metode single exponential smoothing dengan baik, menampilkan grafik perbandingan data prakiraan dengan data aktual secara grafik dengan baik, serta implementasi REST API sebagai media untuk layanan data COVID-19 di Indonesia dan prakiraan perkembangannya secara up-to-date .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4408

## REFERENCES
[1] F. Wu et al. , “A New Coronavirus Associated With Human Respiratory Disease in China,” Nature , vol. 579, no. 7798, pp. 265–269, 2020, doi: 10.1038/s41586-020-2008-3.
[2] P. Yang and X. Wang, “COVID-19: A New Challenge For Human Beings,” Cellular and Molecular Immunology , vol. 17, no. 5, pp. 555–557, 2020, doi: 10.1038/s41423-020-0407-x.
[3] T. P. Velavan and M. Christian G., “The COVID-19 Epidemic,” Tropical Medicine and International Health , vol. 25, no. 3, pp. 278–280, Mar. 2020, doi: 10.1111/tmi.13383.
[4] M. kirose Berihe, G. F. Feyissa, and M. C. Tadesse, “Impact of COVID19 on Tourism and Hotels of Ethiopia,” Journal of Tourism, Hospitality and Sports , vol. 49, pp. 8–13, May 2020, doi: 10.7176/jths/49-02.
[5] S. N. L. Nalini, “Dampak Dampak covid-19 terhadap Usaha MIkro, Kecil dan Menengah,” Jesya (Jurnal Ekonomi & Ekonomi Syariah) , vol. 4, no. 1, pp. 662–669, 2021, doi: 10.36778/jesya.v4i1.278.
[6] Kementerian Keuangan RI, “Siaran Pers Menjaga Ekonomi Indonesia Terhadap Dampak Negatif Pandemik COVID- 19,”  Mar.  18,  2020.  https://www.kemenkeu.go.id/publikasi/siaran-pers/siaran-pers-menjaga-ekonomi-indonesia- terhadap-dampak-negatif-pandemik-covid-19/ (accessed Feb. 24, 2022).
[7] S. Shahid and SK. A. Rahaman, “Exponential Smoothing Methods for Detection of the Movement of Stock Prices,” International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE) , vol. 8, no. 5, pp. 1420–1422, Jan. 2020, doi: 10.35940/ijrte.e6409.018520.
[8] R. Gustriansyah, “Analisis Metode Single Exponential Smoothing dengan Brown Exponential Smoothing Pada Studi Kasus Memprediksi Kuantiti Penjualan Produk Farmasi Di Apotek,” Feb. 2017.
[9] D. M. Khairina, A. Muaddam, S. Maharani, and H. R. Hatta, “Forecasting of Groundwater Tax Revenue Using Single Exponential Smoothing Method,” in Strengthening Planning & Implementation of Energy, Environment, Epidemiology And Information System as A Respond To Industrial Revolution 4.0 , 2019. doi: 10.1051/e3sconf/201.
[10] W.  Handoko,  “Prediksi  Jumlah  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  dengan  Metode  Single  Exponential  Smoothing,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  125–132,  Jun.  2019,  doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.356.
[11] J. S. Widjaya, D. A. R., and S. R. P. Sari, “Sistem Prediksi Jumlah Pasien Covid-19 Menggunakan Metode Trend Least Square Berbasis Web,” SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi , vol. 10, no. 1, pp. 39–51, Jan. 2021, [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[12] A.  Lawi,  B.  L.  E.  Panggabean,  and T.  Yoshida,  “Evaluating  GraphQL  and  REST  API  Services  Performance  in  a Massive  and  Intensive  Accessible  Information  System,” MDPI ,  vol.  10,  no.  11,  Nov.  2021,  doi: 10.3390/computers10110138.
[13] G.  L.  W.  S.  Rahayu  and  I.  B.  G.  Anandita,  “Penerapan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  Dalam  Peramalan Penjualan Barang,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI , vol. 3, no. 2, pp. 433–441, Sep. 2019, [Online]. Available: http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[14] C. M. Gibran, S. Setiyawati, and F. Liantoni, “Prediksi Penambahan Kasus Covid-19 di Indonesia Melalui Pendekatan Time Series Menggunakan Metode Exponential Smoothing,” Jurnal Informatika Universitas Pamulang , vol. 6, no. 1, p. 112, Mar. 2021, doi: 10.32493/informatika.v6i1.9442.
[15] N. Hudaningsih, S. F. Utami, and W. A. A. Jabbar, “Perbandingan Peramalan Penjualan Produk Aknil PT.Sunthi Sepuri Menggunakan Metode Single Moving Average dan Single Exponential Smooting,” Jurnal JINTEKS , vol. 2, no. 1, pp. 15–22, Feb. 2020.
[16] R. Ramadania, “Peramalan Harga Beras Bulanan di Tingkat Penggilingan dengan Metode Weighted Moving Average,” Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) , vol. 07, no. 4, pp. 329–334, 2018.
[17] M. A. Muzani, M. I. A. Sukri, S. N. Fauziah, W. M. Pradnya, and A. Suyonto, “Algoritma Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Untuk Perkiraan Intensitas Curah Hujan,” SISFOTEK , vol. 5, no. 1, pp. 102–106, Sep. 2021.