Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 07, No. 02, hal. 64-69 , Oktober 2018

## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2615-6334 (Online) ISSN 2087-5347 (Print)
Nora Apriliyani 1,* , Herfia Rhomadhona 2 , Jaka Permadi 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut
1,2 Jl. A. Yani Km 6 Pelaihari Tanah Laut Kalimantan Selatan
* Corresponding Author: nora.apr69@gmail.com
Abstract —Learning processes in the elementary schools at Tanah Laut District is affected by the number  of  students.  Through  the  number  of  students  can  be  predicted  how  much  the  need  of additional  teachers,  rooms,  textbooks  and  learning  medias  that  support  learning  processes  in  the schools. In other words, the infrastructure of the schools can be predicted by the number of students that  is  registered  in Tanah  Laut  District.  The  research  use  Holt’s  Double  Exponential  Smoothing method to predicting the number of the prospective students in Tanah Laut District. Mean Absolute Percentage  Error  (MAPE)  technique  is  used  to  calculate  the  percentage  of  error  from  the forecasting’s result. The system is designed by Entity Relationship Diagram (ERD) and Data Flow Diagram  (DFD).  The  forecasting  that  have  been  done  said  that  the  number  of  Tanah  Laut’s elementary school students at 2018 is 35655 students, with the value of MAPE is about 0.77%, α = 0.77 and β = 0.8.
Keywords —Forecasting application, Holt’s Double Exponential Smothing method, Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
I ntisari —Proses  belajar  mengajar  pada  sekolah  dasar  di  Kabupaten  Tanah  Laut  masih dipengaruhi oleh jumlah siswa yang terdaftar. Melalui jumlah siswa yang terdaftar, dapat diketahui berapa  banyak  kebutuhan  akan  tenaga  pengajar  tambahan,  ruang  kelas,  buku  ajar  dan  media  ajar yang  menunjang  proses  pembelajaran  atau  yang  dikenal  dengan  sarana  dan  prasarana  di  sekolah tersebut. Sarana dan prasarana merupakan salah satu hal yang membantu kelancaran proses belajar mengajar.  Hal  ini  dapat  diketahui  dengan  memprediksi  jumlah  siswa  yang  akan  terdaftar  pada sekolah-sekolah di Kabupaten Tanah Laut. Pada penelitian ini menggunakan metode Holt’s Double Exponential Smoothing untuk memprediksi atau meramal jumlah siswa sekolah dasar di Kabupaten Tanah  Laut.  Teknik Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  digunakan  untuk  menghitung persentase tingkat kesalahan hasil peramalan. Perancangan sistem menggunakan Entity Relationship Diagram (ERD)  dan Data  Flow  Diagram (DFD).  Hasil  peramalan  jumlah  siswa  sekolah  dasar  di Kabupaten  Tanah  Laut  pada  tahun  2018  berjumlah  35655  siswa,  dengan  nilai  MAPE  sebesar 0.770%, nilai α = 0.77 dan nilai β = 0.8.
Kata  kunci —Aplikasi  Peramalan,  Metode  Holt’s  Double  Exponential  Smoothing, Mean  Absolute Percentage Error (MAPE).

## I. P ENDAHULUAN
Kabupaten  Tanah  Laut  merupakan  salah satu  kabupaten  yang  terletak  di  Provinsi
Kalimantan  Selatan.  Kabupaten  ini  memiliki  11 kecamatan dengan  235 buah  sekolah dasar  yang tersebar di 11 kecamatan tersebut. Jumlah siswa

## Aplikasi Peramalan Jumlah Siswa Sekolah Dasar di Kabupaten Tanah Laut Menggunakan Metode Holt’s Double Exponential Smoothing

## Holt’s Double Exponential Smoothing
sekolah  dasar  di  Kabupaten  Tanah  Laut  setiap tahunnya ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 2. Jumlah siswa SD di Kabupaten Tanah Laut tahun
2006-2017 Tahun Jumlah Siswa 2006 32864 2007 33839 2008 34376 2009 35425 2010 35276 2011 35765 2012 36185 2013 36255 2014 36677 2015 36508 2016 36115 2017 35946
Pada  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  jumlah siswa  sekolah  dasar  di  Kabupaten  Tanah  Laut dari  tahun  2006  sampai  2017  mengalami beberapa kali peningkatan dan penurunan. Tidak stabilnya  jumlah  siswa  dapat  mempengaruhi proses  belajar  mengajar  pada  masing-masing sekolah dasar di  Kabupaten Tanah  Laut.  Hal  ini dikarenakan  jumlah  siswa  menentukan  kapan diperlukannya  pengajar  tambahan,  ruang  kelas, buku ajar dan media ajar yang menunjang proses pembelajaran  atau  yang  dikenal  dengan  sarana dan  prasarana  di  sekolah  tersebut.  Oleh  karena itu pihak sekolah dan pemerintah setempat perlu mencari  solusi  agar  proses  pembelajaran  pada masing-masing  sekolah  tidak  terhambat  dan dapat berjalan dengan baik dan lancar. Salah satu upaya  untuk  mencegah  terjadinya  hal  tersebut adalah  dengan  melakukan  peramalan  jumlah siswa  yang  akan  terdaftar  pada  sekolah-sekolah di Kabupaten Tanah Laut.
Proses  peramalan  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  beberapa  metode,  salah  satunya adalah  dengan  menggunakan  metode Double Exponential Smoothing yang dikembangkan oleh Holt,  yang  disebut  juga  metode Holt’s  Double Exponential  Smoothing .  Pada  penelitian  ini digunakan  teknik Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE)  untuk  menghitung  tingkat kesalahan dari hasil peramalan.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Awwaliyah  dan  Mahmudah  melakukan penelitian yang membandingkan metode
Brown’s  Double  Exponential  Smoothing dan metode Holt’s  Double  Exponential  Smoothing dalam  meramalkan  jumlah  penderita  kusta  di Kabupaten Pasuruan tahun 2014. Hasil penelitiannya  tersebut  menyatakan  bahwa  nilai MAPE  dari  metode Holt’s  Double  Exponential Smoothing sebesar 22.47796%, sementara metode Brown’s Double Exponential Smoothing menghasilkan  nilai  MAPE  sebesar  23.3735%. Dengan  demikian  metode Holt’s  Double Exponential  Smoothing lebih  baik  daripada Brown’s  Double  Exponential  Smoothing dalam peramalan pada kasus tersebut [1].
Adapun  acuan  dari  penelitian  lain  yaitu penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hansun  dan Subanar  yang  melakukan  penelitian  dengan membandingkan  metode Weighted  Moving Average ,  metode Holt’s  Double  Exponential Smoothing dan metode Holt’s  Weigthed Exponential
Smoothing Average yang merupakan  perpaduan  dari  metode Weighted Moving  Average dan  metode Holt’s  Double Exponential  Smoothing dalam  meramalkan  data indeks komposit Jakarta Stock Exchange (JKSE). Hasil penelitian tersebut menyatakan bahwa nilai rata-rata  MSE  dari  metode Holt’s  Double Exponential  Smoothing sebesar  35448.83  dan nilai  rata-rata  MAPE  dari  metode  tersebut sebesar 3.83412% [2].

## III. L ANDASAN T EORI

## A. Holt’s Double Exponential Smoothing
Holt’s  Double  Exponential  Smoothing merupakan  metode  yang  digunakan  untuk memperkirakan  data  masa  depan  jika  tren muncul  pada  data time-series [3].  Metode  ini menggunakan  dua smoothing  parameters ,  yaitu α dan β. Pada metode ini digunakan persamaan- persamaan berikut.
(1) (2) (3)
Keterangan:
y i merupakan nilai asli sesuai waktu i . α  merupakan process smoothing  constant yang nilainya berkisar dari 0 ≤ α ≤ 1.
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 07, No. 02, hal. 64-69, Oktober 2018
β  merupakan trend  smoothing  constant yang nilainya berkisar dari 0 ≤ β ≤ 1.
u i merupakan  nilai smoothed  constant process terhadap periode waktu i.
v i merupakan nilai smoothed trend terhadap periode i . y’ i+k merupakan  nilai  perkiraan  pada periode i + k, dimana k > 0.
i merupakan periode waktu sekarang.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Hansun  dan  Subanar  untuk  menentukan  nilai u 1 dan v 1 digunakan persamaan berikut [2].
u 1 = y 1 (4)
v 1 = y 2 – y 1 (5)

## B. Mean Absolute Percentage Error

## (MAPE)
Nilai Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  memberikan  indikasi  tentang  berapa banyak rata-rata kesalahan absolut dari data yang diramalkan  dibandingkan  dengan  data  aktual dalam bentuk  persentase. Kelebihan dari MAPE adalah  hasilnya  relatif  lebih  mudah  dipahami karena berbentuk persen.
Sebelum  menghitung  MAPE  terlebih  dulu menghitung  nilai  absolut  kesalahan  peramalan dengan menggunakan persamaan berikut.
(6)
Keterangan:
e i merupakan  nilai  absolut  kesalahan peramalan.
y i merupakan data aktual . y’ i merupakan data yang diramalkan.
Setelah  nilai  absolut  kesalahan  peramalan didapatkan,  berikutnya  menghitung  nilai  MAPE dengan persamaan berikut [4].
(7)
Dimana n merupakan jumlah data testing .

## IV. M ETODE P ENELITIAN

## A. Kerangka Penelitian
Penelitian  diawali  dengan  melakukan pengumpulan  data  yang  diperoleh  dari  Dinas Pendidikan  dan  Kebudayaan  Kabupaten  Tanah Laut.  Data  yang  dikumpulkan  adalah  data jumlah siswa SD se-Kabupaten Tanah  Laut  dari tahun  2006  sampai  2017.  Kemudian  data-data tersebut (yang disebut dengan dataset) digunakan  untuk  meramal  jumlah  siswa  pada tahun 2018 dengan menggunakan metode Holt’s Double  Exponensial  Smoothing .  Selanjutnya dilakukan  pembangunan  aplikasi  berbasis  web dan  kemudian  aplikasi  tersbut  diuji  dengan menggunakan  pengujian blcakbox .  Kerangka penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
Mulai
Pengumpulan data
Analisa peramalan menggunakan Holt s
Double Exponential Smoothing Pembangunan Sistem Pengujian Sistem Selesai Gambar 1. Kerangka penelitian
B. Metode Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data dilakukan dengan  cara  studi  pustaka  dan  data  yang digunakan  adalah  data  sekunder.  Studi  pustaka dilakukan  dengan  mempelajari  buku  dan  jurnal yang melakukan penelitian dengan menggunakan metode Holt’s Double
Exponential  Smoothing .  Data  sekunder  yang digunakan  adalah  data  seluruh  sekolah  dasar  di Kabupaten  Tanah  Laut  berupa  NPSN,  nama, alamat dan email masing-masing sekolah, daftar sekolah pada masing-masing kecamatan, jumlah siswa  yang  terdaftar  pada  masing-masing

## Holt’s Double Exponential Smoothing
sekolah  dasar  dari  tahun  2006  sampai  2017, jumlah siswa yang terdaftar pada masing-masing kecamatan  dari  tahun  2006  sampai  2017,  dan jumlah siswa yang terdaftar di Kabupaten Tanah Laut dari tahun 2016 sampai 2017. Data tersebut didapatkan dari Dinas Pendidikan dan Kebudayaan Kabupaten Tanah Laut.

## V. P ERANCANGAN S ISTEM

## A. Entity Relationship Diagram (ERD)
ERD dapat dilihat pada Gambar 2 berikut. pengguna idPengguna nama jk alamat idAkun no_hp admin idAdmin nama jk alamat idAkun no_hp akun memiliki memiliki 1 1 1 1 idAkun username password level ramal melakukan 1 N idRamal tgl_ramal idAkun memiliki detail_ramal 1 N idDet idRamal alpha beta tahun jumlah jum_siswa tahun jum_siswa
Gambar 2. ERD
Terdapat  enam  entitas  pada  ERD  yaitu akun,  pengguna,  admin,  ramal,  jum_siswa  dan detail_ramal.

## B. Diagram Konteks (DFD Level 0)
Diagram  konteks  atau  DFD  level  0  dapat dilihat pada Gambar 3.
Aplikasi peramalan jumlah siswa SD di Kab. Tanah Laut Admin Data login, Data akun, Data pengguna, Jumlah siswa, Data ramal, Data cetak Info login, Info akun, Info pengguna, Info jumlah siswa, Hasil ramal, Hasil cetak pengguna Data login, Data akun, Data pengguna, Jumlah siswa, Data ramal, Data cetak
Info login, Info akun, Info pengguna, Info jumlah siswa, Hasil ramal, Hasil cetak
Gambar 3. Diagram konteks (DFD Level 0)
Diagram  konteks  mendeskripsikan  tentang keseluruhan sistem atau gambaran umum sistem yang  akan  dibuat.  Terdapat  2  (dua)  level user yang  dapat  mengakses  sistem,  yaitu  admin  dan pengguna.  Pengguna  adalah  pegawai  di  Dinas Pendidikan  dan  Kebudayaan  Kabupaten  Tanah Laut  yang  diberikan  tugas  untuk  mengelola aplikasi.

## VI. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Penerapan  Metode  Holt’s  Double
Exponential Smoothing pada Peramalan Jumlah Siswa Sekolah Dasar
Metode Holt’s Double Exponential Smoothing diterapkan pada  proses  peramalan jumlah  siswa  sekolah  dasar  sekabupaten  Tanah Laut. Data jumlah siswa yang tersedia dari tahun 2006  sampai  2017  yang  akan  dibagi  menjadi 70%  data training dan  30%  data  testing, sehingga  data  yang  digunakan  sebagai  data training adalah  data  jumlah  siswa  dari  tahun 2006  sampai  2013 dan  data  yang  digunakan sebagai  data testing adalah  data  jumlah  siswa dari tahun 2014 sampai 2017. Data jumlah siswa sekolah  dasar  se-Kabupaten  Tanah  Laut  dari tahun 2006 sampai tahun 2017 dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Dataset jumlah siswa SD se-Kabupaten Tanah
Laut tahun 2006 – 2017 Tahun Jumlah Siswa Status Data 2006 32864 Data training 2007 33839 Data training 2008 34376 Data training 2009 35425 Data training 2010 35276 Data training 2011 35765 Data training 2012 36185 Data training 2013 36255 Data training 2014 36677 Data testing 2015 36508 Data testing 2016 36115 Data testing 2017 35946 Data testing
Hasil  peramalan  jumlah  siswa  sekolah dasar  se-Kabupaten  Tanah  Laut  untuk  tahun 2018  serta  nilai  MAPE  dengan  menggunakan nilai  α  dan  β  yang  dimulai  dari  0  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 07, No. 02, hal. 64-69, Oktober 2018
Tabel 3. Nilai MAPE peramalan jumlah siswa se- Kabupaten Tanah Laut pada tahun 2018
No α β MAPE 1 0 0 16.046 2 0.11 0.1 10.670 3 0.22 0.2 6.143 4 0.33 0.3 3.205 5 0.44 0.4 1.706 6 0.55 0.5 1.082 7 0.66 0.6 0.954 8 0.77 0.8 0.770 9 0.88 0.9 0.862 10 0.99 0.99 0.952
Berdasarkan  Tabel  3,  MAPE  terkecil  yang didapatkan adalah 0.770% dengan nilai α = 0.77 dan  nilai  β  =  0.8,  sehingga  yang  digunakan adalah  hasil  peramalan  dengan  nilai  MAPE tersebut.  Hasil  peramalan  jumlah  siswa  sekolah dasar  se-Kabupaten  Tanah  Laut  tahun  2018 berdasarkan  nilai  MAPE  terkecil  berjumlah 35655 siswa.
Grafik  perbandingan  data  aktual  dan  hasil peramalan  jumlah  siswa  sekolah  dasar  se- Kabupaten  Tanah  Laut  dapat  dilihat  pada Gambar  4.  Data  aktual  dilambangkan  dengan garis  berwarna  biru  dan  data  hasil  peramalan dilambangkan dengan garis berwarna merah.
Gambar 3. Grafik perbandingan data aktual dan hasil peramalan
B. Implementasi Aplikasi
1) Halaman Ramal
Hasil  implementasi  aplikasi  pada  halaman ramal dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Implementasi halaman ramal
Pada halaman ini pengguna yang merupakan admin memasukkan tahun yang ingin diramalkan  pada  kolom input tahun.  Setelah memasukkan  tahun, admin menekan  tombol ramal, kemudian aplikasi akan melakukan proses peramalan  dan  berpindah  ke  halaman  hasil peramalan untuk menampilkan hasil peramalan.

## 2) Halaman Hasil Peramalan
Hasil  implementasi  aplikasi  pada  halaman hasil peramalan dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Implementasi aplikasi halaman hasil ramal
Pada  tabel  merupakan  hasil  peramalan siswa  dari  data training dan  data testing .  Hasil peramalan  yang  sesuai  dengan  tahun  yang dimasukkan  oleh admin terletak  paling  akhir  di bawah  tabel.  Hasil  akhir  menampilkan  jumlah siswa dan nilai MAPE dari proses peramalan.

## VII. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  tentang  Aplikasi Peramalan  Jumlah  Siswa  Sekolah  Dasar  di Kabupaten  Tanah  Laut  Menggunakan  Metode Holt’s  Double  Exponential  Smoothing maka diperoleh beberapa kesimpulan:
1. Penerapan  metode Holt’s Double Exponential Smoothing pada  aplikasi  peramalan  jumlah siswa sekolah dasar di Kabupaten Tanah Laut menggunakan  data  jumlah  siswa  sekabupaten dari  tahun  2006  sampai  2013  sebagai  data training dan  data  jumlah  siswa  se-Kabupaten
Apriliyani, dkk., Aplikasi Peramalan Jumlah Siswa Sekolah Dasar di Kabupaten Tanah Laut Menggunakan Metode Holt’s Double Exponential Smoothing
dari  tahun  2014  sampai  2017  sebagai  data testing .  Menggunakan  data  tersebut  maka dapat  meramalkan  jumlah  siswa  sekabupaten untuk tahun 2018 dan tahun-tahun berikutnya. 2. Penggunaan teknik MAPE pada hasil peramalan  jumlah  siswa  sekolah  dasar  di Kabupaten  Tanah  Laut  memperoleh  tingkat kesalahan  peramalan  terkecil  sebesar  0.770% dengan nilai alpha = 0.77 dan nilai beta = 0.8. Hasil  peramalan  dengan  nilai  MAPE  tersebut menghasilkan  jumlah  siswa  sebanyak  35655 siswa pada tahun 2018.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  penulis  sampaikan kepada  semua  pihak  yang  telah  membantu. Terutama kepada Dinas Pendidikan dan Kebudayaan Kabupaten Tanah Laut.

## R EFERENSI
[1]  A.  Nurdina,  ―Penerapan  Metode  Double Exponential Smoothing dalam Meramalkan Jumlah  Penderita  Kusta  di  Kabupaten Pasuruan  Tahun  2014,‖  Universitas Airlangga, 2013.
[2]  S. Hansun and S. Subanar, ―H-WEMA : A New  Approach  of  Double  Exponential Smoothing  Method,‖ TELKOMNIKA ,  vol. 14, no. 2, pp. 772–777.
[3]  N.  Altay  and  L.  A.  Litteral, Service  Parts Management:  Demand  Forecasting  and Inventory  Control .  New  York:  Spriger, 2011.
[4]  B.  Mahadevan, Operations  Management: Theory  and  Practice .  New  Delhi:  Dorling Kindersley Pvt Ltd, 2010.