Optimasi Parameter pada Model Exponential Smoothing Menggunakan Metode Golden Section untuk Pemilihan Model Terbaik dan Peramalan Jumlah Wisatawan Provinsi Jawa Tengah - Kinasih, Sekar; Agoestanto, Arief; Sugiman, Sugiman (Universitas Negeri Semarang, 2018)
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.