Prediksi Jumlah Masyarakat Terkontaminasi Covid-19 di Kota Samarinda Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing

Authors

  • Ifnu Abdul Aziz abdullah Universitas Nusa Mandiri
  • Muh. Jamil Universitas Nusa Mandiri
  • Surya Fajar Saputra Universitas Nusa Mandiri
  • Chandra Nugraha Universitas Nusa Mandiri
  • Didi Rosiyadi Universitas Nusa Mandiri

DOI:

https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.1273

Keywords:

Covid-19, Single Exponential Smoothing, Mean Square Error, MAPE

Abstract

Kemunculan Covid-19 pada tahun 2019 membuat ketakutan yang sangat mendalam bagi penduduk Wuhan china hingga merambah ke antero dunia dan penyebab menambahnya virus ini menjalar ke seluruh dunia dikarenakan ketakutan penduduk yang berdomisili di Wuhan china berbondong bondong pergi sehingga membawa virus tersebut, ke seluruh permukaan dunia, Salah satunya negara Indonesia hingga ke Kalimantan Timur, Kota Samarinda maka dengan ini penduduk Kalimantan Timur yang terkena dampak Virus ini, sebesar 78.492 manusia. Dengan Penelitian ini akan mencoba memprediksi jumlah masyarakat yang dikonfirmasi Covid-19 dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing di kota Samarinda, hasil prediksi dari penelitian ini dapat menjadi acuan pihak terkait, Sementara untuk perhitungan jumlah error dari prediksinya digunakan metode MSE (Mean Square Error) pendekatan ini dapat mengatur kesalahan peramalan yang cukup besar karena kesalahan itu dikuadratkan Nilai akurasi pada setiap metode dapat dipengaruhi oleh penentuan nilai pergerakan dan nilai bobot yang digunakan 32429517882,2549, Dan juga digunakan metode MAPE (Mean Absolute Percentage Error) MAPE menyatakan persentase kesalahan hasil peramalan terhadap data sebenarnya selama periode tertentu yang dapat memberikan informasi persentase kesalahan yang terlalu rendah atau terlalu tinggi, MAPE memiliki hasil 62% maka dengan hal ini semakin besar nilai MAPE maka semakin besar kesalahan hasil pendugaan

References

Ade Abdul Gofur, & Utami Dewi Widianti. (2013). Sistem Peramalan Untuk Pengadaan Material UnitInjection Di Pt. Xyz. Jurnal Ilmiah Komputer Dan Informatika (KOMPUTA), 2(2), 13–18.

Al Ihsan, N. H. A. S., Dzakiyah, H. H., & Liantoni, F. (2020). Perbandingan Metode Single Exponential Smoothing dan Metode Holt untuk Prediksi Kasus COVID-19 di Indonesia. Ultimatics : Jurnal Teknik Informatika, 12(2), 89–94. https://doi.org/10.31937/ti.v12i2.1689

Anggraini, D. (2021). Dampak Covid-19 Terhadap Perubahan Harga Saham. Jurnal Bisnis, Ekonomi, Manajemen, Dan Kewirausahaan, 3(1), 1–13. https://doi.org/10.52909/jbemk.v1i1.22

Arianto, F. S. D., & P, N. (2020). Prediksi Kasus Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Metode Backpropagation Dan Fuzzy Tsukamoto. Jurnal Teknologi Informasi, 4(1), 120–127.

Covid Kaltim. (2021). Dinas Komunikasi Dan Informatika Provinsi Kalimantan Timur.

Dewi, K. S. K., & Suwena, K. R. (2019). Analisis Peramalan Tingkat Jumlah Tamu Menginap Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Di Villa X Di Desa Gobleg, Kabupaten Buleleng Tahun 2018. Jurnal Pendidikan Ekonomi Undiksha, 9(2), 335. https://doi.org/10.23887/jjpe.v9i2.20082

Gibran, C. M., Setiyawati, S., & Liantoni, F. (2021). Prediksi Penambahan Kasus Covid-19 di Indonesia Melalui Pendekatan Time Series Menggunakan Metode Exponential Smoothing. Jurnal Informatika Universitas Pamulang, 6(1), 112. https://doi.org/10.32493/informatika.v6i1.9442

Ginantra, N. L. W. S. R., & Anandita, I. B. G. (2019). Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Barang. Sains Komputer Dan Informatika, 3(September), 433–441.

Handoko, W. (2019). Prediksi Jumlah Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Single Exponential Smoothing (Studi Kasus: Amik Royal Kisaran). JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi), 5(2), 125–132. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.356

Hudaningsih, N., Firda Utami, S., & Abdul Jabbar, W. A. (2020). Perbandingan Peramalan Penjualan Produk Aknil Pt.Sunthi Sepurimengguanakan Metode Single Moving Average Dan Single Exponential Smoothing. Jurnal Informatika, Teknologi Dan Sains, 2(1), 15–22. https://doi.org/10.51401/jinteks.v2i1.554

Kusbianto, D., Pramudhita, A., & Nurhalimah. (2020). Perbandingan Metode Fts Dan Ma Pada Peramalan Persediaan Beras. Jurnal Informatika Polinema, 6(3), 29–36. https://doi.org/10.33795/jip.v6i3.314

Manurung, N., Ashari Dalimunthe, R., Prodi Sistem Informasi, M., Royal, S., Sistem Komputer, P., & Teknik Komputer, P. (2021). PERAMALAN KASUS BARU PENDERITA HIPERTENSI DI KECAMATAN RAWANG PANCA ARGA DENGAN TEKNIK SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING. In Journal of Computer)Online) (Vol. 1, Issue 3). http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

Muttaqin, M. Z., Idris, U., Selly, M., & Suryanti, D. (2020). Kondisi Pengusaha Muda Indonesia Di Tengah Pandemi Covid-19 ( Work From Home Dan Strategi Survive ). Jurnal Ilmu Pendidikan PKn Dan Sosial Budaya, 4(1), 59–69.

Nasional, K. P. C. 19 dan P. E. (2021). KPC PEN. 03 Juni 2021.

Rahmadani, F., & Pardede, A. M. H. (2021). Jaringan Syaraf Tiruan Prediksi Jumlah Pengiriman Barang Menggunakan Metode Backpropagation ( Studi Kasus : Kantor Pos Binjai ). 5(1), 100–106.

Salehudin, M. (2020). Dampak Covid-19: Guru

Downloads

Published

2022-06-20

How to Cite

abdullah, I. A. A. ., Jamil, M., Saputra, S. F. ., Nugraha, C., & Rosiyadi, D. (2022). Prediksi Jumlah Masyarakat Terkontaminasi Covid-19 di Kota Samarinda Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing. Buletin Poltanesa, 23(1), 233–239. https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.1273

Issue

Section

Software Engineering & Informatics