PREDIKSI PENERIMAAN SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DENGAN EVALUASI MAD, MSE, DAN MAPE

Abstract

Penerimaan siswa baru merupakan salah satu aspek penting dalam perencanaan kapasitas di satuan pendidikan. Ketidakpastian jumlah pendaftar setiap tahunnya dapat menyulitkan pihak sekolah dalam melakukan persiapan sumber daya yang memadai. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah penerimaan siswa baru di SMA Negeri 2 Tanjung Balai menggunakan metode Single Exponential Smoothing (SES). Data yang digunakan adalah data historis jumlah siswa baru dari tahun 2022 hingga 2026. Proses penentuan nilai parameter alpha (α) terbaik dilakukan dengan membandingkan sembilan nilai alpha dari 0,1 hingga 0,9 berdasarkan nilai MAPE terkecil. Evaluasi akurasi peramalan dilakukan menggunakan tiga ukuran kesalahan, yaitu Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai alpha terbaik adalah α = 0,5 dengan nilai MAPE sebesar 18,30%, MSE sebesar 3.224,81, dan MAD sebesar 49,12. Berdasarkan model terbaik tersebut, jumlah penerimaan siswa baru SMA Negeri 2 Tanjung Balai pada tahun 2027 diprediksi sebesar 283 siswa.