PREDIKSI JUMLAH PENERIMAAN MAHASISWA BARU DENGAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS: AMIK ROYAL KISARAN)
Abstract
Abstract: A problem requires a solution to solve it. One of them is by using Prediction (Forcasting). Prediction is used to assess the prediction of conditions in the future. at AMIK Royal Kisaran, when it comes to making lecture schedules often hampered because there is no estimated number of students. The data used in this study is the data history of the last 15 Academic Years, from 2003/2004 to 2017/2018. Then the data is processed with the Single Exponential Smoothing Method. Alpha value 0 <α <1. Single Exponential Smoothing makes a comparison with the alpha value until alpha is found which has the minimum error. To find the value of the error, the MSE (Mean Square Error) method is used. The results of the testing of this method are in the academic year 2018/2019 prediction of the number of students for the Informatics Management Study Program as many as 89 people and for Students for the Computer Engineering Study Program as many as 30 people. The Single Exponential Smoothing method can predict the number of students in the next period.
Keywords: Prediction; Number of Students; Single Exponential Smoothing; Alpha Value; MSE
Abstrak: Suatu masalah memerlukan sebuah solusi untuk menyelesaikannya. Salah satunya dengan menggunakan Prediksi (Forcasting). Prediksi digunakan untuk menilai prakiraan keadaan dimasa. di AMIK Royal Kisaran, ketika akan membuat jadwal kuliah sering terhambat karena tidak adanya perkiraan jumlah mahasiswa. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah histori data 15 Tahun Akademik terakhir, mulai 2003/2004 sampai dengan 2017/2018. Kemudian data diolah dengan Metode Single Exponential Smoothing. Nilai alpha 0<α<1. Single Exponential Smoothing melakukan perbandingan dengan nilai alpha tersebut sampai ditemukan alpha yang memiliki error paling minimum. Untuk mencari nilai Error digunakan Metode MSE (Mean Square Error). Hasil dari pengujian terhadap metode ini adalah pada Tahun akademik 2018/2019 prediksi jumlah Mahasiswa untuk Program Studi Manajemen Informatika sebanyak 89 orang dan untuk Mahasiswa untuk Program Studi Teknik Komputer sebanyak 30 orang. Metode Single Exponential Smoothing dapat membantu prediksi jumlah mahasiwa pada satu periode kedepan
Kata kunci: Prediksi; Jumlah Mahasiswa; Single Exponential Smoothing; Nilai Alpha; MSE
References
Ulfa, K. N. and Syahrizal, M. (2016) ‘Perancangan Aplikasi Prediksi Jumlah Siswa Baru pada Yayasan Cerdas Murni menggunakan Exponential Smoothing’, Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), 3(6), pp. 59–64.
Sari, Y. and Fusfita, N. (2018) ‘Peramalan Penerimaan Bea Cukai Indonesia’, EKONOMIS: Jurnal of Economics and Business, 2(1), pp. 137–154.
Sunarmintyastuti, L., Alfarisi, S. and Fitria Sari Hasanusi (2016) ‘Peramalan Penentuan Jumlah Permintaan Konsumen berbasis Teknologi Informasi terhadap Produk Bordir pada Kota Tasikmalaya’, pp. 288–296.
Kristien Margi S., S. P. W. (2015) ‘Analisa dan Penerapan Metode Single Exponential Smoothing untuk Prediksi Penjualan pada Periode Tertentu (Studi Kasus : PT. Media Cemara Kreasi)’, Prosiding SNATIF Ke-2, (1998), pp. 259–266.
Fajri, R. and Johan, T. M. (2017) ‘Implementasi Peramalan Double Exponential Smoothing pada Kasus Kekerasan Anak Perempuan dan Anak di Pusat Pelayanan Terpadu pemberdayaan Perempuan dan Anak’, Jurnal Ecotipe, 4(Oktober), pp. 6–13.
AFRISAWATI, AFRISAWATI. "Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Di Stmik Royal Metode Simple Additive Weighting." JURTEKSI 5.1 (2018):1-8.
