Penerapan Metode Single Moving Average Dalam Memprediksi Jumlah Penduduk Miskin Pada Perencanaan Pembangunan Daerah Kabupaten Pamekasan

Luluk Sarifah; Siti Kamilah; Siti Khotijah

doi:10.31102/zeta.2023.8.2.47-54

Luluk Sarifah Institut Sains dan Teknologi Annuqayah
Siti Kamilah Institut Sains dan Teknologi Annuqayah
Siti Khotijah Institut Sains dan Teknologi Annuqayah

DOI: https://doi.org/10.31102/zeta.2023.8.2.47-54

Keywords: Poverty, Forecasting, Single Moving Average

Abstract

Negara Indonesia merupakan Negara yang tergolong masih berkembang, sehingga kemiskinan masih menjadi masalah utama yang perlu dibenahi, seperti halnya juga masalah kemiskinan yang ada di Pamekasan. Tujuan dari penelitian ini adalah memprediksi jumlah penduduk miskin menggunakan metode single moving average. Metode single moving average adalah suatu metode peramalan yang dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan dating, kemudian dalam penelitian menggunakan data penduduk miskin kabupaten Pamekasan dari tahun 2017-2023 dengan perhitungan 2 periode (n=2) dan 3 periode (n=3) dan pengukuran akuarasi dengan MSE (Mean Squared Error), MAD (Mean Absolute Deviation) dan MAPE (Mean Absolute Precentage Error). Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan diperoleh hasil bahwa pergerakan n=3 memiliki nilai hasil yang lebih baik dibandingkan dengan yang menggunakan n=2, dimana diperoleh nilai hasil peramalan di periode yang akan datang pada tahun 2024 yaitu perkiraan penduduk miskin sebanyak 134,55 jiwa. Hal itu berdasarkan nilai MAD dan MSE yang lebih kecil dibangdingkan dengan perhitungan dengan n=2, yaitu dengan nilai MAD sebesar 4,228 dan MSE sebesar 38,045.Selanjutnya berdasarkan nilai MAPE juga diperoleh hasil perhitungan paling kecil yaitu perhitungan menggunakan metode Single Moving Average dengan besar pergerakan n=3 yaitu sebesar 3,186%.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Choguill (1996) Toward Sustainability of Human Settlements, Habitat International, Vol. 20 No 2, Elsevier Science Ltd, UK: v-viii.

Pugh (2000) Squatter Settlements: Their Sustainability, Architectural Contribution, and Socio-economic Role, Cities Vol. 17 No. 5 pp. 325-337, Elsevier Science Ltd.

Pustaka yang berupa judul buku

Rapoport, A. (2005) Culture, Architecture and Design, Locke Science Publishing Company, Inc, USA.

Pustaka yang berupa Prosiding Seminar

Saraswati (2001) Towards Sustainable Cities: Encounter the Problems in Third World Cities, Proceeding The 4th Quality in Research Seminar on Urbanization in the Information Age: New Perspective on the Transformation of Fast Growing Cities in the Pacific Rim (pp 165-177), Manila, ACM Press

Apriyanti, Liyana. (2011). Analisis Program Pemberdayaan Masyarakat dalam Penanggulangan Kemiskinan Kota Semarang (Kasus Implementasi Program Pinjaman Bergulir PNPM Mandiri Perkotaan Kelurahan Kemijen Kecamatan Semarang Timur Kota Semarang Tahun 2008-2010, Skripsi Tidak Dipublikasikan, Fakultas Ekonomi, Universitas Diponegoro, Semarang.

Arsyad, Lincolin. 1997. Ekonomi Pembangunan. Penerbit STIE YKPN. Yogyakarta.

Arumningsih, L dan Darsyah, Moh. 2018. Peramalan Indeks Harga Konsumen Kota Malang Tahun 2014-2016 dengan Menggunakan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing Holt-Winter. Skripsi. Semarang: FMIPA Universitas Muhammadiyah Semarang.

Badan Pusat Statistik, (2002), Statistik Indonesia, Semarang.

Baroto, T. (2002). Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Jakarta: Penerbit Ghalia, Indonesia.

Dewi, E. N. S., & Chamid, A. A., (2019), Implementation Of Single Moving Average Methods For Sales Forecasting Of Bag In Convection Tas Loram Kulon.Transformatika, vol. 16, No. 2, pp. 113-125.

Prapcoyo, H., (2018), Peramalan Jumlah Mahasiswa Menggunakan Moving Average, Telematika: Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi, vol. 15, no. 1, p. 67

Herdianto, (2013), Prediksi Kerusakan Motor Induksi Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation,Tesis, Universitas Sumatera Utara, Medan:45.

Kusuma, F., Ahsan, M., dan Syaihminan (2021) , Prediksi Jumlah Penduduk Miskin Indonesia Menggunakan Metode Single Moving Average Dan Double Moving Average, Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak, Vol. 3, No. 2, hal 105-109.

Putrasyah, A., & Sukemi. (2019). Perhitungan Peramalan Harga Emas Menggunakan metode Single exponential smoothing dan single moving average. 5(1) hal. 978-979.

Prasetyono, R.I., & Anggraini, D., (2021). Analisis peramalan tingkat kemiskinan di Indonesia dengan Model ARIMA, Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, vol 26, No. 2.

Sartika, D. & Dalimunthe, N., (2016). Analisis Kualitas Layanan Sistem Informasi Inlis Lite Menggunakan Metode Libqual (Studi Kasus : Badan Perpustakaan dan Arsip Kota Pekanbaru ). Jurnal Sains, Teknologi Dan Industri, 13(2), 211–217.

Silalahi, D. E. M. (2021). Buku Referensi Intellectual Capital Improve Your Employee Productivity And Performance. Deepublish.54

Sinaga, H. D. E., Irawati, N., & Informasi, S. (2018). Perbandingan Double Moving Average Dengan Double Exponential Smoothing Pada Peramalan Bahan Medis Habis Pakai. JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi), IV(2).

Tibyan, (2010) Analisis Program Penanggulangan Kemiskinan di Kabupaten Slagen. Tesis. Surakarta. Program Pascasarjana Fakultas Ekonomi. Universitas Sebelas Maret.

Wirawan. (2014). Kepemimpinan: Teori, Psikologi, Perilaku Organisasi, Aplikasi dan Penelitian. Edisi 1. Cetakan kedua. Jakarta: PT Rajagrafindo Persada.

Zuhdiyaty, N., & Kaluge, D. (2017). Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan di Indonesia Selama Lima Tahun Terakhir (Studi Kasus Pada 33 Provinsi). Jurnal Ilmiah Bisnis Dan Ekonomi Asia, 11(2), 27–31.

Article Metrics

Abstract view : 104 times