## ANALISIS KOMPARASI METODE PROPHET DAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM PERAMALAN JUMLAH PENGANGGURAN DI JAWA
BARAT: SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW
Esadhira Giovany Syuhada, M. Yusril Helmi Setyawan Program Studi Teknik Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional Jl. Sariasih No. 54 Bandung 40151 Telp. 022-2009570, fax. 022-2009568
esadhrgvny@gmail.com

## ABSTRAK
Pengangguran  yang  terus  meningkat  di  Jawa  Barat  menjadi  masalah  serius  yang  mempengaruhi perekonomian,  kemiskinan,  dan  ketimpangan  ekonomi  di  wilayah  tersebut.  Oleh  karena  itu,  prediksi  terhadap jumlah pengangguran di masa depan menjadi penting untuk mengatasi masalah ini. Literature Review ini akan memberikan sebuah tinjauan sistematis  mengenai  peramalan pengangguran  yang sudah  dilakukan sebelumnya. Pada penelitian ini digunakan artikel-artikel yang diterbitkan dari tahun 2019-2023 dalam melakukan literature review. Literature review ini  bertujuan untuk melakukan analisis komparasi antara metode Prophet dan metode Exponential  Smoothing  dalam  melakukan  peramalan  jumlah  pengangguran  di  Jawa  Barat.  Metode  Prophet merupakan metode peramalan yang relatif baru dan telah digunakan secara luas dalam beberapa tahun terakhir, sedangkan metode Exponential Smoothing merupakan metode peramalan yang telah digunakan selama beberapa dekade.  Data  akan  dianalisis  dengan  menggunakan  metode  Prophet  dan  metode  Exponential  Smoothing,  dan hasilnya  dibandingkan  untuk  menentukan  metode  mana  yang  lebih  baik  dalam  melakukan  peramalan  jumlah pengangguran di Jawa Barat. Menurut hasil studi literatur terhadap penelitian yang sudah dilakukan menunjukkan bahwa  metode  Prophet  lebih  baik  dalam  melakukan  peramalan  jumlah  pengangguran  di  Jawa  Barat  daripada metode  Exponential  Smoothing.  Metode  Prophet menghasilkan  nilai  error  yang  lebih  rendah  dan  lebih  akurat dalam  memprediksi  jumlah  pengangguran  di  masa  depan.  Oleh  karena  itu,  metode  Prophet  dapat  dijadikan alternatif metode peramalan yang lebih baik dalam memprediksi jumlah pengangguran di Jawa Barat.
Kata kunci : Prophet, Exponential Smoothing, Peramalan, Pengangguran .

## 1. PENDAHULUAN
Pengangguran di Jawa Barat merupakan masalah serius  yang  terus  meningkat  setiap  tahunnya. Berdasarkan  data  BPS  Provinsi  Jawa  Barat  pada Februari 2021, tingkat pengangguran terbuka mencapai  9,28  persen  atau  setara  dengan  1,48  juta orang.  Jawa  Barat  merupakan  salah  satu  provinsi  di Indonesia  yang  memiliki  tingkat  pengangguran  yang cukup tinggi, Hal ini menjadi perhatian serius karena dapat  berdampak  pada  kemiskinan  dan  ketimpangan ekonomi  di  daerah  tersebut.  Oleh  karena  itu,  perlu adanya upaya untuk mengatasi masalah pengangguran di  Jawa  Barat  dengan  berbagai  cara,  salah  satunya adalah  dengan  memanfaatkan  teknologi  dalam meramalkan  pertumbuhan  pengangguran  di  masa depan.
Menurut  International  Labour  Organization (2013),  Pengangguran  didefinisikan  sebagai  "orang yang tidak memiliki pekerjaan, tersedia untuk bekerja, dan  sedang  mencari  pekerjaan".  Pengangguran merupakan  masalah  serius  yang  mempengaruhi perekonomian  suatu  negara.  Tingkat  pengangguran yang  tinggi  dapat  menyebabkan  ketidakstabilan ekonomi,  ketidakadilan  sosial,  dan  bahkan  konflik politik  [2].  Pengangguran  dapat  berdampak  tidak hanya  bagi  dirinyanya  sendiri,  keluarga  dan masyarakat. Namun, dapat berdampak kepada Negara, seperti turunnya tingkat pendapatan Negara dari sektor
pajak,  tingginya  tingkat  kriminalitas  dan  turunnya daya beli masyarakat [3].
Salah  satu  cara  untuk  mengatasi  masalah pengangguran  adalah  dengan  melakukan  prediksi terhadap jumlah pengangguran di masa depan. Dalam hal  ini,  metode  exponential  smoothing  sering digunakan  untuk  meramalkan  jumlah  pengangguran. Metode  Exponential  Smoothing  adalah  metode peramalan  yang  berfokus  pada  peningkatan  atau penurunan  secara  eksponensial  pada  data  historis untuk meramalkan nilai  masa depan [4]. Exponential Smoothing  merupakan  metode  peramalan  yang banyak  digunakan  dalam  berbagai  bidang  seperti ekonomi,  keuangan,  dan  bisnis.  Kelebihan  dari Exponential Smoothing adalah kemampuannya dalam menangani data dengan pola tren (trend) dan musiman (seasonal)  yang  dapat  berubah-ubah  dari  waktu  ke waktu.  Selain  itu,  Exponential  Smoothing  juga  dapat memberikan peramalan dengan akurasi yang baik dan mudah digunakan [5].
Namun,  Tidak  semua  permasalahan  dalam peramalan dapat diselesaikan dengan metode Exponential  Smoothing.  Oleh  karena  itu,  Facebook Research  menawarkan  sebuah  metode  yang  disebut Prophet  untuk  mengatasi  permasalahan  peramalan dalam  bisnis.  Prophet  dapat  menggantikan  paket peramalan yang sudah ada karena memiliki kelebihan dibandingkan  dengan  metode  peramalan  lainnya. Pertama,  penggunaan  Prophet  lebih  mudah  untuk
membuat perkiraan  yang akurat dan  masuk akal.  Hal ini  disebabkan  oleh  banyaknya  metode  peramalan seperti ARIMA, Exponential Smoothing, dan lainnya yang  memerlukan  penyetelan  parameter  masing- masing.  Penyetelan  parameter  yang  buruk  dapat menghasilkan  perkiraan  yang  tidak  akurat  apabila analis tidak berpengalaman dalam mengatur parameternya. Salah satu contohnya adalah pengaturan Smoothing Parameter untuk seasonal yang dapat disesuaikan dengan siklus data historis [6].
Tinjauan  literatur  sistematis  merupakan  suatu metode  penelitian  yang  sistematis  dan  komprehensif untuk mengumpulkan, mengevaluasi, dan mensintesis literatur  yang  relevan  dalam  suatu  domain  penelitian tertentu.  Tinjauan  literatur  "  akan  melibatkan penelitian dan analisis terhadap literatur yang relevan mengenai  metode  Prophet  dan  metode  Exponential Smoothing dalam konteks peramalan jumlah pengangguran di Jawa Barat.
Tinjauan literatur ini akan mencakup pengumpulan  dan  evaluasi  informasi  yang  telah  ada mengenai  metode  Prophet  dan  metode  Exponential Smoothing, serta aplikasinya dalam peramalan jumlah pengangguran di Jawa Barat. Tujuannya adalah untuk mendapatkan pemahaman yang komprehensif tentang kedua  metode  tersebut,  serta  memahami  bagaimana metode-metode  ini  telah  digunakan  dalam  penelitian sebelumnya terkait peramalan jumlah pengangguran di wilayah Jawa Barat.
Dalam  tinjauan  literatur  ini,  akan  dilakukan pencarian  sumber-sumber  literatur  seperti  jurnal ilmiah,  artikel,  buku,  dan  dokumen  terkait  lainnya yang  membahas  tentang  metode  Prophet  dan  metode Exponential  Smoothing,  serta  aplikasinya  dalam peramalan  jumlah  pengangguran  di  wilayah  Jawa Barat.  Informasi  yang  dikumpulkan  akan  dianalisis secara kritis untuk mengevaluasi kelebihan, kelemahan, dan kinerja kedua  metode tersebut dalam konteks yang relevan.
Tinjauan literatur ini juga akan membandingkan hasil  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan metode  Prophet  dan  metode  Exponential  Smoothing dalam peramalan jumlah pengangguran di Jawa Barat. Hal  ini  akan  membantu  dalam  mengidentifikasi keunggulan dan keterbatasan masing-masing metode, serta  mengevaluasi  kinerja  dan  akurasi  peramalan yang dihasilkan.
Dengan  melakukan  tinjauan  literatur  yang komprehensif  dan  sistematis,  studi ini akan memberikan  pemahaman  yang  mendalam  tentang penggunaan metode Prophet dan metode Exponential Smoothing dalam peramalan jumlah pengangguran di Jawa  Barat.  Hasil  dari  tinjauan  literatur  ini  akan menjadi  dasar  yang  kuat  dalam  merancang  dan melaksanakan  penelitian  komparatif  antara  kedua metode  tersebut,  serta  memberikan  kontribusi terhadap pengembangan metode peramalan yang lebih baik untuk memahami dan mengatasi tantangan dalam menghadapi  masalah  pengangguran  di  wilayah tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Forecasting
Peramalan  adalah  tugas  statistik  yang  umum dalam  dunia  bisnis,  di  mana  tugas  ini  membantu menginformasikan keputusan-keputusan seperti penjadwalan produksi, transportasi, dan personel, serta memberikan  panduan  dalam  perencanaan  strategis jangka panjang. Namun, peramalan bisnis  sering  kali dilakukan  dengan  kurang  baik  dan  sering  kali disalahartikan dengan perencanaan dan tujuan. Ketiga hal  tersebut  memiliki  perbedaan  yang  signifikan. Peramalan merupakan usaha untuk memprediksi masa depan seakurat mungkin, dengan mempertimbangkan seluruh informasi yang tersedia, termasuk data historis dan  pengetahuan  tentang  peristiwa  masa  depan  yang mungkin mempengaruhi peramalan [7].

## 2.2. Exponential Smoothing
Metode Exponential Smoothing merupakan salah satu teknik peramalan yang populer digunakan dalam analisis time series karena kemudahan dan kepraktisan dalam  prosedurnya.  Teknik  ini  dikembangkan  oleh Box dan Jenkins pada tahun 1976 dan melibatkan satu set koefisien adaptif [8]. Dalam metode ini, setiap data diberi bobot dengan menggunakan simbol alpha yang dapat ditentukan secara bebas. Nilai alpha yang dipilih akan mempengaruhi forecast error. Metode exponential smoothing adalah suatu prosedur perhitungan  yang  berulang-ulang  dan  menggunakan data  terbaru.  Dalam  perhitungan  ini,  konstanta pemulusan α dapat diambil dari nilai antara 0 dan 1 [9].

## 2.3. Prophet
Prophet adalah metode peramalan yang dikembangkan  oleh  Facebook  untuk  mengatasi masalah dalam peramalan di platform mereka. Metode ini  mengkombinasikan  model  linear  dan  non-linear untuk melakukan peramalan dengan mengidentifikasi trend, musim, dan efek liburan. Prophet menggunakan pendekatan Bayesian untuk memperkirakan modelnya. [10].
Prophet telah  digunakan  dalam  berbagai  bidang seperti  penjualan  ritel,  transportasi,  dan  industri keuangan,  serta  mampu  memberikan  peramalan dengan akurasi yang baik. Selain itu, Prophet memiliki keunggulan  dalam  memproses  data  yang  hilang  atau tidak teratur, karena dapat menangani nilai kosong dan melompat. [11]
Model Prophet terdiri dari tiga komponen utama: trend,  seasonality,  dan  efek  liburan.  Komponen  tren didefinisikan  sebagai  fungsi  logistik  pertumbuhan, sedangkan  musiman  ditangkap  oleh  model  Fourier yang  diadaptasi.  Model  juga  memperhitungkan  efek hari libur dan efek outlier yang ditandai oleh data yang jauh  dari  tren  umum.  Prophet  menggunakan pendekatan  MCMC  (Markov  Chain  Monte  Carlo) untuk memperkirakan posterior distribution dari setiap parameter  dalam  model,  sehingga  menghasilkan prediksi yang lebih akurat [12].

## 2.4. MAPE
MAPE (Mean Absolute Percentage Error) adalah salah  satu  metrik  evaluasi  kinerja  yang  umum digunakan  dalam  peramalan.  MAPE  mengukur  rata- rata  persentase  kesalahan  absolut  antara  nilai  aktual dan  nilai  peramalan  selama  periode  waktu  tertentu. MAPE  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  akurasi model  peramalan  dan  membandingkan  model peramalan  yang  berbeda  [13].  Sebagai  contoh,  jika sebuah model peramalan memprediksi angka pengangguran  di  suatu  wilayah  sebanyak  100  orang, sedangkan  angka  aktual  adalah  120  orang,  maka kesalahan  absolut  adalah  20  orang.  Jika  periode pengamatan  adalah  satu  bulan,  maka  MAPE  adalah 16,67% ((20/120) x 100). Semakin kecil nilai MAPE, semakin baik kinerja model peramalan.

## 2.5. RMSE
Root Mean Squared Error (RMSE) adalah salah satu metrik evaluasi untuk mengukur akurasi dari hasil peramalan atau prediksi. RMSE menghitung perbedaan  antara  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi,  lalu menjumlahkan  seluruh  perbedaan,  dan  dihitunglah akar  kuadrat  dari  nilai  tersebut  [14].  Semakin  kecil nilai  RMSE,  semakin  dekat  prediksi  dengan  nilai aktual,  dan  semakin  tinggi  akurasi  peramalan  [15]. RMSE  digunakan  secara  luas  dalam  berbagai  bidang seperti  ekonomi,  meteorologi,  dan  teknik  sipil. Penggunaan  RMSE  dalam  evaluasi  peramalan  tidak hanya  menghasilkan  nilai  rata-rata  perbedaan  antara nilai aktual dan prediksi, tetapi juga memperhitungkan nilai-nilai  yang  memiliki  perbedaan  yang  besar. RMSE  juga  dapat  mengidentifikasi  apakah  hasil peramalan cenderung memiliki perbedaan yang positif atau  negatif  dari  nilai  aktual  [16].  Dalam  beberapa kasus, RMSE  juga digunakan untuk membandingkan kinerja antara beberapa model peramalan [17].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  tinjauan  literatur  sistematis.  Tinjauan  literatur sistematis,  juga  dikenal  sebagai  systematic  literature review, merupakan pendekatan yang sistematis dalam melakukan  peninjauan  terhadap  berbagai  literatur yang relevan dengan topik penelitian.
Gambar 1. Diagram Alur Metode Penelitian
Tinjauan  literatur  merupakan  proses  yang mengikuti aturan dan pedoman yang ditetapkan untuk mengidentifikasi, mengumpulkan, dan menggabungkan  semua  studi  yang  relevan  serta memberikan penilaian terhadap pengetahuan yang ada tentang  topik  penelitian.  Metode  penelitian  yang digunakan dalam studi ini adalah studi literatur, yang melibatkan  pengumpulan  informasi  dari  berbagai sumber  seperti  jurnal,  buku,  dan  sumber  lain  yang telah  ada  sebelumnya.  Adapun  diagram  alur  dari penelitian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini digambarkan pada gambar 1.

## 3.1. Planning
Pada  tahap  ini,  penting  untuk  merumuskan pertanyaan penelitian. Tahap ini memiliki signifikansi yang  besar  karena  didasarkan  pada  minat  atau  fokus utama  dari  penulisan  Tinjauan  Literatur  Sistematik. Perencanaan merupakan langkah awal dalam melakukan  tinjauan  literatur  secara  sistematis. Tinjauan Literatur Sistematik (TLS) adalah pendekatan sistematis yang digunakan untuk mengumpulkan,  mengevaluasi, dan  menyintesis studi literatur yang relevan dengan topik penelitian tertentu. Tahap  perencanaan  dalam  TLS  memiliki  peranan penting dalam mengarahkan langkah-langkah selanjutnya  dan  memastikan  bahwa  tinjauan  literatur dilakukan  dengan  terorganisir  dan  komprehensif. Perencanaan  yang  teliti  dan  terorganisir  pada  tahap awal  TLS  sangat  krusial  untuk  memastikan  validitas dan  kualitas  dari  tinjauan  literatur  yang  dilakukan. Selain itu, hal ini juga membantu dalam menghindari bias  dan  mengurangi  kesalahan  dalam  proses pencarian dan evaluasi literatur yang relevan.

## 3.2. Research Question
Pertanyaan  penelitian  dibentuk  dengan  tujuan untuk  memilih  metode  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  yang  akan  dilakukan  oleh  penulis.  Berikut ini  adalah  beberapa  pertanyaan  penelitian  yang diajukan:
Tabel 1. Research Questions ID Pertayaan Penelitian Motivasi RQ1 Akurasi yang dihasilkan dari penelitian sebelumnya? Mengidentifikasi pada akurasi error yang dihasilkan dari penelitian sebelumnya RQ2 Metode apa aja yang sering digunakan untuk melakukan time-forecasting? Mengidentifikasi metode yang sering digunakan pada time- forecasting RQ3 Apakah Prophet merupakan metode yang cukup baik untuk digunakan dalam peramalan? Mengidentifikasi keunggulan metode prophet dalam melakukan peramalan

## 3.3. Conducting
Pelaksanaan  tahap  SLR  melibatkan  serangkaian langkah  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya.  Langkah
awal yang penting adalah menetapkan "search string" berdasarkan konsep PICOC (Population, Intervention, Comparison,  Outcomes,  Context).  Pada  tahap pelaksanaan,  metode  yang  telah  direncanakan sebelumnya  diterapkan  untuk  melakukan  tinjauan literatur  secara  sistematis.  Tahap  ini  melibatkan kegiatan praktis dalam mengumpulkan, mengevaluasi, dan menganalisis studi literatur yang relevan.

## Tabel 2. Conducting
Population(P) Apa  populasi  target  yang  akan digunakan dalam penelitian ini? Intervention(I) Exponential  Smoothing  dan  Prophet yang  digunakan  untuk  meramalkan apa dalam penelitian ini? Comparison(C) Bagaimana  membandingkan  akurasi error pada metode Exponential Smoothing dan Prophet? Outcomes(O) Apa  hasil  yang  akan  diukur  atau dinilai dalam penelitian ini? Context(C) Apakah ada konteks khusus yang perlu diperhatikan dalam penelitian ini?

## 3.4. Reporting
`Hasil  dari  tinjauan  literatur  sistematis  ini menghasilkan tulisan yang dapat dipublikasikan dalam bentuk  makalah  ilmiah  untuk  jurnal  atau  digunakan dalam  penyusunan  Literature  Review  untuk  skripsi, tesis,  atau  disertasi.  Struktur  penulisan  tinjauan literatur  sistematis  umumnya  terdiri  dari  tiga  bagian utama,  yaitu  Pendahuluan  (Introduction),  Bagian Utama  (Main  Body),  dan  Kesimpulan  (Conclusion). Penyusunan  laporan  akhir  atau  makalah  ilmiah  ini secara  rinci  menggambarkan  proses,  temuan,  dan kesimpulan  dari  tinjauan  literatur  yang  telah dilakukan.
Tahap  ini  penting  untuk  menyampaikan  secara jelas  metodologi  yang  digunakan,  hasil  tinjauan literatur,  serta  implikasi  atau  kontribusi  penelitian terhadap  pengetahuan  yang  ada.  Tahap  pelaporan dalam tinjauan literatur sistematis memastikan bahwa temuan dan kesimpulan dari tinjauan literatur disajikan secara  detail  dan  transparan  kepada  pembaca  atau pihak  yang  berkepentingan.  Hal  ini  memungkinkan para  peneliti  lain  dan  pihak  yang  tertarik  untuk
memahami  dan  memanfaatkan  pengetahuan  yang diperoleh dari tinjauan literatur tersebut.
Dalam  penelitian  ini,  strategi  pencarian  sumber yang  digunakan  mencakup  langkah-langkah  berikut: melakukan  seleksi  paper  sesuai  dengan  kriteria  yang telah ditentukan, mencari paper melalui berbagai basis data  seperti  Google  Scholar  dan  Crossref,  serta menganalisis  bukti  empiris  dari  paper  yang  terpilih. Dalam proses pencarian sumber penelitian, ditemukan 10  paper  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah ditetapkan.

## 3.5. Seleksi Studi
Setelah tahap pencarian sumber penelitian dengan strategi  yang  telah  ditentukan,  langkah  selanjutnya adalah  melakukan  seleksi  dari  10  paper  yang  telah ditemukan.  Tahap  seleksi  studi  dilakukan  dengan membaca dan menganalisis abstrak dari setiap sumber yang  relevan  dengan  topik  penelitian.  Dalam  tahap seleksi  studi  ini,  paper-paper  yang  sesuai  dengan kriteria  yang  telah  ditetapkan  dipilih.  Setelah  itu, dilakukan  review  secara  teliti  dengan  membaca seluruh  bagian  dari  paper  yang  relevan  dengan pertanyaan penelitian yang diajukan.
3.6. Quality Assessment
Pada  tahap  selanjutnya yaitu melakukan pengecekan  dan  evaluasi  pada  data  sumber  paper dengan beberapa pertanyaan berikut ini:
Tabel 3. Quality Assessment
QA1 Apakah literatureItersebut diunggah dalam waktu 5 tahun terakhir? QA2 Apakah  literatureItersebut  menggunakan metode yang valid dan dapat dipertanggung jawabkan? QA3 Apakah  prosesIpenafsiran  hasil  yang dilakukan  telah  mencakup  semua  aspek relevan, efisien dan bersifat konsisten?

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 4. Penelitian Sebelumnya No. Judul Tahun Hasil Penelitian Metode QA1  QA2  QA3 1. “FORECASTIN G MALAYSIAN RINGGIT USING EXPONENTIAL SMOOTHING TECHNIQUES” 2021 Analisis terhadap tiga metode peramalan dengan menggunakan teknik eksponensial smoothing menunjukkan bahwa model terbaik untuk tujuan peramalan adalah metode Holt karena memiliki nilai MSE dan MAPE yang paling kecil dalam bagian evaluasi. Metode Single Exponential Smoothing memiliki MSE sebesar 0.01351 dan MAPE sebesar 2.1602 pada tahap estimasi, serta MSE sebesar 0.00404 dan MAPE sebesar 1.1736 pada tahap evaluasi. Metode Double Exponential Smoothing memiliki MSE sebesar 0.01352 dan
MAPE sebesar 2.1610 pada tahap estimasi, serta Exponential Smooothing, Double Exponential Smoothing, Holt. Y Y Y
MSE sebesar 0.00402 dan MAPE sebesar 1.1693 pada tahap evaluasi. Sedangkan metode Holt memiliki MSE sebesar 2.95047 x 10-14 dan MAPE sebesar 3.0602 x 10-6 pada tahap estimasi, serta MSE sebesar 1.43915 x 10-14 dan MAPE sebesar 2.5413 x 10-6 pada tahap evaluasi.[18] 2. “COMPARISON OF EXPONENTIAL SMOOTHING AND NEURAL NETWORK METHOD TO FORECAST RICE PRODUCTION IN INDONESIA” 2019 Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode back propagation neural network memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan metode statistik yaitu single exponential smoothing, double exponential smoothing, dan triple exponential smoothing dengan MSE dan MAPE terkecil adalah 6,7% dan 1,5%. Meskipun metode exponential smoothing memiliki kecepatan komputasi yang lebih baik. Oleh karena itu, disarankan kepada pemerintah Indonesia untuk menggunakan metode back propagation neural network sebagai pendekatan dalam menjaga stabilitas komoditas karena kriteria yang paling penting dalam memilih model terbaik adalah akurasi, beberapa metode regularisasi seperti dropout optimization dan mini batch gradient descent. Penelitian selanjutnya dapat menginvestigasi multi-layer neural network untuk menangani data yang sangat kontinu di masa depan dan berasal dari faktor produksi multi-variabel. Selain itu, karena metode neural network rentan terhadap over-fitting dan memerlukan data yang besar untuk mendapatkan model terbaik, maka perlu dilakukan pendekatan untuk menghasilkan model prediksi yang dapat menangani data yang tidak konsisten di masa depan. [19] Neural Network, Exponential Smoothing Y Y Y
3.
“FORECASTIN G PV PANEL OUTPUT USING PROPHET TIME SERIES MACHINE LEARNING MODEL” 2020 Hasil penelitian berdasarkan tanggal pengujian (Testing Date) dengan metrik MAPE (Mean Absolute Percentage Error), RMSE (Root Mean Square Error), R2 (Coefficient of Determination),
dan RE (Relative Error). Tanggal 28 November 2019: MAPE = 0.9193%, RMSE = 23.10 mA, R2 = 0.9596, RE = 12.86 Wh Tanggal 31 Desember 2019: MAPE = 0.9640%, RMSE = 14.63 mA, R2 = 0.9916, RE = 4.81 Wh Tanggal 21 Januari 2020: MAPE = 0.9350%, RMSE = 17.10 mA, R2 = 0.9669, RE = 11.31 Wh Tanggal 28 Februari 2020: MAPE = 0.9621%, RMSE = 12.13 mA, R2 = 0.9907, RE = 5.81 Wh. Kurva prediksi arus hubung singkat (short circuit current) secara rata-rata memiliki koefisien determinasi sebesar 0.9451, dengan rata-rata MAPE sebesar 16.74% dan RMSE sebesar 80.49 mA. Metrik akurasi ini dapat diterima untuk prediksi arus hubung singkat dalam satu hari.[20] Prophet Y Y Y 4. “COMPARISON OF DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING AND TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING METHODS IN PREDICTING INCOME OF 2021 Perbandingan antara metode double exponential smoothing dan triple exponential smoothing dalam meramalkan pendapatan perusahaan air lokal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode mampu memberikan prediksi yang cukup baik, namun terdapat perbedaan dalam kinerja keduanya. Metode double exponential smoothing menghasilkan rata-rata mean absolute percentage error (MAPE) sebesar 5,2% dan root mean square error (RMSE) sebesar $15.000. Di sisi lain, metode triple exponential smoothing mencapai rata-rata MAPE sebesar 3,8% dan RMSE sebesar $12.000. Metrik-metrik ini mengindikasikan tingkat akurasi
Double Exponential Smoothing, Triple Exponential Smoothing Y Y Y
LOCAL WATER COMPANY” dan deviasi prediksi dari nilai pendapatan sebenarnya.[21] 5. “ANALYSIS OF CHANGES IN ATMOSPHERIC CO2 EMISSIONS USING PROPHET FACEBOOK” 2022 Hasil menunjukkan Validasi dilakukan dengan menggunakan rolling-origin cross-validation pada data latih, di mana data tidak diacak namun digulirkan untuk melakukan peramalan dari awal data. Data pengujian menunjukkan bahwa MSE (Mean Squared Error) dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) relatif kecil, di bawah 2 dan 0,5% secara berturut-turut. Model Prophet juga menghasilkan pola mingguan dan tahunan berdasarkan data harian karbon dioksida. Terdapat kecenderungan peningkatan CO2 pada musim dingin dan penurunan pada musim panas di Belahan Bumi Utara. Analisis tren menunjukkan adanya peningkatan konsentrasi CO2 yang tajam dari tahun ke tahun. Perubahan titik juga mendukung interpretasi tren tersebut, di mana beberapa perubahan titik menunjukkan penurunan pada tahun 1987-1997, sementara perubahan titik dengan magnitudo tinggi terjadi setelah periode tersebut..[22] Prophet Y Y Y
6.
“COMBINE FACEBOOK PROPHET AND LSTM WITH BPNN FORECASTING FINANCIAL MARKETS: THE MORGAN TAIWAN INDEX” 2019 “Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa baik Facebook Prophet maupun LSTM dengan BPNN memiliki kinerja yang menjanjikan dalam memprediksi tren harga saham Indeks Morgan
Taiwan (MSF). Ketika menggunakan Facebook Prophet, kurva prediksi dan tren aktual MSF hampir sama, yang menunjukkan keunggulan Prophet dalam memprediksi tren harga di masa depan. Selain itu, pola musiman juga teramati, di mana MSF cenderung menunjukkan tren naik pada hari Senin dan menunjukkan tren menurun pada paruh kedua tahun. LSTM juga memberikan prediksi yang akurat, dengan nilai prediksi yang cocok dengan nilai aktual MSF. Hasil empiris mengkonfirmasi kevalidan tren harga yang diprediksi oleh LSTM. Selanjutnya, ketika menggabungkan LSTM dengan Backpropagation Neural Network (BPNN), nilai prediksi hampir sejalan dengan nilai aktual, dengan RMSE yang mencapai 0,04464. Hal ini menunjukkan bahwa model gabungan LSTM-BPNN memiliki kemampuan prediksi yang akurat untuk jangka pendek.[6] Prophet dan LSTM dengan BPNN (Backpropag ation Neural Network). Y Y Y
7. “COMPARISON
OF TIME SERIES PREDICTION OF HEALTHCARE EMERGENCY DEPARTMENT INDICATORS WITH ARIMA AND PROPHET” 2019 Hasil dari penelitian tersebut menunjukan penggunaan model Prophet dalam prediksi indikator kinerja kunci di departemen gawat darurat Medway Foundation Trust dapat meningkatkan pengambilan keputusan dibandingkan dengan model tradisional ARIMA. Dalam 11 dari 16 simulasi yang dilakukan, Prophet memberikan hasil terbaik, sementara ARIMA lebih baik dalam menjelaskan variabel di masa depan dalam 5 kesempatan. Analisis tersebut menunjukkan bahwa penggunaan model berbasis Prophet dapat meningkatkan pengambilan keputusan sekitar 69% dibandingkan dengan model ARIMA tradisional. Selain itu, perlu diperhatikan bahwa selisih RMSE antara kedua model tidak melebihi 15% dalam setiap simulasi, yang menunjukkan bahwa dalam 5 kesempatan di mana ARIMA adalah yang terbaik, prediksi Prophet Arima, Prophet Y Y Y
tetap berada dalam batas keandalan yang wajar. Namun, meskipun terdapat peningkatan akurasi, manfaat tersebut tidaklah ekstrem, dan diperlukan penelitian dan simulasi lebih lanjut dengan dataset lain untuk mengorelasikannya. Hasil keseluruhan menunjukkan bahwa secara umum model Prophet menjelaskan variabel yang diprediksi dengan akurasi yang lebih baik untuk data yang dianalisis. Dengan nilai RMSE sebagai berikut NAED RMSE
(Prophet): 5.4374793, 4.7028784, 4.1900963,
3.6906356 NAED RMSE (ARIMA): 5.0892403, 5.0607747, 5.0547193, 5.097862 [7]
8.
“ANALISIS KOMPARATIF ARIMA DAN PROPHET DENGAN STUDI KASUS DATASET PENDAFTARA N MAHASISWA BARU” 2020 Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa Model Prophet memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan model ARIMA dalam melakukan peramalan terhadap data pemasaran mahasiswa Universitas Kristen Maranatha. Hal ini ditunjukkan dengan nilai RMSE yang lebih rendah pada Model Prophet. Oleh karena itu, hipotesis H1 dapat diterima dan Model Prophet direkomendasikan untuk digunakan dalam peramalan jumlah pendaftar mahasiswa baru per kota untuk membantu tim pemasaran dalam pengambilan keputusan. Nilai RMSE menunjukkan untuk metode Prophet pada kota bandung sebesar 0,135 sedangkan untuk metode Prophet sebesar 0,279[8] Arima, Prophet Y Y Y 9. “COMPARISON OF FORECASTING ACCURACY RATE OF EXPONENTIAL SMOOTHING METHOD ON ADMISSION OF NEW STUDENTS” 2019 “Berdasarkan hasil penelitian, Diperoleh nilai sebagai berikut. Metode peramalan terbaik menggunakan metode single exponential
smoothing diperoleh saat nilai parameter α = 0.9 dengan nilai mean percentage error (MPE) = 0.0239. Selanjutnya, metode peramalan terbaik menggunakan metode double exponential smoothing diperoleh saat nilai parameter α = 0.8 dan β = 1, dengan nilai MPE = 0.1172. Sedangkan, metode peramalan terbaik menggunakan metode triple exponential smoothing diperoleh saat nilai parameter α = 0.6 dan β = 0.9, dengan nilai MPE =
0.0161. Secara kesimpulan, metode triple exponential smoothing memberikan performa peramalan terbaik dengan nilai MPE sebesar 0.0161..[9] Exponential Smoothing Y Y Y 10. “Analysis Forecasting Sales with Single Exponential Smoothing Method” 2022 “Berdasarkan hasil penelitian tersebut, metode peramalan yang digunakan adalah metode single exponential smoothing dengan menggunakan data dari Januari 2021 hingga Desember 2022. Dalam penelitian ini, dilakukan perhitungan peramalan menggunakan berbagai nilai konstanta α, seperti 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, dan 0.95. Setelah dilakukan perhitungan, ditemukan bahwa nilai MPE terbaik diperoleh saat α = 0.6, dengan nilai MPE sebesar 0.0161. Dengan demikian, metode triple exponential smoothing memberikan performa peramalan terbaik dalam penelitian ini.
Penelitian ini juga menyoroti pentingnya peramalan dalam pengendalian persediaan barang dan memberikan rekomendasi dalam persediaan barang agar penjualan tetap terpenuhi..”[10] Exponential Smoothing Y Y Y
4.1. Hasil Pembahasan
Tahap  pembahasan  hasil  menjawab  pertanyaan yang telah ditentukan pada Research Question.

##  RQ1 Akurasi yang dihasilkan dari penelitian sebelumnya?
Dari  table  4.  Review  jurnal  yang  diperoleh  dari beberapa  metode  yang  dipakai      mengenai  Analisis Sentimen dari  hasil riset 10 jurnal, terdapat  beberapa metode dengan akurasi berbeda.
Tabel 5. Hasil Akurasi Error MAPE dan RMSE Jurnal ke- Metode MAPE RMSE 1 Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, HOLT 1.1736%, 2.1610% dan 3.0602 x 10-6 % - 2 Neural Network, Exponential Smoothing 1,5% - 3 Prophet 0.9193% 23,10mA 4 Double Exponential Smoothing dan Triple Exponential Smoothing 5,2% dan 3,8% $15.000 dan $12.000 5 Prophet 0,5% - 6 Prophet dan LSTM dengan BPNN (Backpropagation Neural Network). - 0,04464 7 Arima dan Prophet - 5.097862 dan 3.6906356 8 Arima dan Prophet - 0,135 dan 0,279 9 Exponential Smoothing - - 10 Exponential Smoothing - -  RQ 2 MetodeIapa aja yang sering digunakan untuk melakukanIpenerapan analisis sentimen?
Dari  tabel.4  Review  jurnal  yang  didapatkan mengusulkan beberapa metode yang dipakai   mengenai metode time-forecasting dariIhasil  riset  10  jurnal, terdapat beberapa metode yangIdiusulkan oleh peneliti sebelumnya diantara lain :
Tabel 6. Metode yang sering digunakan Prophet 6 Jurnal Exponential Smoothing 6 Jurnal Arima 2 Jurnal Neural Network 2 Jurnal
 RQ  3  Apakah  prophet  merupakan  metode yang  cukup  baik  untuk  digunakan  dalam peramalan?
Dari beberapa jurnal yang menggunakan Prophet untuk  melakukan  peramalan  menunjukkan  bahwa menggunakan  metode  Prophet    untuk  melakukan peramalan  dapat  dikatakan  cukup  baik.  Karena  dari beberapa  jurnal  tersebut  menunjuk  akurasi  error MAPE yang cukup rendah yaitu lebih rendah dari 1% dan  juga  menunjukkan  hasil  dengn  kesalahan  yang masih  dapat  diterima  dengan  mendapatkan  RMSE dibawah 4%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan analisis perbandingan antara beberapa metode dalam peramalan melalui sistematis literatur review, berikut adalah kesimpulan yang dapat diambil:  Performa  Metode  Prophet:  Dalam  literatur yang  disurvei,  Metode  Prophet  terbukti  memiliki performa yang baik dalam melakukan peramalan time- forecasting .  Metode  ini  menggunakan  pendekatan yang  lebih  fleksibel  dengan  memperhitungkan komponen  musiman  dan  tren  non-linier  dalam  data. Hal  ini  memungkinkan  Prophet  untuk  menghasilkan peramalan  yang  lebih  akurat  dan  dapat  menangkap pola-pola  yang  kompleks  dalam  data.  Performa Metode Exponential Smoothing: Metode Exponential Smoothing  juga  merupakan  metode  yang  umum digunakan dalam peramalan, namun terdapat beberapa keterbatasan.  Metode  ini  cenderung  lebih  sederhana dan  hanya  memperhitungkan  tren  linier  dalam  data. Oleh  karena  itu,  Exponential  Smoothing  mungkin kurang  mampu  menangkap pola-pola  yang kompleks atau  perubahan  tiba-tiba  dalam  data.  Keunggulan Metode  Prophet:  Melalui  sistematis  literatur  review, Metode  Prophet  secara  konsisten  terbukti  memiliki performa yang lebih baik daripada metode Exponential Smoothing  dalam  melakukan  peramalan time- forecasting Keunggulan ini terutama disebabkan oleh kemampuan  Prophet  dalam  menyesuaikan  dengan pola musiman dan tren non-linier yang ada dalam data. Rekomendasi Metode Peramalan: Berdasarkan kesimpulan di atas, Metode Prophet direkomendasikan sebagai  pilihan  yang  lebih  baik  untuk  melakukan peramalan  jumlah  pengangguran  di  Jawa  Barat. Metode  ini  dapat  memberikan  hasil  peramalan  yang lebih  akurat  dan  dapat  diandalkan,  sehingga  dapat membantu  para  peneliti,  praktisi,  dan  pengambil keputusan  dalam  pengembangan  kebijakan  dan strategi  yang  berhubungan  dengan  tenaga  kerja  di wilayah tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] International  Labour  Organization.  (2013). Resolution  concerning  statistics  of  work, employment  and  labour  underutilization.  19th International Conference of Labour Statisticians.
[2] Cahyono,  E.  D.,  &  Rizal,  S.  (2019).  Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran  di  Indonesia.  Jurnal  Ekonomi Pembangunan:  Kajian  Masalah  Ekonomi  dan Pembangunan, 20(1), 33-48.
[3] Munarsih, E., 2019. Peramalan Jumlah
Pengangguran  di  Provinsi  Sumatera  Selatan dengan Metode Autoregressive Integreted Moving  Average  (ARIMA).  Jurnal  Penelitian Sains, 19(1), pp.1-5.
[4] Gardner,  E.  S.  (1985).  Exponential  smoothing: the state of the art. Journal of forecasting, 4(1), 1- 28.
[5] Robinson,  J.,  &  Ord,  K.  (2018).  Exponential smoothing:  The  state  of  the  art.  Journal  of forecasting, 37(7), 1016-1036.
[6] S. J. Taylor & B. Letham, “Forecasting at Scale,” PeerJ Preprints,
2017, doi:
10.7287/peerj.preprints.3190v2
[7] Hyndman,  RJ  &  Athanasopoulos,  G  2018, Forecasting:  Principles  and  Practice.  2nd  edn, OTexts. https://otexts.org/fpp2/
[8] A.  Corberán-Vallet,  J.  D.  Bermúdez,  and  E. Vercher,  “Forecasting  Correlated  Time  Series with Exponential Smoothing Models”, International Journal Of Forecasting, vol. 27, no. 2, pp. 252–265
[9] N.  L.  A.  Yuniastari  and  I.  W.  Wirawan,
“Peramalan Permintaan Produk
Perak
Menggunakan  Metode  Simple  Moving  Average Dan Exponential Smoothing,” Jurnal Sistem dan Informatika (JSI), vol. 9, no. 1, pp. 97-106.
[10] S. O. Oyedele, R. A. Akinade, C. O. Ajayi, O. O. Akinade, and L. Bilal, "A Comparative Study of Facebook  Prophet  and  ARIMA  Models  in Forecasting  Building  Energy  Consumption," Energy Reports, vol. 6, pp. 250-259, 2020.
[11] N.  Pratiwi,  S.  Irawan,  and  A.  Ramadhan, "Forecasting  the  Number  of  Inpatients  Due  to Dengue  Hemorrhagic  Fever  using  the  Prophet Method,"  in  2019  International  Seminar  on Application  for  Technology  of  Information  and Communication (iSemantic), 2019, pp. 386-391.
[12] Taylor,  S.  J.,  &  Letham,  B.  (2017).  Prophet: forecasting at scale. Journal of Machine Learning Research, 18(1), 5595-5602.
[13] Makridakis, S., Wheelwright, S. C., & Hyndman, R.  J.  (1998).  Forecasting:  methods  and applications (Vol. 3). John Wiley & Sons.
[14] Hyndman,  R.  J.,  &  Koehler,  A.  B.  (2006). Another  look  at  measures  of  forecast  accuracy. International  journal  of  forecasting,  22(4),  679- 688.
[15] Altınöz, B. K., & Kocak, T. (2021). Comparative analysis  of  machine  learning  techniques  for electricity price  forecasting. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 44, 101154
[16] Kusumaningrum,  D.,  &  Sari,  R.  P.  (2019). Analisis prediksi harga saham dengan menggunakan  metode  Exponential  Smoothing dan Artificial Neural Network. Jurnal Sains dan Seni ITS, 8(2), 80-85.
[17] Wang, H., Wang, C., & Li, Z. (2018). Comparing the  accuracy  of  different  models  in  short-term
wind  power  forecasting:  A  case  study  of  Hebei Province, China. Renewable Energy, 123, 1-9.
[18] Yusof, N.M., Amit, N., Mahad, N.F. and Yusop, N.M.,  2021.  Forecasting  Malaysian  Ringgit Using  Exponential  Smoothing  Techniques. Journal of Computing Research and Innovation, 6(2), pp.1-10.
[19] Airlangga,  G.,  Rachmat,  A.  and  Lapihu,  D., 2019. Comparison of exponential smoothing and neural  network  method  to  forecast  rice production in Indonesia. TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control), 17(3), pp.1367-1375.
[20] Shawon,  M.M.H.,  Akter,  S.,  Islam,  M.K., Ahmed, S. and Rahman, M.M., 2020, November. Forecasting PV panel output using Prophet time series  machine  learning  model.  In  2020  IEEE REGION  10  CONFERENCE  (TENCON)  (pp. 1141-1144). IEEE.
[21] Khairina,  D.M.,  Daniel,  Y.  and  Widagdo,  P.P., 2021,  July.  Comparison  of  double  exponential smoothing  and  triple  exponential  smoothing methods  in  predicting  income  of  local  water company.  In  Journal  of  Physics:  Conference Series  (Vol.  1943,  No.  1,  p.  012102).  IOP Publishing.
[22] Primandari, A.H., Thalib, A.K. and Kesumawati, A.,  2022.  Analysis  of  Changes  in  Atmospheric CO2  Emissions  Using  Prophet  Facebook. Enthusiastic:  International  Journal  of  Applied Statistics and Data Science, pp.1-9.
[23] Fang, W.X., Lan, P.C., Lin, W.R., Chang, H.C., Chang, H.Y. and Wang, Y.H., 2019, December. Combine  facebook  prophet  and  LSTM  with BPNN forecasting financial markets: the morgan Taiwan index. In 2019 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication  Systems  (ISPACS)  (pp.  1-2). IEEE.
[24] Duarte, D. and Faerman, J., 2019. Comparison of time  series  prediction  of  healthcare  emergency department indicators with ARIMA and Prophet. In Computer Science & Information Technology (CS  &  IT)  Computer  Science  Conference  (Vol. 123, p. 33).
[25] Chandra,  C.  and  Budi,  S.,  2020.  Analisis Komparatif  ARIMA  dan  Prophet  dengan  Studi Kasus  Dataset  Pendaftaran  Mahasiswa  Baru. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 6(2).
[26] Hidayatulah,  H.  and  Parasian,  S.,  2020. Comparison  of  forecasting  accuracy  rate  of exponential  smoothing  method on  admission  of new  students.  Journal  of  Critical  Review,  7(2), pp.268-274.
[27] Manalu,  A.,  Roito,  D.,  Rizkiadina,  E.  and  Laia, Y., 2022. Analysis Forecasting Sales with Single Exponential  Smoothing  Method.  Paradigma, 24(2), pp.135-138.