## PENERAPAN  METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM PENGEMBANGAN APLIKASI  PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU
Nurfitriani 1 , Wafiah Murniati 2 , Maulana Ashari 3 , Sofiansyah Fadli 4
1,3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Lombok,
2,4 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Lombok Email : nurfitriany520@gmail.com

## ABSTRACT
The vocational Forecasting process is an important thing for the Forecasting process to determine new  students  to  obtain  data  and  information  on  the  number  of  prospective  new  students  who  will register.  Darussalam  Islamic  Vocational  School  does  not  yet  have  a  Forecasting  application  so predicting  the  number  of  students  is  still  conventional  which  causes  school  to  be  unable  to  plan  for future  needs.  Therefore  the  Forecasting  applications  are  needed.  The  purpose  of  this  study  is  to produce  an  application  to  make  it  easier  for  schools  to  predict  the  number  of  new  students  in  the future.  This  research  method  uses  the  Single  Exponential  Smoothing  method,  while  the  development method  uses  the  Waterfall.  method.  In  this  study,  Testing.  will  be  carried  out  using  a  Black-Box involving  users,  namely  the  principal  and  of  school  study  program.  The  test  consists  of  4  aspects  of Testing,  namely  the  login  process,  the  import  process,  the  process  of  adding  data,  the  process  of Forecasting the number of new students. With the Forecasting application. the number of new students that have been MAD can predict the number of students who will register in the following year based on previous data.
Keywords: Forcesting, Single Exponential Smoothing, Waterfall.

## 1. PENDAHULUAN
Peran  pendidikan  dalam  kehidupan  sangat penting,    seperti    yang  tertuang  dalam    UUD 1945    dimana    setiap    warga    negara  berhak mendapatkan  pendidikan.    Pendidikan  dalam masyarakat    modern,  diberi    peranan      yang sangat  dinamis.  “Pendidikan  diarahkan  untuk mengubah dan mengembangkan ilmu pengetahuan    dan    teknologi    sehingga pendidikan  yang baik  diukur  dari  nilai  tambah yang    dirasakan    dan    didapat    oleh    individu, masyarakat    atau    bangsa    dalam    meningkatkan kualitas  dan  kesejahteraan hidupnya”.[1]
Dengan  era  yang  semakin  berkembang tentunya  lembaga  pendidikan  harus  mampu dalam  melihat  peluang  dan  memanfaatkan peluang tersebut dengan sebaik-baiknya atau juga mengantisipasi kemungkinan yang akan mengakibatkan  lembaga  pendidikan  menjadi semakin menurun. Untuk itu lembaga pendidikan memerlukan  peramalan  siswa-siswi  yang  akan datang,  apakah  siswa-siswi  yang  akan  mendaftar bertambah  atau  menurun  agar  dapat  diantisipasi kedepannya dalam suatu periode tertentu.
Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  Islam Darussalam  Kopang  merupakan  salah  satu instansi  yang  bergerak  dalam  bidang  pendidikan yang  terdapat  di  Kabupaten  Lombok  Tengah yang  memiliki  satu  jurusan  yaitu  Akuntansi. Kemajuan  sebuah  sekolah  dipengaruhi  oleh kualitas siswa yang ada di sekolah tersebut. Yang dimana  sekolah  ini  sering  bingung   bagaimana cara  menentukan  kebutuhan  sarana  prasarana yang akan  dipersiapkan untuk kebutuhan sekolah dan  kebutuhan  murid  baru  karena  sering  terjadi kesalahan  dalam  menentukan  sarana  prasarana sekolah,  oleh  karena  itu  dana  yang  dikeluarkan kadang tidak sesuai dengan prediksi sebelumnya, karena itu peneliti membuatkan sistem peramalan untuk membantu memprediksi jumlah siswa baru kedepannya  untuk  mempermudah  pihak  sekolah dalam mempersiapkan kebutuhan sekolah.
Melihat latar belakang tersebut perlu dikembangkan sistem informasi peramalan jumlah  siswa  baru  dengan  mengunakan  metode Single Exponential Smoothing Dalam
Pengembangan Aplikasi  Perediksi Jumlah Siswa Baru di SMK Islam Darussalam Kopang.
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering

## 2. TINJAUAN PUSTAKA DAN TEORI
2.1 Tinjauan Pustaka
Landung  Aji  Herlambang,  Welly  Sugianto (2021)  dalam  jurnal  yang  berjudul  analisis peramalan  penjualan  sepeda  dan  motor  listrik  di pt  xyz  Penelitian  ini  menggunakan  tahapan penelitian  yaitu Moving  Average  Method to memprediksi  analisis  teknis  menggunakan  data faktual yang ada di masa lalu. Setelah itu, ada file peramalan.  Metode smoothing  eksponensial merupakan salah satu Metode dalam meramalkan pergerakan  rata-rata  dengan  pembobotan  dimana data  diberi  bobot  oleh  fungsi Eksponensial Metode  Smoothing. Dan  yang  terakhir  adalah Metode Weighted  Moving  Average dengan  file pola rata-rata yang dihasilkan dengan pembobotan, di mana setiap periode diberi bobot, semakin  dekat  hingga  saat  ini,  semakin  besar nilai  bobotnya.  PT  XYZ  mendapatkan  hasil berupa  motor  listrik  dengan  Metode  MA: 18.6unit, smoothing  eksponensial 0.1  /  0.5  /  0.9: 51.3.  34,5  -33,48  unit,  WMA  34  unit.  Motor listrik  B  dengan  Metode  MA:  20,1  unit, smoothing  Eksponensial 0,1  /  0,5  /  0,9:  43,35. 69.90.6  unit,  WMA  31.5.  Sepeda  A  dengan Metode  MA:  94,2  unit, Smoothing  eksponensial 0.1  /  0.5  /  0.9:  79.28.  45.  -  7,8  unit,  WMA  23 unit.  Sepeda  B  dengan  MA  Metode:  156.6  unit, Smoothing  Eksponensial 0.1  /  0.5  /  0.9:  92.7. 109.5. 135,7 unit, WMA 32.5. [9]
Barkah Landia (2020) dalam jurnalnya yang berjudul  Peramalan  Jumlah  Mahasiswa  Baru Dengan Exponential  Smoothing Dan Moving Average Untuk  menentukan  banyaknya  jumlah calon  mahasiswa  baru,  saat  ini  masih  dilakukan berdasarkan intuitif tanpa melakukan analisa dari beberapa  data  di  tahun  sebelumnya.  Hal  ini membuat  STIKOM  Poltek  Cirebon  merasa kewalahan  dalam  mempersiapkan  sarana  dan prasarana  saat  jumlah  calon  mahasiswa  baru mengalami  peningkatan  yang  cukup  besar.  Oleh karena  itu  penelitian  ini  akan  menggunakan Metode Single  Exponential  Smoothing dan moving average dalam meramalkan jumlah calon mahasiswa  yang  akan  mendaftar.  Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa Metode Single Exponential  Smoothing ternyata  dapat  mengatasi kelemahan moving average yang pembobotannya sama rata setiap tahunnya, sehingga penggunaan
Single  Exponential  Smoothing berhasil  menutupi kekurangan Metode moving average .[10] Aden,  Angela  Supriyanti  (2020)  yang berjudul prediksi jumlah calon peserta didik baru menggunakan Metode double Exponential Smoothing dari  brown.  Peramalan  data  statistika memerlukan kesesuaian pola data dengan Metode peramalan yang digunakan. Tujuan penelitian ini yaitu  memprediksi  jumlah  mahasiswa  baru  pada tahun  ajaran  baru  menggunakan  Metode Double Exponential  Smoothing satu  parameter  dari Brown dan mengetahui ketepatan Metode Double Exponential  Smoothing satu  parameter  dari Brown menggunakan  analisis  galat.  Metode penelitian yang digunakan menggunakan Metode kuantitatif.  Hasil  yang  diperoleh  bahwa  Prediksi jumlah  peserta  didik  baru  Sekolah  dasar  Islam Al-Musyarrofah  Jakarta  dengan  menggunakan Metode Double  Exponential  Smoothing dari Brown pada  tahun  2020/2021  64  siswa  dan Metode Double  Exponential  Smoothing satu Parameter  dari Brown tepat  digunakan  pada prediksi  jumlah  mahasiswa  baru  di  Sekolah Dasar Islam.[11]
Wiwin  Handoko  (2019)  dalam  jurnalnya yang  berjudul  Prediksi  Jumlah  Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Single Exponential  Smoothing (Studi  Kasus:  Amik Royal  Kisaran).  Suatu  masalah  memerlukan sebuah  solusi  untuk  menyelesaikannya.  Salah satunya dengan menggunakan Proyeksi ( Forecasting ).  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. Hasil dari pengujian terhadap Metode  ini  adalah  pada  Tahun  akademik 2018/2019  prediksi  jumlah  Mahasiswa  untuk Program Studi Manajemen In Form atika sebanyak  89  orang  dan  untuk  Mahasiswa  untuk Program  Studi  Teknik  Komputer  sebanyak  30 orang.  Metode Single  Exponential  Smoothing dapat membantu prediksi jumlah mahasiswa pada satu periode kedepan.[12]
Eucharistia  Yacoba  Nugraha,  dan  I  Wayan Suletra  (2017)  ”Analisis  Metode  Peramalan Permintaan  Terbaik  Produk  Oxycan  pada  PT. Samator  Gresik  Eucharistia”  Produk  Oxycan merupakan  produk oksigen dalam  kemasan  yang
diproduksi  PT.  Samator  Gresik.  PT.  Samator Group  hanya  memproduksi  produk  Oxycan  di cabang  Gresik  saja.  Oleh  karena  itu,  peramalan permintaan  sangat  perlu  dilakukan  agar  dapat memenuhi  permintaan  produk  Oxycan  di berbagai  wilayah  Indonesia.  Lima  Metode peramalan Time  Series ,  yaitu  Metode  naif (naïve),  Moving  Average,  Weighted  Moving Average,  Double  Exponential  Smoothing ,  dan proyeksi  terhadap  tren  akan  digunakan  pada penelitian  ini.  Perhitungan  kesalahan  peramalan menggunakan  kriteria  kesalahan  terkecil MSE , MAE  dan MAPE .  Dari  hasil  analisis  pengolahan data  diperoleh  Metode  terbaik  adalah  Metode Double Exponential Smoothing dengan hasil nilai MSE sebesar 968877,92; MAE sebesar 14372,35; dan MAPE sebesar  1,3%.  Ramalan  permintaan oxycan  untuk  empat  bulan  mendatang,  yaitu bulan  Oktober  2016  sampai  bulan  Januari  2017 adalah  25690  can,  25789  can,  25799  can,  dan 25800 can.[13]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Alur Penelitian
Gambar 1. Alur Penelitian 3.1.1  Metode Pengumpulan Data Proses  Pengumpula  data dilakukan  dengan melakukan  wawancara  dengan  kepala  SMK ISLAM  DARUSSALAM  KOPANG.  Dimana kepala  sekolah  merupakan  pimpinan  tertinggi dalam  sekolah,  studi  literatur  pustaka  dan melakukan  kuisioner  dengan  staf  SMK  ISLAM DARUSSALAM  KOPANG  (Kepala  Sekolah, Kaprodi,  dan  guru-guru)  untuk  memberikan responden aplikasi peramlan jumlah siswa baru. 3.1.2 Metode Analisis
Menggunakan  metode Single  Exponential Smoothing untuk memperdiksi jumlah siswa baru di SMK Islam Darussalam Kopang. 3.1.3 Metode Pengujian Menggunakan Black box dan usibilty 3.1.4 Alur Sistem
Alur sistem ditunjukkan pada gambar 2
Gambar 2. Perancangan Sistem Dalam  mengimplementasikan  sistem  ini dibutuhkan  proses  untuk  melakukan  perhitungan dari  data  sebelunya  untuk  menentukan  jumlah siswa  baru  dengan  mengunakan  metode Single Exponential  smoothing.  langkah-langkah  single exponential smoothing sebagai berikut:
Tujuan  dari  perhitungan Single  Exponential smoothing untuk  memperediksi  jumlah  siswa baru  pada  tahun  berikutnya  dengan  melihat  nilai error terkecil  dari  niali MAD,  MSE  dan  MAPE dari  nilai  terkecil  itu  yang  akan  menjadi  hasil perdiksi jumlah siswa baru pada tahun berikunya. 1. Data Siswa
Dibawah  ini  adalah  data  siswa  dari  10  tahun terakhir  yang  digunakan  untuk  memperediksi jumlah  siswa  baru  pada  tahun  berikutnya dengan menggunakan metode Single Exponential smoothing . Tabel 3.1  Data Siswa
NO tahun penerimaan Jumlah penerimaan siswa 1 2010/2011 44 2 2011/2012 37 3 2012/2013 30 4 2013/2014 39 5 2014/2015 28 6 2015/2016 15
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
7 2016/2017 45 8 2017/2018 17
9 2018/2019 37 10 2019/2020 11 11 2020/2021 20

## 3.2 PERHITUNGAN
a. Perhitungan Menggunakan Single Exponential smoothing
Metode singel  exsponential  smoothing ini akan  diterapkan  pada  perhitungan  dalam menentukan  jumlah  siswa  baru  pada  tahun berikutnya.  Rumus  yang  digunakan Single Exponential Smoothing . Dalam contoh
perhitungan peramalan kali ini, akan menggunakan nilai α (alpha) yaitu ( α = 0,1), ( α = 0,5), ( α = 0,7).
Berikut  Perhitungan  Prediksi  Mengunakan Alpha (a=0,1) F2 = α X1+ (1 – α) F1 = ( 0,1 * 44 ) + ( 0,9 * 44 ) = 44 F3 = α X2 + (1 – α) F2 = ( 0,1 * 37 ) + ( 0,9*44 )
= 43,30 F4 = α X3 + (1 – α) F3 = ( 0,1 * 30 ) + ( 0,9 *43,30 ) = 41,97 F5 = α X4 + (1 – α) F4 = ( 0,1 * 29 ) + ( 0,9 *41,97 ) = 41,67 F6 = α X5 + (1 – α) F5 = ( 0,1 * 28 ) + ( 0,9 *41,67)
= 40,31
F7 = α X6 + (1 – α) F6 = ( 0,1 * 15 ) + ( 0,9 *40,31) = 37,78 F8 = α X7 + (1 – α) F7 = ( 0,1 * 22 ) + ( 0,9 *37,78 ) = 38,50 F9 = α X8 + (1 – α) F8 = ( 0,1 * 17 ) + ( 0,9 *438,50 ) = 36,35 F10 = α X9 + (1 – α) F9 = ( 0,1 * 37 ) + ( 0,9 *36,35 ) = 36,41 F11= α X210+ (1 – α) F10 = ( 0,1 * 11 ) + ( 0,9 *36,41)
= 33,87
Tabel  3.2  Hasil  Prediksi  Jumlah  Siswa  Baru Mengunakan Alpha ( α = 0,1)
NO Periode Data Siswa Baru Forecast Alpha = 0,1 (Ft) 1 2010/2011 44 - 2 2011/2012 37 44 3 2012/2013 30 43,30 4 2013/2014 39 41,97 5 2014/2015 28 41,67 6 2015/2016 15 40,31 7 2016/2017 45 37,78 8 2017/2018 17 38,50 9 2018/2019 37 36,35 10 2019/2020 11 36,41 11 2020/2021 33,87 ∑ 303
Dari  tabel    3.2  dapat  dilihat  hasil perhitungan  keseluruhan  dengan  α  (alpha)  0,1 Proses    perhitungan  ini  dilakukan  secara berurutan    dan  mendapat    hasil  peramalan  akhir pada tahun 2021 sebesar 33,87 atau 33 siswa. Berikut  Perhitungan  Untuk  Konstanta  Alpha (a=0.5)  Adalah Sebagai Berikut:
F2 = α X1+ (1 – α) F1 = ( 0,5 * 44 ) + ( 0,5 * 44 ) = 44,00 F3 = α X2 + (1 – α) F2 = ( 0,5 * 37 ) + ( 0,5 *44 ) = 37,00 F4 = α X3 + (1 – α) F3 = ( 0,5 * 30 ) + ( 0,5 *37,00) = 30,00 F5 = α X4 + (1 – α) F4 = ( 0,5 * 29 ) + ( 0,5 *30,00 ) = 39,00 F6 = α X5 + (1 – α) F5 = ( 0,5 * 37 ) + ( 0,5 *39,00 ) = 28,00 F7 = α X6 + (1 – α) F6 = ( 0,5 * 37 ) + ( 0,5 *28,00 ) = 15,00 F8 = α X7 + (1 – α) F7 = ( 0,5 * 37 ) + ( 0,5 *15,00 ) = 45,00 F9 = α X8 + (1 – α) F28 = ( 0,5 * 37 ) + ( 0,5 *45,00 ) = 17,00 F10 = α X 9+ (1 – α) F9 = ( 0,5 * 37 ) + ( 0,5 *17,00 )
= 37,00
F11= α X10 + (1 – α) F10 = ( 0,5 * 37 ) + ( 0,5 *37,00 )
= 11,00
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Tabel  3.4  Hasil  Prediksi  Jumlah  Siswa  Baru Mengunakan Alpha ( α = 0,5 )
NO Periode Data Siswa Baru Forecast Alpha  = 0,5 (Ft) 1 2010/2011 44 - 2 2011/2012 37 44 3 2012/2013 30 37,00 4 2013/2014 39 30,00 5 2014/2015 28 39,00 6 2015/2016 15 28,00 7 2016/2017 45 15,00 8 2017/2018 17 45,00 9 2018/2019 37 17,00 10 2019/2020 11 37,00 11 2020/2021 11,00 ∑ 303
Dari tabel 3.4 dapat dilihat hasil perhitungan keseluruhan  dengan  α  (alpha)  0,5  Proses perhitungan  ini  dilakukan  secara  berurutan    dan mendapat  hasil peramalan akhir pada tahun 2021 sebesar 11,00 atau 11 siswa.
Berikut  Perhitungan  Untuk  Konstanta  Alpha (a=0,7) Adalah Sebagai Berikut:
2 = α X1+ (1 – α) F1 = ( 0,7 * 44 ) + ( 0,3 * 44 ) = 44 F3 = α X2 + (1 – α) F2 = ( 0,7 * 37 ) + ( 0,3 *44 ) = 39,10 F4 = α X3 + (1 – α) F3 = ( 0,7 * 30 ) + ( 0,3 *39,10 ) = 32,73 F5 = α X4 + (1 – α) F4 = ( 0,7 * 29 ) + ( 0,3 *32,73 ) = 37,12 F6 = α X5 + (1 – α) F5 = ( 0,7 * 15 ) + ( 0,3 *37,12 ) = 30,74 F7 = α X6 + (1 – α) F6 = ( 0,7 * 22 ) + ( 0,3 *30,74 ) = 19,72 F8 = α X7 + (1 – α) F7 = ( 0,7 * 17 ) + ( 0,3 *19,72 ) = 37,42 F9 = α X8 + (1 – α) F8 = ( 0,7 * 37 ) + ( 0,3 *37,42 )
= 23,12
F10 = α X9 + (1 – α) F9 = ( 0,7 * 37 ) + ( 0,3 *23,12 )
= 32,84 F11= α X10 + (1 – α) F10
= ( 0,7 * 11 ) + ( 0,3 *32,84 ) = 17,55
Tabel    3.5  Hasil  Prediksi  Jumlah  Siswa  Baru Mengunakan Alpha ( α = 0,7 )
NO Periode Data siswa baru Forecast alpha = 0,7 (Ft) 1 2010/2011 44 - 2 2011/2012 37 44 3 2012/2013 30 39,10 4 2013/2014 39 32,73 5 2014/2015 28 37,12 6 2015/2016 15 30,74 7 2016/2017 45 19,72 8 2017/2018 17 37,42 9 2018/2019 37 23,12 10 2019/2020 11 32,84 11 2020/2021 17,55 ∑ 303
Dari  tabel  3.5  dapat  dilihat  hasil  perhitungan keseluruhan  dengan  α  (alpha)  0,7  Proses perhitungan  ini  dilakukan  secara  berurutan    dan mendapat  hasil peramalan akhir pada tahun 2021 sebesar 17,55 atau 17 siswa.
Setelah melakukan proses peramalan dengan α (alpha) ( α = 0,1), ( α = 0,3), ( α = 0,5), ( α = 0,7).  selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error  (MSE),  Mean  Absolute  Percentage (MAPE) untuk  menentukan  hasil  peramalan dengan  nilai  kesalahan/ error terendah  yang diambil sebagai hasil peramalan yang akurat. Tabel    3.6    Menghitung  Nilai MAD,  MSE, MAPE Untuk Alpha (α=0,1)
N O tahun peneri maan tahun peneri maan Ft ( Fore cast ) a = 0,1 Err or abs olut error^ 2 % Err or 1 2010/ 2011 44 - 2 2011/ 2012 37 44,0 0 - 7,0 0 7,0 0 49,00 19 % 3 2012/ 2013 30 43,3 0 - 13, 30 13, 30 176,8 9 44 % 4 2013/ 2014 39 41,9 7 - 2,9 7 2,9 7 8,82 8% 5 2014/ 2015 28 41,6 7 - 13, 67 13, 67 186,8 7 49 % 6 2015/ 2016 15 40,3 1 - 25, 31 25, 31 640,6 0 169 % 7 2016/ 2017 45 37,7 8 7,2 2 7,2 2 52,13 16 % 8 2017/ 17 38,5 -       21, 462,2 126
2018 0 21, 50 50 5 % 9 2018/ 2019 37 36,3 5 0,6 5 0,6 5 0,42 2% 1 0 2019/ 2020 11 36,4 1 - 25, 41 25, 41 645,6 7 231 % 1 1 2020/ 2021 33,8 7
Jumlah 117 ,03 2.222 ,64 664 % 11, 70 222,2 6449 66, 4% MA D

## MSE MA PE
Tabel  3.7  Menghitung  Nilai MAD,  MSE,  MAPE Untuk Alpha (α=0,5)
N O tahun peneri maan tangg al peneri maan Ft ( Fore cast ) a = 0.5 E rro r abs olut error ^2 % Err or 1 2010/ 2011 44 -
2 2011/ 2012 37 44,00 - 7,00 7,0 0 49,0 0 19 % 3 2012/ 2013 30 37,00 - 7,00 7,0 0 49,0 0 23 % 4 2013/ 2014 39 30,00 9,00 9,0 0 81,0 0 23 % 5 2014/ 2015 28 39,00 - 11,0 0 11, 00 121, 00 39 % 6 2015/ 2016 15 28,00 - 13,0 0 13, 00 169, 00 87 % 7 2016/ 2017 45 15,00 30,0 0 30, 00 900, 00 67 % 8 2017/ 2018 17 45,00 - 28,0 0 28, 00 784, 00 165 % 9 2018/ 2019 37 17,00 20,0 0 20, 00 400, 00 54 % 1 0 2019/ 2020 11 37,00 - 26,0 0 26, 00 676, 00 236 % 1 1 2020/ 2021 11,00 Jumlah 151,00 3.22 9,00 713 % 15,10 322, 9 71 %
MAD MS E M AP
E
Tabel  3.8  Menghitung  Nilai MAD,  MSE,  MAPE Untuk Alpha (α=0,9)
N O tahun peneri maan tangga l peneri maan Ft ( Fore cast ) a = 0,7 err or abs olut error^ 2 % Err or 1 2010/ 2011 44 -
2 2011/ 2012 37 44,0 0 - 7,0 0 7,0 0 49,00 19 % 3 2012/ 2013 30 39,1 0 - 9,1 0 9,1 0 82,81 30 % 4 2013/ 2014 39 32,7 3 6,2 7 6,2 7 39,31 16 % 5 2014/ 2015 28 37,1 2 - 9,1 2 9,1 2 83,17 33 % 6 2015/ 2016 15 30,7 4 - 15, 74 15, 74 247,7 5 105 % 7 2016/ 2017 45 19,7 2 25, 28 25, 28 639,0 8 56 % 8 2017/ 2018 17 37,4 2 - 20, 42 20, 42 416,9 8 120 % 9 2018/ 2019 37 23,1 2 13, 88 13, 88 192,6 5 38 % 1 0 2019/ 2020 11 32,8 4 - 21,
84 21, 84 476,9 9 199 % 1 1 2020/ 2021 17,5 5 Jumlah 128 ,65 2.227 ,74 615 % 12, 87 222,7 7397 62 % MA D MSE MA PE Bisa disumpulkan dari hasil prhitungan nilai (alpa)  0,1,  03,  0,5,  0,7  dengan MAD,  MSE dan MAPE nilai error terkecil  dengan  alpa  0,7 sebersar    62% (MAPE), 222,77 (MSE), 12,87 ( MAD) dengan  hasil  perediksi  jumlah  siswa sebanyak 17 siswa.
4 IMPLEMENTASI
1) Desain Interface Halaman Login
Halaman  ini  adalah    halaman  kunci  utama untuk  masuk  ke  Aplikasi    peramalan  yang dimana  pada  halaman  ini  penguna  harus mengisi username dan password
Gambar  4. 1 Form login
2) Desain interface Halaman Menu Utama
Lo go S M K
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Halaman  ini  merupakan  halaman    menu utama  pada  sistem  peramalan  siswa  baru  yang terdiri  dari  logo,  dasboard,  siswa,  perhitungan, forasting , hasil peramlan, user , dan keluar.

## Gambar  4.2 Halaman Utama
3) Desain Interface Halaman Dashboard
Halaman ini merupakan halaman dashboard yang  dimana  pada  halaman  ini    tempat penampilan garfik dari alpha 0,1-0,9.

## Gambar  4.3 Dashboard
4) Desain Interface Form Tambah Siswa
Halaman    ini    merupakan  halaman  untuk penambahan  jumlah  siswa  dan  tahun  akademik berikuntnya  yang  dimana  pada  halam  ini penguna  dapat  menambah  data  siswa  dengan mengisi tahun akademik dan jumlah siswa.

## Gambar  4.4 Interface Form Tambah Siswa
5) Desain Interface  Form  Forecasting Dan Tahun Akademik Peramalan Halaman  ini  untuk  memprediksi  jumlah siswa  baru  yang  akan  datang  yang  dimana  pada halaman  ini  terdapat forcasting atau  nilai  alpha dari  0,1-0,9.  Pada  tahap  ini  penguna  harus memasukan tahun Akademik yang ingin diramlal dan melakukan proses peramlan pada tahap ini.
Gambar  4. 5 Interface Form Forecasting Dan

## Tahun Akademik Peramalan
6) Desain Interface Form Hasil Peramalan Halama ini menampilkan hasil perhitungan dengan menampilkan perhitungan peramalan dari tahun  yang  diramal  alpha  0,1  sampai  0,9  dan jumlah Error dari MAD , MAPE , MSE .
Gambar  4.6 Interface Form Hasil Peramalan
7) Design Interface Halaman User Berikut  ini  merupakan  halaman user yang menggunakan Aplikasi  dan di halaman ini dapat menambah user dengan  melakaukan  penmbahan dan  mengisi  ketentuan  untuk penambahan  sesuai dengan perintah yang diberikan sistem.

## Gambar  4.7 Interface Halaman User
8) Design Interface Halaman Tambah Role Halaman  ini  menampilkan  data  untuk menambah  role yang dimana penguna jika ingin menambahkan role harus menulis ulang lagi data dan  ketentuan  untuk  penambahan  role  dengan mengisi  perintas  dari  palikasi  untuk  melakukan penmbahan
Gambar  4.8 Interface Halaman Tambah Role

## 4.1 HASIL
Implementasi  sistem  merupakan  tindak  lanjut dari  perancangan  antar  muka  pada  sistem dapat  diakses  mengunakan Web  Broser
Mozilla  Friefox dan google  chrome dengan menjalankan https://peramalan.hakakode.site/perhitunga n user dapat login ke sistem dengan memasukkan  data username dan  prediksi yang benar.
Gambar 4.1 Form login Setelah user memasukkan  data  dengan  benar, user dapat  masuk  halaman  beranda  sistem  pada level  masing-masing  sesuai  dengan  data  yang dimasukkan.
5 Grafik  Jumlah  Siswa
Halaman  grafik  jumlah  siswa  yang  dimana kita  bisa  lihat  dari  hasil  peramalan  tahun berikutnya  dari  grafik  0,1-0,9  untuk  alpha  dan untuk MAD , MSE , MAPE dilihat  dari  wrna  hijau yaitu  nilai MAD ,  wana  kuning  untuk  nilai MSE , wanrna  merah  untuk  nilai MAPE menyusaikan dengan nilai lapha
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
. Gambar 4.2 Form Grafik
6 Halaman Siswa
Halaman  siswa  ini    merupakan  data  siswa secara  keseluruhan  dan  dapat  menambah  jumlah siswa  pada  Halaman  ini  dengan  menginput kebutuhan yang sudah disiapkan oleh sistem
Gambar 4.3 Form Siswa
7 Form Tambah Siswa
Form ini  merupakan  tempat  penambahan jumlah siswa yang di mana jika ingin menambah siswa  harus  menentukan  tahun  akademik  dan jumlah siswa.
Gambar 4.4 Form Siswa
8 Form Data Tahun Akademik
Form data  tahun  akademik  berfungsi  untuk melihat  tahun  akademik    dan  untuk penambahan tahun akademik berikutnya.
Gambar 4.5 Form Data Tahun Akademik Form Forecasting ( Peramalan )Pada halaman Forecasting ( peramalan ) berfungsi untuk meramalkan jumlah siswa baru pada tahun berikutnya sesuai dengan tahun yang akan diramal dan dapat kita lihat hasil ramalan dalam bentuk grafik.
Gambar 4.6 Form Forecasting
9 Form Hasil  Forecasting
Halaman Forecasting ini  berfungsi  untuk melihat  hasil  dari  ramalan  pada  tahun  yang diramal  yang  dimana  kita  bisa  lihat  dari  hasil Alpha  0,1-0,9  dan      bisa  lihat  hasil Error yang paling  kecil Error yang  bisa  kita  jadikan  hasil
ramalan tahun berikutnya dari Error yang paling sedikit dari MAD, MSE, MAPE.
Gambar 4.7 Form  Hasil Forecasting

## 10 Form user
Halaman user ini  berfungsi  untuk  melihat user dan  bisa  menambah user dengan  mengsis data  yang  dibutuhkan  oleh  sistem  untuk penambahan data
Gambar 4.8 Form User

## 11 Form Hasil Ramalan
Halaman    ini  berfungsi  untuk  melihat  hasil dari  peramalan  secara  keseluruhan  dimana  bisa kita lihat dari alpha 0,1- 0,9 dan kita bisa melihat hasil  ramalan  tahun  ke  depannya  jumlah  siswa baru  dari  nilai Error terkecil.  Bisa  disimpulkan jumlah siswa pada tahun berikutnya berjumlah 19 orang,  alpha  0,7 forcecst 19.08  dengan MAD 11.88, MSE 202.76, MAPE 57.00    bisa disimpulkan jumlah siswa pada tahun berikutnya berjumlah  19  orang,  alpha  0,8 forcecst 19.02 dengan MAD 12.66, MSE 228.20, MAPE 60.45 Bisa  disimpulkan  jumlah  siswa  pada  tahun berikutnya berjumlah 19 orang, alpha 0,9 forcecst 19.03    dengan MAD 13.54, MSE 260, MAPE 64.36 bisa  disimpulkan  jumlah  siswa  pada  tahun berikutnya berjumlah 19 orang.
Gambar 4.9 Form Forecasting

## 4.2  Pengujian sistem

## 4.2.1 Pengujian Fungsional
Pelaksanaan  pengujian  sistem  peramalan  jumlah siswa baru mengunakan tester metode balck box. Balck  box  akan  menguji  fungsional  dari  sistem
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
berdasarkan pada algoritma dan logika pemrograman  serta  kode  program.  Berdasarkan hasil  pengujian  yang  sudah  dilakuan,  dari  fitur sudah berjalan dengan baik.
4.2.2 Pengujian Non Fungsional Pelaksanaan  pengujian  Non  Fungsional sistem peramlan jumlah siswa baru menggunakan metode sekala Likert. Dengan penilaian sekor 4 = sangat setuju, sekor 3- setuju 2 = tidak setuju, 1 = sangat tidak setuju.
Berikut  adalah  hasil  dari  pengujian  non fungsional 1. pengujian kualitas sistem Total skor kelayakan dari kualitas  sistem dengan jumlah  skor  hasil  sejumlah  408  (96,42  %)  dari skor  yang  diharapkan  yaitu  280  (100%).  Total skor  tersebut  termasuk dalam  kategori Sangat Baik . Penyajian skala sesuai persentase total skor secara detail dapat dilihat pada gambar 4.63.
Gambar 4.10 Skala Hasil Kuisioner Kualitas Sistem 2. pengujian kulaitas informasi Total  skor  kelayakan  dari  kualitas  informasi dengan jumlah skor hasil sejumlah 115 (95,83%) dari  skor  yang  diharapkan  yaitu  120(100%). Total  skor  tersebut  termasuk  dalam  kategori Sangat  Baik .  Penyajian  skala  sesuai  persentase total skor secara detail dapat dilihat pada gambar 4.64.
Gambar  4.63  Skala  Hasil  Kuisioner  Kualitas Sistem
Gambar 4.11 Skala Hasil Kuisioner Kualitas Sistem

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 1 Kesimpulan
Berdasrkan  hasil  Penelitian  yang  dilakukan oleh  peneliti  di  SMK  Islam  Darussalam  Kopang
dan pembahasan  yang  telah diuraikan  sebelunya, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Aplikasi    peramalan  jumlah  siswa  baru dapat  memprediksi  jumlah  siswa  yang  akan mendaftar pada tahun berikutnya berdasarkan  data-data  pada  10  tahun sebelumnya
2. Aplikai  perediksi  jumlah  siswa  baru mengunakan  Metode Single  Exspontial Smoothing sehingga  memudahkan  sekolah dalam  mempersiapkan  kebutuhan  untuk tahun ajaran berikutnya.

## 2 Saran
Sistem  yang  dibuat  oleh  peneliti  ini  masih memiliki  beberapa  kekurangan.  Oleh  sebab  itu, diharapkan  bagi  peneliti  selanjutnya  untuk  dapat mengembangkan beberapa hal lagi dari segi fitur- fitur  yang  ada  pada  Aplikasi  dan  keamanan sistem dalam mengakses Aplikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  Wibawa, Manajemen  Pendidikan
Teknologi  Kejuruan  dan  Vokasi .  Jakarta: Bumi Aksara, 2017.
[2] S.  Fachrurrazi,  “Peramalan  Penjualan Obat Menggunakan Metode Single Exponensial  Smoothing  pada  Toko  Obat Bintang,” J. Techsi , vol. 7, no. 1, pp. 19– 30, 2015.
[3] N. Luh, W. Sri, R. Ginantra, I. Bagus, and G.  Anandita,  “Penerapan  Metode Single Exponential  Smoothing Dalam  Peramalan Penjualan Barang,” vol. 3, no. September,
pp. 433–441, 2019. [4] Sujadi,  H.,  &  Kurniawan,  A.  (2016). Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan Perumahan  Menggunakan  Metode  SAW (Simple  Additive  Weighting). JURNAL
STIMA .
[5] J. Heizer, menejem oprasi , 9th ed. jakarta selemba empat, 2009.
[6] Muchlisin  Riadi,  “Pengertian,  Fungsi  dan
Jenis-Jenis Peramalan ( Forecasting ),” 05- 20-2021 , 2017. https://www.kajianpustaka.com. [7] Dosen  Pendidikan  .Com,  “pengertian siswa,” 2014 .
https://www.dosen pendidikan .co.id. [8] A. Purba, “PERANCANGAN APLIKASI PERAMALAN JUMLAH CALON
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
MAHASISWA BARU YANG MENDAFTAR MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOTHING  (  Studi  Kasus :  Fakultas
Agama  Islam  UISU  ),”  vol.  2,  no.  6,  pp. 8–12, 2015.
[9] L.  A.  Herlambang  and  W.  Sugianto, “Analisis  Peramalan  Penjualan  Sepeda dan  Motor  Listrik  di  PT  XYZ,” J.
Comasie , vol. 1, no. 1, pp. 130–138, 2021.
[10] M.  A.  Rachman  and  Y.  B.  Rachman, “Peran  Perpustakaan  Umum  Kota  Depok pada  era  teknologi  digital,” Berk.  Ilmu Perpust.  dan  Inf. ,  vol.  15,  no.  2,  p.  137, 2019, doi: 10.22146/bip.41672.
[11] A. Anggela, Supriyanti; Aden, “PREDIKSI JUMLAH CALON PESERTA DIDIK BARU MENGGUNAKAN  METODE  DOUBLE EXPONENTIAL  SMOOTHING  DARI BROWN:(Study  Kasus:  SD  Islam  Al-
Musyarrofah Jakarta),” J. Lebesgue J. Ilm. Pendidik.  Mat.  Mat.  dan  Stat. ,  vol.  1,  no.
1, pp. 56–62, 2020, doi: 10.46306/lb.v1i1.
[12] W.  Handoko,  “PREDIKSI  JUMLAH PENERIMAAN  MAHASISWA  BARU

## DENGAN
METODE
SINGLE EXPONENTIAL  SMOOTHING (  STUDI KASUS :  AMIK  ROYAL  KISARAN  ) PENDAHULUAN  Kampus  merupakan Institusi Pendidikan Tinggi atau Lembaga yang dimanfaatkan sebagai sarana pendidikan untuk melaksanakan ,” vol. V, no. 2, 2019.
[13] E.  Y.  Nugraha,  “Analisis  Metode Peramalan  Permintaan  Terbaik  Produk Oxycan  pada  PT  .  Samator  Gresik,”  pp. 8–9, 2017.
[14] B.  M.Loonam.j,  “Exploring  the  use  of entity-relationsip diagramming as a techingue  to  support  grounded  theory inquiry.  qualittavie  research  organizaion and management.” .