IMPLEMENTASI METODE LEAST SQUARE UNTUK APLIKASI PREDIKSI LAJU PERTUMBUHAN PENDUDUK DI KECAMATAN AIR SUGIHAN

Prasetyo, Rizqi (2022) IMPLEMENTASI METODE LEAST SQUARE UNTUK APLIKASI PREDIKSI LAJU PERTUMBUHAN PENDUDUK DI KECAMATAN AIR SUGIHAN. Diploma thesis, Universitas Bina Darma.

	Text (Bab 0) Bab 0.pdf Download (1MB)
	Text (Bab I) Bab I.pdf Download (936kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf Download (586kB)
	Text (Bab II) Bab II.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (Bab III) Bab III.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text (Bab IV) Bab IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (Bab V) Bab V.pdf Restricted to Registered users only Download (709kB)
	Text (Turnitin) Turnitin.pdf Restricted to Registered users only Download (7MB)

Abstract

Air Sugihan merupakan salah satu Kecamatan dari 18 Kecamatan yang terdapat di Kabupaten Ogan Komering Ilir, Provinsi Sumatera Selatan. Kecamatan Air Sugihan sendiri terdiri dari 19 desa. Setelah dilakukan observasi, dalam perencanaan kebijakan program tahunan yang dilakukan pihak Kecamatan Air Sugihan hampir semua rencana pembangunan perlu memiliki landasan informasi perkiraan waktu yang akan datang yaitu prediksi laju pertumbuhan penduduk. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk memberikan kontribusi kepada pihak kecamatan Air Sugihan dengan melakukan analisis prediksi laju pertumbuhan penduduk dengan metode least square dan mengimplementasikan ke dalam sebuah aplikasi. Penggunaan metode least square merupakan metode cocok untuk memprediksi laju pertumbuhan penduduk dengan menggunakan data sampel yang ada yaitu data historis kelahiran, data historis kematian, dan data historis migrasi. Dari hasil analisa perhitungan prediksi dan hasil perhitungan dari aplikasi untuk tahun 2021 dengan menggunakan metode least square didapatkan hasil yang sama dengan rincian nilai kelahiran 762 dengan ketepatan error forecasting MAD (77,04) dan MAPE (11,78 %), nilai kematian 460 dengan ketepatan error forecasting MAD (65,41) dan MAPE (20,41 %), nilai Migrasi- datang 637 dengan ketepatan error forecasting MAD (190,67) dan MAPE (81,55 %) dan nilai Migrasi-pergi 877 dengan ketepatan error forecasting MAD (169,99) dan MAPE (45,35 %). Dengan implementasi kedalam aplikasi, mempermudah proses dalam melakukan pengelolaan data laju pertumbuhan penduduk dalam menentukan hasil dari prediksi atau peramalan dan dapat diambil kesimpulan dari hasil prediksi untuk faktor atau variabel mana yang lebih spesifik mempengaruhi laju pertumbuhan penduduk pada masa mendatang. Kata Kunci : Prediksi, Laju Pertumbuhan Penduduk, Least Square, Aplikasi

Actions (login required)

View Item