Eksplorasi Metode Triple Exponential Smoothing Pada Peramalan Jumlah Penggunaan Air Bersih di PDAM Kota Makassar

Suci Lestari(1), Ansari Saleh Ahmar(2*), R. Ruliana(3),

(1) Program Studi Statistika FMIPA UNM
(2) Program Studi Statistika FMIPA UNM
(3) Program Studi Statistika FMIPA UNM
(*) Corresponding Author




DOI: https://doi.org/10.35580/variansiunm14641

Abstract


Abstrak. Ketersediaan air bersih sangat penting dikarenakan hampir seluruh aktivitas manusia sangat bergantung terhadap ketersediaan air bersih. Hal ini membuat faktor produksi dan ketersediaan air bersih selalu menjadi prioritas dalam pelayanan penyaluran air bersih sehingga penulis tertarik untuk mengkaji tentang peramalan jumlah penggunaan air bersih di PDAM Kota Makassar. Salah satu metode yang cocok untuk menangani kasus tersebut adalah metode Time Series. Metode Triple Exponential Smoothing atau biasa disebut dengan Winter Exponential Smoothing merupakan salah satu metode Time Series yang cocok untuk menangani data yang bersifat musiman seperti jumlah penggunaan air bersih di Kota Makassar.  Adapun Langkah analisis dari metode Triple Exponential Smoothing adalah identifikasi model, estimasi parameter dengan trial and error, selanjutnya adalah perhitungan nilai awal dari pemulusan data, trend, dan musiman dengan panjang satu musim L=12 dan yang terakhir adalah menghitung nilai error dengan menggunakan MAPE dan RMSE. Model terbaik diperoleh dari kombinasi parameter α = 0,1; β = 0,1; dan γ=0,6 yang menghasilkan kesalahan peramalan terkecil menggunakan RMSE dengan nilai sebesar 168,175 dan MAPE dengan nilai sebesar 4,736. Dengan meggunakan model maka diperoleh peramalan jumlah penggunaan air bersih di PDAM Kota Makassar dari bulan januari – desember 2019 sebagai berikut: 2779,10; 2788,94; 2728,61; 2797,48; 2787,97; 2752,66; 2742,18; 2708,50; 2644,55; 2521,50; 2537,74; 2732,55. Dari hasil peramalan tersebut terlihat mendekati dan tidak terlalu jauh menyimpang dari data tahun sebelumnya  sehingga dapat dijadikan acuan produktivitas air bersih di PDAM Kota Makassar agar produktivitas air dapat mencukupi semua kebutuhan masyarakat di Kota Makassar.

Kata kunci: air, triple exponential smoothing, time series, peramalan.


Full Text:

PDF

References


Aswi & Sukarna. (2006). Analisis Deret Waktu. Makkassar: Andira.

Bossarito, P. (2018). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Prediksi Jumlah Kebutuhan Pemakaian Air Menggunakan Metode Exponential Smoothing (Studi kasus : PDAM Kota Malang), 4681.

Chang, Pei-Chann, Chen-Hao Liu, Chia-Hsuan Yeah,Shih-Hsin Cen (2007). The Development of a Weighted Evolving Fuzzy Neural Network for PCB Sales Forecasting, Elseiver, 32(Expert Systems with Applications), 86-96.

Fiati, R. (2010). Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Penjualan Barang.

Ginanjar Susilo, Ibnu, Ika Yulia Iswiyanita, Elga Puri Megantari, Laila Ziadatu Mawaddah, Dena Aurum Salehah, Agustini Tripena Br.Sb., Agung Prabowo. (2016). Peramalan Volume Penggunaan Air Bersih Dengan Metode Winters Exponential Smoothing Untuk Menentukan Volume Air Bersih Yang Harus Diproduksi Oleh PDAM Tirta Satria. Purwokerto.

Kurniawati, E. (2009). Analisis Rasio Keuangan untuk menilai Kinerja Perusahaan Daerah Air Minum (Studi Kasus Pada PDAM di Kota Sorong). Analisis, 6(2), 112-122.

Makridakis dkk. (1999). Metode dan Aplikasi Peramalan (terjemahan). Jakarta: Binarupa Aksara.

Putri, T. (2012). Aplikasi Sistem Peramalan Penjualan Penjualan Barang Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Exponential Tunggal (Studi Kasus PT. Sri Mekar Cahaya Persada Banjarmasin).

Spyros, Makridakis Steven,C. (n.d.). Wheelwright. Op Cit, 64.

Sugiyanto.S, R. K. (2016). Implementasi Metode Triple Exponential Smoothing dalam Peramalan Penjualan Pulsa Elektrik.

Suwandi Adi, A. K. (2015). Peramalan Data Time Series dengan Metode Penghalusan Eksponential Holt-Winter. Universitas Negeri Makassar.

Trihendradi, C. (2005). SPSS 13 : Analisis Data Statistik. Yogyakarta: Yogyakarta Andi.

Utami & Atmojo, R. (2017). Perbandingan Metode Holt Exponential Smoothing dan Winter Exponential Smoothing untuk peramalan penjualan souvenir, 124


Article Metrics

Abstract view : 4423 times | PDF view : 1269 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 Suci Lestari, Ansari Saleh Ahmar, R. Ruliana

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Abstracted/Indexed by:

SINTADimensions

 

 

VARIANSI: Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research is licensed under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)