Vol. 3 No. 1 (2023) 20 – 25
ISSN Media Elektronik: 2807–8152

## Jumlah Mahasiswa Baru FTI USN Kolaka Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing
Aliniy 1 , Yuwanda Purnamasari Pasrun 2* , Andi Tenri Sumpala 3
1,2*,3 Program Studi istem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Sembilanbelas November, Kolaka, Indonesia
Email: 1 alinylyn139@gmail.com, 2* yuwandapurnamasari@gmail.com, 3 foleta@gmail.com

## ABSTRACT
The FTI student admission target every year is often not achieved. This happened because of the change in FTI's location, from USN Kolaka which was in Kolaka to USN Kolaka which was in Tanggetada. In addition, there are also other causes in terms of the large number of students who do not graduate on time, causing an unbalanced ratio of lecturers and students. This will reduce the assessment at the time of accreditation. Predictions are made to assist FTI in planning and making decisions to determine priorities for how many prospective students will be accepted each year. The observational data used are data on the number of new FTI students for the 2013-2021 academic  year  (9  periods)  for  the  Information  Systems  study  program  and  the  2018-2021  academic  year  (4 periods) for the Computer Science study program. Data  processing is carried out using the Single Exponential Smoothing Method and MAPE (Mean Absolute Percent Error) accuracy testing. The results of testing this method are that for the information systems study program the predicted results obtained in the 2022/2023 academic year are 141 people, and the smallest value of MAPE = 26.67% which shows the ability of the forecasting model to be quite good (Reasonable). Meanwhile, for the computer science study program, the prediction results obtained in the 2022/2023 academic year were 116 people, and the smallest value of MAPE = 18.52%, which indicates a good forecasting model ability.
Keywords: Predicton, Number of Students, Single Exponential Smoothing, MAPE

## ABSTRAK
Target penerimaan mahasiswa FTI setiap tahun sering tidak tercapai. Hal ini terjadi karena perpindahan lokasi FTI, dari USN Kolaka yang berada di Kolaka pindah ke USN Kolaka yang berada di Tanggetada. Selain itu ada juga  penyebab lain dari segi banyaknya mahasiswa yang tidak lulus tepat waktu, sehingga menyebabkan rasio dosen dan mahasiswa tidak seimbang. Hal ini akan mengurangi penilaian pada saat akreditasi. Prediksi dilakukan untuk  membantu  pihak  FTI  dalam  penyusunan  perencanaan  dan  pengambilan  keputusan  menentukan  prioritas berapa banyak jumlah calon mahasiswa yang akan diterima setiap tahunnya. Data pengamatan yang digunakan adalah data jumlah mahasiswa baru FTI tahun akademik 2013-2021 (9 periode) untuk prodi Sistem Informasi dan tahun  akademik  2018-2021  (4  periode)  untuk  prodi  Ilmu  Komputer.  Pengolahan  data  dilakukan  dengan menggunakan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  dan  pengujian  akurasi  MAPE  (Mean  Absolute  Percent Error). Hasil dari pengujian terhadap metode ini adalah untuk prodi sistem informasi hasil prediksi yang diperoleh pada  tahun  akademik  2022/2023  yaitu  141  orang,  dan  nilai  terkecil  MAPE  =  26,67%  yang  menunjukkan kemampuan model peramalan cukup baik (Reasonable). Sedangkan untuk prodi ilmu komputer hasil prediksi yang diperoleh pada tahun akademik 2022/2023 yaitu 116 orang, dan nilai terkecil MAPE = 18,52% yang menunjukkan kemampuan model peramalan model peramalan baik.
Kata Kunci: Prediksi, Jumlah Mahasiswa, Single Exponential Smoothing, MAPE

## 1. Pendahuluan
Pasang  surut  perkembangan  Universitas  dapat ditandai dengan salah satunya adalah jumlah mahasiswa, karena  jumlah  mahasiswa  akan  sangat  mempengaruhi
kemajuan  dari  perguruan  tinggi.  Perguruan  tinggi memiliki repositori data yang terus bertambah, seperti Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (PMB)  di  suatu Perguruan Tinggi yang akan dilaksanakan setiap tahun. Universitas  Sembilanbelas  November  Kolaka  (USN
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 3 No. 1 (2023) 20 – 25
Kolaka)  merupakan  salah  satu  Universitas  Negeri  di Sulawesi  Tenggara.  USN  Kolaka  kini  telah  memiliki beberapa  fakultas  dengan  tingkat  keminatan  yang berbeda.  Salah  satu  fakultas  yang  ada  adalah  Fakultas Teknologi Informasi yang memiliki dua Program Studi yaitu Sistem Informasi dan Ilmu Komputer.
Dalam  proses  penerimaan  mahasiswa  baru terbagi menjadi tiga jenis penerimaan. Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri yang disebut SNMPTN adalah  seleksi  berdasarkan  penelusuran  prestasi akademik  calon  mahasiswa  yang  dilakukan  oleh masing-masing  Perguruan  Tinggi  Negeri  di  bawah koordinasi  panitia    pusat.  Seleksi  Bersama  Masuk Perguruan Tinggi Negeri, yang disebut SBMPTN adalah seleksi  berdasarkan  hasil  ujian  tertulis  dalam  bentuk cetak  atau  menggunakan  komputer  yang  dilakukan secara  bersama  di  bawah  koordinasi  panitia  pusat,  dan seleksi  MANDIRI  adalah  seleksi  yang  dilaksanakan oleh masing-masing Perguruan Tinggi Negeri.
Berdasarkan wawancara sementara dengan pihak UPT TIK (Unit Pelaksana Teknis Teknologi Informasi dan  Komunikasi)  dan  Kepala  Program  Studi  Sistem Informasi, menyatakan bahwa setiap tahun penerimaan mahasiswa  baru,  Wakil  Rektor  Bidang  Akademik meminta  data  daya  tampung  mahasiswa  baru  kepada setiap kaprodi di lingkup USN.
Khusus prodi sistem informasi, selama ini dalam menentukan  jumlah  daya  tampung  mahasiswa  baru hanya berdasarkan jumlah kelas yang dimiliki prodi SI, tanpa  melihat  referensi  jumlah  pendaftar  mahasiswa baru  pada periode  sebelumnya.  Hal  ini  mengakibatkan pihak  FTI  berulang-ulang  dalam  mengadakan  seleksi karena target yang tidak sesuai. Oleh karena itu, prediksi jumlah  mahasiswa  baru  sangat  penting  karena  dapat membantu  pihak  fakultas  dalam  menentukan  target penerimaan mahasiswa baru.
Prediksi merupakan suatu usaha untuk meramalkan  keadaan  di  masa  mendatang  melalui pengujian keadaan dimasa lalu atau suatu proses untuk meramalkan atau memperkirakan suatu variabel di masa yang  akan  datang  [1].  Usaha  meramalkan  dapat dilakukan  dengan  melibatkan  pengambilan  data  masa lalu  dan  menempatkannya  ke  masa  yang  akan  datang dengan suatu bentuk model matematis . Peramalan tidak memberikan  jawaban  pasti  tentang  apa  yang  akan terjadi,  akan  tetapi  melakukan  pendekatan  tentang  apa yang  terjadi  sehingga  dapat  memberikan  kontribusi dalam menentukan keputusan yang terbaik [2].
Sebelumnya beberapa penelitian untuk melakukan  prediksi  mahasiswa  baru  telah  dilakukan oleh [3] menggunakan metode weight moving average , [4]  menggunakan double  exponential  smoothing .  Pada penelitian  [5]  membandingkan  tiga  metode,  kedua penelitian  tersebut  dengan  bentuk  dasar  metode exponential smoothing yaitu metode single exponential Smoothing dalam  prediksi  data  inflasi  di  Indonesia. Berdasarkan pengujian MAPE, MAD dan MSD terbukti metode  bahwa  metode  peramalan  yang  paling  baik metode single exponential smoothing.
Penelitian  ini  mengusulkan  metode  single exponential  smoothing  dalam  memprediksi  jumlah mahasiswa  baru  di  FTI  USN  Kolaka.  Dengan melakukan prediksi ini diharapkan  dapat membentuk pihak  fakultas  dalam  menargetkan  jumlah  kelulusan mahasiswa  setiap  tahunnya,  agar  jumlah  mahasiswa yang ada dalam suatu fakultas seimbang. Serta dengan adanya aplikasi yang menerapkan metode ilmiah untuk menentukkan  daya  tampung,  diharapkan  dapat memberikan nilai dan poin lebih saat reakreditasi prodi SI dan Ilkom.

## 2. Metode Penelitian
2.1. Metode Pengembangan Aplikasi Prediksi
Dalam  membuat  sebuah  sistem  atau  aplikasi, diperlukan  suatu  model  atau  langkah-langkah  dalam membangun  atau  mengembangkan  sistem.  Proses pengembangan  sistem  menggunakan  metodologi pengembangan sistem, dengan model yang digunakan untuk  mengembangkan  aplikasi  adalah  waterfall. Metode  waterfall  adalah  suatu  proses  pengembangan perangkat  lunak  berurutan,  di  mana  kemajuan dipandang sebagai terus mengalir ke bawah (seperti air terjun)  melewati  fase-fase  perencanaan,  pemodelan, implementasi (konstruksi), dan pengujian [6]. Metode waterfall  merupakan  model  pengembangan  sistem informasi  yang  sistematik  dan  sekuensial  [7]  dan metode ini cocok digunakan untuk produk software/program  yang  sudah  jelas  kebutuhannya  di awal,  sehingga  minim  kesalahannya  [8].  Adapun tahapannya adalah sebagai berikut.
2.1.1 Identifikasi dan Pengumpulan Data
Pada tahapan ini bertujuan untuk mengidentifikasi permasalahan yang terjadi di Fakultas Teknologi  Informasi  dan  mengumpulkan  data-data yang  sesuai  dengan  permasalahan  tersebut.  Dalam pelaksanaan  penelitian  diperlukan  informasi  dan  data yang  digunakan  sebagai  bahan  dasar  pengembangan sistem  untuk  mendukung  pembahasan  dalam  laporan penelitian  ini.  Informasi  dan  data  didapat  dari observasi, wawancara, dan studi kepustakaan
2.1.2 Analisis Kebutuhan Sistem
Pada tahapan ini merupakan tahapan melakukan analisis  kebutuhan  sistem  yang  akan  dibangun, bertujuan  agar  sistem  yang  dibangun  sesuai  dengan kebutuhan  pengguna.  Tahap  ini  terdapat  proses mengumpulkan,  menyajikan,  menganalisis,  untuk mendapatkan  kebutuhan  sistem  yang  diperoleh  dari hasil pengumpulan data di Universitas Sembilanbelas November  Kolaka.  Kebutuhan  sistem  ini  kemudian dijadikan referensi untuk rancangan sistem.
2.1.3 Design /Rancangan Sistem
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 3 No. 1 (2023) 20 – 25
Setelah  kebutuhan  sistem  didapatkan,  langkah selanjutnya  adalah  membuat  perancangan  sistem. Bertujuan  untuk  menentukan  spesifikasi  detail  dari komponen-komponen  sistem  yang  sesuai  dengan tahapan  analisis  kebutuhan  sistem.  Pada  tahap  ini penulis melakukan rancangan struktur data dan database dirancang  dengan  menggunakan  UML  salah  satunya yaitu  use  case  .    Gambar  1  menunjukkan  Use  case diagram  yang  digunakan  untuk  mengetahui  fungsi  apa saja yang ada di dalam sebuah sistem dan siapa saja yang berhak  menggunakan  fungsi  fungsi  tersebut.  Dalam aplikasi prediksi jumlah mahasiswa baru, pengguna atau dalam  hal  ini  disebut  sebagai  aktor  terdiri  dari  3  yaitu admin,  kaprodi  dan  UPT  TIK.  Pada use  case sistem
aplikasi prediksi jumlah mahasiswa baru, admin dapat mengakses  data  jurusan  dan  data history .  Selain  itu admin  dapat  melakukan  perhitungan  prediksi  dan merekap  laporan  hasil  prediksi.  Pada use  case sistem aplikasi  prediksi  jumlah  mahasiswa  baru,  kaprodi dapat  mengakses  form  hasil  prediksi  dan  mencetak laporan  hasil  prediksi.  Dan  pada use  case sistem aplikasi prediksi jumlah mahasiswa baru, upt tik dapat mengolah data jurusan yaitu menambah data, mengedit data,  dan  menghapus  data.  UPT  TIK  juga  dapat mengolah  data history dengan  menambah  data, mengedit  data,  dan  menghapus  data  serta  dapat mengakses laporan hasil prediksi.
Gambar 1 Use Case Sistem Prediksi
2.1.4 Implementasi Sistem
Pada tahap implementasi sistem, hasil perancangan diterjemahkan ke dalam kode-kode dengan menggunakan  bahasa  pemrograman.  Implementasi merupakan  tahap  eksekusi  dari  perancangan  sistem menjadi  sistem  yang  sebenarnya.  Pada  tahap  ini merupakan  tahapan  rancang  bangun  program/ coding . Coding merupakan  aktivitas  menerjemahkan  hasil perancangan  ke  dalam  suatu  bentuk  yang  dapat dimengerti  oleh  mesin  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman. Dalam penelitian ini bahasa pemprogram yang  digunakan  peneliti  yaitu  PHP  dengan  bantuan XAMPP dan memanfaatkan MySQL sebagai database nya
2.1.5 Pengujian Sistem/ Testing
Tahapan testing dilakukan  setelah  proses pemrograman sistem selesai dilakukan. Dalam tahapan ini, dilakukan pengujian pada metode single exponential smoothing dengan menghitung nilai kesalahan ME dan MAPE.  Sebelumnya  pada  tahapan  analisis  kebutuhan
telah  dilakukan  pengambilan  data  jumlah  mahasiswa baru Fakultas Teknologi Informasi. Data tersebut akan dijadikan  sebagai  data training (data  yang  digunakan sebagai data acuan dalam melakukan prediksi) dan data testing dalam  pengujian  sistem.  Data training disini berupa  data  jumlah  mahasiswa  baru  FTI  dari  tahun akademik  2013-2022  untuk  program  studi  Sistem Informasi  dan  tahun  akademik  2018-2022  untuk program studi Ilmu Komputer. Agar dapat memberikan informasi  yang  lebih  detail  dan  lebih  jelas  terkait proses  prediksi  jumlah  mahasiswa  baru.  Dari  hasil inilah  nantinya  akan  dibuat  sebuah  sistem  untuk memprediksi jumlah mahasiswa FTI Kolaka. Selain itu pada  tahapan  ini  juga  didapatkan  data  hasil  prediksi jumlah  mahasiswa  baru  terdahulu yang  akan  menjadi dasar untuk melakukan prediksi pada periode-periode selanjutnya.  Setelah  perhitungan  error,  setiap  unit program  akan diintegrasikan satu  sama  lain  dan  diuji sebagai  satu  sistem  yang  utuh  untuk  memastikan sistem  sudah  memenuhi  persyaratan  yang  ada menggunakan metode blackbox.
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 3 No. 1 (2023) 20 – 25
2.2 Metode Single Exponential Smoothing Metode Single
Exponential Smoothing merupakan  pengembangan  dari  metode  single  moving averages. Untuk memperoleh informasi prediksi jumlah dan tingkat keakuratannya dapat dilihat dari nilai error terkecil  [9].  Metode Single  Exponential  Smoothing (SES)  merupakan  prosedur  perbaikan  terus-menerus pada  prediksi  terhadap  objek  pengamatan  terbaru. Dalam metode ini prediksi dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus-menerus dengan menggunakan data  terbaru.  Setiap  data  diberi  bobot,  data  yang  lebih baru diberi bobot yang lebih besar. Bobot yang terdapat pada  metode SES adalah  nilai  bobot  ( α ) alpha .  Fungsi alpha disini  yaitu  sebagai  nilai  parameter smoothing (pemulusan) yang mempunyai range nilai dari 0 sampai 1.  Besaran  ( α ) alpha ditentukan  secara  acak  ( trial  and error ) sampai ditemukan ( α ) alpha yang menghasilkan forecast error terkecil [6].  Adapun rumus dari metode Single  Exponential  Smoothing adalah  terdapat  pada rumus 1 Ft + 1 = αAt + (1-α) Ft (1)
dengan At adalah data aktual periode t , Ft adalah nilai prediksi atau forecast untuk periode t , Ft + 1 adalah nilai  prediksi  untuk  periode  berikutnya  dan α adalah nilai  alpha (0,1  sampai dengan  0,9 untuk   menentukan nilai error terkecil).  Setelah  perhitungan  nilai  prediksi maka  selanjutnya  pengukuran  akurasi  hasil  peramalan untuk  mengetahui  efektivitas  peramalan.  Dapat dituliskan pada rumus 2 :
Et = At – Ft
(2)
dengan Et adalah kesalahan peramalan pada periode t , At adalah  data  aktual  pada  periode t ,  dan Ft adalah  nilai peramalan pada periode t . Dalam melakukan ketepatan dalam  melakukan  peramalan,  maka  ada  beberapa algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam  melakukan evaluasi  hasil  perhitungan  akurasi  terhadap  peramalan dalam  menentukan  kesalahan  prediksi,  yaitu Meas Squared  Error (MSE), Mean  Absolute  Deviation (MAD), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) [10]. Dalam penelitian ini perhitungan akurasi terhadap peramalan dalam menentukan kesalahan prediksi adalah Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE).  MAPE merupakan  ukuran  kesalahan  relatif.  MAPE  biasanya lebih  berarti  dibandingkan  MAD  karena  MAPE menyatakan  persentase  kesalahan  hasil  peramalan terhadap permintaan aktual selama periode tertentu yang akan memberikan informasi persentase kesalahan telalu tinggi  atau  rendah,  MAPE  dirumuskan  pada  rumus  3 [11] sebagai berikut.
MAPE = ( 𝟏𝟎𝟎% 𝒏 ) ∑ │𝑨𝒕 − 𝑭𝒕 𝑨𝒕 │ (3)
dengan n adalah jumlah periode prediksi yang terlibat, 𝐹 t adalah    peramalan  ( forecast )  pada  periode –t , 𝐴 t adalah  data  aktual  pada  periode –t .  Nilai  MAPE  yang telah didapatkan dari hasil perhitungan dapat dianalisis, apakah  suatu  peramalan  memliki  kinerja  yang  baik.
Berikut  dijelaskan  kinerja  nilai  MAPE  seperti  yang tertera pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Kinerja Nilai MAPE Nilai MAPE Akurasi Prediksi MAPE ≤ 10% Tinggi 10% < MAPE ≤ 20% Baik 20% < MAPE ≤ 50% Reasonable MAPE ≥ 50% Rendah

## 2.3 Implementasi Tampilan Proses Prediksi
Proses  prediksi  terdapat  pada  halaman user admin  diawali  dengan  melakukan  pemilihan  jurusan sistem akan menampilkan halaman perhitungan. Pada halaman  ini  admin  dapat  melakukan  perhitungan peramalan  dan  perhitungan  tingkat  akurasi  kesalahan atau error menggunakan ME dan MAPE. Perhitungan yang  dilakukan  dimulai  dengan  menggunakan alpha 0,1 sampai  dengan alpha  0,9 .    Tampilan  perhitungan peramalan dan  perhitungan  nilai  error  untuk program studi  SI  dapat  dilihat  pada  Gambar  3  dan  hasil peramalan pada Gambar 4.

## Gambar 2 Tampilan Halaman Prediksi
Gambar 3 Tampilan Halaman Perhitungan Peramalan dan Nilai Error Prodi SI
Gambar 4 Tampilan Hasil peramalan Prodi SI
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 3 No. 1 (2023) 20 – 25

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Pengujian Blackbox
Pengujian  blackbox  hanya  dilakukan  halaman menu  utama  admin  sebagai  halaman  proses  prediksi Misalnya  skenario  pengujian  dengan  klik  menu
dashboard , dan dari pengamatan sistem telah berjalan sesuai  (Valid)  dengan  yang  diharapkan.  Pengujian sistem  pada  halaman  utama  admin  dapat  dilihat  pada Tabel 2.

## Tabel 2 Pengujian Sistem Pada Halaman Utama Admin
No. Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Pengamatan Ket 1 Klik menu Dashboard Sistem akan menampilkan halaman dashboard Sistem menampilkan halaman dashboard Valid 2 Klik menu Data Master Sitem akan menampilkan submenu data master Sitem menampilkan submenu data master Valid 4 Klik submenu Jurusan Sistem akan menampilkan halaman data jurusan Sistem menampilkan halaman data jurusan Valid 5 Klik menu Prediksi
Sistem akan menampilkan halaman
Prediksi Sistem menampilkan halaman Prediksi Valid 6 Klik halaman peramalan Sitem akan menampilkan submenu proses Prediksi Sitem menampilkan halaman submenu proses Prediksi Valid 7 Klik menu Input User Sistem akan menampilkan halaman input user Sistem menampilkan halaman input user
Valid

## 3.2. Pengujian Error (MAPE)
Pada setiap nilai α pada metode SES memiliki nilai  MAPE  yang  berbeda.  Untuk  itu  diperlukan percobaan  untuk  mencari  nilai  yang  optimal,  dengan nilai MAPE yang paling sedikit.
Tabel 3. Prediksi dan Nilai Kesalahan Mahasiswa SI Nilai alpha ( α ) MAPE Nilai prediksi Mahasiswa baru 0,1 27,07 193,65 194 0,2 27,24 177,48 177 0,3 27,08 164,16 164 0,4 26,87 154,07 154 0,5 26,73 146,71 147 0,6 26,67 141,44 141 0,7 26,69 137,80 138 0,8 27,08 135,60 136 0,9 28,73 134,91 135
Bedasarkan  hasil  perhitungan  prediksi  pada Tabel 3, maka dipeoleh bahwa pada tahun akademik 2022/2023  prediksi  jumlah  mahasiswa  baru  yang diterima  Program  Studi  Sistem  Informasi  sebanyak
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 3 No. 1 (2023) 20 – 25
141  orang.  Memiliki  tingkat  kesalahan  yang  terkecil MAPE = 26,67% dengan nilai alpha = 0,6 . Jika dilihat berdasarkan range MAPE maka perhitungan peramalan menunjukkan  20%  <  MAPE  <  50%  yang  berarti kemampuan model peramalan cukup baik ( Reasonable ).
Tabel 4. Prediksi dan Nilai Kesalahan Mahasiswa Ilkom Nilai
alpha ( α ) MAPE Nilai prediksi Mahasiswa baru 0,1 20,81 112,89 113 0,2 20,89 109,62 110 0,3 20,81 107,97 108 0,4 20,59 107,71 108 0,5 20,21 108,63 109 0,6 19,69 110,49 110 0,7 19,01 113,08 113 0,8 18,52 116,18 116 0,9 19,63 119,56 120
Berdasarkan  hasil  perhitungan  prediksi  pada Tabel  4,  maka  dipeoleh  bahwa  pada  tahun  akademik 2022/2023  prediksi  jumlah  mahasiswa  baru  yang diterima Program Studi Ilmu Komputer sebanyak 116 orang. Memiliki tingkat kesalahan yang terkecil MAPE =  18,52%  dengan  nilai alpha =  0,8 . Jika  dilihat berdasarkan range MAPE maka perhitungan peramalan menunjukkan  10%  <  MAPE  <  20%  yang  berarti kemampuan model peramalan baik.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  pada  Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Fakultas Teknologi Informasi (FTI)  USN  Kolaka  Menggunakan  Metode  Single Exponential Smoothing dapat disimpulkan bahwa hasil peramalan  dengan  9  periode  untuk  Program  Studi Sistem  Informasi  dan  4  periode  untuk  Program  Studi Ilmu Komputer, dapat dilihat dari tingkat errornya atau kesalahan  dengan  menggunakan  pengujian  akurasi MAPE. Untuk prodi sistem informasi hasil prediksi yang diperoleh pada tahun 2022/2023 jumlah mahasiswa baru yang  diterima  yaitu  sebanyak  141  orang.  Memiliki tingkat kesalahan yang terkecil MAPE = 26,67% dengan nilai alpha = 0,6, jika dilihat berdasarkan range MAPE maka  perhitungan  peramalan  menunjukkan  20%  < MAPE  <  50%  yang  berarti  kemampuan  model peramalan  cukup  baik  (Reasonable).  Dan  untuk  prodi ilmu komputer hasil prediksi yang diperoleh pada tahun 2022/2023 jumlah mahasiswa baru yang diterima yaitu sebanyak  116  orang.  Memiliki  tingkat  kesalahan  yang terkecil  MAPE  =  18,52%  dan  nilai  alpha  =  0,8,  jika
dilihat  berdasarkan  range  MAPE  maka  perhitungan peramalan  menunjukkan  10%  <  MAPE  <  20%  yang berarti  kemampuan  model  peramalan  baik.  Dan  hasil dari perhitungan sistem dan perhitungan manual yang dilakukan,  keduanya  menunjukkan  hasil  yang  sama, sehingga Single Exponential Smoothing terbukti dapat diimplementasikan  ke  dalam  sistem  dan  dapat digunakan lebih lanjut.

## Referensi
[1] B. Putro, M. T. Furqon, and S. H. Wijoyo, “Prediksi Jumlah kebutuhan  pemakaian  air  menggunakan  metode  exponential smoothing (Studi Kasus: PDAM Kota Malang),” J. Pengemb. Teknol.  Inf.  Dan  Ilmu  Komput.  E-ISSN ,  vol.  2548,  p.  964X, 2018.
[2] R.  Fajri  and  T. M.  Johan, “Implementasi  Peramalan  Double Exponential Smoothing Pada Kasus Kekerasan Anak Di Pusat Pelayanan Terpadu Pemberdayaan Perempuan Dan Anak,” J.
Ecotipe Electron. Control Telecommun. Inf. Power Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 6–13, 2017,
doi:
https://doi.org/10.33019/ecotipe.v4i2.6.
[3] R.  C.  N.  Santi,  S.  Eniyati,  and  S.  Mulyani,  “Penggunaan Weight  Moving  Average  Untuk  Sistem  Peramalan  Estimasi Jumlah Mahasiswa Baru,” 2019.
[4] A.  Supriyanti,  “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: https://doi.org/10.46306/lb.v1i1.14.
[5] N.  A.  Sudibyo,  A.  Iswardani,  A.  W.  Septyanto,  and  T.  G. Wicaksono,  “Prediksi  inflasi  di  indonesia  menggunakan metode  moving  average,  single  exponential  smoothing  dan double exponential smoothing,” J. Lebesgue J. Ilm. Pendidik. Mat.  Mat.  Dan  Stat. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  123–129,  2020,  doi: https://doi.org/10.46306/lb.v1i2.25.
[6] R.  Hayami,  Sunanto,  and  I.  Oktaviandi,  “Penerapan  metode single  exponential  smoothing  pada  prediksi  penjualan  bed sheet,” J. CoSciTech Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 2, no. 1,
pp. 32–39, 2021, doi: https://doi.org/10.37859/coscitech.v2i1.2184.
[7] R.  S.  Pressman,  “Rekayasa  perangkat  lunak  pendekatan praktisi (buku satu),” Yogyak. Andi , 2002.
[8] T. Pricillia, “Perbandingan Metode Pengembangan Perangkat Lunak (Waterfall, Prototype, RAD),” J. Bangkit Indones. , vol. 10, no. 1, pp. 6–12, 2021.
[9] A.  Purba,  “Perancangan  Aplikasi  Peramalan  Jumlah  Calon Mahasiswa Baru yang mendaftar menggunakan Metode Single Exponential  Smothing  (Studi  Kasus:  Fakultas  Agama  Islam UISU),” JURIKOM J. Ris. Komput. , vol. 2, no. 6, 2015, doi: http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v2i6.347.
[10]  B.  Landia,  “Peramalan  Jumlah  Mahasiswa  Baru  Dengan Exponential Smoothing dan Moving Average,” J. Ilm. Intech Inf. Technol. J. UMUS , vol. 2, no. 01, p. 71~ 78-71~ 78, 2020, doi: https://doi.org/10.46772/intech.v2i01.188.
[11]  T.  Terttiaavini  and  T.  S.  Saputra,  “Analisa  Akurasi Penggunaan  Metode  Single  Eksponential  Smoothing  untuk Perkiraan Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Perguruan Tinggi XYZ,” J.  Inform.  Glob. ,  vol.  11,  no.  1,  2020,  doi: http://dx.doi.org/10.36982/jiig.v11i1.1075.