PERBANDINGAN BERBAGAI METODE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN COVID DI INDONESIA

Abstrak – Wabah Covid 2019 adalah penyakit menular serta dapat menyerang organ pernapasan yang sangat mematikan di Negara Tiongkok. Masyarakat Indonesia yang terjangkit virus Covid 2019 ini perlu dilakukan peramalan untuk mengetahui jumlah kasus masyarakat yang terjangkit wabah Covid 2019 pada bulan berikutnya. Dengan menggunakan Metode Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, dan Triple Exponential Smoothing ini kita gunakan pada aplikasi RStudio untuk mengetahui nilai parameter α, β, dan γ kita dapat mengetahui perbandingan dari ketiga metode tersebut. Dari ketiga metode tersebut akan menggunakan parameter nilai α, β, dan γ. Dari ketiga metode tersebut dicari nilai SSE yang terkecil. Dengan mengetahui nilai SSE yang terkecil maka akan di dapatkan hasil peramalan yang lebih akurat. Data yang saya gunakan berjumlah 30 periode. Dengan menggunakan 30 periode kita mendapatkan nilai SSE terkecil 33042318. Dengan nilai tersebut kita mendapatkan nilai coefficient 1179.6161 atau masyarakat yang terjangkit wabah covid 2019 pada hari berikutnya berjumlah 1741 orang. Dengan dilakukannya penelitian ini diharapkan untuk setiap masyarakat dapat menjaga kesehatannya dengan cara menjaga kesehatan, kebersihan, serta mengkonsumsi makanan yang sehat dan bergizi sehingga dapat terhindar dari virus covid-19. Dengan menggunakan Metode Single, Double, Triple Exponential Smoothing kita dapat meramalkan kasus covid-19 di Indonesia selama beberapa bulan kedepan.
 
Abstract – The 2019 Covid outbreak is an infectious disease and can attack the respiratory organs which is very deadly in China. For the Indonesian people who have been infected with the 2019 Covid virus, forecasting needs to be done to find out the number of community cases infected with the 2019 Covid outbreak in the following month. By using the Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, and Triple Exponential Smoothing methods, we use the RStudio application to determine the value of the parameters α, β, and γ we can find out the comparison of the three methods. Of the three methods will use the parameter values ​​ α, β, and γ. From the three methods, the smallest SSE value is sought. By knowing the smallest SSE value, more accurate forecasting results will be obtained. The data that I use is 30 periods. By using 30 periods, we get the smallest SSE value of 33042318. With this value we get a coefficient value of 1179.6161 or the people who were infected with the 2019 covid outbreak on the next day amounted to 1741 people. With this research, it is hoped that every community can maintain their health by maintaining health, hygiene, and consuming healthy and nutritious food so that they can avoid the Covid-19 virus. By using the Single, Double, Triple Exponential Smoothing method, we can predict COVID-19 cases in Indonesia over the next few months.