Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal SINTA 3

ANALISIS PREDIKSI JUMLAH PENDUDUK DI KOTA PASURUAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA

BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan · Vol. 15 No. 3 (2021) · hlm. 525–534

DOI
10.30598/barekengvol15iss3pp525-534
ISSN
2615-3017, 1978-7227
Terbit
2021-09-01
Penerbit
PATTIMURA UNIVERSITY
Bahasa
eng

Abstrak

Laju pertumbuhan penduduk di Kota Pasuruan pada tahun 2019 sebesar 0.68% dengan jumlah penduduk 200.422 jiwa. Tingginya pertumbuhan penduduk dapat mempengaruhi kepadatan penduduk. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi pertumbuhan penduduk Kota Pasuruan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Metode ARIMA adalah cara prediksi data deret waktu yang memiliki tiga model, yaitu AR (Autoregressive), MA (Moving Average), ARMA (Autoregressive Moving Average). Metode ini memiliki parameter (p,d,q) dapat diketahuidari plot ACF dan PACF untuk memastikan model yang akan digunakan untuk prediksi. Dalam penelitian ini data yang digunakan merupakan data penduduk Kota Pasuruan tahun 1983 sampai tahun 2019 sejumlah 37 data. Dari data tersebut didapatkan ARIMA model (1,1,1) dengan jumlah penduduk Kota Pasuruan pada tahun 2020 adalah 203.221 jiwa, didapatkan nilai MSE 10542507.06 dan MAPE 1.52%.

Jaringan kolaborasi para penulis

40 penulis · 131 tautan kepenulisan bersama · 27 lintas organisasi · menampilkan 40 yang paling banyak terhubung

Arahkan kursor atau ketuk sebuah nama untuk menyorot rekan penulisnya. Klik dua kali untuk membuka halaman penulis.

  • UIN Sunan Ampel Surabaya
  • Badan Pusat Statistik
  • Meteorological, Climatological, And Geophysical Agency
  • National Taiwan University of Science and Technology
  • Institut Teknologi Sepuluh Nopember
  • Universiti Teknologi MARA
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Organisasi berbeda
  • Organisasi sama
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Garis lebih tebal = lebih banyak artikel bersama · lingkaran lebih besar = lebih banyak artikel
Tampilkan sebagai tabel
Rekan penulisOrganisasiArtikel bersama
Hani KhaulasariUIN Sunan Ampel Surabaya10
Abdulloh HamidUIN Sunan Ampel Surabaya8
Fajar SetiawanMeteorological, Climatological, And Geophysical Agency5
Nanang WidodoAfiliasi tidak diketahui5
Putroue Keumala IntanUIN Sunan Ampel Surabaya4
Nurissaidah UlinnuhaUIN Sunan Ampel Surabaya3
Yuniar FaridaUIN Sunan Ampel Surabaya3
Unix Izyah ArfiantiUIN Sunan Ampel Surabaya3
Diah Devi PramestiUIN Sunan Ampel Surabaya2
Ghaluh Indah Permata SariNational Taiwan University of Science and Technology2
Ahmad Hanif AsyharUIN Sunan Ampel Surabaya2
Dina Zatusiva HaqUIN Sunan Ampel Surabaya2
Aris FananiUIN Sunan Ampel Surabaya2
Felia Dria YuliawantiUIN Sunan Ampel Surabaya2
Alvin Nuralif RamadantiUIN Sunan Ampel Surabaya2
Indra Ariyanto WijayaAfiliasi tidak diketahui2
Victory Tyas Pambudi SwindiartoAfiliasi tidak diketahui2
Achmad Fachril Yusuf AbabilUIN Sunan Ampel Surabaya2
Achmad Teguh WibowoUIN Sunan Ampel Surabaya1
Chalawatul AisUIN Sunan Ampel Surabaya1
Eka Alifia KusnantiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Mohammad HafiyusholehAfiliasi tidak diketahui1
Siti Nur FadilahUIN Sunan Ampel Surabaya1
Muhammad ImronUIN Sunan Ampel Surabaya1
Firman ArmunantoBadan Pusat Statistik1
Ahmad Naufal DzakyUIN Sunan Ampel Surabaya1
Lutfi HakimUIN Sunan Ampel Surabaya1
Risma Madurahma PutriUIN Sunan Ampel Surabaya1
Firda Yunita SariUIN Sunan Ampel Surabaya1
Shafa Fitria Aqilah KhansaUIN Sunan Ampel Surabaya1
Shukor Sanim Mohd FauziUniversiti Teknologi MARA1
Maunah SetyawatiUIN Sunan Ampel Surabaya1
Jeneiro MaulanaAfiliasi tidak diketahui1
Fery FirmansyahAfiliasi tidak diketahui1
Yahya Vigo Tri SaputraUIN Sunan Ampel Surabaya1

Afiliasi berasal dari OpenAlex; metadata OAI-PMH jurnal tidak memuatnya. Penulis tanpa ID OpenAlex dicocokkan berdasarkan nama, sehingga dua orang bisa tergabung atau satu orang bisa terpisah.

Sumber metadata: OAI-PMH (metadata jurnal) https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/barekeng/oai, pertama di-harvest 5 Nov 2026, terakhir terlihat 8 Nov 2026.
Metadata asli (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">ANALISIS PREDIKSI JUMLAH PENDUDUK DI KOTA PASURUAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA</dc:title>
	<dc:creator>Mardiyah, Ilmiatul</dc:creator>
	<dc:creator>Dianita Utami, Wika</dc:creator>
	<dc:creator>Rini Novitasari, Dian Candra</dc:creator>
	<dc:creator>Hafiyusholeh, Moh.</dc:creator>
	<dc:creator>Sulistiyawati, Dewi</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en-US">Laju pertumbuhan penduduk di Kota Pasuruan pada tahun 2019 sebesar 0.68% dengan jumlah penduduk 200.422 jiwa. Tingginya pertumbuhan penduduk dapat mempengaruhi kepadatan penduduk. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi pertumbuhan penduduk Kota Pasuruan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Metode ARIMA adalah cara prediksi data deret waktu yang memiliki tiga model, yaitu AR (Autoregressive), MA (Moving Average), ARMA (Autoregressive Moving Average). Metode ini memiliki parameter (p,d,q) dapat diketahuidari plot ACF dan PACF untuk memastikan model yang akan digunakan untuk prediksi. Dalam penelitian ini data yang digunakan merupakan data penduduk Kota Pasuruan tahun 1983 sampai tahun 2019 sejumlah 37 data. Dari data tersebut didapatkan ARIMA model (1,1,1) dengan jumlah penduduk Kota Pasuruan pada tahun 2020 adalah 203.221 jiwa, didapatkan nilai MSE 10542507.06 dan MAPE 1.52%.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">PATTIMURA UNIVERSITY</dc:publisher>
	<dc:date>2021-09-01</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/barekeng/article/view/3086</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.30598/barekengvol15iss3pp525-534</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan; Vol 15 No 3 (2021): BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan; 525-534</dc:source>
	<dc:source>2615-3017</dc:source>
	<dc:source>1978-7227</dc:source>
	<dc:source>10.30598/barekengvol15iss3year2021</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/barekeng/article/view/3086/3209</dc:relation>
</oai_dc:dc>