Comparison of Holt-Winters Exponential Smoothing (HWES) and Singular Spectrum Analysis (SSA) Methods in Forecasting the Number of Passengers at PT KAI in Indonesia: Perbandingan Metode Holt-Winters Exponential Smoothing (HWES) Dan Singular Spectrum Analysis (SSA) Pada Peramalan Jumlah Penumpang PT KAI di Indonesia

Samikoh Ulinuha (Universitas Muhammadiyah Semarang)
Tiani Wahyu Utami (Universitas Muhammadiyah Semarang)
Prizka Rismawati Arum
Dannu Purwanto (Universitas Muhammadiyah Semarang)

Journal of Data Insights
Vol 2 No 2 (2024): Journal of Data Insights

Penelitian ini mengkaji penerapan dua metode peramalan, yaitu Holt Winters Exponential Smoothing (HWES) dan Singular Spectrum Analysis (SSA), dalam meramalkan jumlah penumpang di PT Kereta Api Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode HWES dengan model additive menghasilkan nilai parameter pemulusan optimal dengan alpha , beta dan gamma model ini memiliki nilai MAPE sebesar 10.75%. Sementara itu, pada HWES model multiplicative menghasilkan nilai parameter pemulusan alpha , beta dan gamma , menghasilkan nilai MAPE 14.50%. Metode SSA dengan window length menghasilkan nilai MAPE 13.33%. Perbandingan nilai MAPE anatara metode HWES additive, HWES multiplicative dan SSA menunjukkan bahwa HWES additive lebih unggul dengan MAPE sebesar 10.75%. Peramalan jumlah penumpang Kereta Api Indonesia menggunakan metode terbaik Holt Winters Exponential Smoothing Additive untuk periode Januari hingga Desember 2024 memperlihatkan variasi jumlah penumpang terendah pada bulan Agustus dan tertinggi pada bulan Januari.