## ANALISIS PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN GEOPARK CILETUH MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING
Yogi Iskandar 1* 1 Sistem Informasi, Universitas Nusa Putra email: yogi.iskandar_SI19@nusaputra.ac.id *
Abstrak : Forecasting adalah peramalan yang bertujuan untuk menerka atau menelaah peristiwa yang akan terjadi nantinya. Pada peramalan jumlah kunjungan ke Geopark Ciletuh ini menggunakan metode Exponential Smoothing , yaitu penghitungan terhadap nilai-nilai observasi di masa lalu. Penelitian ini menggunakan data berdasarkan kunjungan wisatawan Geopark Ciletuh dari tahun 2018 sampai tahun 2021. Tujuan penelitian ini adalah untuk meramalkan jumlah kunjungan ke Geopark Ciletuh di masa yang akan datang. agar pihak pengelola wisata dapat mempunyai gambaran serta persiapan, baik sarana maupun prasarana untuk  memenuhi  permintaan  pengunjung.  Data  yang  diperoleh  diolah  dengan  metode Single  Exponential  Smoothing dan Double Exponential Smoothing . Keduanya digunakan untuk mencari perbandingan nilai MAPE ( Mean Absolute Percentage Error) paling  rendah.  Dari  hasil  penelitian,  metode Single  Exponential  Smoothing dan  lebih  cocok  diterapkan  untuk menghitung jumlah kunjungan di Geopark Ciletuh, karena tingkat kesalahannya lebih rendah dari metode lain yang dipakai di penelitian ini. Dari hasil perbandingan peramalan, metode Single Exponential Smoothing dinilai lebih baik untuk menghitung jumlah wisatawan di Geopark Ciletuh, karena memiliki tingkat kesalahan yang lebih rendah, dibandingkan metode lain yang sejenis, seperti Double Exponential Smoothing . Adapun tingkat kesalahan peramalan MAD ( Mean Absolute Deviation ) sebesar 246362,6, MSE ( Mean Square Error ) sebesar 1,03E+11 dan MAPE ( Mean Percentage Average Error ) sebesar 45,43% untuk tahun 2021.
Kata Kunci: Forecasting, Exponential Smoothing, Geopark Ciletuh
Abstract: Forecasting is forecasting that aims to guess or examine events that will occur later. In forecasting the number of visits to the Ciletuh Geopark using the Exponential Smoothing method, namely calculating the values of observations in the past. This study uses data based on tourist visits to Ciletuh Geopark from 2018 to 2021. The purpose of this study is to predict the number of visits to Ciletuh Geopark in the future. so that the tourism manager can have an overview and preparation, both facilities and infrastructure to meet visitor requests. The data obtained was processed using the Single Exponential Smoothing and Double Exponential Smoothing methods. Both are used to find the lowest MAPE (Mean Absolute Percentage Error) value comparison. From the results of the study, the Single Exponential Smoothing method is more suitable for calculating the number of visits to the Ciletuh Geopark, because the error rate is lower than the other methods used in this study. From the results of forecasting comparisons, the Single Exponential Smoothing method is considered better for calculating the number of tourists in  Ciletuh  Geopark,  because  it  has  a  lower  error  rate,  compared  to  other  similar  methods,  such  as  Double  Exponential Smoothing. The MAD (Mean Absolute Deviation) forecasting error rate is 246362.6, MSE (Mean Square Error) is 1.03E+11 and MAPE (Mean Percentage Average Error) is 45.43% for 2021.

## Keywords: Forecasting, Exponential Smoothing, Ciletuh Geopark

## PENDAHULUA
Geopark  Ciletuh  adalah  tempar  wisata alam terbuka yang terletak di Jawa Barat. Wilayah selatan Kabupaten Sukabumi kaya akan “gurilaps” (Gunung,  Rimba,  Laut,  Pantai,  dan  Sungai). Kawasan Geopark ini memiliki luas sekitar 126.100 hektar  yang  meliputi  delapan  kecamatan  dan  74 desa.  Pada  tahun  2018,  Geopark  Ciletuh  resmi diakui sebagai  warisan dunia  oleh UNESCO yang kelestariannya  harus  dirawat  dan  dijaga.  Sebagai warisan dunia Geopark Ciletuh mempunyai tempat- tempat pariwisata yang menarik untuk dikunjungi. Terdapat  banyak  material  batuan  berwujud  unik yang terbentuk dari hasil sedimentasi fosil makhluk hidup, patahan, dan lempengan yang berusia jutaan tahun. Saat ini, terdapat sekitar 50 situs geologi di Geopark Ciletuh.
Beberapa  destinasi  utama  serta  fokus peneliti  dalam  penelitian  ini  ialah  wisata  Puncak Darma, Panenjoan, air terjun dan beberapa pantai. Puncak Darma adalah salah satu dataran tertinggi di
kawasan Geopark Ciletuh. Dataran tinggi ini berada di ketinggian 230 mdpl di Desa Girimukti,
Kecamatan  Ciemas,  Kabupaten  Sukabumi.  Bukit Panenjoan  sendiri  terletak  di  Desa  Tamanjaya, Kecamatan Ciemas. Sedangkan data air terjun yang penulis kalkulasikan antara lain Curug Cimarinjung,  Curug  Cikaso,  Curug  Luhur,  Curug Sodong,  Curug  Awang,  Curug  Tengah,  Curug Larangan,  Curug  Karet,  Curug  Puncak  Manik, Curug  Puncak  Jeruk,  dan  Curug  Cikanteh,  serta beberapa pantai yang tersebar di wilayah Geopark Ciletuh.
Objek  wisata  Geopark  Ciletuh  ini  sering dikunjungi  wisatawan  lokal  hingga  mancanegara. Namun,  datangnya  pandemi  tentu  saja  membuat dampak  yang  tidak  baik  terhadap  sektor  wisata alam,  karena  berpengaruh  pada  jumlah  kunjungan wisatawan.  Hal  ini  mendorong  para  pengelola wisata  untuk  melakukan  pembaruan  dan  inovasi untuk meningkatkan kembali kunjungan wisatawan ke Geopark Ciletuh.
Untuk  menarik  lebih  banyak  wisatawan, pengelola  terus  melakukan  inovasi  untuk  produk- produk  wisata.  Sayangnya,  berbagai  inovasi  yang dikembangakn  belum  memberikan  dampak signifikan  terhadap  kenaikan  wisatawan  ke Geopark  Ciletuh.  Dari  data  yang  dihimpun, wisatawan  yang  berkunjung  ke  Geopark  Ciletuh cenderung  fluktuatif  setiap  tahunnya.  Data kunjungan  wisatawan  selengkapnya  dapat  dilihat pada tabel sebagai berikut:

## Tabel 1. Data Jumlah Pengujung Geopark pada Tahun 2018
-Tahun 2021
Berdasarkan data kunjungan pada tabel di atas,  tingkat  kunjungan  wisatawan  ke  Geopark Ciletuh  mengalami  fluktuatif  setiap  tahunnya. Jumlah kunjungan tertinggi terjadi pada tahun 2018, kemudian  mengalami  penurunan  di  tahun  2019, selanjutnya  mengalami  peningkatan  kembali  pada tahun 2020 dan mengalami penurunan drastis pada tahun  2021  disebabkan  oleh  adanya  Pembatasan Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  sehingga  beberapa tempat wisata ditutup sementara. Ramalan  perhitungan  jumlah  kunjungan wisatawan  ke  Geopark  Ciletuh  ini  menggunakan metode Single  Exponential  Smoothing .  Hasil  dari perhitungan  ini  dapat  digunakan  untuk  membantu pengelola tempat wisata dalam menentukan strategi dan inovasi  di masa yang akan datang. Peramalan juga  dapat  dijadikan  alat  penentu  kelangsungan pengembangan  program  wisata  untuk  periode selanjutnya.  Pada  peramalan,  hasil  yang  didapat bukan merupakan hasil yang sudah pasti, melainkan kemungkinan-kemungkinan  yang  akan  terjadi, sehingga pihak pengelola wisata dapat menentukan strategi  terbaik  berdasarkan  hasil  peramalan tersebut.  Adapun  tujuan  utama  peramalan  adalah untuk  meramalkan  permintaan  di  masa  yang  akan datang  (Susanti  E.  dan   Agustin,  2020).  Sehingga diperoleh suatu perkiraan yang mendekati keadaan yang  sebenarnya.  Peramalan  memang  tidak  akan tepat  atau  akurat  seratus  persen,  karena  di  masa mendatang  tidak  ada  yang  tahu  kepastian  atau ketidakpastian  akan  terjadi  [5].  Peramalan  tidak akan  pernah  sempurna,  tetapi  meskipun  demikian hasil  peramalan  akan  memberikan  arahan  bagi suatu perencanaan.
Untuk  meramalkan  jumlah  wisatawan  di Geopark  Ciletuh,  penulis  menggunakan  metode
Single  Exponential  Smoothing, yaitu  metide  yang menekankan  nilai  ramalan  pada  periode  tertentu. Metode  ini  dapat  digunakan  untuk  banyak  objek. Salah satunya adalah perencanaan produksi keripik singkong di kota Langsa.
Penelitian  di  perusahaan  keripik  Srikandi menggunakan  data  dari  penjualan  tahun  2012 sampai  2016.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk menemukan  hasil  peramalan  yang  sesuai  dengan kondisi  perusahaan  ini.  penelitian  ini  dipengaruhi terhadap  jumlah  nilai  alpha  terhadap  data  yang sudah  tersaji.  Dari  hasil  penelitian,  nilai  ramalan untuk  perusahaan  keripik  Srikandi  mengalami kenaikan di tahun 2016 dengan nilai alpha 0,2 dan alpha  0,4  masing-masing  sebesar  32.533  dan 30.587. Hasil  peramalan  ini  bermanfaat  untuk perusahaan  keripik  srikandi  sebagai  antisipasi kerugian  atas  jumlah  stok  barang.  Di  sisi  lain, peramalan  berguna  untuk  membantu  mengawasi persediaan barang agar tidak terlalu besar dan tidak terlalu  kecil,  membantu  mengawasi  perbelanjaan, serta  memperbaiki  kinerja  para  pekerja  (Assauri, 2008: 196. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui nilai  penjualan  dengan  metode  ramalan Single Eksponensial  Smoothing, teknik  pengumpulan data,    wawancara,  dan  studi  pustaka.  Pengukuran yang dilakukan adalah mengukur nilai MAD, MSE, dan MAPE.

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  deskriptif  ialah  suatu penelitian yang berusaha menjawab permasalahan yang ada berdasarkan data-data. Proses  analisis  dalam  penelitian  deskriptif yaitu, menyajikan, menganalisis, dan menginterpretasikan  (Narbuko  &  Ahmadi, 2015).

## Gambar 1. Kerangka Berfikir

## METODE
Penelitian  yang  dilakukan  menekankan pada analisis deskriptif kuantitatif, yaitu
Periode Tahun 2018 2019 2020 2021 Triwulan ke 1 1.011.981 1.036.916 713.617 248.918 Triwulan ke 2 1.143.537 1.159.349 1.419.173 528.794 Triwulan ke 3 1.143.537 571.021 823.723 319.547 Triwulan ke 4 1.069.354 1.079.342 1.005.515 324.691 Jumlah 4.368.409 3.846.628 3.962.028 1.421.950
menganalisis data berbentuk angka, dan mendeskripsikan  data  sesuai  keadaan  sebenarnya. Data  disusun  berdasarkan  perolehan time  series, dalam hal ini memperhatikan data tahunan jumlah kunjungan  wisatawan  ke  Geopark  Ciletuh. Peramalan  jumlah  kunjungan  ini  perlu  untuk mengetahui proyeksi bisnis pariwisata di masa yang akan  datang.  Data  yang  digunakan  adalah  data primer  yang  diberikan  langsung  oleh  pengelola tempat wisata di Geopark Ciletuh.
3.1 Exponential Smoothing Exponential Smoothing adalah metode peramalan  dengan  menghitung  pembobotan eksponensial  dari  nilai-nilai  di  masa  lalu.  Metode ini  dipakai  karena  menggunakan  hitungan  yang lebih  sederhana,  serta  ketentuan  data  yang digunakan  relative  lebih  sedikit  dan  sederhana dibandingkan metode lain yang sejenis.
3.2 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Metode  ini  digunakan  untuk  mengukur kesalahan peramalan menggunakan teknik kesalahan  absolut  setiap  periode  dan  dibagi  nilai pengamatan  nyata  untuk  periode  yang  sedang berlangsung. Hasil peramalan ini selanjutnya dicari nilai rata-rata kesalahan persentase dengan rumus:
MAPE = 1 𝑛 ∑ = 𝑛 𝑖 1 |𝑃𝐸𝑡|
Sumber: Rumus Rata-rata Kesalahan Persentase
Dimana PE ( percentage of error ) adalah
𝑃𝐸𝑡 =   ( 𝑌𝑡 − 𝐹𝑡 𝑌𝑡 )  𝑥 100 Sumber: Rumus PE
𝑛 adalah jumlah data yang di observasi Yt, adalah nilai aktual dan Ft adalah nilai hasil peramalan pada periode  t.  MAPE  dibagi  ke  dalam  empat  kriteria (Setiawan et al.,2017). Kriteria MAPE dapat dilihat pada berikut:
No Nilai MAPE Kriteria 1 < 10% Baik Sekali 2 10% - 20% Baik 3 20 – 50% Cukup 4 > 50% Buruk Sumber: (Hudiyanti. V.C et al., 2019)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Perhitungan  Peramalan  dengan  Metode Single Exponential Smoothing
Sebelum  melakukan  pengolahan  data, penulis  memasukan  alpha  0,00  agar  mendapat rekomendasi alpha terbaik dari software POM QM. Hasil nilai alpha terbaik yang diberikan adalah 0,57. Kemudian  dimasukan  ke  dalam  perhitungan sehingga dihasilkan nilai ramalan yang dituangkan dalam tabel. Untuk mengetahui sebarap bagus nilai alpha ini,maka digunakan parameter Mean Absolute Percentage  Error (MAPE),  yaitu  perhitungan perbedaan  antara  data  aktual  dan  data  hasil peramalan  untuk  menghitung  standar  eror  terkecil atau kesalahan peramalan.
Berdasarkan  Tabel  3.1  yang  merupakan hasil  perhitungan  Uji  parameter  nilai  alpha  0,57 diperoleh  hasil  uji  parameter  MAD  sebesar 235287,8,  nilai  MSE  sebesar  1,04E+11,  nilai standar  erornya  adalah  345748,4  dan  nilai MAPEnya  adalah  0,454  atau  45%.  Nilai  MAPE tersebut  masuk  kedalam  kriteria  baik,  sehingga peramalan yang dilakukan dapat dikatakan sebagai peramalan yang layak.
Hasil  peramalan  dengan  metode Single Exponential  Smoothing menggunakan  data  dari jumlah  wisatawan  tahun  2021  di  Geopark  Ciletuh yang secara lengkap dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:
Tahun Kuartal Indeks Data Pengunjung Aktual Peramalan Single Exponential Smoothing 2021 1 1 248.918 989.826
2021 2 2 528.794 567.508 2021 3 3 319.547 545.441 2021 4 4 324.691 416.681 Total Peramalan Pengunjung Tahun 2021 2.519.456 Rata-rata pengunjung tahun 2021 629.864

## Sumber: Pengolahan data 2023
Dengan  menggunakan  metode Single Exponential Smoothing ,  akan  diperoleh  hasil  ramalan  rata-rata wisatawan pertiga bulan dalam satu  tahun sebesar 629.864  orang.  Dari  hasil  ramalan,  dapat  dilihat jumlah pengunjung  tertinggi  terdapat  pada kuartal ke 1 tahun 2021 sebesar 989.826 orang. Sedangkan jumlah pengunjung terendah terdapat pada kuartal ke    4  Tahun  2021  sebesar  416.681  orang.  Dapat dilihat  antara  nilai  peramalan  dengan  nilai  aktual tidak  jauh  berbeda.  Sehingga  didapat  hasil forecasting pada  tahun  berikutnya  pada  tabel dibawa
Berdasarkan tabel 3.3 dengan nilai alpha 0,57 diperoleh  hasil  nilai  Bias  -75758,4,  nilai  MAD 235287,8, nilai MSE 1,04E+11, nilai Standard Error 345748,5  dan  nilai  MAPE  45,43%  sehingga  nilai
peramalan pada triwulan pertama tahun 2022 yaitu sebesar 364.246 orang.

## 4.2 Perhitungan  Peramalan  dengan  Metode

## Double Exponential Smoothing
Pada pengujian data kunjungan wisatawan Geopark Ciletuh tahun 2021 dengan metode Double Exponential  Smoothing digunakan  nilai  alpha  0,23 dan  nilai  beta  0,61  sehingga  di  dapat  hasil  yang tertera pada tabel.
Dengan  metode Double  Exponential Smoothing ,  diperoleh  hasil  ramalan  rata-rata wisatawan per tiga bulan dalam satu tahun sebesar 566.182 orang. jumlah wisatawan tertinggi terdapat pada  kuartal  ke  1  sebesar  858.037  orang.  Hasil ramalam  juga  menunjukkan  jumlah  pengunjung terendah  terdapat  pada  kuartal  ke    4  Tahun  2021 sebesar 307.900 orang.
Berdasarkan  tabel  3.5  dengan  nilai  alpha 0,23 dan nilai beta 0,61 diperoleh hasil nilai  Bias - 105681, nilai MAD 246362,6, nilai MSE 1,03E+11, nilai Standard  Error 344654,7  dan  nilai  MAPE 51,31%  sehingga  nilai  peramalan  pada  triwulan pertama tahun 2022 yaitu sebesar 496.283 orang.
Setelah  melakukan  perhitungan  dengan metode Single Exponential  Smoothing dan Double Exponential  Smoothing menggunakan  POM  QM, selanjutnya  adalah  melakukan  perbandingan  hasil kesalahan  peramalan Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE).  Berikut  adalah  perolehan  nilai MAPE  pada  masing-masing value  exponential smoothing .
Tabel  3.6.  menunjukkan  bahwa Single Exponential  Smoothing lebih  baik  dibandingkan dengan Double Exponential Smoothing terlihat dari persentase  nilai  MAPE  yang  paling  kecil.  Sesuai hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  bahwa  untuk kunjungan wisatawan mancananegara dan nuasantara ke Geopark Ciletuh cocok menggunakan metode Single Eksponential Smoothing dengan nilai MAPE yaitu sebesar 45,43% dengan nilai α = 0,57 sebagaimana kriteria yang disampaikan (Setiawan et al:2017)  termasuk  kedalam  kriteria  baik  atau peramalan  dapat  dikategorikan  sebagai  peramalan yang layak. Sementara hasil diagram peramalan dari Double  Exponential  Smoothing untuk  kunjungan wisatawan dengan nilai MAPE 51,31% dengan nilai alpha = 0,23 dan nilai beta = 0,61 masuk ke dalam kategori  buruk  karena  nilai  MAPEnya  lebih  dari 50%.

## KESIMPULAN
Dari hasil perbandingan peramalan, metode Single  Exponential  Smoothing dinilai  lebih  baik untuk  menghitung  jumlah  wisatawan  di  Geopark Ciletuh,  karena  memiliki  tingkat  kesalahan  yang lebih  rendah,  dibandingkan  metode  lain  yang sejenis,  seperti Double  Exponential  Smoothing . Adapun tingkat  kesalahan  peramalan  MAD  ( Mean Absolute Deviation ) sebesar 246362,6, MSE ( Mean Square Error ) sebesar 1,03E+11 dan MAPE ( Mean
Percentage  Average  Error )  sebesar  45,43%  untuk tahun 2021.
Dalam  meramalkan  jumlah  kunjungan  ke Geoprak Ciletuh,, pengelola tidak hanya menggunakan  satu  metode  peramalan,  tetapi  lebih dari  satu  metode  untuk  mengetahui  metode  mana yang  paling  tepat.  Geoprak  Ciletuh  sebaiknya meramalkan  tingkat  kunjungan  dengan  metode peramalan Single  Exponential  Smoothing karena dari  hasil  perhitungan  memiliki  tingkat  kesalahan paling  rendah  dibandingkan  metode Double Exponential Smoothing .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] sukabumikab.go.id.(2022,  20  Februari).
Geopark Ciletuh . Diakses pada 05 Januari 2023, dari https://sukabumikab.go.id/web/b/4336.asp [2] Lusiana  A.  dan  Yuliarty  P.  (2020). Penerapan Metode Peramalan (Fprecasting) Pada Permintaan Atap di PT X. Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2020
[3] serambimekkah.ac.id.  (2022,  1  Januari). Penerapan  Metode  Double  Exponential Smoothing dan Moving Average  pada  Peramalan  Permintaan Produk  Gasket  Cap  di  PT .  Nesinak. Diakses  pada  05  Januari  2023,  dari Industries.https://ojs.serambimekkah.ac.id/ jse/article/download/2537-2546/2790
[4] Susanti  E.  dan    Agustin  P.M.  (2020). Analisis  Peramalan  Permintaan  Produk Wooden  Box  Dan  Wooden  Pallet  Di  Pt XYZ. JURNAL COMASIE - VOL. 3 NO. 5 (2020) [5] Harini  D.  dan  Wahyuniar  L.S.  (2021). Estimasi Jumlah Murid Baru Menggunakan Metode Forecasting . Volume 2, Nomor 2; 2021. https://jurnal.stkipkusumanegara.ac.id/ind ex.php/jim/article/download/1025/679/417 5
[6] yonomaulana.com.  (2018,  17  Maret). Peramalan dengan Exponential Smoothing (Penghalusan Eksponensial). Diakses pada 05 Januari 2023, dari https://www.yonomaulana.com/2018/03/p eramalan-dengan-exponential- smoothing.htm [7] aps.bps.go.id. ARIMA  (Autoregressive Integrated Moving Average). Diakses pada 05 Januari 2023, dari https://daps.bps.go.id/file_artikel/77/arima .pdf [8]
Fiqi  R.K,  &  Hudori.  2017.  Forecasting Jumlah Wisatawan Di Taman Wisata Alam Kawah  Ijen  Dengan  Metode  Exponential Smoothing  Berbantu  Zaitun  Time  Series
https://ejournal.unibabwi.ac.id/index.php/t ransformasi/article/download/101/70
[9] Jasasila,  “Analisis  Permalan  (Forecast)
Penjualan  Sepeda  Motor  Honda  Pada Dealer  Cahaya  Motor  Indah  Muara
Tembesi,” Ekon. J. Econ. Bus., vol. 2, no.
1, pp. 57–65, 2018,Maulana F.N, (2019).
[10] Analisa  Perbandingan  Metode  Single Exponential  Smoothing  Dan  Holt-Winter Exponential  Smoothing (Studi Kasus:  Ud. Sumber Alam Stone).
[11] Raihan  dkk.  media.neliti.com.  (2016,  1
Juni). Forcasting Model Exsponensial
Smoothing  Time  Series  Rata  Rata Mechanical Availability Unit Off Highway Truck Cat 777d Caterpillar . Jurnal POROS TEKNIK  Volume  8.  Diakses  pada  05 Januari 2023, dari https://media.neliti.com/media/publication s/126425-ID-none.pdf [12] Firmansyah.R. Metode Peramalan Exponential  Smoothing  Pada  Jumlah Wisatawan  Mancanegara  Di  Indonesia Dengan Pengemasan R-Package T.E.S.Brown .  Diakses  pada  07  Januari 2023, dari http://repository.unej.ac.id/handle/123456 789/23112 [13] Rais,  A.N.  (2020). Evaluasi  Metode Forecasting  Pada  Data  Kunjungan Wisatawan  Mancanegara  ke  Indonesia.
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ evolusi/article/download/8971/4506
[14] B.  P.  Candra,  Kusrini,  and  H.  A.  Fatta, “Implementation of Trend Moment Method for  Stock  Prediction  as  Supporting Production,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1140, no. 1, pp. 1–8, 2018.
[15] Prissy  &  Yulisa  N.,  (2022). Peramalan Nilai  Ekspor  Migas  di  Indonesia
Menggunakan  Model  Long  Short  Term
Memory dan Gated Recurrent Unit Dengan Optimasi Nesterov Adam
[16] Indah, D. R, Rahmadani. E., (2018).
Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Single Eksponensial Smoothing pada Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa, JURNAL PENELITIAN EKONOMI AKUNTANSI (JENSI), VOL.2, NO. 1, JUNI 2018