Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Prediksi Kasus Positif COVID 10 di Kabupaten Bengkalis

  • Wide Mulyana Universitas Muhammadiyah Riau
  • Aryanto
  • Maudy Aprilia

Abstract

Pada bulan Desember 2019, penyebaran virus corona, juga dikenal sebagai SARS-CoV-2, secara resmi dinamai covid-19 oleh World Health Organization pertama kali muncul di Wuhan, Cina. Covid-19 saat ini merupakan ancaman yang sangat serius bagi kehidupan manusia di dunia. Prediksi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki, agar kesalahannya (selisih antara sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil. Metode Single Exponential Smoothing lebih cocok digunakan untuk memprediksi data yang fluktuasinya tidak stabil atau perubahannya besar dan bergejolak (Margi S & Pendawa W, 2015). Adapun indikator penentu tingkat penyimpangan atau error yang digunakan adalah Mean Squared Error (MSE). Kelebihan MSE adalah MSE merupakan standar error untuk menilai atau untuk mengetahui kesalahan dalam prediksi. Prinsip dalam menghitung kesalahan prediksi (forecast error), model yang baik adalah model yang mempunyai kesalahan error paling kecil dari terhadap data pengamatan yang sebenarnya di lapangan (Supriana dan Uci, 2010). Penelitian ini menggunakan metode Single Exponential Smoothing, pada proses perhitungan membutuhkan data kasus positif covid-19 di masa lalu dengan nilai alpha sebagai parameter pemulusan dan metode Mean Squared Error (MSE) untuk menentukan tingkat kesalahan prediksi.

Kata kunci: covid-19, prediksi, single exponential smoothing, MSE.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Apriliani, Aulia Dkk. 2019. “Peramalan Tren Penjualan Menu Restoran Menggunakan Metode Single Moving Average”. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (Jtiik). Vol. 7, No. 6, Desember 2020, Hlm. 1161-1168.

Astuti, Yuli dkk. 2019. “Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Peramalan Penjualan Mainan Anak”. Yogyakarta: Universitas Amikom Yogyakarta.

Atkha, Rohmad, Rusdah. 2018. “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Memprediksi Jumlah Penjualan Bulanan Pada Ranch Market Pesanggrahan”. Jurnal I D E A L I S Vol . 1 No . 3 , Juli 2018.

Erlangga, Leo Teguh, Moh. Yamin Darsyah. 2018. “Peramalan Harga Cabai Rawit Merah di Jakarta Pusat Mengunakan Metode Moving Average dan Single Exponential Smoothing”. Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Unimus (Vol. 1, 2018).

Indrasari, Lolyka Dewi. 2020. “Penerapan Single Exponential Smoothing (SES) dalam Perhitungan Jumlah Permintaan Air Mineral Pada PT. Akasha Wira International”. JATI UNIK, 2020, Vol.3, No.2,Hal : 87-98

Irawan, Feri, Sumijan, Yuhandri. 2021. “Prediksi Tingkat Produksi Buah Kelapa Sawit dengan Metode Single Moving Average”. Padang: Universitas Putra Indonesia YPTK.

Kristanti, Novi, Mohammad Yamin. 2018. “Perbandingan Peramalan Metode Single Exponential Smoothing dan Double Exsponential Smoothing pada Karakteristik Penduduk Bekerja di Indonesia Tahun 2017”. Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Unimus (Vol. 1, 2018).

Kurniati, Putri Dwi. 2020. “Peramalan Penjualan Obat Dengan Metode Metode Single Moving Average Dan Single Exponential Smoothing Pada Apotek 75 Sidarjo dan Toko Oren”. Skripsi. Surabaya: Universitas Airlangga.

Pertiwi, Nurmala Agustin, Dan Ratih Puspasari. 2020.” Peramalan Penjualan Kartu Dan Voucher Internet Menggunakan Metode Single Moving Average (Studi Kasus: Toko Karya Pulsa)” .Journal, Vol 4 No 2 Februari 2020, Hlm 111-121.

Pramayudha, Gandi Muhammad. 2019. “Prediksi Hasil Panen Tanaman Pangan Dengan Metode Single Moving Average Dan Single Exponential Smoothing”. Skripsi. Malang: Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.

Published
2022-12-25
How to Cite
Mulyana, W., Aryanto, & Aprilia, M. (2022). Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Prediksi Kasus Positif COVID 10 di Kabupaten Bengkalis. Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology), 3(3), 415-421. https://doi.org/10.37859/coscitech.v3i3.4363
Abstract views: 205 , pdf (Bahasa Indonesia) downloads: 163