Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika (JTAM) http://journal.ummat.ac.id/index.php/jtam p-ISSN 2597-7512 | e-ISSN 2614-1175 Vol. 3, No. 1, April 2019, Hal. 65-73

## Perbandingan Metode Moving Average dan Metode Naïve Dalam Peramalan Data Kemiskinan
1 Ais Kumila, 2 Baqiyatus Sholihah, 3 Evizia, 4 Nur Safitri, 5 Safama Fitri 1,2,3,4,5 Tadris Matematika, Universitas Islam Negeri Mataram, Indonesia
1 170103001.mhs@uinmataram.ac.id , 2 170103002.mhs@uinmataram.ac.id , 3 170103046.mhs@uinmataram.ac.id , 4 170103003.mhs@uinmataram.ac.id , 5 170103029.mhs@uinmataram.ac.id
INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
RiwayatArtikel: Diterima: 20-03-2019 Disetujui: 30-04-2019
Abstrak:  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  metode  terbaik  pada  sistem peramalan  dengan  menggunakan  metode Moving  Average  (SMA,  WMA,  dan  EMA)
dan  metode  Naive.  Pada  tahap  simulasi,  kami  menggunakan  data  jumlah kemiskinan penduduk Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB) tahun 2002-2018 untuk memprediksi  data  tahun  2019.  Adapun,  model  dievaluasi  untuk  melihat  tingkat akurasi  masing-masing  metode  berdasarkan  nilai  MAD,  MSE,  RMSE  dan  MAPE. Berdasarkan  hasil  simulasi  data  dari  metode-metode  yang  diuji,  diketahui  bahwa metode  Naive  paling  akurat  dengan  hasil  prediksi  tahun  2019  sebesar  737.460 dengan  MAD,  MSE,  RMSE  dan  MAPE  berturut-turut  sebesar  41.427,188; 2.711.468.146; 52.071,760; dan 0.043.
Abstract: This study aims to predict the best method on the forecasting system using the Moving Average method (SMA, WMA, and EMA) and the Naive method. In the simulation phase, we used data on the Number of Poverty of the Population of West Nusa  Tenggara  (NTB)  in  2002-2018  to  predict  the  Poverty  of  Population  of  the Province of West Nusa Tenggara (NTB) in 2019. Meanwhile, the model was evaluated to see the accuracy of each method based on the value MAD, MSE, RMSE and MAPE. Based on the simulation results of the data from the methods tested, it can be seen that  the  Naive  method  is  most  accurate  with  the  results  of  the  2019  prediction  of 737,460  with  MAD,  MSE,  RMSE  and  MAPE  in  the  amount  of  41.427,188; 2.711.468.146; 52.071,760; and 0.043. Kata Kunci: Moving Average,
Metode Naive, Time SeriesData, Kemiskinan
Keywords:
Moving Average, Naive Methode, Time Series Data, Poor People
https://doi.org/10.31764/jtam.v3i1.764
This is an open access article under the CC–BY-SA license
——————————  ——————————

## A. LATAR BELAKANG
Peramalan  ( forecasting )  adalah  suatu  kegiatan untuk mengetahui apa yang akan terjadi dimasa yang akan  datang,  dengan  menggunakan  data  dari  masa lampau. Peramalan juga digunakan sebagai alat bantu yang penting dalam sebuah perencanaan yang efektif. Dalam  menghitung  peramalan,  hal  yang terpenting  adalah  bagaimana  cara  kita memahami  karakteristik  suatu  metode  yang akan  digunakan  dalam  peramalan  tersebut  agar sesuai dengan situasi pengambilan keputusan.
Dalam penelitian ini kami menggunakan metode Moving  Average dan  metode  Naivekarena  kedua metode  ini  adalah  metode  yang  paling  sering digunakan  dan  paling  sederhana  dalam  menghitung peramalan ( forecasting ).
Metode Moving  Average merupakan  metode peramalan  yang  dilakukan  dengan  mengambil sekelompok  nilai  pengamatanuntuk  mencari  nilai rata-rata tersebut sebagai ramalan periode yang akan datang. Metode ini disebut rata-rata bergerak karena setiap kali data observasi baru tersedia, maka angka rata-rata  baru  dihitung  dan  digunakan  sebagai  nilai ramalan.
Teknik rata-rata Moving Average
mempunyai karakteristik yaitu faktor penyebab yang berlaku  di  masa  lalu  dipakai  pada  masa  yang  akan datang,  peramalan  tidak  pernah  sempurna, permintaan aktual selalu berbeda dengan permintaan yang diramalkan, serta tingkat ketepatan ramalan  akan  berkurang  dalam  rentang  waktu  yang semakin  panjang,  peramalan  untuk  rentang  waktu yang  pendek  lebih  akurat  dibandingkan  dengan peramalan jangka panjang. (Hari Utari, et al, 2016: 1)
Umumnya  peramalan  banyak  dilakukan  pada data time  series yang  dikelola  oleh  Badan  Pusat Statistika(BPS)  baik  kabupaten,  provinsi,  maupun nasional  karena  berdampak  pada  penentuan kebijakan oleh pemerintah(Lalu Sucipto, Syaharudin, 2018: 115)
Kesejahteraan  masyarakat  merupakan  tujuan akhir  dari  proses  pembangunan  baik  di  pusat maupun  di  daerah.  Meningkatnya  kesejahteraan masyarakat di setiap daerah mengindikasikan bahwa ada  peningkatan  kualitas  hidup  masyarakat  disuatu wilayah.Oleh  karena  itu,  pemerintah  berusaha menentukan kebijakan yang paling tepat untukmenanggulangi  permasalahan-permasalahan yang terjadi di tengah masyarakat.
Peramalan  adalah  salah  satu  cara  yang  sering dijadikan  sebagai  patokan  bagi  pemerintah  dalam membangun  kebijakan  selanjutnya.  Salah  satu kebijakan  pemerintah  yakni  menangani  kemiskinan yang  dialami  penduduk  dengan  mengetahui peramalan jumlah kemiskinan penduduk pada tahun mendatang.Hasil peramalan data kemiskinan penduduk  ini  diharapkan  dapat  memberikan masukan penting bagi pemerintah sebagai bahandalam pelaksanaan, perbaikan dan penyusunan kebijakan  tentang  kemiskinan  pada  periode berikutnya.

## B. TINJAUAN PUSTAKA
Moving Average adalah salah satu indikator teknis yang dikenal luas digunakan untuk memprediksi data masa  depan  dalam  analisis  deret  waktu.  Selama pengembangannya, banyak variasi dan implementasi telah  dilakukan  oleh  para  peneliti.Salah  satu  variasi yang  banyak  digunakan  adalah Exponential  Moving Average (EMA).Pada  dasarnya,  EMA  adalah peningkatan  dari Weighted  Moving  Average (WMA) yang  memberikan  bobot  khusus  untuk  data  yang lebih baru daripada data yang lebih lama, yang tidak dapat  ditemukan  dalam  metode Simple  Moving Average (SMA).  (Seng  Hansun,  2014:  22).  Metode
Moving Average yang kita bahas pada makalah ini ada tiga macam yaitu:

## 1. Simple Moving Average (SMA)
Simple  Moving  Average atau  juga  disingkat  SMA adalah Moving  Average paling  sederhana  dan  tidak menggunakan pembobotan dalam perhitunganperamalan.  Meskipun  sederhana,  SMA cukup  efektif  dalam  menentukan  trend  yang  sedang terjadi di market. Cara pembacaannyapun sederhana.(Marcelina,2011:2 dalam Hari Utari,  et al, 2016: 2)
Simple  Moving  Average (SMA)  dihitung  dengan cara  mengambil  nilai  rata-rata  dari  harga  suatu penjualan pada rentang waktu tertentu ke belakang. (Hendarto, 2005: 92 dalam Johanes F.A., 2015: 20)
Formula  yang  dapat  diterapkan  dalam  metode Simple Moving Average antara lain:
SMA = n X X X X n t t t t 1 2 1 ...         (1)
Keterangan:
X t = data aktual pada periode (t) tertentu n= banyak data
(Prayadi  Sulistyanto,  Oyas  Wahyunggoro, Adha Imam Cahyadi, 2015: 25)

## 2. Weighted Moving Average (WMA)
Weighted  Moving  Average (WMA)  adalah  bentuk peningkatan Simple  Moving  Average (SMA).itu memberikan bobot lebih besar untuk data yang lebih baru daripada yang lebih lama. Faktor bobot dihitung dari  jumlah  hari  yang  digunakan  dalam  data  deret waktu,  juga  dikenal  sebagai  jumlah  digit.  (Seng Hansun,  2014:  23).  Formula  yang  dapat  diterapkan pada Weighted Moving Average antara lain:
WMA =
   W W X t ) ( (2)
Keterangan:
X t = data aktual pada periode (t) tertentu W= bobot (Prayadi  Sulistyanto,  Oyas  Wahyunggoro, Adha Imam Cahyadi, 2015: 25)

## 3. Exponential Moving Average (EMA)
Exponential  Moving  Average (EMA)adalah  jenis WMA  yang  menetapkan  faktor  bobot  untuk  setiap nilai  dalam  seri  data  sesuai  dengan  usianya.  Seperti
WMA,  dalam  EMA  data  terbaru  mendapatkan  bobot terbesar dan  setiap  nilai data  mendapat  bobot  lebih kecil saat kita kembali secara kronologis, tetapi tidak seperti  WMA,  dalam  EMA  bobot  untuk  setiap  titik data  lama  menurun  secara  eksponensial,  sehingga tidak pernah mencapai nol. (Seng Hansun, 2014: 23)
Formula  yang  dapat  diterapkan  pada Exponential Moving Average antara lain:
EMA=
1 1 ) ( 1 2             t t t F F X t (3)
Keterangan:
t = periode
t X = data aktual pada periode (t) tertentu
1  t F = nilai EMA sebelumnya
(Prayadi  Sulistyanto,  Oyas  Wahyunggoro, Adha Imam Cahyadi, 2015: 25)
Untuk  perhitungan  pada  data  pertama  kita menggunakan  metode  SMA  karena  nilai  EMA sebelumnya  belum  ada,  lalu  data  selanjutnya menggunakan  metode  EMA  di  atas.(Prayadi Sulistyanto, Oyas Wahyunggoro, Adha Imam Cahyadi, 2015: 27)

## 4. Naive Method
Naive Method merupakan metode peramalan yang sangat  sederhana,  dimana  metode  ini  sering digunakan  sebagai  pembanding  karena  kemudahan dalam  memperoleh  hasil  peramalan.(Hanke,  2003 dalam Theresia O.R.P, Rossi S.W, 2014: 404). Formula yang dapat diterapkan pada metode Naive antara lain:
Naive Method = 1  t X (4)
Dimana t X =  data  aktual  pada  periode  t.  Jadi,  nilai peramalan untuk data selanjutnya sama dengan data aktual  sebelumnya.  (Lim  Sanny,  Haryadi  Sarjono, 2013: 207)

## C. METODE PENELITIAN
Teknik  peramalan  yang  dilakukan  menggunakan Moving Average ini bersifat kuantitatif yaitu  menurut Makridakis et al (1991:8 dalam Haryanto Tanuwijaya, 2010:  3)  peramalan  kuantitatif  dapat  dilakukan apabila  terdapat  3  (tiga)  kondisi,  yaitu:  (1)  tersedia informasi  masa  lalu,  (2)  informasi  tersebut  dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numerik, dan (3) dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu  akan  terus  berlanjut  di  masa  mendatang. Menurut  Makridakisetal  (1991:96  dalam  Haryanto
Tanuwijaya,  2010:  3)  metode  peramalan  yang dianggap  tepat  untuk  data  berpola  stasioner  seperti metode  rata-rata  bergerak  ( moving  average )  dan penghalusan eksponensial tunggal ( single exponential smoothing ).
Peramalan  dengan  metode  yang  bersifat kuantitatif memanfaatkan berbagai model matematis atau statistik serta data masa lalu dan atau variabel- variabel  kausal  untuk  meramalkan  nilai  di  masa mendatang.(Amira  Herwindyani  Hutasuhut,  Wiwik Anggraeni,  Raras  Tyasnurita,  2014:  170).  Data  yang akan  kami  gunakan  yaitu  data  jumlah  kemiskinan penduduk  (jiwa)  provinsi  NTB  dari  tahun  2002 sampai dengan tahun 2018 pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Jumlah Penduduk Miskin (Jiwa) Provinsi NTB Tahun Jumlah 2002 1.145.081 2003 1.054.740 2004 1.031.605 2005 1.136.524 2006 1.156.144 2007 1.118.452 2008 1.080.613 2009 1.050.948 2010 1.009.352 2011 900.573 2012 862.516 2013 843.660 2014 820.818 2015 823.886 2016 804.450 2017 793.776 2018 737.460 (Sumber: https://ntb.bps.go.id )
Tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  adalah  untuk menghitung peramalan dari data jumlah kemiskinan penduduk  (jiwa)  provinsi  NTB  dari  tahun  2002 sampai  dengan  tahun  2018  pada  Tabel  1  di  atas.
Peramalan ( forecasting ) adalah
kegiatan mengestimasi apa yang akan terjadi pada masa yang akan  datang.  Peramalan  diperlukan  karena  adanya kesenjangan  waktu  ( timelag )  antara  kesadaran dibutuhkannya  suatu  kebijakan  baru  dengan  waktu pelaksanaan  kebijakan  tersebut.  Jika  perbedaan waktu  tersebut  panjang,  maka  peran  peramalan begitu  penting  dan  sangat  dibutuhkan  terutama dalam  penentuan  waktu  kapan  akan  terjadinya sesuatu,  sehingga  dapat  dipersiapkan  tindakan  yang
perlu  dilakukan.  (Sudarsono,  2016  dalam  Lalu Sucipto, Syaharuddin, 2018: 114)
Metode  perhitungan  peramalan  yang  akan  kami gunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Naivedan Moving Average yang  terbagi  menjadi  tiga jenis  indikator  yaitu Simple  Moving  Average , Weighted  Moving  Average dan Exponential  Moving Average. Dalam penelitian ini, kami akan menggunakan  metode Moving  Average 2  (MA2)dan metode Moving  Average 3(MA3)  untuk  ketiga  jenis indikator  pada  metode Moving  Average di atas.Metode Moving Average 2 (MA2)  adalah metode peramalan  dengan  menggunakan  data  dari  dua periode  sebelumnya,  sedangkan Moving  Average 3 (MA3)adalah metode peramalan
dengan menggunakan  data dari  tiga periode sebelumnya.
Parameter  keakuratan  data  dalam  mencari error yang  akan  kami  gunakan  adalah Mean  Absolute Deviation (MAD), Mean  Square  Error (MSE), Root  mean Squared Error (RMSE)  dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Formula yang dapat diterapkan dalam empat error tersebut antara lain:
n F X MAD n t t t     1 (5)   n F X MSE n t t t 2 1     (6)
RMSE =   n F X n i t t    1 2 (7)
          n t t t t X F X n MAPE 1 1
(8)
Keterangan : t X = data aktual pada periode (t) tertentu
t F = nilai peramalan pada periode  (t) tertentu
n = jumlah data
Adapun  Algoritma  yang  digunakan  dalam peramalan ini adalah sebagai berikut.
1. Mengumpulkan dan tabulasi data
2. Memilih  metode  yang  digunakan  yang  terdiri dari Simple  Moving  Average , Weighted  Moving Average,  Exponential  Moving  Average ,  dan metode Naive
3. Meramalkan  data  tahun  2019  dengan  metode peramalan yang dipilih
4. Menentukan parameter error yakni MAD, MSE, RMSE dan MAPE
5. Melakukan interpretasi hasil peramalan
6. Menarik kesimpulan

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN
Menghitung  peramalan (forecast) dan error dari  data jumlah penduduk miskin tahun 2002 sampai dengan tahun  2018  dengan  menggunakan  metode Simple Moving  Average,  Weighted  Moving  Average dan Exponential Moving Average.
1. Simple Moving Average (SMA)
a. Menghitung  nilai SMA  untuk Moving Average 2 (MA2) dan Moving Average 3(MA3) dengan menggunakan  rumus  yang  telah  ditentukan. Maka  akan  muncul  hasil  dari  perhitungan SMA  MA2  dan  MA3  seperti  pada  Tabel  2 dibawah ini.
Tabel 2. Hasil Prediksi SMA MA2 dan MA3 Tahun (t)  Data Aktual (X t )  MA2 (F t ) MA3 (F t ) 2002 1.145.081 0 0 2003 1.054.740 0 0 2004 1.031.605 1.099.911 0 2005 1.136.524 1.043.173  1.077.142 2006 1.156.144 1.084.065  1.074.290 2007 1.118.452 1.146.334  1.108.091 2008 1.080.613 1.137.298  1.137.040 2009 1.050.948 1.099.533  1.118.403 2010 1.009.352 1.065.781  1.083.338 2011 900.573 1.030.150  1.046.971 2012 862.516 954.963 986.958 2013 843.660 881.545 924.147 2014 820.818 853.088 868.916 2015 823.886 832.239 842.331 2016 804.450 822.352 829.455 2017 793.776 814.168 816.385 2018 737,460 799.113 807.371 2019 - 765.618 778.562 b. Berdasarkan prediksi  SMA MA2 pada Tabel 2 diatas    diperoleh  nilai error untuk    MAD sebesar 54.919,633; MSE sebesar
4.035.409.695;RMSE  sebesar63.524,875;  dan MAPE  sebesar 0,058.
c. Berdasarkan prediksi SMA MA3 pada Tabel 2 diatas  diperoleh  nilai error untuk  MAD sebesar63.204,238; MSE sebesar
5.401.113.771;  RMSE  sebesar  73.492,270; dan MAPE sebesar 0,069.
d. Langkah  terakhir  yaitu  membuat  grafik  dari data  X t dan  F t dengan  memblok  kedua  data dan  mengklik  “ line ”  pada  menu  charts  maka akan  terlihat  hasil  dari  grafik  SMA  MA2  dan MA3  seperti  pada  Gambar  1untuk  SMA  MA2 dan Gambar 2 untuk SMA MA3 di bawah ini.
Gambar 1 . Hasil Simulasi untuk SMA MA2
Gambar 2 . Hasil Simulasi untuk SMA MA3
2. Weighted Moving Average (WMA)
a. Menghitung  nilai  WMA Moving  Average 2 (MA2)  dan Moving  Average 3(MA3)  dengan bobot 0,6dan 0,4 untuk WMA MA2 dan bobot 0,2,  0,3  dan  0,5  untuk  WMA  MA3.  Sehingga menghasilkan  nilai Weighted Moving Average seperti pada Tabel3 dibawah ini.

## Tabel 3. Hasil Prediksi Metode WMA MA2 dan WMA MA3
Tahun (t)  Data Aktual (X t )  MA2 (F t ) MA3 (F t ) 2002 1.145.081 0 0 2003 1.054.740 0 0 2004 1.031.605 1.090.876 0 2005 1.136.524 1.040.859  1.061.241 2006 1.156.144 1.094.556  1.088.692 2007 1.118.452 1.148.296  1.125.350 2008 1.080.613 1.133.529  1.133.374 2009 1.050.948 1.095.749  1.107.071 2010 1.009.352 1.062.814  1.073.348 2011 900.573 1.025.990  1.036.083 2012 862.516 944.085 963.282 2013 843.660 877.739 903.300 2014 820.818 851.202 860.699
2015 823.886 829.955 836.010 2016 804.450 822.659 826.920 2017 793.776 812.224 813.554 2018 737.460 798.046 803.000 2019 - 759.986 767.753
b. Berdasarkan  prediksi  WMA  MA2  pada  Tabel 3 diatas  diperoleh error untuk MAD sebesar 51.487,147;  MSE  sebesar  3.590.722.347; RMSE  sebesar  59.922,636;  dan  MAPE sebesar0,054.Sedangkan berdasarkan
prediksi  WMA  MA3  pada  Tabel  3  diatas diperoleh error
untuk MAD sebesar
51.881,653;  MSE  sebesar  3.953.121.699;
RMSE sebesar 62.873,855; dan MAPE sebesar
0,056.
c. Lalu menggambar grafik WMA MA2 dan MA3 dengan  langkah-langkah  yang  sama  seperti pada  pembuatan  grafik  SMA.  Maka  akan muncul  grafik  WMA  MA2  dan  MA3  seperti pada  Gambar  3  untuk  MA2  dan  Gambar  4 untuk MA3 dibawah ini.
MA2 (Ft), 18, 765,618 Ju ml ah Pend u d u k Mi ski n N TB Data Aktual (Xt) MA2 (Ft) MA 3 (Ft), 778.562 Ju ml ah Pend u d u k Mi ski n N TB Data Aktual (Xt) MA 3 (Ft)
Gambar 3 .Hasil Simulasi untuk WMA MA2
Gambar 4 . Hasil Simulasi untuk WMA MA3
3. Exponential Moving Average (EMA)
a. Menghitung  nilai  EMA  pertama  dengan rumus  SMA  karena  nilai  EMA  sebelumnya belum  ada.  Lalu  menghitung  nilai  EMA  MA2 dan  MA3  selanjutnya  dengan  menggunakan rumus  EMA  yang  telah  diketahui,  sehingga akan  mengahasilkan  EMA  MA2  dan  MA3 seperti pada Tabel4 di bawah ini.
Tabel 4. Hasil Prediksi Metode EMA MA2 dan MA3 Tahun (t)  Data Aktual (X t )  MA2 (F t ) MA3 (F t ) 2002 1.145.081 0 0 2003 1.054.740 0 0 2004 1.031.605 1.099.911 0 2005 1.136.524 1.054.374  1.077.142 2006 1.156.144 1.109.141  1.106.833 2007 1.118.452 1.140.476  1.131.489 2008 1.080.613 1.125.793  1.124.970 2009 1.050.948 1.095.673  1.102.792 2010 1.009.352 1.065.856  1.076.870 2011 900.573 1.028.187  1.043.111 2012 862.516 943.111 971.842 2013 843.660 889.381 917.179 2014 820.818 858.900 880.419
2015 823.886 833.512 850.619 2016 804.450 827.095 837.252 2017 793.776 811.998 820.851 2018 737.460 799.850 807.314 2019 - 758.257 772.387
b. Berdasarkan prediksi EMA MA2 pada Tabel 4 di  atas    diperoleh error untuk  MAD  sebesar 51.385,914;  MSE  sebesar  3.499.639.901; RMSE sebesar 59.157,754; dan MAPE sebesar 0,055.Sedangkan  berdasarkan  prediksi  EMA MA3  pada  Tabel  4  diatas  diperoleh error untuk MAD sebesar 59.064,029; MSE sebesar 4.569.395.465;  RMSE  sebesar  67.597,311; dan MAPE sebesar 0,065.
c. Menggambar  grafik  EMA  MA2  dan  MA3 dengan  langkah-langkah  yang  sama  seperti pada  langkah  penggambaran  grafik  untuk SimpleMoving  Average dan Weighted  Moving Average diatas,  sehingga  akan  muncul  grafik seperti  pada  Gambar  5  untuk  MA2  dan Gambar 6 untuk MA3 dibawah ini.
MA2 (Ft), 759.986 Ju ml ah Pend u d u k Mi ski n N TB Data Aktual (Xt) MA2 (Ft) MA3 (Ft), 767.753 Ju ml ah p endu d u k miskin Data Aktual (Xt) MA3 (Ft)
Gambar 5 . Hasil Simulasi untuk EMA MA2
Gambar 6 . Hasil untuk EMA MA3
4. Metode Naive
a. Menghitung
peramalan menggunakan metode  Naive  dengan  memasukkan  rumus metode  Naive  yaitu 1  t X ,  sehingga  akan diperoleh  hasil  seperti  pada  Tabel5  dibawah ini.
Tabel 5. Hasil Prediksi Metode Naive Tahun (t)  Data Aktual (X t ) Metode Naive (F t ) 2002 1.145.081 0 2003 1.054.740 1.145.081 2004 1.031.605 1.054.740 2005 1.136.524 1.031.605 2006 1.156.144 1.136.524 2007 1.118.452 1.156.144 2008 1.080.613 1.118.452 2009 1.050.948 1.080.613 2010 1.009.352 1.050.948 2011 900.573 1.009.352 2012 862.516 900.573 2013 843.660 862.516
2014 820.818 843.660 2015 823.886 820.818 2016 804.450 823.886 2017 793.776 804.450 2018 737.460 793.776 2019 - 737.460
b. Berdasarkan  prediksi  perhitungan  Naive pada Tabel 5 diatas diperoleh nilai error MAD sebesar 41.427,188; MSE sebesar 2.711.468.146; RMSE  52.071,760; dan MAPE sebesar 0,043. c. Menggambar grafik metode Naive menggunakan  langkah-langkah  yang  sama dengan langkah-langkah penggambaran grafik sebelumnya.  Maka akan muncul grafik seperti pada Gambar7 dibawah ini.
MA2 (Ft), 16, 811,998 Ju ml ah Pend u d u k Mi ski n N TB Data Aktual (Xt) MA2 (Ft) MA3 (Ft), 15, 837,252 Ju ml ah Pend u d u k Mi ski n N TB Data Aktual (Xt) MA3 (Ft)
Gambar 7 . Hasil Simulasi untuk Metode Naive Berdasarkan hasil simulasi peramalan menggunakan  metode Moving  Average dengan  tiga indikator  yaitu Simple  Moving  Average (SMA), Weighted  Moving  Average (WMA),    dan Exponential Moving  Average (EMA) dan juga dengan menggunakan  metode  Naive  diatas,  dapat  kami rangkum dalam Tabel 6 dibawah ini. Tabel 6. Hasil Keseluruhan Data Yang Dicari Metode Prediksi Error MAD MSE RMSE MAPE SMA MA2 765.618 54.919,633 4.035.409.695 63.524,875 0,058 SMA MA3 778.562 63.204,238 5.401.113.771 73.492,270 0,069 WMA MA2 759.986 51.487,147 3.590.722.347 59.922,636 0,054 WMA MA3 767.753 51.881,653 3.953.121.699 62.873,855 0,056 EMA MA2 758.257 51.385,914 3.499.639.901 59.157,754 0,055 EMA MA3 772.387 59.064,029 4.569.396.465 67.597,311 0,065 Metode Naive 737.460 41.427,188 2.711.468.146 52.071,760 0,043

## E. SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  simulasi  diatas,  kami memperoleh kesimpulan bahwa metode terbaik dari metode-metode  diatas  yang  digunakan  dalam prediksi data jumlah  kemiskinan penduduk provinsi NTB  tahun  2019  adalah  metode  Naive  dengan  hasil prediksi  tahun 2019  sebesar   737.460  dengan  MAD, MSE,  RMSE  dan  MAPE  berturut  turut  sebesar 41.427,188;
2.711.468.146; 52.071,760 dan 0,043.Sehingga,  diperoleh  pada  metode forecasting ini sebuah nilai peramalan yang paling akurat dengan menggunakan metode Naive.
Selanjutnya,  dari  penelitian  yang  telah  kami lakukan ada beberapa saran yang kami berikan yaitu dalam menghitung peramalan( forecast ) atau memprediksikan  suatu  hal  pada  ekonomi,  statistik dan lain sebagainya, akan lebih baik apabila mencoba berbagai macam metode dan menggunakan data-data yang lebih banyak lagi untuk menemukan hasil yang paling akurat dari metode-metode yang dilakukan.

## REFERENSI
Andry,  Johanes,  Fernandes.  (2015).  Analisa  Perbandingan Penerapan E-Commerce Terhadap Transaksi Penjualan  Konvensional  Menggunakan  Metode Simple  Moving  Average. Jurnal  Teknologi  Informasi , 11(1), 19-26.
Anisya.,  &  Yunita,  Wandyra.  (2016).  Rekayasa  Perangkat Lunak Pengendalian Inventori Menggunakan metode SMA  (Single  Moving  Average)  Berbasis  AJAX (Asynchronous  Javascript  and  XML)  (Studi  Kasus: PTP Nusantara VI. Jurnal Teknolf, 4 (2), 11-17.
Hansun,  Seng.  (2014).  A  Novel  Research  of  New  Moving Average Method in Time Series Analysis. International Journal of New Media Technology, 1 (1), 22-26. Hansun,  Seng.  (2015).  Implementasi  Simple  Moving Average  dan  Exponential  Moving  Average  dalam Menentukan  Tren  Harga  Saham  Perusahaan. Ultimatics , 7(2), 113-124. Doi: 10.31937/ti.v7i2.354 Hutasuhut,  Amira,  Herwindyani.,  Wiwik,  Anggraeni.,  &
Raras,  Tyasnurita.  (2014).  Pembuatan  Aplikasi Pendukung Keputusan untuk Peramalan Persediaaan Bahan  Baku  Produksi  Plastic  Blowing  dan  Inject Menggunakan  Metode  ARIMA  (Autoregressive Integrated Moving Average) di CV. Asia. Jurnal Teknik ITS , 3(2), A169-A174.
Metode Naive (Ft), 737.460 Ju ml ah Pend u d u k Mi ski n N TB Data Aktual (Xt) Metode Naïve (Ft)
Nurlifa,  Alfian  &  Sri,  Kusumadewi.  (2017).  Sistem Peramalan  Jumlah  Penjualan  Menggunakan  Metode Moving  Average  Pada  Rumah  Jilbab  Zaky. INOVTEK Polbeng-Seri Informatika, 2 (1), 18-25.
Pasaribu,  Theresia  O.R.,  &  Rossi,  Septy  Wahyuni.  (2014). Penentuan  metode  peramalan  sebagai  dasar penentuan  tingkat  kebutuhan  persediaan  pengaman produk  karet  remah  sir  20. Prosiding Seminar Ilmiah Nasional Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT), 8, 402-408.
Rozi,  Fahrur  &  Farid  Sukmana.  (2016).  Penggunaan Moving  Average  Dengan  Metode  Hybrid  Artificial Neural  Network  Dan  Fuzzy  Inference  System  Untuk Prediksi  Cuaca. JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan Pembelajaran Informatika), 1 (2), 38-42.
Sanny, Lim., & Haryadi, Sarjono. (2013). Peramalan Jumlah
Siswa/I Sekolah Menengah Atas Swasta Menggunakan  Enam  Metode Forecasting.  Forum Ilmiah, 10(2), 198-208.
Sucipto, Lalu., &
Syaharudin, Syaharudin.
(2018).Konstruksi Forecasting  System  Multi-Model untuk pemodelan matematika pada peramalan Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Nusa Tenggara Barat.
Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi ,  4  (2),  114- 123.
Sulistyanto,  Prayadi,.  Oyas,  Wahyunggoro,.&  Adha,  Imam, Cahyadi.  (2015).  Pengolahan  Isyarat Load  Cell Sen128a3b  Menggunakan  Metode Moving  Average. Stmik Amikom Yogyakarta. 2 (1),  25-30 Tanuwijaya, Haryanto. (2010). Penerapan metode winter’s exponential  smooting  dan  single  moving  average dalam sistem informasi pengadaan obat rumah sakit. Prosiding  Seminar  Nasional  Manajemen  Teknologi  XI , 12, 1-10. Utari,Hari.,  Mesran.,  &  Natalia,  Silalahi.  (2016).
Perancangan Aplikasi Peramalan Permintaan Kebutuhan Tenaga Kerja Pada Perusahaan
Outsourcing  Menggunakan  Algoritma  Simple  Moving Average .Jurnal Times, 5 (2), 1-5.