Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.459
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Jurnal Mantik Juriti Prima (Jurnal Ilmiah Teknik Industri Prima) JURNAL MAHAJANA INFORMASI IT (INFORMATIC TECHNIQUE) JOURNAL Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) INFOKUM INFOSYS (INFORMATION SYSTEM) JOURNAL JURNAL MITRA PRIMA Jurnal Media Informatika Jurnal Pemberdayaan Sosial dan Teknologi Masyarakat TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi
Siti Aisyah
Fakultas Teknologi Dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Veterinary

Published : 22 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

 1   2   3 
MODEL PERAMALAN TIME SERIES PREDIKSI MINAT MAHASISWA MENGGUNAKAN DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING Samuel Carlos A. Manalu; Siti Aisyah; Livia Grace Malau; Clara Sinta Uly Manurung; Steven Hikari Hoshi Situngkir; Frainskoy Rio Naibaho; Raja Tama Andri Agus; Amalia Amalia; Muhammad Radhi
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 9 No. 1 (2026): February 2026
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v9i1.5876

Abstract

Abstract : Changes in prospective students interest in majors university occur dynamically over time, requiring a forecasting method capable of accurately predicting interest trends. This study aims to apply the Double Exponential Smoothing (DES) method to predict the number of prospective students. The research employs a quantitative descriptive-analytical approach using secondary data on student interest from 2023 to 2025. The forecasting process is conducted using smoothing parameters for level (α) and trend (β), both set at 0.9. Furthermore, the accuracy of the forecasting model is evaluated using Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results indicate that the Double Exponential Smoothing method is effective in capturing the downward trend in student interest. The forecasted number of prospective students for 2026 is estimated at 462 students. Accuracy evaluation yields a MAD value of 98, an MSE of 19,208, and a MAPE of 18.63%, indicating that the forecasting error remains within an acceptable range. Therefore, the results of this study can be used as a supporting basis for strategic decision-making in planning new student admissions, strengthening promotional strategies, and managing academic resources. Keywords: forecasting time series, Double Exponential Smoothing, prediction, Student. Abstrak: Perubahan minat calon mahasiswa terhadap jurusan di perguruan tinggi terjadi secara dinamis dari waktu ke waktu, sehingga diperlukan metode peramalan yang mampu memprediksi tren peminatan secara akurat. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Double Exponential Smoothing (DES) dalam memprediksi jumlah minat mahasiswa. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif deskriptif analitis dengan memanfaatkan data sekunder berupa jumlah minat mahasiswa pada tahun 2023–2025. Proses peramalan dilakukan dengan menggunakan parameter pemulusan level (α) dan tren (β) sebesar 0,9. Selanjutnya, tingkat akurasi model dievaluasi menggunakan ukuran kesalahan Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Double Exponential Smoothing dapat menangkap pola tren penurunan jumlah minat mahasiswa secara efektif. Nilai peramalan jumlah peminat pada tahun 2026 diperkirakan sebesar 462 orang. Evaluasi akurasi menghasilkan nilai MAD sebesar 98, MSE sebesar 19.208, dan MAPE sebesar 18,63%, yang menunjukkan bahwa tingkat kesalahan peramalan masih berada dalam batas yang dapat diterima. Dengan demikian, hasil penelitian ini dapat dijadikan sebagai salah satu dasar pendukung dalam pengambilan keputusan strategis terkait perencanaan penerimaan mahasiswa baru, penguatan promosi, serta pengelolaan sumber daya akademik. Kata Kunci: forecasting time series, Double Exponential Smoothing, prediksi,Mahasiswa
PELATIHAN PEMBELAJARAN AKTIF ABAD -21 YANG TERINTEGRASI PADA PROFIL PELAJAR PANCASILA BAGI GURU GURU SD IT PERMATA BERBASIS TEKNOLOGI DAN SAINTIFIK Palma Juanta; Muhardi Saputra; Anita Anita; Siti Aisyah; Sumita Wardani
Jurnal Pemberdayaan Sosial dan Teknologi Masyarakat Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jpstm.v3i2.1534

Abstract

Abstract: Learning is a process of interaction between students and educators in a learning environment that takes place in an educational manner, so that students can develop their attitudes, knowledge and skills to achieve the goals that have been set. The development of technology every year makes it difficult for teachers to keep up with developments so that almost every teacher still does not understand how to use Microsoft PowerPoint and Excel. Teachers only use the application as a tool. Therefore, there is a need for training for teachers to make learning plans, recap student learning outcomes, or create interesting teaching materials for students that are technologically and scientifically based so that they can improve professional competence, especially in the appropriate use of technology in the learning process. Keywords: teachers; technology; science  Abstrak: Pembelajaran adalah proses interaksi antara peserta didik dan pendidik pada suatu lingkungan belajar yang berlangsung secara edukatif, agar peserta didik dapat membangun sikap, pengetahuan dan keterampilannya untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Berkembangnya teknologi setiap tahunnya membuat para guru kesulitan dalam mengikuti perkembangannya sehingga hampir setiap guru masih kurang paham menggunakan microsoft powerpoint dan excel. Guru hanya menggunakan aplikasi tersebut sebatas pada tools. Maka itu perlu adanya pelatihan bagi guru untuk membuat rencana pembelajaran, merekap hasil belajar peserta didik, atau membuat bahan ajar yang menarik bagi peserta didik yang berbasis teknologi dan saintifik sehingga dapat meningkatkan kompetensi profesional terutama dalam pemanfaatan  teknologi pada proses pembelajaran secara tepat. Kata kunci: guru-guru; teknologi; saintifik
Co-Authors Abdi Dharma Abednego Maruli Hotasi Sinaga Agung Setiaman Hulu Amalia Amalia Amir Mahmud Husein, Mawaddah Harahap, Amir Angelo Vandery Anita Anita Ayu Rahayu Sagala Ayu Rosalya Sagala Benedictus Sarumaha Clara Sinta Uly Manurung Delima Sitanggang, Delima Felix Louis Frainskoy Rio Naibaho Geri Loyang Sari Ilham Pramudya Jacky Lius Jhonly Marihot Hasudungan Sinambela Jon Rico Lumbanbatu Juanta, Palma Julio Putra Tarigan Lina Sari Damanik Livia Grace Malau Mardi Turnip, Mardi Matthew Thompson Mawaddah Harahap Melissa Melissa Monika, Cindy Muhammad Radhi Muhammad Syahputra Novelan Muhardi Saputra Nur Siska Nurmida Nainggolan Nusa Ichdia Hady Perdana Palma Juanta Raja Tama Andri Agus Reno Tanfidz Robert Robert Rupiah Boru Tambunan Rut Julianti Hutagalung Samuel Carlos A. Manalu Sasmita Rahmawati Zebua Shaid Muhammad Arviansyah Sri Rezekiana iregar Steven Hikari Hoshi Situngkir Stevila Sugiarto Sugiarto Sumita Wardani Widia Sari Zebua Windania Purba Yosua Morales Saragi Yuni Dame Ria Sinurat