PENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH SISWA BARU (STUDI KASUS: SMK PEMDA LUBUK PAKAM)

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak

STUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA

Peramalan Jumlah Penduduk Kota Samarinda Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode

BAB 2 LANDASAN TEORI

Universitas Sumatera Utara

Penerapan Metode Optimasi Exponential Smoothing Untuk Peramalan Debit

KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB

BAB III TINJAUAN PUSTAKA

BAB V METODE PENELITIAN

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam penulisan tugas akhir ini diperlukan teori-teori yang mendukung yang

Jurnal Rekursif, Vol. 3 No. 1 Maret 2015, ISSN

B A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan

Rumus-rumus yang Digunakan

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS

PENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM PRODUKSI KAYU UNTUK PENENTUAN TOTAL PERMINTAAN (KONSUMEN)

PERENCANAAN JUMLAH PRODUK MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI BERDASARKAN PREDIKSI PERMINTAAN

Universitas Sumatera Utara

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.

MENENTUKAN PERSEDIAAN BERAS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ) BERDASARKAN RAMALAN PERMINTAAN PADA TAHUN 2012

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan

V. PENGUJIAN HIPOTESIS

PENERAPAN UKURAN KETEPATAN NILAI RAMALAN DATA DERET WAKTU DALAM SELEKSI MODEL PERAMALAN VOLUME PENJUALAN PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA

METODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di

ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA

MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DALAM MERAMAL PRODUKSI KELAPA SAWIT PTPN XIII Faradhila Amry, Dadan Kusnandar, Naomi Nessyana Debataraja

BAB II TINJAUAN TEORITIS

Prediksi Penjualan Sepeda Motor Merek X Di Kabupaten Dan Kotamadya Malang Dengan Metode Peramalan Hierarki

IV. METODE PENELITIAN

PERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU PADA YAYASAN CERDAS MURNI MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING

BAB III METODE PENELITIAN

ALGORITMA DATA MINING

ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI PENAMBAHAN ARMADA TRANSPORTASI DAN PERBAIKAN SISTEM PERSEDIAAN PERGUDANGAN (STUDY KASUS PT

BAB 2 LANDASAN TEORI

Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember ABSTRAK

BAB 3 METODE PENELITIAN

PENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA

TUGAS AKHIR. Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika. Oleh: AFRIANTI

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun

PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK.

TINGKAT PENJUALAN SEPEDA MOTOR SUZUKI PADA CV. ADI MULIA MOTOR DI RENGAT INDRAGIRI HULU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan

BAB II LANDASAN TEORI

MODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP

PERAMALAN KURSIDRTERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENTIAL SMOOTHING.

LAPORAN RESMI MODUL VII TIME SERIES FORECASTING

MODEL PERAMALAN RATA-RATA BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis

Sistim Komunikasi 1. Pertemuan 5 Konversi Analog ke Digital

PENERAPAN METODE TUTOR SEBAYA UNTUK MENINGKATKAN PRESTASI BELAJAR KIMIA SISWA PADA POKOK BAHASAN REAKSI OKSIDASI DAN REDUKSI DI KELAS X SMAN 1 UKUI

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PEMODELAN TINGKAT KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES AUTOREGRESIVE TUGAS AKHIR. Oleh:

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu

BAB 3 LANDASAN TEORI. masa lampau akan berlanjut ke masa depan. Hampir seluruh peramalan didasarkan. pada asumsi bahwa masa lampau akan berulang.

Perancangan Sistem Informasi Perbankan di PT. Bank Pembangunan Kalteng Palangkaraya Menggunakan Skema Galaksi

Beberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) . Definisi L.2 (Kejadian lepas )

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. yang akan datang. Peramalan menjadi sangat penting karena penyusunan suatu

ANALISIS BEDA Fx F.. S u S g u i g y i an a t n o t da d n a Ag A u g s u Su S s u wor o o

BAB METODOLOGI. Bab 2 Metodologi berisikan :

BAB III LANDASAN TEORI

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan

B. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH

APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND

BAB 2 LANDASAN TEORI

IV. METODOLOGI PENELITIAN. mencakup penyusunan proposal hingga penyusunan draft skripsi dilaksanakan di

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa

PERAMALAN HARGA SAHAM SYARI AH RUPIAH EQUITY FUND PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR.

PERAMALAN PERMINTAAN EKSPOR INDUSTRI MEBEL DI PT.SPU JEPARA

Prosiding Manajemen ISSN:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Pada penelitian ini, peneliti menetapkan objek pada anak kelompok B TK Damhil

METODOLOGI. Waktu dan Tempat. Alat dan Bahan

METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2

PREMI ASURANSI JIWA CONTINGENT DENGAN HUKUM DE MOIVRE. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Univeritas Riau Kampus Bina Widya Indonesia

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

ANALISIS BEDA. Konsep. Uji t (t-test) Teknik Uji Beda. Agus Susworo Dwi Marhaendro

PERAMALAN ORDER INTAKE DI PT.KSB INDONESIA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Black dan Scholes (1973) menyatakan bahwa nilai aset mengikuti Gerak

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel

ANALISA SISTEM ANTRIAN DENGAN METODE KOMPUTASI TURBO PASCAL

PERANCANGAN APLIKASIFORECASTING PERTUMBUHAN PENDUDUK PADA KECAMATAN TEBING TINGGIDENGAN MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teknik Industri Peramalan

BAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA

BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH

Transkripsi:

Jural Pelia Iformaika, Volume 16, Nomor 3, Juli 2017 IN 2301-9425 (Media Ceak) PENERAPAN METODE EXPONENTIAL MOOTHING DALAM MEMPREDIKI JUMLAH IWA BARU (TUDI KAU: MK PEMDA LUBUK PAKAM) Kuriagara Mahasiswa Tekik Iformaika TMIK Budi Darma Jl. isigamagaraja No. 338 impaglimu Meda ABTRAK Permasalaha dalam peeliia ii adalah berapa jumlah calo siswa dega megguaka meode peghalusa ekspoesial (expoeial smoohig) uuk peramala (forecasig) jumlah calo siswa baru. Tujua dari peeliia ii dalakuka uuk megeahui da megaalisis pegguaa meode peghalusa ekspoesial (expoeial smoohig) uuk peramala (forecasig) jumlah calo mahasiswa baru pada jurusa maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua Alam (FMIPA) Uiversias Negeri emarag (UNNE) ahu 2006. Pegambila daa dalam peeliia ii dalakuka dega observasi. Daa yag diambil adalah lapora calo siswa baru mulai ahu 2011 sampai dega ahu 2016. eelah iu dilakuka aalisis daa uuk meeuka model peghalusa ekspoesial (expoeial smoohig) yag sesuai uuk peramala (forecasig) jumlah calo siswa baru dari daa yag ersedia. Uuk meeuka model yag sesuai uuk peramala (forecasig) dari daa yag ersedia dihiug seiap meode smoohig sera dicari meode yag memberi kesalaha peramala (forecasig) yag palig kecil. Kemudia seelah dilakuka aalisis daa, uuk peramala (forecasig) jumlah calo mahasiswa baru dipilih meode sigle expoeial smoohig dega alpha = 0,9. Kaa Kuci: prediksi siswa MK Pemda Lubuk Pakam, Expoeial moohig I. PENDAHULUAN ekolah Meegah Kejurua (MK) merupaka salah sau lembaga pedidika yag berupaya mecipaka sumber daya mausia yag memiliki kemampua, keerampila, da keahlia sehigga lulusaya dapa megembagka keerampilaya agar dapa erju dalam duia kerja maupu uuk melajuka ke jejag pedidika yag lebih iggi. Meuru Peraura Pemeriah No. 29 Tahu 1990 pasal 2 aya (1) meyebuka bahwa sekolah kejurua berujua uuk meigkaka pegeahua siswa dalam pegemba- ga diri da uuk meigkaka kemampua siswa sebagai aggoa masyaraka. Meuru Peraura Pemeriah No. 29 Tahu 1990 pasal 3 aya (2) disebuka bahwa sekolah kejurua berujua uuk meyiapka siswa dalam memeuhi lapaga kerja, meyiapka siswa agar mampu memiliki karir, da meyiapka amaa agar mejadi warga Negara yag produkif, adapif, da ormaif. MK pemda lubuk pakam merupaka salah sau MK yag berada di daerah lubuk pakam kab. Deli serdag. Kemajua suau sekolah dipegaruhi oleh besar kecilya kualias kelulusa. Diliha dari jumlah calo siswa baru di MK Pemda mempuyai pemia yag besar dari dalam aau luar daerah dikareaka seiap ahuya MK Pemda melakuka pegeala sekolah ke sekolah meegah perama diluar maupu didalam daerah. Peramala jumlah calo siswa baru merupaka salah sau hal yag saga peig dalam pegambila kepuusa di smk pemda lubuk pakam. Bagi pihak smk peramala ii berfugsi uuk meeuka priorias berapa jumlah siswa yag aka dierima. Didasari pada kebuuha smk pemda uuk meramalka jumlah calo siswa baru, maka sagalah peig uuk meracag sebuah sisem. isem yag aka dibagu dapa meghasilka jumlah prediksi dega memafaaka perhiuga dari meode Expoeial moohig. Dari meode dicari seberapa besar kesalaha. Meode peramala erbaik adalah meode yag mempuyai ilai kesalaha yag palig kecil. Meode expoeial smoohig merupaka pegembaga dari meode movig averages. Dalam meode ii peramala dilakuka dega megulag perhiuga secara erus meerus dega megguaka daa erbaru. eiap daa diberi bobo, daa yag lebih baru diberi bobo yag lebih besar. Dua meode dalam expoeial smoohig diaaraya sigle expoeial smoohig da double expoeial smoohig(upriaa, Uci, 2010). II. TEORITI A. Peramala Peramala (forecasig) merupaka ala bau yag peig dalam perecaaa yag efekif da efisie khususya dalam bidag ekoomi. Dalam orgaisasi modere megeahui keadaa yag aka daag idak saja peig uuk meliha yag baik aau buruk eapi juga berujua uuk melakuka persiapa peramala(yami, Zulia, 2003).Peramala adalah prediksi, proyeksi aau esimasi igka kejadia yag idak pasi dimasa yag aka daag. Keepaa secara mulak dalam memprediksi perisiwa da igka kegiaa yag aka daag adalah idak mugki dicapai, oleh karea iu keika perusahaa idak dapa meliha kejadia yag aka daag secara pasi, diperluka waku da eaga yag besar agar mereka dapa memiliki kekuaa uuk mearik kesimpula erhadap kejadia yag aka daag. 214

Jural Pelia Iformaika, Volume 16, Nomor 3, Juli 2017 IN 2301-9425 (Media Ceak) B. Meode Expoeial moohig Meode expoeial smoohig merupaka pegembaga dari meode movig averages. Dalam meode ii peramala dilakuka dega megulag perhiuga secara erus meerus dega megguaka daa erbaru. eiap daa diberi bobo, daa yag lebih baru diberi bobo yag lebih besar. Dua meode dalam expoeial smoohig diaaraya sigle expoeial smoohig da double expoeial smoohig(upriaa, Uci, 2010) 1. igle Expoeial moohig Meode ii adalah pegembaga dari meode movig average (MA) megguaka rumus sebagai beriku: F+1 = X1 + X2+...+XT T Keeraga : F+1 : Ramala uuk periode ke + 1 XT : Nilai riil periode ke T : Jagka waku raa raa bergerak Meode movig average memag mudah meghiugya aka eapi meode ii memberika bobo yag sama pada seiap daa. Uuk megaasi hal ii maka diguaka meode sigle expoeial smoohig. Pada meode sigle expoeial smoohig bobo yag diberika pada daa yag ada adalah sebesar α uuk daa yag erbaru, α(1-α) uuk daa yag lama, α(1-α) 2 uuk daa yag lebih lama, da seerusya. Besarya α adalah aara 0 da 1. emaki medekai 1 berari daa erbaru lebih diperhaika. ecara maemais besarya Peramala adalah: F+1 = α X + (1 α) F F+1 : Ramala uuk periode ke +1 X : Nilai riil periode ke F : Ramala uuk periode ke Dega demikia dapa dikaaka bahwa peramala pada periode yag aka daag adalah ramala sebelumya diambah α (alpha) dikalika dega kesalaha ramala periode sebelumya. Dalam melakuka peramala dega megguaka meode sigle expoeial smoohig (E), besarya α (alpha) dieuka secara rial da error sampai diemuka α (alpha) yag meghasilka forecas error erkecil. Meode ii lebih cocok diguaka uuk meramal daa-daa yag flukuaif secara radom (idak eraur)(upriaa, Uci, 2010). 2. Double Expoeial moohig Pada meode ii proses peeua ramala dimulai dega meeuka besarya alpha secara rial da error. edagka ahapahap dalam meeuka ramala adalah sebagai beriku. a. Meeuka moohig perama ( ) = α X + (1- α) -1, b. Meeuka moohig kedua ( ) = α + (1- α) -1, c. Meeuka besarya kosaa (α) α = + ( ) d. Meeuka besarya slope (b) B = α ( ) 1 - α e. Meeuka besarya forecas (F+m) F+m = α m, Dimaa m adalah jumlah periode kemuka yag diramalka. Meode double expoeial smoohig ii biasaya lebih epa uuk meramalka daa yag megalami red keaika(upriaa, Uci, 2010) III. ANALIA da PEMBAHAAN Jumlah siswa dalam sekolah merupaka sesuau hal yag saga peig eruama sekolah swasa. Bayak kepuusa yag dapa dilakuka bergaug pada jumlah siswa yag dimiliki diaaraya rasio jumlah guru da siswa, gedug uuk proses belajar megajar sera fasilias-fasilias lai didalam sekolah ersebu. MK Pemda Lubuk Pakam merupaka salah sau sekolah swasa di kabupae deli serdag yag jumlah siswa meigka seiap ahuya, di sekolah smk ersebu belum ada suau aplikasi prediksi, maka dari iu uuk meujag kierja smk ersebu uuk pegambila kepuusa yag dalam kepuusa ersebu salah sau fakorya adalah jumlah siswa. Dalam pegumpula daa diambil berdasarka daa siswa yag medafar 6 ahu erakhir dimulai ahu ajara 2011 sampai ahu ajara 2016 di MK Pemda Lubuk Pakam. Daa-daa ersebu dapa diliha pada abel-abel beriku : Tabel 1. Peerimaa iswa/i Baru MK Pemd Lubuk Pakam Tahu Ajara Peerimaa 2011 459 2012 499 2013 486 2014 300 2015 482 2016 466 umber : mk Pemda Lubuk Pakam Aalisis Meode Peramala 215

Jural Pelia Iformaika, Volume 16, Nomor 3, Juli 2017 IN 2301-9425 (Media Ceak) Lagkah perama da peig dalam memilih meode suau dere berkala yag epa yaiu dega memperimbagka jeis pola daa, sehigga meode yag palig epa dega pola ersebu dapa diuji. Meode yag aka diguaka dalam memprediksi siswa baru di MK Pemda adalah meode peramala kuaiaif yaiu Meode Forecasig Expoeial moohig. Meode peramala Expoeial moohig ii diguaka karea meliha pola geraka yag di ujuka pada sejumlah daa sampel, dimaa erliha pola geraka yag meujuka pola flukuaif (radom) secara idak eraur. Meode Forecasig igle Expoeial moohig lebih cocok diguaka uuk meramalka daa dega pola flukuaif ersebu. Ada dua klasifikasi meode dalam meode pemulusa (smoohig) diaaraya Movig Average aau Expoeial moohig. Meode expoeial smoohig merupaka pegembaga dari meode movig averages. Pada kedua meode ii peramala dilakuka dega megulag perhiuga secara erus meerus dega megguaka daa erbaru, dimaa seiap daa diberi bobo. Aka eapi kekuraga pada meode Movig Average adalah bobo diberika sama pada seiap daaya, sedagka kelebiha pada meode Expoeial moohig adalah daa yag lebih baru diberi bobo yag lebih besar, sehigga daa erbaru lebih diperhaika ilaiya. Bobo yag erdapa pada meode igle Expoeial moohig adalah ilai bobo (α) alpha. Bobo ii berfugsi uuk melakuka peghalusa erhadap ilai peramala. Besara α (alpha) dieuka secara acak (rial ad error) sampai diemuka α (alpha) yag meghasilka forecas error erkecil. Besarya α adalah aara 0 da 1. Meode ME (Mea quare Error) diguaka sebagai meode uuk megukur kesalaha peramala (forecas error). Mea quared Error (ME) adalah meode aleraif uuk megevaluasi ekik peramala masig-masig kesalaha. Meode ME merupaka idikaor yag bergua da memberika ilai absolu sabagai kebalika dari iformasi relaif dalam meode MAPE. Daa yag aka diaalisis haya diambil beberapa ipe sebagai sample uuk peerapa meode Forecasig igle Expoeial moohig. Aalisis Meode Forecasig igle Expoeial moohig Meode igle Expoeial moohig ii aka dierapka pada perhiuga dalam meeuka persediaa ui mobil uuk periode bulaa kedepa. Beriku rumus uuk Meode Forecasig igle Expoeial moohig : +1 = α X + (1 α) +1 : Ramala uuk periode ke +1 X : Nilai riil periode ke : Ramala uuk periode ke α : bobo yag meujuka kosaa peghalus igle Expoeial moohig Dalam melakuka peramala dega meode sigle expoeial smoohig, besarya alpha (α) yag dierapka adalah 0.1, 0.5, da 0.9. Dega ujua uuk meramalka α yag meghasilka forecas error erkecil. Dega meeuka α (alpha) sebesar 0.1, perhaika ramala adalah sebagai beriku : Tahu 2011: belum bisa dieuka Tahu 2012 : dieuka besarya jumlah calo siswa baru ahu 2011 yaiu sebesar 459. Tahu 2013 : +1 = (0.1 x 499) + (1 0.1) 459 = 49,9 + 413,1 = 463 Tahu 2014 : +1 = (0.1 x 486) + (1 0.1) 499 = 48,6 + 449,1 = 497,7 Tahu 2015 : +1 = (0.1 x 300) + (1 0.1) 486 = 30 + 437,4 = 467,4 Tahu 2016 : +1 = (0.1 x 482) + (1 0.1) 300 = 48,2 + 270 = 318,2 Tahu 2017 : +1 = (0.1 x 466) + (1 0.1) 482 = 46,6 +433,8 = 480,4 Meghiug kesalaha / error dega meguaka mea absolue error (MAE) Tahu 2011: belum bisa dieuka Tahu 2012 : MAE = X F = 499-459/5 = 8 Tahu 2013 : MAE = X F = 486-463/5 = 4,6 Tahu 2014 : MAE = X F = 300-497,7/5 = -39,54 216

Jural Pelia Iformaika, Volume 16, Nomor 3, Juli 2017 IN 2301-9425 (Media Ceak) Tahu 2015 : MAE = X F = 482-467,4/5 = 2,92 Tahu 2016 : MAE = X F = 466-218,2,2/5 = 49,56 Bila α dieuka sebesar 0.5, perhiuga ramala adalah sebagai beriku. Tahu 2011: belum bisa dieuka Tahu 2012 : dieuka besarya jumlah calo mahasiswa baru ahu 2011 yaiu sebesar 459. Tahu 2013 : +1 = (0.5 x 499) + (1 0.5) 459 = 249,5 + 229,5 = 479 Tahu 2014 : +1 = (0.5 x 486) + (1 0.5) 499 = 243 + 249,5 = 492,5 Tahu 2015 : +1 = (0.5 x 300) + (1 0.5) 486 = 150 + 243 = 393 Tahu 2016 : +1 = (0.5 x 482) + (1 0.5) 300 = 241 + 243 = 391 Meghiug kesalaha / error dega meguaka mea absolue error (MAE) Tahu 2011: belum bisa dieuka Tahu 2012 : MAE = X F = 499-459/5 = 8 Tahu 2013 : MAE = X F = 486-479/5 = 1,4 Tahu 2014 : MAE = X F = 300-492,5/5 = -38,5 Tahu 2015 : MAE = _ F = 482-393/5 = 17,8 Tahu 2016 : MAE = X F = 466-391/5 = 15 Bila α dieuka sebesar 0.9 perhiuga ramala adalah sebagai beriku. Tahu 2011: belum bisa dieuka Tahu 2012 : dieuka besarya jumlah calo mahasiswa baru ahu 2011 yaiu sebesar 459. Tahu 2013 : +1 = (0.9 x 499) + (1 0.9) 459 = 449,1 + 45,9 = 495 Tahu 2014 : +1 = (0.9 x 486) + (1 0.9) 499 = 437,4 + 49,9 = 487,3 Tahu 2015 : +1 = (0.9 x300) + (1 0.9)486 = 270 + 48,6 = 318,6 Tahu 2016 : +1 = (0.9 x482) + (1 0.9)300 = 433,8 + 30 = 463,8 Meghiug kesalaha / error dega meguaka mea absolue error (MAE) Tahu 2011: belum bisa dieuka Tahu 2012 : MAE = X F = 499-459/5 = 8 Tahu 2013 : MAE = X F = 486-495/5 = -1,8 Tahu 2014 : MAE = X F = 300-487,3/5 = -37,46 Tahu 2015 : MAE = X F = 482-318,6/5 = 163,4 Tahu 2016 : MAE = X F = 466-463,8/5 = 0,44 217

Jural Pelia Iformaika, Volume 16, Nomor 3, Juli 2017 IN 2301-9425 (Media Ceak) Perhiuga selegkapya pada abel beriku ii Tabel 2. Forecasig Dega alpha = 0.1 Da Hiuga Eror Tahu Ajara Calo Baru Forecas Alpha = 0,1 MAE ME 2011 459 - - - 2012 499 459 8 16 2013 486 463 4.6 9,2 2014 300 497,7-39,54-79,08 2015 482 467,4 2,92 5,84 2016 466 318,2 49,56 99,12 Jumlah Eror 25,54 33,08 Tabel 3. Forecasig Dega alpha = 0.5 Da Hiuga Eror Tahu Ajara Calo Baru Forecas Alpha = 0,5 MAE ME 2011 459 - - - 2012 499 459 8 16 2013 486 479 1,4 2,8 2014 300 492,5-38,5-77 2015 482 393 17,8 35,6 2016 466 391 15 30 Jumlah Eror 2,7 7,4 Tabel 4. Forecasig Dega alpha = 0.9 Da Hiuga Eror Tahu Ajara Calo Baru Forecas Alpha = 0,9 MAE 2011 459 - - ME Tabel 5. Forecasig Dega alpha = 0.9 Da Hiuga Eror Lajua Tahu Calo Forecas Ajara Alpha MAE ME Baru = 0,9 2012 499 459 8 16 2013 486 495-1,8-3,6 2014 300 487,3 37,46 74,92 2015 482 318,6 163,4 326,8 2016 466 463,8 0,44 0,88 Jumlah Eror 207,5 415 Double Expoeial moohig Pada meode ii proses peramala dega keeuka alpha sebesar 0.1, 0.5, da 0.95. Besarya forecas uuk alpha 0.1 maka perhiugaya sebagai beriku : Tahu 2011 I : dieuka jumlah calo mahasiswa baru ahu perama, yaiu sebesar 459 II : : dieuka jumlah calo mahasiswa baru ahu perama, yaiu sebesar 459 a : belum bisa dieuka b : belum bisa dieuka +m : forecas ahu kedua ( 2012 ) dieuka jumlah calo siswa baru ahu perama yaiu sebesar 459 Tahu 2012 = α + (1-α) +1 X 459 + (1 0,1)499 = 49,5 + 449,1 = 498,6 A = 2 - = (2x459) - 499 = 413 B = α ( 1 α I - II ) (459 498,6) = -4,3956 forecas ahu 2013 (m = 1 ahu) +m = 491,4 (-4,3956) +m = 495,7956 Tahu 2013 = α + (1-α) +1 X 495 + (1 0,1)486 = 49,5 + 437,4 = 522,9 A = 2 - = (2x495) 522,9 = 467,1 B = α ( 1 α I - II ) (495 522,9) = -3,0996 forecas ahu 2014 (m = 1 ahu) +m = 467,1 (-3,0996) +m = 464,0004 Tahu 2014 = α + (1-α) +1 X 487,3 + (1 0,1)300 = 48,73 + 270 = 318,73 A = 2 - = (2x487,3) 318,73 = 655,87 218

Jural Pelia Iformaika, Volume 16, Nomor 3, Juli 2017 IN 2301-9425 (Media Ceak) B = α ( 1 α I - II ) (487,3 318,73) = 18,728 forecas ahu 2015 (m = 1 ahu) +m = 655,87 18,728 +m = 637,142 Tahu 2015 = α + (1-α) +1 X 467,4 + (1 0,1)482 = 46,74 + 433,8 = 480,54 A = 2 - = (2x467,4) 480,54 = 454,26 B = α ( 1 α I - II ) (467,4 480,54) = -1,4598 forecas ahu 2016 (m = 1 ahu) +m = 454,26-(-1,4598) +m = 455,7198 Tahu 2016 = α + (1-α) +1 X 318,2 + (1 0,1)466 = 31,82 + 419,4 = 451,22 A = 2 - = (2x318,2) 451,22 = 185,18 B = α ( 1 α I - II ) (318,2 451,22) = -14,7785 forecas ahu 2017 (m = 1 ahu) +m = 185,18-(-14,7785) +m = 199,9585 Tahu 2017 = α + (1-α) +1 X 467,4 + (1 0,1)482 = 46,74 + 433,8 = 480,54 A = 2 - = (2x467,4) 480,54 = 454,26 B = α ( 1 α I - II ) (467,4 480,54) = -1,4598 IV. IMPLEMENTAI Form Meu Uama Gambar 1. Form Meu Uama Form Daa Pedafara Form Daa Pedafara adalah sebuah form yag diracag uuk meampilka daa Pedafara pada ahu ereu sera daa peramala pejuala sekolah pada ahu berikuya. Gambar 2. Hasil Form Daa Pedafara Pegujia Form Proses Peramala Form Proses Peramala adalah sebuah form yag diracag uuk meampilka daa hasil peramala pejuala sera melakuka proses peramala pejuala pada periode berikuya, sera jumlah siswa miimal yag harus disediaka perusahaa megguaka meode expoeial smoohig. ebelum melakuka proses peramala maka peggua erlebih dahulu melakuka pemiliha ipu ahu masuk, ahu peramala sera ilai alpha (α). Gambar 3. Hasil Pegujia Daa Proses Form Hasil Pegujia Daa Proses Peramala V. KEIMPULAN Adapu kesimpula yag peulis peroleh berdasarka hasil peracaga aplikasi ii adalah sebagai beriku : 219

Jural Pelia Iformaika, Volume 16, Nomor 3, Juli 2017 IN 2301-9425 (Media Ceak) 1. Perusahaa dalam meeuka meode peramala jumlah siswa baru palig cocok dierapka pada periode berikuya dega melakuka perbadiga peramala uuk beberapa ilai alpha (α) sehigga dapa diperoleh ilai error palig kecil pada ilai α berapa, dalam hal ii megguaka Mea Absolue Deviaio (MAD). 2. Lapora jumlah siswa baru dalam sau periode diperluka uuk melakuka peramala jumlah siswa baru pada periode berikuya. Daa siswa baru ii aiya aka di aalisa dega Meode Expoeial moohig uuk meghasilka peramala jumlah siswa baru pada periode berikuya. 3. Aplikasi ii dapa diguaka uuk melakuka peramala jumlah siswa baru sekaligus uuk seiap ahu ajara baru sesuai dega lapora daa siswa baru akual sekolah sehigga bisa meghema waku dalam proses peramala sera hasil yag cukup akura da dapa diperaggug jawabka. DAFTAR PUTAKA 1. Jogiyao H.M.2004 Aalisis Da Desai isem Iformasi, Yogyakara, Adi 2. Krisie Margi, ofia Pedawa, 2015. emiar NATIF ke 2 Tahu 2015, Jakara. 3. Puu H. Arjaa, Tri Puji Rahayu,Yakub, Hariyao. 2012. emiar Nasioal Tekologi Iformasi da Komuikasi 2012 (ENTIKA 2012). Yogyakara 4. Edy Irwasyah 5. Widu Gaa, Grace Gaa. 2013. ukses Membagu Aplikasi Pejuala dega Java. Jakara. PT Elex Media Kompuido 6. F.X.Wisu Yudo Uoro. 2010. Algorima Pemograma dega Bahasa Java. Yogyakara, GRAHA ILMU 7. Wahaa Kompuer, 2008, Visual Basic.Ne 2008. emarag, Adi 220