Optimasi Parameter pada Model Exponential Smoothing Menggunakan Metode Golden Section untuk Pemilihan Model Terbaik dan Peramalan Jumlah Wisatawan Provinsi Jawa Tengah

  • Sekar Kinasih Universitas Negeri Semarang
  • Arief Agoestanto Universitas Negeri Semarang
  • Sugiman Sugiman Universitas Negeri Semarang
Keywords: Data traveler, Exponential Smoothing, Forecasting, Golden Section

Abstract

Dalam penelitian ini, metode pemulusan eksponensial digunakan adalah Single Exponential Smoothing (SES), Double Exponential Smoothing–Holt (DES) dan Triple Exponential Smoothing Holt-Winter (TES) Aditif dan model Multiplikatif. Data yang digunakan adalah Jumlah Wisatawan Provinsi Jawa Tengah periode Januari 2011 sampai Desember 2015. Tujuan penelitian ini, melakukan optimasi parameter model pada metode SES, DES dan TES menggunakan metode Golden Section untuk meminimumkan nilai MAPE, mendapatkan metode terbaik guna memprediksi data jumlah Wisatawan Provinsi Jawa Tengah tahun 2011-2015, dan mendapatkan nilai prediksi menggunakan parameter yang optimal untuk tiap–tiap metode pada data jumlah Wisatawan Jawa Tengah Bulan Januari 2016. Berdasarkan analisis tersebut diperoleh parameter yang optimum untuk tiap–tiap metode, SES dengan parameter alpha0,54280 dan nilai MAPE 6,27370%, DES Holt parameter alpha 0,00004, parameter gamma 0,00590 dan nilai MAPE 11,04635%, TES Holt Winters Additive dengan parameter alpha 0,23607, parameter gamma 0,14590, parameter delta 0,23607 dan nilai MAPE 6,66123% serta untuk TES Holt Winters Multiplicative dengan parameter alpha 0,23607, parameter gamma 0,14590, parameter delta 0,23607 dan nilai MAPE6,67563%. Berdasarkan perbandingan MAPE pada ke empat metode di atas diperoleh metode terbaik untuk data Jumlah Wisatawan Provinsi Jawa Tengah yaitu  metode SES karena mempunyai nilai MAPE terkecil. Dengan model peramalan yang diperoleh  F_(t+1)=0,54280X_t+(1-0,54280)F_t,  diperoleh hasil peramalan untuk Bulan Januari 2016 adalah 320227 pengunjung.

In this study, the method used is the exponential smoothing Single Exponential Smoothing (SES), Double Exponential Smoothing -Holt (DES) and Triple Exponential Smoothing Holt-Winter (TES) additive and multiplicative models. The data used is the number of tourists in Central Java Province from January 2011 to December 2015. The purpose of this study was to optimize the parameters of the model on SES method, DES and TES using the Golden Section to minimize the MAPE, to get the best method to predict the amount of data Travelers Central Java of the year 2011-2015, and to get the predictive value using the optimal parameters for everry methods on data of Central Java Travellers January 2016. Based on the analysis obtained optimum parameters for everry methods, SES with alpha parameter 0.54280 and MAPE value 6.27370%, DES Holt parameter alpha0.00004, gamma parameters 0.00590and the value of MAPE 11.04635 %, TES Holt Winters Additive with alpha parameter 0.23607, 0.14590 parameter gamma, delta parameter 0.23607 and 6.66123% MAPE value as well as for TES Multiplicative Holt Winters with alpha parameter 0.23607, 0.14590 parameter gamma, delta parameter 0 , 23607 and MAPE value of 6.67563%. The best of method of MAPE on for all of the above for data the number of tourists in Central Java Province which is the method SES for having the smallest MAPE value. With forecasting model obtained  F_(t+1)=0,54280X_t+(1-0,54280)F_t, it was Retrieved forecasting for January 2016 was 320 227 visitors.

References

Awat, J. Napa. 1990. Metode Peramalan Kuantitatif. Yogyakarta: Liberty.
Handoko, T. Hani 1984. Dasar –Dasar Management Produksi dan Operasi. Yogyakarta: BPFE Yogyakarta.
Hapsari, V. 2013.Perbandingan Metode Dekomposisi Klasik dengan Metode Pemulusan Eksponensial Holt – Winter dalam Meramalkan Tingkat Pencemaran Udara di Kota Bandung Periode 2003-22012.Skripsi.Bandung: Universitas Pendidikan Indonesia. Tersedia: http://repository.upi.edu/2869/4/S_MTK_0905655_Chapter1.pdf
Kholisoh, Dyar. 2008. Optimasi Numerik dan Analisis Numerik. Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia. Tersedia: https:// diyarkholisoh.files.wordpress.com/2008/12 /81463826/Analisis-Numerik-dyar
Kiusalaas, J. 2005. Numerical Methodsbin Engineering with MATLAB.United Stade of America: Cambridge University.
Kalekar, P. S. 2004. Time Series Forcasting using Holt–Winters Exponential Smoothing.Proceeding IT694 Seminar. Kanwal Rekhi School of Information Technology, pp 1-13. Tersedia: http://labs.omniti.com/people/jesus/papers/holtwinters.pdf
Markidakis, W. & McGee. 1999.Metode dan Aplikasi Peramalan, Jilid 1, Edisi Kedua. Jakarta: Erlangga.
Soejoeti, Zanzawi. 1987. Analisis Runtun Waktu. Jakarta: Karunia Universitas Terbuka.
Subagyo, Pangestu. 1986. Forecasting Konsep dan Aplikasi. Yogyakarta: BPFE Yogyakarta.
Yuwida, N., Hanafi, L. & Wahyuningsih, N. 2012.“Estimasi Parameter Alpha dan Gamma dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter”.Jurnal Sains dan Seni ITS Vol. 1, No. 1, pp 19-25. Tersedia: http://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/article/view/1003
Published
2018-11-30
Section
Articles