Leibniz: Jurnal Matematika
Vol. 6 No. 02 (2026): Leibniz: Jurnal Matematika

Analisis Akurasi Model Eksponensial dan Logistik Dalam Estimasi Jumlah Penduduk Kota Kupang

Regina Neonbasu (Universitas San Pedro)
Osniman Paulina Maure (Universitas San Pedro)



Article Info

Publish Date
31 Jul 2026

Abstract

Pertumbuhan penduduk merupakan salah satu aspek penting yang perlu dianalisis sebagai dasar perencanaan pembangunan. Penelitian ini bertujuan membandingkan tingkat akurasi Model Eksponensial (Malthus) dan Model Logistik (Verhulst) dalam mengestimasi jumlah penduduk Kota Kupang. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data jumlah penduduk Kota Kupang pada periode pengamatan tertentu. Pemodelan dilakukan menggunakan Model Eksponensial yang mengasumsikan pertumbuhan penduduk secara eksponensial dan Model Logistik yang mempertimbangkan keterbatasan pertumbuhan melalui daya dukung lingkungan (carrying capacity). Parameter masing-masing model diestimasi berdasarkan data pengamatan, kemudian tingkat akurasinya dievaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai MAPE terendah pada Model Eksponensial adalah 0,57%, sedangkan pada Model Logistik sebesar 1,35%. Kedua model memiliki tingkat akurasi yang sangat baik karena menghasilkan MAPE di bawah 10%. Namun, Model Eksponensial menghasilkan nilai MAPE yang lebih rendah dibandingkan Model Logistik, sehingga memberikan estimasi yang lebih akurat terhadap data aktual. Dengan demikian, Model Eksponensial merupakan model yang paling sesuai untuk mengestimasi jumlah penduduk Kota Kupang pada periode pengamatan yang dianalisis.

Copyrights © 2026






Journal Info

Abbrev

leibniz

Publisher

Subject

Mathematics

Description

Ruang lingkup artikel ilmiah yang dapat diterbitkan dalam Jurnal Leibniz ini adalah sebagai berikut: Geometri dan Aplikasinya, Teori Graf dan Aplikasinya, Riset Operasi dan Aplikasinya, Sistem Dinamik dan Aplikasinya, Model Matematika dan Aplikasinya, Teori Kontrol dan Aplikasinya, Aljabar dan ...