IMPLEMENTASI AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DALAM PREDIKSI JUMLAH PENDUDUK MISKIN KOTA TANJUNGPINANG
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Maritim Raja Ali Haji
Author
MUSLIHA, MUSLIHA
Nurfalinda, Nurfalinda
Rathomi, Muhamad Radzi
Nurfalinda, Nurfalinda
Rathomi, Muhamad Radzi
Subject
005.1.Pemrograman
Datestamp
2025-02-03 03:34:54
Abstract :
Kemiskinan merupakan salah satu isu utama dalam pembangunan yang dihadapi oleh negara berkembang, termasuk Indonesia. Pada Kota Tanjungpinang di Provinsi Kepulauan Riau memiliki tingkat kemiskinan pada tahun 2022 mencapai 27,54 ribu jiwa. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan bertujuan untuk memprediksi jumlah penduduk miskin di Kota Tanjungpinang dengan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan merupakan data time series per bulan dari tahun 2015 hingga 2022, dengan total 96 data. Proses analisis dimulai dari uji stasioneritas, differencing, hingga terpilih model ARIMA terbaik dan didapatkan model terbaik yaitu ARIMA (1,2,0). Hasil evaluasi menunjukkan model ini memiliki nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 10,6%, yang menandakan tingkat akurasi prediksi yang baik. Prediksi jumlah penduduk miskin untuk Januari 2023 mencapai 18.302 ribu jiwa, dan hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pemerintah dalam merancang kebijakan strategis untuk mengatasi kemiskinan di Kota Tanjungpinang.
Kemiskinan merupakan salah satu isu utama dalam pembangunan yang dihadapi oleh negara berkembang, termasuk Indonesia. Pada Kota Tanjungpinang di Provinsi Kepulauan Riau memiliki tingkat kemiskinan pada tahun 2022 mencapai 27,54 ribu jiwa. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan bertujuan untuk memprediksi jumlah penduduk miskin di Kota Tanjungpinang dengan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan merupakan data time series per bulan dari tahun 2015 hingga 2022, dengan total 96 data. Proses analisis dimulai dari uji stasioneritas, differencing, hingga terpilih model ARIMA terbaik dan didapatkan model terbaik yaitu ARIMA (1,2,0). Hasil evaluasi menunjukkan model ini memiliki nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 10,6%, yang menandakan tingkat akurasi prediksi yang baik. Prediksi jumlah penduduk miskin untuk Januari 2023 mencapai 18.302 ribu jiwa, dan hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pemerintah dalam merancang kebijakan strategis untuk mengatasi kemiskinan di Kota Tanjungpinang.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
