Empiricism Journal https://journal-center.litpam.com/index.php/empiricism email: empiric.journal@gmail.com
pp. 388-393
Estimasi Pengunjung Pontianak Interactive Center dengan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing
Neva Satyahadewi 1 *, Siti Aprizkiyandari 2 , Rendi Rivaldo 3
1,3 Prodi Statistik, FMIPA, Universitas Tanjungpura, Jl. Prof. Dr. H. Nawawi Bansir Laut, Pontianak, Indonesia 78124
2 Prodi Agroteknologi, Faperta, Universitas Tanjungpura, Jl. Prof. Dr. H. Nawawi Bansir Laut, Pontianak, Indonesia 78124
Email Korespondensi: neva.satya@math.untan.ac.id
Abstrak
Pontianak Interactive  Center ( Pontive  Center )  adalah  salah  satu  layanan  publik  yang  disediakan  pemerintah melalu  Dinas  Komunikasi  dan  Informatika  Kota  Pontianak. Pontive  Center menyediakan  layanan  publik  seperti pusat  kendali  CCTV  dan  berbagai  sensor  pengamatan,  pengelolaan  informasi,  sistem  TIK,  dan  sebagainya. Jumlah  kunjungan  setiap  bulannya  di Pontive  Center cukup  beragam  sehingga  diperlukan  estimasi  jumlah kunjungan  agar Pontive  Center dapat  mempersiapkan  segala  alternatif  yang  dapat  digunakan  jika  terjadi lonjakan  jumlah  kunjungan.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  metode Double  Exponential Smoothing (DES) dalam mengestimasikan jumlah kunjungan di Pontive Center . Data yang digunakan yaitu data jumlah kunjungan di Pontive Center dalam bulanan dari tahun 2019-2022. Data ini merupakan jumlah kunjungan di  Pontive  Center  seperti  kunjungan  instansi,  rapat  kerja,  seminar,  sosialisasi  dan  sebagainya.  Penelitian  ini mengestimasikan jumlah kunjungan selama 12 bulan ke depan dan didapat rata-rata jumlah kunjungannya yaitu 11-12  kunjungan  perbulannya.  Perhitungan  nilai Mean  Absolut  Percentage  Error (MAPE)  yang  didapat  yaitu sebesar  42%,  sehingga model  estimasi  dengan Double  Exponential  Smoothing pada  penelitian  ini cukup  layak digunakan.
Kata kunci: Pontive Center, Double Exponential Smoothing, MAPE.

## Estimated Visitors to the Pontianak Interactive Center Using the Double Exponential Smoothing Method

## Abstract
Pontianak Interactive Center (Pontive Center) is one of the public services provided by the government through the  Pontianak  City  Communication  and  Information  Service.  Pontive  Center  provides  public  services  such  as CCTV control centers and various observation sensors, information management, ICT systems, and so on. The number  of  visits  each  month  at  the  Pontive  Center  is  quite  varied,  so  an  estimate  of  the  number  of  visits  is needed so that the Pontive Center can prepare all alternatives that can be used if there is a spike in the number of visits. The method used in this research is the Double Exponential Smoothing (DES) method in estimating the number  of  visits  to  the  Pontive  Center.  The  data  used  is  data  on  the  number  of  visits  to  the  Pontive  Center monthly from 2019-2022. This data represents the number of visits to the Pontive Center such as agency visits, work  meetings,  seminars,  socialization  and  so  on.  This  study  estimated  the  number  of  visits  over  the  next  12 months  and  found  that  the  average  number  of  visits  was  11-12  visits  per  month.  The  calculation  of  the  Mean Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  value  obtained  is  42%,  so  the  estimation  model  with  Double  Exponential Smoothing in this research is quite suitable for use.
Keywords: Pontive Center, Double Exponential Smoothing, MAPE.
How  to  Cite: Satyahadewi,  N.,  Aprizkiyandari,  S.,  &  Rivaldo,  R.  (2023).  Estimasi  Pengunjung  Pontianak Interactive Center dengan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing. Empiricism Journal , 4 (2), 388 – 393. https://doi.org/10.36312/ej.v4i2.1517
https://doi.org/10.36312/ej.v4i2.1517
Copyright © 2023, Satyahadewi et al. This is an open-access article under the CC-BY-SA License.

## PENDAHULUAN
Pontianak Interactive Center ( Pontive Center ) merupakan salah satu pelayanan publik dari Dinas Komunikasi dan Informatika (Diskominfo) Kota Pontianak dalam hal laporan dan pertanyaan  warga  terkait  Kota  Pontianak.  Beberapa  layanan  yang  diberikan  oleh Pontive Center yaitu  pusat  pengelolaan  dan koordinasi  Pontianak Smart  City ,  pusat kendali  sistem CCTV dan berbagai sensor pengamatan, pusat pengendalian dan koordinasi e- Goverments
di Pemerintah Kota Pontianak, sentra pengembangan dan pengelolaan aplikasi serta sistem informasi Kota Pontianak, pengelolaan dan interoperabilitas data, informasi serta Sistem TIK Pemerintah Kota Pontianak, dan Command Center (pusat kendali) koordinasi pemerintahan dan kebijakan TIK.
Selain  menjadi  pusat  layanan  publik, Pontive  Center juga  sering  digunakan  untuk berbagai kegiatan pemerintahan seperti rapat kerja, kunjungan instansi, sosialisasi, seminar, maupun pelatihan program kerja. Jumlah kunjungan di Pontive Center tidak menentu setiap bulannya. Tentu saja, ruangan yang akan digunakan di Pontive Center sebelum digunakan harus  dipersiapkan  segala  sarana  dan  prasarananya  agar  kegiatan  yang  berlangsung nantinya berjalan dengan lancar. Selain persiapan ruangan, pihak Pontive Center juga harus menjadwalkan waktu pemakaian ruangan di Pontive Center karena keterbatasan kapasitas ruangan.  Meminimalisir  hal-hal  tidak  terduga  nantinya  seperti  jumlah  kunjungan  yang melebihi kapasitas, maka pihak Pontive Center perlu untuk memprediksi jumlah kunjungan yang  diterima  nantinya  agar Pontive  Center dapat  mempersiapkan  alternatif-alternatif lainnya jika terjadi lonjakan jumlah kunjungan.
Dalam memprediksi jumlah kunjungan ini digunakan metode pemulusan eksponensial. Pemulusan  eksponensial  merupakan  metode  estimasi  yang  digunakan  dalam  pembobotan menurun  secara  eksponensial  dengan  rata-rata  bergerak  terhadap  nilai  yang  lebih  tua (Santoso  et  al,  2018).  Pemulusan  eksponensial  ganda  ( Double  Exponential  Smoothing ) merupakan  salah  satu  metode  pemulusan  eksponensial  yang  dapat  digunakan  dalam mengestimasi.
Double  Exponential  Smoothing (DES)  merupakan  sebuah  metode  yang  dikenalkan oleh Brown’s dimana metode ini dapat digunakan untuk mengatasi perbedaan yang timbul antara  data  estimasi  dan  data  aktual  jika  data  memili trend (Putro  et  al,  2021).  Kelebihan dari  metode  ini  yaitu  dapat  memodelkan  suatu  data  yang  memiliki trend dan  tingkat  suatu deret waktu menjadi lebih efisien jika dibandingkan dengan metode lain dengan jumlah data yang lebih sedikit (Hariri & Mashuri, 2022). Penelitian dengan metode DES pernah dilakukan oleh  beberapa  peneliti  sebelumnya  diantaranya  Ariyanto,  Puspitasari,  dan  Ericawati mengenai peramalan produksi tanaman pangan yang menghasilkan niai PE sebesar 2,22% (Ariyanto et al, 2017). Peneliti lainnya yaitu Andini dan Auristandi mengenai pengestimasian jumlah stock alat tulis kantor di UD Achmad Jaya dengan menghasilkan nilai MAPE sebesar 12,36  (Andini  &  Auristiandi,  2016).  Tujuan  dari  kajian  ini  yakni  untuk  mengetahui  estimasi pengunjung pontianak interactive center dengan menggunakan metode double exponential smoothing.

## METODE
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode  DES.  Metode  ini  dapat digunakan  pada  data  yang  memiliki trend (Lieberty  &  Imbar,  2015).  Data  yang  akan digunakan  yaitu  data  jumlah  kunjungan  di Pontive  Center dari  tahun  2019  sampai  dengan tahun  2022  secara  bulanan  dengan  jumlah  data  sebanyak  48  data.  Estimasi  yang  akan dicari yaitu selama 12 bulan ke depan. Pada metode DES ini, terdapat dua parameter yang akan  digunakan  yaitu 𝛼 dan 𝛾 dengan  interval  nilai  dari  0  hingga  1.  Estimasi  paramater untuk memprediksi jumlah kunjungan di Pontive Center yaitu: 𝑆 𝑡 = 𝛼𝑥 𝑡 + (1 − 𝛼 )( 𝑆 𝑡 −1 + 𝑏 𝑡 −1 ) 𝑏 𝑡 = 𝛾 ( 𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡 −1 ) + (1 − 𝛾 ) 𝑏 𝑡
Prediksi untuk m periode ke depan yaitu:
𝑓 𝑡 + 𝑚 = 𝑆 𝑡 + 𝑏 𝑡 𝑚
Dengan inisialisasi,
𝑆 1 = 𝑥 1 𝑏 1 = 𝑥 2 − 𝑥 1
𝑏 1 = (𝑥 2 −𝑥 1 )+(𝑥 3 −𝑥 2 )+(𝑥 4 −𝑥 3 )
Dalam  menentukan  keakuratan  metode  peramalan  yang  digunakan  pada  penenlitian ini,  digunakan  sebuah  pengukuran  akurasi  yaitu Mean  Absolut  Percentage  Error (MAPE). Presentase daru suatu kesalahan ( error ) dapat dihitung dengan,
𝑃𝐸 = ( 𝑥 𝑡−𝑓𝑡 𝑥 𝑡 ) ∙ 100
Perhitungan MAPE dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut.

## 𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑|𝑃𝐸| 𝑛
Semakin  kecil  nilai  MAPE,  maka  nilai  estimasi  semakin  mendekati  nilai  aktual  atau sebenarnya.
Keterangan: 𝑆 𝑡 : nilai pemulusan pada saat ke- t 𝑆 𝑡−1 : nilai pemulusan pada saat ke-( t-1 ) 𝑥 𝑡 : nilai aktual pada saat ke- t 𝑏 𝑡 : nilai trend dari data pada saat ke- t 𝑏 𝑡−1 : nilai trend dari data pada saat ke-( t-1 ) 𝑓 𝑡+𝑚 : hasil estimasi pada saat ke- m 𝑓 𝑡 : hasil estimasi pada saat ke- t 𝛼 : parameter pemulusan pertama 𝛾 : parameter pemulusan kedua 𝑚 : jumlah periode kedepan yang akan diestimasi 𝑛 : jumlah data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah  kunjungan  di Pontive  Center beragam  setiap  bulannya.  Jumlah  ini  bahkan bisa  mencapai  21  kunjungan  dalam  satu  bulan.  Berikut  Gambar  1  menunjukan  jumlah kunjungan di Pontive Center dalam setiap bulannya dari 2019- 2022.
Gambar 1. Plot Jumlah Kunjungan Pontive Center 2019-2022 (Bulan)
Dari plot di atas, dapat diasumsikan bahwa data jumlah kunjungan Pontive Center mengandung trend secara linear sesuai  dengan  definisi trend yaitu  terdapat  kenaikan atau penurunan dalam data secara jangka panjang (Putro et al, 2021). Selanjutnya, data perlu  dianalisis  untuk  mengetahui  apakah  terdapat trend naik  atau  turun  pada  data tersebut. Hasil analisis dapat ditunjukkan pada Gambar 2 di bawah.
Jumlah Kunjungan Pontive Center 2019-2022 (Bulan)
Gambar 2. Plot Analisis Trend
Pada  Gambar  2  di  atas,  ditunjukkan  bahwa  data  jumlah  kunjungan  di Pontive Center memiliki trend naik dengan garis lurus dengan persamaan sebagai berikut.
𝑌 𝑡 = 1,49 + 0,2582 𝑡
Dengan 𝑌 𝑡 sebagai  jumlah  kunjungan  dan 𝑡 sebagai  waktu.  Berdasarkan  hasil analisis  trend  di  atas  dapat  dilakukan  estimasi  jumlah  kunjungan  di Pontive  Center dengan  metode Double  Exponential  Smoothing .  Berikut  hasil  estimasi  menggunakan metode DES pada Gambar 3.
Gambar 3. Plot Hasil Estimasi Double Exponential Smoothing
Pada perhitungan estimasi DES ini, digunakan dua parameter yaitu 𝛼 dan 𝛾 . Dalam menentukan parameter, dilakukan dengan trial dan error dengan interval nilai antara 0 dan 1 (Andini & Auristandi, 2016). Selain dengan cara trial dan error , dapat juga dicari dengan bantuan software Minitab dengan opsi ‘Optimal Arima’ dan didapat nilai parameter 𝛼 sebesar 0,792541 dan 𝛾 sebesar 0,038379. Berikut hasil estimasi jumlah kunjungan di Pontive Center .
Tabel 1. Hasil Estimasi Jumlah Kunjungan 12 Periode (Bulan) ke Depan
Bulan Estimasi 49 10,0363 50 10,2037 51 10,3711
Bulan Estimasi 52 10,5385 53 10,7059 54 10,8732 55 11,0406 56 11,2080 57 11,3754 58 11,5428 59 11,7102 60 11,8776
Jumlah estimasi  pada Tabel  1 di  atas, dilakukan  pembulatan  angka karena nilai ini merupakan jumlah kunjungan atau sejumlah orang yang harus disebutkan dengan angka bulat. Berikut hasil estimasi jumlah kunjungan setelah dilakukan pembulatan.
Tabel 1. Hasil Pembulatan Estimasi Jumlah Kunjungan 12 Bulan ke Depan
Bulan Estimasi 49 11 50 11 51 11 52 11 53 11 54 11 55 12 56 12 57 12 58 12 59 12 60 12
Berdasarkan  nilai  parameter 𝛼 dan 𝛾 yang  telah  ditentukan,  didapatkan  hasil  MAPE pada  penelitian  ini  yaitu  sebesar  42%.  Menurut  Putro  et  al  (2018)  nilai  MAPE  dengan rentang  20%-50%  tergolong  cukup  dalam  pengestimasian.  Oleh  karena  itu  walau  nilai MAPE ini tergolong cukup besar, namun masih terbilang cukup dan layak dalam kemampuan model peramalan ini.

## KESIMPULAN
Melihat  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  dalam  mengestimasi jumlah  kunjungan  di Pontive  Center ,  dapat  disimpulkan  bahwa  data  memiliki  pola trend sehingga  metode  DES  dapat  diterapkan  pada  penelitian  ini.  Parameter  yang  digunakan yaitu 𝛼 sebesar  0,792541  dan 𝛾 sebesar  0,038379  dengan  nilai  MAPE  sebesar  42% sehingga  metode  ini  masih  terbilang  layak  dalam  mengestimasikan  jumlah  kunjungan  di Pontive Center dengan rata-rata estimasi jumlah kunjungan untuk 12 ke depan berjumlah 11- 12 kunjungan.

## REKOMENDASI
Pada  penelitian  dengan  metode Doubel  Exponential  Smoothing ini  diharapkan  untuk lebih teliti dan berhati-hati dalam perhitungan dan penginputan data karena kesalahan kecil saja  dapat  berdampak  besar  pada  hasil  estimasi.  Diharapkan  juga  untuk  peneliti  lain kedepannya  dapat  melakukan  perbandingan  untuk  data  dengan  jumlah  yang  lebih  besar dan jumlah estimasi yang lebih jauh lagi dengan metode ini.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada Allah Swt. berkat rahmat dan hidayahnya sehingga penelitian ini dapat  terselesaikan  dengan  baik.  Terima  kasih  juga  kepada  Dinas  Komunikasi  dan Informatika  Kota  Pontianak  atas  ketersediaannya  dalam  memberikan data  untuk penelitian ini.  Peneliti  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Ibu  Hj.  Jumiati,  S.E.,  M.E.,  selaku pembimbing lapangan atas bimbingannya saat penelitian dan Ibu Neva Satyahadewi, M.Sc., CRA, CRP, CRMP selaku dosen pembimbing penelitian atas bimbingannya dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Afiyah,  S.N.  &  Wijaya,  D.K.  (2018).  Sistem  Peramalan  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK) Menggunakan  Metode  Double  Exponential  Smoothing. Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi Asia , 12(1), 56.
Ariyanto, R., Puspitasari, D., & Ericawati, F. (2017). Penerapan Metode Double Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Tanaman Pangan. Jurnal Informatika Polinema , 4(1), 57.
Anisa,  F.,  et  al.  (2022).  Peramalan  Jumlah  Klaim  Di  BPJS  Kesehatan  Cabang  Metro Menggunakan  Metode  Double  Exponential  Smoothing. Jurnal  Siger  Matematika , 03(01), 17-22.
Hariri,  F.R.,  &  Mashuri,  C.  (2022).  Sistem  Informasi  Peramalan  Penjualan  Dengan Menerapkan  Metode  Double  Exponential  Smoothing  Berbasis  Web. Generation Journal , 6(1), 68 –77.
Laksmana, R.D., Santoso, E., & Rahayudi, B. (2019). Prediksi Penjualan Roti Menggunakan Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus : Harum Bakery). Jurnal Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , 3(5),  33 –41. http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/5375/2525.
Lieberty, A., & Imbar, R.V. (2015). Sistem Informasi Meramalkan Penjualan Barang Dengan Metode  Double  Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus:  PD.  Padalarang  Jaya). Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , 1(April), 2443 –2229.
Putro, B., Furqon, M.T., & Wijoyo, S.H.  (2018). Prediksi Jumlah Kebutuhan Pemakaian Air Menggunakan  Metode  Exponential  Smoothing. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 2(11), 4679 –86.
Putro,  E.  A.N.,  Rimawati,  E.,  &  Vulandari,  R.T.  (2021).  Prediksi  Penjualan  Kertas Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) , 9(1), 60.
Santoso, D.S., Widihastuti, I., & Kurniadi, D. (2018). Prediksi Jumlah Penjualan Pada Toko Karya  Bandung  Menggunakan  Double  Exponential  Smoothing. Jurnal  Transistor Elektro dan Informatika , 3(2), 87 –89.
Andini,  T.D.,  &  Auristandi,  P.  (2016).  Peramalan  Jumlah  Stok  Alat  Tulis  Kantor  Di  UD Achmad  Jaya  Menggunakan  Metode  Double  Exponential  Smoothing. Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi Asia ,10(1), 1 –10.