PREDIKSI JUMLAH CALON SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES (Studi Kasus : SMA Kolombo Sleman Yogyakarta)

Yulianti, Shinta Dwi (2021) PREDIKSI JUMLAH CALON SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES (Studi Kasus : SMA Kolombo Sleman Yogyakarta). S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (786kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (219kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (768kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (361kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (57kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (118kB)
	Archive (SOURCE CODE) Source Code_17.11.1760_Shinta Dwi Yulianti - Shinta Dwi Yulianti.zip Restricted to Repository staff only Download (3MB)
	Text (PUBLIKASI) PUBLIKASI-17.11.1760-Shinta Dwi Yulianti - Shinta Dwi Yulianti.pdf Restricted to Repository staff only Download (416kB)

Abstract

Peneriman siswa tahun ajaran baru dapat mengalami peningkatan ataupun penurunan. Proses penggunaan sumber daya manusia setiap tahun dipengaruhi oleh naik turunnya jumlah siswa. Hal tersebut merupakan suatu masalah yang dihadapi oleh SMA Kolombo Sleman Yogyakarta. Prediksi (forecasting) merupakan alat bantu dalam setiap pengambilan keputusan yang sangat signifikan. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi mendorong setiap saat manusia untuk meningkatkan efisiensi dan efektifitasnya. Pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi hampir dilakukan dalam setiap aspek kehidupan. Keterlibatan teknologi informasi dan komunikasi di dalam dunia pendidikan diantaraya dapat membantu dalam menyusun perencanaan kedepan dapat terpenuhi dengan baik. Beberapa penelitian dengan menggunakan berbagai metode dilakukan untuk memprediksi (forecsting), salah satunya adalah dengan metode time series. Penelitian ini akan menggunakan akurasi peramalan menggunkan model Singel Exponential Smoothing dengan nilai alpha 0,1, 0,3, 0,5, 0,7, dan 0,9. Dan tiga metode untuk menentukan kesalahan (error) paling kecil yaitu : Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk memilih model terbaik yang akan digunakan untuk peramalan. Dengan Berdasarkan hasil perhitungan data historis di SMA Kolombo Sleman Yogyakarta dapat diketahui bahwa Model Singel Exponential Smoothing dengan mencari perbandingan nilai alpha secara acak tersebut. Maka hasil prediksi yang memiliki alpha dengan nilai error paling minimum lah yang paling baik. Dari semua hasil perbandingan perhitungan kesalahan (error) terkecil diperoleh dengan alpha 0.9. Metode MAD (Mean Absolute Deviation), yaitu : 30,74. MSE (Mean Squared Error), yaitu : 1377,07. MAPE (Mean Absolute Percentage Error), yaitu : 15,26. Jadi nilai prediksi jumlah calon siswa baru tahun 2021/2022 dengan memprediksi dari data historis tahun 2011/2012 sampai tahun 2020/2021 dengan alpha = 0.9 adalah sebesar 144,02 atau sekitar 144 siswa.

Actions (login required)

View Item