IMPLEMENTASI METODE WINTER UNTUK FORECASTING PERTUMBUHAN JUMLAH PENDUDUK: STUDI KASUS WILAYAH PROVINSI NTB - Syaharuddin; Adhiim Rizky, Abdul; Jauhari, Lutfi; Fatimah, Siti; Ningsih, Wahyu; Mandailina, Vera (Pusat Penelitian dan Pengembangan Reka Karya Amerta (REKARTA), 2020)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis percepatan pertumbuhan penduduk berdasarkan jenis kelamin di Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB) menggunakan sistem peramalan dengan mengkonstruksi Metode Winter?s dalam bentuk GUI Multiple Forecasting System (G-MFS) berbasis Matlab dengan menghitung indikator tingkat akurasi guna untuk menemukan data time series pada periode tahun 2020-2029. Pada tahap simulasi, peneliti menggunakan data jumlah penduduk dan rasio jenis kelamin di Provinsi NTB tahun 2009-2019. Adapun Metode yang digunakan dalam melakukan penelitian adalah dengan menggunakan Metode Winter?s.Evaluasi hasil peramalan dilakukan dengan menghitung nilai rata-rata error menggunakan metode Mean Absoulte Percentage Error (MAPE). Dari penelitian ini didapatkan nilai parameter paling optimal pada data laki-laki yaitu nilai ?, ? dan? berurutan sebesar 0.9, 0.5 dan 0.9 Sedangkan pada data perempuan yaitu nilai ?, ? dan ? berurutan sebesar 0.2, 0.1 dan 0.5. Kemudian dengan nilai parameter tersebut didapatkan nilai MAPE pada datalaki-laki sebesar 1.7785% dan pada data perempuan sebesar 0.89034%. Abstract: This research aims to analyse the acceleration of population growth based on gender in West Nusa Tenggara Province (NTB) using the Forecasting system by constructing the winter's method in the shape of the Multiple Forecasting System (G-MFS) based on Matlab by calculating the period indicator for accuracy to find time series data in the year 2020-2029. At the simulation stage, researchers used the population and gender ratio data in NTB Province in 2009-2019. The method used in conducting research is to use the winter's method. The evaluation of Forecasting results is done by calculating the average error value using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) method. From this study obtained the most optimal parameter value on male data namely ?, ? and ? sequential values of 0.9, 0.5 and 0.9 while in female data, the value of ?, ? and ? respectively, 0.2, 0.1 and 0.5. Then with the value of the parameter obtained MAPE value in male data of 1.7785% and in female data of 0.89034%.