Prediksi Jumlah Penduduk Provinsi Kalimantan Selatan Menggunakan Metode Semi Average
Abstract
Abstract -Period Population South Kalimantan every year has increased . To review a policy - policies to improve the quality of life of South Kalimantan province , takes approximate Term Residents Coming as the fundamental basis of Decision Next. Research Singer Average Semi method using a calculation method to determine value review - predictive value . From the results of research findings can then be taking conclusion that predictive analysis using method Semi average can be used to predict review Owned Term Residents Coming period based on data previously Population Year because produce results Yang approached the Truth . From the test results in the last three years shows the validity of the method is 98.34 % Semi Average thus declared invalid.
Keyword : Prediction , Semi Average, Times Series , statistics
Abstrak – Jumlah penduduk Provinsi Kalimantan Selatan setiap tahunnya mengalami peningkatan. Untuk mengambil kebijakan-kebijakan peningkatan kualitas hidup penduduk provinsi Kalimantan Selatan, dibutuhkan perkiraan jumlah penduduk yang akan datang sebagai dasar pengambilan keputusan selanjutnya. Penelitian ini menggunakan Metode Semi Average sebagai metode penghitungan untuk mengetahui nilai-nilai prediksi. Dari hasil penelitian maka dapat mengambil kesimpulan bahwa analisis prediksi menggunakan Metode Semi Average dapat dipergunakan untuk memprediksi perolehan jumlah penduduk periode yang akan datang berdasarkan data penduduk tahun sebelumnya karena menghasilkan hasil yang mendekati kebenaran. Dari hasil uji coba 3 tahun terakhir menunjukkan validitas Metode Semi Average adalah 98,34% sehingga dinyatakan valid .
Kata kunci: Prediksi ,Semi Average, Deret Berkala, statistik
Full Text:
PDFDOI: https://doi.org/10.31294/ijse.v2i1.601
ISSN : 2714-9935
Published by LPPM Universitas Bina Sarana Informatika
Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License