## JURNAL DINAMIKA PENDIDIKAN
Vol.13, No.1, April 2020, pp. 57-67 | p-ISSN: 1410-4695 - e-ISSN: 2620-3952 http://ejournal.uki.ac.id/index.php/jdp DOI:  10.33541/jdp.v13i1
Received on 02/03/2020;Accepted on 30/03/2020; Published on:25/04/2020
PREDIKSI  JUMLAH  MAHASISWA BARU FKIP UKI DENGAN  MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENSIAL SMOOTHING
Risma Uly Manalu *) Universitas Kristen Indonesia, Jakarta, Indonesia * ) Corresponding author, e-mail: rismauly12@gmail.com

## Abstract
Prediction is an estimation of uncertain event rates in the future. Forecasting at the  Indonesian  Christian  University  to  predict  the  number  of  prospective  new students who register is a system that is very needed at the university in order to estimate the number of students who will come. Single Exponential Smoothing is  a  method  of  improvement  or  exponential  that  is  done  continuously  on forecasting  the  latest  observation  objects.  This  forecasting  method  focuses  on decreasing  priorities  exponentially  on  the  object  of  previous  observation.  In smoothing exponential smoothing there are several smoothing  parameters that are explicitly determined, and these results determine the weight imposed on the observation value. The forecasting was carried out since 2011-2019. As for the prediction of the number of students from the Faculty of Teacher Training and Education,  UKI  in  the  academic  year  2011/2012  as  many  as  161  students, 2012/2013  as  many  as  189  students,  2013/2014  as  many  as  163  students, 2014/2015  as  many  as  147  students,  2015/2016  as  many  as  178  students, 2016/2017  as  many  as  194  students  2017/2018  as  many  as  139  students, 2018/2019 as  many as 146  students, and 2019/2020 as  many as  117 students. But  in  reality  the  number  of  UKI  teacher  and  science  faculty  students  in  the 2016/2017 school year was 168 students, 2017/2018 as many as 115 students, 2018/2019 as  many as 128  students, and 2019/2020 as  many as  147 students. With a total Mape yield of 378,492 and a total MaE of 59,956.
Keywords : f orecasting, prediction, SES method

## Abstrak
Prediksi  adalah  estimasi  tingkat  kejadian  yang  tidak  pasti  dimasa  yang  akan datang. Peramalan di Universitas Kristen Indonesia untuk meramalkan jumlah calon mahasiswa baru yang mendaftar merupakan suatu sistem yang sangat di butuhkan  pada  universitas  tersebut  dalam  rangka  memperkirakan  jumlah mahasiswa  yang  akan  datang. Single  Exponential  Smoothing merupakan  cara perbaikan  atau  eksponensial    yang  dilakukan    terus-menerus  pada  peramalan terhadap  objek  pengamatan  terbaru.  Metode  peramalan  ini  menitik-beratkan pada  penurunan  prioritas  secara  exponensial  pada  objek  pengamatan sebelumnya.  Dalam  pemulusan eksponential  smoothing terdapat  beberapa parameter  pemulusan  yang  ditentukan  secara  eksplisit,  dan  hasil  ini menentukan  bobot  yang  dikenakan  pada  nilai  observasi.  Adapun  peramalan yang  dilakukan  sejak  tahun  2011-2019  adapun  prediksi  jumlah  mahasiswa Fakultas  keguruan  dan  ilmu  pendidikan  UKI  pada  tahun  ajaran  2011/2012 sebanyak  161  orang  mahasiswa,  2012/2013  sebanyak  189  orang  mahasiswa, 2013/2014  sebanyak  163  orang  mahasiswa,  2014/2015  sebanyak  147  orang mahasiswa,  2015/2016  sebanyak  178  orang  mahasiswa,  2016/2017  sebanyak 194  orang  mahasiswa  2017/2018  sebanyak  139  orang  mahasiswa,  2018/2019 sebanyak  146  orang  mahasiswa,  dan  2019/2020  sebanyak  117  orang

## JURNAL DINAMIKA PENDIDIKAN
Vol.13, No.1, April 2020, pp. 57-67
Available online: http://ejournal.uki.ac.id/index.php/jdp
Risma Uly Manalu
58 | Prediksi  Jumlah  Mahasiswa Baru FKIP UKI Dengan  Menggunakan Metode Single Exponensial Smoothing
mahasiswa.  Namun  pada  kenyataannya  jumlah  mahasiswa  Fakultas  keguruan dan  ilmu  pendidikan  UKI  pada  tahun  akademik    2016/2017  sebanyak  168 orang  mahasiswa,  2017/2018  sebanyak  115  orang  mahasiswa,  2018/2019 sebanyak  128  orang  mahasiswa,  dan  2019/2020  sebanyak  147  orang mahasiswa. Dengan hasil total Mape 378,492 dan total MaE yaitu 59,956.
Katakunci : peramalan, prediksi, metode SES
How  to  Cite: Manalu,  Risma  Uly.  (2020).  Prediksi    Jumlah    Mahasiswa  Baru  Fkip  Uki  Dengan Menggunakan Metode Single Exponensial Smoothing. Jurnal Dinamika Pendidikan, 13 (1): pp. 57-67. DOI: https://doi.org/10.33541/jdp.v13i1.1391

## Pendahuluan
Universitas  Kristen  Indonesia  (UKI)  merupakan  universitas  yang  telah  berdiri  sejak Tahun  1953.  UKI  merupakan  salah  satu  universitas  besar  di  Jakarta.  Seiring  dengan perkembangannya, UKI kini telah memiliki beberapa fakultas yaitu: Fakultas Keguruan dan Ilmu  Pendidikan  (FKIP),  Fakultas  Sastra  (FS),  Fakultas  Ekonomi  (FE),  Fakultas  Hukum (FH),    Fakultas  Teknik  (FT),  Fakultas  Kedokteran  (FK),  Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Politik (FISIP), Pascasarjana dan Akademi Fisioterapi (AkFis).
Pasang  surut  perkembangan  Universitas  Kristen  Indonesia  ditengarai  salah  satunya adalah  jumlah  mahasiswa.  Sebagai  salah  satu  perguruan  tinggi  swasta,  jumlah  mahasiswa akan  sangat  mempengaruhi  kemajuan  dari  perguruan  tinggi  tersebut.  Sedikit  banyak perguruan  tinggi  swasta  mengandalkan income dari  jumlah  mahasiswa  yang  mendaftar. Apabila  jumlah  mahasiswa  dalam  sebuah  perguruan  tinggi  sedikit,  maka  akan  sangat  sulit mengharapkan  perguruan  tinggi  tersebut  bisa  berjalan  sesuai  yang  diharapkan.  Akibatnya, akan sangat  berpengaruh kepada kualitas perguruan tinggi tersebut.
Dalam  pelaksanaannya  Simanjuntak  (2017:174)  mengungkapkan  bahwa  pendidikan merupakan  salah  satu  bagian  yang  sangat  esensial  dalam  sebuah  proses  yang  berkelanjutan dalam pembangunan manusia. Fakultas keguruan dan Ilmu Pendidikan (FKIP) UKI adalah sebuah fakultas tertua yang ada di UKI namun memiliki jumlah mahasiswa yang masih jauh dari  kata  cukup.  FKIP  memiliki  delapan  program  studi  yaitu  :  Prodi  Pendidikan  Agama Kristen  (PAK),  Prodi  Pendidikan  Matematika,  Prodi  Pendidikan  Fisika,  Prodi  Pendidikan Bahasa  Inggris,  Prodi  Pendidikan  Kimia,  Prodi  Pendidikan    Bahasa  Mandarin,  Prodi Bimbingan dan Konseling (BK) dan Prodi Pendidikan Biologi.
Prediksi  dalam  kegiatan  sehari-hari  sangat  diperlukan,  dalam  penelitiannya  Chen dan Hwang  (2000:263) “It is obvious that forecasting activities play an important role in our daily life. Every day the weather forecast tells us what the weather will be like tomorrow. We can prevent huge damage  by  forecasting  the  coming  of  storms  or  typhoons.  We  usually  forecast  many  things  concerned with our daily life, such as economy, stock market, population growth, weather, etc. To make a forecast with 100% accuracy may be impossible, but we can do our best to reduce the forecasting errors or increase the  speed  of  the  forecasting  process.” Menurut  mereka  dalam  penelitiannya  kita  dapat memprediksi  banyak  hal  yang  berkaitan  dengan  kehidupan  sehari-hari,  membuat  perkiraan dengan akurasi 100% untuk mengurangi kesalahan.
Namun hal yang berbeda  disampaikan  oleh De Giorgi, et al (2011:3969) “Statistical prediction methods are based on one or several models that establish the relation between historical values

## JURNAL DINAMIKA PENDIDIKAN
59 | Prediksi  Jumlah  Mahasiswa Baru FKIP UKI Dengan  Menggunakan Metode Single Exponensial Smoothing Jurnal Dinamika Pendidikan | DOI: 10.33541 / jdp.v13i1
of  power,  as  well  as  historical  and  forecast  values  of  meteorological  variables,  and  wind  power measurements. ” Metode  prediksi  dalam  statistik  didasarkan  pada  beberapa  model  untuk membangun nilai-nilai histori dan perkiraan meteorologi variabel.
Wanto  dan  Widarto  (2017:39)  mengungkapkan  bahwa  peramalan  merupakan sebuah  usaha  untuk  melakukan  sebuah  dugaan,  perkiraan  untuk  memeberikan  informsi terhadap situasi yang akan terjadi diwaktu yang akan datang, maka adanya :
a. Efektivitas Peramalan
Rothe  (1978:114)  “ Effective  sales  forecasting  has  become  a  prerequisite  for  successful management.  Unfortunately,  recognition  of  the  need  for  more  effective  forecasts  has  not produced better results. It appears that forecast error is increasing rather than decreasing. ” Menurutnya  bahwa  metode  peramalan  penjualan  yang  efektif  telah  menjadi prasyarat  untuk  manajemen  yang  sukses.  Sayangnya,  pengakuan  akan kebutuhan perkiraan yang lebih efektif belum memberikan hasil yang lebih baik. Tampaknya kesalahan perkiraan meningkat daripada menurun.
Pengukuran akurasi Hasil Peramalan e t = X t – S t (3)
Keterangan: e t =Kesalahan peramalan pada periode t. X t =Data pada periode t.
S t = Nilai peramalan pada periode t (Faradiba, 2018).
b. Single Exponential Smoothing
Gardner  mengungkapkan  (2006:638) “Since  1985,  the  special  case  argument  has been  turned  on  its  head,  and  today  we  know  that  exponential  smoothing  methods  are optimal  for  a  very  general  class  of  state- space  models  that  is  in  fact  broader.” Bahwa sejak  1985  metode single  exponential  smooting sangat  umum  digunakan  secara optimal untuk digunakan dengan notabene ruang yang sangat luas.  Sementara Rahayu,dkk  (2016:943)  menjelaskan  bahwa  metode  Exponentia;  smooting merupakan  metode  yang  bertujuan  untuk  mengukur  keefektivan  dalam meramal,  yang  kemudian  diukur  berdasarkan  MSE  dan  MAPE  pada peramalan.
Metode exponential  smoothing adalah  metode  yang  menunjukkan pembobotan  menurun  secara  eksponensial  terhadap  nilai  pengamatan  yang lebih  lama.  Terdapat  satu  atau    lebih  parameter  penulisan  yang  ditentukan secara  eksplisit  dan  hasil  pilihan  ini  menentukan  bobot  yang  dikenakan  pada nilai observasi (Makdaris dkk, 1999).
S t+1 = α X t + (1 – α )S t (2)
Keterangan : S t+1 =Nilai ramalan untuk periode berikutnya. α =Konstanta penulisan (0-1).
X t = Data pada periode t.
S t =Nilai penulisan yang lama atau rata-rata yang dimuluskan hingga periode t - 1 . c. Nilai Ketepatan Prediksi

## JURNAL DINAMIKA PENDIDIKAN
Vol.13, No.1, April 2020, pp. 57-67
Available online: http://ejournal.uki.ac.id/index.php/jdp
Risma Uly Manalu
60 | Prediksi  Jumlah  Mahasiswa Baru FKIP UKI Dengan  Menggunakan Metode Single Exponensial Smoothing
Pratama,  dkk  (2018:  1704)  Nilai  ketepatan  dalam  prediksi  digunakan  untuk melakukan  melakukan  peramalan  terhadap  jumlah  mahasiswa  yang  akan masuk dan telah memenuhi semua prsyaratan yang diberikan. Melalui prediksi tersebut  ketepatan  akan  diukur  untuk  melihat  apakah  prediksi  sesuai  dengan jumlah mahasiswa yang masuk.
d. Rata-rata Kesalahan absolut ( Mean Absolut error = MAE ).
MSE dihitung dengan menjumlahkan kuadrat semua kesalahan peramalan pada setiap peroide dam membaginya dengan jumlah periode peramlan.
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝐴𝑡−𝐹𝑡)2
𝑛 (4) Keterangan:
At = Permintaan Aktual pada   periode – t.
Ft = Peramalan Permintaan ( Forecast ) pada periode-t.
n = Jumlah periode peramalan yang terlibat.
e. Rata-rata Persentase Kesalahan ( Mean Percentage Error = MAPE )
MAD  merupakan  rata-rata  kesalahan  mutlak  selama  peroide  waktu  tertentu tanpa  memperhatikan  apakah  hasil  peramalan  lebih  besar  atau  lebih  kecil dibandingkan dengan faktanya.
𝑀𝐴𝐷 = ∑ | 𝐴𝑡−𝐹𝑡 𝑛 | (5)
Keterangan:
At = Permintaan Aktual pada periode – t. F = Peramalan Permintaan ( Forecast ) pada periode-t.
n = Jumlah periode peramalan yang terlibat (Faradiba, 2018)

## Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan selama 3 bulan yaitu pada bulan Maret sampai Juni 2019 . Penelitian  ini  dilakukan  di  Universitas  Kristen  Indonesia,  Jalan  mayjend  Sutoyo  No.2 Kelurahan  Cawang  Jakarta  Timur.  Pada  penelitian  ini  sampel  yang  digunakan  yaitu  data mahasiswa  baru  Fakultas  Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan  (FKIP)  UKI  selama  sembilan tahun terakhir  yaitu dari tahun   2011 sampai pada tahun 2019. Data  yang digunakan pada penelitian  ini  berupa  data  sekunder  yang  diambil  dari Academic  Information  System (AIS) Universitas Kristen  Indonesia. Data pada penelitian ini  adalah data  mahasiswa baru FKIP dari tahun 2011 sampai tahun 2019. Selain itu dilakukan studi literatur dengan membaca dan mengkaji  buku-buku  panduan  dan  dokumen-dokumen  yang  berkaitan  dengan  obyek  yang diteliti.  Hal  ini  dilakukan  guna  menggali  dan  mempelajari  teori-teori  yang  dapat  menjadi referensi  untuk  mendukung  penelitian  ini  dan  bisa  digunakan  sebagai  referensi  dalam menganalisa dan merancang sistem informasi ini. Selain studi literatur, dilakukan juga proses wawancara melalui tanya-jawab dengan para staff Humas dan pengolahan data di fakultas di Universitas  Kristen    Indonesia  dan  pemegang    kebijakan.  Wawancara  ini  dilakukan  untuk menggali informasi lebih dalam mengenai mekanisme kegiatan dan hal-hal lain yang menjadi permasalahan  untuk  mencari  solusi  yang  tepat.  Proses  pengolahan  data  pada  penelitin  ini adalah  (1)Entry  data  :  Data  yang  telah  dikumpulkan  kemudia  di  entry  ke  dalam  aplikasi SPSS,  (2)  Analisis  Korelasi    data  :  Data  dianalisis  untuk  mengetahui  pola  data  yang digunakan, (3) Peramalan menggunakan metode Exponential Smoothing, (4) Analisis Mean Square  Error  (MSE)  dan  Mean  Absolute  Deviation  (MAD)  dari  hasil  Peramalan.  Data
61 | Prediksi  Jumlah  Mahasiswa Baru FKIP UKI Dengan  Menggunakan Metode Single Exponensial Smoothing Jurnal Dinamika Pendidikan | DOI: 10.33541 / jdp.v13i1
dianalisis  menggunakan  analisis  runtun  waktu,dan  pada  penyelesaiannya  dibantu  dengan menggunakan software SPSS Versi 24 . Metode peramalan yang digunakan untuk menganalisis data    yaitu  Metode  penghalusan  eksponensial  ( Exponential  smoothing ).  Nazim  dan Afthanorhan, (2014:276) menjelaskan “ This forecasting method is most widely used of all forecasting techniques.  It  requires  little  computation.  This  method  is  used  when  data  pattern  is  approximately horizontal  (i.e.,  there  is  no  neither  cyclic  variation  nor  pronounced  trend  in  the  historical  data)  .The general equation for single exponential smoothed statistics is given as:
𝐹 𝑡+𝑚 = 𝛼𝑦 𝑡 + ( 1 − 𝛼 ) 𝐹 𝑡 (1)
Where:
𝐹 𝑡+𝑚
Is the single exponential smoothed value in period tm (this is also defined as forecast value when generatedout of sample) for m= 1, 2, 3, 4 … 𝑦 𝑡 Is the actual value in time period t 𝛼 Is the unknown smoothing constant to be determined with value lying between 0 and 1. 𝐹 𝑡
Is the forecast or smoothed value for period t

## JURNAL DINAMIKA PENDIDIKAN
Vol.13, No.1, April 2020, pp. 57-67
Available online: http://ejournal.uki.ac.id/index.php/jdp
Risma Uly Manalu
62 | Prediksi  Jumlah  Mahasiswa Baru FKIP UKI Dengan  Menggunakan Metode Single Exponensial Smoothing

## Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan data yang diperoleh dari Academis Information System (AIS) UKI, data Jumlah mahasiswa baru FKIP untuk  Prodi adalah sebagai berikut:.
Tabel 1 . Data Jumlah Mahasiswa Baru FKIP Tahun 2011-2019
Tahun
Program Studi B imb ing an Kons el ing P end . Ag ama Kr ist en Pe nd . B hs.
M an da rin Pe nd . B hs.
In gg ris Pe nd . M at em tk a
P end . B iol og i P end . Fisi ka P end .
Ki mi a 2011 11 17
16 74
29 14 0 0 2012 21 28 14 66
37 23 0 0 2013 16 22 30
47
34 14 0 0 2014 16 47 9 32 20 23 0 0 2015 15 24 12
38
20 14 55 0 2016 18 8 3 37 29 21 8 44 2017 12 16 2 29
20 12 14 10 2018 17 13 2 21
17 11 21 26 2019 12 25 12 26 30 20 13 9
Dari data tersebut dapat terlihat jumlah mahasiswa ditiap Prodi relatif sedikit. Untuk Prodi Pendidikan  Fisika  dan  Prodi  Pendidikan  Kimia  yang  terlihat  di  tabel,  hanya  memiliki mahasiswa pada tiga dan dua tahun terakhir. Hal ini dikarenakan kedua Prodi tersebut baru beroperasional pada tahun 2015 untuk Prodi Pendidikan Fisika dan pada tahun 2016 untuk Prodi  Pendidikan  Kimia.  Setelah  diperoleh  data  jumlah  mahasiswa  baru  FKIP  dari  tahun 2011-2019, maka selanjutnya akan dilakukan proses peramalan dengan menggunakan metode Exponential Smoothing.

## JURNAL DINAMIKA PENDIDIKAN
63 | Prediksi  Jumlah  Mahasiswa Baru FKIP UKI Dengan  Menggunakan Metode Single Exponensial Smoothing Jurnal Dinamika Pendidikan | DOI: 10.33541 / jdp.v13i1
Hasil  peramalan  jumlah  mahasiswa  baru  FKIP  dari  tahun  2011-2019  dapat    dilihat    pada tabel 2.
Tabel 2 . Peramalan Jumlah Mahasiswa Baru FKIP tahun 2011-2019
Tahun Program Studi B imb ing an
Kons el ing P end . Ag ama Kr ist en Pe nd . B hs. M an da rin Pe nd . B hs. In gg ris Pe nd . M at em tk a
P end . B iol og i
P end . Fisi ka P end . Ki mi a 2011 17 20
16 74 31 15 16 4 2012 16 19 16 74 30 15 14 3 2013 16 20 15 66 33 16 13 2 2014 16 21 23 47 34 16 12 1 2015 16 24 16 32 27 17 11 1 2016 16 24 14 38 24 17 15 1 2017 16 22 8 37 26 17 14 14 2018 16 21 5 29
23 16 14 13 2019 1 20 3 21 20 16 15 17
Dari  tabel  2  dapat  dilihat  hasil  peramalan  jumlah  mahasiswa  baru  FKIP  di  tahun  2020 dengan menggunakan metode exponentila smoothing.  Adapun grafik perbedaan antara data jumlah mahasiswa dengan data peramalan adalah sebagai berikut:

## JURNAL DINAMIKA PENDIDIKAN
Vol.13, No.1, April 2020, pp. 57-67
Available online: http://ejournal.uki.ac.id/index.php/jdp
Risma Uly Manalu
64 | Prediksi  Jumlah  Mahasiswa Baru FKIP UKI Dengan  Menggunakan Metode Single Exponensial Smoothing
Gambar 1 Grafik Jumlah Mahasiswa Baru FKIP Tahun 2020
Adapun pengukuran akurasi MAE dan MAPE untuk hasil peramalan dengan menggunakan metode exponental smoothing adalah:
Tabel 3 . Nilai MAE Hasil Peramalan
Prodi MAE Bimbingan Konseling 2,449 Pendidikan Agama Kristen 6,853 Pendidikan  Bahasa Mandarin 8,682 Pendidikan  Bahasa Inggris 8,125 Pendidikan  Matematika 5,989 Pendidikan  Biologi 4,614 Pendidikan  Fisika 14,161 Pendidikan  Kimia 9,083
0 5 10 15 20 25 Jumlah Mahasiswa Baru FKIP Tahun 2020 BK PAK Mand B.Ing Mtk Bio Fis Kim
65 | Prediksi  Jumlah  Mahasiswa Baru FKIP UKI Dengan  Menggunakan Metode Single Exponensial Smoothing Jurnal Dinamika Pendidikan | DOI: 10.33541 / jdp.v13i1
Tabel 4 . Nilai MAPE Hasil Peramalan Prodi MAPE Bmbingan Konseling 17,434 Pendidikan Agama Kristen 51,235 Pendidikan  Bahasa Mandarin 48,982 Pendidikan  Bahasa Inggris 132,564 Pendidikan  Matematika 22,949 Pendidikan  Biologi 27,029 Pendidikan  Fisika 28,650 Pendidikan  Kimia 49,649
Dapat  dilihat  dari  hasil  perhitungan  akurasi,  MAE  dan  MAPE  dapat  disimpulkan bahwa  kesalahan  peramalan  yang  dihasilkan  masih  cukup  besar,  hal  ini  disebabkan  karena adanya  data  yang  sangat  signifikan  perbedaannya  dibanding  dengan  data  yang  lain  untuk data  dengan  waktu  yang  berdampingan.  Hal  ini  akan  sangat  mempengaruhi  hasil  peramal. Selain itu data yang dimiliki belum dianalisis secara khusus mengenai pola dan sifat data asli. Data yang dimiliki belum diketahui betul apakah data tersebut stasioner atau tidak.

## JURNAL DINAMIKA PENDIDIKAN
Vol.13, No.1, April 2020, pp. 57-67
Available online: http://ejournal.uki.ac.id/index.php/jdp
Risma Uly Manalu
66 | Prediksi  Jumlah  Mahasiswa Baru FKIP UKI Dengan  Menggunakan Metode Single Exponensial Smoothing
Dari  hasil  proses  peramalan  jumlah  mahasiswa  baru  FKIP  dari  tahun  2011-2019, maka diperoleh prediksi data mahasiswa baru untuk tahun 2020 adalah:
Tabel 5 . Nilai MAPE Hasil Peramalan Prodi MAPE Bmbingan Konseling 16 orang Pendidikan Agama Kristen 20 orang Pendidikan  Bahasa Mandarin 3 orang Pendidikan  Bahasa Inggris 21 orang Pendidikan  Matematika 20 orang Pendidikan  Biologi 16 orang Pendidikan  Fisika 15 orang Pendidikan  Kimia 17 orang
Dari hasil prediksi jumlah  mahasiswa  baru FKIP untuk tahun 2020   dengan menggunakan metode Single Eksponensial Smoothing, maka menghasilkan perhitungan kesalahan absolut rata-rata (MAE)  sebesar 59.956 dan persentase kesalahan rata-rata prediksi MAPE terendah sebesar 378.492.   Dari hasil peramalan tersebut perlu dilakukan upaya khusus dalam usaha peningkatan jumlah mahasiswa baru tersebut.

## Kesimpulan
Hasil  peramalan  penerimaan  mahasiswa  baru  FKIP  Universitas  Kristen  Indonesia  untuk tahun 2020 diperoleh Rata-rata Persentase Kesalahan  (MAPE) adalah 378,492 dan Rata-rata Kesalahan  absolut  (MAE)  adalah  59,956.    Jadi  penerimaanm  mahasiswa  baru  FKIP  UKI pada tahun 2020 dikategorikan menurun.

## Referensi
Chen, S. M., & Hwang, J. R. (2000). Temperature prediction using fuzzy time series. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics) , 30 (2), 263-275.
De  Giorgi,  M.  G.,  Ficarella,  A.,  &  Tarantino,  M.  (2011).  Assessment  of  the  benefits  of numerical weather predictions in wind power forecasting based on statistical methods. Energy , 36 (7), 3968-3978.
67 | Prediksi  Jumlah  Mahasiswa Baru FKIP UKI Dengan  Menggunakan Metode Single Exponensial Smoothing Jurnal Dinamika Pendidikan | DOI: 10.33541 / jdp.v13i1
Nazim, A., & Afthanorhan, A. (2014). A comparison between single exponential smoothing (SES), double exponential smoothing (DES), holt’s (brown) and adaptive response rate exponential smoothing (ARRES) techniques in forecasting Malaysia population. Global Journal of Mathematical Analysis , 2 (4), 276-280
Pratama, A., Wihandika, R. C., & Ratnawati, D. E. (2018). Implementasi Algoritme Support Vector Machine (SVM) untuk Prediksi Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer E-ISSN , 2548 , 1704-1708.
Rothe,  J.  T.  (1978).  Effectiveness  of  sales  forecasting  methods. Industrial  Marketing Management , 7 (2), 114-118.
Rahayu,  P.,  Istiqomah,  R.  N.,  &  Sari,  E.  R.  (2016).  Efektivitas  Metode  Box-Jenkins  dan Exponential Smoothing untuk Meramalkan Retribusi Pengujian Kendaraan Bermotor DISHUB Klaten.
Simanjuntak, F. N. (2017). Pendidikan untuk Pembangunan Berkelanjutan. Jurnal Dinamika Pendidikan , 10 (2),  169-195. Wanto,  A.,  &  Windarto,  A.  P.  (2017).  Analisis  Prediksi  Indeks Harga  Konsumen  Berdasarkan  Kelompok  Kesehatan  Dengan  Menggunakan  Metode Backpropagation. SinkrOn , 2 (2), 37-43.