Peramalan Pengangguran Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing di Provinsi Kalimantan Timur - Arifin, Zainal; Herliani, Junita; Hamdani, Hamdani (Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi), 2019)
Jumlah pengangguran yang tinggi dapat menghambat proses pembangunan ekonomi, sehingga diperlukan sistem peramalan untuk mengetahui jumlah pengangguran di Provinsi Kalimantan Timur yang berpengaruh terhadap kebijakan pemerintah dalam pengambilan keputusan sebelum terjadinya peningkatan jumlah pengangguran. Peramalan pengangguran ini berdasarkan data aktual dalam kurun waktu 12 tahun yaitu dari tahun 2006 sampai tahun 2017 menggunakan metode Double Exponential Smoothing (DES) dengan 9 nilai (alpha) yaitu : 0,1; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8, dan 0,9 sebagai parameter pemulusan dalam metode Double Exponential Smoothing. Metode akurasi peramalan yang digunakan dalam peramalan pengangguran ini adalah Mean Absolute Deviation (MAD) untuk menghitung jumlah error dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk menghitung persentase error pada masing-masing nilai (alpha). Hasil peramalan terbaik tahun 2018 untuk data bekerja terdapat pada nilai (alpha) = 0,6 sebesar 1.537.521 orang karena memiliki jumlah error terkecil (MAD) yaitu sebesar 98699,33 dan persentase error terkecil (MAPE) yaitu sebesar 6,89 %. Sementara, hasil terbaik tahun 2018 untuk data pengangguran terdapat pada nilai (alpha) = 0,3 sebesar 113.647 orang dengan jumlah error terkecil (MAD) yaitu sebesar 13652,01 dan persentase error terkecil (MAPE) yaitu sebesar 9,71%, sehingga jumlah angkatan kerja sebesar 1.651.168 orang dan tingkat pengangguran terbuka (TPT) sebesar 6,88% untuk tahun 2018.