Perbandingan Analisis Dekomposisi dan Exponential Smoothing Holt Winters untuk Peramalan Rata-Rata Jumlah KPM PKH di NTB
Abstract views: 636
DOI:
https://doi.org/10.36456/jstat.vol15.no2.a5551
Keywords:
Program Keluarga Harapan, Dekomposisi, Exponential Smoothing Holt Winters, PeramalanAbstract
Program Keluarga Harapan (PKH) adalah program pemberian bantuan sosial bersyarat kepada keluarga miskin dan rentan terdaftar dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) dan ditetapkan sebagai Keluarga Penerima Manfaat (KPM). Tujuan penelitian ini untuk meramalkan rata-rata jumlah PKM PKH untuk periode 2021. Hal ini dapat dijadikan dasar bagi instansi pemerintah terkait dalam perencanaan kedepannya. Untuk mendapatkan peramalan terbaik digunakan perbandingan dua metode yaitu metode dekomposisi dan metode Exponential Smoothing Holt Winters. Untuk mencapai tujuan penelitian tersebut dilakukan perhitungan kesalahan yang terdiri dari Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Deviation (MAD), dan Mean Square Deviation (MSD). Berdasarkan hasil analisis data, diketahui metode peramalan terbaik untuk meramalkan rata-rata jumlah KPM PKH di provinsi NTB adalah metode Exponential Smoothing Holt Winters. Metode ini dikatakan lebih baik karena memiliki nilai error lebih kecil dibandingkan dengan nilai error metode dekomposisi. Metode Exponential Smoothing Holt Winters menggunakan nilai pemulusan ? = 0,3, ? = 0,1, ??? ? = 0,2 menghasilkan nilai MAPE = 15, MAD = 2761, dan MSD = 1692444.
Downloads
References
Anjasari, D. H., Listiwikono, E., & Yusuf, F. I. (2018). Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing Holt Dan Metode Triple Exponential Smoothing Holt-Winters Untuk Peramalan Wisatawan Grand Watu Dodol. Transformasi: Jurnal Pendidikan Matematika Dan Matematika, 2(2), 12–25.
Binti, M. T. (2017). Analisa Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Penurunan Tingkat Kemiskinan di Kalimantan Tengah. Al-KALAM: JURNAL KOMUNIKASI, BISNIS DAN MANAJEMEN, 3(2), 69-78.
BPS (2020). Press Release Hasil Sensus Penduduk 2020. Dikutip tanggal 13 Mei 2021 melalui website. https://www.bps.go.id/pressrelease/2021/01/21/1854/hasil-sensus-penduduk-2020.html
Hamidah, S. N., Salam, N., & Susanti, D. S. (2017). Teknik Peramalan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Holt-Winters. JURNAL MATEMATIKA MURNI DAN TERAPAN EPSILON, 7(2), 26-33.
Jatmiko, Y. A., & Mantik, J. M. (2017). Perbandingan Keakuratan Hasil Peramalan Produksi Bawang Merah Metode Holt-Winters dengan Singular Spectrum Analy ... JURNAL MATEMATIKA “MANTIK,” 03(01), 13–23. DOI: https://doi.org/10.15642/mantik.2017.3.1.13-24
Kendek, O. J., Prang, J. D., & Paendong, M. (2014). Prediksi jumlah pengunjung perpustakaan universitas sam ratulangi manado menggunakan metode dekomposisi. d'CARTESIAN: Jurnal Matematika dan Aplikasi, 3(1), 73-80. DOI: https://doi.org/10.35799/dc.3.1.2014.4000
Makkulau, M., Raya, R., & Marlinda, S. (2019). Aplikasi Metode Dekomposisi Pada Peramalan Jumlah Kelahiran. In Seminar Nasional Teknologi Terapan Berbasis Kearifan Lokal (Vol. 1, No. 1).
Nazarududin, P. 2020. Pedoman Pelaksanaan Program Keluarga Harapan Diakses pada 29 Februari 2021. https://pkh.kemensos.go.id.
Safitri, T., Dwidayati, N., Safitri, T., Dwidayati, N., & Peramalan, S. P. (2017). PERBANDINGAN PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING HOLT-WINTERS DAN ARIMA. UNNES Journal of Mathematics, 6(1), 48–58.
Septiadi, D., & Nursan, M. (2020). Pengentasan Kemiskinan Indonesia: Analisis Indikator Makroekonomi Dan Kebijakan Pertanian. Jurnal Hexagro, 4(1), 1-14. DOI: https://doi.org/10.36423/hexagro.v4i1.371
Statistik, B. P. (2018). Profil Kemiskinan di Indonesia Maret 2018. Jakarta (ID): Badan Pusat Statistik.
Yuni, S., Talakua, M. W., & Lesnussa, Y. A. (2015). PERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG PERPUSTAKAAN METODE DEKOMPOSISI. Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan, 9(1), 41–50. DOI: https://doi.org/10.30598/barekengvol9iss1pp41-50
Yusuf, F. I., & Anjasari, D. H. (2018). METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING HOLT-WINTERS UNTUK PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN NUSANTARA DI KABUPATEN BANYUWANGI. Unisda Journal of Mathematics and Computer Science (UJMC), 4(2), 1–6.
