, Syahru Rahmayuda, Febri Andrian , Shantika Martha
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

SISTEM PERAMALAN JUMLAH MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING , Syahru Rahmayuda, Febri Andrian , Shantika Martha
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 8, No 1 (2020): Coding : Jurnal Komputer dan Aplikasi
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v8i1.39199

Abstract

Institusi perguruan tinggi di Pontianak memiliki jumlah mahasiswa baru yang mengalami peningkatan dan penurunan setiap tahunnya. Sistem peramalan dengan teknik peramalan yang baik dapat memberikan informasi mengenai peningkatan dan penurunan jumlah mahasiswa baru pada tahun berikutnya. Dalam melakukan peramalan jumlah mahasiswa berikutnya, Akademi Farmasi Yarsi Pontianak menggunakan cara manual yaitu dengan melakukan akumulasi dari data jumlah mahasiswa baru yang terdaftar pertahunnya. Dengan cara  tersebut dirasa kurang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem peramalan yang dapat membantu mempermudah dalam meramalkan jumlah mahasiswa baru. Salah satu bagian dari teknologi informasi yang dapat mendukung dalam meramalkan suatu nilai adalah metode Triple Exponential Smoothing (TES). Metode TES dapat meramalkan jumlah mahasiswa baru pada tahun-tahun berikutnya menggunakan data time series jumlah mahasiswa baru pada tahun-tahun sebelumnya yang memiliki pola data trend dan juga seasonal. Penelitian ini dilakukan dengan proses penentuan nilai alpha, beta, gamma, dilanjutkan menghitung nilai inisialisasi dan melakukan proses peramalan pada tahun-tahun berikutnya. Hasil penelitian ini berupa sistem peramalan yang telah dievaluasi fungsional sistem kepada mahasiswa dan masyarakat umum untuk menilai apakah antarmuka serta kinerja yang dimiliki sistem telah sesuai dengan fungsional sistem yang ada. Pengujian ini memperoleh hasil persentase 86,29%, dengan nilai MAPE sebagai akurasi peramalan sebesar 14% yang berarti peramalan yang dilakukan baik.Kata Kunci : MAPE, Additive Seasonal, Trend, Time Series