Email this article 
PERAMALAN JUMLAH MAHASISWA MENGGUNAKAN MOVING AVERAGE
Abstract
Abstract
The Process of using resources in higher education is influenced by the up and down of the number students. The purpose of this study is to predict the number of students who study in the department of informatics engineering UPN Veteran Yogyakarta for the next periods. This research, data is taken from forlap dikti for Informatics Engineering fom 2009 until 2016 at UPN Veteran Yogyakarta. The method that used to forecast the number of students is a Moving Average method consisting of: Single Moving Average (SMA), Weighted Moving Average (WMA) and Exponential Moving Average (EMA). This study will use the forecasting accuracy namely Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) to select the best model to be used for forecasting. The best model that used for forecasting is Weighted Moving Average (WMA) with weighted 1/3 and average length (n) used for 2. The smallest value for MSE of 5807.96; the smallest MAE value of 55.89 and the smallest value for MAPE of 5.24%. Forecasting of the number of students for four semesters in the future after the even semester of 2016 are respectively: 902; 901,33; 901,56 and 901,48.
Keywords : Forecasting, UPN Veteran Yogyakarta, Single moving average(SMA)
Abstrak
Proses penggunaan sumber daya perguruan tinggi setiap tahun dipengaruhi oleh naik turunnya jumlah mahasiswa. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi jumlah mahasiswa yang kuliah di jurusan teknik informatika UPN Veteran Yogyakarta untuk periode yang akan datang. Data penelitian ini diambil dari forlap dikti untuk Teknik Informatika dari tahun 2009 sampai 2016 UPN Veteran Yogyakarta. Metode yang digunakan untuk melakukan peramalan jumlah mahasiswa adalah metode Moving Average yang tediri dari : Single Moving Average (SMA), Weighted Moving Average (WMA) dan Exponential Moving Average (EMA). Penelitian ini akan menggunkan akurasi peramalan Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk memilih model terbaik yang akan digunakan untuk peramalan. Model terbaik yang digunakan untuk peramalan yaitu Weighted Moving Average (WMA) dengan pembobot 1/3 dan panjang rata-rata (n) yang dipakai sebesar 2. Nilai terkecil untuk MSE sebesar 5807,96; nilai terkecil MAE sebesar 55,89 dan nilai terkecil untuk MAPE sebesar 5,24 %. Peramalan untuk jumlah mahasiswa empat semester kedepan setelah semester genap 2016 masing-masing adalah : 902; 901,33; 901,56 dan 901,48.
Kata Kunci : Peramalan, UPN Veteran Yogyakarta, Single Moving Average(SMA).
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Asad, M., Wibowo, S. S. and Sophia, E. (2017) ‘Peramalan Jumlah Mahasiswa Baru Dengan Model Autoregressive Integrated Moving Average ( Arima )’, Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan, 2(3), pp. 20–33.
George Box, J. R. (1994): Time Series Analysis, Forecasting and Control. Englewood Cliffs: Prentice Hall
Hansun, S. (2013) ‘A New Approach of Moving Average Method in Time Series Analysis’, 2013 Conference on New Media Studies (CoNMedia), pp. 1–4. doi: 10.1109/CoNMedia.2013.6708545.
Hansun, S., Subanar (2017) 'Brown’s Weighted Exponential Moving Average Implementation in Forex Forecasting'. TELKOMNIKA, Vol.15, No.3, September 2017, pp. 1425~1432
Lauren, S. (2014) ‘Stock Trend Prediction Using Simple Moving Average Supported by News Classification’, (1), pp. 135–139.
Makridakis, S. Steven, C Wheelwright. Victor, E Mcgee. (1992). Metode dan Aplikasi Peramalan Jilid 2. Jakarta: Erlangga.
NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods. Forecasting with Single Exponential
Smoothing. download on November 17, 2016 from
http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc432.htm.
Sundari, S. S., Susanto and Revianti, W. (2015) ‘Sistem Peramalan Persediaan Barang Dengan Weight Moving Average Di Toko The Kids 24’, pp. 9–10.
DOI: https://doi.org/10.31315/telematika.v15i1.3069
DOI (PDF): https://doi.org/10.31315/telematika.v15i1.3069.g2436
Refbacks
- There are currently no refbacks.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Status Kunjungan Jurnal Telematika