Prediksi Jumlah Kebutuhan Pemakaian Air Menggunakan Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus : PDAM Kota Malang)

Putro, Bossarito (2018) Prediksi Jumlah Kebutuhan Pemakaian Air Menggunakan Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus : PDAM Kota Malang). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Air merupakan sumber daya alam yang sangat dibutuhkan oleh semua makhluk hidup. Manusia, hewan, dan tumbuhan memerlukan air untuk kelangsungan kehidupannya. Beda dengan binatang dan tumbuhan, manusia membutuhkan air yang bersih untuk keberlangsungan hidupnya. Menjadi sebuah tantangan tersendiri bagi PDAM seluruh Indonesia untuk terus mencukupi jumlah permintaan ketersediaan air bersih, tak terkecuali PDAM Kota Malang. Prediksi yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan metode Exponential Smoothing. Exponential Smoothing merupakan metode yang secara terus menerus melakukan perbaikan peramalan dengan mengambil nilai rata-rata penghalusan (smoothing) nilai masa lalu dari suatu data runtut waktu dengan cara menurun (exponential). Pada penelitian ini akan dibandingkan 3 metode Exponential Smoothing, yaitu: Single Exponential Smoothing (SES), Double Exponential Smoothing (DES), dan Triple Exponential Smoothing (TES) yang digunakan untuk mendapatkan hasil prediksi dan melakukan evaluasi hasil prediksi dengan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE). MAPE terkecil didapatkan pada saat menggunakan metode Single Exponential Smoothing (SES) pada saat nilai ɑ = 0,2 dengan nilai MAPE sebesar 3,992, metode Double Exponential Smoothing (DES) pada saat nilai ɑ = 0,1 dengan nilai MAPE sebesar 4,932, dan metode Triple Exponential Smoothing (TES) pada saat nilai ɑ = 0,1, β = 0,1, dan γ = 0,6 dengan nilai MAPE sebesar 6,733. Dengan nilai MAPE dibawah 10, maka metode Exponential Smoothing untuk prediksi jumlah kebutuhan air termasuk kedalam kategori sangat baik.

English Abstract

Water is a natural resource that needed by all living things. Humans, animals, and plants need water to survive. Unlike animals and plants, humans need clean water to survive. Becoming a challenge for all PDAM Indonesia to keep sufficient number of demand for clean water supply, not to mention PDAM Malang City. Prediction done in this research use Exponential Smoothing method. Exponential Smoothing is a method that continuously performs forecasting improvements by taking the average value of smoothing past values from time expanding data in exponential way. In this research, we will compare three Exponential Smoothing methods: Single Exponential Smoothing (SES), Double Exponential Smoothing (DES), and Triple Exponential Smoothing (TES) used to obtain prediction result and evaluate prediction result with Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The smallest MAPE was obtained when using Single Exponential Smoothing (SES) method when value ɑ = 0.2 with MAPE value 3.992, Double Exponential Smoothing (DES) method when value ɑ = 0.1 with MAPE value 4.932, and Triple Exponential Smoothing method TES) when the value of ɑ = 0.1, β = 0.1, and γ = 0.6 with MAPE value of 6.733. With the MAPE value below 10, the Exponential Smoothing method to predict the amount of water requirement included into the category is very good.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/FTIK/2018/315/051804128
Uncontrolled Keywords: prediksi, Exponential Smoothing, Single Exponential Smoothing (SES), Double Exponential Smoothing (DES), Triple Exponential Smoothing (TES), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), PDAM prediction, Exponential Smoothing, Single Exponential Smoothing (SES), Double Exponential Smoothing (DES), Triple Exponential Smoothing (TES), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), PDAM
Subjects: 300 Social sciences > 363 Other social problems and services > 363.6 Public utilities and related services > 363.61 Water supply
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User: Budi Wahyono Wahyono
Date Deposited: 05 Mar 2019 02:02
Last Modified: 16 Oct 2021 04:45
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/13392
[thumbnail of Bossarito Putro.pdf]
Preview
Text
Bossarito Putro.pdf

Download (4MB) | Preview

Actions (login required)

View Item View Item