Mengukur Tingkat Akurasi Metode Double Exponential Smoothing di Bidang Peramalan: Sebuah Meta Analisis

Elin Nurmayanti, Syaharuddin Syaharuddin

Abstract


Abstract: Forecasting is a method for estimating the amount of data in the future based on data in the past which is analyzed using statistical methods. Forecasting method aims to estimate the economic prospects of business activities as well as the environmental impact on these prospects. The purpose of this study was to determine the significant difference in the level of accuracy in the results of forecasting and classification of the Holt/Double Exponential Smoothing method. The Double exponential smoothing method is the most widely used method to determine the trend equation for the second smoothing data through a smoothing process. This forecasting system captures patterns from past data and then uses it to project future data. This research method uses a meta-analysis method by reviewing several articles from 2012-2022, namely by collecting data from research results indexed by the indexing database. such as Scopus, ScienceDirect, DOAJ, WorldCat, Google Scholar, and Garuda Portal. The results of data analysis using JASP software show that the accuracy level of the Non-modified algorithm is higher than the modified algorithm. This is obtained from the forest plot output which shows the level of accuracy or the modified forest plot data of 1.10[0.79, 1.40], while the non-modified data shows the level of accuracy or forest plot of 1.16[0.86,1.46].


Abstrak: Peramalan adalah metode untuk memperkirakan besarnya jumlah suatu data pada waktu yang akan datang berdasarkan data pada masa lampau yang dianalisis menggunakan metode statistika. Metode Peramalan bertujuan untuk memperkirakan prospek ekonomi dari kegiatan usaha serta pengaruh lingkungan terhadap prospek tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui perbedaan tingkat akurasi yang signifikan pada hasil peramalan dan klasifikasi metode Holt/Double Exponential Smoothing. Metode Double expoential smoothing adalah suatu metode yang paling luas digunakan untuk menentukan persamaan trend data pemulusan kedua melalui proses smoothing. Sistem peramalan ini menangkap pola dari data yang telah lalu kemudian digunakan untuk memproyeksikan data yang akan datang.Metode penelitian ini menggunakan metode meta-analisis dengan mengkaji beberapa artikel dari tahun 2012-2022 yaitu dengan cara mengumpulkan data dari hasil-hasil penelitian yang terindeks database pengindeks seperti Scopus, ScienceDirect, DOAJ, WorldCat,Google Scholar, dan Portal Garuda. Hasil analisis data menggunakan software JASP menunjukkan bahwa tingkat akurasi dari algoritma yang Non-modifikasi lebih tinggi daripada algoritma yang dimodifikasi. Hal ini diperoleh dari output forest plot yang menunjukkan tingkat akurasi atau forest Plot data modifikasi sebesar 1.10[0.79, 1.40], sedangkan data yg Non-Modifikasi menunjukkan tingkat akurasi atau forest plot sebesar 1.16[0.86,1.46].


Keywords


Forecasting; Double Exponential Method; Meta Analysis.

Full Text:

PDF

References


Rosalina, E., Sugiarto, S., & Gamal, M. D. (2016). Metode Peramalan Holt-Winter Untuk Memprediksi Jumlah Pengunjung Perpustakaan Universitas Riau. Repository FMIPA, 7(1), 1–8.

Nurhaeni, N. (2020). Peramalan Kejahatan Menggunakan Holt’s Double Exponential Smoothing. Sainteks, 16(2), 121–127. https://doi.org/10.30595/st.v16i2.7129

Nindian Puspa Dewi. (2020). Implementasi Holt-Winters Exponential Smoothing untuk Peramalan Harga Bahan Pangan di Kabupaten Pamekasan. Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 11(2), 223–236. https://doi.org/10.31849/digitalzone.v11i2.4797

Fudllayati, G., Hafiyusholeh, M., & Mistikawita, T. (2020). Pemodelan Produksi Tebu Menggunakan Metode Single Moving Average dan Exponential Smoothing Holt-Winters. Jurnal Mahasiswa Matematika Algebra, 1(1), 61–72.

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. https://doi.org/10.30646/tikomsin.v9i1.548

Santiari, N. P. L., & Rahayuda, I. G. S. (2020). Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Pada Toko Gitar. JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science), 5(3), 203. https://doi.org/10.31328/jointecs.v5i3.1520

Utami, R., & Atmojo, S. (2017). Perbandingan Metode Holt Eksponential Smoothing dan Winter Eksponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Souvenir. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 11(2), 123. https://doi.org/10.32815/jitika.v11i2.191

Rosa, D. U. (2019). Metode Exponential Smoothing Dalam Memproyeksikan Jumlah Penduduk Miskin Di Nusa Tenggara Barat. Jurnal Pemikiran Dan Penelitian Pendidikan Matematika, 2(1), 42–53.

Hadinagara, D., & Noeryanti, N. (2019). Peramalan Harga Saham pada Indeks LQ45 Menggunakan Fuzzy Time Series Markov Chain Dan Modifikasi Double Exponential Smoothing. Jurnal Statistika Industri Dan Komputasi, 4(2), 11–21. https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/7787

Lee, Y. W., Tay, K. G., & Choy, Y. Y. (2018). Forecasting Electricity Consumption Using Time Series Model. International Journal of Engineering & Technology, 7(4.30), 218. https://doi.org/10.14419/ijet.v7i4.30.22124

Febrian, D., Idrus, S. I. Al, & Nainggolan, D. A. J. (2020). The Comparison of Double Moving Average and Double Exponential Smoothing Methods in Forecasting the Number of Foreign Tourists Coming to North Sumatera. Journal of Physics: Conference Series, 1462(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1462/1/012046

Yasinta, S. A., & Yudihartanti, Y. (2016). Prediksi Daya Tersambung Dengan Metode Double Exponential Smoothing. Jutisi, 5(2), 1151–1162.

Elison, M. H., Rudy Asrianto, M. K., & Aryanto, SE, M. A. (2020). Prediksi Penjualan Papan Bunga Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing. JURSISTEKNI (Jurnal Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi), 2(3), 45–56.

Kanisius Ola, P. (2019). Peramalan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Cheng Dan Double Exponential Smoothing (Study Kasus: Jumlah Wisatawan Mancanegara Di Candi Borobudur). Jurnal Statistika Industri Dan Komputasi, 4(1), 69–79.

Gupta, R., & Pal, S. K. (2020). Trend Analysis and Forecasting of COVID-19 outbreak in India. medRxiv, 1–19.

Eksponensial, P. (2013). Evelina Padang, Gim Tarigan , Ujian Sinulingga. 1(2), 161–174.

Stephano, A., Martha, S., & Rahmayuda, S. (2020). Sistem informasi peramalan tren pelanggan dengan menggunakan metode double exponential smoothing di Mess GM. Jurnal Komputer Dan Aplikasi, 8(1), 1–10. https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jcskommipa/article/view/39767

Dwi Hilda Anjasari, Eko Listiwikono, F. I. Y. (2018). Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing Holt Dan Metode Triple Exponential Smoothing Holt-Winters Untuk Peramalan Wisatawan Grand Watu Dodol PERBANDINGAN. Jurnal Pendidikan Matematika & Matematika, 2(2), 12–25.

Hayuningtyas, R. Y. (2017). Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average dan Metode Double Exponential Smoothing. None, 13(2), 217–222.

Jatmiko, Y. A., Rahayu, R. L., & Darmawan, G. (2017). Perbandingan Keakuratan Hasil Peramalan Produksi Bawang Merah Metode Holt-Winters Dengan Singular Spectrum Analysis (Ssa). Jurnal Matematika “MANTIK,” 3(1), 13. https://doi.org/10.15642/mantik.2017.3.1.13-24

Menggunakan, P., & Holt, M. (2020). Peramalan Jumlah Penumpang Angkutan Bus Antar Kota Antar Propinsi Menggunakan Metode Holt-Winters. Jurnal Teknologi Transportasi Dan Logistik, 2(1), 49–56. https://doi.org/10.52920/jttl.v2i1.23

Saputri, N. A. O., & Huda, N. (2020). Implementasi Sistem Informasi Prediksi Hasil Penjualan Perangkat Komputer Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing. Jurnal Media Informatika Budidarma, 4(3), 806. https://doi.org/10.30865/mib.v4i3.2253


Refbacks

  • There are currently no refbacks.