PERAMALAN PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI BENGKULU MENGGUNAKAN SINGLE MOVING AVERAGE, SINGLE EKSPONENTIAL SMOOTHING DAN ENSEMBLE

Herlin Fransiska

Sari


Pertumbuhan ekonomi Provinsi Bengkulu sangat penting untuk diperhatikan karena Provinsi Bengkulu merupakan termiskin di Pulau Sumatra pada tahun 2019. Pertumbuhan ekonomi dapat dilihat dari YoY PDRB ADHK (%) setiap triwulan yang dipublikasikan oleh BPS Provinsi Bengkulu. Analisis data pada penelitian ini bertujuan melakukan peramalan dengan menggunakan teknik pemulusan yang cocok: Single Moving Average (SMA), Single Eksponential Smoothing (SES) dan Ensemble kedua pemulusan tersebut. Peramalan SMA, SES dan Ensemble mengahasilkan urutan MAPE terbaik yaitu pada SMA 1,779416%, kemudian ensemble 2,064708% dan terakhir SES 2,350206%. Hasil ini menunjukkan bahwa teknik pemulusan yang paling baik ialah SMA dengan m=4 dengan nilai MAPE yang diperoleh untuk data in sample 5.752% dan data out sample (dua periode) diperoleh MAPE 1,780%. 

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Aden. (2020). Forecasting the eksponential smoothing methods. Tanggerang Selatan: Unpam Press.

Akbar, A. S. (2009). Penerapan metode single moving average dan exponential smoothing dalam peramalan permintaan produk meubel jenis coffee table pada java furniture klaten. Skripsi UNS.

Badan Pusat Statistik. (n.d.). Produk domestik regional bruto provinsi-provinsi di indonesia menurut lapangan usaha 2015-2019.

Bergmeir, C., Hyndman, R. J., & Benítez, J. M. (2016). Bagging exponential smoothing methods using STL decomposition and Box–Cox transformation. International journal of forecasting, 32(2), 303-312.

Chandrasa, M. A. D., Lesmana, E., & Hertini, E. (2020). Peramalan jumlah kedatangan wisatawan mancanegara ke indonesia dengan metode holt-winters dan hubungannya terhadap pendapatan devisa pariwisata. Teorema: Teori dan Riset Matematika, 5(2), 230-238.

Departemen Statistik Ekonomi dan Moneter Bank Indonesia. (2016). metadata: produk domestik regional bruto. Bank Indonesia, 85–88.

Devi, U. (2016). Sistem informasi penjualan barang pada cv. sinar musi group palembang berbasis web menerapkan metode single moving average. Jurnal Manajemen Informatika, 2(2), 12–22.

Farida, Y., Sulistiani, D. A., & Ulinnuha, N. (2021). Peramalan indeks pembangunan manusia (ipm) kabupaten bojonegoro menggunakan metode double exponential smoothing brown. Teorema: Teori dan Riset Matematika, 6(2).

Gustriansyah, R. (2017). Analisis metode single exponential smoothing dengan brown exponential smoothing pada studi kasus memprediksi kuantiti penjualan produk farmasidi apotek. Semnasteknomedia online, 5(1), 3-5.

Oktaviani, I., & Prasetyo, D. (2017). Sistem informasi penjualan dengan metode single moving average berbasis web. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Bisnis (SENATIB), (November), 82–90.

Pitaloka, R. A., Sugito., & Rahmawati, R. (2019). Perbandingan metode arima box-jenkins dengan arima ensemble pada peramalan nilai impor provinsi jawa tengah. Journal of Chemical Information and Modeling, 53(9), 1689–1699.

Qamal, M. (2016). Peramalan penjualan makanan ringan dengan metode single exponential smoothing. Techsi, 8(1), 25–35. https://doi.org/10.29103/techsi.v8i1.114

Silfiani, M., & Suhartono. (2012). Aplikasi metode ensembel untuk peramalan inflasi di indonesia. Jurnal Sains Dan Seni ITS, 1(1), 1–6.

Sudibyo, N. A., Iswardani, A., Septyanto, A. W., & Wicaksono, T. G. (2020). Prediksi inflasi di indonesia menggunakan metode moving average, single exponential smoothing dan double exponential smoothing. Jurnal Lebesgue: Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika, 1(2), 123-129.




DOI: http://dx.doi.org/10.25157/teorema.v7i1.7002

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


##submission.copyrightStatement##

Laman Teorema: https://jurnal.unigal.ac.id/index.php/teorema/index

Terindek: