p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Prediksi Jumlah Penumpang Bus Trans Metro Dewata di PT. Satria Trans Jaya Menggunakan Double Exponential Smoothing dan Weighted Moving Average
N Dinda Maharani 1* , I Gede Aris Gunadi 2* , Komang Setemen 3
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Pendidikan Ganesha, Singaraja Bali Indonesia * Koresponden email : dinda.maharani@undiksha.ac.id 1 , igedearisgunadi@undiksha.ac.id 2 Diterima: 27 Januari 2023 Disetujui: 10 Februari 2023

## Abstract
Forecasting is a technique or process for predicting an event in the future using previous historical data. Public transportation is a service to transport people or goods from one place to another. The purpose of this study is to predict the number of public transportation passengers, namely the Trans Metro Dewata bus on each corridor in the future with the right forecasting method. The forecasting method used is Double Exponential Smoothing and Weighted Moving Average.  This study using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) as the  error  accuracy test value. Forecasting results based on the MAPE value show that Double  Exponential  Smoothing  is  more  appropriate  than  the  Weighted  Moving  Average  because  the resulting error value is smaller, namely, corridor I of 7.41%, corridor II of 7.05%, corridor III of 9.83%, corridor IV of 6.37% and forecasting results for the next 48 periods produce a straight increasing trend. Keywords: forecasting, mape, double exponential smoothing, weighted moving average, time series

## Abstrak
Peramalan merupakan teknik atau proses untuk melakukan prediksi suatu kejadian di masa depan dengan menggunakan  data  histori  sebelumnya.  Transportasi  umum  merupakan  layanan  jasa  untuk  mengangkut orang  atau  barang  dari  satu  tempat  ke  tujuan  tempat  lainnya.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  memprediksi jumlah  penumpang  transportasi  umum  yaitu  bus  Trans  Metro  Dewata  pada  setiap  koridor  di  masa mendatang  dengan  metode  peramalan  yang  tepat.  Metode  peramalan  yang  di  gunakan  adalah Double Exponential  Smoothing dan Weighted Moving Average. Pada  penelitian  ini  menggunakan Mean  Absolut Precentage Error (MAPE) sebagai nilai uji akurasi error . Hasil peramalan berdasarkan nilai MAPE bahwa Double Exponential Smoothing lebih tepat digunakan dibandingkan Weighted Moving Average karena nilai error yang  di  hasilkan  lebih  kecil,  yaitu  koridor  I  sebesar  7,41%,  koridor  II  sebesar  7,05%,  koridor  III sebesar 9,83%, koridor IV sebesar 6,37% dan hasil peramalan 48 periode mendatang menghasilkan tren meningkat lurus.
Kata Kunci: peramalan, mape, double exponential smoothing, weighted moving average, deret waktu

## 1. Pendahuluan
Permasalahan  yang  sering  terjadi  pada  setiap  daerah,  termasuk  di  Provinsi  Bali  adalah  masalah transportasi.  Hal  ini  disebabkan  oleh  perkembangan  jumlah  kendaraan  bermotor  yang  terus  meningkat. Pada tahun 2019 sekitar  3.718.636 unit dan Tahun 2020 meningkat menjadi 3.811.957 unit [1]. Kondisi inilah yang kerap  menimbulkan kemacetan pada lalu lintas jalan di Provinsi Bali. Pemerintah Provinsi Bali mengatasi  permasalahan  tersebut  dengan  berbagai  program,  salah  satunya  dengan  mengoperasikan  bus Trans  Metro  Dewata.  Bus  Trans  Metro  Dewata  merupakan  transportasi  umum  berupa  bus  pertama  di Provinsi  Bali  berbasis Bus  Rapid  Transit yaitu  bus  dengan  pelayanan  transit  cepat,  nyaman  dan  biaya murah. Transportasi  merupakan bagian penting  bagi masyarakat  dalam  melakukan  aktifitas  perpindahan tempat.
Kata transportasi berasal dari bahasa latin trans berarti seberang atau sebelah lain dan portare berarti mengangkut,  sehingga  definisi  transportasi  ialah  usaha  dan  kegiatan  mengangkut  barang  dan/atau penumpang dari suatu tempat ke tempat lainnya. Transportasi umum yang biasa di jumpai adalah bus dan kereta  api  [2][3].  Bus  Trans  Metro  Dewata  baru  beroperasi  pada  bulan  September  Tahun  2020.  Bus  ini melayani wilayah kota Denpasar, Tabanan, Ubud, Gianyar, Sukawati dan Sanur dengan empat (4) koridor yang dimiliki  yaitu  koridor  I  Central  Parkir  Kuta  menuju  Terminal  Persiapan  Tabanan,  koridor  II  GOR Ngurah Rai menuju Bandara Ngurah Rai, koridor III Terminal Ubung menuju Pantai Matahari Terbit Sanur dan koridor IV Terminal Ubung menuju Central Parkir Monkey Forest. Berdasarkan data yang dimiliki,
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
pertumbuhan penumpang bus cenderung mengalami tren meningkat namun bersifat fluktuatif yaitu adanya kenaikan  dan  penurunan  penumpang  tidak  menentu  setiap  hari.  Hal  ini  yang  membuat  pihak  PT.  Satria Trans  Jaya  selaku  perusahaan  operator  belum  dapat  mengetahui  prediksi  jumlah  penumpang  di  masa mendatang  dan  sulit  melakukan  strategi  perencanaan  operasional  layanan  bus.  Peramalan  adalah  proses untuk  memperkirakan  berapa  kebutuhan dalam  rangka  memenuhi  permintaan  barang,  jasa  dan  produksi [4]. Peramalan di klasifikasikan berdasarkan horizon waktu masa depan dengan beberapa kategori antara lain  peramalan  jangka  pendek,  jangka  menengah  dan  jangka  panjang.  Peramalan  juga  dibedakan berdasarkan peramalan kualitatif yaitu menggunakan intuisi dalam pengambilan keputusan dan peramalan kuantitatif  yaitu  peramalan  menggunakan  metode  pendekatan  naif,  metode  rata-rata  bergerak (moving average), metode exponential smoothing , metode pengalusan tren dan regresi linear [5]. Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Double  Exponential  Smoothing dan Weighted  Moving Average karena  berdasarkan  dari  beberapa  penelitian  revelan  sebelumnya  metode Double  Exponential Smoothing dapat melakukan peramalan dengan pola data berunsur tren [6][7]. Metode Weighted Moving Average dapat  melakukan  peramalan  apabila  terdapat  tren  pada  deret  waktu  dan  data  bersifat  fluktuatif karena metode ini lebih responsif terhadap perubahan [8][9]. Time Series atau deret waktu merupakan data yang  dibuat  secara  berurut  atau  beruntun  dalam  bentuk  harian,  mingguan,  bulanan,  dan  tahunan.  Ada beberapa variasi atau gerakan dari data rangkaian waktu pada pola data antara lain pola data trend , pola data musiman, pola data horizontal dan pola data siklis [10].
Peramalan  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  jumlah  penumpang  bus  Trans  Metro Dewata pada periode mendatang serta membandingkan kedua(2) metode tersebut guna mengetahui metode yang  tepat  digunakan  dalam  penelitian.  Dalam  melakukan  peramalan  pengukuran  tingkat  kesalahan peramalan  pada  penelitian  ini  menggunakan Mean  Absolute  Precentage  Error  (MAPE )  [11].  Proses implementasi penelitian ini menggunakan tools Anaconda dengan bahasa pemprograman Python. Python merupakan  salah  satu  bahasa  pemrograman  berbasis desktop,  web,  mobile yang  dapat di  gunakan untuk menganalisa data dengan perpustakan yang dimiliki seperti library pandas [12], menulis code, equations, visualisasi dan markdown editor [13].

## 2. Metode Penelitian
Berikut ini merupakan rancangan penelitian seperti disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Rancangan penelitian Sumber : Data Penelitian (2023)
1. Studi Literatur
Tahap  ini  melakukan  pencarian  dan  pengumpulan  berbagai  referensi  pustaka  dan  literatur  pada penelitian  sebelumnya  terkait  penelitian  ini  sehingga  memiliki  dasar  teori  mengenai  peramalan, dan metode-metode yang digunakan. Sumber referensi berupa buku, artikel dan jurnal.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
2. Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  ini  dilakukan  dengan  pemilihan  data,  cleaning  (penghapusan)  data, transformasi  data,  evaluasi  pola,  penambangan  data  dan  presentasi  pengetahuan.  Proses pengumpulan peneliti memakai microsoft excel.
3. Implementasi Peramalan Time Series Tahap  ini  peneliti  melakukan  implementasi  peramalan  time  series  dengan  metode Double Exponential  Smoothing dan Weighted  Moving  Average .  Alat  bantu  yang  di  gunakan  adalah Anaconda dengan  bahasa  pemrograman Python .  Proses  implementasi  menggunakan  data penumpang mingguan bus Trans Metro Dewata pada periode bulan Januari 2021 s/d April 2022 yang dikumpulkan pada ms.excel yang telah di transformasi ke dalam bentuk .csv
4. Pengujian
Pada  tahap  ini  melakukan  pengujian  akurasi error hasil  peramalan  metode Double  Exponential Smoothing dan Weighted Moving Average dengan menggunakan Mean Absolute Precentage Error (MAPE).
5. Hasil Analisis
Pada  tahap  terakhir  ini  mendapatkan  hasil  peramalan  jumlah  penumpang  48  periode  di  masa mendatang  dengan  metode  peramalan  yang  tepat  digunakan  berdasarkan  nilai Mean  Absolute Precentage Error (MAPE)

## Double Exponential Smoothing
Metode Double Exponential Smoothing dari Holt adalah metode pemulusan kedua yang digunakan untuk data yang mempunyai unsur tren, peramalan ini menggunakan pemulusan exponential linear dengan konstanta 𝛼 dan 𝛽 yang bernilai 0 sampai 1. Penentuan konstanta terbaik dengan menggunakan tools solver parameter . Adapun rumus yang digunakan sebagai berikut[14] :
𝑆 𝑡 = 𝛼𝑋 𝑡 + ( 1 – 𝛼 )( 𝑆 𝑡−1 + 𝑇 𝑡−1 ) (1) 𝑇 𝑡 = 𝛽 ( 𝑆 𝑡 – 𝑆 𝑡−1 ) + ( 1 – 𝛽 ) 𝑇 𝑡−1 (2) 𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑆 𝑡 + 𝑇 𝑡 . m (3)
Keterangan : 𝑆 𝑡 = pemulusan standar period ke t 𝑇 𝑡 = pemulusan tren period ke t 𝐹 𝑡+𝑚 = Peramalan untuk period ke t+m 𝑋 𝑡 = data actual period ke t 𝛼 = konstanta pemulusan standar
𝛽 = konstanta pemulusan trend linier m = periode yang akan diramal kedepan

## Weighted Moving Average
Metode Weighted  Moving  Average merupakan  metode  rata-rata  bergerak  menggunakan  sejumlah data histori yang dimana data diberikan bobot yang berbeda dengan asumsi bahwa data histori yang terbaru memiliki bobot lebih besar dibandingkan dengan data histori yang lama. Karena data histori paling terbaru merupakan data yang paling relevan. Adapun rumus sebagai berikut [15] :
𝑊𝑀𝐴 = ∑(data x bobot)
∑ bobot (1)
Keterangan : Data = Data aktual pada periode t Bobot = Penilaian sesuai panjang periode

## Mean Absolute Precentage Error (MAPE)
Pada penelitian ini untuk mengevaluasi nilai ketepatan hasil peramalan dengan melihat hasil evaluasi akurasi dengan menggunakan MAPE , yang dimana menghitung semua error absolut pada setiap posisi point
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
(selisih nilai aktual dengan nilai prediksi), dibagi dengan nilai aktual selanjutnya hasilnya dikonversikan ke dalam persen (dengan pengalian 100%).  Berikut perhitungan dari rumus MAPE [11] :
𝑀𝐴 PE = ( 1 𝑁 ∑ |𝛾 𝑡− 𝛾 ̂𝑡| 𝛾 𝑡 𝑛 𝑡−1 ) X 100% (1)
Keterangan : 𝛾 𝑇 = nilai aktual pada periode t 𝛾̂ 𝑡 = nilai peramalan periode t n = jumlah periode peramalan yang terlibat.
Adapun  nilai  akurasi  yang  digunakan  berdasarkan  kategori  nilai  interpretasi MAPE untuk mengetahui tingkat akurasi hasil peramalan seperti kategori sangat bagus dengan nilai <10%, bagus dengan nilai 10%-20%, cukup dengan nilai 20-50% dan tidak bagus dengan nilai >50% [16].

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Data Histori Penumpang
Berikut adalah data histori yang digunakan pada penelitian ini, data histori dalam bentuk time series mingguan pada bulan Januari 2021 s/d April 2022 pada koridor I (K I), koridor II (K II), koridor III (K III) dan koridor IV (K IV) dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Data penumpang koridor I s/d IV Minggu Bulan K I K II K III K IV Tahun 2021 I Januari 5982 5606 4272 6623 II Januari 5177 6362 3083 5983 III Januari 5672 5823 3772 5156 IV Januari 6722 6044 4676 6165 I Februari 9373 7724 5732 8958 II Februari 9329 8325 5980 8905 III Februari 10090 8762 6809 10092 IV Februari 9895 8393 6953 10624 I Maret 12586 11157 9009 11545 II Maret 10454 8998 7400 8735 III Maret 11486 9835 8779 10906 IV Maret 10908 9354 6768 9912 I April 11859 9825 8513 9986 II April 11472 9350 9284 10643 III April 12645 9569 9951 10528 IV April 11374 9204 9952 10469 I Mei 11833 9498 8680 11227 II Mei 12701 9140 8570 12221 III Mei 13461 9865 8232 11419 IV Mei 14373 10151 8813 11091 I Juni 15787 11761 10517 11176 II Juni 14944 10620 10187 11089 III Juni 14527 10840 9937 10894 IV Juni 13560 9777 9566 10649 I Juli 11495 7421 7017 9132 II Juli 9525 6206 5548 7714 III Juli 8268 5510 4817 6945 IV Juli 8054 5562 5093 6738 I Agustus 8288 6053 5302 7571 II Agustus 8882 5979 5302 7300 III Agustus 8464 6280 5603 7475 IV Agustus 9177 6480 5424 7393 I September 10338 6964 5894 7744 II September 10285 7465 6221 7720 III September 10467 7463 6414 7796 IV September 10742 7941 6531 8241
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 Minggu Bulan K I K II K III K IV I Oktober 11484 8301 6737 8882 II Oktober 11224 8729 6924 8616 III Oktober 11348 9178 6886 8726 IV Oktober 11216 9616 6506 9057 I Nopember 11512 9367 6201 9108 II Nopember 0 9458 7669 9722 III Nopember 0 9729 7583 9695 IV Nopember 0 9973 7446 10108 I Desember 11587 10103 7546 9947 II Desember 12132 10949 8078 10271 III Desember 12881 11209 7972 10005 IV Desember 13590 11488 8456 10436 Tahun 2022 I Januari 12827 9984 7155 10137 II Januari 13047 10363 7757 10904 III Januari 12786 9935 7625 10801 IV Januari 12951 10441 8003 11133 I Februari 12394 9793 7839 10662 II Februari 12543 9890 7533 10090 III Februari 11378 8890 7180 8249 IV Februari 11191 8843 7144 8532 I Maret 9718 8905 6906 7765 II Maret 11630 10012 7603 9234 III Maret 11865 10581 7857 9278 IV Maret 12400 10795 8704 9427 I April 12248 9884 8023 9433 II April 12312 9947 8071 9388 III April 12682 10118 7970 9419 IV April 13250 10752 8895 9562 Sumber: PT. Satria Trans Jaya (2023)

## 3.2. Metode Weighted Moving Average
Berdasarkan Tabel  2 bahwa  hasil  peramalan  menggunakan  metode Weighted  Moving  Average ( WMA 3)  dengan  pemberian  bobot  0,2;0,3;0,5  menghasilkan    nilai MAPE 8,03%  untuk  koridor  I,  nilai MAPE 8,02% untuk koridor II, nilai MAPE 9,86% untuk koridor III dan nilai MAPE 7,08% untuk koridor IV. Metode ini mem- forecasting jumlah penumpang pada 48 periode berikutnya (bulan Mei 2022 s/d April 2023) relatif stabil atau sama yaitu pada koridor I sebesar 12.972 orang, koridor II sebesar 10.471 orang, koridor III sebesar 8.526 orang dan koridor IV sebesar 9.499 orang. Berikut dapat di lihat pada Gambar 2, Gambar 3 , Gambar 4 , Gambar 5 plot data penumpang dan hasil peramalan.
Gambar 2 .Hasil peramalan koridor I WMA dengan python Sumber : Hasil pengolahan data (2023)
Gambar 3 . Hasil peramalan koridor II WMA dengan python
Sumber : Hasil pengolahan data (2023)
Gambar 4 . Hasil peramalan koridor III WMA dengan python
Sumber : Hasil pengolahan data (2023)
Gambar 5 . Hasil peramalan koridor IV WMA dengan python Sumber : Hasil pengolahan data (2023)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## 3.3. Metode Double Exponential Smoothing (DES)
Berdasarkan Tabel 2 bahwa hasil peramalan Double Exponential Smoothing pada koridor I dengan 𝛼 =  0,96 dan 𝛽 = 0,14 dengan hasil nilai MAPE 7,41%, koridor II dengan 𝛼 =  0,83 dan 𝛽 = 0,59 dengan hasil nilai MAPE 7,05%, koridor III dengan 𝛼 =  0,96 dan 𝛽 = 0,33 dengan hasil nilai MAPE 9,83%, koridor IV  dengan 𝛼 =  0,77  dan 𝛽 =  0,43  dan  hasil  nilai MAPE 6,37%.  Metode  ini  mem- forecasting jumlah penumpang  pada  48  periode  berikutnya  (bulan  Mei  2022  s/d  April  2023)  relatif  meningkat/naik  lurus. Berikut dapat dilihat pada Gambar 6 , Gambar 7 , Gambar 8 , Gambar 9 plot data penumpang dan hasil peramalan. Tabel 3 adalah hasil peramalan 48 periode berikutnya.
Gambar 6 . Hasil peramalan koridor I DES dengan python Sumber : Hasil pengolahan data (2023)
Gambar 7 . Hasil peramalan koridor II DES dengan python Sumber : Hasil pengolahan data (2023)
Gambar 8 . Hasil peramalan koridor III DES dengan python Sumber : Hasil pengolahan data (2023)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Gambar 9 . Hasil peramalan koridor IV DES dengan python Sumber : Hasil pengolahan data (2023)

## 3.4. Hasil Perbandingan Nilai Akurasi
Perbandingan  hasil  nilai  akurasi  antara  metode Double  Exponential  Smoothing dan Weighted Moving Average untuk  mengetahui  metode yang  tepat  digunakan dalam  penelitian  peramalan  ini  dilihat dari  hasil  nilai MAPE yang  paling  terkecil.  Pada  Penelitian  ini  metode  yang  tepat  adalah Double Exponential Smoothing . Berikut dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2 . Perbandingan nilai akurasi MAPE Metode Koridor I Koridor II Koridor III Koridor IV WMA 8,03% 8,02% 9,86% 7,08% DES 7,41% 7,05% 9,83% 6,37% Sumber : Data diolah (2023)

## 3.5. Hasil Peramalan Periode Mendatang dengan Metode Peramalan yang Tepat
Berdasarkan hasil akurasi MAPE bahwa Double Exponential Smoothing adalah metode yang tepat digunakan  pada  penelitian  ini  dibandingkan Weighted  Moving  Average .  Berikut  adalah  hasil  peramalan penumpang 48 periode mendatang pada minggu pertama bulan Mei 2022 hingga minggu keempat di bulan April 2023 dengan Double Exponential Smoothing . Berikut dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil peramalan penumpang 48 periode mendatang menggunakan python No. Koridor I Koridor II Koridor III Koridor IV 1. 13.408 10977 9149 9611 2. 13.582 11316 9438 9677 3. 13.756 11655 9727 9744 4. 13.930 11994 10016 9811 5. 14.103 12333 10305 9878 6. 14.277 12672 10594 9945 7. 14.451 13012 10883 10012 8. 14.625 13351 11172 10078 9. 14799 13690 11461 10145 10. 14973 14029 11750 10212 11. 15147 14368 12039 10279 12. 15320 14707 12328 10346 13. 15494 15046 12617 10413 14. 15668 15385 12906 10479 15. 15842 15725 13195 10546 16 16016 16064 13484 10613 17. 16190 16403 13773 10680 18. 16364 16742 14062 10747 19. 16538 17081 14351 10814 20. 16711 17420 14640 10880 21. 16885 17759 14929 10947 22. 17059 18098 15218 11014 23. 17233 18438 15507 11081
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
No. Koridor I Koridor II Koridor III Koridor IV 24. 17407 18777 15796 11148 25. 17581 19116 16085 11215 26. 17755 19455 16374 11281 27. 17929 19794 16663 11348 28. 18102 20133 16952 11415 29. 18276 20472 17241 11482 30. 18450 20811 17531 11549 31. 18624 21151 17820 11615 32. 18798 21490 18109 11682 33. 18972 21829 18398 11749 34. 19146 22168 18687 11816 35. 19319 22507 18976 11883 36. 19493 22846 19265 11950 37. 19667 23185 19554 12016 38. 19841 23525 19843 12083 39. 20015 23864 20132 12150 40. 20189 24203 20421 12217 41. 20363 24542 20710 12284 42. 20537 24881 20999 12351 43. 20710 25220 21288 12417 44. 20884 25559 21577 12484 45. 21058 25898 21866 12551 46. 21232 26238 22155 12618 47. 21406 26577 22444 12685 48. 21580 26916 22733 12752 Sumber : Hasil pengolahan data (2023)

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini tentang prediksi jumlah penumpang  bus Trans Metro Dewata pada PT. Satria Trans Jaya  menggunakan  metode Weighted  Moving  Average dan Double  Exponential Smoothing dengan  pola data  fluktuaktif  namun  kecenderungan  tren  meningkat.  Hasil  nilai  akurasi MAPE menunjukkan  metode Double  Exponential  Smoothing merupakan  metode  paling  tepat  digunakan  pada  setiap  koridor  karena menghasilkan nilai MAPE terkecil, yaitu koridor I 7,41%, koridor II 7,05%, koridor III 9,83% dan koridor IV 6,37% dengan jumlah penumpang yang meningkat lurus pada 48 periode mendatang.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Puji  Syukur  penulis  panjatkan  kepada  Tuhan  Yang  Maha  Esa  atas  karunia-Nya  penyusunan penelitian  ini  dapat  berjalan  dengan  lancar  serta  dapat  diselesaikan  dan  peneliti  juga  mengucapkan terimakasih kepada semua pihak yang sudah mendukung pelaksanaan penelitian ini.

## 6. Daftar Pustaka
[1] R. N. T. Amboro, N. P. S. H. Saptari and N. P. P. Syanthi, Provinsi Bali Dalam Angka 2022 . 2022.
[2] Mustakim and C. Seftarita, “Willingnes To Accept Masyarakat Menggunakan Transportasi Online,” Jurnal Ilmiah Mahasiswa Ekonomi Pembangunan, vol. 3, no. 2, pp. 177–184, 2018.
[3] S.  Sugianto  and  M.  A.  Kurniawan,  “Tingkat  Ketertarikan  Masyarakat  Terhadap  Transportasi Online,  Angkutan  Pribadi  dan  Angkutan  Umum  Berdasarkan  Persepsi,” J.  Teknol.  Transp.  dan Logistik , vol. 1, no. 2, pp. 51–58, 2020.
[4] A. Lusiana and P. Yuliarty, “Penerapan Metode Peramalan (Forecasting) Pada Permintaan Atap di PT X,” Tek. Ind. ITM Malang , p. 20, 2020.
[5] R.  Rachman,  “Penerapan  Metode  Moving  Average  and  Exponential  Smoothing Pada  Peramalan Produksi Industri Garment,” J. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2018.
[6] V.  Simanjuntak  and  E.  Susanti,  “Analisis  Peramalan  Permintaan  Produk  Palet  Kayu  Pada  CV Barokah Utama,” J. Comasie , vol. 06, no. 02, pp. 107–119, 2022.
[7] M. Ridwan, H. Purnomo and N. Oktyajati, “Peramalan Produksi Beras di Provinsi Jawa Tengah,” Tekinfo J. Ilm. Tek. Ind. dan Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 114–126, 2021.
[8] R.  Awanda  and  K.  Oktafianto,  “Peramalan  Permintaan  Paving  Menggunakan  Metode  Weighted Moving Average dan Exponential Smoothing,” MathVision: Jurnal Matematika , vol. 03, no. 01, pp. 14–18, 2021.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[9] H. Syafwan, F. Siagian, P. Putri, M. Handayani, S. H. Tinggi Manajemen Informatika and Komputer Royal Jln M Yamin No, and S. Utara, “Forecasting Jumlah Pengangguran di Kabupaten Asahan Menggunakan Metode Weighted Moving Average,” J.  Tek.  Inform.  Kaputama , vol. 5,  no.  2,  pp. 224–229, 2021.
[10] Wati,  D.  F.  K. Peramalan  jumlah  penumpang  keberangkatan  bus  di  Terminal  Purabaya menggunakan  Metode  SARIMA  (Seasonal  Autoregressive  Integrated  Moving  Average) (Doctoral dissertation, UIN Sunan Ampel Surabaya). 2020.
[11] S.  Agustian  and  H.  Wibowo,  “Perbandingan  Metode  Moving  Average  Untuk  Prediksi  Hasil Produksi Kelapa Sawit,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. , no. November 2019, pp. 156–162, 2019.
[12] M.  R.  Qisthiano,  T.  B.  Kurniawan,  E.  S.  Negara  and  M.  Akbar,  “Pengembangan  Model  Untuk Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu dengan Metode Naïve Bayes,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 5, no. 3, pp. 987–994, 2021.
[13] S.  R.  Pratama  and  A.  H.  Mirza,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Tingkat  Inflasi Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  Berganda  Pada  BPS  Kota  Palembang,”  In Bina  Darma Conference on Computer Science (BDCCS), pp. 245–255, 2021.
[14] E.  F.  Telaumbanua  and  Nurviana,  “Peramalan  Jumlah  Penduduk  Miskin  Di  Kabupaten  Aceh Tamiang Menggunakan Metode Exponential Smoothing,” JURNAL GAMMA-PI, vol. 4, pp. 31–35, 2022.
[15] R. Riyanto, F. R. Giarti and S. E. Permana, “Sistem Prediksi Menggunakan Metode Weight Moving Average Untuk Penentuan Jumlah Order Barang,” J. ICT  Inf. Commun. Technol. , vol. 16, no. 2, pp. 37–42, 2017.
[16] M.  T.  Siregar,  G.  Made,  A.  Sasmita,  G.  Agung  and  A.  Putri,  “Perbandingan  Analisis  Metode Peramalan Jumlah Kasus Penyakit Menular di Kota Bandung (Studi Kasus : Dinas Kesehatan Kota Bandung),” vol. 3, no. 1, 2022.