Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.431 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1655-1662 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF FORECASTING EXPONENTIAL SMOOTHING IN THE NUMBER OF NEW STUDENT PREDICTION INFORMATION SYSTEM AT SMK AL MA'SHUM
Suci Sulistia *1 , Muhammad Amin 2 , Santoso 3
1,2,3 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal Kisaran, Indonesia Email: 1 sucisulistia18@gmail.com , 2 stmikroyal13@gmail.com , 3 massantoso78@gmail.com
(Naskah masuk: 03 Juni 2022, Revisi : 7 Juli 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
SMK Al Ma'shum annually conducts socialization and promotions in junior high schools. Prediction of the number of prospective new students is one of the most important things in the evaluation process or high cognitive at SMK Al Ma'shum. This serves to determine the priority of how many prospective students will be accepted, where the number  of  students  sometimes  tends  to  decrease  and  increase.  This  makes  the  school  must  try  to  estimate  the number of new students from each of these majors next year will increase or decrease. If this is not done by the school,  it  will  have  an  impact  on  the  operational  costs  of  the  school.  The  goal  is  to  predict  the  number  of prospective new students who will be accepted at the Al Ma'shum Vocational School next year using the forecasting exponential smoothing method. The prediction system for new students at the Al Ma'shum Vocational School uses the PHP and MySQL programming languages to help the forecasting process be fast and accurate. The prediction results for 2022 are accounting majors as many as 19.23 new students with MAPE 20.52%, computer and network engineering  majors as many as 102.73 new students with MAPE 9.12% and motorcycle engineering  majors as many as 76 new students with MAPE 25.53 %. So it can be concluded that the forecasting exponential smoothing method can help predict new students at SMK Al Ma'shum.
Keywords : Exponential Smoothing, Forecasting, Information System, New Students, Prediction.

## PENERAPAN FORECASTING EXPONENTIAL SMOOTHING PADA SISTEM INFORMASI PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU DI SMK AL MA’SHUM

## Abstrak
SMK Al Ma’shum setiap tahun melakukan sosialisasi serta promosi-promosi pada sekolah SMP. Prediksi jumlah calon  siswa  baru  merupakan  salah  satu  hal  terpenting  dalam  proses  evaluasi  atau  kognitif  tinggi  di  SMK  Al Ma’shum. Hal ini berfungsi untuk menentukan prioritas berapa jumlah calon siswa yang akan diterima, dimana jumlah siswa terkadang cenderung mengalami penurunan dan peningkatan. Hal tersebut membuat pihak sekolah harus  berupaya  memperkirakan  jumlah  siswa  baru  dari  masing-masing  jurusan  tersebut  tahun  depannya  akan mengalami peningkatan atau penurunan. Jika hal ini tidak dilakukan pihak sekolah maka akan berdampak pada biaya operasional sekolah. Tujuannya adalah melakukan prediksi jumlah calon siswa baru yang akan diterima pada sekolah  SMK  Al  Ma’shum  di  tahun  depan  menggunakan  metode forecasting exponential  smoothing .  Sistem prediksi  siswa  baru  pada  sekolah  SMK  Al  Ma’shum  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  MySQL membantu proses peramalan cepat dan akurat. Hasil prediksi tahun 2022 jurusan akutansi sebanyak 19,23 siswa baru dengan MAPE 20,52%, jurusan teknik komputer dan jaringan sebanyak 102,73 siswa baru dengan MAPE 9,12% dan jurusan teknik sepeda motor sebanyak 76 siswa baru dengan MAPE 25,53%. Maka dapat disimpulkan metode forecasting exponential smoothing dapat membantu prediksi siswa baru di SMK Al Ma’shum.
Kata kunci : Exponential Smoothing, Forecasting, Prediksi, Sistem Informasi, Siswa Baru.

## 1. PENDAHULUAN
Peran  pendidikan  dalam  kehidupan  sangat penting,  seperti  yang  dinyatakan  dalam  UUD  1945 dimana setiap warga negara berhak atas pendidikan. Salah  satu  kebutuhan  memegang  proses  pendidikan tinggi  adalah  untuk  meningkatkan  taraf  hidup
warganya  dan    pencapaian  akan  pendidikan  yang berkualitas [1].
Sekolah  adalah  lembaga  pendidikan  formal yang  secara  sistematis  menyelenggarakan  program bimbingan, pengajaran, dan pelatihan untuk membantu  peserta  didik  agar  siap  mengembangkan
potensi  dirinya  dari  segi  etika,  spiritual,  intelektual, emosional, dan sosial [2].
SMK Al Ma’shum merupakan salah satu SMK swasta yang berada di kota kisaran lebih tepatnya di Sidodadi  Kec.  Kisaran  Barat.  Dilihat  dari  jumlah calon  siswa baru di SMK Al Ma’shum, peminatnya cukup besar dari lingkungan sekitar sekolah maupun diluar lingkungan sekolah. Setiap tahunnya SMK Al Ma’shum  melakukan  sosialisasi  serta  promosi- promosi  pada  sekolah  SMP.  Prediksi  jumlah  calon siswa baru merupakan salah satu hal terpenting dalam proses kognitif tinggi  di SMK Al Ma’shum. Hal ini berfungsi untuk menentukan prioritas berapa jumlah calon siswa yang akan diterima.
Prediksi (peramalan) dapat menjadi alat penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien, terutama dalam  bidang  pendidikan  salah  satunya  yaitu  SMK. Prediksi berkaitan dengan upaya untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa depan atau dimasa yang akan datang, berbasis pada metode ilmiah  (ilmu  dan teknologi) serta dilakukan dengan cara  sistematis.  Prediksi  menjadi  ide  untuk perencanaan jangka pendek dan jangka panjang bagi sekolah.  Prediksi  memberikan  gambaran  apakah  di periode  kedepan  penerimaan  siswa  baru  akan meningkat atau menurun [3]
Salah  satu  cara  untuk  mengukur  yaitu  dengan peramalan  ( forecasting) .  Dengan  menggunakan tindakan peramalan (forecasting) , SMK Al Ma’shum dapat  mengukur  kinerjanya  sampai  titik  ini,  apakah lebih  tinggi  atau  lebih  kecil  dari  yang  diperkirakan. Jumlah  ruangan  (kelas)  juga  mempengaruhi  dalam memprediksi  siswa  baru.  Dalam  sekolah  SMK  Al Ma’shum  juga  mengalami  kesulitan  dalam mempersiapkan  ruangan  maupun  peralatan  sekolah seperti bangku dan meja yang akan dipakai nantinya untuk  para  siswa  dalam    kegiatan  belajar  jika  siswa baru  yang  diterima  sangat  meningkat  dari  biasanya karena  pada  sebelumnya  SMK  Al  Ma’shum  hanya dapat  memperkirakan  dalam  prediksi  calon  siswa baru di tahun kedepannya.
Permasalahan di SMK Al Ma’shum adalah jika dilihat dari jumlah siswa dari masing-masing jurusan seperti akutansi, teknik jaringan dan komputer, teknik sepeda  motir  setiap  tahunnya  tidak  stabil  dimana jumlah  siswa  terkadang  cenderung  mengalami penurunan  dan  peningkatan.  Hal  tersebut  membuat pihak sekolah harus berupaya memperkirakan jumlah siswa baru dari masing-masing jurusan tersebut tahun depannya  akan  mengalami  peningkatan  atau penurunan. Jika hal ini tidak dilakukan pihak sekolah maka  akan  berdampak  pada  biaya  operasional sekolah. Banyaknya calon siswa yang mendaftar dan diterima setiap tahunnya berarti penerimaan anggaran biaya  semakin  besar  pula,  tentunya  semua  rencana yang  sudah  ditetapkan  dapat  dilaksanakan  dengan baik, namun sebaliknya akan berdampak menurunnya penerimaan  biaya  operasional  dan  dampak  lainnya adalah menurunnya kualitas sekolah.
Maka  dari  itu,  prediksi  perlu  dilakukan  untuk mengetahui jumlah siswa di tahun berikutnya dengan menggunakan peramalan metode exponential smoothing yang  merupakan  pengembangan  dari metode moving  averages .  Dalam  metode  ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara  terus  menerus  dengan  menggunakan  data terbaru. Setiap data diberi bobot, data yang lebih baru diberi  bobot  yang  lebih  besar.  Dua  metode  dalam exponential smoothing diantaranya single exponential  smoothing dan double  exponential smoothing [4].
Dengan  metode  peramalan  menggunakan Exponential  Smoothing ,  sekolah  SMK  untuk melakukan evaluasi strategi yang saat ini digunakan, selain  metode  peramalan  dapat  juga  mengetahui strategi  bersaing  yang  paling  efektif  yang  dapat dimanfaatkan oleh SMK Al Ma’shum untuk bersaing dengan  SMK    lainnya  serta    dapat  mempersiapkan ruangan  dan  peralatan  seperti  pada  jurusan  teknik komputer  dan  jaringan  yang  membutuhkan  ruang laboratorium dan komputer, sedangkan pada jurusan teknik  sepeda  motor  yang  membutuhkan  alat-alat bongkar  sepeda  motor  serta  meja  dan  bangku  jika siswa yang diterima sangat banyak.
Beberapa penelitian-penelitian sebelumnya dalam penelitian ini adalah penelitian oleh Handoko menghasilkan metode Single Exponential Smoothing dapat digunakan untuk memprediksi jumlah penerimaan mahasiswa baru sehingga dapat diketahui nilai  prediksi  pada  satu  peride  berikutnya  [5]. Penelitian  oleh  Utari  &  Triyanto  menghasilkan sebuah  aplikasi  yang  dapat  memberikan  informasi tentang  prediksi  jumlah  produksi  mobil  yang mempunyai kelayakan sebesar 79,4 % [6]. Penelitian oleh  Taqwa,  dkk  menghasilkan  prediksi  produksi padi untuk Kab. Jombang tahun 2018 adalah 442,618 ton dengan kesalahan peramalan untuk MAD 44,39, MSE  18,29  dan  MAPE  =  16,685  %  [7].  Penelitian oleh  Ginantara  dan  Anandita  menghasilkan  akurasi dari  penerapan  metode  single  exponensial  dalam peramalan  penjualan  barang  pada  penelitian  ini dengan nilai alpha 0.1 pada perhitungan MAPE rata- rata adalah 2.% [8].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dalam  penelitian  ini  adalah metode  penelitian  kualitatif.  Penelitian  kualitatif adalah  sebuah  cara  untuk  menentukan  pada  aspek pemahaman secara mendalam pada suatu permasalahan.  Tujuan  dari  permasalahan  yang sedang  dikaji  atau  yang  akan  dikaji.  Metode  ini digunakan karena penelitian ini berinteraksi langsung pada  SMK  AL  MA’SHUM  dan  peneliti  langsung melakukan pengamatan, mencatat, mencari tahu serta menggali sumber tentang informasi mengenai jumlah siswa  baru  pada  SMK  AL  MA’SHUM.  Berikut  ini tahapan penelitian sebagai berikut.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 1. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah dalam penelitian ini adalah Jumlah siswa setiap tahunnya cenderung mengalami peningkatan  dan  penurunan,  Pihak  sekolah  harus berupaya  memperkirakan  jumlah  siswa  baru  tahun depannya  akan  mengalami  peningkatan  atau penurunan
2. Pengumpulan Data Pengumpulan data dilakukan dengan
mengambil data sampel yaitu dengan mengambil data sampel berupa data siswa baru mulai dari tahun ajaran 2012 sampai dengan 2021.
3. Analisis Data
Analisis yang dilakukan menggunakan analisis metode Exponential Smoothing yang akan membantu dalam  memprediksi  calon  siswa  baru  di  tahun berikutnya dengan tepat.
4. Perancangan Sistem
Pada  perancangan  sistem  akan  dimulai  dari perancangan  UML  yaitu use  case  diagram,  class diaram .
5. Pembangunan Sistem
Dalam  membangun  sistem  hal  yang  akan dilakukan  adalah  persiapan software yaitu sublime text , XAMPP ,  dan database  MySql serta  membuat coding PHP  untuk  menerapkan metode Exponential Smoothing kedalam program.
6. Uji Coba Sistem Uji  coba sistem dilakukan untuk  mengevaluasi keunggulan dan kelemahan sistem yang dibuat.
7. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  yang  dilakukan  untuk menyelesaikan desain yang ada dalam dokumen yaitu desain  sistem  yang  telah  disetujui,  menguji, menginstal, memulai dan menggunakan sistem yang baru atau sistem yang diperbaiki.
Peramalan  berasal  dari  kata  ramalan  yang artinya adalah situasi atau kondisi yang diperkirakan akan  terjadi  pada  masa  yang  akan  datang  [9].
Forecasting (peramalan)  adalah  sebuah  perhitungan atau perkiraan dengan memanfaatkan metode-metode tertentu peramalan menggunakan data atau sejumlah informasi  yang  diperoleh  pada  masa  atau  periode sebelumnya  untuk  menemukan  nilai  prediksi  pada periode yang selanjutnya [10].
Prediksi adalah suatu proses untuk meramalkan atau memperkirakan suatu variable di masa yang akan datang secara sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa  lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki,  agar kesalahannya  (selisih  antara  sesuatu  yang  terjadi dengan  hasil  perkiraan)  dapat  diperkecil  [11]. Menurut  kamus  besar  bahasa  Indonesia,  prediksi adalah hasil dari kegiatan memprediksi atau meramal atau  memperkirakan  nilai  pada  masa  yang  akan datang dengan menggunakan data masa lalu. Prediksi menunjukkan  apa  yang  akan  terjadi  pada  suatu keadaan  tertentu  dan  merupakan  input  bagi  proses perencanaan dan pengambilan keputusan.
Exponenttial Smoothing merupkakan salah satu teknik  yang  lain  yang  bisa  digunakan  untuk menghaluskan time series, cara itu bisa mendapatkan gambaran  pada  suatu  pergerakan  jangka  panjang secara  menyeluruh  dalam  data. Exponenttial smoothing digunakan  untuk  mendapatkan  ramalan jangka  panjang  (satu  atau  dua  periode  yang  akan datang)  pada  suatu  time  series.  Karena  metode exponential  smoothing ini  dapat  memberikan kumpulan  yang  dibobot  secara  berhubungan sepanjang time series, yaitu sepanjang serial tersebut pada  tiap  perhitungan  pemulusan  atau  peramalan  di masa yang akan datang tergantung pada semua nilai sebelumnya [12].
Adapun  rumus  dalam  metode  exponential smoothing sebagai berikut:
𝐹𝑡 + 1  =  𝛼 𝑋𝑡  +  (1 –  𝛼) 𝐹𝑡
(1)
keterangan: Ft+1 = Ramalan satu periode ke depan Xt = Data aktual pada periode ke-t Ft = Ramalan pada periode ke-t α        = konstanta pemulusan (smoothing constant)
Akurasi peramalan merupakan ukuran kesalahan  peramalan  tentang  tingkat  perbedaan antara  hasil  peramalan  dengan  permintaan  yang sebenarnya  terjadi.  Keakuratan  metode  peramalan terutama  dengan  menggunakan  metode-metode  di atas  tidak  dapat  lepas  dari  metode-metode  dalam pengukuran akurasi peramalan. Hasil peramalan tidak akan sama dengan kenyataannya atau aktual sehingga diperlukan  suatu  pengujian  yang  bertujuan  untuk mengetahui tingkat keakuratan dari hasil peramalan. Ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  dalam mengetahui  tingkat  akurasi  peramalan.  Namun, pembahasan pada bab ini yang akan dijelaskan dalam mengetahui tingkat akurasi peramalan yang digunakan,  yaitu  rata-rata  penyimpangan  absolut [13].
1. Mean Absolute Deviation (MAD)
Sebuah  metode  umum  untuk  mengukur kesalahan  perkiraan  keseluruhan  adalah  MAD dihitung  dengan  membagi  jumlah  nilai absolut dari error perkiraan  individu  dengan  ukuran  sampel (jumlah periode perkiraan) sebagai berikut:
𝑀𝐴𝐷 = ∑ |𝑌 𝑡 −𝐹 𝑡 | 𝑛 𝑛 𝑡=1 (2)
Dimana : Yt = nilai aktual pada periode t Ft= nilai peramalan pada periode t n  = jumlah periode
2. Mean Squared Error (MSE)
Mean  Squared  Error adalah  metode  rata-rata error kuadrat  memperkuat  pengaruh  angka-angka error yang  besar,  namun  memperkecil  angka kesalahan prakiraan kecil (kurang dari satu unit).
𝑀𝑆𝐸 =   ∑ (𝑌 𝑡 −𝐹 𝑡 ) 𝑛 𝑛 𝑡=1 (3)
Dimana : Yt = nilai aktual pada periode t
Ft = nilai peramalan pada periode t n  = jumlah periode
3. Mean Absolut Percentage Error (MAPE)
Pengukuran  ketelitian  dengan  cara  rata-rata persentase kesalahan absolut (MAPE) menunjukkan rata-rata  kesalahan absolut prakiraan  dalam  bentuk persentasenya terhadap data aktual.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 1 𝑛 ) ∑ |𝑌 𝑡 −𝐹 𝑡 | 𝑛 𝑛 𝑡=1 (100) (4) Dimana :
Yt = nilai aktual pada periode t Ft = nilai peramalan pada periode t n = jumlah periode
Satuan MAPE dinyatakan dalam bentuk persen [13].

## Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam penelitian merupakan data  jumlah  siswa  baru  pertahun  di  SMK  AL MA’SHUM  terlihat pada tabel 1 berikut ini :
Tabel 1. Data Jumlah Siswa Pertahun
Tahun Ajaran Akutansi Teknik Komputer dan Jaringan Teknik Sepeda Motor Total Keseluruhan 2011 26 69 45 140 2012 42 83 38 163 2013 33 82 54 169 2014 40 80 60 180 2015 38 77 68 183 2016 39 72 77 188 2017 37 89 128 254 2018 42 116 102 260 2019 32 102 103 237 2020 20 100 133 253 2021 19 103 70 192

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  prediksi  siswa  baru  dengan metode exponential  smoothing ini  terangkum  dalam bab berikut ini.

## 3.1. Prediksi Siswa Baru Jurusan Akutansi
Berikut  ini  adalah  hasil prediksi  siswa  baru
jurusan akutansi menggunakan exponential smoothing dengan alpha 0,9. Alpha 0,9 dipilih karena diantara alpha yang lainnya, alpha 0,9 memiliki hasil error terkecil  dibandingkan  dengan  alpa  lainnya. Berikut ini perhitungan metode exponential smoothing.
Rumus : Ft+1 = α Xt + (1 – α) Ft 𝑆2  = (0,9 ∗ 26) + (1 − 0,9) ∗ 26 = 26
𝑆3 = (0,9 ∗ 42) + (1 − 0,9) ∗ 26 = 40,40
𝑆4 = (0,9 ∗ 33) + (1 − 0,9) ∗ 40,40 = 33,74
𝑆5 = (0,9 ∗ 40) + (1 − 0,9) ∗ 33,74 = 39,37
𝑆6 = (0,9 ∗ 38) + (1 − 0,9) ∗ 39,37 = 38,14 𝑆7 = (0,9 ∗ 39) + (1 − 0,9) ∗ 38,14 = 38,91
𝑆8 = (0,9 ∗ 37) + (1 − 0,9) ∗ 38,91 = 37,19
𝑆9 = (0,9 ∗ 42) + (1 − 0,9) ∗ 37,19 = 41,52
𝑆10 = (0,9 ∗ 32) + (1 − 0,9) ∗ 41,52 = 32,95 𝑆11 = (0,9 ∗ 20) + (1 − 0,9) ∗ 32,95 = 21,30
𝑆12 = (0,9 ∗ 19) + (1 − 0,9) ∗ 21,30 = 19,23
Setelah  didapatkan  peramalan  yang  telah dihitung,  maka  akan  dilakukan  pengujian  kesalahan atau error dari peramalan tersebut dengan menggunakan  MAD,  MSE  dan  MAPE.  Rangkuman mengenai hasil perhitungan tersebut.
1. Perhitungan MAD
Rumus : 𝑀𝐴𝐷 =   ∑ |𝑌 𝑡 − 𝐹 𝑡 | 𝑛 𝑛 𝑡=1 MAD 2012 = 42-26= 16 MAD 2013 = 33-40,40= -7,40
MAD 2014 = 40-33,74= 6,26 MAD 2015 = 38-39,37= -1,37
MAD 2016 = 39-38,14= 0,86 MAD 2017 = 37-38,91= -1,91
MAD 2018 = 42-37,19= 4,81
MAD 2019 = 32-41,52= -9,52
MAD 2020 = 20-32,95= -12,95 MAD 2021 = 19-21,30= -2,30
Suci Sulistia, dkk, Implementation Of Forecasting Exponential … 1659

## 2. Perhitungan MSE
Rumus : 𝑀𝑆𝐸 =   ∑ (𝑌 𝑡 − 𝐹 𝑡 )^2 𝑛 𝑛 𝑡=1 MSE 2012 = (16)^2 = 265 MSE 2013 = (7,40)^2 = 54,76
MSE 2014 = (6,26)^2 = 39,19 MSE 2015 = (1,37)^2 = 1,89 MSE 2016 = (0,86)^2 = 0,74 MSE 2017 = (1,91)^2 = 3,66
MSE 2018 = (4,81)^2 = 23,12 MSE 2019 = (9,52)^2 = 90,61
MSE 2020 = (12,95)^2 = 167,75 MSE 2021 = (2,30)^2 = 5,27

## 3. Perhitungan MAPE
Rumus : 𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 1 𝑛 ) ∑ |𝑌 𝑡 − 𝐹 𝑡 | 𝑛 𝑛 𝑡=1 (100) MAPE 2012 = 16 / 42 = 0,38 MAPE 2013 = 7,40/ 33 = 0,22
MAPE 2014 = 6,26 / 40 = 0,16
MAPE 2015 = 1,37 / 38 = 0,04
MAPE 2016 = 0,86 / 39 = 0,02
MAPE 2017 = 1,91 / 37= 0,05
MAPE 2018 = 4,81 / 42 = 0,11
MAPE 2019 = 9,52 /32 = 0,30
MAPE 2020 = 12,95 / 20 = 0,65 MAPE 2021 = 2,30 / 19 = 0,12 Total dan Rata-rata dari : MAD = 63,39 / 10 = 6,34 MSE = 643 / 10 =64,30 MAPE = (2,05 / 10) * 100 = 20,52
Maka dari perhitungan di atas, terangkum yang ditunjukan pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil Prediksi Siswa Baru Jurusan Akutansi No Bulan Aktual Peramalan Error MAD MSE MAPE 1 2011 26 2 2012 42 26,00
16,00 16,00 256,00 0,38 3 2013 33 40,40 -7,40 7,40 54,76 0,22 4 2014 40 33,74 6,26 6,26 39,19 0,16 5 2015 38 39,37 -1,37 1,37 1,89 0,04 6 2016 39 38,14 0,86 0,86 0,74 0,02 7 2017 37 38,91 -1,91 1,91 3,66 0,05 8 2018 42 37,19 4,81 4,81 23,12 0,11 9 2019 32 41,52 -9,52 9,52 90,61 0,30 10 2020 20 32,95 -12,95 12,95 167,75 0,65 11 2021 19 21,30 -2,30 2,30 5,27 0,12 12 2022 19,23 Total 63,39 643,00 2,05 Rata-Rata 6,34 64,30 20,52
Pada tabel 2 tersebut, prediksi jurusan akutansi yang dihasilkan metode exponential smoothing tahun 2022  adalah  19,23  siswa  baru  dengan  tingkat kesalahan error MAPE  20,52%.  Kesalahan error MAPE didapatkan pada rata-rata keseluruhan MAPE untuk prediksi tahun 2022.

## 3.2. Prediksi Siswa Baru Jurusan Teknik Komputer dan Jaringan
Berikut  ini  adalah  hasil prediksi  siswa  baru jurusan teknik komputer dan jaringan menggunakan
exponential  smoothing dengan  alpha  0,9.  Alpha  0,9 dipilih karena diantara alpha yang lainnya, alpha 0,9 memiliki  hasil error terkecil  dibandingkan  dengan alpa  lainnya.  Perhitungan  metode exponential smoothing sama  dengan  perhitungan  pada  jurusan akutansi  di  atas.  Maka  menghasilkan  prediksi  yang ditunjukan pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil Prediksi Siswa Baru Jurusan Teknik Komputer dan Jaringan
No Bulan Aktual Peramalan Error MAD MSE MAPE 1 2011
69 2 2012 83 69,00 14,00 14,00 196,00 0,17 3 2013 82 81,60 0,40 0,40 0,16 0,00 4 2014 80 81,96 -1,96 1,96 3,84 0,02 5 2015 77 80,20 -3,20 3,20 10,21 0,04 6 2016 72 77,32 -5,32 5,32 28,30 0,07 7 2017 89 72,53 16,47 16,47 271,20 0,19 8 2018 116 87,35 28,65 28,65 820,64 0,25 9 2019 102 113,14 -11,14 11,14 124,00 0,11 10 2020 100 103,11 -3,11 3,11 9,69 0,03 11 2021 103 100,31 2,69 2,69 7,23 0,03 12 2022 102,73 Total 86,93 1471,27 0,91 Rata-Rata 8,69 147,13 9,12
Pada  tabel  3  tersebut,  prediksi  jurusan  teknik komputer  dan  jaringan  yang  dihasilkan  metode
exponential  smoothing tahun  2022  adalah  102,73 siswa  baru  dengan  tingkat  kesalahan error MAPE 9,12%.

## 3.3. Prediksi Siswa Baru Jurusan Teknik Sepeda Motor
Berikut  ini  adalah  hasil prediksi  siswa  baru jurusan teknik sepeda motor menggunakan
exponential  smoothing dengan  alpha  0,9.  Alpha  0,9 dipilih karena diantara alpha yang lainnya, alpha 0,9 memiliki  hasil error terkecil  dibandingkan  dengan alpa  lainnya.  Perhitungan  metode exponential smoothing sama  dengan  perhitungan  pada  jurusan akutansi  di  atas.  Maka  menghasilkan  prediksi  yang ditunjukan pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Prediksi Siswa Baru Jurusan Teknik Sepeda Motor No Bulan Aktual Peramalan Error MAD MSE MAPE 1 2011 45 2 2012 38 45,00 -7,00 7,00 49,00 0,18 3 2013 54 38,70 15,30 15,30 234,09 0,28 4 2014 60 52,47 7,53 7,53 56,70 0,13 5 2015 68 59,25 8,75 8,75 76,62 0,13 6 2016 77 67,12 9,88 9,88 97,52 0,13 7 2017 128 76,01 51,99 51,99 2702,70 0,41 8 2018 102 122,80 -20,80 20,80 432,69 0,20 9 2019 103 104,08 -1,08 1,08 1,17 0,01 10 2020 133 103,11 29,89 29,89 893,53 0,22 11 2021 70 130,01 -60,01 60,01 3601,30 0,86 12 2022 76,00 Total 212,23 8145,32 2,55 Rata-Rata 21,22 814,53 25,53
Pada  tabel  4  tersebut,  prediksi  jurusan  teknik sepeda  motor  yang  dihasilkan  metode exponential smoothing tahun 2022 adalah 76 siswa baru dengan tingkat kesalahan error MAPE 25,53%. Selanjutnya  akan  dilakukan  penyusunan  UML salah  satunya  adalah use  case  diagram dan class diagram . Unified  Modeling  Language (UML) merupakan salah satu metode pemodelan visual yang digunakan  dalam  proses  dan  pembuatan  sebuah software yang berorientasikan pada objek [14]..

## 3.4. Use Case Diagram
Use  case  diagram menggambarkan  sudut padang  pengguna  dan  fokus  pada  menggambarkan fungsionalitas yang ada pada sistem [15]. Berikut ini merupakan use  case  diagram dalam  penelitian terlihat pada gambar 1.

## 3.5. Class Diagram
Ini  merupakan  contoh  sub-bab  kedua.  Isinya dapat disesuaikan dengan kebutuhan
Class  diagram adalah  model  statis  yang menggambarkan  struktur  dan  deskripsi  class serta  hubungannya  antara  class  [16].  Berikut  ini merupakan class  diagram dalam  penelitian  terlihat pada gambar 2.
Gambar 3. Class Diagram .

## 3.6. Implementasi Hasil
Implementasi hasil merupakan tahap
impementasi sistem tentang penerapan aplikasi yang dibuat.  Berikut  ini  tampil  awal  pengguna  untuk melakukan login terlihat  tampilan  hasil  gambar  3 berikut.
Gambar 4. Halaman Login
Pada  gambar  4  di  atas,  pengguna  akan input username dan password ke dalam sistem. Setelah itu, pengguna akan masuk ke menu utama pada gambar 5 berikut.
Gambar 5. Halaman Utama
Pada  gambar  5  di  atas,  pengguna  akan melakukan  proses-proses  yang  ada  dimenu  utama. Pertama  pengguna  akan  melakukan  proses  input jurusan. Berikut tampilan data jurusan pada gambar 6 berikut.

## Gambar 6. Halaman Data Jurusan
Selanjutnya  pengguna  akan  melakukan  input data  jumlah  siswa  pertahun  yang  terlihat  pada  data jumlah siswa pada gambar 7 berikut.
Gambar 7. Halaman Data Jumlah Siswa
Selanjutnya  akan  dilakukan  proses  peramalan dengan memilih jurusan yang ingin diramak, kemudia alpha  0,9  dan  periode  yang  ingin  diramal    terlihat pada gambar 8 berikut.
Gambar 8. Halaman Peramalan
Pada  gambar  8  di  atas,  hasil  yang  di  dapatkan perhitungan pada hasil peramalan tabel 2-4 memiliki hasil yang sama pada hasil peramalan yang ada pada sistem.  Maka  sistem  yang  dibuat  dapat  diterapkan dengan  baik  menggunakan  metode exponential smoothing dapat  membantu  peramalan  siswa  baru dengan mudah dan cepat.

## 3.7. Hasil Prediksi Jurusan
Hasil  prediksi  jurusan  pada  jurusan  akutansi terlihat  pada  tabel  2,  jurusan  teknik  komputer  dan jaringan pada tabel 3 dan jurusan teknik sepeda motor pada  tabel  4.  Maka  hasil  prediksi  akan  terangkum pada tabek 5 berikut.
Tabel 5. Hasil Prediksi Jurusan Tahun 2022 No Jurusan Prediksi MAPE 1 Akutansi 19,23 Siswa Baru 20,53% 2 Teknik Komputer dan Jaringan 102,73 Siswa Baru 9,12% 3 Teknik Sepeda Motor 76 Siswa Baru 25,53%

## 4. KESIMPULAN
Hasil penerapan metode Forecasting
Exponential  Smoothing dalam  memprediksi  calon siswa baru yang akan diterima pada sekolah SMK Al Ma’shum  yang  telah  dilakukan,  mendapatkan  hasil prediksi tahun 2022 jurusan akutansi sebanyak 19,23 siswa  baru  dengan  akurasi error MAPE  20,52%,
jurusan  teknik  komputer  dan  jaringan  sebanyak 102,73  siswa  baru  dengan  akurasi error MAPE 9,12% dan jurusan teknik sepeda motor sebanyak 76 siswa baru dengan akurasi error MAPE 25,53%. Hasil membuat sistem prediksi siswa baru pada sekolah  SMK  Al  Ma’shum  menggunakan  bahasa pemrograman PHP dan MySQL, maka menghasilkan proses  peramalan  yang  cepat  dan  akurat  dan  dapat membantu  proses  peramalan  jumlah  siswa  baru dengan mudah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L. Sanny and H. Sarjono, “Peramalan Jumlah Siswa  /  I  Sekolah  Menengah  Atas  Swasta Menggunakan  Enam  Metode  Forecasting,” Forum  Ilm. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  198–208, 2017.
[2] K.  N.  Ulfa  and  M.  Syahrizal,  “Perancangan
Aplikasi  Prediksi  Jumlah  Siswa  Baru  pada Yayasan Cerdas Murni menggunakan Exponential Smoothing,” JURIKOM (Jurnal
Ris.  Komputer) ,  vol.  3,  no.  6,  pp.  59–64, 2016.
[3] C.  J.  M.  Sianturi,  E.  Ardini,  and  N.  S.  B. Sembiring,  “Sales  Forecasting  Information System  Using  the  Least  Square  Method  in Windi Mebel,” J. Inov. Penelit. , vol. 1, no. 2, pp. 75–82, 2020, doi: 10.47492/jip.v1i2.52.
[4] Kurniagara, “Penerapan Metode Exponential
Smoothing  Dalam  Memprediksi  Jumlah Siswa Baru,” J. Pelita Inform. , vol. 16, no. 3, pp. 214–220, 2017.
[5] W.  Handoko,  “Prediksi  Jumlah  Penerimaan Mahasiswa  Baru  Dengan  Metode  Single Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus:  Amik Royal Kisaran),” JURTEKSI (Jurnal Teknol.
dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  125– 132, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.356.
[6] L.  Utari  and  N.  Triyanto,  “Prediksi  Jumlah Produksi  Mobil  Pada  Perusahaan  Karoseri Dengan  Menggunakan  Metode  Exponential Smoothing,” J. Ilm. Teknol. - Inf. dan Sains , vol. 7, pp. 59–67, 2017.
[7] N.  L.  Taqwa,  I.  K.  D.  Nuryana,  and  A.
Andriani, “Sistem Prediksi Produksi Padi Di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Exponential  Smoothing  Berbasis  Web,”
INOVATE , vol. 4, no. 01, pp. 25–34, 2019.
[8] N. L. W. S. R. Ginantra and I. B. G. Anandita, “Penerapan  Metode  Single  Exponential
Smoothing  Dalam  Peramalan  Penjualan Barang,” Sains Komput. dan Inform. , vol. 3, no. September, pp. 433–441, 2019.
[9] A.  Mustofa,  N.  Eltivia,  and  Z.  A.  Haris,
“Kontribusi Peramalan Penerimaan
Mahasiswa  Baru  Politeknik :  Sebagai  Alat
Estimasi  Pendapatan,” Media  Mahard. ,  vol.
18,  no.  2,  pp.  266–276,  2020,  doi:
10.29062/mahardika.v18i2.155.
[10] J.  M.  S.  Hasibuan,  R.  T.  A.  Agus,  and
Rohminatin,  “Forecasting  of  Yamaha Motorcycle  Sales  Using  the  Weighted Moving  Average  (  Wma  )  Web-Based Forecasting Penjualan Sepeda Motor Yamaha  Dengan  Menggunakan  Metode Weighted  Moving  Average  (  Wma  ) Berbasis,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 2, 2022. [11] B. Putro, “PREDIKSI JUMLAH KEBUTUHAN PEMAKAIAN AIR MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL  SMOOTHING,” Diss ,  p.
75383, 2018.
[12] L.  Aryani,  Fatmasari,  Afriyudi,  and  N. Hadinata,  “Prediksi  jumlah  siswa  baru dengan  menggunakan  metode  exponential smoothing  (studi  kasus:  SMK  Ethika palembang),” Bina Darma Conf. Comput. … , pp.  237–244,  2020,  [Online].  Available: https://conference.binadarma.ac.id/index.php /BDCCS/article/view/1615%0Ahttps://confe rence.binadarma.ac.id/index.php/BDCCS/art icle/download/1615/693. [13] F. Hasanah, “Penerapan Metode Exponential Smoothing Dalam Meprediksi Jumlah
Peserta Didik Baru di MAN 2 Kota Kendari (Studi Kasus di  MAN 2 Kota Jambi),” UIN Sutha Jambi , pp. 1–104, 2019.
[14] K. Andriani, N. Mulyani, E. Rahayu, P. Studi, and  S.  Informasi,  “Implementation  of  a Customer Relationship Management System To  Improve  the  Quality  of  Services  of Penerapan  Sistem  Customer  Relationship Management  Untuk,” JUTIF ,  vol.  3,  no.  2, 2022.
[15] Y.  Khadaffi,  J.  Jupriyadi,  and  W.  Kurnia, “Aplikasi  Smart  School  Untuk  Kebutuhan Guru Di Era New Normal (Studi Kasus: Sma Negeri 1 Krui),” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 15–23, 2021.
[16] Masnur  and  D.  Iklila,  “Sistem  Informasi Penyedia Lowongan Kerja Berbasis Web,” J.
Sintaks Log. , vol. 1, no. 2, pp. 82–88, 2021,
[Online].
Available:
https://jurnal.umpar.ac.id/index.php/sylog▪8
2.