DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.356 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
PREDIKSI JUMLAH PENERIMAAN MAHASISWA BARU DENGAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING
(STUDI KASUS: AMIK ROYAL KISARAN)

## Wiwin Handoko
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran Email: win.van.handoko@gmail.com
Abstract: A  problem  requires  a  solution  to  solve  it.  One  of  them  is  by  using  Prediction (Forcasting).  Prediction  is  used  to  assess  the  prediction  of  conditions  in  the  future.  at  AMIK Royal Kisaran, when it comes to making lecture schedules often hampered because there is no estimated  number  of  students.  The  data  used  in  this  study  is  the  data  history  of  the  last  15 Academic  Years,  from  2003/2004  to  2017/2018.  Then  the  data  is  processed  with  the  Single Exponential Smoothing Method. Alpha value 0 <α <1. Single Exponential Smoothing makes a comparison with the alpha value until alpha is found which has the minimum error. To find the value of the error, the MSE (Mean Square Error) method is used. The results of the testing of this  method  are  in  the  academic  year  2018/2019  prediction  of  the  number  of  students  for  the Informatics  Management  Study  Program  as  many  as  89  people  and  for  Students  for  the Computer  Engineering  Study  Program  as  many  as  30  people.  The  Single  Exponential Smoothing method can predict the number of students in the next period.
Keywords: Prediction; Number of Students; Single Exponential Smoothing; Alpha Value; MSE
Abstrak: Suatu  masalah  memerlukan  sebuah  solusi  untuk  menyelesaikannya.  Salah  satunya dengan  menggunakan  Prediksi  ( Forcasting ).  Prediksi  digunakan  untuk  menilai  prakiraan keadaan dimasa. di AMIK Royal Kisaran, ketika akan membuat jadwal kuliah sering terhambat karena  tidak  adanya  perkiraan  jumlah  mahasiswa. Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  histori  data  15  Tahun  Akademik  terakhir,  mulai  2003/2004  sampai  dengan  2017/2018 . Kemudian data diolah dengan Metode Single Exponential Smoothing . Nilai alpha 0<α<1. Single Exponential Smoothing melakukan perbandingan dengan nilai alpha tersebut sampai ditemukan alpha yang memiliki error paling minimum. Untuk mencari nilai Error digunakan Metode MSE (Mean  Square  Error) .  Hasil  dari  pengujian  terhadap  metode  ini  adalah  pada  Tahun  akademik 2018/2019 prediksi jumlah Mahasiswa untuk Program Studi Manajemen Informatika sebanyak 89  orang    dan  untuk  Mahasiswa  untuk  Program  Studi  Teknik  Komputer  sebanyak  30  orang. Metode  Single  Exponential  Smoothing dapat  membantu  prediksi  jumlah  mahasiwa  pada  satu periode kedepan
Kata kunci: Prediksi; Jumlah Mahasiswa; Single Exponential Smoothing ; Nilai Alpha ; MSE

## PENDAHULUAN
Kampus merupakan Institusi Pendidikan  Tinggi  atau  Lembaga  yang dimanfaatkan  sebagai  sarana  pendidikan
untuk melaksanakan program bimbingan, pengajaran  dan  latihan  agar  mahasiswa mampu  mengembangkan  kompetensinya dengan  baik  dan  terarah.  Kompetensi mahasiswa  dapat  berupa  aspek  moral,
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.356 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
intelektual,  spiritual,  emosional,  dan sosial.  Untuk  menggapai  tujuan  tersebut, kampus  harus  meningkatkan  baik  dalam bagian  sarana  maupun  prasarana.  Sarana mencakup  Fasilitas  Gedung,  Labora- torium  Komputer,  Kantin,  Musholla, Parkir  dan  lainnya.  Prasarana  mencakup kelengkapan  dan  keteraturan  Admini- strasi. Namun untuk meraih dan membangun  hal  tersebut  tidak  bisa dikatakan mudah, pastinya banyak masalah  yang  harus  diperbaiki.  untuk  itu harus  ada  perencanaan  yang  tidak  hanya efektif tetapi juga harus efisien khususnya  dalam  organisasi  saat  menga- mbil  kebijakan  atau  keputusan  yang sangat signifikan [1].
AMIK  Royal  Kisaran  merupakan institusi Pendidikan Tinggi penye-
lenggara  Pendidikan  Diploma  3  Tahun yang  mempunyai  dua  Prodi,  Teknik Komputer  dan  Manajemen  Informatika. AMIK  Royal  selalu  komitmen  untuk meningkatkan  kualitas  maupun  kuantitas baik  sarana  maupun  prasarana  setiap tahunnya.  Namun  untuk  hal  meraih  hal tersebut,  AMIK  Royal  juga  menghadapi masalah.  Salah  satunya  kesulitan  untuk membuat  jadwal  kuliah  untuk  Program Studi  Teknik  Komputer  Manajemen
Informatika karena tidak adanya prakiraan atau prediksi jumlah
mahasiswa  baru.  Untuk  itu  harus  dibuat sebuah  solusi untuk  menyelesaikan masalah  tersebut,  salah  satunya  dengan menggunakan Prediksi ( Forcasting ).
Peranan forcasting begitu penting misalnya untuk bagian pemasaran, organisasi  maupun  SDM,  namun  bukan sebagai pengganti
perencanaan melainkan salah satu aspek dari perencanaan [2].
Prediksi ( Forcasting )
Menurut  KBBI  prediksi  memiliki padanan  kata  yaitu  peramalan;  prakiraan
yang  memiliki  arti  meramalkan  sesuatu berdasarkan  perhitungan  yang  hasilnya rasional  dan  ketepatan  analisis  data. Peramalan  akan  menggunakan  histori data  dalam  perhitungannnya  sehingga Peramalan  merupakan  suatu  seni  dalam ilmu  pengetahuan  untuk  memprediksi suatu  keadaan  dimasa  mendatang  [3]. Secara umum manfaat peramalan yaitu:
1. Sebagai  alat  bantu  perencanaan    yang efektif;
2. Untuk membantu menentukan
kebutuhan  berbagai  sumber  daya  di masa mendatang;
3. Alat  bantu  alternatif  untuk  proses pengambilan  keputusan  yang  lebih baik.
Metode Single Exponential Smoothing
Cara  ini  berasumsi  bahwa  data berfluktuasi  disekitar  nilai  mean  yang tetap  dan  tanpa  pola  pertumbuhan  yang konsisten.  Metode SES cocok  untuk memprediksi  hal-hal  yang  fluktuasinya tidak  teratur  (acak)  [4].  Adapun  rumus metode SES adalah
Ft +1 = α Xt + (1-α) Ft dimana:
Ft + 1  = Prediksi untuk periode ke t+1
Xt       = Nilai riil/aktual periode ke t
Ft       = Prediksi untuk periode ke t α       = bobot yang menunjukkan konstanta penghalusan (0 < α < 1)

## Mean Squared Error (MSE)
Mengukur  tingkat  akurasi  suatu periode peramalan dapat dilakukan dengan  mencari  selisih  besaran  (ukuran kesalahan  peramalan)  data  peramalan terhadap data aktual. Dengan membandingkan ukuran kesalahan
terkecil, sehingga nilai peramalan dijadikan sebagai dasar untuk menentukan kebutuhan dimasa mendatang.  mengukur  tingkat  kesalahan dapat diuji menggunakan beberapa
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.356 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
metode  diantaranya  menggunakan MSE . MSE dihitung  berdasarkan  jumlah  dari selisih  data  peramalan  dengan  data aktual.  semakin  kecil  nilai MSE maka ramalan  semakin  akurat  [5].  Adapun rumus menghitung MSE sebagai berikut:
MSE = ∑
dimana: MSE : Mean Squared Error Xt : Nilai aktual pada periode t
Ft : Nilai peramalan pada periode t
n : Banyaknya data

## METODE
Metodologi  merupakan  langkah- langkah atau kerangka kerja teoritis yang dimaksudkan untuk
mengerjakan penelitian  dengan  cara-cara  tertentu untuk  memperoleh  kebenaran.  Berhasil atau  tidaknya  penelitian  ini  ditentukan oleh    metodologi  yang  akan  dipakai. Metodologi penelitian ini memuat tentang kerangka kerja penelitian. Tahapannya  meliputi,  mengidentifikasi masalah, menganalisis masalah,
menentukan tujuan, mempelajari
literatur,  data  apa  yang  dikumpulkan, analisis  data,  menganalisa  metode SES dan
MSE , perancangan
model, implementasi  sistem,  pengujian  hasil serta hasil dan pembahasan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahapan ini, hal  yang pertama dilakukan  adalah  menganalisa  sistem. Historis data penerimaan mahasiswa baru akan  dihitung  menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing untuk mencari berapa prediksi jumlah mahasiswa  pada  periode  berikutnya  baik untuk  untuk  Program  Studi  Teknik Komputer maupun Manajemen
Informatika.  Selanjutnya  nilai  prediksi tersebut  akan  diuji  atau  dihitung  nilai kesalahannya  dengan  metode Mean Squared  Error  (MSE) sehingga  pada akhirnya  akan  didapatkan  nilai  prediksi yang  paling  kecil  kesalahannya.  Untuk memudahkan dalam analisa dan perancangan  sistem  maka  dapat  dibuat bagan  alir  analisa  perancangan  seperti gambar dibawah ini:
Gambar 1. Bagan Alir Analisa dan Perancangan Data yang digunakan pada
penelitian  ini  adalah  historis  data  jumlah penerimaan  mahasiswa  baru  AMIK Royal  Kisaran  pada  15  tahun  terakhir yaitu  mulai  Tahun  Akademik  2003/2004 sampai  dengan  2017/2018  yang  terdiri dari Program Studi Teknik Komputer dan Manajemen Informatika
Tabel 1. Data Penerimaan Mahasiswa
Baru AMIK Royal NO TAHUN AKADEMIK PRODI MI (Orang) TK (Orang) 1 2003/2004 31 16 2 2004/2005 135 20 3 2005/2006 127 56 4 2006/2007 152 43 5 2007/2008 205 55 6 2008/2009 369 103 7 2009/2010 403 137 8 2010/2011 477 198 9 2011/2012 530 144 10 2012/2013 507 101 11 2013/2014 423 81 12 2014/2014 244 46 13 2015/2016 144 32 14 2016/2017 106 25 15 2017/2018 86 31
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.356 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Analisa Sistem
Berdasarkan  data  historis  15 tahun  terakhir,  peneliti  akan  mencari berapa  prediksi  jumlah  penerimaan mahasiswa  baru  pada  Tahun  Akademik 2018/2019  untuk  Program  Studi  Teknik Komputer  dan  Manajemen  Informatika. Nilai  prediksi  tersebut  akan  dicari menggunakan metode Single Exponential Smoothing dengan nilai alpha 0,1 sampai dengan  0,9.  Kemudian  karena  nilai sebuah  prediksi  masih  mengandung kesalahan.  Maka  akan  nilai  kesalahan tersebut akan dicari dengan menggunakan  metode Mean  Squared Error pada  masing-masing  nilai alpha - nya.  Berdasarkan  hasil  perhitungan tersebut,  hasil  yang  digunakan  sebagai jumlah  prediksi  penerimaan  mahasiswa baru  pada  Tahun  Akademik  2018/2019 untuk  masing-masing  Program  Studi adalah  nilai  prediksi  yang  memiliki  nilai kesalahan yang paling kecil.
Metode Single Exponential Smoothing Metode Single Exponential Smoothing digunakan untuk mencari nilai prediksi. Nilai
prediksi dihitung
menggunakan  rumus SES dengan  nilai alpha 0,1  sampai  dengan  0,9.  Algoritma proses SES dapat dilihat dibawah ini:
1. Menyiapkan dataset
2. Melakukan  perhitungan  nilai  prediksi dengan metode SES
3. Mendapatkan hasil nilai prediksi
Gambar 2. Flowchart Algoritma SES
Berikut perhitungan untuk masing- masing Program Studi:
a. Perhitungan Nilai Prediksi untuk Prodi Teknik Komputer

## Untuk α = 0,1
F2 = α X1 + (1 – α) F1 = (0,1*16) + (1 – 0,1) 16 = 1,6 + 14,4
= 16
F3 = α X2 + (1 – α) F2
= (0,1*20) + (1 – 0,1) 16 = 2 + 14,4 = 16,4 F4 = 20,36 F11 = 71,11 F5 = 22,62 F12 = 72,10 F6 = 25,86 F13 = 69,49 F7 = 33,58 F14 = 65,74 F8 = 43,92 F15 = 61,67 F9 = 59,33 F16 = 58,60
F10 = 67,79
Perhitungan  dilanjutkan  hingga  nilai alpha = 0,9
b. Perhitungan Nilai Prediksi untuk Prodi Manajemen Informatika
Untuk α = 0,1 F2 = α X1 + (1 – α) F1 = (0,1*31) + (1 – 0,1) 31 = 3,1 + 27,9
= 31 F3 = α X2 + (1 – α) F2 = (0,1*135) + (1 – 0,1) 31
= 13,5 + 27,9 = 41,4 F4 = 49,96 F11 = 234,70 F5 = 60,16 F12 = 253,53 F6 = 74,65 F13 = 252,58 F7 = 104,08 F14 = 241,72 F8 = 133,97 F15 = 228,15 F9 = 168,28 F16 = 213,94 F10 = 204,45 Perhitungan  dilanjutkan  hingga  nilai alpha = 0,9 Setelah dilakukan perhitungan
maka akan didapatkan hasil nilai prediksi
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.356 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
untuk  masing-masing  Program  Studi pada tabel 2 dan tabel 3.
Tabel 2. Nilai Prediksi Prodi TK α 0,1 No Tahun Akademik Data Aktual (Xt) Forecast(Ft) 1 2003/2004 16 16,00 2 2004/2005 20 16,00 3 2005/2006 56 16,40 4 2006/2007 43 20,36 5 2007/2008 55 22,62 6 2008/2009 103 25,86 7 2009/2010 137 33,58 8 2010/2011 198 43,92 9 2011/2012 144 59,33 10 2012/2013 101 67,79 11 2013/2014 81 71,11 12 2014/2014 46 72,10 13 2015/2016 32 69,49 14 2016/2017 25 65,74 15 2017/2018 31 61,67 16 2018/2019 - 58,60 Tabel 3. Nilai Prediksi Prodi MI α 0,1 No Tahun Akademik Data Aktual (Xt) Forecast(Ft) 1 2003/2004 31 31,00 2 2004/2005 135 31,00 3 2005/2006 127 41,40 4 2006/2007 152 49,96 5 2007/2008 205 60,16 6 2008/2009 369 74,65 7 2009/2010 403 104,08 8 2010/2011 477 133,97 9 2011/2012 530 168,28 10 2012/2013 507 204,45 11 2013/2014 423 234,70 12 2014/2014 244 253,53 13 2015/2016 144 252,58 14 2016/2017 106 241,72 15 2017/2018 86 228,15 16 2018/2019 - 213,94

## Mean Squares Error (MSE)
Mean  Squared  Error digunakan untuk  menghitung  nilai  kesalahan  suatu
nilai  prediksi  pada  setiap alpha -nya sehingga  nantinya  akan  ditemukan  nilai kesalahan  yang  paling  kecil.  Algoritma proses Mean  Squared  Error sebagai berikut:
1. Menyiapkan dataset (Nilai Prediksi)
2. Melakukan  Perhitungan  nilai  kesala- han dengan Metode MSE
3. Mendapatkan hasil nilai kesalahan
Gambar 3. Flowchart Algoritma
MSE Untuk  memudahkan  dalam perhitungan,  maka  data  yang  disajikan dalam  bentuk  tabel  pada  masing-masing alpha-nya  (Tabel  4  dan  5).  Setelah melakukan  perhitungan,  maka  akan didapatkan nilai kesalahan sesuai dengan program  studi  masing-masing  seperti yang tampak pada tabel berikut ini:
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.356 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Tabel 4. Tabel Perhitungan Nilai Kesalahan Prodi Teknik Komputer
α 0,1 No Tahun Akademik Data Aktual (Xt) Forecast (Ft) Xt - Ft (Xt-Ft)^2 1 2003/2004 16 16,00 0,00 0,00 2 2004/2005 20 16,00 4,00 16,00 3 2005/2006 56 16,40 39,60 1568,16 4 2006/2007 43 20,36 22,64 512,58 5 2007/2008 55 22,62 32,38 1048,46 6 2008/2009 103 25,86 77,14 5950,58 7 2009/2010 137 33,58 103,42 10695,70 8 2010/2011 198 43,92 154,08 23740,65 9 2011/2012 144 59,33 84,67 7169,01 10 2012/2013 101 67,79 33,21 1102,90 11 2013/2014 81 71,11 9,89 97,81 12 2014/2014 46 72,10 -26,10 681,21 13 2015/2016 32 69,49 -37,49 1405,50 14 2016/2017 25 65,74 -40,74 1659,75 15 2017/2018 31 61,67 -30,67 940,65 16 2018/2019 - 58,60 - - Jumlah 56588,96 MSE 3772,60 Untuk α = 0,1 MSE = ∑ = = 3772,60
Tabel 5. Tabel Perhitungan Nilai Kesalahan Prodi Manajemen Informatika
α 0,1 No Tahun Akademik Data Aktual (Xt) Forecast (Ft) Xt - Ft (Xt-Ft)^2 1 2003/2004 31 31,00 0,00 0,00 2 2004/2005 135 31,00 104,00 10816,00 3 2005/2006 127 41,40 85,60 7327,36 4 2006/2007 152 49,96 102,04 10412,16 5 2007/2008 205 60,16 144,84 20978,63 6 2008/2009 369 74,65 294,35 86641,92 7 2009/2010 403 104,08 298,92 89353,17 8 2010/2011 477 133,97 343,03 117669,58 9 2011/2012 530 168,28 361,72 130841,46 10 2012/2013 507 204,45 302,55 91536,5 11 2013/2014 423 234,70 188,30 35456,89 12 2014/2014 244 253,53 -9,53 90,82 13 2015/2016 144 252,58 -108,58 11789,62 14 2016/2017 106 241,72 -135,72 18419,92 15 2017/2018 86 228,15 -142,15 20206,62 16 2018/2019 - 213,94 - - Jumlah 651540,65 MSE 43436,04
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.356 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Untuk α = 0,1
MSE = ∑ =
= 43436,04 Tabel 6. Tabel Nilai Kesalahan Prodi Teknik Komputer Nilai Alpha (α) MSE 0,1 3772,6 0,2 3053,02 0,3 2547,21 0,4 2133,56 0,5 1806,99 0,6 1555,51 0,7 1364,13 0,8 1219,25 0,9 1110,77 Tabel 7. Tabel Nilai Kesalahan Prodi

## Manajemen Informatika
Nilai Alpha (α) MSE 0,1 43436,04 0,2 31713,13 0,3 24823,18 0,4 19661,46 0,5 15729,97 0,6 12780,90 0,7 10585,54 0,8 8949,69 0,9 7725,33 Tabel 8. Tabel Rangkuman Nilai Prediksi dan Kesalahan Prodi TK Tahun kademik
2018/2019 Nilai Alpha (α) MSE Nilai Prediksi (Orang) 0,1 3772,6 58,60 = 59 0,2 3053,02 59,09 = 59 0,3 2547,21 49,63 = 50 0,4 2133,56 40,83 = 41 0,5 1806,99 35,05 = 35 0,6 1555,51 31,93 = 32 0,7 1364,13 30,58 = 31 0,8 1219,25 30,26 = 30 0,9 1110,77 30,49 = 30
Tabel 9. Tabel Rangkuman Nilai Prediksi dan Kesalahan Prodi MI Tahun kademik 2018/2019 Nilai Alpha (α) MSE Nilai Prediksi (Orang) 0,1 43436,04 213,94 = 214 0,2 31713,13 228,29 = 228 0,3 24823,18 196,06 = 196 0,4 19661,46 159,70 = 160 0,5 15729,97 131,20 = 131 0,6 12780,90 111,85 = 112 0,7 10585,54 99,77 = 100 0,8 8949,69 92,63 = 93 0,9 7725,33 88,50 = 89
Berdasarkan  tabel  diatas  diperoleh bahwa Pada Tahun Akademik 2018/2019 prediksi jumlah mahasiswa yang diterima untuk  Program  Studi  Teknik  Komputer sebanyak  30  Orang  (Memiliki  tingkat kesalahan  yang  terkecil  MSE=1110,77 dengan  nilai  alpha=0,9)  dan  Program Studi  Manajemen  Informatika  sebanyak 89  Orang  (Memiliki  tingkat  kesalahan yang terkecil MSE=7725,33 dengan nilai alpha=0,9)

## SIMPULAN
Berdasarkan  uraian  yang  telah dijelaskan,  maka  dapat  disimpulkan beberapa hal yaitu sebagai berikut: 1. Metode Single Exponential Smoothing dapat  digunakan  untuk  memprediksi jumlah  penerimaan  mahasiswa  baru sehingga dapat diketahui nilai prediksi pada satu peride berikutnya.
2. Metode Mean  Squared  Error  (MSE)
dapat  digunakan  untuk  mencari  nilai kesalahan  ( error )  pada  setiap  nilai
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.356 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
alpha  sehingga  akan  diperoleh  nilai kesalahan yang terkecil

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ulfa,  K.  N.  and  Syahrizal,  M. (2016) ‘Perancangan Aplikasi Prediksi  Jumlah  Siswa  Baru  pada Yayasan Cerdas Murni menggunakan Exponential Smoothing’, Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), 3(6), pp. 59–64. [2] Sari,  Y.  and  Fusfita,  N.  (2018) ‘Peramalan  Penerimaan  Bea  Cukai Indonesia’,  EKONOMIS:  Jurnal  of Economics  and  Business,  2(1),  pp. 137–154.
[3] Sunarmintyastuti,  L.,  Alfarisi,  S. and  Fitria  Sari  Hasanusi  (2016) ‘Peramalan Penentuan Jumlah Permintaan  Konsumen  berbasis Teknologi Informasi terhadap Produk Bordir pada Kota Tasikmalaya’, pp. 288–296. [4] Kristien  Margi  S.,  S.  P.  W.  (2015) ‘Analisa  dan  Penerapan  Metode Single Exponential Smoothing untuk  Prediksi  Penjualan  pada Periode Tertentu (Studi Kasus : PT. Media  Cemara  Kreasi)’,  Prosiding SNATIF  Ke-2,  (1998),  pp.  259– 266.
[5] Fajri,  R.  and  Johan,  T.  M.  (2017) ‘Implementasi  Peramalan  Double Exponential Smoothing pada Kasus Kekerasan  Anak  Perempuan  dan Anak  di  Pusat  Pelayanan  Terpadu pemberdayaan Perempuan dan Anak’,  Jurnal  Ecotipe,  4(Oktober), pp. 6–13.
[6] AFRISAWATI, AFRISAWATI. "Sistem Pendukung Keputusan
Penerimaan  Pegawai  Di  Stmik Royal  Metode  Simple  Additive Weighting." JURTEKSI 5.1 (2018): 1-8.