## RANCANG BANGUN APLIKASI
PERAMALAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Zuhri
Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen Sukma Medan zuhrimuin63@gmail.com

## ABSTRAK
Inflasi  di  Indonesia  setiap  tahun  mengalami  fluktuasi  yang  sangat  signifikan.  Data  lima  tahun terakhir  adalah  sebagai  berikut  3.02%,  3.61%,  3.13%,  2.72%,  1.68%.  Tentunya  banyak  faktor  yang menyebabkan  naik  dan  turunnya  tingkat  inflasi  tersebut.  Berdasarkan  data  inflasi  Indonesia  yang  diambil dari  tahun  2001  sampai  tahun  2020,    diramalkan  tingkat  inflasi  tahun  selanjutnya.  Banyak  metode  yang digunakan dalam peramalan data. Salah satu metode tersebut adalah metode Exponential Smoothing. Untuk peramalan data pada jurnal ini menggunakan metode Single Exponential Smoothing. Dengan nilai parameter tertentu digunakan metode tersebut. Indikator dalam pemilihan paramater terbaik dengan menggunakan nilai MSE, MAD, dan MAPE. Berdasarkan perhitungan diperoleh metode Single Exponential Smoothing dengan parameter alpha 0.3 menghasilkan nilai MSE terkecil. Bentuk persamaannya adalah (1 0. 1) 3 0.3 ) ( t t
F t X F     ,  dengan  nilai  MSE  =  14.89,  MAD  =  2.92  dan  nilai  MAPE  =  58.61,  serta prediksi inflasi Indonesia tahun 2021 adalah 3.11%.
Kata kunci: Inflasi, Exponential Smoothing, Single Exponential, MSE, MAD, MAPE

## I. PENDAHULUAN
Salah satu cara yang dapat digunakan dalam meramalkan  perkembangan  data  selanjutnya adalah metode peramalan. Peramalan merupakan  hal    yang  sangat  penting    dalam perencanaan  yang  efektif    dan  efisien khususnya dalam bidang ekonomi dan organisasi  bisnis  dalam    setiap  pengambilan keputusan  yang  sangat  signifikan.  Peramalan menjadi dasar bagi perencanaan jangka  pendek maupun  jangka    panjang    bagi    perusahaan. Dalam  area  fungsional    keuangan,  peramalan memberikan dasar dalam menentukan anggaran dan  pengendalian  biaya.  Untuk  menetapkan kebijakan ekonomi seperti tingkat pertumbuhan ekonomi,  tingkat  pengangguran,  dan  lainnya dapat menggunakan peramalan. Dan efektifitas ramalan  tersebut  dapat  diukur  dari  tingkat kesalahan  peramalan  yang  kecil.  Demikian juga  pada  tingkat  inflasi  Indonesia,  dapat diramalkan untuk inflasi selanjutnya.

## Pengertian Inflasi
Pengertian  inflasi  adalah  naiknya  harga- harga  barang  dan  jasa  di  suatu  negara  dalam jangka  waktu  panjang  atau  berkelanjutan  yang disebabkan  oleh  ketidakseimbangan  antara
ketersediaan barang dan uang. Intinya walaupun  masyarakat  memiliki  uang  yang banyak  tetapi  hal  tersebut  tidak  menutup kemungkinan terjadinya inflasi.
( https://accurate.id/ekonomi-keuangan/pengertian- inflasi ) Penyebab Inflasi
1. Demand atau Meningkatnya Permintaan
2. Meningkatnya Biaya untuk Produksi
3. Tingginya Peredaran Uang
Dampak Inflasi
1. Dampak Inflasi Bagi Pendapatan
2. Dampak Inflasi di Bidang Ekspor
3. Dampak Inflasi untuk Minat Menabung
4. Dampak Inflasi Terhadap Harga Bahan Pokok

## Peramalan
Peramalan  merupakan  prediksi  nilai-nilai suatu  variabel  berdasarkan  kepada  nilai-nilai yang  sudah  diketahui  dari  variabel  tersebut (Makridakis,  1999).  Peramalan  pada  dasarnya dugaan  atau  perkiraan  mengenai  terjadinya suatu  peristiwa  atau  kejadian  di  waktu  yang akan  datang.  Jadi  peramalan  merupakan kegiatan  memperkirakan  apa  yang  terjadi dimasa  yang  akan  datang.  Untuk  meramalkan kejadian  yang  akan  datang  diperlukan  data
masa  sebelumnya ( 1) t  ,  data  masa  sekarang ( ) t , dan data dimasa yang akan datang ( 1) t  .

## Teknik Peramalan
a. Metode Kuantitatif
1.  Model Deret Berkala (times series) Model ini, pendugaan masa depan dilakukan berdasarkan nilai masa lalu dari satu variabel dan/atau  kesalahan  masa  lalu  (Makridakis, 1999) 2. Model Kausal Model ini memasukkan dan menguji variabel-variabel    yang  diduga  mem- pengaruhi  variabel  dependen  (Mudrajad, 2001:144),  model  kausal  ini  biasanya menggunakan analisis regresi untuk menentukan  variabel  mana  yang  signifikan mempengaruhi variabel dependen. Peramalan kuantitatif  dapat  digunakan  jika  terpenuhi  3 kondisi ini:
 Ada informasi tentang kondisi pada periode lampau.
 Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data
 Diasumsikan  bahwa  pola  yang  terjadi pada  periode  lampau  akan  terjadi  pada periode mendatang.
b. Model Kualitatif
Model deret berkala dan model kausal lebih mengandalkan data kuantitatif, sedangkan pada model kualitatif berupaya memasukkan faktor- faktor  subjektif  dalam  model  peramalan, misalnya  hasil  pemikiran  intuitif,  perkiraan, dan pengetahuan yang telah didapat (Makridakis, 1999).
Peramalan dengan Metode Single Exponensial Smoothing Metode Single Exponensial Smoothing merupakan  metode    Pemulusan  Eksponensial tunggal yang menunjukkan pembobotan menurun  secara  eksponensial  terhadap  nilai pengamatan  sebelumnya.  Sebenaranya  metode pemulusan  eksponensial  terdapat    pemulusan eksponensial  tunggal  (orde  satu)  dan  ganda serta  metode  yang  lainnya.  Metode  berikut merupakan  metode  pemulusan  eksponensial tunggal.  Metode  pemulusan  eksponensial tunggal  sebenarnya  merupakan  perkembangan
dari  metode  rata-rata  bergerak  sederhana. Secara lebih khusus persamaan pemulusan eksponensial adalah sebagai berikut:
Dari bentuk tersebut diperoleh
Nilai 1 N merupakan  nilai  positif.  Nilai 1 N akan sama  dengan  0  jika N tak  terhingga  dan  sama dengan  1  jika 1 N  .  Dengan  mengganti  nilai tersebut  menjadi  α  maka  diperoleh  persamaan pemulusan eksponensial tunggal menjadi
Dimana: α : merupakan nilai
pembobotan (antara 0 s/d 1)
X t : data aktual periode t F t : ramalan periode t F t + 1 : ramalan periode selanjutnya  ( 1) t 

## Pemilihan Bentuk Peramalan yang tepat
Tidak  semua  metode  ramalan  akan  benar-benar akurat.  Ramalan  akan  selalu  berbeda  dengan keadaaab  sebenarnya.  Perbedaan  antara  ramalan dengan  data sebenarnya disebut kesalahan ramalan. Meskipun  suatu  jumlah  kesalahan  ramalan  tidak dapat dielakkan namun tujuan ramalan adalah agar kesalahan  sekecil  mungkin.  Tentunya  jika  tingkat kesalahan  tidak  kecil,  hal  ini  memberi  indikasi apakah  teknik  ramalan  yang  digunakan  salah,  atau teknik  ini  perlu  disesuaikan  dengan  mengubah parameter.  Berikut  ini  adalah  parameter-parameter yang  dapat  digunakan  untuk  mencari  metode peramalan yang paling tepat.
1. Deviasi absolut rata-rata
Mean  Absolute  Deviation    (MAD)  merupakan salah  satu  pengukuran  kesalahan  yang  popular  dan mudah  digunakan.  MAD  merupakan  suatu  ukuran perbedaan  atau  selisih  antara  ramalan  dengan permintaan aktual. Umumnya, semakin kecil MAD semakin akurat nilai suatu ramalan. MAD dihitung dengan rumus:
Dimana:
Y
: permintaan pada periode tertentu
'
Y : ramalan untuk periode tertentu n
: jumlah periode
2. Rata-rata kesalahan
Mean Squared Error (MSE) adalah metode alternatif  untuk  mengevaluasi  teknik  peramalan masing-masing  kesalahan  (selisih  data  aktual
terhadap  data  peramalan)  dikuadratkan,  kemudian dijumlahkan  dan  dibagi  dengan  jumlah  data.  MSE dihitung dengan rumus:
Sedangkan nilai RMSE diperoleh dengan mengakarkan nilai MSE
3. Persentase kesalahan absolut rata-rata
Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) merupakan  prosentase  yang  dihitung  dari  nilai absolut  kesalahan  di  masing-masing  periode  dan dibagi  dengan  jumlah  data  aktual  periode  tersebut kemudian  dicari  rata-rata  kesalahannya.  MAPE dihitung dengan rumus:
Metode ini melakukan perhitungan perbedaan  antara  data  asli  dan  data  hasil peramalan.  Perbedaan  tersebut  diabsolutkan, kemudian dihitung ke dalam bentuk persentase terhadap  data  asli.  Hasil  persentase  tersebut kemudian  didapatkan  nilai    mean-nya.  Suatu model  mempunyai  kinerja  sangat  bagus  jika nilai  MAPE  berada  di  bawah  10%,  dan mempunyai  kinerja  bagus  jika  nilai  MAPE berada  di  antara  10%  dan  20%  (Zainun  dan Majid, 2003).

## Microsoft Access 2010
Microsoft  Access  adalah  yang  berguna  untuk membuat,  mengolah  dan  mengelola  basis  data (database).  Versi  terbaru  program  ini  adalah Microsoft  Access  2010,  yang  dirilis  pada  tanggal 15  Juni  2010  sebagai  bagian  dari  paket  Microsoft Office 2010. Software Microsoft Access dibuat dan dikembangkan oleh Microsoft Corporation. Microsoft  Access  merupakan  program  database yang cukup populer, mudah digunakan, berorientasi visual dan berbasis Windows serta dapat diintegrasikan dengan aplikasi lain terutama Visual Basic.  Database  adalah  kumpulan  arsip  data berbentuk  tabel  yang  saling  berkaitan  untuk menghasilkan  informasi.  Data  digunakan  sebagai masukan yang akan diolah menjadi informasi. Database  Access  terdiri  dari  berberapa  objek diantaranya adalah:
1. Table , merupakan suatu fasilitas untuk mendesain  atau  membuat  struktur  database sehingga  data  dapat  disimpan  dan  diambil secara mudah dan efisien. ( Field & Record )
2. Query , merupakan sasaran untuk mengatur data yang disimpan dalam tabel sehingga hanya data tertentu yang akan ditampilkan atau dimunculkan  dalam  tabel,  karena  menyertakan unsur  proses  maka  query  dimasukkan  dalam lingkungan pemrograman. Data dapat bersumber dari tabel, query ataupun keduanya.
3. Selain  itu  terdapat  juga Form , Report , Page , Macro , dan Module.

## Microsoft Visual Basic 2010
Pemrograman  Visual  Berbasis  Desktop  adalah pemrograman yang di lakukan dengan memanipulasi  elemen-elemen  visual  yang  di lakukan pada sebuah PC tunggal yang pengoperasiannya  tidak  bergantung  pada  PC  lain dalam  jaringan  maupun  web.  Microsoft  Visual Basic  merupakan  sebuah  bahasa  pemrograman yang menawarkan Integrated Development Environment (IDE) visual untuk membuat program perangkat  lunak  berbasis  sistem  operasi  Microsoft Windows dengan menggunakan model pemrograman  (COM),  Visual  Basic  merupakan turunan bahasa pemrograman BASIC dan menawarkan pengembangan perangkat lunak komputer berbasis grafik dengan cepat.
Berikut  ini  adalah  tampilan  saat  membuat  project pada Visual Basic 1. Toolbox : menampung alat-alat yang digunakan untuk mendesign tampilan program aplikasi yang akan di buat
2. Form : sebagai fondasi (interface) dari aplikasi yang akan dibuat
3. Property  :  untuk  mengatur  nama  objek  pada form dan mengatur tampilan objek
4. Solution  Explore  :  menampung  nama  file dalam satu project
5. Code  :  digunakan  untuk  mengetikkan  kode program dari aplikasi yang akan dibuat

## Crystal Report
Crystal  Report  adalah  salah  satu  peranti  lunak yang  digunakan  khusus  untuk  membuat  laporan. Berbagai  fasilitas  yang  dimilikinya  memudahkan dan  juga  memperindah  laporan  yang  kita  buat. Crystal  Report  memiliki  berbagai  fungsi  yang sangat  memudahkan  dalam  pembuatan  laporan seperti  untuk  membuat  pengelompokkan  data laporan, melakukan proses matematis data laporan, formula  dan  fungsi  untuk  berbagai  macam kebutuhan, dan lain sebagainya.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Jenis dan Sumber Data
Untuk  membuat  aplikasi  peramalan  ini mengambil  data  inflasi  yang  bersumber  dari website  bps.go.id.  Adapun  jenis  data  yang diambil adalah data kuantitatif.

## 2.2 Teknik Analisis Data
Analisis data yang ditempuh dengan tahap-tahap sebagai berikut:
1. Pengambilan data Inflasi di Indonesia
2. Peramalan data Inflasi dengan metode Single Exponential Smoothing
3. Merancang tampilan program aplikasi dari pemrograman Visual Basic
4. Membuat database sebagai tempat penyimpanan data dari aplikasi Microsoft Access
5. Implementasi program dalam meramalkan data inflasi dan menampilkan dalam bentuk laporan serta grafik
6. Pemilihan bentuk peramalan dengan menganalisis nilai MSE, MAD dan MAPE
7. Penarikan kesimpulan
2.3 Kerangka pemikiran 2.4 Data yang dikumpulkan
Tahun  Inflasi Tahun Inflasi 2001 12.55 2011 3.79 2002 10.03 2012 4.30 2003 5.06 2013 8.36 2004 6.40 2014 3.36 2005 17.11 2015 3.35 2006 6.60 2016 3.02 2007 6.59 2017 3.61 2008 11.06 2018 3.13 2009 2.78 2019 2.72 2010 6.96 2020 1.68

## 2.5 Perancangan tampilan aplikasi
Form Layout Aplikasi
Gambar 2. Form Layout Aplikasi
Pengambilan kesimpulan End Pengumpulan data yang diperlukan Analisis hasil peramalan Start Analisis Permasalahan Perancangan database & Perancangan aplikasi - Dokumentasi - Library - Metode Peramalan - Ms Access - Visual Basic - MAPE - MADE - MSE - MSE terkecil

## Form Input Data Inflasi

## Form Penerapan Peramalan
Gambar 3. Form Layout Aplikasi
Gambar 4. Form Penerapan Peramalan

## 2.6 Perancangan database
Database yang dirancang dari Microsoft Acess dengan nama dbInflasi.accdb yang berisi tabel berikut
tbInflasi tbExpTunggal tbRangkuman Tahun Text Tahun Text Metode Text Inflasi Number t Number BentukPrediksi Text Xt Number JlhRamalan Number tbHasilExpTunggal Ft Number MSE Number Alpa Number MSE Number MAD Number MSE Number MAD Number MAPE Number MAD Number MAPE Number MAPE Number fError Number Prediksi Number JlhError Number JlhMAD Number HslMAD Number

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Implementasi Program
Pada tampilan menu Utama terdapat 1. Menu  DATA,  digunakan  untuk  menampilkan form Input Data 2. Menu PROSES, digunakan untuk menampilkan  form  Proses  peramalan inflasi
Implementasi untuk menginput Data
Gambar 6. Data Inflasi Indonesia

## Proses penginputan data
1. Ketikkan data Tahun
2. Ketik  nilai  Inflasi  tahun  tersebut  selanjutnya pilih tombol SIMPAN
3. Tombol HAPUS digunakan untuk menghapus  record  (sebelummnya  pilih data terlebih dahulu pada daftar data yang sudah di input)
4. Tombol  PERBAIKI  digunakan  untuk memperbaiki  record  (sebelummnya  pilih
data terlebih dahulu pada daftar data yang sudah di input)
5. Tombol  RESET  untuk  mengosongkan data yang akan diinput
6. Tombol GRAFIK dan LAPORAN masing-masing digunakan untuk menampilkan  grafik  dan  laporan  data inflasi.
Implementasi untuk  proses peramalan dengan metode Single Exponential Smoothing
Gambar 7. Hasil dari Peramalan dengan Metode Single Exponential Smoothing
Langkah-langkah  proses  menampilkan  hasil peramalan
2 Pilih  tombol Tampilkan  Hasil  Prediksi untuk menampilkan hasil peramalan
3 Pilih  tombol Simpan  Prediksi untuk
menyimpan  hasil  peramalan  dengan
parameter alpha tertentu, sekaligus menampilkan  peramalan  terbaik  ber- dasarkan nilai MSE terkecil.
Diperoleh  bahwa  hasil  peramalan  terbaik dengan  parameter  alpha  0.3  dengan  per-
samaan ramalan
(1 0. 1) 3
0.3 ) ( t t
F t X F     dan  hasil peramalan inflasi tahun berikutnya adalah
3.11%
4 Pilih  tombol Grafik  Prediksi untuk
menampilkan grafik berikut Gambar 8. Grafik Prediksi

## 3.2 Maintenance Program
Aplikasi  yang  dibangun  dalam  meramalkan tingkat  inflasi  di  Indonesia  dijalankan  melalui sistem  operasi  Windows.  Aplikasi  yang dibangun  agar  tidak  mengalami  kerusakan perlu  di  maintenance.  Adapun  maintenance yang  dilakukan  adalah  maintenance  pada programnya  dan  ataupun  databasenya.  Hal  ini menjaga  agar  tidak  terjadi  kegagalan  saat  di jalankan aplikasi tersebut.

## IV. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini adalah:
1. Untuk  membuat  aplikasi  peramalan  metode single exponential smoothing dengan tampilan yang  dirancang  sendiri  dapat  menggunakan Visual  Basic  dengan  database  Microsoft Access.
2. Fasilitas  aplikasi  yang  dibangun  dalam meramalkan  data  inflasi  di  Indonesia,  dapat dilengkapi grafik dan laporan data
3. Berdasarakan  nilai  MSE  nya  diperoleh peramalan  terbaik  metode  single  exponential
smoothing  pada  parameter  alpha  0.3  dengan persamaan ramalan
(1 0. 1) 3 0.3 ) ( t t
F t X F     dan hasil peramalan inflasi Indonesia tahun 2021 adalah 3.11%

## DAFTAR PUSTAKA
Hasan,  Iqbal.  2010. Pokok-Pokok  Materi Statistik  2  (Statistik  Infrensial) .  Jakarta:
Bumi Aksara.
Makridakis. Spyros. 2009. Metode dan Aplikasi Peramalan . Penerbit Erlangga
Tiro, Arif. 2010. Analisis Kolerasi dan Regresi . Makassar: Andira Publisher
Muhammad  Sadeli.  2012. Aplikasi  Penjualan dengan  Visual  Basic  2010. Palembang: Penerbit Maxikom.
Wahana Komputer. 2009. Membangun Aplikasi
Toko dengan Visual Basic 2008. Yogyakarta: Penerbit Andi.
Wahana  Komputer.  2013. Visual  Basic  2012 Programming. Yogyakarta: Penerbit Andi.
Wahana  Komputer.  2010. Microsoft  Visual Basic 2010 & MySQL . Yogyakarta: Penerbit And.
Suwanda.  2011. Desain  Eksperimen  untuk
Penelitian Ilmiah . Bandung: Alfabeta.
Sanjoy  Kumar  Paul.  2011. Determination  of Exponential Smoothing Constant to Minimize  Mean  Square  Error  and  Mean Absolute  Deviation .    Global  Journal  Of Research in Engineering. Volume 11 Issue 3  Version  1.0  April  2011.  ISSN:  0975- 5861.