Peramalan Indeks Standar Pencemaran Udara ( ISPU ) Di Kota Surabaya Menggunakan Metode Holt-Winters Exponential Smoothing
Daftar Isi:
- Peramalan memiliki tujuan untuk dapat menduga kejadian yang akan datang dan merupakan alat bantu penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Metode peramalan dimana melakukan analisis suatu variable waktu disebut metode hubungan time series antara lain ARIMA Box-Jenkins, Exponential Smoothing, dan pemulusan trend. Salah satu metode pemulusan Exponential Smoothing adalah metode Holt-Winters Exponential Smoothing. Metode Holt-Winters tepat digunakan untuk data musiman selain data yang memiliki trend. Data angka Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) merupakan data yang tepat untuk digunakan musiman. Penelitian ini adalah penelitian unobstructive atau non-reaktif. Data yang digunakan merupakan data sekunder laporan Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) pada tiap bulannya di Surabaya yang tercatat dan dilaporkan di Dinas Lingkungan Hidup Kota Surabaya. Variable terikat penelitian adalah angka Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU). Hasil penelitian pada metode Holt-Winters didapatkan model terbaik dengan nilai α=0,8, γ=0,5, dan δ=0,6 yang mempunyai MAPE=0,104355, MAD=0,00842, dan MSD=0,001050 dari penentuan parameter melalui trial and error. Dengan menggunakan metode Holt-Winters diperoleh ramalan angka Indeks Standar Pencemaran Udara pada tahun 2020 bulan Januari-Desember dan tertinggi pada bulan September. Kesimpulannya model terbaik untuk peramalan angka Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) di Kota Surabaya dengan metode pemulusan eksponensial Holt-winters yaitu pada α = 0,8, γ =0,5, dan δ = 0,6 karena menunjukkan nilai MAPE yang paling kecil jika dibandingkan dengan dua model lainnya yang juga diperoleh melalui trial and error. Saran pada penelitian ini adalah akan lebih baik jika adanya kebijakan dan program kegiatan dari pemerintah Kota Surabaya untuk dapat menekan angka ISPU Kota Surabaya.