3640 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3640-3650 E- ISSN 2503-2933
Peramalan Akseptor KB Baru Pada Kota Tanjungbalai Dengan Teknik Single Exponential Smoothing (SES)
Muhammad Rizky* 1 , Ruri Ashari Dalimunthe 2 , Sudarmin 3
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi STMIK Royal Kisaran;
2* Prodi Sistem Informasi STMIK Royal Kisaran
3 Prodi Sistem Informasi STMIK Royal Kisaran e-mail: * 1 mrizky021117@gmail.com, 2 ruriashari1986@gmail.com, 3 disudarmindra@gmail.com
Abstrak
Dalam melakukan kualitas pelayanan kesehatan perlu dilakukan secara berkesinambungan.  Keluarga  Berencana  ialah  suatu  usaha  yang  mengatur  banyaknya  jumlah kelahiran  sedemikian  rupa  sehingga  masyarakat  yang  bersangkutan  tidak  akan  menimbulkan kerugian sebagai akibat langsung dari kelahiran tersebut. Terpenuhinya hak akseptor keluarga berencana  (KB)  membantu  meningkatkan  pencapaian  pelayanan  kesehatan  reproduksi.  Untuk dapat  memberikan  pelayanan  yang  optimal,  diperlukan  alat  kontrasepsi  yang  memadai  yang sesuai  dengan  jumlah  akseptor (pengguna)  Keluarga Berencana (KB). Jadi jumlah sarana harus  sebanding  dengan  jumlah  akseptor  Keluarga  Berencana  (KB).  Jadi    jumlah    alat kontrasepsi  seperti  pil  KB,  Suntik  KB,  Implan  (Norpant),  IUD  (Spiral),  Vasektomi,  dan Tubektomi  harus    sebanding    dengan    jumlah    akseptor    Keluarga  Berencana  (KB).  Namun permasalahan yang terjadi adalah kesulitan dalam menentukan jumlah peserta baru Keluarga Berencana  (KB)  (akseptor  Keluarga  Berencana)  (KB).  Untuk  itulah  diperlukan  peramalan (forecasting). Peramalan ini dirancang menggunakan bahasa pemrograman php serta database mysql
Kata kunci: Peramalan Akseptor KB Baru, Metode SES.

## Abstract
In  carrying  out  the  quality  of  health  services  needs  to  be  done  on  an  ongoing  basis. Family planning is an effort to regulate the number of births in such a way that the community concerned  will  not  cause  harm  as  a  direct  result  of  the  birth.  The  fulfillment  of  the  right  of family  planning  (KB)  acceptors  helps  to  improve  the  achievement  of  reproductive  health services.  To  be  able  to  provide  optimal  services,  adequate  contraceptives  are  needed  in accordance  with  the  number  of  family  planning  (KB)  acceptors  (users).  So  the  number  of facilities must be proportional to the number of family planning (KB) acceptors. So the number of  contraceptives  such  as  birth  control  pills,  KB  injections,  implants  (Norpant),  IUD  (Spiral), vasectomy,  and  tubectomy  must  be  proportional  to  the  number  of  family  planning  (KB) acceptors. However, the problem that occurs is the difficulty in determining the number of new Family  Planning  (KB)  participants  (Family  Planning  acceptors)  (KB).  For  this  reason, forecasting is needed. This forecast is designed using the PHP programming language and the MySQL database
Keywords: New Family Planning Acceptor Forecasting, SES Method..
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3640-3650 E- ISSN 2503-2933 3641

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  telah  berubahnya  paradigma  dalam  pengelolaan  masalah  kependudukan  dan pembangunan  dari  pendekatan  pengendalian  populasi  dan  penurunan  fertilitas  menjadi pendekatan yang berfokus pada kesehatan reproduksi  serta  hak  reproduksi, maka  pelayanan Keluarga Berencana (KB)  harus  menjadi  lebih berkualitas  serta memperhatikan hak-hak dari klien/masyarakat  dalam  memilih  metode  kontrasepsi  yang  diinginkan.  Program  keluarga berencana berfungsi untuk menunda kelahiran anak pertama( post  poning ),  menjarangkan  anak ( spacing )    atau  membatasi    (limiting),  dan  jumlah  anak  yang  diinginkan    akan  sesuai  dengan keamanan medis serta kemungkinan kembalinya fase kesuburan.
Keluarga  berencana  merupakan  suatu  usaha  dalam  mengatur  banyaknya  jumlah kelahiran. Sempitnya  keluarga  berencana  dalam  kehidupan  sehari-hari  berkisar  pada pencegahan konsepsi atau pencegahan terjadinya pembuahan yang mencegah pertemuan antara sel mani ( spermatozoa ) dari pria dan sel telur ( ovum ) dari wanita [1].
Akseptor  (pengguna)  Keluarga  Berencana  (KB)  berhak  mendapatkan  pelayanan kesehatan  yang    berkualitas    dan    mendapatkan  hak-hak  pasien  ketika    datang  ke  fasilitas kesehatan. Untuk dapat memberikan pelayanan yang optimal, tentu diperlukan alat kontrasepsi yang  memadai  sesuai   dengan   jumlah    akseptor  (pengguna)   Keluarga  Berencana  (KB).   Jadi jumlah  alat kontrasepsi seperti pil KB, Suntik KB, Implan (Norpant), IUD (Spiral), Vasektomi, dan  Tubektomi  harus    sebanding    dengan    jumlah    akseptor    Keluarga  Berencana  (KB). Kesulitan  dalam  menentukan  jumlah  peserta  baru  dalam  Keluarga  Berencana  (KB)  (akseptor Keluarga Berencana) merupakan suatu permasalahan untuk itu diperlukanlah sebuah peramalan ( forecasting ). Jadi jumlah sarana harus sebanding dengan jumlah akseptor Keluarga Berencana (KB).
Peramalan  adalah  sebuah  teknik  analisa  dalam  melakukan  perhitungan  dengan pendekatan  kualitatif  maupun  kuantitatif  dalam  memperkirakan  kejadian  dimasa  yang  akan datang  dengan  menggunakan  referensi  dari  data  di  masa  lalu  untuk  meminimalisir  pengaruh ketidak  pastian.  Peramalan  ini  salah  satu  alat  bantu  yang  begitu  penting  dalam  suatu perencanaan yang efektif dan efisien [2]. Dari penelitian sebelumnya diantaranya dengan judul “Peramalan  Hasil  Penjualan  Perhiasan  Emas  Menggunakan  Metode Exponential  Smoothing ” [3], hasil pengujian MAPE terendah yaitu pada saat α =0,4 yaitu 56,64% dengan menggunakan metode SES.  Hasil nilai MAPE yang terendah disaat α =0,2 dengan nilai 56,89% menggunakan metode DES. Sedangkan dengan menggunakan metode TES nilai MAPE terendah yaitu disaat α =0,7, β =0,1, γ =0,1  dengan  nilai  73,63%.  Dari  nilai  kesalahan  ( error )  ketiga  metode,  diambil satu kesimpulan bahwa peramalan yang menggunakan metode SES dianggap yang paling baik dalam melakukan perhitungan peramalan hasil penjualan perhiasan emas dibandingkan dengan metode DES dan TES.
Penelitian  selanjutnya  dengan  judul  “Sistem  Forecasting  Perencanaan  Produksi  dengan Metode Single Eksponential Smoothing pada Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa” [4], hasil  dari  penelitian  yaitu  peramalan  yang  dilakukan  dalam  penjualan  keripik  singkong dirancang  agar  menghindari  terjadinya  kelebihan  mauoun  kekurangan  dalam  memproduksi kripik  serta  metode  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dengan menggunakan metode single eksponential smoothing .
Penelitian  selanjutnya  dengan  judul  “Prediksi  Jumlah  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Dengan  Metode Single  Exponential  Smoothing (Studi  Kasus:  AMIK  Royal  Kisaran)  [5]. Penelitian  selanjutnya  dengan  judul  Perbandingan Double  Moving  Average Dengan Double Exponential  Smoothing Pada  Peramalan  Bahan  Medis  Habis  Pakai. JURTEKSI  (Jurnal Teknologi  dan  Sistem  Informasi) , 4 (2),  197-204.  Maka  peneliti  mengambil  kesimpulan  bahwa penelitian  ini  dilakukan  dengan  membandingkan  2  metode  yaitu  metode Double  Moving
3642 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3640-3650 E-ISSN 2503-2933
Average Dengan Double  Exponential  Smoothing sehingga  mendapatkan  hasil  metode  terbaik yang digunakan untuk melakukan peramalan pada bahan medis habis pakai dengan mengambil data-data  yang  akurat  [6].  Dan  Kinzie  Feliciano  Pinontoan.  (2018).  Melakukan  penelitian dengan  mengangkat  judul  Pemodelan Single  Exponential  Smoothing(SES) Dan Integer Autoregressive (INAR) Pada Peramalan Permintaan Intermittent , E-ISSN: 2621-1009, Sehingga peneliti  menarik  kesimpulan  bahwa    membandingkan  kedua  metode  dalam  malakukan peramalan  permintaan  yang  terputus-putus  ( intermittent ).  Proses  peramalan  ditunjukkan  pada studi  kasus  dan  keakuratan  kedua  metode  dibandingkan  dengan  pengukuran MSE .  Hasil  dari penelitian  menunjukkan  bahwa  model  INAR  lebih  unggul  dalam  keakuratan forecasting terhadap model SES pada kondisi tertentu[7].
Teknik  merupakan  suatu  konseptual  yang  tersusun  dari fungsi  yang  saling  berhubungan yang bekerja sama sebagai suatu kesatuan organisasi untuk mencapai hasil yang diinginkan[8]. Peramalan  merupakan  suatu  perkiraan  untuk  masa  mendatang  atas  dasar  pola  waktu  di  masa lalu  dan  penggunaan  kebijakan  terhadap  proyeksi  dengan  pola di  masa  yang  lalu.  [9]. Metode Single Exponential Smoothing merupakan metode yang  memakai catatan data di masa lalu dan mengasumsikan data yang berfluktuasi atau tidak menetap [10].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu  metode  kuantitatif  karna  dalam  penelitian adanya metode perhitungan yang dipakai dalam melakukan peramalan, dimana pengolahan data dilakukan dengan cara perhitungan. Dalam menggunakan metode kuantitatif terdapat beberapa kondisi yang harus dipenuhi, yaitu:
1. Terdapat informasi-informasi mengenai masa lalu numeric
2. Kemudian informasi yang ada dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data
3. Diasumsikan bahwa beberapa pola masa lalu akan terus berlanjut.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  yang  dirancang  merupakan    sistem forcasting Akseptor  KB  Baru  dengan menggunakan  metode Exponential  Smoothing pada  Dinas  Pengendalian  Penduduk  Dan Keluarga  Berencana  Kota  Tanjungbalai . Adapun  data  pengguna  alat  kontrasepsi  yaitu  seperti tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Pengguna Alat Kontrasepsi NO  TAHUN IUD MOW MOP

## KDM
IMP STK PIL TOTAL 1 2017 551 428 72 1159 2412 4844 6703 16169 2 2018 542 441 71 1188 2671 5014 6598 16525 3 2019 536 469 104 992 2841 5188 6838 16968 4 2020 411 445 121 633 2706 5534 5361 15211 5 2021 320 443 151 750 2969 5708 5392 15733
Adapun  algoritma  perhitungannya  dengan  menggunakan  metode  Akseptor  KB  Baru dengan metode Exponential Smoothing adalah seperti pada tabel 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, dan 16 berikut ini:
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3640-3650 E- ISSN 2503-2933 3643
1. Perhitungan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara IUD
• Perhitungan Peramalan Menggunakan Alpha ( α ) 0.9

## Tabel 2. Peramalan Pasien Pengguna Keluarga Berencana Dengan Cara IUD
No Tahun (Periode) Data Pengguna (At-1) Alpha ( α ) Forecast SES (Ft-1) 1 2017 551 0,9 2 2018 542 0,9 551.00 3 2019 536 0,9 542.90 4 2020 411 0,9 536.69 5 2021 320 0,9 423.57 6 2022 0,9 330.36 • Perhitungan peramalan pasien pengguna keluarga berencana dengan cara IUD
Periode 2022 : Ft = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1) (1)
=  423,57 + (0,1 (320 – 432,57)
= 330,36
• Perhitungan Error Forecasting Peramalan Akseptor KB Baru  Dengan Cara IUD
Tabel 3. Analisis Kesalahan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara IUD Periode 2022
No Tahun (Periode) Pengguna (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) APE (%) 1 2017 551 2 2018 542 551.00 9.00 81.00 1.66% 3 2019 536 544.70 6.90 47.61 1.29% 4 2020 411 538.61 125.69 15797.98 30.58% 5 2021 320 449.28 103.57 10726.54 32.37% 6 Total 245.16 26653.12 65.89% MAD = ∑ |At – Ft|  =   245,16  = 61,29
n 4
MSE = ∑ |At – Ft| 2 =  26653,12 = 6663,28
n 4
RMSE = √∑ |At – Ft| 2 = √ 6663,28 = 8162,89%
MAPE = ∑ |At – Ft| (100)  = 65,89% = 16,47%
|Yt| 4
2. Perhitungan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara MOW
• Perhitungan Peramalan Menggunakan Alpha ( α ) 0.3
3644 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3640-3650 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page
Tabel 4. Peramalan Pasien Pengguna Keluarga Berencana Dengan Cara MOW Periode 2022
No Tahun (Periode) Data Pengguna (At-1) Alpha ( α ) Forecast SES (Ft- 1) 1 2017 428 0,3 2 2018 441 0,3 428.00 3 2019 469 0,3 431.90 4 2020 445 0,3 443.03 5 2021 443 0,3 443.62 6 2022 0,3 443.43
• Perhitungan peramalan pasien pengguna keluarga berencana Dengan Cara MOW Periode 2022 : Ft = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1)
=  443,62 + (0,3 (443 – 443,62)
= 443,43
• Perhitungan Error Forecasting Peramalan Akseptor KB Baru  Dengan Cara MOW
Tabel 5. Analisis Kesalahan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara MOW  Periode 2022
No Tahun (Periode) Pengguna (At- 1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) APE (%) 1 2017 428 2 2018 441 428.00 13.00 169.00 2.95% 3 2019 469 431.90 37.10 1376.41 7.91% 4 2020 445 443.03 1.97 3.88 0.44% 5 2021 443 443.62 0.62 0.39 0.14% Total 52.69 1549.68 11.44% MAD = ∑ |At – Ft|  =   52,69 =13,17
n 4
MSE = ∑ |At – Ft| 2 =  1549,68 = 387,42
n 4 RMSE = √∑ |At – Ft| 2 = √ 387,42 = 1968,30%
MAPE = ∑ |At – Ft| (100)  = 11,44 = 2,86%
|Yt| 4
3. Perhitungan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara MOP
• Perhitungan Peramalan Menggunakan Alpha ( α ) 0.9
Tabel 6. Peramalan Pasien Pengguna Keluarga Berencana Dengan Cara MOP Periode 2022
No Tahun (Periode) Data Pengguna (At-1) Alpha ( α ) Forecast SES (Ft-1) 1 2017 72 0,9 2 2018 71 0,9 72.00 3 2019 104 0,9 71.10 4 2020 121 0,9 100.71 5 2021 151 0,9 118.97 6 2022 0,9 147.80
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3640-3650 E- ISSN 2503-2933 3645
lear, implies research results (First Author)
• Perhitungan peramalan pasien pengguna keluarga berencana dengan cara MOP Periode 2022 : Ft = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1) =  118,37 + (0,9 (151 – 118,37)
= 147,80
• Perhitungan Error Forecasting Peramalan Akseptor KB Baru  dengan Cara MOP
Tabel 7. Analisis Kesalahan Peramalan Akseptor KB Baru  Dengan Cara MOP Periode 2022
No Tahun Periode) Pengguna (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) APE (%) 1 2017 72 2 2018 71 72.00 1.00 1.00 1.41% 3 2019 104 71.10 32.90 1082.41 31.63% 4 2020 121 100.71 20.29 411.68 16.77% 5 2021 151 118.97 32.03 1025.86 21.21% Total 86.22 2520.95 71.02% MAD = ∑ |At – Ft|  =   86,22 = 21,55 n 4
MSE = ∑ |At – Ft| 2 =  2520,95 = 630,24
n 4
RMSE = √∑ |At – Ft| 2 = √ 630,24 = 2510,45%
MAPE = ∑ |At – Ft| (100)  = 71,02 = 17,76%
|Yt| 4
4. Perhitungan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara KDM
• Perhitungan Peramalan Menggunakan Alpha ( α ) 0.7
Tabel 8. Peramalan Pasien Pengguna Keluarga Berencana Dengan Cara KDM Periode 2022
No Tahun (Periode) Data Pengguna (At-1) Alpha ( α ) Forecast SES (Ft-1) 1 2017 1159 0,7 2 2018 1188 0,7 1159.00 3 2019 992 0,7 1179.30 4 2020 633 0,7 1048.19 5 2021 750 0,7 757.56 6 2022 0,7 752.27
• Perhitungan peramalan pasien pengguna keluarga berencana dengan cara KDM Periode 2022 : Ft = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1)
=  757,56 + (0,7 (750 – 757,55)
= 752,27
• Perhitungan Error Forecasting Peramalan Akseptor KB Baru  Dengan Cara KDM
3646 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3640-3650 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page
Tabel 9. Analisis Kesalahan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan KDM Periode 2022
No Tahun (Periode) Pengguna (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) APE (%) 1 2017 1159 2 2018 1188 1159.00 29.00 841.00 2.44% 3 2019 992 1179.30 187.30 35081.29 18.88% 4 2020 633 1048.19 415.19 172382.74 65.59% 5 2021 750 757.56 7.56 57.11 1.01% Total 639.05 208362.13 87.92% MAD = ∑ |At – Ft|  =   639,05 = 159,76
n 4
MSE = ∑ |At – Ft| 2 =  208362,13 = 52090,53
n 4
RMSE = √∑ |At – Ft| 2 = √ 52090,53 = 22823,35%
MAPE = ∑ |At – Ft| (100)  = 87,92 = 21,98%
|Yt| 4
5. Perhitungan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara IMP
• Perhitungan Peramalan Menggunakan Alpha ( α ) 0.6
Tabel 10. Peramalan Pasien Pengguna Keluarga Berencana Dengan Cara IMP eriode 2021
No Tahun (Periode) Data Pengguna (At-1) Alpha ( α ) Forecast SES (Ft-1) 1 2017 2412 0,6 2 2018 2671 0,6 2412.00 3 2019 2841 0,6 2567.40 4 2020 2706 0,6 2731.56 5 2021 2969 0,6 2716.22 6 2022 0,6 2867,89
• Perhitungan peramalan pasien pengguna keluarga berencana dengan cara IMP
Periode 2022 : Ft = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1)
=  2716,22 + (0,6 (2969 – 2716,22)
= 2867,89
• Perhitungan Error Forecasting Peramalan Akseptor KB Baru  dengan cara IMP
Tabel 11. Analisis Kesalahan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara IMP Periode 2022
No Tahun (Periode) Pengguna (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) APE (%) 1 2017 2412 2 2018 2671 2412.00 259.00 67081.00 9.70% 3 2019 2841 2567.40 273.60 74856.96 9.63% 4 2020 2706 2731.56 25.56 653.31 0.94% 5 2021 2969 2716.22 252.78 63895.71 8.51% Total 810.94 206486.98 28.79%
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3640-3650 E- ISSN 2503-2933 3647
MAD = ∑ |At – Ft|  =   810,94 = 202,73
n
4 MSE = ∑ |At – Ft| 2 =  206486,98 = 51621,74
n 4
RMSE = √∑ |At – Ft| 2 = √ 51621,74 = 22720,42%
MAPE = ∑ |At – Ft| (100)  = 28,79 = 7,20%
|Yt| 4
6. Perhitungan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara Suntik
• Perhitungan Peramalan Menggunakan Alpha ( α ) 0.9
Tabel 12. Peramalan Pasien Pengguna Keluarga Berencana Dengan Cara Suntik Periode 2022
• Perhitungan peramalan pasien pengguna keluarga berencana dengan cara suntik Periode 2022 : Ft = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1) =  5497,49 + (0,9 (5708 – 5479,49)
= 5686,95
• Perhitungan Error  Forecasting Peramalan  Pasien  Baru  Pengguna  Dengan  Cara  KB Suntik
Tabel 13. Analisis Kesalahan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara Suntik Periode 2022
No Tahun (Periode) Pengguna (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) APE (%) 1 2017 4844 2 2018 5014 4844.00 170.00 28900.00 3.39% 3 2019 5188 4997.00 191.00 36481.00 3.68% 4 2020 5534 5168.90 365.10 133298.01 6.60% 5 2021 5708 5497.49 210.51 44314.46 3.69% Total 936.61 242993.47  17.36% MAD = ∑ |At – Ft|  =   936,61 = 243,15
n 4
MSE = ∑ |At – Ft| 2 =  242993,47 = 60748,37
n 4
RMSE = √∑ |At – Ft| 2 = √ 60748,37 = 24647,18%
MAPE = ∑ |At – Ft| (100)  = 17,36 = 4,34%
No Tahun (Periode) Data Pengguna (At-1) Alpha ( α ) Forecast SES (Ft-1) 1 2017 4844 0,9 2 2018 5014 0,9 4844.00 3 2019 5188 0,9 4997.00 4 2020 5534 0,9 5168.90 5 2021 5708 0,9 5497.49 6 2022 0,9 5686,95
3648 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3640-3650 E-ISSN 2503-2933
|Yt| 4
7. Perhitungan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara Pil
a. Perhitungan Peramalan  Menggunakan Alpha ( α ) 0.9
Tabel 14. Peramalan Akseptor KB Baru Pil Periode 2022
No Tahun (Periode) Pengguna (At-1) Alpha ( α ) Forecast SES (Ft-1) 1 2017 6703 0,9 2 2018 6598 0,9 6703.00 3 2019 6838 0,9 6608.50 4 2020 5361 0,9 6815.05 5 2021 5392 0,9 5506.41 6 2022 0,9 5403,44
• Perhitungan Peramalan Akseptor KB Baru Pil
Periode 2022 : Ft = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1)
= 651879 + (0,9 (7563 – 6514,79)
= 6623,21
• Perhitungan Error Forecasting Peramalan Akseptor KB Baru Pil
Tabel 15. Analisis Kesalahan Peramalan Akseptor KB Baru Pil Periode 2022
No Tahun (Periode) Pengguna (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) APE (%) 1 2015 6703 2 2017 6598 6703.00 105.00 11025.00 1.59% 3 2018 6838 6608.50 229.50 52670.25 3.36% 4 2019 5361 6815.05 1454.05 2114261.40 27.12% 5 2020 5392 5506.41 114.41 13088.50 2.12% 6 Total 1902.96 2191045.16 34.19% MAD = ∑ |At – Ft|  =   1902,96 =  475,74
n 4
MSE = ∑ |At – Ft| 2 =  2191045,16 = 547761,28
n 4
RMSE = √∑ |At – Ft| 2 = √ 547761,28 = 74010,90%
MAPE = ∑ |At – Ft| (100)  34,19  = 8,55%
|Yt| 4
8. Hasil dari Perhitungan Error Forecasting Peramalan Akseptor KB Baru Adapun nilai Error Forecasting Peramalan Akseptor KB Baru dilihat pada tabel 16 nilai error forecasting:
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3640-3650 E- ISSN 2503-2933 3649
lear, implies research results (First Author)
Tabel 16. Nilai Error Forecasting No Nilai Error Forecasting Alat KB Hasil Peramalan Nilai Alpha ( α ) Hasil Error 1 IUD 330.36 0.9 16,47% 2 MOW 443.43 0,3 2,86% 3 MOP 147.80 0,9 17,76% 4 KDM 752.27 0,7 21,98% 5 IMP 2867,89 0,6 7,20% 6 STK 5686,95 0,9 4,34% 7 PIL 5403,44 0,9 8,55%

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  penelitian  uji  coba  pada  sistem,  maka  penulis  menarik  kesimpulan yaitu  Pembuatan  sistem  peramalan  Akseptor  KB  Baru  merumuskan  permasalahan  yang  ada, kemudian  mencari  sebuah  alternatif  untuk  menyelesaikan  suatu  permasalahan  yang  ada  serta menerapkannya  dalam  bentuk  program  aplikasi.  Dengan  menggunakan  bahas  pemrograman PHP dan database MySQL, maka akan mempermudah dalam pengolahan jumlah pengguna KB pada  Dinas  Pengendalian  Penduduk  Dan  Keluarga  Berencana  Kota  Tanjungbalai.  Rancangan dari sistem ini dapat memprediksi jumlah Akseptor KB Baru yang harus disiapkan oleh Dinas Pengendalian Penduduk Dan Keluarga Berencana Kota Tanjungbalai tahun berikutnya. Metode yang  digunakan  yaitu  Single  Exponential  Smoothing  (SES)  dapat  membantu  Dinas Pengendalian Penduduk Dan Keluarga Berencana Kota Tanjungbalai dalam meramalkan jumlah Akseptor KB Baru untuk tahun berikutnya . .

## 5. SARAN
Adapun  penulis  sampaikan  untuk  pengembangan  sistem  yang  lebih  lanjut  yaitu  sebagai berikut:
1. Menambah  fitur  pengguna  peserta  KB  baru  supaya  membantu  pihak  kantor  kb,  dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing (SES)
2. Diharapkan  sistem  peramalan  ini  dapat  dikembangkan  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman lainnya.
3. Sebaiknya  Dinas  Pengendalian  Penduduk  Dan  Keluarga  Berencana  Kota  Tanjungbalai menerapkan  sistem  peramalan  yang  telah  terkomputerisasi  menggunakan  metode Single Exponential  Smoothing  (SES) supaya  pihak  BKKBN  mampu  mengetahui  berapa  angka perkiraan Akseptor KB Baru untuk memenuhi kebutuhan pengguna KB.
4. Dalam  sistem  ini  diharapkan  kedepannya  banyak  karya-karya  baru  yang  mampu menciptakan  inspirasi  baru  dan  menerapkan  sistem  peramalan  seperti  melakukan perbandingan  antar  metode  peramalan.  Dan  akan  melakukan  inovasi  terbaru  dalam meramalkan peserta KB baru.
3650 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3640-3650 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Koes,  “Koes  Irianto,  2014, Pelayanan  Keluarga  Berencana  Dua  Anak  Cukup., ” J. Ums , pp. 17–36, 2014.
[2] T. Komputer, “, STMIK Royal 3 Prodi, ” Vol. 1, No. 3, pp. 237–244, 2021.
[3] 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),” … Teknol. Inf. dan Ilmu … , Vol. 3, No. 7, pp. 7268–7274, 2019.
[4] 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.
[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] H. D. E. Sinaga and N. Irawati, “Perbandingan Double Moving Average Dengan Double Exponential  Smoothing  pada  Peramalan,”  JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist. Informasi) , Vol. IV, No. 2, p. 8, 2018.
[7] U.  N.  Manado, “Pemodelan  Single  Exponential  Smoothing  (SES)  dan  Integer Autoregressive  (Inar)  pada  Peramalan  Permintaan  Intermittent,”  Front.  J.  Sains  dan Teknol. , vol. 1, 2018, doi: 10.36412/frontiers/001035e1/agustus201801.01.
[8] S.  Hamidah  and  K.  Kusumawati, “Sistem  Berbasis  Pengetahuan  Gangguan  Autism Spectrum Disorder pada Anak Usia Dini,” Univ. Satya Negara Indones. , Vol. 10, No. 1, pp. 18–25, 2017.
[9] I.  D.  Palandeng,  F.  Ekonomi,  and  J.  Manajemen, “Analisis  Ramalan  Penjualan  dan Persediaan  Produk  Sepeda  Motor  Suzuki  pada  PT.  Sinar  Galesong  Mandiri Malalayang,” J. EMBA J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt. , Vol. 6, No. 4, pp. 2828–2837, 2018, doi: 10.35794/emba.v6i4.21067.
[10] J. Nangi, S. H. Indrianti, and B. Pramono, “Peramalan Persediaan Obat Menggunakan Metode  Triple  Exponential  Smoothing  (Tes)  (Studi  Kasus :  Instalasi  Farmasi  RSUD Kab. Muna),” Semantik , Vol. 4, No. 1, pp. 135–142, 2018.