PREDIKSI PENDUDUK MISKIN DI INDONESIA MENGGUNAKAN ANALISIS DEKOMPOSISI
DOI:
https://doi.org/10.31941/delta.v9i1.1248Keywords:
Persentase Penduduk Miskin, Prediksi, Metode DekomposisiAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi persentase penduduk miskin di Indonesia dengan menggunakan analisis dekomposisi. Dekomposisi adalah salah satu model peramalan yang dapat digunakan untuk meramalkan data time series yang berpola cyclic. Penelitian ini menerapkan model dekomposisi aditif dan model dekomposisi multiplikatif. Tingkat akurasi model diuji dengan teknik MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model dekomposisi aditif merupakan model dekomposisi yang lebih baik karena memiliki nilai error yang lebih kecil. Model yang dikembangkan dalam penelitian ini memiliki nilai MAPE 5,96%, dibawah 10%, sehingga dapat diartikan model tersebut memiliki akurasi yang sangat tinggi. Berdasarkan model yang dikembangkan, prediksi angka penduduk miskin untuk periode 2020 semester II adalah 9,83% , periode 2021 semester I adalah 9,70% , periode 2021 semester II adalah 9,51% , periode 2022 semester I adalah 9,38% dan untuk periode 2022 semester II adalah 9,20%.
References
Affandi,dkk. 2017, Pengaruh Anggaran Pendidikan, Tingkat Kemiskinan, dan Ketimpangan Terhadap Produk Domestik Regional Bruto di Provinsi Aceh, Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia, 4(2) : 178.
Agus, Adit. 2010, Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan. Skripsi Ekonomi, Universitas Diponegoro.
Ahmad, Damrul. 2018, Analisis Kausalitas Antara Kemiskinan, Ketimpangan Pendapatan dan Tingkat Pendidikan di Provinsi Sumatra Barat. Jurnal Ekonomi, 1(3) : 604.
Badan Pusat Statistik, dalam
https://www.bps.go.id/dynamictable/2016/08/18/1219/persentase-penduduk-miskin-menurut-provinsi-2007---2020.html. Diakses pada 5 Agustus 2020.
Djatnika, Dicky. 2009, Peranan Pendidikan dalam Pengentasan Kemiskinan. Jurnla Ilmu Administratif dan Kebijakan Publik, 6(1) : 5.
Ginanjar, Karasasmita. 1996. Pembangunan untuk Rakyat. PT. Pustaka Cidosindo : Jakarta.
Gustriansyah, Rendra. 2017, Analisis Metode Single Exponential Smoothing dengan Brown Exponential Smoothing pada Studi Kasus Memprediksi Kuantiti Penjualan Produk Farmasidi Apotek, dalam
https://www.researchgate.net/publication/314237520_Analisis_Metode_Single_Exponential_Smoothing_dengan_Brown_Exponential_Smoothing_pada_Studi_Kasus_Memprediksi_Kuantiti_Penjualan_Produk_Farmasi_di_Apotek. Diakses pada 23 Juli 2020.
Karini, Pilih. 2018, Pengaruh Tingkat Kemiskinan Terhadap Angka Partisipasi Sekolah Usia 16-18 Tahun di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. Jurnal Pendidikan, 10(1) : 103-104.
Kusuma, Ely. 2013, Pengaruh Pendidikan dan Kemiskinan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia, dalam http://jurnalmahasiswa.unesa.ac.id/index.php/jupe/article/download/3579/6182. Diakses pada 7 Agustus 2020.
Makkulau, dkk., 2019, Aplikasi Metode Dekomposisi pada Peramalan Jumlah Kelahiran, dalam
http://ojs.uho.ac.id/index.php/snt2bkl/article/view/5359. Diakses pada 23 Juli 2020.
Downloads
Additional Files
Published
Issue
Section
License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
