Melola Discovery

← Melola Discovery

Journal SINTA 3

ANALISIS PREDIKSI JUMLAH PENDUDUK DI KOTA PASURUAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA

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

DOI
10.30598/barekengvol15iss3pp525-534
ISSN
2615-3017, 1978-7227
Published
2021-09-01
Publisher
PATTIMURA UNIVERSITY
Language
eng

Abstract

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%.

Collaboration network of the authors

40 authors · 127 co-authorship links · 26 across different organisations · showing the 40 most connected

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • UIN Sunan Ampel Surabaya
  • Badan Pusat Statistik
  • Meteorological, Climatological, And Geophysical Agency
  • Institut Teknologi Sepuluh Nopember
  • National Taiwan University of Science and Technology
  • Universiti Teknologi MARA
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Hani KhaulasariUIN Sunan Ampel Surabaya9
Abdulloh HamidUIN Sunan Ampel Surabaya8
Nanang WidodoAffiliation unknown5
Fajar SetiawanMeteorological, Climatological, And Geophysical Agency3
Putroue Keumala IntanUIN Sunan Ampel Surabaya3
Nurissaidah UlinnuhaUIN Sunan Ampel Surabaya3
Yuniar FaridaUIN Sunan Ampel Surabaya3
Unix Izyah ArfiantiUIN Sunan Ampel Surabaya3
Diah Devi PramestiUIN Sunan Ampel Surabaya2
Aris FananiUIN Sunan Ampel Surabaya2
Felia Dria YuliawantiUIN Sunan Ampel Surabaya2
Alvin Nuralif RamadantiUIN Sunan Ampel Surabaya2
Indra Ariyanto WijayaAffiliation unknown2
Victory Tyas Pambudi SwindiartoAffiliation unknown2
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 HafiyusholehAffiliation unknown1
Ghaluh Indah Permata SariNational Taiwan University of Science and Technology1
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
Ahmad Hanif AsyharUIN Sunan Ampel Surabaya1
Firda Yunita SariUIN Sunan Ampel Surabaya1
Dina Zatusiva HaqUIN Sunan Ampel Surabaya1
Shafa Fitria Aqilah KhansaUIN Sunan Ampel Surabaya1
Shukor Sanim Mohd FauziUniversiti Teknologi MARA1
Maunah SetyawatiUIN Sunan Ampel Surabaya1
Jeneiro MaulanaAffiliation unknown1
Fery FirmansyahAffiliation unknown1
Yahya Vigo Tri SaputraUIN Sunan Ampel Surabaya1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/barekeng/oai, first harvested 5 Nov 2026, last seen 8 Nov 2026.
Original metadata (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>