Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MAJAMATH: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Lumaurridlo Lumaurridlo
Universitas Nahdlatul Ulama Al Ghazali
Education Mathematics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Komparasi Metode Simple Exponential Smoothing dan Simple Moving Average dalam Prediksi Angka Pengangguran di Cilacap Riski Aspriyani; Lumaurridlo Lumaurridlo
MAJAMATH: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 9 No. 2 (2026): Vol. 9 No. 2 September 2026
Publisher : Prodi Pendidikan matematika Universitas Islam Majapahit (UNIM), Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/majamath.v9i2.4771

Abstract

Pertumbuhan penduduk yang pesat di Kabupaten Cilacap berdampak pada peningkatan angka pengangguran terbuka apabila tidak diimbangi dengan ketersediaan lapangan kerja yang memadai. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan komparasi metode peramalan Simple Exponential Smoothing (SES) dan Simple Moving Average (SMA) dalam memproyeksikan angka pengangguran di Cilacap sebagai bahan pertimbangan kebijakan pemerintah daerah. Penelitian kuantitatif ini menggunakan data deret waktu periode 2009 – 2025 yang diolah menggunakan perangkat lunak POM-QM. Akurasi model dievaluasi berdasarkan nilai Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada metode Simple Exponential Smoothing, parameter alpha = 0,9 menghasilkan ukuran kesalahan yang lebih kecil dengan nilai MAE=7274.5525, MSE=84212420.71, dan MAPE=10.90% . Sementara itu, pada metode Simple Moving Average, model SMA-3 memberikan ukuran kesalahan peramalahan MAE= 8486.138333, MSE= 107185133.3 , dan MAPE = 12.18%. Perbandingan kedua metode menyimpulkan bahwa metode SES direkomendasikan sebagai model peramalan yang baik digunakan untuk data cenderung fluktuatif antar fase, dengan estimasi angka pengangguran tahun 2026 sebanyak 79895.78 atau 79896 jiwa. Hasil prediksi ini diharapkan dapat menjadi acuan strategis bagi pemerintah dalam perancangan roadmap ketenagakerjaan guna menekan angka pengangguran secara berkelanjutan.
Co-Authors Riski Aspriyani