PERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU PADA YAYASAN CERDAS MURNI MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING Khairu Nisa Ulfa 1, Muhammad Syahrizal 2 Mahasiswa Tekik Iformatika STMIK Budi Darma Meda 1 Dose Tetap STMIK Budi Darma Meda 2 Jl. Sisigamagaraja No. 338 Simpag Limu Meda 12 ABSTRAK Prediksi (forecastig) merupaka alat batu yag petig dalam perecaaa yag efektif da efisie khususya dalam bidag ekoomi. Dalam orgaisasi moder megetahui keadaa yag aka datag tidak saja petig utuk melihat yag baik atau buruk tetapi juga bertujua utuk melakuka persiapa peramala. Lagkah petig setelah prediksi dilakuka adalah verifikasi prediksi sedemikia rupa sehigga mecermika data masa lalu da sistem peyebab yag medasari permitaa tersebut. Sepajag represetasi prediksi tersebut dapat dipercaya, hasil prediksi dapat terus diguaka. Sekolah merupaka lembaga pedidika formal yag sistematis melaksaaka program bimbiga, pegajara, da latiha dalam ragka membatu siswa agar mampu megembagka potesiya baik yag meyagkut aspek moral, spiritual, itelektual, emosioal maupu sosial. Kata Kuci : Memprediksi, Sigle Expoetial Smoothig. I. PENDAHULUAN Sekolah merupaka lembaga pedidika formal yag sistematis melaksaaka program bimbiga, pegajara, da latiha dalam ragka membatu siswa agar mampu megembagka potesiya baik yag meyagkut aspek moral, spiritual, itelektual, emosioal maupu sosial. Sedagka ligkuga pedidika adalah berbagai faktor yag berpegaruh terhadap pedidika atau berbagai ligkuga tempat berlagsugya proses pedidika. Jadi ligkuga sekolah adalah kesatua ruag dalam lembaga pedidika formal yag memberika pegaruh pembetuka sikap da pegembaga potesi siswa. Dalam pegambila pemiliha sekolah meegah atas yag baik da bear bagi siswa Sekolah Dasar yag aka melajuka pedidikaya, bayak sekali kriteria-kriteria yag harus dilihat dari bayakya sekolah Negeri da sekolah Swasta yag beredar di pasara saat ii, yaitu salah satu faktor meetuka kualitas dari sekolah tersebut, lokasi sekolah tersebut da sebagaiya. Prediksi (forecastig) merupaka alat batu yag sagat petig dalam perecaaa yag efektif da efisie khususya dalam bidag ekoomi da orgaisasi bisis dalam setiap pegambila keputusa yag sagat sigifika. Prediksi mejadi dasar bagi perecaaa jagka pedek maupu jagka pajag bagi perusahaa. Dalam area fugsioal keuaga, prediksi memberika dasar dalam meetuka aggara da pegedalia biaya. Pada bagia pemasara, prediksi dibutuhka utuk merecaaka pejuala produk baru, kompesasi teaga da beberapa keputusa petig laiya. Pada bagia produksi da operasi megguaka data-data utuk perecaaa kapasitas, fasilitas, produksi, pejadwala, da pegedalia persedia (ivetory cotrol). 59 II. TEORITIS A. Peracaga Peracaga adalah suatu kegiata yag memiliki tujua utuk medesig sistem baru yag dapat meyelesaika masalah-masalah yag dihadapi perusahaa yag diperoleh dari pemiliha alteratif sistem yag terbaik. peggambara, peracaaa, da pembuata sketsa atau pegatura dari beberapa eleme yag terpisah dari satu kesatua yag utuh da berfugsi. Kemampua yag beberapa membuat alteratif pemecaha masalah(al-bahra Bi Ladjamudi, 2005) B. Sigle Expoetial Smoothig Metode ii Juga dikeal sebagai Sigle Expoetial Smoothig yag diguaka pada prediksi jagka pedek, biasaya haya 1 bula ke depa. Model megasumsika bahwa data berfluktuasi di sekitar ilai mea yag tetap, tapa tred atau pola pertumbuha kosiste. (Makridakis, 1999). Rumus utuk Simple expoetial smoothig adalah sebagai berikut: Ft+1 = α Xt + (1 α) Ft dimaa: F t+1 = Ramala satu periode ke depa X t = Data aktual pada periode ke-t F t = Ramala pada periode ke-t α = Parameter pemulusa C. Pola Data Statioer Pola data ii terjadi jika terdapat data yag berfluktuasi disekitar ilai rata-rata yag kosta. (Makridakis,1999). Suatu produk yag pejualaya tidak meigkat atau meuru selama waktu tertetu termasuk jeis pola ii. Pola khas dari data horizotal
atau stasioer seperti ii dapat dilihat dalam Gambar berikut: Gambar 1: Pola Data Statioer/Horizotal Gambar 4: Pola Data Tred D. Pola Data Musima Pola data ii terjadi jika terdapat suatu deret data yag dipegaruhi oleh faktor musima (misalya kuartal tahu tertetu, bulaa, atau hari-hari pada miggu tertetu). Pejuala dari produk seperti miuma riga, es krim, da baha bakar pemaas ruag semuaya meujukka jeis pola ii. Utuk pola musima kuartala dapat dilihat Gambar dibawah ii. Gambar 2: Pola Data Musima E. Pola Data Siklis Pola data ii terjadi jika terdapat data yag dipegaruhi oleh fluktuasi ekoomi jagka pajag seperti yag berhubuga dega siklus bisis. Cotoh: Pejuala produk seperti mobil, baja, da peralata utama laiya. Jeis pola ii dapat dilihat pada Gambar dibawah ii: Gambar 3: Pola Data Siklis III. ANALISA DAN PEMBAHASAN Yayasa Cerdas Muri serig sekali megalami kesulita dalam memprediksi jumlah siswa baru, prediksi yag dilakuka terkadag megalami kesalaha. Dega terjadiya kesalaha dalam meetuka prediksi jumlah siswa baru pada setiap tahuya para guru pu susah utuk memprediksi Sehigga persediaa fasilitas sekoalah seperti kursi, meja, da kelas tidak terpeuhi hal ii aka membuat para siswa aka merasa kecewa karea fasilitasya tidak memadai, selai itu aka mempegaruhi tigkat prestasi para siswa. Berdasarka permasalaha maka di betuk sebuah sistem pegkajia utuk memecahka masalah yag di alami oleh yayasa Cerdas Muri agar tidak megalami kekelirua dalam memprediksi jumlah siswa baru di tahu kedepaya. Dalam memprediksi jumlah siswa baru dibutuhka data siswa baru pada periode 2011 sampai dega data 2014 tahu-tahu sebelum ya. Berikut ii adalah data-data jumlah siswa baru: Tabel 1: Data Peerimaa Siswa Yag Diterima No Tahu Siswa Yag Diterima Peerimaa L P Total Peerimaa 1 2011/2012 105 98 203 2 2012/2013 120 109 229 3 2013/2014 179 166 345 4 2014/2015 163 146 309 F. Pola Data Tred Pola data ii terjadi jika terdapat keaika atau peurua sekuler jagka pajag dalam data. Cotoh: Pejuala bayak perusahaa, GNP da berbagai idikator bisis atau ekoomi laiya. Jeis pola ii dapat dilihat pada Gambar dibawah ii: 60 Sumber : Yayasa SMP Cerdas Muri Berdasarka permasalaha yag terjadi maka dibetuk sebuah sistem pegkajia utuk memecahka masalah yag di alami pada yayasa cerdas Muri, agar tidak megalami kekelirua dalam memprediksi jumlah siswa baru, yaitu dega cara prediksi jumlah siswa baru dega megguaka metode Expoetial Smoothig. Perhituga Data Jumlah Siswa Baru pada Yayasa Cerdas Muri
Dalam memprediksi jumlah siswa baru di yayasa Cerdas Muri dega metode Expoetial Smoothig diperluka kriteria-kriteria da bobot utuk melakuka perhitugaya sehigga aka didapatka hasil yag terbaik. Dalam prediksi ii, alpha (α) yag aka dicoba (trial) secara acak sebagai ilai bobot da cotoh perhituga adalah (α = 0.1), (α = 0.3), (α = 0.5), (α = 0.7), da (α = 0.9). Berikut rumus utuk Forecastig Sigle Expoetial Smoothig : Ft+1 = α Xt + (1 α) Ft Ft+1 :Prediksi utuk periode ke t+1 Xt : Nilai riil periode ke t Ft : Prediksi utuk periode ke t α : bobot yag meujuka kostata peghalusa Tabel 2: Data siswa baru pada yayasa Cerdas Muri No Tahu peerimaa Total peerimaa 1 2011/2012 203 2 2012/2013 229 3 2013/2014 345 4 2014/2015 309 5 2015/2016? a. Berikut perhituga utuk kostata alpha (a=0.1) adalah sebagai berikut: = ( 0.1 * 203 ) + ( 0.9 * 203 ) = ( 0.1 * 229 ) + ( 0.9 *203 ) = 205.6 b.berikut perhituga utuk kostata alpha (α=0.3) a dalah sebagai berikut: = ( 0.3 *203 ) + ( 0.7 *203 ) = ( 0.3 * 229 ) + ( 0.7 * 203 ) = 210.8 c. Berikut perhituga utuk kostata alpha (α = 0.5) adalah sebagai berikut: = ( 0.5 *203 ) + ( 0.5 * 203 ) = ( 0.5 * 229 ) + ( 0.5 * 203 ) = 216 d. Berikut perhituga utuk kostata alpha (α = 0.7) adalah sebagai berikut: = ( 0.7 *203 ) + ( 0.3 * 203 ) = ( 0.7 *229 ) + ( 0.3 *203 ) = 221.2 e. Berikut perhituga utuk kostata alpha (α = 0.9) adalah sebagai berikut: = ( 0.9 * 203 ) + ( 0.1 * 203 ) = ( 0.9 * 229 ) + ( 0.1 * 203) = 226.4 Tabel 3: Hasil prediksi jumlah siswa baru pada Yayasa Cerdas Muri dega alpha=0.1 No Tahu peerimaa Data Aktual Forecast(Ft) Xt-ft Ft*2 alpha=0.1 1 2011/2012 203 203,00 0,00-3 2013/2014 345 205,60 139,40 19432,36 4 2014/2015 309 219,54 89,46 8003,09 5 2015/2016-228,49 - - 6 Jumlah 10 86 856,63 28111,45 Tabel 4: Hasil Prediksi Jumlah Siswa Baru pada yayasa Cerdas Muri dega alpha=0.3 No Tahu Peerimaa Data Aktual Forecast (Ft) Xt-ft Ft*2 alpha=0.3 1 2011/2012 203 203,00 0,00-3 2013/2014 345 210,80 134,20 18009,64 4 2014/2015 309 251,06 57,94 3357,04 5 2015/2016-268,44 6 Jumlah 1086 933,30 22042,68 Tabel 5: Hasil Prediksi Jumlah Siswa Baru pada yayasa Cerdas Muri dega alpha=0.5 No Tahu Peerimaa Data Aktual Forecast(Ft) alpha=0.5 Xt-ft Ft*2 61
No Tahu Peerimaa Data Aktual Forecast(Ft) Xt-ft Ft*2 alpha=0.5 1 2011/2012 203 203,00 0,00 3 2013/2014 345 216,00 129,00 16641,00 4 2014/2015 309 280,50 28,50 812,25 5 2015/2016-294,75 6 Jumlah 1086 994,25 18129,25 Tabel 6: Hasil Prediksi Jumlah Siswa Baru pada yayasa Cerdas Muri dega alpha=0.7 No Tahu Peerimaa Data Aktual Forecast(Ft) Xt-ft Ft*2 alpha=0.7 1 2011/2012 203 203,00 0,00 3 2013/2014 345 221,20 123,80 15326,44 4 2014/ 2015 309 307,86 1,14 1,30 5 2015/2016-308,66 6 Jumlah 1086 1040,72 16003,74 Tabel 7 Hasil Prediksi Jumlah Siswa Baru pada yayasa Cerdas Muri dega alpha=0.9 No Tahu Peerimaa Data Aktual Forecast (Ft) Xt-ft Ft*2 alpha=0.9 1 2011/2012 203 203,00 0,00 3 2013/2014 345 226,40 118,60 14065,96 4 2014/2015 309 333,14-24,14 582,74 5 2015/2016-311,41 6 Jumlah 1086 1073,95 15324,70 Meghitug kesalaha/error dega meguaka metode MSE (Mea Square Error). a. Perhituga metode MSE pada forecast dega alpha = 0.1 =28111,45 / 4 = 7027,86 b. Perhituga metode MSE pada forecast dega alpha = 0.3 = 22042,68/4 = 5510,67 c. Perhituga metode MSE pada forecast dega alpha = 0.5 = 18129,25/4 = 4532,31 d. Perhituga metode MSE pada forecast dega alpha = 0.7 = 16003,74/4 = 4000,93 e. Perhituga metode MSE pada forecast dega alpha = 0.9 iv MSE = (X = 15324,70 / 4 =3831,17 Berdasarka hasil perhituga dega kasus uji sample diatas dapat diketahui bahwa Metode Forecastig Sigle Expoetial Smoothig ii perlu dilakuka perbadiga dalam meetuka ilai alpha, dega mecari ilai alpha tersebut secara acak sampai meemuka alpha yag memiliki ilai error yag miimum. Maka hasil prediksi yag memiliki alpha dega ilai error palig miimum lah yag palig baik. Hasil perhituga kesalaha/error dega meguaka metode MSE (Mea Square Error) dari metode yag telah diaalisis serta hasil prediksi jumlah siswa baru utuk tahu ajara 2015-2016 selama periode prediksi dari data 2011 sampai dega data 2014. Dari perhituga diatas dapat dilihat bahwa Mea Square Error (MSE) terkecil diperoleh dega alpha 0.9, yaitu 3831,17. Hal ii meujukka bahwa forecast terbaik utuk meramalka jumlah siswa baru diyayasa cerdas muri adalah dega megguaka alpha 0,9. Jadi, ilai prdiksi j u m l a h s i s w a b a r u utuk tahu ajara 2015-2016 dega memprediksi selama dari data 2011 sampai dega 2014 dega alpha = 0.9 adalah sebesar 333,41 atau sekitar 333 siswa. 2
IV. IMPLEMENTASI Utuk megetahui sejauh maa keberhasila sistem baru yag dibuat maka dalam hal ii peulis memberika prit out dari program sewaktu berjala higga selesai. 1. Form Utama Form ii merupaka Meu utama sebagai user iterface yag mucul aplikasi dijalaka. Adapu form tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ii. siswa baru pada yayasa Cerdas Muri dega alpha 0.1 adalah sebagai berikut: Gambar 8: Form Perhituga alpha 0.1 5. Form perhituga Alpha 0.3 siswa baru pada yayasa Cerdas Muri dega alpha 0.3 adalah sebagai berikut: Gambar 9: Form Perhituga alpha 0.3 Gambar 5. Form Utama 2. Form Peerimaa Form peerimaa diguaka utuk memasukka data dari masig-masig siswa. Dimaa data ii atiya aka diguaka dalam pembuata idetitas siswa baru. Adapu form tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ii. Gambar 6: Form Peerimaa Siswa 6. Form perhituga Alpha 0.5 siswa baru pada yayasa Cerdas Muri dega alpha 0.5 adalah sebagai berikut: Gambar 10: Form Perhituga alpha 0.5 3. Form Prediksi Siswa Form ii diguaka utuk melakuka proses prediksi jumlah siswa baru. Dimaa dalam proses ii tahu ajara yag aka di iput. Adapu form tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ii. Gambar 7: Form Prediksi Siswa 7. Form perhituga Alpha 0.7 siswa baru pada yayasa Cerdas Muri dega alpha 0.7 adalah sebagai berikut: Gambar 11: Form Perhituga alpha 0.7 8. Form perhituga Alpha 0.9 4. Form perhituga Alpha 0.1 iv
siswa baru pada yayasa Cerdas Muri dega alpha 0.9 adalah sebagai berikut: Gambar 11: Form Perhituga alpha 0.9 9. Form Hasil Prediksi Form peerimaa diguaka utuk prediksi jumlah siswa baru pada yayaysa Cerdas Muri. Adapu form tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ii. Gambar 12: Form Hasil Prediksi proses pegolaha data aka semaki tepat da meguragi kesalaha dalam memprediksi. VI. DAFTAR PUSTAKA 1. Aalisis & desai sistem iformasi Bi Ladjamudi, Al- Bahra,2005:39 2. Noeryati dkk, 2012. Aplikasi Prediksi Ekspoesial Brow da dari Holt utuk Data yag Memuat Tred. Jural Nasioal Aplikasi SNAST Periode III (Nov 2012) ISSN:1979-911X. 3. Makridakis, S., Wheelright, S.C., da McGee, V.E. 1992. Metode da Aplikasi Peramala - edisi ke-2, jilid I. Alih Bahasa : Adriyato, U.S., da Basith, A. Erlagga. Jakarta. 4. Alda Raharja, Wiwik Agraei, S.Si, M.Kom, Reto Aulia Viarti, S.Kom 5. Aalisis da Desai, Jogiato HM, Yogyakarta,2005 6. Asy Syiva, Visual Basic 2008, Peerbit Adi, Yogyakarta, 2011. V. KESIMPULAN Adapu kesimpula yag diperoleh dari peulisa skripsi ii adalah sebagai berikut: 1. Prediksi jumlah siswa baru pada yayasa Cerdas muri dapat dilakuka dega cara cara megolah data jumlah siswa selama 4 tahu terakhir. 2. Metode Expoetial Smoothig(Sigle Expoetial Smoothig) dapat diterapka utuk memprediksi jumlah siswa baru dega melakuka perhituga forecase alpha dari 0.1 sampai 0.9 secara acak. Kemudia masig-masig hasil perhituga diuji ilai eror-ya. Yaitu bdega cara melakuka perhituga eror Mea Square Error (MSE), dimaa yag memiliki ilai eror terkecil merupaka hasil yag terbaik. 3. Aplikasi prediksi jumlah siswa baru pada yayasa Cerdas Muri dega megguaka metode Expoetial Smoothig(Sigle Expoetial Smoothig) telah selesai diracag dega megguaka program Visual Basic 2008. Dega meerapka sistem komputerisasi maka v