Peramalan tingkat kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara Menggunakan Metode Arima

Nuraisyah, Siti (2022) Peramalan tingkat kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara Menggunakan Metode Arima. Undergraduate thesis, UIN Syekh Ali Hasan Ahmad Addary Padangsidimpuan.

Text 1840200115.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (4MB)

Abstract

Kemiskinan di Indonesia merupakan masalah yang kompleks dan multidimensi, karena tingkat kemiskinan di suatu negara akan mempengaruhi indikator keberhasilan baik dari segi pembangunan maupun perekonomian negara tersebut. Berdasarkan permasalahan tersebut diperlukan sebuah cara untuk mengetahui tingkat kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara, salah satunya yaitu dengan menggunakan metode peramalan. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan sebuah model dari Box Jenkins yaitu ARIMA.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui model ARIMA terbaik dan keakuratan metode ARIMA dalam peramalan tingkat kemiskinan di Sumatera Utara periode September 2022-September 2024 (data semester). Teori yang digunakan peneliti berhubungan dengan teori ekonomi makro yang membahas tentang jumlah penduduk, pengangguran, kemiskinan serta beberapa teori yang berkaitan dengan peramalan, tingkat kemiskina dan mengkaitkannya dalam persfektif Islam. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif deskriptif. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dengan jenis data time series. Adapun teknik pengumpulan data dalam penelitian ini adalah dengan melakukan studi kepustakaan dan dokumentasi.Sementara populasi dalam penelitian ini adalah data tingkat kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara periode Maret 2007-September 2021 (data semester) dengan teknik sampling yaitu sampel jenuh yang berjumlah 30 data. Teknik analisis data yang digunakan yaitu dengan metode ARIMA. Data diolah dengan menggunakan E-views 10. Berdasarkan hasil analisis data maka model ARIMA terbaik adalah (1,1,1). Metode ARIMA dengan model (1,1,1) memperoleh nilai MAPE 7,800189 dan MSE 0,996061 yang berarrti memiliki tingkat keakuratan peramalan yang sangat baik karena nilai MAPE < 10% dan untuk nilai MSE tergolong kecil.

Actions (login required)

View Item