Model Peramalan Garis Kemiskinan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing dari Holt

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan Garis Kemiskinan untuk membantu pemerintah mendapatkan informasi yang akurat dan cepat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Double Exponential Smoothing dari Holt. Metode ini adalah bagian dari data berdasarkan analisis deret waktu (time series). Penelitian ini menerapkan teori peramalan untuk menghasilkan ramalan Garis Kemiskinan untuk tahun yang akan datang. Selanjutnya, penelitian ini melakukan analisa pola data, dan menentukan nilai parameter terbaik. Metode Double Exponential Smoothing dari Holt menggunakan parameter Alpha (α) dan Gamma (γ). Untuk menentukan nilai parameter terbaik adalah menggunakan metode trial dan error. Nilai parameter terbaik menghasilkan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) terkecil. Pola data menunjukan trend, berarti metode Double Exponential Smoothing dari Holt tepat untuk digunakan dalam penelitian ini. Nilai parameter yang dihasil dari metode trial dan error adalah Alpha (α) sebesar 0,7 dan Gamma (γ) sebesar 0,1 yang menghasilkan ukuran akurasi terkecil, dalam penelitian ini menggunakan MAPE. Dengan mengamati hasil peramalan yang telah dilakukan, model peramalan ini memiliki kinerja yang sangat baik. Nilai Garis Kemiskinan akan terus meningkat, sesuai dengan pola konsumsi yang meningkat dan kenaikan harga kebutuhan pokok.