Peramalan Jumlah Penumpang Travel Dengan Metode Triple Exponential Smoothing (Studi Kasus: Day Trans Tour dan Travel Kota Semarang)

Abstract

Jasa tour and travel saat ini cukup berpengaruh terhadap masyarakat, karena membantu perjalanan. Karena terkadang penumpang bisa naik atau turun tanpa peringatan. Sehingga pengusaha tour and travel dapat mengantisipasi penurunan penumpang dengan memperkenalkan pemasaran, rute tujuan kota, paket wisata, dan mobil, driver, dan layanan untuk kenyamanan penumpang. Triple Exponential Smoothing merupakan metode peramalan yang memiliki kapasitas untuk mengelola elemen musiman dan tren yang secara bersamaan ada dalam data time series. Hasil Normalisasi Nilai SEE Metode SSE 1198921.0732 MSE 47956.8429 MAPE 218.9905. Triple Exponential Smoothing Menggunakan parameter metode α, β, dan γ yang terbaik untuk metode TES pada RStudio, akan dihasilkan nilai akurasi yang terdiri dari SSE, MSE, dan MAPE. Hasil Prediksi Mar 666.0032 Apr 367.7103 Mei 377.8220. Pendekatan MAPE menghasilkan persentase prediksi akurat terbesar.