## PREDIKSI JUMLAH SISWA MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA SD 07 DUNGKAN
Salmon Sanggup, Frederik Samuel Papilaya
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Jalan Dr. O. Notohamidjojo No. 1 – 10, Blotongan, Salatiga, Jawa Tengah
682017412@student.uksw.edu

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode prediksi yang akurat untuk memperkirakan jumlah siswa  baru  di  Sekolah  Dasar  07  Dungkan.  Prediksi  ini  penting  bagi  manajemen  sekolah  dalam  merencanakan kebutuhan fasilitas, sumber daya, dan pengaturan kelas yang optimal. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah double exponential smoothing , yang merupakan metode peramalan yang efektif dalam menangani data dengan tren dan pola musiman. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah siswa baru di Sekolah Dasar 07 Dungkan selama 15 tahun terakhir sejak tahun ajaran 2007/2008 sampai dengan tahun ajaran 2021/2022. Data tersebut  diperoleh  dari  arsip  sekolah  dan  catatan  kepegawaian.  Implementasi  metode double  exponential smoothing dilakukan menggunakan perangkat lunak statistik yang sesuai. Langkah-langkah dalam implementasi metode double  exponential  smoothing meliputi  pemilihan  nilai  awal  untuk level dan trend ,  perhitungan level peramalan  berikutnya  dan trend peramalan  berikutnya,  perhitungan  kesalahan  prediksi,  dan  penyesuaian parameter smoothing level dan trend untuk mengoptimalkan akurasi prediksi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode double exponential smoothing efektif dalam memprediksi jumlah siswa baru di Sekolah Dasar 07 Dungkan. Penelitian  ini  memberikan  manfaat bagi  manajemen  sekolah dalam  merencanakan sumber daya dan fasilitas yang diperlukan untuk mengakomodasi jumlah siswa baru di masa mendatang. Selain itu, penelitian ini juga dapat menjadi acuan untuk pengembangan metode prediksi di sekolah-sekolah dasar lainnya.
Kata kunci: peramalan, siswa baru, sekolah dasar, Double Exponential Smoothing, trend.

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan adalah suatu kegiatan yang umumnya terjadi di dalam ruang kelas secara resmi antara guru dan murid yang berlangsung dalam dua arah. Jika kita mempelajarinya  lebih  mendalam,  pendidikan  dapat diartikan  sebagai  proses  pembelajaran  yang  terjadi secara  resmi  di  dalam  lingkungan  kelas.  Namun, ketika kita menggali lebih jauh, kita menyadari bahwa pendidikan juga terjadi di dalam lingkungan keluarga dan masyarakat sekitar [1]. Sekolah merupakan sebuah institusi pendidikan resmi yang mengimplementasikan program-program bimbingan, pengajaran, dan latihan secara  terorganisir  dengan  tujuan  membantu  murid untuk  mengembangkan  potensi  mereka  dalam  aspek moral, spiritual, intelektual, emosional, dan sosial. Di sisi lain, lingkungan pendidikan merujuk pada faktor- faktor  yang  mempengaruhi  proses  pendidikan  atau lingkungan  di  mana  proses  pendidikan  berlangsung. Dengan demikian, lingkungan sekolah dapat diartikan sebagai  ruang  lingkup  yang  terdapat  dalam  institusi pendidikan  resmi,  yang  berperan  dalam  membentuk sikap dan mengembangkan potensi murid.
Pendidikan  menjadi  salah  satu  bagian  penting dari  sebuah  kehidupan  yang  berkelanjutan,  dimana pendidikikan menjadi sebuah wadah dalam menciptakan  manusia  yang  dapat  berpikir  kristis  dan menjadi  berkat  bagi  masyarakat  atau  manusia disekitarnya, maka dari itu dengan terus bertambahnya masyarakat  pada  setiap  waktunya,  mengakibatkan kebutuhan  didalam  dunia  pendidikan  terus  juga meningkat, sehingga pengambilan keputusan-
keputusan sekolah harus efektif, maka dari itu penting bagi  sekolah  untuk  mengetahui  gambaran  besar berdasarkan angka  berapa  jumlah calon peserta didik baru  yang  akan  mendaftar  pada  sekolah  yang  dituju terkhusus dalam penelitian  ini, adalah Sekolah Dasar Negeri  07  Dungkan,  sekolah  ini  beralamat  di  Dusun Dungkan,  DHARMA  BHAKTI,  Kecamatan  Teriak, Kabupaten  Bengkayang  Kalimantan  Barat,  dengan kode  pos  79214,  Sekolah  Dasar  Negeri  07  Dungkan pada  tahun  ajaran  2021/2022  mempunyai  tenaga pengajar  berjumlah  8  orang,  dan  jumlah  murid keseluruhanya  adalah  88  orang  yang  terdiri  dari  48 murid  laki-laki  dan  40  murid  perempuan,  dan mempunyai  6  ruang  kelas,  1  laboratorium,  1 perpustakan,  sekolah  ini  mempunyai  luas  3  M2,  dan menggunakan  kurikulum  SD  2013,  sekolah  dasar negeri  07  Dungkan  perlu  untuk  mengetahui  jumlah calon  siswa-siswi  kedepannya,  yaitu  dengan  cara melakaukan  sebuah  penelitian  mengenai  peramalan jumlah  calon  siswa,  peramalan  menjadi  cara  yang paling efektif untuk mengetahui jumlah calon peserta didik  baru,  dengan  mengetahui  hal  tersebut  maka pengambilan keputusan akan efektif dan efisien.
Peramalan  (forecasting)  merupakan  kegiatan memperkirakan  apa  yang  akan  terjadi  pada  masa mendatang.  Melakukan  peramalan  adalah  sebuah proses untuk memperkirakan kejadian pada masa yang akan  datang  atau  masa  depan  dalam  kurun  waktu tertentu  yang  dibuat  berdarakan  data  historis  [2]. Peramalan (forecasting) merupakan langkah sistematis mengenai  sesutau  yang  mungkin  dapat  terjadi  pada
masa  depan  atau  masa  yang  akan  datang,  untuk menghindari  kesalahan  (selisih  antara  sesuatu  yang akan  terjadi  dengan  hasil  forecasting)  dalam  sebuah peramalan atau prediksi peramalan membutuhkan data pada masa lampu dan masa saat ini atau sekarang, hal ini  agar  kesalaha  sebuah  prediksi  atau  peramalan semakin  kecil  [3].  Dasar  dari  peramalan  adalah memperkirakan kejadian-kejadian di waktu yang akan datang,  berdasarkan  rangkaian  atau  pola-pola  waktu pada masa lampau dan penerapan kebijakan terhadap perkiraan  tentang  keadaan  masa  yang  akan  datang dengan  menggunakan  data  yang  ada  (sekarang) dengan pola-pola pada waktu yang lampau [4]. Maka dari  itu prediksi  merupakan suatu cara atau alat yang dapat  dilakukan,  untuk  mengetahui  berapa  jumlah siswa-siswi yang akan mendaftar pada Sekolah Dasar Negeri 07 Dungkan, sehingga hal ini akan membantu sekolah tersebut dalam mengambil keputusan atau pun strategi  dalam  mewujudkan  visi-misi  dari  sekolah tersebut,  dimana  keputusan  yang  diambl  akan  lebih efekti dan efisien [2].
Dalam  melakuakan  sebuah  permalan  tentunya harus  menggunakan  metode  yang  tepat,  Double exponential  Smoothing  merupakan  metode  yang dikembangkan  oleh  Brown  yang  di  gunakan  untuk mengatasi  perubahan  yang  muncul  ketika  data  yang aktual dan nilai dari sebuah peramalan ketika terdapat inovasi  terbaru  pada  pola  atau  plot  data  dengan mendapatka rata-rata dari nilai beberapa masa ke yang akan datang. Metode Double Exponential Smoothing dapat  di  gunakan  pada  data  runtun  waktu  yang mempunyai inovasi yang tidak dapat di kira-kira pada komponen  yang  musiman,  dan  metode  ini  dapat digunakan satu paramter maka dari itu data yang perlu lebih sedikit.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Double  Exponential  Smoothing (DES)  dari Brown
Double  Exponential  Smoothing adalah  metode yang  dikembangkan  oleh  Brown.  Pada  dasarnya, metode  ini  melibatkan  dua  kali  proses  pemulusan eksponensial berdasarkan prinsip pemulusan eksponensial  linier  yang  ditemukan  oleh  Brown. Metode  ini  mengambil  rata-rata  linier  dari  dua  nilai pemulusan yang berbeda, yaitu pemulusan tunggal dan ganda, yang membantu dalam mengatasi ketidaktepatan  dalam  mengikuti  tren  data  yang sebenarnya. Perbedaan antara nilai pemulusan tunggal dan  ganda,  jika  ada  tren  yang  terdeteksi,  dapat ditambahkan  ke  nilai  pemulusan  tunggal  yang kemudian disesuaikan dengan persamaan tren. Metode ini kemudian diterapkan dalam pemulusan eksponensial  linier  dengan  satu  parameter  yang dikembangkan oleh Brown [5].
1. Menentukan Smoothing pertama 𝑆 ′ 𝑡 𝑆 ′ 𝑡 = 𝛼𝑋𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 ′ 𝑡 − 1 𝑋𝑡 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑘𝑒 𝑡 𝛼 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 𝑠𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ𝑖𝑛𝑔
2. Menentukan Smoothing kedua 𝑆 " 𝑡 𝑆 " 𝑡 = 𝛼𝑆′𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 " 𝑡 − 1 𝛼 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 𝑠𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ𝑖𝑛𝑔 3. Menentukan besarnya Konstanta ( at )
𝑎𝑡 = 2𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆"𝑡 4. Menentukan besarnya Slope ( at ) 𝑏𝑡 = 𝛼 1−𝛼 ( 𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 " 𝑡) 5. Menetukan besarnya forecast ( 𝑆𝑡 + 𝑚) 𝑆𝑡 + 𝑚 = 𝑎𝑡 + 𝑏𝑡 𝑚 m merupakan hasil dari jumlah periode pertama yang di forcasting . 𝑠 𝑡 ′ ∶ 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑠𝑖𝑛𝑔𝑙𝑒 𝑒𝑥𝑝𝑙𝑜𝑛𝑒𝑛𝑡𝑖𝑎𝑙 𝑠𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ𝑖𝑛𝑔 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑘𝑒 𝑡 α  : Parameter exponential smoothing ( 0 < α < 1) 𝑥 𝑡 ∶ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑡 𝑠 𝑡−1 ′ ∶ 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑠𝑖𝑛𝑔𝑙𝑒 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑡𝑖𝑎𝑙 𝑠𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ𝑖𝑛𝑔 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑘𝑒 𝑡 − 1 𝑠 𝑡 ′′ : nilai double exponential smoothing periode ke 𝑡 𝑠 𝑡−1 ′′ ∶ 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑑𝑜𝑢𝑏𝑙𝑒 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑡𝑖𝑎𝑙 𝑠𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ𝑖𝑛𝑔 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑘𝑒 𝑡 − 1 𝑎 𝑡 : Nilai konstanta pada periode ke − 𝑡 𝑏 𝑡 ∶ 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑟𝑒𝑛𝑑 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑘𝑒 − 𝑡 𝑚 ∶ 𝑃𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑘𝑒 𝑑𝑒𝑝𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑑𝑖𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑘𝑎𝑛

## Contoh soal:
Minggu Permintaan barang 1 90 2 95
3 99 4 94 5 100 𝑺 ′ 𝒕 = 𝜶𝑿𝒕 + (𝟏 − 𝜶)𝑺 ′ 𝒕 − 𝟏 𝑆 ′ 1 = 90 𝑆 ′ 2 = (0,2)95 + (0,8)90 = 91
𝑆 ′ 3 = (0,2)99 + (0,8)91 = 92,6
𝑆 ′ 4 = (0,2)94 + (0,8)92,6 = 112,2
𝑆 ′ 5 = (0,2)100 + (0,8)112,2 = 109,76 𝑺 " 𝒕 = 𝜶𝑺′𝒕 + (𝟏 − 𝜶)𝑺 " 𝒕 − 𝟏 𝑺 " 𝟏 =90
𝑆 " 2 = (0,2)91 + (0,8)90 = 90,2
𝑆 " 3 = (0,2)92,6 + (0,8)90,2 = 91,48 𝑆 " 4 = (0,2)112,2 + (0,8)91,48 = 95,624
𝑆 " 5 = (0,2)109,76 + (0,8)95,624 = 98,4512 𝒂𝒕 = 𝟐𝑺 ′ 𝒕 − 𝑺"𝒕 𝑎1 = 2(90) − 90 = 90 𝑎2 = 2(91) − 90,2 = 91,8 𝑎3 = 2(92,6) − 91,48 = 93,72 𝑎4 = 2(112,2) − 95,624 = 128,776 𝑎5 = 2(109,76) − 98,4512 = 122,0688 𝒃𝒕 = 𝜶 𝟏−𝜶 ( 𝑺 ′ 𝒕 − 𝑺 " 𝒕) 𝑏1 = 0 𝑏2 = 0,2 0,8 (91-90,2)=0,2
𝑏3 = 0,2 0,8 (92,6-91,48)=0,28
𝑏4 = 0,2 0,8 (112,2-95,624)=4,144
𝑏5 = 0,2 0,8 (109,76-98,4512)=11,3088
𝑺𝒕 + 𝒎 = 𝒂𝒕 + 𝒃𝒕 𝒎 𝑺𝟔 = 𝒂𝟓 + 𝒃𝟓 = 𝟏𝟐𝟏, 𝟎𝟔𝟖𝟖 + 𝟏𝟏, 𝟑𝟎𝟖𝟖 = 𝟏𝟑𝟐, 𝟑𝟕𝟕𝟔 Jadi ramalan penjualan minggu ke – 6 adalah 132,3776
2.2. Kesalahan peramalan
Peramalan  yang  dapat  dikatakan  tepat  yaitu dengan  melakukan forecast yang  dapat  mengurangi kesalahan  pada  saat  peramalan.  Karena  kesalahan ketika melakukan peramalan ini bertujuan mengetahui sejauh  mana suatu prediksi  ini dapat di capai dengan menimimalkan kesalahan peramal. Peramalan ( forecast) adalah  melalui  analisis  fakta  terkini  dan peristiwa  masa  lalu,  keputusan  tentang  kemungkinan masa  depan  dapat  dibuat.  Dengan  menggunakan metode  peramalan,  manajemen  dapat  merencanakan langkah  yang  optimal  untuk  menghadapi  tantangan dan  bersiap-siap  untuk  memanfaatkan  peluang  yang muncul apabila peramalan menunjukkan perkembangan  yang  positif  [6].  Adapun  beberapa metode  yang  dapat  di  gunakan  untuk  mengetahui kesalalahan permalan adalah:

## 2.3. Mean Absolute Error (MAE)
Mean  Absolute  Error  (MAE)  adalah  rata-rata mutlak dari kesalahan peramal, tanpa menghindarkan tanda  positif  dan  negatif.  MSE  memiliki  fungsi melakukan perbandingan keakuratan dari metode yang berbeda.  Dimana  metode  yang  akurat  ini  yaitu  MSE yang memiliki rumus sebagai berikut [7].
𝑀𝐴𝐸 = ∑ |𝑥 𝑡 − 𝐹 𝑡 | 𝑛 𝑡−1 𝑛
2.4. Mean Squred Error (MSE) Mean  Squred  Error (MSE)  adalah  rata-rata kesalahan dalam meramal yang di kuadratkan. Dengan menggunakan  MSE, error akan  mennjukan  seberapa besar  hasil  estimasi  dan  hasil  yang  akan  di  estimasi. Hal ini akan membuat beberapa adanya keacakan pada data  karena  tidak  mengandung    estimasi  yang  lebih akurat [8].
𝑀𝐴𝐸 = ∑ |𝑥 𝑡 − 𝐹 𝑡 | 2 𝑛 𝑡−1 𝑛
2.5. Mean Absolute Percentage (MAPE) Mean  Absolute  Percentage (MAPE)  adalah nilai ketengah dari kesalahan presentase absolute dari peramalan,  dan  metode  MAPE  digunaka  nuntuk mengukur  tingkat  akurasi  dan  kehandalan  hasil peramalan yang dilakukan [8].
MAE= . ∑ | 𝑥𝑡−𝐹𝑡 𝑥𝑡 | 𝛱 𝑡−1 𝑛 Keterangan:
𝑋𝑡 = 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑟𝑖𝑖𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑘𝑒 − 𝑡 𝐹𝑡 = 𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 − 𝑡 𝑛 = 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛

## 3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan untuk prediksi jumlah  siswa  baru  pada  SD  07  Dungkan  dengan menggunakan  metode  double  exponential  smoothing
melibatkan beberapa langkah. Berikut adalah penjelasan  mengenai  metode  penelitian  yang  dapat digunakan  untuk  menjawab  pertanyaan  penelitian tersebut:

## 3.1. Pengumpulan Data
Langkah  pertama  dalam  metode  penelitian  ini adalah  mengumpulkan  data  jumlah  siswa  baru  pada SD  07  Dungkan  selama  periode  15  tahun  mulai  dari tahun  ajaran  2007/2008  sampai  dengan  tahun  ajaran 2021/2022. Data tersebut dapat diperoleh dari sumber- sumber  seperti  sekolah,  lembaga  pendidikan,  atau departemen pendidikan setempat. Data yang diperoleh harus  mencakup  waktu  (misalnya  bulanan  atau tahunan) dan jumlah siswa baru pada setiap periode.

## 3.2. Pembersihan dan Pemrosesan Data
Setelah  data  dikumpulkan,  langkah  selanjutnya adalah melakukan pembersihan dan pemrosesan data. Ini  termasuk  memeriksa  keberadaan  nilai-nilai  yang hilang  atau  tidak  valid,  serta  menghilangkan  outliers yang  signifikan.  Jika  ada  kesenjangan  dalam  data, seperti periode waktu yang tidak tercatat, maka perlu diputuskan apakah akan mengisi data tersebut dengan metode seperti interpolasi atau membuangnya.

## 3.3. Double Exponential Smoothing
Metode double exponential smoothing digunakan untuk membuat prediksi jumlah siswa baru pada periode selanjutnya yaitu tahun ke-16 berdasarkan  pola  tren  dan  pola  musiman  pada  data historis. Metode ini menggabungkan komponen level (tingkat) dan trend (kecenderungan) dalam peramalan. Level  menggambarkan  tingkat  rata-rata  data  historis, sedangkan trend menunjukkan perubahan tren seiring waktu.

## 3.4. Estimasi Parameter
Sebelum dapat melakukan prediksi menggunakan metode double exponential smoothing, parameter-parameter  model  perlu  diestimasi.  Ini melibatkan  penggunaan  teknik  optimasi  untuk memperoleh nilai terbaik untuk parameter smoothing level  dan  trend.  Ada  beberapa  metode  yang  dapat digunakan  untuk  mengestimasi  parameter,  seperti metode  least  squares  atau  metode  maximum likelihood.

## 3.5. Validasi Model
Setelah  parameter-parameter  model  diperoleh, penting  untuk  melakukan  validasi  model  untuk memeriksa sejauh mana model ini sesuai dengan data historis.  Dalam  hal  ini,  dapat  digunakan  metrik evaluasi seperti mean absolute error (MAE) atau root mean  square  error  (RMSE)  untuk  membandingkan hasil prediksi dengan data aktual.

## 3.6. Prediksi Jumlah Siswa Baru
Setelah  model  double  exponential  smoothing divalidasi, dapat digunakan untuk melakukan prediksi
jumlah siswa baru pada periode selanjutnya. Dalam hal ini,  model  akan  menghasilkan  prediksi  untuk  tingkat (level) dan tren (trend) pada periode waktu yang belum diamati  sebelumnya.  Prediksi  ini  dapat  digunakan sebagai  dasar  untuk  perencanaan  dan  pengambilan keputusan di SD 07 Dungkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Data Hasil Penelitian
Data  Jumlah  Peserta  Didik  Baru  Sekolah  Dasar 07 Dungkan Tahun Ajaran 2007/2008 sampai dengan 2021/2022.
Tabel 1. Data Jumlah Peserta Didik Baru Tahun
Ajaran 2007/2008 sampai dengan Tahun Ajaran
2021/2022 pada SD 07 Dungkan Tahun Ajaran Jumlah Siswa 2007/2008 8 2008/2009 19 2009/2010 26 2010/2011 16 2011/2012 24 2012/2013 28 2013/2014 24 2014/2015 24 2015/2016 29 2016/2017 24 2017/2018 14 2018/2019 22 2019/2020 24 2020/2021 24 2021/2022 18
Dengan  menggunakan  grafik  yang  dihasilkan dari  Tabel  1,  dapat  mengidentifikasi  pola  data  trend. Pola data trend ini menggambarkan fluktuasi data yang terus  meningkat  seiring  waktu.  Oleh  karena  itu, metode  peramalan  yang  sesuai  adalah  menggunakan metode Double Exponential Smoothing yang dikembangkan oleh Brown.

## 4.2. Hasil Perhitungan
Perhitungan  jumlah  peserta  didik  baru  SD  07 Dungkan  menggunakan  penerapan  metode  Double Exponential  Smoothing  yang  dikembangkan  oleh Brown,  kita  menggunakan  rumus  perumusan  berikut ini:
𝑎 = 0,2 𝑆 ′ 𝑡 = 𝑎𝑋𝑡 + (1 − 𝑎)𝑆 ′ 𝑡 − 1 𝑆 ′′ 𝑡 = 𝑎𝑆 ′ 𝑡 + (1 − 𝑎)𝑆 ′′ 𝑡 − 1 𝑎𝑡 = 𝑆 ′ 𝑡 + (𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡) = 2𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 𝑏𝑡 = 𝑎 1 − 𝑎 (𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡)
𝐹𝑡 + 𝑚 = 𝑎𝑡 + 𝑏𝑡𝑚
Hasil Perhitungan dengan menggunakan perumusan di atas dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Jumlah Siswa dengan Metode Double Exponential Smoothing dari Brown (t) Xt S't S"t at bt Ft+m 1 8 1.6 0.8 2.4 0.2 2.6 2 19 4.6 3.8 5.4 0.2 5.6 3 26 6.8 6 7.6 0.2 7.8 4 16 5.6 4.8 6.4 0.2 6.6 5 24 8 7.2 8.8 0.2 9 6 28 9.6 8.8 10.4 0.2 10.6 7 24 9.6 8.8 10.4 0.2 10.6 8 24 10.4 9.6 11.2 0.2 11.4 9 29 12.2 11.4 13 0.2 13.2 10 24 12 11.2 12.8 0.2 13 11 14 10.8 10 11.6 0.2 11.8 12 22 13.2 12.4 14 0.2 14.2 13 24 14.4 13.6 15.2 0.2 15.4 14 24 15.2 14.4 16 0.2 16.2 15 18 14.8 14 15.6 0.2 15.8 16 m=1 15.6 14.8 16.4 0.2 16.6
Dengan  merujuk  pada  perhitungan  di  atas, hasilnya  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan Metode Double Exponential  Smoothing dari  Brown, dengan  nilai  a  =  0,2,  untuk  memperkirakan  jumlah peserta didik baru di Sekolah Dasar 07 Dungkan pada tahun  ajaran  2022/2023  (F 15+1 ),  terdapat  penurunan sebesar 16,6 siswa yang dibulatkan menjadi 17 siswa.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan dalam penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  Metode Double  Exponential  Smoothing dari  Brown  dapat digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  siswa  baru  di SD  07  Dungkan  pada  tahun  ajaran  2022/2023.  Hasil prediksi menunjukkan bahwa jumlah siswa baru yang diperkirakan  akan  mendaftar  adalah  sebanyak  17 siswa.  Oleh  karena  itu,  maka  Metode Double Exponential Smoothing dari Brown dapat menjadi alat yang  efektif  dalam  melakukan  prediksi  jumlah  siswa baru di SD 07 Dungkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Suharyanto,  “Jurnal  Pendidikan  Ilmu-Ilmu Sosial  Pendidikan  dan  Proses  Pembudayaan dalam  Keluarga,” Pendidik. dan Proses Pembudayaan dalam Kel. , pp. 162–165, 2015. [2] F. Ahmad, “PENENTUAN METODE PERAMALAN PADA PRODUKSI PART NEW GRANADA BOWL ST Di PT . X Determine the actual  and  actual  production  plan  is  the  main thing for the organization to avoid large losses in calculating the amount of production , PT . This research is to det,” J. Integr. Sist. Ind., vol. 7, no. 1, pp. 31–39, 2020.
[3] M.  Yuwantoro,  I.  Mahmud,  and  T.  U. Murdiansyah Danang Triantoro, “Prediksi Harga Beras  Premium  dengan  Metode  Algoritma  K- Nearest  Neighbor,”  e-Proceeding  Eng.,  vol.  7, no. 1, pp. 2714–2724, 2019.
[4] Z. Arifin, J. Herliani, and Hamdani, “Peramalan Pengangguran  Menggunakan  Metode  Double
Exponential Smoothing Di Provinsi  Kalimantan Timur,”  Pros.  Semin.  Nas.  Ilmu  Komput.  dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 1, pp. 24–29, 2019.
[5] C.  A.  Utama  and  Y.  W.  S.  Watequlis  S, “Pengembangan  Si  Stok  Barang  Dengan Peramalan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing (Studi Kasus: Pt. Tomah Jaya Elektrikal),” J. Inform. Polinema, vol. 2, no. 4, p. 147, 2016, doi: 10.33795/jip.v2i4.74.
[6] C.  Baktiar,  A.  Wibowo,  and  R.  Adipranata, “Pembuatan  Sistem  Peramalan  Penjualan Dengan Metode Weighted Moving Average dan Double Exponential Smoothing Pada UD Y,” J. Ilm.,  vol.  vol  7,  no.  global,  pp.  1–5,  2013, [Online].
Available:
https://media.neliti.com/media/publications/103
445-ID-pembuatan-sistem-peramalan- penjualan-den.pdf.
[7] E. Gusdian, A. Muis, and A. Lamusa, “Peramalan Permintaan  Produk  Roti  Pada  Industri  ‘  Tiara Rizki  ’  Di  Kelurahan  Boyaoge  Kecamatan Kecamatan Tatanga Kota Palu,” e-J, Agrotekbis, vol. 4, no. 1, pp. 97–105, 2016.
[8] A.  Raharja,  W.  Angraeni,  and  R.  A.  Vinarti, “Penerapan  Metode  Exponential  Smoothing Untuk Peramalan Penggunaan Waktu Telepon Di Pt. Telkomsel Divre3 Surabaya,” J. Sist. Inf., pp. 1–9, 2007.
[9] S. Hansun, “Peramalan Data IHSG Menggunakan  Metode  Backpropagation,”  J. Ultim.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  26–30,  2013,  doi: 10.31937/ti.v5i1.310