Implementasi Metode Winter untuk Forecasting Pertumbuhan Jumlah Penduduk: Studi Kasus Wilayah Provinsi NTB

  • Syaharuddin Universitas Muhammadiyah Mataram
  • Abdul Adhiim Rizky Universitas Islam Negeri Mataram
  • Lutfi Jauhari Universitas Islam Negeri Mataram
  • Siti Fatimah Universitas Islam Negeri Mataram
  • Wahyu Ningsih Universitas Islam Negeri Mataram
  • Vera Mandailina Universitas Muhammadiyah Mataram
Keywords: Forecasting, Jumlah Penduduk;, Metode Winter;

Abstract

Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis percepatan pertumbuhan penduduk berdasarkan jenis kelamin di Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB) menggunakan sistem peramalan dengan mengkonstruksi Metode Winter’s dalam bentuk GUI Multiple Forecasting System (G-MFS) berbasis Matlab dengan menghitung indikator tingkat akurasi guna untuk menemukan data time series pada periode tahun 2020-2029. Pada tahap simulasi, peneliti menggunakan data jumlah penduduk dan rasio jenis kelamin di Provinsi NTB tahun 2009-2019. Adapun Metode yang digunakan dalam melakukan penelitian adalah dengan menggunakan Metode Winter’s.Evaluasi hasil peramalan dilakukan dengan menghitung nilai rata-rata error menggunakan metode Mean Absoulte Percentage Error (MAPE). Dari penelitian ini didapatkan nilai parameter paling optimal pada data laki-laki yaitu nilai ɑ, β danγ berurutan sebesar 0.9, 0.5 dan 0.9 Sedangkan pada data perempuan yaitu nilai ɑ, β dan γ berurutan sebesar 0.2, 0.1 dan 0.5. Kemudian dengan nilai parameter tersebut didapatkan nilai MAPE pada datalaki-laki sebesar 1.7785% dan pada data perempuan sebesar 0.89034%.

Abstract: This research aims to analyse the acceleration of population growth based on gender in West Nusa Tenggara Province (NTB) using the Forecasting system by constructing the winter's method in the shape of the Multiple Forecasting System (G-MFS) based on Matlab by calculating the period indicator for accuracy to find time series data in the year 2020-2029. At the simulation stage, researchers used the population and gender ratio data in NTB Province in 2009-2019. The method used in conducting research is to use the winter's method. The evaluation of Forecasting results is done by calculating the average error value using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) method. From this study obtained the most optimal parameter value on male data namely ʌ, β and γ sequential values of 0.9, 0.5 and 0.9 while in female data, the value of ʌ, β and γ respectively, 0.2, 0.1 and 0.5. Then with the value of the parameter obtained MAPE value in male data of 1.7785% and in female data of 0.89034%.

References

Agustinawati Purba. (2015). Perancangan Aplikasi Peramalan Jumlah Calon Mahasiswa Baru yang mendaftar menggunakan Metode Single Exponential Smoothing (Studi Kasus: Fakultas Agama Islam UISU). Jurnal Riset Komputer (JURIKOM).

Fernando, R., Setiono, S., & Rahman, A. (2012). Perancangan data warehouse dan penerapan algoritma time series untuk memprediksi informasi pertumbuhan penduduk di provinsi bengkulu. (x), 1–10.

Linda, P., Situmorang, M., & Tarigan, G. (2014). Peramalan Penjualan Produksi Teh 2014 Dengan Metode Arima Box-Jenkins. Saintia Matematika, 02(03), 253–266.

Machmudin, A., & Ulama, B. S. S. (2012). Peramalan Temperatur Udara di Kota Surabaya dengan Menggunakan ARIMA dan Artificial Neural Network. Jurnal Sains Dan Seni ITS, 1(1).

Pinem, M. (2014). Jurnal Pendidikan Ilmu-Ilmu Sosial Analisis Pertumbuhan Dan Persebaran Penduduk Provinsi Sumatera. 6(1), 1–7.

Sirait, H. P., Sinulingga, U., & Sitepu, R. (2013). Aplikasi Metode Pemulusan Eksponensial Ganda Brown Dalam Meramalkan Jumlah Penduduk Berdasarkan Jenis Kelamin Di Kota Medan. Saintia Matematika, 1(1), 11–18.

Sucipto, L., & Syaharuddin, S. (2018). Konstruksi Forecasting System Multi-Model untuk pemodelan matematika pada peramalan Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Nusa Tenggara Barat. Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi, 4(2), 114. https://doi.org/10.26594/register.v4i2.1263

Suhaidi, S., Febriana, E., RPN, H., & Ardiansyah, I. (2017). ANN Back Propagation for Forecasting and Simulation Hydroclimatology Data. Prosiding Seminar Nasional Pendidik Dan Pengembang Pendidikan Indonesia Dengan Tema “Membangun Generasi Berkarakter Melalui Pembelajaran Inovatif,” 6(10), 553–559.

Surihadi, A. A. (2009). Penerapan Metode Single Moving Average Dan Exponential Smoothing Dalam Peramalan Permintaan Produk Meubel Jenis Coffee Table Pada Java Furniture Klaten. مجلة العربية, 2(5), 255.

Suryani, I., & Wahono, R. S. (2015). Penerapan Exponential Smoothing untuk Transformasi Data dalam Meningkatkan Akurasi Neural Network pada Prediksi Harga Emas. 1(2).

Susanto, A. (2017). Implementasi Metode K-Nearest Neighbor dalam Peramalan Jumlah Penduduk pada Kabupaten Grobogan, Demak dan Sragen. Program Studi Teknik Informatika FTI-UKSW.

Syaharuddin, N Haerunnisa, D Pramita, & M Ibrahim. (2019). Aplikasi Artificial Neural Network (ANN) dalam Peramalan Time Series Data: Studi Kasus Lama Sinar Matahari. Proceeding National Conference: Education, Social Science, and Humaniora.

Syaharuddin, Pramita, D., Nusantara, T., & Subanji. (2019). Testing alpha-beta parameters of holt method for time series Forecasting. International Journal of Scientific and Technology Research, 8(12), 3653–3656.

Syaharuddin;, Pramita, D., Nusantara, T., & Subanji. (2019). Accuracy Analysis of ANN Back Propagation, Neuro-Fuzzy, and Radial Basis Function: A Case of HDI Forecasting. International Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT), 9(1), 1299–1304.

Tresnani, H. W., Sihabuddin, A., & Mustofa, K. (2018). Optimasi Parameter Pada Metode Peramalan Grey Holt - Winter Exponential Smoothing Dengan Golden Section. Berkala MIPA, 25(3), 312–325.

Utami, T. W., & Darsyah, M. Y. (2015). Peramalan Data Saham Dengan Model Winter ’ S. Statistika, Vol. 3, No. 2, November 2015, 3(2), 1–4.

Xia, M., & Wong, W. K. (2014). A seasonal discrete grey Forecasting model for fashion retailing. Knowledge-Based Systems. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2013.12.014

Published
2020-06-02
How to Cite
Syaharuddin, Adhiim Rizky, A., Jauhari, L., Fatimah, S., Ningsih, W., & Mandailina, V. (2020). Implementasi Metode Winter untuk Forecasting Pertumbuhan Jumlah Penduduk: Studi Kasus Wilayah Provinsi NTB. Jurnal Pemikiran Dan Penelitian Pendidikan Matematika (JP3M), 3(1), 51-61. https://doi.org/10.36765/jp3m.v3i1.243
Section
Articles