Penerapan Metode Moving Average Pada Sistem Informasi Prediksi Angka Kemiskinan

Abstract View: 261, .pdf Download: 483

Authors

  • Didik Abdul Mukmin Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri
  • Rahmat Irsyada Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri
  • Hastie Audytra Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri

DOI:

https://doi.org/10.32665/almantiq.v1i1.330

Abstract

Sebagian permasalahan kehidupan manusia sejak dahulu kala adalah kemiskinan. Berdasarkan data Badan
Pusat Statistik, kenaikan persentase penduduk miskin pada September 2013 disebabkan oleh kenaikan harga barang kebutuhan pokok sebagai akibat dari kenaikan harga bahan bakar minyak pada bulan Juni 2013. Menyikapi kondisi tersebut, diperlukan suatu cara untuk mengetahui seberapa besar penurunan atau kenaikan jumlah penduduk miskin. Diperlukan proses peramalan (forecasting) berdasar pada data jumlah penduduk miskin tahun sebelumnya. Metode peramalan yang digunakan dalam penelitian ini adalah moving average atau rata-rata bergerak, dikarenakan metode ini banyak digunakan untuk menentukan trend dari suatu deret waktu.Tujuan utama dari penggunaan metode ini adalah untuk menghilangkan atau mengurangi acakan (randomness) dalam deret waktu. Peramalan kemiskinan dilakukan berdasarkan data kemiskinan se-Indonesia yang diambil dari Badan Pusat Statistik (BPS). Dari data tahun 2012-2019, perhitungan dilakukan dengan periode (3) dan tahun akhir peramalan 2024. Hasil dari perhitungan tersebut menjelaskan bahwa pada 2 tahun terakhir yaitu tahun 2023 bulan maret terjadi penurunan angka kemiskinan sebanyak 0,0029%, tahun 2023 bulan september naik 0,082%, tahun 2024 bulan maret turun 0,138%, tahun 2024 bulan september naik 0,093%.

Downloads

Published

04/20/2022

How to Cite

Mukmin, D. A. ., Irsyada, . R., & Audytra, H. A. (2022). Penerapan Metode Moving Average Pada Sistem Informasi Prediksi Angka Kemiskinan. Multidisciplinary Applications of Quantum Information Science (Al-Mantiq), 1(1), 43–49. https://doi.org/10.32665/almantiq.v1i1.330
Abstract View: 261, .pdf Download: 483