## PERAMALAN  JUMLAH  PENDUDUK  MISKIN  DI  KOTA MEDAN MELALUI ANALISIS ARIMA TIME-SERIES FORECASTING METHODS DENGAN KENAIKAN HARGA BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) SEBAGAI VARIABEL MODERATING
M. Reza Septriawan 1) , Malesa Anan 2)
1) Prodi D3 Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dharmawangsa, Indonesia
2) Prodi D3 Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dharmawangsa,
Indonesia
*Coresponding Email: r3z4@dharmawangsa.ac.id
ABSTRAK - Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keadaan penduduk miskin di  kota  Medan  dalam  selang  lima  tahun  mendatang,  seberapa  besar  jumlah penduduk miskin di kota Medan lima tahun, dan mengetahui sejaumana kenaikan harga bahan bakar minyak (BBM) mempengaruhi laju jumlah penduduk miskin di kota Medan. Data diperoleh melalui website resmi Badan Pusat Statistik Sumatera Utara dan BPS Kota Medan. Proses analisa data dilakukan dengan software minitab 15.  Dari  hasil  analisis  data  yang  telah  dilakukan  diatas  dapat  dikatakan  bahwa peramalan  terhadap  penduduk  miskin  kota  medan  dengan  menggunakan  metode ARIMA dapat dilakukan dengan model ARIMA (0,1,1) karena memiliki nilai MSE terkecil yaitu 773.1. Dari uji Ljung-Box pada model ARIMA (0,1,1) diperoleh nilai p-value sebesar 0.000 <  0.05 (α). Artinya model tersebut telah memenuhi asumsi white-noise dan  dapat  dinyatakan  signifikan.  Selanjutnya  dapat  dibangun persamaannya  melalui  model  ARIMA (0,1,1) untuk peramalan jumlah penduduk miskin kota Medan untuk tahun 2022 sampai 2026 yaitu 𝑌 𝑡 = 𝑌 𝑡−1 +  0.9387𝜀 𝑡−1 atau 𝑍 𝑡 = 𝜇 + 0.9387𝑍 𝑡−1 + 𝑎 𝑡 .  Kemudian  jika  kenaikan  harga  BBM  dijadikan sebagai  variabel  moderating  dalam  meramalkan  jumlah  penduduk  miskin  kota Medan akan diperoleh persamaan regresi linear 𝑌̂ = 149,005 +  0.00710 𝐵𝐵𝑀 + 𝑒 berarti bila variabel kenaikan harga BBM sebesar nol (0), maka kenaikan jumlah penduduk miskin kota Medan sebesar 4.185. Nilai koefisien beta sebesar 0.00710 berarti bahwa setiap perubahan pada variabel kenaikan  harga BBM  sebesar satu satuan akan mengakibatkan perubahan jumlah penduduk miskin sebesar 149,01218 = 149,01 satuan.  Sementara itu, dari uji t diketahui bahwa nilai  t hitung 0.051 > 0.050. Sehingga dapat dikatakan bahwa kenaikan harga BBM tidak berpengaruh terhadap jumlah penduduk miskin. Kemudian dari uji determinasi dapat ditunjukkan bahwa nilai R-Square sebesar 0.143, hal ini berarti bahwa variabel kenaikan harga BBM hanya mempengaruhi jumlah penduduk miskin sebesar 14,3% , dan sisanya sebesar 85,7% dipengaruhi oleh variabel lain.
Kata Kunci: Peramalan (Forecasting), Penduduk Miskin, Model ARIMA.
ABSTRACT - This study aims to determine the condition of the poor in the city of Medan  in  the  next  five  years,  how  big  the  number  of  poor  people  in  the  city  of Medan  is in  five years, and to find out to what extent the  increase in  fuel prices
(BBM) affects the rate of the  number of poor people  in the city of Medan. Data obtained through the official website of the Central Bureau of Statistics for North Sumatra and BPS City of Medan. The data analysis process was carried out using Minitab 15 software. From the results of the data analysis that has been carried out above, it can be said that forecasting the poor population of Medan City using the ARIMA method can be carried out with the ARIMA model (0,1,1) because it has the smallest MSE value, namely 773.1. From the Ljung-Box test on the ARIMA model (0,1,1) a p-value of 0.000 <0.05 (α) is obtained. This means that the model meets the white-noise assumption and can be declared significant. Furthermore, the equation can be built through the ARIMA model (0,1,1) for forecasting the number of  poor  people  in  the  city  of  Medan  for  2022  to  2026,  namely  Y_t=Y_(t-1)+ 0.9387ε_(t-1) or Z_t=μ+0.9387Z_ (t-1)+a_t. Then if the increase in fuel prices is used as a moderating variable in predicting the number of poor people in Medan, a linear regression equation Y ̂=149.005+ 0.00710 BBM+e means that if the variable increase in fuel prices is zero (0), then the increase in the number of poor people in Medan is 4,185. The beta coefficient value of 0.00710 means that any change in the fuel price increase variable by one unit will result in a change in the number of poor people by 149.01218 = 149.01 units. Meanwhile, from the t test it is known that the value of tcount is 0.051 > 0.050. So it can be said that the increase in fuel prices has no effect on the number of poor people. Then from the determination test it can be shown  that  the  R-Square  value  is  0.143,  this  means  that  the  fuel  price  increase variable only affects the number of poor people by 14.3%, and the remaining 85.7% is influenced by other variables.
Keywords: Forecasting, Poor Population, ARIMA Model .

## PENDAHULUAN
Kota Medan yang merupakan ibu kota provinsi menjadi tumpuan banyak orang  dalam  menggantungkan  hajat  hidupnya.  Sebagai  ibu  kota  provinsi,  kota Medan  menjadi  banyak  tujuan  para  kaum  urban  untuk  mengadu  nasib  dengan harapan  dapat  merubah  taraf  hidup  yang  lebih  baik  dari  daerah  yang  mereka tinggalkan. Namun pada kenyataannya tidak selalu demikian. Arus urbanisasi yang begitu  besar  disetiap  tahunnya  menimbulkan  permasalahan-permasalahan  baru yang  mesti  dihadapi  oleh  kota  besar  seperti  kepadatan  penduduk  kota  yang  juga bersinggungan dengan tingkat pemukiman kumuh, melejitnya tingkat kemiskinan dan sebagainya (Ramdhani  Harahap, 2013). Penduduk adalah seluruh orang baik berkewarganegaraan  Indonesi  maupun  asing  yang  tinggal  serta  menetap  pada wilayah  NKRI  dan  tunduk  pada  aturan  hukum  serta  norma  yang  berlaku  di Indonesia (Sirilius, 2016).
Beberapa  faktor  yang  disinyalir  menjadi  penyebab  tingginya  angka kemiskinan  di  kota  Medan  antara  lain  pengaruh  pertumbuhan  jumlah  penduduk, jumlah  pengangguran,  taraf  pendidikan,  tingkat  pengeluaran  rumah  tangga  serta adanya  program  keluarga  harapan  (Lubis  &  Eva  Santi  Silalahi,  2022).  Dari sejumlah faktor yang dikemukakan diatas, faktor tingkat pengeluaran rumah tangga menjadi satu aspek yang mendasar. Tujuh aspek dalam pengeluaran rumah tangga yaitu tempat tinggal, konsumsi, asuransi, tabungan, transportasi, pembayaran akan piutang serta biaya pendidikan (Budi, 2020).
Tansportasi  menjadi  salah  satu  dari  aspek  pengeluaran  rumah  tangga. Terkait  pembiayaan  pada  aspek  ini  adalah  pembiayaan  terhadap  belanja  bahan bakar minyak (BBM). Sebagaimana diketahui, hampir setiap tahun terjadi kenaikan harga bahan bakan minyak. Hal ini menjadi kenyataan pahit yang harus dihadapi oleh seluruh lapisan masyarakat terutama oleh masyarakat dengan ekonomi kelas menengah kebawah. Keadaan ini dapat memperparah keadaan yang menimbulkan efek  domino  pada  lini  kehidupan  diantaranya  bertambahnya  jumlah  kemiskinan disetiap daerah, turunnya daya beli masyarakat terhadap beberapa komoditi barang tertentu  serta  meningkatnya  jumlah  pengangguran  ditengah-tengah  masyarakat
(Uswah, 2022).
Berdasarkan  pada  pemaparan  diatas,  penulis  ingin  mengetahui  keadaan penduduk  miskin  5  tahun  mendatang,  jumlah  penduduk  miskin  dengan menggunakan peramalan metode ARIMA serta laju jumlah penduduk miskin akibat kenaikan  BBM.  “ A  forecast is  a  prediction of some  future event or  events ”  atau upaya melakukan prediksi terhadap beberapa peristiwa/kejadian dimasa mendatang (Douglas C. Montgomery, Jennings, & Kulahci, 2008).

## KAJIAN TEORI
Jumlah  pertumbuhan  penduduk  suatu  wilayah  dipengaruhi  oleh  dua  hal pokok yaitu kelahiran ( atalitas ) dan kematian ( mortalitas ) (Sirilius, 2016). Dalam menentukan laju pertumbuhan jumlah penduduk, perlu dilakukan pengelompokkan melalui pembuatan komposisi penduduk yang merupakan jumlah penduduk yang dikelompokkan  berdasarkan  ukuran  tertentu  seperti  agama,  usia,  jenis  kelamin, tempat  tinggal,  pendidikan,  pendapatan  dan  lain  sebagainya  guna  membantu mengatasi berbagai permasalahan kependudukan  (Said, 2020).
Peramalan adalah salah satu bentuk usaha untuk meramalkan kondisi masa depan  dengan  melakukan  pengujian  terhadap  kejadian-kejadian  masa  lalu  (Hery, 2009).
Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) biasa juga dinamakan  metode  Box-Jenkins  adalah  suatu  metode  yang  diperkenalkan  oleh George Box dan Gwilym Jenkins sekitar tahun 1970-an (Salwa, Tatsara, Amalia, & Zohra, 2018) . Metode ARIMA ini banyak digunakan sebagai metode peramalan berjangka pendek  karena metode ini memiliki keakuratan terhadap peramalan yang tergolong  sangat  akurat  berdasarkan  pada  hubungan  antar  variabel  yang  akan diramalkan dengan nilai yang dipakai untuk peramalan. Sedangkan jika digunakan untuk  peramalan  jangka  panjang,  metode  ini  dianggap  kurang  baik  sebab  nilai peramalannya  cenderung  konstan  untuk  beberapa  periode  waktu  yang  cukup panjang. Dalam penerapannya, metode ARIMA mengabaikan keberadaan variabel independen  saat  membuat  peramalan.  Metode  ARIMA  menggunakan  data  nilai pada  masa  lalu  atau  berpola  historis  (Rezaldi  &  Sugiman,  2021)  dan  data  nilai
sekarang  dari  variabel  terikat dalam  melakukan  proses  peramalan  jangka  pendek untuk memperoleh hasil yang akurat (Razak, Shitan, Hashim Dan, & Abidin, 2009).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan penelitian  kuantitatif dengan beberapa tahapan yang dilakukan antara lain: penentuan topik penelitian, penentuan jenis dan sumber data, teknik pengumpulan data dan yang terakhir adalah metode analisis data yang akan digunakan.
Jenis  data  dalam  penelitian  ini  adalah  data  kuantitatif  berupa  data sekunder. Data tersebut diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Utara dan BPS Kota Medan.
Data  diperoleh  melalui  website  resmi  Badan  Pusat  Statistik  Sumatera Utara dan BPS Kota Medan. Data diunduh untuk dapat dilakukan observasi .
Proses  analisa  data  dilakukan  dengan software minitab  15  dan  melalui beberapa tahapan yaitu:
a. Menggambar  plot  data  untuk  memperoleh  informasi  pakah  data bersifat stasioner, memiliki trend, bersifat musiman atau siklus.
b. mengidentifikasi model apakah stasioner atau tidak. Kestasioneran diperlukan  untuk  mengetahui  layak  tidaknya  suatu  data  untuk dianalisa dengan menggunakan metode series.
c. Estimasi parameter
Model  yang  secara  sederhana  dipilih,  parameter-parameternya diestimasi  dengan  melakukan  uji  hipotesis  untuk  mengetahui apakah parameter tersebut signifikan atau tidak. Selanjutnya hasil estimasi tersebut digunakan untuk menentukan model akhir dalam melakukan peramalan.
d. Hipotesis :
H 0 : parameter tidak signifikan
H 1 : parameter signifikan
Taraf signifikasi (α) : 5% = 0,05
Kriteria uji : H 0 ditolak bila nilai  p-value < nilai α
e. Verifikasi model, hal ini dapat dilakukan dengan overfitting dan uji residual.  Overfitting  dilakukan  untuk  memperoleh  model  yang lebih luas. Sedangkan uji residual bertujuan menentukan kelayakan model ramalan dengan mengamati residual data melalui plot ACF dan PACF. Jika hasil verifikasi menyetakan model yang diperoleh tidak  sesuai,  maka  dilakukan  perubahan  terhadap  model  hingga diperoleh model yang sesuai untuk digunakan.
f. Peramalan
Tahap terakhir adalah melakukan peramalan dapat dilakukan untuk satu atau lebih periode ke depan.
Berikut diberikan diagram terhadap proses anilisa data penelitian ini.
Gambar 1. Tahapan-Tahapan Penelitian Peramalan Dengan Metode ARIMA

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kota  Medan  merupakan  ibukota  Provinsi  Sumatera  Utara  yang  juga merupakan kota terbesar bagian timur pulau Sumatera yang berada di ketinggian antara 2,5-37,5  mdpl. Ditinjau dari sisi administratif,  Kota Medan terdiri atas 21 kecamatan dengan  luas wilayah total  Kota Mdan sebesar 26.510 hektare (265,10
km 2 ). Tercatat pada tahun 2020 penduduk  kota Medan sebanyak 2.435.253 jiwa. Jumlah penduduk miskin kota Medan menurut Historycal Data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistika Kota Medan disajikan pada tabel berikut.
Tabel 1.Data Histori Jumlah Penduduk Miskin Kota Medan Tahun 2001-2021 Tahun Jumlah 2001 241.400 2002 93.200 2003 143.500 2004 142.600 2005 146.400 2006 160.650 2007 148.100 2008 217.300 2009 200.400 2010 212.300 2011 204.190 2012 201.060 2013 209.690 2014 200.320 2015 207.500 2016 206.870 2017 204.000 2018 186.450 2019 183.790 2020 183.540 2021 193.300
Penerapan metode ARIMA untuk peramalah jumlah penduduk miskin Kota Medan dengan banyak data berjumlah 21 data yang dimulai dari tahun 2001 sampai tahun  2021.  Untuk  selanjutnya  ditentukan  pola  data  untuk  runtun  waktu  tersebut
dan diperoleh plot yang ditunjukkan pada gambar berikut.
Gambar 2.Plot Data Jumlah Penduduk Miskin Kota Medan dari Tahun 2001-2021
Setelah dilakukan pengujian stasioner data dalam mean dan variansi, diperoleh hasil seperti pada gambar berikut.
Gambar 3.Output Box-Cox Data Jumlah Penduduk Miskin Kota Medan
Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat  bahwa  nilai Rounded  Value dari  output Box-Cox bernilai 3,00. Hal ini berarti nilai  > 1 yang bermakna data tersebut belum stasioner  dalam  variansi.  Untuk  itu  perlu  dilakukan  transpormasi  data  untuk memperoleh  data  yang  stasioner  dalam  variansi.  Adapun  hasil  transpormasinya ditunjukkan pada gambar berikut.
2021 2019 2017 2015 2013 2011 2009 2007 2005 2003 2001 260 240 220 200 180 160 140 120 100 Index Ju m la h Time Series Plot of Jumlah 5,0 2,5 0,0 -2,5 -5,0 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 Lambda S tD e v Lower CL Limit Estimate 2,73 Lower CL
0,97
Upper CL * Rounded Value 3,00 (using 95,0% confidence) Lambda Box-Cox Plot of Jumlah
Gambar 4. Output Box-Cox Data Jumlah Penduduk Miskin Kota Medan Hasil

## Transformasi
Dari gambar diatas dapat dilihat bahwa nilai Rounded Value dari output Box-Cox sudah bernilai 1,00. Hal ini berarti nilai  = 1 yang bermakna data tersebut telah stasioner dalam variansi. Selanjutnya dilakukan uji data untuk melihat apakah data sudah stasioner dalam  rata-rata  ( mean )  yang  dapat  dilihat  dari  hasil  output  plot  ACF  ( Autocorrelation Function ) berikut.
Gambar 5.Output Grafik ACF Data Jumlah Penduduk Miskin Kota Medan
5 4 3 2 1 0 -1 -2 7000000 6000000 5000000 4000000 3000000 2000000 1000000 Lambda S tD e v Lower CL Upper CL Limit Estimate 0,91
Lower CL 0,27
Upper CL 1,67 Rounded Value 1,00 (using 95,0% confidence) Lambda Box-Cox Plot of Trans_1
20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag A u to co rr e la ti o n Autocorrelation Function for Jumlah
(with 5% significance limits for the autocorrelations)
Gambar 6.Output Grafik PACF Data Jumlah Penduduk Miskin Kota Medan
Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat  baik  dari  plot  ACF  ( Autocorelaton Function )  maupun  PACF  ( Partial  Autocorrelation  Function ),  nilai  koefisien autocorrelation pada  3 time-lag awal  tidak  ada  yang  melewati  batas  sifnifikansi atau garis putus-putus. Hal  ini   menunjukkan bahwa data tersebut telah stasioner dalam variansi. Selanjutnya dari gambar 4.3.a dan 4.3.b diatas dapat dilihat bahwa tidak ada nilai lag yang keluar batas signifikansi, artinya tidak menunjukkan adanya proses Autoregressive (AR)  dan Moving Average (MA)  sehingga  dapat dibentuk model-model ARIMA yang memungkinkan sebagai berikut.
 Model 1 : ARIMA (0,1,1)  Model 2 : ARIMA (0,0,1)  Model 3 : ARIMA (1,1,0)  Model 4 : ARIMA (1,1,1)  Model 5 : ARIMA (1,2,0)  Model 6 : ARIMA (2,2,0)  Model 7 : ARIMA (2,2,1)  Model 8 : ARIMA (3,2,0)
Dengan menggunakan model ARIMA ( 0,1,1) dapat dilakukan permalan untuk menentukan jumlah penduduk miskin kota Medan tahun 2022 sampai 2026 melalui persamaan sebagai berikut.
20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag P a rt ia l A u to co rr e la ti o n Partial Autocorrelation Function for Jumlah
(with 5% significance limits for the partial autocorrelations)
Tabel 2.Hasil Peramalan Jumlah Penduduk Miskin Kota Medan Tahun 2022-2026 Tahun Peramalan 5 Tahun Mendatang Peramalan (dalam ribu jiwa) 95% Limits Lower Upper 2022 206,272 151,764 260,780 2023 208,368 153,757 262,978 2024 210,464 155,751 265,176 2025 212,560 157,745 267,374 2026 214,655 159,739 269,572
Dari tabel diatas didapatkan informasi bahwa jumlah penduduk miskin kota Medan  selama  5  tahun  mendatang  akan  terus  mengalami  peningkatan  setiap tahunnya.  Hal  ini dapat dimungkinkan bahwa kenaikan jumlah penduduk  miskin tidak dipengaruhi secara langsung oelh waktu, tetapi dapat juga dipengaruhi oleh faktor-faktor lainnya.
Tabel 3.Jumlah Penduduk Miskin Dan Kenaikan Harga BBM Dari Tahun 2001-2021 Tahun Jumlah Penduduk Miskin (ribu jiwa) Kenaikan Harga BBM (Rp)/Liter 2001 241,40 1.450 2002 93,20 1.750 2003 143,50 1.810 2004 142,60 1.810 2005 146,40 4.500 2006 160,65 4.500 2007 148,10 4.500 2008 217,30 5.500
2009 200,40 4.500 2010 212,30 4.500 2011 204,19 4.500 2012 201,06 4.500 2013 209,69 6.500 2014 200,32 8.500 2015 207,50 7.600 2016 206,87 6.550 2017 204,00 6.550 2018 186,45 6.900 2019 183,79 6.900 2020 183,54 6.900 2021 193,300 7.650
Sumber: BPS Kota Medan & Purwanti,2022.

## SIMPULAN
Berdasarkan apa yang menjadi rumusan masalah dan tujuan pada penelitian ini yaitu mengetahui bagaimana keadaan penduduk miskin di kota Medan dalam selang lima tahun mendatang telah disajikan pada tabel diatas. Dari tabel tersebut diketahui bahwa secara berturut-turut perkiraan jumlah penduduk miskin kota Medan yaitu 206.272 jiwa pada tahun 2022, 208.368 jiwa pada tahun 2023, 210.646 jiwa pada tahun 2024, 212.560 jiwa pada tahun 2025 dan 214.655 jiwa pada tahun 2026. Data tersebut  perupakan  hasil  peramalan  menggunakan  model  ARIMA  sebagaimana data  historis  tentang  jumlah  penduduk  miskin  kota  Medan  dengan  data  terakhir pada tahun 2021 jumlah penduduk miskon sebesar 193.300 jiwa dari total populasi penduduk kota medan sebanyak 2.435.252 jiwa tahun 2020.
Dari  hasil  analisis  data  yang  telah  dilakukan  diatas  dapat  dikatakan  bahwa peramalan  terhadap  penduduk  miskin  kota  medan  dengan  menggunakan  metode
ARIMA dapat dilakukan dengan model ARIMA (0,1,1) karena memiliki nilai MSE terkecil yaitu 773.1. Dari uji Ljung-Box pada model ARIMA (0,1,1) diperoleh nilai p-value sebesar 0.000 <  0.05 (α). Artinya model tersebut telah memenuhi asumsi white-noise dan  dapat  dinyatakan  signifikan.  Selanjutnya  dapat  dibangun persamaannya  melalui  model  ARIMA (0,1,1) untuk peramalan jumlah penduduk miskin kota Medan untuk tahun 2022 sampai 2026 yaitu 𝑌 𝑡 = 𝑌 𝑡−1 +  0.9387𝜀 𝑡−1 atau 𝑍 𝑡 = 𝜇 + 0.9387𝑍 𝑡−1 + 𝑎 𝑡 .
Kemudian jika kenaikan harga BBM dijadikan sebagai variabel moderating dalam  meramalkan  jumlah  penduduk  miskin  kota  Medan  sebagaimana  fokus permasalah  dalam  penelitian  ini  akan  diperoleh  persamaan  regresi  linear 𝑌̂ = 149,005 +  0.00710 𝐵𝐵𝑀 + 𝑒 berarti bila variabel kenaikan harga BBM sebesar nol (0), maka kenaikan jumlah penduduk miskin kota Medan sebesar 4.185. Nilai koefisien  beta  sebesar  0.00710  berarti  bahwa  setiap  perubahan  pada  variabel kenaikan harga BBM  sebesar satu satuan akan mengakibatkan perubahan jumlah penduduk miskin sebesar 149,01218 = 149,01 satuan.
Sementara itu, dari uji t diketahui bahwa nilai  t hitung 0.051 > 0.050. Sehingga dapat dikatakan  bahwa  kenaikan  harga  BBM  tidak  berpengaruh  terhadap  jumlah penduduk miskin. Kemudian dari uji determinasi dapat ditunjukkan bahwa nilai R- Square  sebesar  0,143,  hal  ini  berarti  bahwa  variabel  kenaikan  harga  BBM mempengaruhi jumlah penduduk miskin sebesar 14,3% , dan sisanya sebesar 85,7% dipengaruhi oleh variabel lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Bailah. (2019). PENGELOLAAN ADMINISTRASI PENDUDUK DESA - Google Books. Retrieved September 20, 2022, from Uwais Inspirasi Indonesia website:
https://www.google.co.id/books/edition/PENGELOLAAN_ADMINIS TRASI_PENDUDUK_DESA/wnipDwAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq =penduduk+adalah&pg=PA77&printsec=frontcover
BPS, K. M. (2022). Badan Pusat Statistik Kota Medan. Retrieved September 20, 2022,  from  https://medankota.bps.go.id/indicator/12/48/1/distribusi- persentase-penduduk.html
BPS,  S.  U.  (2022).  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Sumatera  Utara.  Retrieved September 20, 2022, from https://sumut.bps.go.id/subject/12/kependudukan.html#subjekViewTa b3 Budi,  O.  (2020).  7  Pos  Pengeluaran  Rumah  Tangga  yang  Wajib  Dipenuhi. Retrieved September 20, 2022, from Lifepal website:
https://lifepal.co.id/media/7-pos-pengeluaran-rumah-tangga-yang- wajib-dipenuhi/
Douglas C. Montgomery, Jennings, C. L., & Kulahci, M. (2008). Introduction to Time  Series  Analysis  and  Forecasting.  In WiILEY-INTERSCIENCE . United States of America: WILEY SERIES IN PROBABILITY AND STATISTICS.
Hery,  P.  (2009).  Manajemen  Operasi.  In Media  Pressindo .  Retrieved  from https://www.google.co.id/books/edition/Manajemen_Operasi/KqMYY O0Vge4C?hl=id&gbpv=1&dq=peramalan+adalah&pg=PA43&printse c=frontcover
Lubis,  I.,  &  Eva  Santi  Silalahi,  D.  (2022).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi
Kemiskinan  di  Provinsi  Sumatera  UTara. JURNAL  PENELITIAN PENDIDIKAN SOSIAL HUMANIORA , 7 (1), 12–17. https://doi.org/10.32696/JP2SH.V7I1.675
Mukron, H. M., Susianti, I., Azzahra, F., Nur Kumala, Y., Risnita Widiyana, F., &
Al  Haris,  M.  (2021).  Peramalan  Indeks  Harga  Konsumen  Indonesia Menggunakan  Autoregressive  Integrated  Moving  Avarage. Jurnal Statistika Industri Dan Komputasi , 6 (1), 20–25.
Purwanti, T. (2022). Jejak Harga BBM RI: Dulu Pernah Seharga Rp 0,3 per Liter.
CNBC Indonesia. Rerieved September 19, 2022, from website:https:www.cnbcindonesia.com?market/20220905074943-17- 369212/jejak-harga-bbm-ri-dulu-pernah-seharga-rp-03-per-liter Ramdhani Harahap, F. (2013). DAMPAK URBANISASI BAGI PERKEMBANGAN KOTA DI INDONESIA. Jurnal Society , I (1).
Razak,  F.  A.,  Shitan,  M.,  Hashim  Dan,  A.  H.,  &  Abidin,  I.  Z.  (2009).  Load Forecasting Using Time Series Models. KEJURUTERAAN , 21 , 53–62. Retrieved from http://www.eng.ukm.myhttp//www.eng.ukm.my53
Said,  M.  N.  (2020).  Dinamika  Penduduk.  Retrieved  September  21,  2022,  from
Alprin website: https://www.google.co.id/books/edition/Dinamika_Penduduk/uszWD wAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=penduduk+adalah&pg=PA38&prints
ec=frontcover Salwa, N., Tatsara, N., Amalia, R., & Zohra, A. F. (2018). Peramalan Harga Bitcoin Menggunakan  Metode  ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving Average). Journal of Data Analysis , 1 (1), 21–31. https://doi.org/10.24815/jda.v1i1.11874 Sirilius,  S.  (2016).  Pendidikan  &  Pertumbuhan  Ekonomi  versus  Kemiskinan Penduduk.  Retrieved  September  20,  2022,  from  deepublish  website:
https://www.google.co.id/books/edition/Pendidikan_Pertumbuhan_Ek onomi_versus_Ke/TD1lDwAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=penduduk+ adalah&pg=PA50&printsec=frontcover Uswah.  (2022).  BBM  Naik,  Pakar  Ekonomi UM  Surabaya:  Ini  Dampaknya  bagi Masyarakat Menengah ke Bawah. Retrieved September 20, 2022, from Universitas  Muhammadiyah  Surabaya  website:  https://www.um- surabaya.ac.id/homepage/news_article?slug=bbm-naik-pakar- ekonomi-um-surabaya-ini-dampaknya-bagi-masyarakat-menengah-ke- bawah