Peramalan Produksi Mobil Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing dengan Algoritma Golden Section - Muhammad Iqbal Wiladibrata; Nur Azizah Komara Rifai (UNISBA Press, 2022)
Abstract. Forecasting analysis is the process of estimating a situation in the future based on past data. The exponential smoothing method is a forecasting method that assigns a smoothing value by an exponential function to a series of previous observed values. Research data in the form of secondary data obtained from the Association of Indonesian Automotive Industries (GAIKINDO) in the form of Toyota Avanza car production data for April 2020-April 2022. In this study, the double exponential smoothing method will be used because the data pattern used has a trend tendency. In the double exponential smoothing method, two smoothing parameters are needed, namely the parameter which is used to calculate the constant value of the forecasting model and the parameter which is used to calculate the trend coefficient of the forecasting model. In this study, the golden section algorithm is used to optimize the parameters of the double exponential smoothing method. The purpose of this study is to apply the double exponential smoothing method with the golden section algorithm to predict the production of the Toyota Avanza in May 2022. The results of the study state that the combination of parameters and which produces the minimum Sum of Squares Error (SSE) value in the golden section algorithm is at the parameter value =0.618034 and parameter =0.381966 which produces a forecasting model F_(t+m)=15259.525596+1002.881415(m) with a Sum of Squares Error (SSE) value of 140294878 and an Absolute Mean Percentage Error (MAPE) is 46.67%. The results of forecasting the Toyota Avanza in May 2022 were 16262.41 or 16263 units of the Toyota Avanza. Abstrak. Analisis peramalan adalah proses memperkirakan suatu keadaan di masa mendatang berdasarkan data-data masa lampau. Metode exponential smoothing adalah suatu metode peramalan yang memberi nilai pemulusan oleh sebuah fungsi eksponensial pada serangkaian nilai pengamatan sebelumnya. Data penelitian berupa data sekunder yang diperoleh dari Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia (GAIKINDO) berupa data produksi mobil Toyota Avanza bulan April 2020-April 2022. Pada penelitian ini akan digunakan metode double exponential smoothing karena pola data yang digunakan memiliki kecenderungan trend. Pada metode double exponential smoothing dibutuhkan dua parameter pemulusan berupa parameter α yang digunakan untuk menghitung nilai konstanta model peramalan dan parameter γ yang digunakan untuk menghitung koefisien trend model peramalan. Dalam penelitian ini digunakan algoritma golden section untuk mengoptimumkan parameter pada metode double exponential smoothing. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode double exponential smoothing dengan algoritma golden section untuk meramalkan produksi mobil Toyota Avanza pada bulan Mei 2022. Hasil penelitian menyatakan bahwa kombinasi parameter α dan γ yang menghasilkan nilai Sum of Squares Error (SSE) minimum pada algoritma golden section berada pada nilai parameter α=0,618034 dan parameter γ=0,381966 yang menghasilkan model peramalan F_(t+m)=15259,525596+1002,881415(m) dengan nilai Sum of Squares Error (SSE) sebesar 140294878 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 46,67%. Hasil peramalan mobil Toyota Avanza pada bulan Mei 2022 sebesar 16262,41 atau 16263 unit mobil Toyota Avanza.