ANALISA PREDIKSI PENYEWAAN ALAT TRANSPORTASI MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI  KASUS : PT SEDONA HOLIDAYS MEDAN)

## Dewi Ika Yanti Situmorang
Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Stmik Budi Darma Medan Jl Sisingamangaraja No. 338 Sp. Limun Medan

## ABSTRAK
Dalam  dunia  bisnis  khususnya  dalam  industri  penjualan  harus  selalu  memikirkan  cara  untuk  terus  meningkatkan  dan mengembangkan  skala  bisnis  sesuai  dengan  kebutuhan  konsumen  dan  pasar.  Persediaan  mobil  merupakan  permasalahan operasional  yang sering  dihadapi oleh para agent travel. Jika  jumlah persediaan  mobil terlalu sedikit dan permintaan tidak dapat  dipenuhi  karena  kekurangan  persediaan,  hal  ini  akan  mengakibatkan  konsumen  akan  merasa  kecewa  dan  ada kemungkinan  konsumen  tidak  akan  kembali  lagi.    Data  Mining  adalah  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk  menguraikan penemuan  pengetahuan  di  dalam  basis  data.  Data  Mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan buatan, machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai basis data besar. Forecasting/peramalan adalah  mengenai apa yang akan terjadi, tapi belum tentu bisa  dilaksanakan  oleh  perusahaan  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  peramalan  atau  prediksi  yang  bisa  meminimumkan kesalahan  yang  biasanya  diukur  dengan  mean  square  error,  mean  absolute  error.  Baik  tidaknya  hasil  dari  suatu  penelitian sangat ditentukan oleh ketepatan ramalan yang dibuat. Peramalan digunakan untuk mencari sebuah nilai ketetapan dari proses Single Exponential Smoothing yang mengasumsikan bahwa data berfluktuasi di sekitar nilai mean yang tetap tanpa trend atau pola pertumbuhan konsisten.
Kata Kunci : Forecasting, Penyewaan, Single Exponential Smoothing.

## I. PENDAHULUAN
Dalam    dunia  bisnis  khususnya  dalam  industri penjualan  harus  selalu  memikirkan  cara  untuk  terus meningkatkan  dan  mengembangkan  skala  bisnis sesuai  dengan  kebutuhan  konsumen  dan  pasar. Pemanfaatan teknologi informasi dalam suatu perusahaan disesuaikan dengan kebutuhan dari desain sistem  di  perusahaan  tersebut.  Agar  bisa  memenuhi kebutuhan-kebutuhan  bisnis  banyak  cara  yang  dapat ditempuh  para  pengelola  perusahaan  tersebut  salah satunya  adalah  dengan  melakukan  analisis  data perusahaan  yang  bisa  digunakan  untuk  mengambil suatu keputusan untuk memperoleh pengetahuan yang baru. Forecasting bertujuan  untuk  mendapatkan peramalan  atau  predikisi  yang  bisa  meminimumkan kesalahan  dalam  meramal  yang  biasanya  diukur dengan mean square error, mean absolute error. Perusahaan PT Sedona Holidays Medan merupakan  suatu  agen  biro  perjalanan  wisata  yang menyediakan  jasa  penyewaan  alat  transportasi  yang sudah  memiliki  cukup  banyak  pelanggan.  Namun dalam  perusahaan  ini  data  penyewaan  tersebut  belum dimanfaatkan  atau  diolah  dengan  baik.  Dilihat  dari data  transaksi  penyewaan  sebelumnya  PT  Sedona Holidays Medan mempunyai cukup banyak pelanggan baik  agen-agen  travel  maupun  personal  yang  berada dikota  medan  maupun  dari  luar  kota  medan.  Di  PT Sedona  Holidays  Medan  sendiri,  belum  ada  system untuk  meramalkan  penyewaan  alat  transportasi tersebut. Untuk membuat sebuah system prediksi  atau peramalan  penyewaan  alat  transportasi  tersebut dibutuhkan  sebuah  metode  peramalan  yang  baik  dan perhitungan  yang  cukup  tepat  untuk  memprediksi jenis  mobil  apa  yang  sering  terjadi  dalam  transaksi.
Dalam  penelitian  kali  ini,  metode  yang  digunakan adalah metode S ingle Exponential Smoothing.
Dalam  metode  ini  peramalan  dilakukan  dengan mengulang  perhitungan  secara  terus  menerus  dengan menggunakan  data  terbaru.  Setiap  data  diberibobot, data  yang  lebih  baru  diberi  bobot  yang  lebih  besar. Hasil  dari  proses  peramalan  ini  adalah  prediksi  dari penyewaan alat transportasi jenis mobil apa yang akan dibenahi  sesuai  dengan  inputan  parameter  yang  akan dimasukkan.  Parameter  disini  adalah  data  dari periode-periode  sebelumnya  yang  digunakan  untuk mencari  sebuah  peramalan  dan  nilai  ketetapan  dari proses Single Exponential Smoothing .

## II. TEORITIS A. Forecasting
Menurut  Tita  Deitiana  (2011)  peramalan ( forecasting) adalah seni dan ilmu untuk memprediksi kejadian dimasa mendatang. Peramalan juga merupakan  perkiraan  mengenai  sesuatu  yang  belum terjadi. Dalam ilmu pengetahuan sosial segala sesuatu itu serba tidak pasti, sukar diperkirakan secara tepat.

## 1. Kegunaan Peramalan
Pada  umumnya  kegunaan  peramalan  adalah sebagai berikut :
1. Sebagai alat bantu dalam perencanaan yang efektif dan efisien.
2. Untuk menentukan kebutuhan sumber daya di masa mendatang.
3. Untuk membuat keputusan yang tepat.

## 2. Tahap-Tahap Peramalan
Menurut Render dan Heizer (2005) ada enam (6) tahapan peramalan, yaitu :
1. Menentukan tujuan peramalan.
2. Memilih unsur apa yang akan diramal.
3. Menentukan  horison  waktu  peramalan  (pendek, menengah, atau panjang).
4. Memilih tipe model peramalan.
5. Mengumpulkan  data  yang  di  perlukan  untuk melakukan peramalan.
6. Memvalidasi dan menerapkan hasil peramalan.

## 3. Teknik Peramalan
Teknik  peramalan  dapat  dilakukan  dengan  2 cara, yaitu:
1. Secara Kualitatif ( Non Statistical Methhod ) Secara  kualitatif  ( Non  Statistical  Methhod ) adalah  cara  penaksiran  yang  menitikberatkan pada  pendapat  seseorang  ( Judgement ).  Hal  ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan  berdasarkan  pemikiran  yang  bersifat intuisi,  pendapat  dan  pengetahuan  dari  orang yang menyusunnya.
2. Secara Kuantitatif ( Statistical Method ) Secara  kuantitatif  ( Statistical  Method )  adalah cara  penaksiran  yang  menitik  beratkan  pada perhitungan-perhitungan angka dengan menggunakan berbagai metode statistic.

## B. Penyewaan Alat Transportasi
Pengertian  sewa  menurut  kamus  besar  bahasa Indonesia  (departemen  pendidikan  dan  kebudayaan republik  Indonesia  2001)  adalah  pemakaian  sesuatu dengan  membayar  uang  sewa,  uang  yang  dibayarkan karena  memakai  atau  meminjamkan  sesuatu,  yang boleh  pakai  dengan  membayar  uang  dengan  uang. Sedangkan pengertian penyewaan adalah proses, cara, pembuatan  menyewa  atau  menyewakan.  Penyewaan mobil  merupakan  salah  satu  cara  untuk  mendukung proses  bisnis  dari  suatu  perusahan  khususnya perusahan  yang  bergerak  di  bidang  jasa  trasportasi. Secara  klasik  penyewaan  mobil  merupakan  proses permintaan ( requisition ), pengelompokkan ( classifying ),  order  pembelian  ( purchase  order ), penerimaan ( receiving) , dan pelaporan ( reporting ) dari kegiatan penyewaan mobil.
C. Metode Exponential Smoothing Metode Exponential  Smoothing merupakan prosedur  perbaikan  terus-menerus  pada  peramalan terhadap objek pengamatan terbaru. Dalam metode ini peramalan  dilakukan  dengan  mengulang  perhitungan secara  terus-menerus  dengan  menggunakan  data terbaru. Setiap data diberi bobot, data yang lebih baru diberibobot  yang  lebih  besar.  Metode  peramalan  ini menitik-beratkan  pada  penurunan  prioritas  secara eksponensial  pada  objek  pengamatan  sebelumnya. Metode exponential  smoothing dibagi  lagi  menjadi beberapa metode yaitu :
1. Single Exponential Smoothing Metode ini mengasumsikan bahwa data berfluktuasi  di  sekitar  nilai  mean  yang  tetap tanpa trend atau pola pertumbuhan konsisten. F t + 1 = αX t + (1-α) F t
Keterangan : X t = Data penyewaan pada periode t
F t = Peramalan pada waktu t F t + 1 = Peramalan pada waktu t + 1 α        =  Konstanta peramalan  antara 0.1 sampai
0.9
2. Double Exponential Smoothing
Metode  ini  digunakan  ketika  data  menunjukkan adanya  trend.  Dengan  adanya trend seperti pemulusan  sederhana  kecuali bahwa  dua komponen  harus  di update setiap  periode  –  level dan trendnya.
3. Triple Exponential Smoothing Metode  ini  digunakan  ketika  data  menunjukan adanya trend dan perilaku musiman.
D. Mean Squared Error
Dalam  statistik, Mean  Squared  Error (MSE) sebuah  estimator  adalah  nilai  yang  diharapkan  dari kuadrat error . Error yang ada  menunjukkan seberapa besar perbedaan hasil estimasi dengan nilai yang  akan diestimasi.  Perbedaan  itu  terjadi  karena  adanya keacakan  pada  data  atau  karena  estimator  tidak mengandung  informasi  yang  dapat  menghasilkan estimasi  yang  lebih  akurat. Mean  Squared  Error (MSE) dihitung dengan rumus :
𝑀𝑆𝐸 = ∑(𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 − 1 Keterangan :
Xt = Data aktual periode t Ft = Hasil ramalan periode t n = Jumlah pengamatan atau periode pengamatan Xt – Ft = Deviasi atau kesalahan peramalan

## III. ANALISA dan PEMBAHASAN
Analisis sistem  merupakan tahap  yang  bertujuan untuk  memahami  sistem,  mengetahui  kekurangan sistem, dan menentukan kebutuhan sistem yang lama. Analisa  sistem  lama  dilakukan  agar  dapat  menjadi acuan  untuk  membuat  suatu  system  baru  yang  akan dibuat yaitu peramalan penyewaan alat transportasi.

## B. Analisa Metode Prediksi
Langkah  pertama  dan  penting  dalam  memilih metode  suatu  deret  berkala  yang  tepat  yaitu  dengan mempertimbangkan  jenis  pola  data,  sehingga  metode yang  paling  tepat  dengan  pola  tersebut  dapat  diuji. Metode  yang  akan  digunakan  dalam  memprediksi penyewaan alat transportasi pada PT Sedona Holidays Medan  adalah  metode  peramalan Single  Exponential Smoothing .  Metode Exponential  Smoothing adalah data  yang  lebih  baru  diberi  bobot  yang  lebih  besar, sehingga  data  terbaru  lebih  diperhatikan  nilainya. Bobot  yang  terdapat  pada  metode Single  Exponential Smoothing adalah  nilai  bobot  (α) alpha .  Bobot  ini berfungsi untuk melakukan penghalusan terhadap nilai peramalan.  Besaran  (α) alpha ditentukan  secara  acak ( trial  and  error) sampai  ditemukan  (α) alpha yang menghasilkan forecast  error terkecil.  Besaran  (α) alpha adalah antara 0 dan 1.
Tabel 1. Daftar Jenis Transportasi Pada PT Sedona Holidays Medan No Kode Armada Nama Armada Jumlah unit 1. BK 1563 IO Avanza 1 2. BK 1424 IL, BK 1858 JA Innova 2 3. BK 408 Vellfire 1 4. BK 7107 DP Hi-Ace 1 5. D 7678 AJ Minibus 1 6. B 7168 IA Bus 1 C. Analisa Penerapan Metode Single Exponential
Smoothing
Metode Single  Exponential  Smoothing ini  akan diterapkan  dalam  perhitungan  prediksi  penyewaan alat  transporasi  pada  PT  Sedona  Holidays  Medan.
Berikut  rumus  prediksi  menggunakan  Metode Single Exponential Smoothing : 𝐹 𝑡+1 =  𝛼𝑋 𝑡 +  (1 − 𝛼)𝐹 𝑡
Tabel 2. Data Transaksi Penyewaan Alat Transportasi Tgl 01 Maret 2014-31

## Maret 2015 Pada PT Sedona Holidays Medan
Transaksi Tgl Penyewa Nama Penyewa Tgl Pemakai Lama Pakai Armada Jumlah Unit 1 10-Mei-14 Indra 25-Mei-14 1 Vellfire 1 2 10-Mei-14 Indra 29-Mei-14 1 Vellfire 1 3 10-Mei-14 Adachi 10-Mei-14 1 Innova 1 4 10-Apr-14 Ayunda 12-Apr-14 4 Innova 1 5 03-Jun-14 Wenny 10-Jun-14 2 Innova 1 6 09-Jun-14 Tk to be plus 12-Jun-14 1 Bus 1 7 15-Jul-14 Indra 16-Jul-14 2 Vellfire 1 8 19-Jul-14 Destiawan 01-Agust-14 3 Vellfire 1 9 19-Jul-14 Destiawan 05-Agust-14 2 Vellfire 1 10 02-Jun-14 Elena 05-Jun-14 3 Innova 1 11 23-Agust-14 Prof Budi 25-Agust-14 1 Innova 1 12 23-Agust-14 Prof Budi 25-Agust-14 2 Innova 1 13 24-Sep-14 Indra 22-Sep-14 2 Vellfire 2 14 24-Sep-14 Dwimarwan 21-Sep-14 3 Avanza 1 15 30-Sep-14 Kunker jabar 01-Okt-14 1 Minibus 1 16 30-Sep-14 Kunker jabar 02-Okt-14 1 Minibus 1 17 30-Sep-14 Kunker jabar 03-Okt-14 1 Minibus 1 18 10-Okt-14 Aditya 10-Okt-14 1 Vellfire 1 19 21-Okt-14 Tk to be plus 21-Okt-14 1 Bus 1 20 21-Okt-14 Debora 21-Okt-14 3 Innova 1 21 21-Okt-14 Debora 24-Okt-14 1 Innova 1 22 03 Nov 2014 Deniria 06 Nov 2014 1 Avanza 1 23 15 Nov 2014 Aditya 17 Nov 2014 1 Vellfire 1 24 25 Nov 2014 Aditya 25 Nov 2014 3 Vellfire 2 25 20 Nov 2014 Sinarmata 21 Nov 2014 1 Innova 1 26 20 Nov 2014 Sinarmata 22 Nov 2014 2 Innova 1 27 03-Des-14 Primanto 03-Des-14 3 Vellfire 1 28 10-Des-14 Suprapto 10-Des-14 1 Vellfire 1 29 10-Des-14 Suprapto 11-Des-14 2 Innova 1 30 11-Des-14 Kornas group 11-Des-14 4 Innova 1 31 11-Des-14 Kornas group 11-Des-14 4 Innova 2
32 11-Des-14 Kornas group 11-Des-14 4 Innova 1 33 11-Des-14 Kornas group 11-Des-14 1 Vellfire 1 34 26-Jan-15 Aditya 26-Jan-15 3 vellfire 1 35 15-Jan-15 Patricia 16-Jan-15 2 Innova 1
Metode Single  Exponential  Smoothing ini  diterapkan dalam  perhitungan  menentukan  penyewan  alat transportasi untuk tahun  berikutnya dengan alpha (α) yang  akan  dicoba  ( trial) secara  acak  sebagai  nilai bobot  adalah  (α  =0.1),  (α=0.2),  (α=0.3),  (α=0.4), (α=0.5),  (α=0.6),  (α=0.7),  (α=0.8),  (α=0.9)  dengan rumus:
𝐹 𝑡+1 =  𝛼𝑋 𝑡 +  (1 − 𝛼)𝐹 𝑡
1. Penyewaan Alat Transportasi Jenis Avanza
Berikut  ini  merupakan transaksi penyewaan alat transportasi jenis avanza
Tabel 3. Transaksi transportasi jenis avanza
Bulan Data Aktual (X t ) F2 Maret - F3 April - F4 Mei - F5 Juni - F6 Juli - F7 Agustus - F8 September 1 F9 Oktober - F10 November 1 F11 Desember - F12 Januari - F13 Februari - F14 Maret - F15 April - a. Contoh perhitungan untuk konstanta (α =0.1) F 2 = 𝛼𝑋 1 + (1- 𝛼)𝐹 1 = (0.1 * 0) + (1-0.1) * 0 = 0 + (0.9*0) = 0 F 3 = 𝛼𝑋 2 + (1- 𝛼)𝐹 2 = (0.1 * 0) + (1-0.1) * 0 = 0 + (0.9*0) = 0 F 4 = 𝛼𝑋 3 + (1- 𝛼)𝐹 3
= (0.1 * 0) + (1-0.1) * 0 = 0 + (0.9*0) = 0
F 5 = 𝛼𝑋 4 + (1- 𝛼)𝐹 4
= (0.1 * 0) + (1-0.1) * 0
= 0 + (0.9*0) = 0 F 6 = 𝛼𝑋 5 + (1- 𝛼)𝐹 5 = (0.1 * 0) + (1-0.1) * 0 = 0 + (0.9*0) = 0 F 7 = 𝛼𝑋 6 + (1- 𝛼)𝐹 6 = (0.1 * 0) + (1-0.1) * 0 = 0 + (0.9*0) = 0 F 8 = 𝛼𝑋 7 + (1- 𝛼)𝐹 7 = (0.1 * 0) + (1-0.1) * 0 = 0 + (0.9*0) = 0 F 9 = 𝛼𝑋 8 + (1- 𝛼)𝐹 8 = (0.1 * 1) + (1-0.1) * 0
= 0.1 + (0.9*0) = 0.1 F 10 = 𝛼𝑋 9 + (1- 𝛼)𝐹 9 = (0.1 * 0) + (1- 0.1) * 0.1
= 0 + (0.9*0.1) = 0.09 F 11 = 𝛼𝑋 10 + (1- 𝛼)𝐹 10 = (0.1 * 1) + (1-0.1) * 0.09
= 0.1 + (0.9*0.09) = 0.1 + 0.081 = 0.181 F 12 = 𝛼𝑋 11 + (1- 𝛼)𝐹 11 = (0.1 * 0) + (1-0.1) * 0.181
= 0 + (0.9*0.181) = 0.1629 F 13 = 𝛼𝑋 12 + (1- 𝛼)𝐹 12 = (0.1 * 0) + (1-0.1) * 0.1629 = 0 + (0.9*0.1629) = 0.14661 F 14 = 𝛼𝑋 13 + (1- 𝛼)𝐹 13 = (0.1 * 0) + (1-0.1) * 0.14661
= 0 + (0.9*0.14661) = 0.131949 F 15 = 𝛼𝑋 14 + (1- 𝛼)𝐹 14
= (0.1 * 0) + (1-0.1) * 0.131949 = 0 + (0.9*0.131949) = 0.1187541
Di  bawah  ini  akan  ditampilkan  tabel  hasil  peramalan dengan alpha = 0.1
Tabel 4. Hasil Peramalan Transaksi Transportasi Jenis Avanza Dengan Alpha=0.1
Bulan Data Aktual (X t ) Forecast (F t )
X t – F t (X t – F t ) 2 α = 0.1 F2 Maret - - - - F3 April - - - -
F4 Mei - - - - F5 Juni - - - - F6 Juli - - - - F7 Agustus - - - - F8 September 1 - 1 1 F9 Oktober - 0.1 - - F10 November 1 0.09 0.91 0.8281 F11 Desember - 0.181 - - F12 Januari - 0.1629 - - F13 Februari - 0.14661 - - F14 Maret - 0.131949 - - F15 April - 0.1187541 - - ∑ 2 1. 8281
Demikian hal yang sama dilakukan untuk perhitungan alpha = 0.2 sampai dengan alpha = 0.9 untuk transaksi penyewaan  alat  transportasi  jenis  Avanza  sampai dengan jenis Bus.
Menghitung kesalahan / error dengan mengunakan metode MSE ( Mean Square Error ).
𝑀𝑆𝐸 = ∑(𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 − 1
Keterangan : Xt = Data aktual periode t Ft = Hasil ramalan periode t n = Jumlah pengamatan atau periode pengamatan Xt – Ft = Deviasi atau kesalahan peramalan
Mean  Square  Error (MSE)  Alat  Transportasi  Jenis Avanza :
1. Perhitungan  metode  MSE  jenis  mobil  avanza pada forecast dengan alpha=0.1 1.8281/11 = 0.1661909091
2. Perhitungan  metode  MSE  jenis  mobil  avanza pada forecast dengan alpha=0.2 1.7056/11 = 0.1550545455
3. Perhitungan  metode  MSE  jenis  mobil  avanza pada forecast dengan alpha=0.3
1.6241/11 = 0.1476454545
4. Perhitungan  metode  MSE  jenis  mobil  avanza pada forecast dengan alpha=0.4 1.5776/11 = 0.1434181818
5. Perhitungan  metode  MSE  jenis  mobil  avanza pada forecast dengan alpha=0.5
1.5625/11 = 0.14204545 Dari  perhitungan  menggunakan  rumus Mean Square  Error  (MSE) terkecil  diperoleh  dengan  alpha 0.5 jenis transportasi avanza yaitu 0.14204545. Hal ini menunjukkan bahwa forecast terbaik untuk memprediksi penyewaan alat transportasi jenis avanza pada  perusahaan  adalah  dengan  menggunakan  alpha 0.5.  Jadi  peramalan  alat  transportasi  yang  akan dibenahi  untuk  satu  tahun  kedepan  adalah  jenis transportasi jenis avanza.

## IV. IMPLEMENTASI
Setelah dilakukan mining terhadap data penyewaan alat transportasi pada PT Sedona Holidays
Medan dengan menggunakan metode Single Exponential  Smoothing ,  didapat  indikator-indikator pengukuran akurasi peramalan untuk menemukan pola deret historis dan ekstrapolasi peramalan menggunakan pembobotan alpha. Mean Square Error (MSE) yang berfungsi mengukur kesalahan peramalan pada setiap besaran alpha yang menghasilkan forecast error terkecil.  Dalam  perhitungan  sebelumnya ditemukan forecast  error terkecil  dengan alpha 0.5 ditemukan  pada  alat  transportasi  jenis  avanza  sebesar 0.14204545.
Implementasi  sistem  adalah  merupakan kegiatan akhir dari proses penerapan sistem baru dimana sistem yang  baru  ini  akan  dioperasikan  secara  menyeluruh. Sebelum  sistem  benar-benar  bisa  digunakan  dengan baik,  sistem  harus    melalui    tahap  pengujian  terlebih dahulu  untuk  menjamin  tidak  ada  kendala  yang muncul  pada  saat  sistem  digunakan.  Berikut merupakan langka kerja untuk menghitung forecasting, Mean Square Error (MSE)
menggunakaan aplikasi POM QM yang telah terinstal di komputer/laptop.
4.1  Masukan  ( Input )  Data  Transaksi  Penyewaan  Alat Transportasi Jenis Avanza
1. Tampilan Data Transaksi Sebelum  melakukan  analisa  penyewaan  alat transportasi  maka  dilakukan input data  transaksi terlebih  dahulu  kedalam    sistem  aplikasi.  Tampilan input transaksi dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 1. Tampilan Pengisian Data Transaksi Avanza
2. Hasil forecasting alat  transportasi  jenis  avanza alpha  =  0.1.  Lakukan  langkah-langkah  yang
sama  untuk  menghitung forecast menggunakan alpha 0.2 -0.9.
Gambar 2. Tampilan Hasil Mean Squared Error Avanza

## V. KESIMPULAN
Sebagai  penutup  sajian  pembahasan  dalam  penulisan skripsi  ini  penulis  mencoba  mengambil  kesimpulan sekaligus  memberikan  saran  untuk  kemajuan  analisa yang dibuat. Dengan adanya kesimpulan dan saran ini dapatlah  diambil  suatu  perbandingan  yang  akhirnya dapat  memberikan  perbaikan-perbaikan  pada  masa yang  akan  datang.  Adapun  kesimpulan  yang  penulis peroleh adalah :
1. Proses  peramalan/ forecasting penyewaan  alat transportasi dilakukan berdasarkan data transaksi dimasa lampau yang kemudian dianalisis dengan menggunakan  metode  penghalusan  tingkat  ke erroran  suatu  data  yang  kemudian  akan menghasilkan  ramalan  yang  akurat, tepat waktu, dan dapat dimengerti.
2. Pada  PT  Sedona  Holidays  Medan  penerapan metode Single  Exponential  Smoothing ini  dapat dijadikan sebagai informasi yang bisa diandalkan dalam pengambilan suatu keputusan kedepannya mengenai penyewaan alat transportasinya, karena  metode  ini  berpedoman  pada  ketetapan nilai konstanta penghalusan yang dapat membuat diferensiasi /perbandingan peramalan yang akurat dengan yang tidak akurat.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
1. Abdul Kadir,Pengenalan Sistem Informasi, 2003
2. Taufan  Fahmi,  Sudarno,  Yuciana  Wilandari.  Jurnal  Gaussian, April 2013
3. Chairunnisa,  Pelita  Informatika  Budi  Darma,  Volume  :  IX,
Nomor : 1, Maret 2015
4. Afni  Sahara,  Jurnal  Informasi  dan  Tekhnologi  ilmiah,  STMIK BUDIDARMA, Volume : I, Nomor : 3, Oktober 2013
5. Riza  Rahmadayanti  dkk,  Jurnal  Rekursif,  Universitas
Bengkulu, Volume : 3, Nomor : 1,  Maret 2015
6. Untung  Sus  Andriyanto,  Abdul  Basith.  Metode  dan  Aplikasi Peramalan, 1991
7. Riza  Rahmadayanti  dkk,  Jurnal  Rekursif,  Universitas Bengkulu, Volume : 3, Nomor : 1,  Maret 2015
8. https://id.wikipedia.org/wiki/Transportasi , tanggal akses 15 Mei 2015
9. Alda Raharja dkk,  Jurnal Sistem Informasi, Institut Tekhnologi Sepuluh November, Juli, 2010)
10. Ratno  Kustiawan  (2010).  Rekayasa  Perangkat  Lunak.  Diakses 15 Mei 2015