FORECASTING JUMLAH WISATAWAN DI TAMAN WISATA ALAM KAWAH IJEN DENGAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING BERBANTU ZAITUN TIME SERIES - Kustiawan, Fiqi Randi; Hudori, Hudori (Pendidikan Matematika FMIPA Universitas PGRI Banyuwangi, 2017)
Forecasting adalah peramalan tentang apa yang akan terjadi pada waktu yang akan datang. Metode Exponential Smoothing adalah suatu metode peramalan rata-rata bergerak dengan melakukan pembobotan menurun secara eksponensial terhadap nilai-nilai observasi masa lalu. Metode Exponential Smothing dibagi menjadi tiga kelas Exponential Smothing sesuai dengan pola data time series, meliputi metode Single Exponential Smoothing untuk pola data yang bersifat konstan/horisontal, metode Double Exponential Smoothing untuk data yang mengalami trend, dan metode Triple Exponential Smoothing untuk data trend dan terdapat pengaruh musiman. Pada penelitian ini digunakan data jumlah wisatawan mancanegara (wisman) dan wisatawan nusantara (wisnu) di Taman Wisata Alam Kawah Ijen pada periode Januari 2014 – April 2016. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan metode Exponential Smoothing yang tepat sesuai dengan pola data jumlah wisman, meramalkan jumlah wisman dan wisnu di TWA Kawah Ijen periode Mei 2016 – April 2017. Proses peramalan jumlah wisman meliputi analisis trend untuk identifikasi pola data; pemilihan metode Exponetial Smoothing yang tepat berdasarkan pola data; proses trial and error nilai konstanta smoothing yang meminimumkan MSE (Mean Square Error) dan forecast error. Dalam proses peramalan digunakan program Zaitun Time Series. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) Metode Exponential Smoothing yang tepat untuk forecasting jumlah wisman dan wisnu di TWA Kawah Ijen adalah metode Triple Exponential Smoothing Holt (winter); (2) Secara komulatif, hasil forecasting jumlah wisatawan mancanegara dan wisatawan nusantara di TWA Kawah Ijen pada periode Mei 2016 – April 2017 sebesar 10.763 dengan nilai MAPE 53,41% untuk wisatawan mancanegara dan 121.607 dengan nilai MAPE 46,63% untuk wisatawan nusantara; (3) Nilai MAPE yang sangat tinggi disebabkan oleh range yang terlalu besar.