6 BAB II
TINJAUAN PUSATAKA
2.1. Prediksi
Predeksi merupakan bagian awal dari suatu proses pengambilan suatu keputusan. Menurut Haming dkk (2011: 162) dalam Sarjono, predeksi atau peramalan (forecasting) adalah sebuah ilmu yang bertujuan untuk memperkirakan/
mempredeksi sesuatu yang akan terjadi di masa depan, cara untuk mempredeksi yaitu dengan menggunakan data di masa lalu dan menggunakan bentuk model matematis untuk di tempatkan di masa yang akan datang.
Sedangkan menurut Hansun. S. dan Subanar (2014, p.76) dalam Sarwo dan Hermawan (2016) Prediksi atau peramalan (Forecasting) adalah kegiatan memperkirakan atau memprediksi sesuatu yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang akan diperkirakan kan terjadi pada masa yang akan datang.
Definisi peramalan sebenarnya beragam, berikut beberapa definisi mengenai peramalan: perkiraan merupakan munculnya sebuah situasi atau kondisi yang terjadi di masa yang akan datang, sesuai dengan data yang ada di masa lampau, proses menganalisis data historis dan data saat ini untuk menyesuaikan data di masa mendatang, suatu proses estimasi dalam situasi yang belum diketahui.
Dari beberapa definisi di atas, dapat disimpulkan bahwa prediksi atau peramalan berkaitan dengan upaya memperkirakan apa yang terjadi di masa depan, berbasis pada metode ilmiah (ilmu dan teknologi) serta dilakukan secara sistematis.
2.2. Sekolah Menengah Kejuruan
Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) merupakan salah satu lembaga tingkat satuan pendidikan yang berperan menciptakan Sumber Daya Manusia (SDM) berkualitas dan kompeten di bidangnya. Sumber Daya Manusia (SDM) yang berkualitas adalah tenaga kerja siap pakai, yakni tenaga kerja yang menunjukkan penguasaan ilmu pengetahuan, teknologi, dan keterampilan yang tinggi diikuti dengan moral, etika, dan karakter diri yang baik. Kualitas tersebut apabila dimiliki oleh setiap lulusan SMK, tentu Indonesia tidak akan kekurangan generasi penerus bangsa yang potensial. Gambaran tersebut merupakan gambaran manusia unggul dan merupakan cerminan generasi penerus bangsa yang ideal.
Proses Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) sebagai bagian dari sistem pendidikan nasional telah mengadakan perubahan paradigma sejak tahun 1999, yaitu: dari supply driven ke demand driven, dari academic oriented ke job (occupation) oriented, dan dari school based program ke dual based program (Depdikbud, 1999). Pendidikan kejuruan termasuk kerangka pendidikan nasional secara menyeluruh, namun kurikulum ke-juruan memiliki beberapa karakteristik tertentu yang membedakannya dengan lingkungan pendidikan yang lain (Finch dan Crunkilton, 1979). SMK bertujuan meningkatkan kemampuan siswa untuk dapat mengembangkan diri sejalan dengan perkembangan ilmu pengetahuan, teknologi dan kesenian, serta menyiapkan siswa untuk memasuki lapangan kerja dan mengem-bangkan sikap profesional (Kepmendik-bud RI No. 0490/U/1992 Pasal 2).
Me-nurut Billett (2011) pendidikan kejuruan mempunyai tujuan yang terfokus pada persiapan untuk masuk di dunia kerja, pe-milihan karir peserta didik,
mengembangkan kompetensi, dan sebagai perbekalan dari pengalaman yang mendukung untuk transisi jabatan pekerjaan dari satu posisi ke posisi yang lain.
Pendidikan menengah kejuruan adalah pendidikan pada jenjang pendidikan menengah yang mengutamakan pengembangan kemam-puan siswa untuk pelaksanaan jenis pe-kerjaan tertentu (Rivai dan Murni,2010:91).
Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) sebagai institusi yang menyiapkan tenaga kerja terdidik dituntut untuk mampu menghasilkan lulusan sebagai mana yang diharapkan oleh dunia usaha dan industri. Tenaga kerja yang dibutuhkan adalah sumber daya manusia yang memiliki kompetensi sesuai dengan bidang pekerjaannya, memiliki daya adaptasi dan daya saing tinggi serta berahlak dan bermoral baik. Sesuai dengan tujuannya maka Sekolah Menengah Kejuruan idealnya harus selalu meningkatkan relevansi dan mutu pendidikan yang dilaksanakan agar selalu sejalan dengan tuntutan dunia kerja dan industri serta tuntutan kehidupan masyarakat yang berkembang secara terus menerus. Dalam rangka meningkatkan relevansi tersebut maka pemerintah mengeluarkan kebijaksanaan link and match.
Secara rinci misi penyelenggaraan SMK adalah : (1) menyiapkan siswa untuk memasuki lapangan kerja serta mengembangkan sikap profesionalisme, (2) menyiapkan siswa agar mampu memilih karier, mampu berkompetisi, (3) menyiapkan tenaga kerja terampil tingkat menengah untuk mengisi kebutuhan kerja saat ini dan masa mendatang, serta (4) menyiapkan tamatan agar menjadi warga Negara yang produktif, siap bersaing, mampu beradaptasi secara aktif.
Penjelasan Undang-undang (UU) Sistem Pendidikan Nasional (Sisdiknas) nomor 20 tahun 2003 mengenai tujuan pendidikan nasional pasal 3 dan penjelasan pasal 15, menyebutkan bahwa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) merupakan pendidikan menengah yang mempersiapkan peserta didik terutama untuk bekerja pada bidang tertentu. SMK menyiapkan peserta didik menjadi manusia produktif yang dapat bekerja sesuai bidang keahliannya setelah melalui proses pendidikan.
Pendidikan merupakan upaya terencana dalam mengembangkan potensi peserta didik, sehingga mereka memiliki sistem berpikir, nilai moral, dan keyakinan yang diwariskan masyarakatnya dan mengembangkan warisan tersebut kearah yang sesuai untuk kehidupan masa kini dan masa mendatang.
2.3. Metode Weighted Moving Avarge (WMA)
Metode Weighted Moving Average diberikan bobot yang berbeda untuk setiap
data historis masa lalu yang tersedia, dengan asumsi bahwa data historis yang paling terakhir atau terbaru akan memiliki bobot lebih besar dibandingkan dengan data historis yang lama karena data yang paling terakhir atau terbaru merupakan data yang paling relevan untuk peramalan (Gofur & Dewi, 2013).
Rumus menghitung adalah sebagai berikut:
Et= Xt-Ft………..(2)
Keterangan Et : nilai galat Xt : Data actual pada periode ke t Ft : Data ramalan pada periode ke t.
Rata-rata bergerak tertimbang atau rata-rata bergerak terboboti adalah suatu model peramalan yang dirancang untuk menambah bobot pada data terbaru yang
lebih berat dari pada data masa lalu. Jumlah bobot pada model ini sebesar 100 % pada data yang digunakan untuk model peramalan. Pada model SMA bobot dari semua waktu (t) adalah sama, sedang pada model ini data terbaru bobotnya lebih besar dari data yang lalu.
Weighted Moving Average (WMA) adalah rata-rata bergerak yang memiliki
bobot. Metode Weighted Moving Average merupakan metode yang mempunyai teknik pemberian bobot yang berbeda atas data yang tersedia dengan demikian bahwa data yang paling akhir adalah data yang paling relevan untuk peramalan sehingga diberi bobot yang lebih besar. Bobot ditentukan sedemikian rupa sehingga jumlah keseluruhan sama dengan satu. Metode ini sama dengan rata-rata bergerak, tetapi nilai terbaru dalam deret berkala diberikan beban lebih besar untuk menghitung peramalan.[6] Secara matematis, metode WMA, persamaannya adalah sebgai berikut: perkiraan untuk periode p = (Bobot ke-(p – n) * Data akual ke-(p – n) + Bobot ke-(p – n + 1) * Data akual ke-(p – n + 1) + .. + Bobot ke-(p – 1) * Data akual ke-(p – 1)). dengan total bobot = 1 Salah satu kriteria untuk menilai teknik forecasting adalah perhitungan akurasi. Perhitungan akurasi yang lazim digunakan adalah dalam bentuk persentasi error, yakni MAPE (Mean Absolute Percentage Error). MAPE ini dihitung dengan membagi total absolut selisih hasil forecasting dan
data aktual dengan tota data actual. Pada dasarnya metode peramalan ini merupakan perhitungan peramalan yang sederhana dengan menggunakan sekumpulan data historis dengan mencari rata rata bergerak untuk membuat perkirakan kondisi pada
masa yang akan datang. Meskipun demikian dalam banyak peramalan tetap perlu mempertimbangkan kondisi data yang akan digunakan / dianalisis.
Metode weighted moving average atau metode rata-rata bergerak tertimbangan, terlebih dahulu menejemen atau analis data menetapkan bobot (weighted factor) dari data yang ada. Penetapan bobot dimaksud bersifat subjektif, tergantung pada pengalaman dan opini analis data. [7]
2.4. Pengukuran Kesalahan
Pengukuran Kesalahan Peramalan Untuk menghitung kesalahan (error) biasanya digunakan mean absolute deviation (MAD), mean squared error (MSE) dan mean absolute percentage error (MAPE). Mean absolute error adalah rata-rata nilai absolut da-ri kesalahan meramal. Mean squared error adalah rata-rata dari kesalahan peramalan dikuadratkan. Mean absolute percentage error adalah persentase kesalah dari peralaman (Makridakis dkk, 1999). Mean absolute deviation (MAD) MAD =
∑|Xt-St|/n Mean squared error (MSE) MSE = ∑|Xt-St| 2 /n Mean absolute percentage error (MAPE) MAPE = ∑|At-Ft/At|
