Peramalan Produk Domestik Regional Bruto di Kota Jambi Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing

Tesha Sri Fanil; Khairul Alim

doi:10.31605/saintifik.v12i1.623

Tesha Sri Fanil Universitas Jambi
Khairul Alim Universitas Jambi

DOI: https://doi.org/10.31605/saintifik.v12i1.623

Keywords: PDRB, Double Exponential Smoothing, Peramalan, Time Series, MAPE

Abstract

Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan salah satu indikator penting dalam melihat perkembangan ekonomi suatu daerah. Nilai PDRB Kota Jambi menunjukkan tren meningkat dari tahun 2010 hingga 2024, meskipun pada tahun 2020 sempat mengalami penurunan akibat pandemi Covid-19. Perubahan nilai PDRB dari tahun ke tahun memerlukan peramalan untuk membantu pemerintah dalam mengantisipasi dinamika ekonomi serta mendukung perencanaan pembangunan daerah secara berkelanjutan. Penelitian ini menggunakan metode Double Exponential Smoothing (DES) Holt karena metode ini sesuai untuk data deret waktu yang memiliki pola tren dan mampu memberikan hasil peramalan yang lebih stabil. Penentuan parameter dilakukan melalui proses trial and error menggunakan bantuan solver pada Ms. Excel sehingga diperoleh parameter optimal α = 0,99 dan β = 0,01. Berdasarkan parameter optimal tersebut, peramalan PDRB atas dasar harga konstan menurut lapangan usaha di Kota Jambi untuk lima periode berikutnya menunjukkan peningkatan nilai secara konsisten, yaitu tahun 2025 sebesar 23.753,92; tahun 2026 sebesar 24.613,76; tahun 2027 sebesar 25.473,59; tahun 2028 sebesar 26.333,42; dan tahun 2029 sebesar 27.193,25. Nilai MAPE sebesar 1,5133% menunjukkan bahwa metode DES Holt memiliki tingkat akurasi yang sangat baik. Hasil ini menegaskan bahwa metode DES dari Holt efektif dalam memprediksi perkembangan PDRB Kota Jambi serta dapat dijadikan dasar dalam evaluasi kinerja perekonomian dan penyusunan perencanaan pembangunan daerah pada periode mendatang.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Agustine, V., Indra, Z., & Nasution, H. (2023). Implementation of Double Exponential Smoothing Holt Method in Forecasting Commercial Rice Salws in Perum Bulog Sub Divre Medan. ZERO: Jurnal Sains, Matematika Dan Terapan, 6(2), 53. https://doi.org/10.30829/zero.v6i2.14033.

Amiri, M. U., Kalangi, J. b., & Walewangke, E. N. (2015). Pengaruh Sektor Perdagangan, Hotel, Restoran dan Sektor Jasa-Jasa Terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kota Manado. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, 15(4), 1-15.

Andini, P. D. A., Wahyuningsih, S., & Siringoringo, M. (2024). Aplikasi Metode Double Exponential Smoothing Holt Dengan Optimasi Golden Section Untuk Peramalan Nilai Ekspor Provinsi Kalimantan Timur. Eksponensial, 15(1), 20. https://doi.org/10.30872/eksponensial.v15i1.1278.

Artiyati, N., & Tri Utari, D. (2024). Implementasi Metode Double Exponential Smoothing Dalam Peramalan Nilai PDRB Kota Tangerang Selatan Tahun 2023 – 2027. Emerging Statistics and Data Science Journal, 2(1), 77–84. https://doi.org/10.20885/esds.vol2.iss.1.art8.

Assyifa, M. F. A., Andarsyah, R., & Awangga, R. M. (2020). Tutorial Optimasi Single Exponential Smoothing Menggunakan Algoritma Genetika (K. I. Nusantara (ed.)).

Asrul, B. E. W., Zuhriyah, S., & Herlinah. (2022). Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode Double Expnential Smoothing. Cipta Media Nusantara (CMN).

Badan Pusat Statistik Kota Jambi. 2025. Produk Domestik Regional Bruto Kota Jambi Menurut Lapangan Usaha 2020-2024, https://jambikota.bps.go.id/id/publication/2025/04/11/d12347e2d49e98ddf594b996/produk-domestik-regional-bruto-kota-jambi-menurut-lapangan-usaha-2020-2024.html, diakses 30 November 2025.

Badan Pusat Statistik Kota Jambi. 2025. Penduduk Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi (Ribu Jiwa), https://jambi.bps.go.id/id/statistics-table/2/MjEwOCMy/penduduk-menurut-kabupaten-kota-di-provinsi-jambi.h, diakses 30 November 2025.

Badan Pusat Statistik. 2009. Pedoman Praktis Penghitungan PDRB Kab/Kota Buku 1 Pengertian Dasar. Badan Pusat Statistik, https://www.neliti.com/id/publications/50268/pedoman-praktis-penghitungan-pdrb-kab-kota-buku-1-pengertian-dasar, diakses 30 November 2025.

Bidangan, J., Purnamasari, I., & Hayati, M. N. 2016. Perbandingan Peramalan Metode Double Exponential Smoothing Satu Parameter Brown dan Metode Double Exponential Smoothing Dua Parameter Holt. Statistika FMIPA Universitas Mulawarman, 4(1), 14–19. https://jurnal.unimus.ac.id/index.php/statistik/article/view/2003.

Dyah, H., Habsari, P., Purnamasari, I., & Yuniarti, D. (2020). Peramalan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Dan Verifikasi Hasil Peramalan Menggunakan Grafik Pengendali Tracking Signal (Studi Kasus: Data IHK Provinsi Kalimantan Timur). BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, 14(1), 13–22. https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/barekeng/.

Dwi Retno Puspita Sari. (2022). Penerapan Metode Double Exponential Smoothing Pada Data Inflasi Bulanan Tahun 2021. Jurnal MSA (Matematika Dan Statistika Serta Aplikasinya), 10(2), 26–31. https://doi.org/10.24252/msa.v10i2.27272.

Effendy, F. (2025). Supply Chain Management. Takaza Innovatix Labs. https://www.google.co.id/books/edition/Supply_Chain_Management/5IR0EQAAQBAJ?hl=id&gbpv=1.

Khairunnida, H., & Utomo, Y. P. 2024. Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi PDRB Di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Periode 2010-2023 Analysis of Factors Affecting Grdp in Yogyakarta Special Region Province for the Period 2010-2023. Menara Ekonomi, 10(1), 2579–5295.

Manuputty, A., R. Patiekon, Waliulu, M. Z., R. Siwalette, D. C. Latumahina, & Matdoan, M. Y. (2022). Poverty Level Forecasting in Maluku Province Using the Exponential Smoothing Method. Formosa Journal of Computer and Information Science, 1(2), 117–132. https://doi.org/10.55927/fjcis.v1i2.2005.

Makatita, R., Lembang, F. K., Haumahu, H., & Lewaherilla, N. (2024). Analisis Komparasi Performa Metode Double Exponential Smoothing Tipe Holt dan Double Moving Average untuk Peramalan Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Maluku. Jambura Journal of Probability and Statistics, 5(2), 42-46.

Novianus, Hemi, & Martha, S. (2015). Perbandingan Keefektifan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Untuk Peramalan Jumlah Pengunjung Hotel Merpati. Buletin Ilmiah Math. Stat. Dan Terapannya (Bimaster), 04(3), 251–258. https://www.thoughtco.com/richard-nordquist-1688331.

Oeliestina. (2023). Klassen Analysis of Economic Growth in District Cities in Jambi Pada Province During and After the Covid-19 Pandemic. Multi Proximity: Jurnal Statistika, 2(2), 97–106.

Parmadi, Prihanto, P. H., & Ratnawati, R. (2020). Pertumbuhan ekonomi kota dan pengaruhnya terhadap kesempatan kerja di Kota Jambi. Jurnal Paradigma Ekonomika, 15(1), 85–94. https://doi.org/10.22437/jpe.v15i1.9222.

Pane, S. F., & Rahcmadani, E. V. (2020). Big Data: Forecasting Menggunakan Python.

Pratama, E. C., Furqon, M. T., & Adinugroho, S. (2021). Exponential Smoothing untuk Peramalan Jumlah Penjualan Hijab Vie Hijab Store. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 5(12), 5264–5271. http://j-ptiik.ub.ac.id.

Septiyanor, H., Syaripuddin, S., & Goejantoro, R. (2021). Perancangan Aplikasi Peramalan untuk Metode Exponential Smoothing Menggunakan Aplikasi Lazarus (Studi Kasus: Data Konsumsi Listrik Kota Samarinda). ESTIMASI: Journal of Statistics and Its Application, 2(2), 57–70. https://doi.org/10.20956/ejsa.v2i2.13364.

Wahyudi, A. (2017). Kajian Fungsi dan Peran Kota dan Kabupaten di Bidang Ekonomi dalam Penyelenggaraan Metropolitan Cirebon Raya. Jurnal Plano Madani, 6(1), 36-45.