Perbandingan Metode Double Moving Average dan Triple Exponential Smoothing dalam Peramalan Jumlah Pengangguran (Studi Kasus Kabupaten Sidoarjo, Kabupaten Pasuruan dan Kabupaten Probolinggo)
Penulis Firdaus, Muhammad AlfanSkripsi
2024
710/UB/FT-INF/24
Ind
Perbandingan Metode Double Moving Average dan Triple Exponential Smoothing dalam Peramalan Jumlah Pengangguran (Studi Kasus Kabupaten Sidoarjo, Kabupaten Pasuruan dan Kabupaten Probolinggo)
#1714321037/INF/24Pengarang: Firdaus, Muhammad Alfan
Pembimbing Pertama: Fardanto Setyatama, S.T., M.MT.
Pembimbing Kedua: Rifki Fahrial Zainal, ST., M. Kom.
Jenis: Skripsi
Penerbit: UBHARA : INF- Teknik
Tahun Terbit: 2024
Bahasa: Ind
Kode: 710/UB/FT-INF/24
No. Klasifikasi: 658.1 Fir P
Jenis Karya: S1
Jenis
Skripsi
Tahun
2024
Status
Tersedia
Kode
710/UB/FT-INF/24
Deskripsi Fisik
xv+ 104 hal; 21 X 30 cm
Subyek
Double Moving Average
Kata Kunci
Anotasi
ABSTRAK Pengangguran yang tinggi dapat mengurangi tingkat kemakmuran masyarakat, menurunnya pendapatan, meningkatnya pengeluaran pemerintah yang dapat menambah hutang negara. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Timur yang di hitung dari hasil sensus berdasarkan kartu tanda penduduk Provinsi Jawa Timur, tingkat pengangguran di Provinsi Jawa Timur mengalami fluktuasi setiap tahunnya. Jika di perhatikan data angka pengangguran di Provinsi Jawa Timur merupakan kategori data yang berpola trend. Terdapat beberapa daerah yang penduduknya padat mengalami fluktuasi data pengangguran seperti Kabupaten Sidoarjo, Kabupaten Pasuruan serta Kabupaten Probolinggo. Adanya peramalan terkait Tingkat pengangguran juga dapat membantu Dinas Ketenaga kerjaan dalam menyiapkan lapangan pekerjaan di daerahnya masing masing. Peramalan pada dasarnya adalah suatu dugaan atau prediksi mengenai kejadian atau peristiwa yang akan terjadi pada waktu mendatang. Salah satu Peramalan yang dapat digunakan adalah Double Moving Average dan Triple Exponential Smoothing Dimana kedua metode tersebut dapat melakukan proses peramalan secara time series dan datanya yang mengalami fluktuasi. Pada Pengujian dengan skenario penggunaan nilai alpha antara 0,1 sampai 0,9 didapatkan nilai alpha sebesar 0,4 merupakan nilai alpha dengan tingkat error yang paling rendah. Pada Percobaan yang telah dilakukan bahwasannya metode Triple Exponential Smoothing lebih bagus akurasinya dibandingkan dengan metode Double Moving Average ini dibuktikan dengan nilai rata rata MSE sebesar 1.002.382.113 lebih kecil dibandingkan nilai rata rata MSE dari metode Double Moving Average dengan nilai 14.879.974.070. Pada MAD juga nilai rata - rata Triple Exponential Smoothing lebih kecil 3.525.391 dengan nilai Double Moving Average 6.917.892 pada nilai MAPE didapatkan rata rata Triple Exponential Smoothing sebesar 2.4% lebih kecil dibandingkan dengan nilai rata rata MAPE metode Double Moving Average dengan nilai 5.5%
Catatan
Wisuda 2024