Perbandingan Metode SES dan SMA Dalam Peramalan Data Covid

Authors

  • Hendrik Hendrik Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia
  • Wahyu Joni Kurniawan Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Keywords:

Peramalan, COVID, SES, SMA

Abstract

Sejak awal tahun 2020 wabah pandemik COVID-19  melanda dunia, tak terkecuali Indonesia. Wabah tersebut disebabkan oleh golongan virus corona yaitu, SARS-CoV-2 yang pertama kali muncul di bulan Desember pada tahun 2019. Menurut Pakar Epidemiologi Universitas Indonesia Panddu Riono, virus corona jenis SARS-CoV-2 sebagai penyebab COVID-19 itu sudah masuk ke Indonesia sejak bulan Januari tahun 2020. Namun, COVID-19 pertama kali terkonfirmasi di Indonesia pada 2 Maret 2020 dan per 25 Maret telah terjadi secara kumulatif sebanyak 790 kasus terkonfirmasi positif, diantaranya 58 meninggal, 31 sembuh, dan 701 dalam perawatan. Dari kasus tersebut, maka peneliti melakukan penelitian  untuk memperoleh metode yang bisa meramalkan penambahan kasus COVID-19 di Pekanbaru. Peramalan adalah suatu teknik analisa perhitungan yang dilakukan dengan pendekatan kualitatif maupun kuantitatif untuk memperkirakan kejadian dimasa depan dengan menggunakan referensi data-data di masa lalu. Exponential smoothing adalah suatu metode peramalan rata-rata bergerak yang memberikan bobot secara eksponensial atau bertingkat pada data-data terbarunya sehingga data-data terbaru tersebut akan mendapatkan bobot yang lebih besar. Moving Average adalah salah satu metode peramalan bisnis yang sederhana dan sering digunakan untuk memperkirakan kondisi pada masa yang akan datang dengan menggunakan kumpulan data-data masa lalu (data-data historis).

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] I. Solihati, P. R. Arum, and T. W. Utami, “Prosiding Seminar Edusainstech FMIPA UNIMUS 2020 ISBN : 978-602-5614-35-4 PERAMALAN JUMLAH KASUS COVID-19 DI SEMARANG MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING Prosiding Seminar Edusainstech FMIPA UNIMUS 2020 ISBN : 978-602-5614-35-4,” 2020.
[2] N. Hudaningsih, S. Firda Utami, and W. A. Abdul Jabbar, “Perbandingan Peramalan Penjualan Produk Aknil Pt.Sunthi Sepurimengguanakan Metode Single Moving Average Dan Single Exponential Smooting,” J. Inform. Teknol. dan Sains, vol. 2, no. 1, pp. 15–22, 2020, doi: 10.51401/jinteks.v2i1.554.
[3] M. A. Maricar, “Analisa Perbandingan Nilai Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ,” J. Sist. dan Inform., vol. 13, no. 2, pp. 36–45, 2019.
[4] R. Rachman, “Penerapan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Industri Garment,” J. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2018, doi: 10.31294/ji.v5i2.3309.
[5] Jogianto H.M., “Sistem Karakteristik Sistem Klasifikasi Sistem Siklus Hidup Sistem ( system life cycle ),” pp. 1–7, 2018.
[6] Y. Yuliana, “Corona virus diseases (Covid-19): Sebuah tinjauan literatur,” Wellness Heal. Mag., vol. 2, no. 1, pp. 187–192, 2020, doi: 10.30604/well.95212020.
[7] W. Puiji and D. Lasut, “Aplikasi Peramalan Persediaan Bahan Baku Kain Dengan Metode Algoritma Naive Bayes Berbasis Website Pada PT Viore,” Algor, vol. 1, no. 2, pp. 37–43, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.ubd.ac.id/index.php/algor/article/view/327.
[8] Jonnius, “Peramalan Indeks Harga Saham dengan Pendekatan Exponential Smoothing Model,” J. Penelit. Sos. keagamaan, vol. 19, no. 2, 2016.
[9] Haviluddin, A. T. Haryono, and D. Rahmawati, “Aplikasi program php dan Mysql,” Mulawarman Univ. Press, vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2016, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[10] Suendri, “Implementasi Diagram UML (Unified Modelling Language) Pada Perancangan Sistem Informasi Remunerasi Dosen Dengan Database Oracle (Studi Kasus: UIN Sumatera Utara Medan),” J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2018, [Online]. Available: http://jurnal.uinsu.ac.id/index.php/algoritma/article/download/3148/1871.

Published

2022-08-31

Issue

Section

Articles