Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prediksi jumlah siswa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK)
swasta modern di sebuah propinsi di Kalimanatan dengan pendekatan enam metode forecasting yaitu Linear Regression, Exponential Smoothing With Trend, Exponential Smoothing, Weighted Moving Average, Moving Average, dan Naïve Method, selain menggunakan perhitungan secara Manual juga menggunakan pendekatan QM for windows, sebagai perbandingan. Hasilnya akan ditentukan dari enam metode forecasting tersebut yang layak dipakai sebagai dasar perhitungan selanjutnya berdasarkan pendekatan MAD (Mean Absolute Deviation) dan MSE (Mean Squared Error) terkecil. Data dalam penelitian ini hanyalah rekayasa penulis semata

Sarjono, Haryadi

English

Binus University Repository

ABSTRACT  This study aims to determine prediction number of modern private Vocational High School (SMK) students in a province in Borneo with the approach of six forecasting methods: Linear Regression, Exponential Smoothing with Trend, Exponential Smoothing, Weighted Moving Average, Moving Average, and the Naïve Method, besides using Manual calculation, the approach of QM for windows is used as a comparison. The result will be determined by the six forecasting methods which is used as a proper basis for the next calculating based on the smallest MAD (Mean Absolute Deviation) and MSE (Mean Squared Error) approach. The data in this study were made by the writer alone.  Keywords: prediction of Vocational High School students, MAD, MSE, manual, QM for windows  ABSTRAK  Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prediksi jumlah siswa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) swasta modern di sebuah propinsi di Kalimanatan dengan pendekatan enam metode forecasting yaitu Linear Regression, Exponential Smoothing With Trend, Exponential Smoothing, Weighted Moving Average, Moving Average, dan Naïve Method, selain menggunakan perhitungan secara Manual juga menggunakan pendekatan QM for windows, sebagai perbandingan. Hasilnya akan ditentukan dari enam metode forecasting tersebut yang layak dipakai sebagai dasar perhitungan selanjutnya berdasarkan pendekatan MAD (Mean Absolute Deviation) dan MSE (Mean Squared Error) terkecil. Data dalam penelitian ini hanyalah rekayasa penulis semata.  Kata kunci: prediksi siswa SMK, MAD, MSE, manual, QM for windows 

PREDIKSI JUMLAH PENERIMAAN SISWA SMK SWASTA TAHUN AJARAN 2011/2012

This study aims to determine prediction number of modern private Vocational High School (SMK) students in a province in Borneo with the approach of six forecasting methods: Linear Regression, Exponential Smoothing with Trend, Exponential Smoothing, Weighted Moving Average, Moving Average, and the Naive Method, besides using Manual calculation, the approach of QM for windows is used as a comparison. The result will be determined by the six forecasting methods which is used as a proper basis for the next calculating based on the smallest MAD (Mean Absolute Deviation) and MSE (Mean Squared Error) approach. The data in this study were made by the writer alone

Haryadi Sarjono

Directory of Open Access Journals

Prediksi Jumlah Penerimaan Siswa …… (Haryadi Sarjono)  923 PREDIKSI JUMLAH PENERIMAAN SISWA SMK SWASTA  TAHUN AJARAN 2011/2012   Haryadi Sarjono  Management Department, School of Business and Management, BINUS University Jln. K.H. Syahdan No. 9, Kemanggisan-Palmerah, Jakarta Barat 11480   ABSTRACT    This study aims to determine prediction number of modern private Vocational High School (SMK) students in a province in Borneo with the approach of six forecasting methods: Linear Regression, Exponential Smoothing with Trend, Exponential Smoothing, Weighted Moving Average, Moving Average, and the Naive Method, besides using Manual calculation, the approach of QM for windows is used as a comparison. The result will be determined by the six forecasting methods which is used as a proper basis for the next calculating based on the smallest MAD (Mean Absolute Deviation) and MSE (Mean Squared Error) approach. The data in this study were made by the writer alone.  Keywords: prediction of Vocational High School students, MAD, MSE, manual, QM for windows   ABSTRAK    Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prediksi jumlah siswa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) swasta modern di sebuah propinsi di Kalimanatan dengan pendekatan enam metode forecasting yaitu Linear Regression, Exponential Smoothing With Trend, Exponential Smoothing, Weighted Moving Average, Moving Average, dan Naïve Method, selain menggunakan perhitungan secara Manual juga menggunakan pendekatan QM for windows, sebagai perbandingan. Hasilnya akan ditentukan dari enam metode forecasting tersebut yang layak dipakai sebagai dasar perhitungan selanjutnya berdasarkan pendekatan MAD (Mean Absolute Deviation) dan MSE (Mean Squared Error) terkecil. Data dalam penelitian ini hanyalah rekayasa penulis semata.  Kata kunci: prediksi siswa SMK, MAD, MSE, manual, QM for windows                   924  BINUS BUSINESS REVIEW Vol. 3 No. 2 November 2012: 923-933 PENDAHULUAN    SMK swasta modern merupakan salah satu SMK yang berada di sebuah provinsi di Kalimantan. Tabel 1 berikut ini adalah data penerimaan selama 6 tahun ajaran yang dimulai tahun ajaran 2005/2006 sampai 2010/2011.   Tabel 1 Penerimaan Siswa/i SMK Swasta Modern   Tahun Ajaran Penerimaan Siswa/i 2005/2006 459 2006/2007 499 2007/2008 486 2008/2009 300 2009/2010 482 2010/2011 466 2011/2012 ? Sumber: SMK Swasta Modern (2011) – rekayasa penulis   Dalam penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penerimaan siswa SMK swasta modern tahun ajaran 2011/2012 dengan pendekatan menggunakan enam metode peramalan yang ada, antara lain: Linear Regression, Exponential Smoothing With Trend, Exponential Smoothing, Weighted Moving Average, Moving Average, dan Naïve Method.      Dari uraian diatas, berikut adalah masalah-masalah yang akan diselesaikan dalam penelitian ini, antara lain: 1) seberapa besar prediksi penerimaan siswa SMK swasta modern dengan pendekatan enam metode forecasting, dan 2) Dari enam metode forecasting yang dipakai, manakah yang mempunyai MAD dan MSE terkecil.  Peramalan  Menurut Heizer dan Render (2009: 162), peramalan (forecasting) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data masa lalu dan menempatkannya ke masa yang akan datang dengan suatu bentuk model matematis. Menurut Assauri (1984) pada Hastarita (2008), Peramalan merupakan bagian awal dari suatu proses pengambilan suatu keputusan. Pujawan (2005: 87) menyatakan bahwa peramalan permintaan adalah kegiatan untuk mengestimasi besarnya permintaan terhadap barang barang atau jasa tertentu pada suatu periode dan wilayah pemasaran tertentu.   Menurut Santoso (2009: 7) definisi peramalan sebenarnya beragam, berikut beberapa definisi mengenai peramalan: perkiraan munculnya sebuah kejadian di masa depan, berdasarkan data yang ada di masa lampau; proses menganalisis data historis dan data saat ini untuk menentukan trend masa mendatang; proses estimasi dalam situasi yang tidak diketahui; pernyataan yang dibuat tentang masa depan; penggunaan ilmu dan teknologi untuk memperkirakan situasi di masa depan; upaya sistematis untuk mengantisipasi kejadian atau kondisi masa depan.   Dari beberapa definisi di atas, dapat disimpulkan bahwa peramalan berkaitan dengan upaya memperkirakan apa yang terjadi di masa depan, berbasis pada metode ilmiah (ilmu dan teknologi) serta dilakukan secara sistematis. Prediksi Jumlah Penerimaan Siswa …… (Haryadi Sarjono)  925  ∑ | | Menghitung Kesalahan Peramalan   Menurut Heizer dan Render (2009: 165), ada 2 untuk menghitung forecast error, yaitu: pertama, Deviasi Rata-rata Absolut (Mean Absolute Deviation – MAD); MAD merupakan ukuran pertama kesalahan peramalan keseluruhan untuk sebuah model. Nilai ini dihitung dengan mengambil jumlah nilai absolut dari kesalahan peramalan dibagi dengan jumlah periode data (n).       Kedua, Kesalahan Rata-rata Kuadrat (Mean Squared Error – MSE); MSE merupakan cara kedua untuk mengukur kesalahan peramalan keseluruhan. MSE merupakan rat-rata selisih kuadrat antara nilai yang diramalkan dan yang diamati. Kekurangan penggunaan MSE adalah bahwa ia cenderung menonjolkan deviasi yang besar karen adanya pengkuadratan.       METODOLOGI PENELITIAN     Berikut adalah tabel metodologi penelitian ini.   Tabel 2 Metode Penelitian No Variabel Konsep Variabel Indikator Utama 1 Peramalan Predisksi penerimaan siswa SMK Data penerimaan siswa SMK swasta Modern  dari tahun ajaran 2005/2006 – 2010/2011. 2 Model Peramalan Metode prediksi yang akan diterapkan pada penelitian ini di SMK swasta Linear Regression, Exponential Smoothing With Trend, Exponential Smoothing, Weighted Moving Average, Moving Average dan Naïve Method. 3 Hasil Peramalan Ukuran akurasi hasil peralaman MAD dan MSE terkecil Sumber: Hasil pengolahan penulis (2012)    HASIL DAN PEMBAHASAN   Forecasting Metode “Linear Regression”   Secara Manual, berdasarkan data di atas, maka dapat ditentukan: a) prediksi penerimaan siswa (Ft) SMK tahun ajaran (2011/2012) dengan menggunakan pendekatan metode regresi linear / least square,  b)  penghitungan MAD dan MSE, seperti pada tabel 3 berikut:   ∑ 926  BINUS BUSINESS REVIEW Vol. 3 No. 2 November 2012: 923-933 Tabel 3 Forecasting “Linear Regression”  Tahun Penerimaan (Ft) Xi (Xi) (Yi) (Xi)2 Ft (428,5 + 5,77X) |Yt – Ft) 2005/2006 459 1 459 1 434,27 24,73 2006/2007 499 2 998 4 440,04 58,96 2007/2008 486 3 1458 9 445,81 40,19 2008/2009 300 4 1200 16 451,58 151,58 2009/2010 482 5 2410 25 457,35 24,65 2010/2011 466 6 2796 36 463,12 2,88 Total 2692 - 9321 91 - 302,99 Sumber: Hasil perhitungan penulis (2011)   F2011/2012 = 463,12 ≅ 463 Siswa/i  b =       = 5,77                      a =    5,77   = 428,5  Y = 428,5 + 5,77    dimana   Y7 = 428,7 + 5,77  7 = 3.039,89 MAD = ,  = 50,5983 dan MSE = 4.882,5849   Secara program QM for Windows, hasil akhir menggunakan program QM for Windows, adalah sebagai berikut:  Tabel 4 Hasil Penghitungan dengan Program QM                Forecasting Metode “Exponential Smoothing with Trend”   Secara manual, berdasarkan data di atas, maka dapat ditentukan: a)  prediksi penerimaan siswa (Ft) SMK tahun ajaran 2011/2012 dengan menggunakan pendekatan metode exponential smoothing with trend dengan asumsi F1 = 459, T1 = 0,  α = 0,3  dan  β = 0,2  dan  b) penghitungan MAD dan MSE nya, dimana untuk penentuan (α) dan (β) tidak ada ketentuannya, dalam soal ini penentuan (α = 0,3) dan (β = 0,2) hanya rekayasa penulis, kita bisa menentukan sendiri berapa (α) dan berapa (β)  Prediksi Jumlah Penerimaan Siswa …… (Haryadi Sarjono)  927 Tabel 5 Forecasting “Exponential Smoothing with Trend” Tahun Periode Penerimaan (Yt) Ft 2005/2006 1 459 - 2006/2007 2 499 0,3  459 + 0,7 (459 + 0) = 459 2007/2008 3 486 0,3  499 + 0,7  (459 + 0) = 471 2008/2009 4 300 0,3  486 + 0,7  (471 + 2,4) = 477,18 2009/2010 5 482 0,3  300 +0,7  (477,18 + 1,62) = 425,16 2010/2011 6 466 0,3  482 + 0,7  (425,16 + 9,108) = 448,5876 2011/2012 7 - 0,3  466 + 0,7  (448,5876 + 0039) = 521,7140 Tahun Periode Penerimaan (Yt) Tt 2005/2006 1 459 - 2006/2007 2 499 0,2  (459 – 459) + 0,8  0 = 0 2007/2008 3 486 0,2  (471 – 459) + 0,8  0 = 2,4 2008/2009 4 300 0,2  (477,18 – 471) + 0,8  2,4 = 1,62 2009/2010 5 482 0,2  (425,16 – 477,18) + 0,8  1,62 = 9,108 2010/2011 6 466 0,2  (448,5876 – 425,16) + 0,8  9,108 = 97,0039 2011/2012 7 - 0,2  (521,7140 – 448,5876) + 0,8  97,0039 = 92,2283 Tahun Periode Penerimaan (Yt) FIT = Ft + Tt |Yt – FIT| 2005/2006 1 459 - - 2006/2007 2 499 459 40 2007/2008 3 486 473,4 2,6 2008/2009 4 300 478,8 178,8 2009/2010 5 482 434,268 47,732 2010/2011 6 466 545,5915 79,5915 2011/2012 7 - 613,9423 -                                                          Total 348,7235 Sumber: Hasil perhitungan penulis (2012)  a. F2011/2012 = 613,9423 ≅   614 Siswa/i b. MAD = ,  = 69,7447 MSE =  ,   ,   ,   ,  = 8.437,8701  Secara program QM for Windows, hasil akhir menggunakan program QM for Windows, adalah seperti tabel 6 berikut.  Tabel 6 Hasil Penghitungan dengan Program QM Jumlah Siswa SMK Swasta Modern di Kalimantan Selatan             928  BINUS BUSINESS REVIEW Vol. 3 No. 2 November 2012: 923-933 Forecasting Metode “Exponential Smoothing”  Secara manual, berdasarkan data di atas, maka dapat ditentukan: a) prediksi penerimaan siswa (Ft) SMK tahun ajaran 2011/2012 dengan pendekatan metode exponential smoothing dimana   =  0,3  dan  F1  =  215, b) penghitungan MAD dan MSE.   Tabel 7 Forecasting “Exponential Smoothing”  Tahun Periode Penerimaan  (Yt) Ft |Yt – Ft| 2005/2006 1 459 - - 2006/2007 2 499 459 + 0,3  (459 – 459) = 0 40 2007/2008 3 486 459 + 0,3  (499 – 459) = 471 15 2008/2009 4 300 471 + 0,3  (486 – 471) = 475,51 175,51 2009/2010 5 482 475,5 + 0,3  (300 – 475,5) =422,85 59,15 2010/2011 6 466 422,85 + 0,3 (482 – 422,85) = 439,995 26,01 2011/2012 7 - 439,995 + 0,3 (466 – 439,995) = 447,7965 - Total 316,005 Sumber: Hasil perhitungan penulis (2012)   a. F2011/2012 = 447,7965      448 Siswa/i b. MAD =316,005  =  63,201    dan                     5  MSE =     ,  ,    ,  =  7.360,04  Secara program QM for Windows, hasil akhir menggunakan program QM for Windows, adalah seperti pada tabel 8 berikut.   Tabel 8 Hasil Penghitungan dengan Program QM Jumlah Siswa SMK Swasta Modern di Kalimantan Selatan                    Prediksi Jumlah Penerimaan Siswa …… (Haryadi Sarjono)  929 Forecasting metode “Weighted Moving Average”  Secara manual, berdasarkan data di atas, maka dapat ditentukan: a) prediksi penerimaan siswa (Ft) pada tahun 2011/2012 dengan metode weighted moving average dimana ditentukan bobotnya sebesar 0,2;  03;  dan  0,5  b) penghitungan MAD dan MSE.   Tabel 9 Forecasting “Weighted Moving Average”  Tahun Periode Penerimaan  (Yt) Ft |Yt – Ft| 2005/2006 1 459 - - 2006/2007 2 499 - - 2007/2008 3 486 - - 2008/2009 4 300 (0,2  459 + 0,3  499 + 0,5  486) = 484,5 184,50 2009/2010 5 482 (0,2  499 + 0,3  486 + 0,5  300) = 395,6 86,41 2010/2011 6 466 (0,2  486 + 0,3  300 + 0,5  482) = 428,2 37,81 2011/2012 7 - (0,2  300 + 0,3  482 + 0,5  466) = 437,6 -                                                       Total 308,72 Sumber: Hasil perhitungan penulis (2012)    a. F2011/2012 = 437,6  ≅   438 siswa b. MAD = ,  =   102,9     dan    MSE = ,  ,   ,  =   14,259,5   Secara program QM for Windows, hasil akhir menggunakan program QM for Windows, adalah sebagai berikut.   Tabel 10 Hasil Penghitungan dengan Program QM Jumlah Siswa SMK Swasta Modern di Kalimantan Selatan               Forecasting metode “Moving Average”  Secara Manual, berdasarkan data diatas, tentukanlah: a) prediksi penerimaan siswa (Ft) pada tahun 2011/2012 dengan metode moving average dengan n = 3?  b) penghitungan MAD dan MSE.  930  BINUS BUSINESS REVIEW Vol. 3 No. 2 November 2012: 923-933 Tabel 11 Forecasting “Moving Average” Tahun Periode Penerimaan (Yt) Forecast (Ft) |Yt – FtI 2005/2006 1 459 - - 2006/2007 2 499 - - 2007/2008 3 486 - - 2008/2009 4 300 (459 + 499 +486) : 3 = 481,34 181,33 2009/2010 5 482 (499 + 486 + 300) : 3 = 428,34 53,67 2010/2011 6 466 (486 + 300 + 482) : 3 = 422,67 43,33 2011/2012 7 - (300 + 482 + 466) : 3 = 416,00 -                                                      Total 278,33 Sumber: Hasil perhitungan penulis (2012)  a. F2011/2012 =    416 Siswa  b. MAD = ,  =     92,772 MSE = ,   ,  ,  =     12.546,434  Secara program QM for Windows, hasil akhir menggunakan program QM for Windows, adalah sebagai berikut.  Tabel 12 Hasil Penghitungan dengan Program QM Jumlah Siswa SMK Swasta Modern di Kalimantan Selatan              Forecasting metode “Naive Method”  Secara manual, berdasarkan data di atas, tentukanlah: a) prediksi penerimaan siswa (Ft) pada tahun 2011/2012 dengan metode naive method, b) penghitungan MAD dan MSE.   Tabel 13 Forecasting “Naive Method” Tahun Periode Penerimaan (Yt) Ft= Yt – 1 |Yt – FtI 2005/2006 1 459 - - 2006/2007 2 499 459 40 2007/2008 3 486 499 13 2008/2009 4 300 486 186 2009/2010 5 482 300 182 2010/2011 6 466 482 16 2011/2012 7 - 466 - Total 437 Sumber: Hasil perhitungan penulis (2012)  Prediksi Jumlah Penerimaan Siswa …… (Haryadi Sarjono)  931 a. F2011/2012 =    466 Siswa/i  b. MAD =  =    87,4 MSE  =          =    13.948  Secara program QM for Windows, hasil akhir menggunakan program QM for Windows, adalah sebagai berikut.   Tabel 12 Hasil Penghitungan dengan Program QM Jumlah Siswa SMK Swasta Modern di Kalimantan Selatan               Berikut ini adalah tabel dan gambar hasil rekapitulasi prediksi penerimaan siswa di SMK Swasta Modern di Kalimantan Selatan.    Tabel 8 Rekapitulasi Prediksi Penerimaan Siswa di SMK Swasta Modern  NO Forecasting MAD MSE Hasil Prediksi 1 Linear Regression 50,49 4.882,58 463,11 2 Exponential Smooting With Trend 69,74 8.437,87 613,94 3 Exponential Smooting 63,21 7.360,04 447,79 4 Weighted Moving Average 102,90 14.259,51 437,61 5 Moving average 92,77 12.546,43 416,00 6 Naïve Method 87,41 13.948,42 466,00 Sumber: Hasil perhitungan penulis (2012)           932  BINUS BUSINESS REVIEW Vol. 3 No. 2 November 2012: 923-933 Liear RegressionExponential Smoothing with TrendExponential SmoothingWeighted Moving AverageMoving AverageNaïve MethodMAD 50.4983 69.7447 63.2010 102.9000 92.7720 87.4000MSE 4882.5849 8437.8701 7360.0470 14259.5100 12546.4340 13949.0000Hasil Forecasting 463.1200 613.9423 447.7965 437.6000 416.0000 466.000040.00001040.00002040.00003040.00004040.00005040.00006040.00007040.00008040.00009040.000010040.000011040.000012040.000013040.000014040.0000Point/Value   Gambar  1 Hasil Rekapitulasi Prediksi SMK Swasta Modern     Jadi, dari hasil perhitungan forecasting didapat hasil MAD dan MSE yang terkecil pada metode Linear Regression yaitu MAD sebesar 50,4983 dan MSE sebesar 4.882,5849. Untuk perhitungan selanjutnya menggunakan data dari metode forecasting Linear regression menghasilakn forecast 463 siswa. Hasil perhitungan manual dan QM for Windows mungkin saja berbeda karena adanya pembulatan pada perhitungan manual.   SIMPULAN    Dari hasil perhitungan secara manual dibandingkan dengan menggunakan program QM for windows, terhadap prediksi penerimaan siswa SMK swasta modern tahun ajaran 2011/2012 sebesar 463 siswa, dimana prediksi ini menggunakan 6 metode forecasting, yaitu Linear Regression, Exponential Smoothing With Trend, Exponential Smoothing, Weighted Moving Average, Moving Average dan Naïve Method, ternyata metode Linear Regression/Least Squares menghasilkan MAD dan MSE terkecil, yaitu 50,4983 dan 4.882,58.           Prediksi Jumlah Penerimaan Siswa …… (Haryadi Sarjono)  933 DAFTAR PUSTAKA   Anderson, Sweeney, Williams, Martin. (2008). Quantitative Methods for Business. International Student Edition. Eleventh Edition. Canada: South-Western Cengage Learning.  Hanke, J. E., and Wichern, D. W. (2005). Business Forecasting. Eighth Edition. New Jersey: Pearson Prentice Hall.  Heizer, J., dan Render, B. (2009). Manajemen Operasi, (terjemahan), Buku 1, Edisi 9, Jakarta: Salemba Empat.  Pramesti, G. (2009). Buku Pintar, Minitab 15. Jakarta: Elex Media Komputindo.  Render, B., Ralph M, Stair Jr, and Hanna, Michael E, (2006), Quantitative Analysis for Management, International Edition, Pearson Prentice Hall, USA,  Santoso, S. (2009). Business Forecasting, Metode Peramalan Bisnis Masa Kini dengan  MINITAB dan SPSS. Jakarta: Elex Media Komputindo.  Sarjono, H. (2010). Aplikasi Riset Operasi. Jakarta: Salemba Empat.  Taylor, B. W. (2010), Introduction to Management Science. Tenth  Edition. New Jersey: Pearson.  Wongso, T. (2012). Optimalisasi Penentuan Rute dengan Pendekatan Forecasting dan Metode Distribusi Saving Matrix Serta Perancangan Sistem Informasi Pendistribusian Barang Pada Tirta Bintaro”, Skripsi Manajemen – Sistem Informasi, Universitas Bina Nusantara, Jakarta Barat.  http://www,ittelkom,ac,id/library/index,php?view=article&catid=25%3Aindustri&id=258%3Ametode-peramalan-forecasting-method&option=com_content&Itemid=15  

Binus Business Review

This study aims to determine prediction number of modern private Vocational High School (SMK) students in a province in Borneo with the approach of six forecasting methods: Linear Regression, Exponential Smoothing with Trend, Exponential Smoothing, Weighted Moving Average, Moving Average, and the Naive Method, besides using Manual calculation, the approach of QM for windows is used as a comparison. The result will be determined by the six forecasting methods which is used as a proper basis for the next calculating based on the smallest MAD (Mean Absolute Deviation) and MSE (Mean Squared Error) approach. The data in this study were made by the writer alone. </jats:p

Crossref

https://media.neliti.com/media/publications/167820-ID-prediksi-jumlah-penerimaan-siswa-smk-swa.pdf

PREDIKSI JUMLAH PENERIMAAN SISWA SMK SWASTA TAHUN AJARAN 2011/2012

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Binus University Repository

Directory of Open Access Journals

Crossref