## PERANCANGAN APLIKASI  PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU PADA YAYASAN CERDAS  MURNI  MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING
Khairun Nisa Ulfa 1 , Muhammad Syahrizal 2
Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan 1 Dosen Tetap STMIK Budi Darma Medan 2 Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan 12

## ABSTRAK
Prediksi  (forecasting)  merupakan  alat  bantu  yang  penting  dalam  perencanaan  yang  efektif  dan  efisien khususnya dalam bidang ekonomi.  Dalam organisasi modern mengetahui keadaan yang akan datang tidak saja penting  untuk  melihat  yang  baik  atau  buruk  tetapi  juga  bertujuan  untuk  melakukan  persiapan  peramalan. Langkah penting setelah prediksi dilakukan adalah verifikasi prediksi sedemikian rupa sehingga mencerminkan data  masa  lalu  dan  sistem  penyebab  yang  mendasari  permintaan  tersebut.  Sepanjang  representasi  prediksi tersebut dapat dipercaya, hasil prediksi dapat terus digunakan. Sekolah merupakan lembaga pendidikan formal yang  sistematis  melaksanakan  program  bimbingan,  pengajaran,  dan  latihan  dalam  rangka  membantu  siswa agar mampu mengembangkan potensinya baik yang menyangkut  aspek moral, spiritual, intelektual, emosional maupun sosial.
Kata Kunci : Memprediksi, Single Exponential Smoothing .

## I. PENDAHULUAN
Sekolah merupakan lembaga pendidikan formal  yang  sistematis  melaksanakan  program bimbingan,  pengajaran,  dan  latihan  dalam  rangka membantu  siswa  agar  mampu  mengembangkan potensinya  baik  yang  menyangkut  aspek  moral, spiritual, intelektual, emosional maupun sosial. Sedangkan  lingkungan  pendidikan  adalah berbagai faktor yang berpengaruh terhadap pendidikan atau  berbagai  lingkungan  tempat  berlangsungnya proses  pendidikan.  Jadi  lingkungan  sekolah  adalah kesatuan  ruang  dalam  lembaga  pendidikan  formal yang  memberikan  pengaruh  pembentukan   sikap  dan pengembangan  potensi  siswa.  Dalam  pengambilan pemilihan sekolah menengah atas yang baik dan benar bagi  siswa  Sekolah  Dasar  yang  akan  melanjukan pendidikannya,  banyak  sekali  kriteria-kriteria  yang harus  dilihat  dari  banyaknya  sekolah  Negeri  dan sekolah Swasta yang beredar di pasaran saat ini,  yaitu salah  satu  faktor  menentukan  kualitas  dari  sekolah tersebut, lokasi sekolah tersebut dan sebagainya.
Prediksi  ( forecasting )  merupakan  alat  bantu yang  sangat  penting  dalam  perencanaan  yang  efektif dan  efisien  khususnya  dalam  bidang  ekonomi  dan organisasi bisnis  dalam setiap    pengambilan keputusan  yang  sangat  signifikan.  Prediksi menjadi dasar    bagi    perencanaan    jangka    pendek  maupun jangka  panjang    bagi  perusahaan.    Dalam    area fungsional  keuangan,    prediksi    memberikan    dasar dalam    menentukan    anggaran    dan    pengendalian biaya.  Pada  bagian  pemasaran,  prediksi dibutuhkan untuk    merencanakan  penjualan  produk    baru, kompensasi  tenaga dan  beberapa  keputusan  penting lainnya. Pada bagian produksi dan operasi menggunakan data-data  untuk perencanaan  kapasitas, fasilitas,  produksi,  penjadwalan,   dan   pengendalian persedian ( inventory  control ).

## II. TEORITIS A. Perancangan
Perancangan  adalah  suatu  kegiatan  yang memiliki  tujuan  untuk  mendesign  sistem  baru  yang dapat  menyelesaikan  masalah-masalah  yang  dihadapi perusahaan  yang  diperoleh  dari  pemilihan  alternatif sistem yang terbaik. penggambaran, perancanaan, dan pembuatan  sketsa  atau  pengaturan  dari  beberapa elemen yang terpisah dari satu kesatuan yang utuh dan berfungsi.  Kemampuan  yang  beberapa  membuat alternatif pemecahan masalah(Al-Bahra Bin Ladjamudin, 2005)

## B. Single Exponential Smoothing
Metode  ini  Juga  dikenal  sebagai  Single Exponential  Smoothing yang digunakan pada prediksi jangka  pendek,  biasanya  hanya  1  bulan  ke  depan. Model  mengasumsikan  bahwa  data  berfluktuasi  di sekitar  nilai  mean  yang  tetap,  tanpa  trend  atau  pola pertumbuhan  konsisten.  (Makridakis,  1999).  Rumus untuk  Simple  exponential  smoothing  adalah  sebagai berikut:
Ft+1 = α  Xt + (1 – α) Ft dimana: F t+1 = Ramalan satu periode ke depan
X t = Data aktual pada periode ke-t
F t = Ramalan pada periode ke-t α = Parameter pemulusan

## C. Pola Data Stationer
Pola  data  ini  terjadi  jika  terdapat  data  yang berfluktuasi  disekitar  nilai  rata-rata  yang  konstan. (Makridakis,1999) .  Suatu  produk  yang  penjualannya tidak  meningkat  atau  menurun  selama  waktu  tertentu termasuk jenis pola ini. Pola khas dari data horizontal
atau  stasioner  seperti  ini  dapat  dilihat  dalam  Gambar berikut:
Gambar 1: Pola Data Stationer/Horizontal

## D. Pola Data Musiman
Pola  data  ini  terjadi  jika  terdapat  suatu  deret data yang dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal  tahun  tertentu,  bulanan,  atau  hari-hari  pada minggu  tertentu).  Penjualan  dari  produk  seperti minuman  ringan,  es  krim,  dan  bahan  bakar  pemanas ruang  semuanya  menunjukkan  jenis  pola  ini.  Untuk pola musiman kuartalan dapat dilihat Gambar dibawah ini.
Gambar 2: Pola Data Musiman

## E. Pola Data Siklis
Pola  data  ini  terjadi  jika  terdapat  data  yang dipengaruhi  oleh  fluktuasi  ekonomi  jangka  panjang seperti  yang  berhubungan  dengan  siklus  bisnis. Contoh:  Penjualan  produk  seperti  mobil,  baja,  dan peralatan  utama  lainnya.  Jenis  pola  ini  dapat  dilihat pada Gambar dibawah ini:
Gambar 3: Pola Data Siklis

## F. Pola Data Trend
Pola data ini terjadi jika terdapat kenaikan atau penurunan  sekuler  jangka  panjang  dalam  data. Contoh:  Penjualan  banyak  perusahaan,  GNP  dan berbagai  indikator  bisnis  atau  ekonomi  lainnya.  Jenis pola ini dapat dilihat pada Gambar dibawah ini:
Gambar 4: Pola Data Trend

## III. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Yayasan Cerdas Murni sering sekali mengalami kesulitan dalam memprediksi jumlah siswa baru,    prediksi  yang  dilakukan  terkadang  mengalami kesalahan.  Dengan  terjadinya  kesalahan  dalam menentukan    prediksi    jumlah  siswa  baru  pada  setiap tahunnya  para  guru  pun  susah  untuk  memprediksi Sehingga    persediaan  fasilitas  sekoalah  seperti  kursi, meja, dan kelas tidak terpenuhi hal ini akan membuat para  siswa  akan  merasa  kecewa  karena  fasilitasnya tidak  memadai, selain  itu akan  mempengaruhi tingkat prestasi  para  siswa .  Berdasarkan  permasalahan  maka di bentuk sebuah sistem pengkajian untuk memecahkan  masalah  yang  di  alami  oleh  yayasan Cerdas Murni agar tidak mengalami kekeliruan dalam memprediksi jumlah siswa baru di tahun kedepannya.
Dalam  memprediksi  jumlah  siswa  baru dibutuhkan data siswa baru pada periode 2011 sampai dengan  data  2014  tahun-tahun  sebelum  nya.  Berikut ini adalah data-data jumlah siswa baru:
Tabel 1: Data Penerimaan Siswa Yang Diterima
Sumber : Yayasan SMP Cerdas Murni
Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi  maka dibentuk sebuah sistem pengkajian untuk memecahkan  masalah    yang  di  alami  pada  yayasan cerdas Murni, agar tidak mengalami kekeliruan dalam memprediksi  jumlah  siswa  baru,  yaitu  dengan  cara prediksi  jumlah  siswa  baru  dengan  menggunakan metode Exponential Smoothing.
Perhitungan  Data  Jumlah  Siswa  Baru  pada Yayasan Cerdas Murni
No Tahun Penerimaan Siswa Yang Diterima L P Total Penerimaan 1 2011/2012 105 98 203 2 2012/2013 120 109 229 3 2013/2014 179 166 345 4 2014/2015 163 146 309
Dalam    memprediksi  jumlah  siswa  baru  di yayasan  Cerdas  Murni  dengan  metode Exponential S moothing diperlukan kriteria-kriteria dan bobot untuk melakukan  perhitungannya  sehingga  akan  didapatkan hasil yang terbaik.
Dalam    prediksi    ini,    alpha    (α)    yang    akan dicoba    ( trial )    secara    acak  sebagai  nilai  bobot  dan contoh  perhitungan  adalah  (α  =  0.1),  (α  =  0.3),  (α  = 0.5),  (α  =  0.7),  dan  (α  =  0.9).  Berikut  rumus  untuk Forecasting Single Exponential Smoothing : Ft+1 = α Xt + (1 – α) Ft Ft+1 :Prediksi untuk periode ke t+1 Xt    : Nilai riil periode ke t Ft    : Prediksi untuk periode ke t α    : bobot yang menunjukan konstanta penghalusan
Tabel 2: Data siswa baru pada yayasan Cerdas Murni
No Tahun penerimaan Total penerimaan 1 2011/2012 203 2 2012/2013 229 3 2013/2014 345 4 2014/2015 309 5 2015/2016 ?
a. Berikut  perhitungan untuk konstanta alpha (a=0.1) adalah sebagai berikut:
F2 = α X1+ (1 – α) F1 = ( 0.1 * 203 ) + ( 0.9 * 203 ) = 203 F3 = α X2 + (1 – α) F2 = ( 0.1 * 229 ) + ( 0.9 *203 ) = 205.6
b.Berikut perhitungan untuk konstanta alpha (α=0.3) a dalah sebagai berikut:
F2 = α X1+ (1 – α) F1 = ( 0.3 *203  ) + ( 0.7 *203  ) = 203 F3 = α X2 + (1 – α) F2 = ( 0.3 * 229 ) + ( 0.7 * 203 ) = 210.8 c.      Berikut  perhitungan  untuk  konstanta  alpha  (α  = 0.5) adalah sebagai berikut:
F2 = α X1+ (1 – α) F1 = ( 0.5 *203  ) + ( 0.5 * 203 ) = 203 F3 = α X2 + (1 – α) F2 = ( 0.5 * 229 ) + ( 0.5 * 203 ) = 216
d.      Berikut  perhitungan  untuk  konstanta  alpha  (α  = 0.7) adalah sebagai berikut:
F2 = α X1+ (1 – α) F1 = ( 0.7 *203  ) + ( 0.3 * 203 ) = 203 F3 = α X2 + (1 – α) F2 = ( 0.7 *229  ) + ( 0.3 *203  ) = 221.2 e.      Berikut  perhitungan  untuk  konstanta  alpha  (α  = 0.9) adalah sebagai berikut:
F2 = α X1+ (1 – α) F1 = ( 0.9 * 203 ) + ( 0.1 * 203 ) = 203
F3 = α X2 + (1 – α) F2
= ( 0.9 * 229 ) + ( 0.1 * 203)
= 226.4 Tabel 3: Hasil prediksi jumlah siswa baru  pada Yayasan Cerdas Murni dengan alpha=0.1 No Tahun penerimaan Data Aktual (Xt) Forecast(Ft) alpha=0.1 Xt-ft Ft*2 1 2011/2012 203 203,00 0,00 - 2 2012/2013 229 203,00 26,00 676,00 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 yayasan Cerdas Murni dengan alpha=0.3 No Tahun Penerimaan Data Aktual (Xt) Forecast (Ft) alpha=0.3 Xt-ft Ft*2 1 2011/2012 203 203,00 0,00 - 2 2012/2013 229 203,00 26,00 676,00 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 yayasan Cerdas Murni dengan alpha=0.5 No Tahun Penerimaan Data Aktual (Xt) Forecast(Ft) alpha=0.5 Xt-ft Ft*2
No Tahun Penerimaan Data Aktual (Xt) Forecast(Ft) alpha=0.5 Xt-ft Ft*2 1 2011/2012 203 203,00 0,00 2 2012/2013 229 203,00 26,00 676,00 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 yayasan Cerdas Murni dengan alpha=0.7 No Tahun Penerimaan Data Aktual (Xt) Forecast(Ft) alpha=0.7 Xt-ft Ft*2 1 2011/2012 203 203,00 0,00 2 2012/2013 229 203,00 26,00 676,00 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 yayasan Cerdas Murni dengan alpha=0.9 No Tahun Penerimaan Data Aktual (Xt) Forecast (Ft) alpha=0.9 Xt-ft Ft*2 1 2011/2012 203 203,00 0,00 2 2012/2013 229 203,00 26,00 676,00 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 Menghitung kesalahan/ error dengan
mengunakan  metode  MSE  ( Mean Square Error ). a.      Perhitungan  metode  MSE  pada forecast dengan alpha = 0.1
𝑀𝑆𝐸  = ∑(𝑋 𝑖 − 𝐹 𝑖 ) 𝑛 2 =28111,45 / 4 = 7027,86
b.      Perhitungan  metode  MSE  pada forecast dengan alpha = 0.3
𝑀𝑆𝐸  = ∑(𝑋 𝑖 − 𝐹 𝑖 ) 𝑛 2 = 22042,68/4 = 5510,67
c.      Perhitungan  metode  MSE  pada forecast dengan alpha = 0.5
𝑀𝑆𝐸  = ∑(𝑋 𝑖 − 𝐹 𝑖 ) 𝑛 2 = 18129,25/4 = 4532,31
d.      Perhitungan  metode  MSE  pada forecast dengan alpha = 0.7
𝑀𝑆𝐸  = ∑(𝑋 𝑖 − 𝐹 𝑖 ) 𝑛 2 = 16003,74/4 = 4000,93
e.      Perhitungan  metode  MSE  pada forecast dengan alpha = 0.9
𝑀𝑆𝐸  = ∑(𝑋 𝑖 − 𝐹 𝑖 ) 𝑛 2 = 15324,70 / 4 =3831,17
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  kasus uji  sample  diatas  dapat  diketahui  bahwa  Metode Forecasting  Single Exponential  Smoothing ini perlu dilakukan  perbandingan  dalam  menentukan  nilai alpha ,  dengan  mencari  nilai alpha tersebut  secara acak  sampai menemukan alpha yang  memiliki  nilai error yang  minimum.  Maka  hasil  prediksi  yang memiliki alpha dengan  nilai error paling  minimum lah yang paling baik. Hasil perhitungan kesalahan/ error dengan  mengunakan  metode  MSE ( Mean  Square  Error )  dari  metode  yang  telah dianalisis  serta    hasil    prediksi    jumlah  siswa  baru untuk    tahun  ajaran  2015-2016    selama  periode prediksi dari data 2011 sampai dengan data 2014.
Dari  perhitungan  diatas  dapat  dilihat  bahwa Mean Square Error (MSE) terkecil diperoleh dengan alpha  0.9  ,  yaitu  3831,17.  Hal  ini  menunjukkan bahwa forecast terbaik  untuk  meramalkan  jumlah siswa  baru  diyayasan  cerdas  murni  adalah  dengan menggunakan  alpha  0,9.  Jadi, nilai prdiksi j u m l a h   s i s w a   b a r u   untuk  tahun  ajaran 2015-2016  dengan  memprediksi  selama  dari  data 2011  sampai  dengan  2014    dengan  alpha  =  0.9 adalah sebesar 333,41 atau sekitar 333 siswa.

## IV. IMPLEMENTASI
Untuk  mengetahui  sejauh  mana  keberhasilan sistem  baru  yang  dibuat  maka  dalam  hal  ini  penulis memberikan print out  dari program sewaktu berjalan hingga selesai. 1. Form Utama Form ini    merupakan  Menu  utama  sebagai user  interface  yang  muncul  aplikasi  dijalankan. Adapun form tersebut  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini.
Gambar 5. Form Utama
2. Form Penerimaan
Form
penerimaan digunakan untuk memasukkan data dari masing-masing siswa. Dimana data  ini  nantinya  akan  digunakan  dalam  pembuatan identitas  siswa  baru.  Adapun form tersebut  dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 6: Form Penerimaan Siswa
3. Form Prediksi Siswa
Form ini  digunakan  untuk  melakukan  proses prediksi jumlah siswa baru. Dimana  dalam proses ini tahun  ajaran  yang  akan  di  input.  Adapun form tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 7: Form Prediksi Siswa
Form ini digunakan untuk hasil prediksi jumlah siswa baru pada yayasan Cerdas Murni dengan alpha 0.1 adalah sebagai berikut:
Gambar 8: Form Perhitungan alpha 0.1
5. Form perhitungan Alpha 0.3 Form ini digunakan untuk hasil prediksi jumlah siswa baru pada yayasan Cerdas Murni dengan alpha 0.3 adalah sebagai berikut:
Gambar 9: Form Perhitungan alpha 0.3
6. Form perhitungan Alpha 0.5 Form ini digunakan untuk hasil prediksi jumlah siswa baru pada yayasan Cerdas Murni dengan alpha 0.5 adalah sebagai berikut:
Gambar 10: Form Perhitungan alpha 0.5
7. Form perhitungan Alpha 0.7
Form ini digunakan untuk hasil prediksi jumlah siswa baru pada yayasan Cerdas Murni dengan alpha 0.7 adalah sebagai berikut:
Gambar 11: Form Perhitungan alpha 0.7
Form ini digunakan untuk hasil prediksi jumlah siswa baru pada yayasan Cerdas Murni dengan alpha 0.9 adalah sebagai berikut:
Gambar 11: Form Perhitungan alpha 0.9

## 9. Form Hasil Prediksi
Form penerimaan  digunakan  untuk  prediksi jumlah  siswa  baru  pada  yayaysan  Cerdas  Murni. Adapun  form  tersebut  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini.
Gambar 12: Form Hasil Prediksi

## V. KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  yang  diperoleh  dari penulisan skripsi ini adalah sebagai berikut:
1. Prediksi  jumlah  siswa  baru  pada  yayasan  Cerdas murni dapat dilakukan dengan cara cara mengolah data jumlah siswa selama 4 tahun terakhir.
2. Metode Exponential
Smoothing ( Single Exponential  Smoothing) dapat    diterapkan  untuk memprediksi jumlah siswa baru dengan melakukan    perhitungan forecase alpha  dari  0.1 sampai 0.9 secara acak. Kemudian masing-masing hasil  perhitungan  diuji  nilai eror -nya.  Yaitu bdengan  cara  melakukan  perhitungan eror  Mean Square Error (MSE), dimana yang memiliki nilai eror terkecil merupakan hasil yang terbaik.
3. Aplikasi    prediksi  jumlah  siswa  baru  pada yayasan  Cerdas  Murni  dengan  menggunakan metode Exponential
Smoothing ( Single Exponential  Smoothing) telah  selesai  dirancang dengan menggunakan program Visual Basic 2008 .
Dengan  menerapkan  sistem  komputerisasi  maka
proses  pengolahan  data  akan  semakin  tepat  dan mengurangi kesalahan dalam memprediksi.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
1. Analisis  &  desain  sistem  informasi  Bin  Ladjamudin,  Al- Bahra,2005:39 2.  Noeryanti  dkk,  2012.”Aplikasi  Prediksi Eksponensial  Brown
dan  dari Holt untuk  Data  yang  Memuat Trend ”.  Jurnal Nasional  Aplikasi  SNAST  Periode  III    (Nov  2012) ISSN:1979-911X.
3.    Makridakis,  S.,  Wheelright,  S.C.,  dan  McGee,  V.E.  1992.
Metode  dan Aplikasi Peramalan   -   edisi ke-2, jilid I.   Alih
Bahasa : Andriyanto, U.S., dan Basith, A. Erlangga. Jakarta. 4. Alda Raharja, Wiwik Angraeni, S.Si, M.Kom, Retno Aulia Vinarti, S.Kom 5. Analisis dan Desain, Jogianto HM, Yogyakarta,2005 6. Asy  Syiva,  “ Visual  Basic 2008”,    Penerbit  Andi, Yogyakarta, 2011.