## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 829 − 838 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2132

## Penerapan Metode Single Exponential Smoothing (SES) dalam Peramalan Jumlah Ikan
Nindi Lisnawati * , Havid Syafwan, Nurkarim Nehe
Prodi Sistem Informasi, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia Email: 1,* nindilisnawati026@gmail.com, 2 havid_syafwan@yahoo.com, 3, nurkarimnehe@gmail.com Email Penulis Korespondensi: nindilisnawati026@gmail.com Submitted: 18/08/2022 ; Accepted: 26/08/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− Sektor perikanan  merupakan  sektor  yang  menjadi  salah satu  faktor yang  dapat  mendukung  dalam  kegiatan    maupun bidang  perekonomian  Indonesia.  Sumber  daya  perikanan  terutama  yang  ada  di  laut  merupakan  sumber  daya  alam  yang  bebas dimanfaatkan oleh siapapun. Dalam melakukan usaha penangkapan ikan di Kabupaten Asahan mengalami siklus turun naik dari sepuluh tahun terakhir ini, sehingga persediaan ikan tidak sesuai dengan kebutuhannya. Disamping hal itu membutuhkan waktu lama untuk mengetahui jumlah ikan menurut asal tangkapan  jika tidak adanya teknik yang digunakan. Karena terjadi siklus tersebut terhadap  produksi  ikan  maka  belum  dapat  diketahui  berapa  banyak  hasil  produksi  ikan  pada  tahun  yang  akan  datang  dalam mencukupi kebutuhannya, apakah akan mengalami penaikan atau penurunan maka Pemerintah dan nelayan di Asahan harus dapat mengambil  kebijakan  untuk  mendapatkan  solusi  dari  permasalah  tersebut.  Maka  diperlukan  suatu  metode  untuk  memprediksi jumlah tangkapan ikan agar dapat diketahui nilai prediksi pada satu periode berikutnya dengan menggunakan perhitungan untuk mencari  nilai  kesalahan  pada  setiap  nilai dengan menggunakan  metode Single  Exponetial  Smoothing (SES).  Hasil  penelitian mendapatkan prediksi jumlah ikan yaitu pada periode Juli 2022 676836,19 (Kg) dengan nilai MAPE 3.38%, yang nilainya lebih besar di bulan Mei 2022 dan lebih kecil dari bulan Juni 2022, maka pihak  Dinas Perikanan Kabupaten Asahan harus memenuhi jumlah ikan tersebut dalam persediaan kebutuhannya.
Kata Kunci: Jumlah Ikan; Nelayan; SES; Perikanan; Prediksi
Abstract −The fisheries sector is a sector that is one of the factors that can support activities and the Indonesian economy. Fishery resources,  especially  those  in  the  sea,  are natural  resources  that  are  freely used  by  anyone.  In  carrying  out  fishing  business in Asahan Regency, there has been a cycle of ups and downs from the last ten years, so that the fish supply is not in accordance with its needs. Besides that, it takes a long time to find out the number of fish according to the origin of the catch if there is no technique used. Because this cycle occurs in fish production, it is not yet known how much fish production in the coming year will meet their needs, whether it will increase or decrease, the Government and fishermen in Asahan must be able to take policies to get solutions to these problems. So we need a method to predict the number of fish catches in order to know the predictive value in the next period by using calculations to find the error value for each value using the Single Exponetial Smoothing (SES) method. The results of the study obtained a prediction of the number of fish, namely in the July 2022 period 676836.19 (Kg) with a MAPE value of 3.38%, which value was greater in May 2022 and smaller than June 2022, the Asahan District Fisheries Service  must meet the number of fish. in stock of their needs.
Keywords : Number Of Fish; Fishermen; SES; Fisheries; Prediction

## 1. PENDAHULUAN
Sektor perikanan merupakan sektor yang menjadi salah satu faktor yang dapat mendukung dalam kegiatan maupun bidang perekonomian Indonesia. Sumberdaya perikanan terutama yang ada di laut merupakan sumberdaya alam yang bebas dimanfaatkan oleh siapapun ( common property ). Indonesia merupakan negara kepulauan terbesar di dunia dan memeliki  panjang  pantai  mencapai  ±81.000  km, dengan  jumlah  pulau  mencapai  17.508  buah,  serta  potensi  lestari sumber daya perikanan laut sebesar 6,40 juta ton per tahun (Sumber Dinas Perikanan Kabupaten Asahan). Dari potensi tersebut, jumlah tangkapan yang diperbolehkan sebesar 5,12 juta ton per tahun atau sekitar 80% dari potensi lestari. Potensi lestari yang dimaksud adalah pemanfaat hasil tangkap perikaan yang berkelangsungan dan tak pernah habis sehingga dapat diambil hasil panen di tahun berikutnya. Penangkapan ikan merupakan kegiatan yang bertujuan untuk memperoleh  ikan  di  perairan  yang  tidak  dalam  keadaan  dibudidayakan  dangan  alat  atau  cara  apapun,  termasuk kegiatan  yang  mengggunakan  kapal  untuk  memuat,  mengangkut,  menyimpan,  mendinginkan,  mengolah  atau mengawetkannya.
Dilihat  dari  segi  kemampuan  usaha  nelayan,  jangkauan  daerah  laut  serta  jenis  alat  penangkapan  yang digunakan oleh para nelayan dapat dibedakan antara usaha nelayan kecil, menengah, dan besar. Dalam melakukan usaha penangkapan ikan tersebut digunakan beberapa jenis alat penangkapan. Wilayah perairan dibagi menjadi dua yaitu pantai barat dan pantai timur Sumatera Utara dan umumnya mata pencarian masyarakat setempat adalah nelayan. Kabupaten  Asahan  berada  di  wilayah  pesisir  pantai  Timur Sumatera  Utara  tepatnya  berada  di  tepi Sungai  Asahan yang merupakan sungai  terpanjang di  Sumatera Utara. Secara geografis Kabupaten Asahan berada pada 2°58’00” Lintang Utara  -  99°48’00” Bujur.Kota Tanjungbalai menempati  area seluas 6.052,90 Ha (60,529 km²) yang terdiri dari 25 Kecamatan dan 31 Kelurahan dan wilayah Kabupaten Asahan diapit oleh dua buah sungai besar yaitu sungai Asahan yang hulunya dari Danau Toba dan sungai Silau yang hulunya berada di Kabupaten Simalungun.
Kontribusi terbesar bagi perekonomian Kabupaten Asahan diberikan oleh sektor perikanan yang daerah dibibir pantai timur sumatera, yaitu 28,67%. Jika dilihat dari data Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Asahan produksi ikan  dan  potensi  lestari  sumber  daya  perikanan  laut  sebesar  6,40  juta  ton  per  tahun  (Sumber  Dinas  Perikanan Kabupaten Asahan) mengalami siklus turun naik dari sepuluh tahun terakhir ini. Karena terjadi siklus tersebut tehadap

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 829 − 838 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2132
produksi ikan maka penulis ingin mengetahui berapa banyak hasil produksi ikan pada tahun yang akan datang dan apakah mengalami  penaikan atau penurunan agar Pemerintah dan nelayan di  Asahan dapat  mengambil  kebijakkan untuk  hal  tersebut.  Dari  penelitian  sebelumnya  dengan  judul  “Sistem  Forecasting  Perencanaan  Produksi  dengan Metode Single Eksponensial Smoothing pada Keripik  Singkong  Srikandi Di Kota Langsa”[1], hasil dari  penelitian untuk  melakukan  peramalan  penjualan  keripik  singkong  agar  dapat  meningkatkan  keuntungan  dan  menghindari terjadinya  kelebihan  maupun  kekurangan  dalam  memproduksi  keripik  singkong.  Metode  yang  digunakan  untuk menyelesaikan permasalahan tersebut adalah dengan menggunakan metode single eksponensial smoothing . Penelitian selanjutnya  dengan  judul  “Prediksi  Jumlah  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Dengan  Metode Single  Exponential Smoothing (Studi Kasus: AMIK Royal Kisaran)[2].
Pola musim penangkapan ikan yang berlangsung dipengaruhi oleh pola arus dan perubahan pola arah angin, di Indonesia pola arus dan perubahan pola arah angin selalu berubah setiap tahun. Pola angin ini bertiup secara berkala di arah tertentu pada satu periode dan selanjutnya bertiup ke arah berlainan pula. Pola tersebut kerap dikenal dengan angin musim barat (Desember–Februari), angin musim timur (Juni–Agustus), dan musim peralihan (Maret–Mei dan September–November).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ada  faktor  musiman  yang  mempengaruhi  hasil  produksi  ikan setiap  tahun[3].  Penelitian  menggunakan  simple  exponential  smoothing  juga  digunakan  untuk  memprediksi persediaan ikan teri. Penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa dengan metode tersebut diperoleh nilai akurasi 10% dan 20% sehingga hasil peramalan mendekati hasil yang sebenarnya. Selain itu juga melakukan penelitian dengan metode single exponential smoothing dan diperoleh hasil bahwa metode tersebut memiliki nilai uji kesalahan terkecil dibandingkan metode lainnya dalam memprediksi ketersediaan ikan hasil tangkapan[4].
Terjadinya penurunan dan peningkatan setiap bulannya yang tidak dapat  diperkirakan oleh Dinas Perikanan Kabupaten Asahan, sehingga persediaan ikan tidak sesuai  dengan kebutuhannya.  Disamping hal  itu membutuhkan waktu lama untuk mengetahui jumlah ikan menurut asal tangkapan  jika tidak adanya teknik yang digunakan. Sehingga Dinas Perikanan Kabupaten Asahan belum mengetahui berapa jumlah Ikan Menurut Asal Tangkapanpada periode 1 bulan yang akan datang. Berdasarkan penelitian tersebut maka diperlukan  suatu metode dalam mengambil kesimpulan yang dapat digunakan untuk memprediksi jumlah tangkapan ikan sehingga dapat diketahui nilai prediksi pada satu periode  berikutnya  dengan  menggunakan  perhitungan  menggunakan  metode Mean  Squared  Error (MSE)  untuk mencari nilai kesalahan (error) pada setiap nilai. Metode Single Exponeting Smoothing (SES) adalah salah satu bagian dari metode yang ada pada peramalan. Metode ini adalah pengelusan Exponetial metode ini bagian dari peramalan. Metode  ini  salah  satu  metode Single  Exponetial  Smoothing yang  bisa  di  pakai  atau  di  gunakan mengenai  masalah meramalkan perikanan[5].
Tujuan dari  penelitian ini adalah membuat  sebuah sistem peramalan untuk  memprediksi  data produksi  ikan yang dimana sistem  ini akan  memudahkan pihak  gudang memperoleh dan menentukan proses perhitungan jumlah ikan  menurut  asal  tangkapan  untuk  periode  berikutnya  dengan  cepat  serta  laporan  yang  diterima  lebih  efektif  dan efisien. Sehingga dapat membantu Dinas Perikanan Kabupaten Asahan dalam meramalkan jumlah ikan menurut asal tangkapan pada periode berikutnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Peramalan
Peramalan merupakan teknik yang dipakai dalam proses prediksi atau meramalkan prediksi Produksi Ikan Menurut Asal Tangkapan. Peramalan adalah perkiraan peristiwa di masa yang akan datang atas dasar pola waktu di masa lalu dan penggunaan kebijakan terhadap proyeksi dengan pola di masa yang lalu. Peramalan adalah seni dan ilmu untuk memprediksi kejadian di masa depan dengan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa mendatang dengan model pendekatan sistematis[6]. Peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien khususnya dalam bidang ekonomi[7].
Berdasarkan pengertian beberapa ahli diatas maka penelitian mengambil kesimpulan bahwa  peramalan adalah suatu  teknik atau seni  yang dipakai  untuk memprediksi  atau memperkirakaan kejadian atau peristiwa dimasa yang akan datang atau yag akan terjadi, dan juga permalan merupakan suatu ilmu untuk memprediksi suatu peristiwa yang belum terjadi atau yang akan terjadi dimasa yang akan datang.

## 2.2 Metode Single Exponential Smoothing (SES)
Metode peramalan adalah metode yang digunakan peneliti dalam melakukan peneltian dan digunkaan dalam proses menganalisis data yaitu metode Single Exponential Smoothing . Metode ini merupakan metode yang  menggunakan pencatatan  data  masa  lalu  yang  sangat  sedikit  dan  mengasumsikan  data  yang  berfluktuasi  atau  tidak  menetap. Penghalusan exponential adalah teknik peramalan rata-rata bergerak dengan pembobotan dimana data diberi bobot oleh  sebuah  fungsi exponential .  Penghalusan exponential merupakan  metode  peramalan rata-rata  bergerak  dengan pembobotan canggih, namun masih mudah digunakan.  Metode ini sangat sedikit pencatatan data masa lalu. Rumus penghalusan exponential dapat ditunjukkan sebagai berikut[8][9][10][11][12][13][14][15][16]:
𝐹𝑡 + 1  =  𝛼 𝑋𝑡  +   (1 − 𝛼) 𝐹𝑡 − 1 (1)
Dimana:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 829 − 838 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2132
Ft+1 = Ramalan untuk periode ke t+1
Xt
= Nilai riil periode ke t α
= Bobot yang menunjukkan konstanta penghalus (0 < α <1) Ft-1
= Ramalan untuk periode ke t-1
𝐹𝑡 = 𝛼 𝐴𝑡 − 1  +  (1 − 𝛼) 𝐹𝑡 − 1 (2)
Dimana: Ft = Ramalan baru At-1 = Permintaan aktual periode sebelumnya α = Bobot yang menunjukkan konstanta penghalus (0 ≤ ≤1) Ft-1 = Ramalan sebelumnya
a. Mean absoulte diviation (MAD)
Metode untuk mengevaluasi metode peramalan digunakan jumlah dari kesalahan-kesalahan yang absolut. Dengan mengukur  ketepatan  ramalan  dengan  merata-rata  kesalahan  dugaan  (nilai  absolutt  masing-masing  kesalahan). MAD berguna untuk mengukur kesalahan ramalan dalam unit yang sama sebagai deret asli. Nilai MAD dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝑀𝐴𝐷  = ∑( 𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡 𝑛 ) (3) Dimana:
Actual = Data nilai aktual Forecast = Peramalan
n
= Jumlah data
b. Mean Squared Error (MSE)
Mean Squared Error (MSE) adalah metode lain untuk mengevaluasi metode peramalan. Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Pendekatan ini mengatur kesalahan peramalan yang besar karena kesalahan-kesalahan itu dikuadratkan.  Metode  itu  menghasilkan  kesalahan-kesalahan  sedang  yang  kemungkinan  lebih  baik  untuk kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar.  MSE merupakan cara kedua untuk mengukur kesalahan peramalan keseluruhan. MSE merupakan rata-rata selisih kuadrat antara nilai yang diramalkan dan yang diamati.  Kekurangan  penggunaan  MSE  adalah  bahwa  MSE  cenderung  menonjolkan  deviasi  yang  besar  karena adanya pengkuadratan. Rumus untuk menghitung MSE adalah sebagai berikut[17] :
𝑀𝑆𝐸  = ∑⌊𝑥𝑡−𝑓] 2
𝑛
(4)
Dimana: Xt  = data sebenarnya terjadi Ft   = data ramalan dihitung dari model yang digunakan pada waktu atau tahun t n   = banyak data hasil ramalan.
c. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  dihitung  dengan  menggunakan  kesalahan  absolut  pada  tiap  periode dibagi dengan nilai observasi yang nyata untuk periode itu. Kemudian, merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut,  dimana  MAPE  merupakan  pengukuran kesalahan  yang  menghitung  ukuran  presentase  penyimpangan antara data aktual dengan data peramalan. Nilai MAPE dapat dihitung dengan persamaan berikut.
𝑀𝐴𝑃𝐸  = ( 100% 𝑛 ) ∑ | 𝑥𝑡−𝑓𝑡 𝑥𝑡 | 𝑛 𝑡−1 (5)
Dimana: xt     = Data aktual pada periode t Ft     = Nilai peramalan pada periode t n      = Jumlah data

## 2.3 Tahapan Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di Dinas Perikanan Kabupaten Asahan terletak di Jl. Jendral Ahmad Yani, Kelurahan Sei Renggas,  Kec.  Kota  Kisaran  Barat,  Kabupaten  Asahan,  Sumatera  Utara.  Lokasi  tersebut  dipilih  karena  memiliki semua  aspek  pendukung  agar  penelitian  dapat  berjalan  dengan  baik.    Metode  dengan  melakukan  menggunakan beberapa tahap seperti:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 829 − 838 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2132
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Masalah  yang  diidentifikasi  dalam  penelitian  ini  yaitu  sulitnya  pihak  Dinas  Perikanan  Kabupaten  Asahan terjadinya  penurunan  dan  peningkatan  setiap  bulannya  yang  tidak  dapat  diperkirakan  sehingga  persediaan  ikan tidak sesuai dengan kebutuhannya
b. Studi Literatur
Melakukan pencarian terhadap berbagai sumber tertulis, berupa buku-buku, arsip, majalah, artikel, dan jurnal, atau dokumen-dokumen yang relevan dengan permasalahan yang dikaji, sehingga informasi  yang didapat  dari  studi kepustakaan ini dijadikan rujukan untuk memperkuat argumentasi-argumentasi yang ada.
c. Pengumpulan Data Dokumen
Data yang diambil adalah data jumlah ikan menurut asal tangkapan dengan mengambil data dimasa sebelumnya di  Dinas  Perikanan  Kabupaten  Asahanter  letak  di  Jl.  Jendral  Ahmad  Yani,  Kelurahan  Sei  Renggas,  Kec.  Kota Kisaran Barat, Kabupaten Asahan, Sumatera Utara. Instrumen pengumpulan data berupa wawancara dan observasi d. Hasil Analisa Data
Menganalisa data dengan terjadi penurunan dan peningkatan setiap bulannya yang tidak dapat diperkirakan oleh Dinas Perikanan Kabupaten Asahan, sehingga persediaannya tidak sesuai dengan kebutuhannya.
e. Melakukan Proses Uji
Dengan sistem matrix excel , pada proses uji dengan perhitungan metode SES f. Hasil dan Kesimpulan
Hasil  kesimpulan  mengenai  semua  tahapan  yang  dilalui  serta  saran  yang  berkenaan  dengan  hasil  yang  telah dicapai.

## 3. sHASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Analisis data terdiri atas analisis data masukan dan analisis data keluaran. Data masukan yang dibutuhkan di dalam prediksi  meramalkan  Jumlah  Ikan  adalah  bulan  Juli  2021  sampai  dengan  Juni  2022.  Data  masukan  tersebut  akan diproses  dengan  menggunakan  metode Single Exponential  Smoothing untuk  menghitung  data  menggunakan  cara manual dan cara perhitungan sistem.

## 3.2 Algoritma Single Exponential Smoothing
Sistem  yang  akan  dibuat  merupakan forecasting meramalkan  Jumlah  Ikan  dengan  metode Exponential  Smoothing pada Dinas Perikanan Kabupaten Asahan . Adapun data meramalkan Jumlah Ikan dari bulan Juli 2021 sampai dengan Juni 2022 yaitu seperti tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Jumlah Ikan No Bulan/Periode Hasil Tangkapan (Kg) 1 Juli 2021 602949 2 Agustus 2021 582391 3 September 2021 590814 4 Oktober 2021 569317 5 November 2021
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Melakukan Proses Uji Hasil dan Kesimpulan Studi Literatur Analisa Data

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 829 − 838 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2132
6 Desember 2021 608792 7 Januari 2022 630365 8 Februari 2022 640089 9 Maret 2022 690754 10 April 2022 674862 11 Mei 2022 675620 12 Juni  2022 682503
Sumber : Dinas Perikanan Kabupaten Asahan, (2022)
Adapun  algoritma  perhitungannya  dengan  menggunakan  metode  meramalkan  jumlah  ikan  dengan  metode Single Exponential Smoothing adalah seperti pada tabel 2 dan 3 berikut ini:
a. Perhitungan Peramalan Jumlah Ikan Perhitungan Peramalan Menggunakan Alpha ( α) 0.5
Tabel 2. Peramalan Jumlah Ikan
No  Bulan (Periode)  Data Hasil Tangkapan (At-1)  Alpha (α)  Forecast SES (Ft-1)
1 Juli 2021 602949 2 Agustus 2021 582391 0,5 602949,00 3 September 2021 590814 0,5 592670,00 4 Oktober 2021 569317 0,5 591742,00 5 November 2021 582066 0,5 580529,50 6 Desember 2021 608792 0,5 581297,75 7 Januari 2022 630365 0,5 595044,88 8 Februari 2022 640089 0,5 612704,94 9 Maret 2022 690754 0,5 626396,97 10 April 2022 674862 0,5 658575,48 11 Mei 2022 675620 0,5 666718,74 12 Juni 2022 682503 0,5 671169,37 Juli 2022 0,5 676836,19 Perhitungan peramalan Jumlah Ikan Periode Juli 2022: Ft = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1) = 671169,37 + (0,5 (682503 – 671169,37) = 676836,19 Perhitungan Error Forecasting Peramalan Jumlah Ikan
Tabel 3. Analisis Kesalahan Peramalan Jumlah Ikan No Bulan (Periode) Data Penjulan (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Juli 2021 602949 2 Agustus 2021 582391 602949,00 20558,00 422631364,00 3,53% 3 September 2021 590814 592670,00 1856,00 3444736,00 0,31% 4 Oktober 2021 569317 591742,00 22425,00 502880625,00 3,94% 5 November 2021 582066 580529,50 1536,50 2360832,25 0,26% 6 Desember 2021 608792 581297,75 27494,25 755933783,06 4,52% 7 Januari 2022 630365 595044,88 35320,13 1247511230,02 5,60% 8 Februari 2022 640089 612704,94 27384,06 749886879,00 4,28% 9 Maret 2022 690754 626396,97 64357,03 4141827471,31 9,32% 10 April 2022 674862 658575,48 16286,52 265250591,20 2,41% 11 Mei 2022 675620 666718,74 8901,26 79232390,64 1,32% 12 Juni 2022 682503 671169,37 11333,63 128451144,18 1,66% Total 237452.37 8299411046.68 37,15% MAD = ∑|At – Ft|  =   237452,37  = 21586,58 n 11 MSE = ∑|At – Ft| 2 =  8299411046,68 = 754491913,33
n
11 RMSE = √∑|At – Ft| 2 =  √754491913,33 =  2746801,62% MAPE = ∑|At – Ft| (100)  = 37,15%  = 3,38% |Yt|         11

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 829 − 838 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2132
b. Flowchart Diagram Sistem
Flowchart dari forecasting meramalkan Jumlah Ikan dengan metode Single Exponential Smoothing pada Dinas Perikanan Kabupaten Asahan terdiri atas beberapa gambar yaitu flowchart menu utama, flowchart data periode, dan flowchart perhitungan, Flowchart menu utama dari forecasting meramalkan Jumlah Ikan dengan metode Exponential Smoothing pada Dinas Perikanan Kabupaten Asahan adalah seperti pada gambar 2 di bawah ini.
Mulai Menu Utama
Selesai Menu Data Jenis Menu Data Periode Menu Perhitungan Menu Ganti Password Data Jenis Data Periode Data Perhitungan Ganti Password Menu Logout Ya Ya Ya Ya Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Tidak Gambar 2 . Flowchart Menu Utama
Pada  gambar  1  terlihat  bahwa flowchart menu  utama  akan  tampil  ketika  Admin  berhasil  melakukan login . Adapun penjelasannya adalah:
a. Admin  memulai  program,  kemudian  program  akan  menampilkan  halaman  utama  yang  memberikan  beberapa pilihan menu yang dapat dipilih.
b. Jika Admin memilih menu data jenis produksi ikan maka sistem akan menampilkan form data jenis produksi ikan.
c. Jika Admin memilih menu data periode maka sistem akan menampilkan form data periode.
d. Jika Admin memilih menu perhitungan maka sistem akan menampilkan form perhitungan.
e. Jika Admin memilih menu ganti password maka sistem akan menampilkan form ganti password . f. Jika Admin memilih menu logout maka sistem akan menampilkan form login .
g. Dan jika Admin tidak memilih semua dari menu tampilan maka akan tetap berada di halaman menu utama. Use  case  diagram dari forecasting meramalkan  Jumlah  Ikan  dengan  metode Exponential  Smoothing pada Dinas  Perikanan  Kabupaten  Asahan  terdiri  atas  beberapa  skenario  yaitu  melakukan login ,  mengelola  data  jenis produksi ikan, mengelola data periode, mengelola data meramalkan Jumlah Ikan, mengelola perhitungan, mengelola ganti password dan melakukan logout .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 829 − 838 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2132
Gambar 3. Use Case Diagram
Flowchart data periode dari forecasting meramalkan Jumlah Ikan dengan metode Exponential Smoothing pada Dinas Perikanan Kabupaten Asahan adalah seperti pada gambar 4 di bawah ini.
Gambar 4. Flowchart Data Periode
Pada gambar 4 terlihat bahwa flowchart data periode akan tampil ketika Admin mengklik menu data periode. Adapun penjelasannya adalah:
a. Admin memulai program, kemudian program akan menampilkan form data periode yang memberikan beberapa pilihan tombol yang dapat dipilih.
b. Jika Admin memilih tombol cari maka sistem akan menampilkan data periode yang dicari.
c. Jika Admin memilih tombol tambah maka sistem akan menampilkan form tambah data periode.
d. Jika Admin memilih tombol ubah maka sistem akan menampilkan form ubah data periode.
e. Jika Admin memilih tombol hapus maka sistem akan menghapus data periode yang dipilih.
f. Dan jika Admin tidak memilih semua dari tombol yang ada maka akan tetap berada di form data periode.
Mulai Data Periode Cari Cari Data Periode Tambah Tambah Data Periode Ubah Ubah Data Periode Hapus Hapus Data Periode Selesai Ya Ya Ya Ya Tidak Tidak Tidak Tidak

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 829 − 838 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2132
Flowchart perhitungan dari forecasting meramalkan Jumlah Ikan dengan metode Exponential Smoothing pada Dinas Perikanan Kabupaten Asahan adalah seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Flowchart Perhitungan
Pada gambar 5 terlihat bahwa flowchart perhitungan akan tampil ketika Admin mengklik menu perhitungan. Adapun penjelasannya adalah:
a. Admin  memulai program, kemudian program akan menampilkan form perhitungan yang memberikan beberapa pilihan tombol yang dapat dipilih.
b. Jika Admin memilih tombol hitung maka sistem akan menghitung data Peramalan Jumlah Ikan.
c. Jika Admin memilih tombol cetak maka sistem akan mencetak data hasil perhitungan.
d. Jika Admin memilih tombol keluar maka sistem akan menutup form perhitungan.
e. Dan jika Admin tidak memilih semua dari tombol yang ada maka akan tetap berada di form perhitungan.

## 3.3 Implementasi program
Implementasi merupakan tahapan dalam penerapan sistem yang telah dirancang. Implementasi peramalan jumlah ikan pada  Dinas  Perikanan  Kabupaten  Asahan  dengan  menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing (SES) dilakukan dengan menggunakan bahasa pemograman Microsoft Visual Studio 2010 dan basis data yang dipakai yaitu MySQL . Berikut  ini  merupakan  tampilan form Jenis  produksi  ikan  pada  sistem  peramalan  jumlah  jkan  di  Dinas Perikanan Kabupaten Asahan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 829 − 838 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2132
Berikut ini merupakan tampilan form dalam penginputan data jumlah jumlah ikan pada masing-masing jumlah ikan.
Gambar 5. Form Jumlah Ikan
Setelah penginputan selesai berikutnya menghitung peramalan dan nilai eror sesuai dengan bobot dan jumlah ikan yang ingin diprediksikan. Berikut tampilan form perhitungan peramalan dan nilai eror pada sistem peramalan jumlah ikan pada Dinas Perikanan Kabupaten Asahan pada gambar 6.
Gambar 6. Form Perhitungan Peramalan dan Nilai Eror
Berikut ini merupakan hasil laporan ramalan data Jumlah Ikan pada Dinas Perikanan Kabupaten Asahan pada gambar 7.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 829 − 838 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2132

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian mendapatkan prediksi jumlah ikan yaitu pada periode Juli 2022 676836,19 (Kg) dengan nilai MAPE 3.38%, yang nilainya lebih besar di bulan Mei 2022 dan lebih kecil dari bulan Juni 2022, maka pihak Dinas Perikanan Kabupaten  Asahan  harus  memenuhi  jumlah  ikan  tersebut    dalam  persediaan  kebutuhannya.  Maka  metode  yang digunakan  ini Single  Exponential  Smoothing (SES)  dapat  membantu  Dinas  Perikanan  Kabupaten  Asahan  dalam meramalkan  jumlah  ikan  untuk  periode  berikutnya  dalam  memenuhi  jumlah  ikan    pada  persediaan  sesuai  dengan kebutuhannya.

## REFERENCES
[1] D. R. Indah and E. Rahmadani, “Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Single Eksponensial Smoothing pada Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa,” J. Penelit. Ekon. Akutansi , vol. 2, no. 1, pp. 10–18, 2018.
[2] W.  Handoko,  “PREDIKSI  JUMLAH  PENERIMAAN  MAHASISWA  BARU  DENGAN  METODE  SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING ( STUDI KASUS : AMIK ROYAL KISARAN ) , JURTEKSI, vol. V, no. 2, 2019.
[3] D. RAHMAN, I. W. SUMARJAYA, and I. K. G. SUKARSA, “Perbandingan Peramalan Hasil Produksi Ikan Menggunakan Metode  Permulusan  Eksponensial  Holt-Winters  Dan  Arima,” E-Jurnal  Mat. ,  vol.  7,  no.  4,  p.  371,  2018,  doi: 10.24843/mtk.2018.v07.i04.p227.
[4] F.  E.  Supriatin  and  A.  N.  Rohman,  “Peramalan  Produksi  Perikanan  Budidaya  di  Kabupaten  Malang  Dengan  Metode Exponential Smoothing,” J. Media Akuatika , vol. 5, no. 2, p. 51, 2020, doi: 10.33772/jma.v5i2.11961.
[5] R.  A.  Nisyah,  N.  Hidayat,  and  A.  A.  Supianto,  “Peramalan  Hasil  Penjualan  Perhiasan  Emas  Menggunakan  Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus: Toko Emas Rejeki Baru Sumenep),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 7, pp. 7268–7274, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/download/5911/2817
[6] S. A. Paruntu, I. D. Palandeng, F. Ekonomi dan Bisnis, and J. Manajemen Universitas Sam Ratulangi, “Analisis Ramalan Penjualan  Dan  Persediaan  Produk  Sepeda  Motor  Suzuki  Pada  Pt  Sinar  Galesong  Mandiri  Malalayang  Analysis  of  Sales Forecast and Inventory for Suzuki Motorcycle Products At Pt Sinar Galesong Mandiri Malalayang,” Anal. Ramalan…… 2828 J. EMBA , vol. 6, no. 4, pp. 2828–2837, 2018.
[7] S. Peramalan and P. Sepeda, “Jurnal Sistem Informasi ISSN : 2598-599X SISTEM PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR  MENGGUNAKAN  METODE  TREND  PROJECTION  PADA  PT  .  UD  PRIMA  NUSANTARA  Isnayati  , Mochamad Ari Saptari Teknik Informatika Universitas Malikussaleh Lhokseumawe Jl . Cot Tgk Nie-Reul,” pp. 155–184.
[8] N. P. L. Santiari1 and I. G. S. Rahayuda2, “Analisis Perbandingan Metode Single Exponential Smoothing dan Single Moving Average  dalam  Peramalan  Pemesanan,” Openjurnal ,  vol.  6,  no.  2,  p.  7,  2021,  [Online].  Available: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/informatika/article/view/10135
[9] Karmawati  and  W.  Fuadi,  “Peramalan  Penjualan  Elektronik  Menggunakan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  Dan Double Exponential Smoothing Pada Toko Lina Mandiri,” J. Sist. Inf. ISSN  2598-599X , vol. 1, pp. 27–53, 2014, [Online]. Available: http://ojs.unimal.ac.id/index.php/sisfo/article/view/255
[10]  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.
[11]  N.  Chaerunnisa,  P.  Studi,  T.  Industri,  F.  Teknik,  and  U.  S.  Karawang,  “PERBANDINGAN  METODE  SINGLE EXPONENTIAL  SMOOTHING  DAN  MOVING  AVERAGE  PADA  PERAMALAN  PENJUALAN  PRODUK  Jurnal Rekayasa Sistem Industri,” vol. 6, no. 2, pp. 101–106, 2021.
[12]  A.  B.  Santoso,  M.  S.  Rumetna,  and  K.  Isnaningtyas,  “Penerapan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  Untuk  Analisa Peramalan Penjualan,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 756, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2951.
[13]  A. G. Gani et al. , “Jurnal Computer Science and Information Technology ( CoSciTech ),” J. Sist. Inf. Univ. Suryadarma , vol. 3, no. 2, pp. 1–19, 2020.
[14]  D. D. Wiranti and D. Dhamayanti, “Penerapan Metode Exponential Smoothing Pada Sistem Informasi Peramalan Stok Bahan Bangunan  di  PT.  Muara  Dua  Palembang,” J.  Inform.  Glob. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  22–29,  2020,  [Online].  Available: http://ejournal.uigm.ac.id/index.php/IG/article/view/1216
[15]  R.  D.  Laksmana,  E.  Santoso,  and  B.  Rahayudi,  “Prediksi  Penjualan  Roti  Menggunakan  Metode  Exponential  Smoothing (Studi Kasus : Harum Bakery),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 5, pp. 4933–4941, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/5375/2525
[16]  R. Rachman, “Penerapan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Industri Garment,” J. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i2.3309.
[17]  K. Margi S and S. Pendawa, “Analisa Dan Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Prediksi Penjualan Pada Periode Tertentu (Studi Kasus: PT.Media Cemara Kreasi),” Pros. SNATIF , vol. 2, no. 1998, pp. 259–266, 2015.