## Model Peramalan Garis Kemiskinan Menggunakan
Metode Double Exponential Smoothing dari Holt
Roni Aminudin 1 , Yeffry Handoko 2
1,2 Jurusan Magister Sistem Informasi UNIKOM Jl. Dipati Ukur No. 112-116, Bandung, Jawa Barat, Indonesia
1 roniwaz@gmail.com
2 yeffryhp@unikom.ac.id
Abstrak —  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.
Kata kunci : Garis Kemiskinan, Peramalan, Double Exponential Smoothing dari Holt, Time serie, MAPE (Mean Absolute Percentage Error) .
Abstract — This research aims to forecast the poverty line, to help a government obtain accurate and fast information. The method used in this research is Double Exponential Smoothing Holt’s Method. This method is a part of the data based time series analysis. The research applies  the  forecasting  theory  to  produce a poverty  line forecast  for the  coming  year.  Next,  this  research  is  analysing data patterns  and determine  the  parameter  values.  Double  Exponential  Smoothing  Holt’s  Method  uses  the  parameters  Alpha  ( α )  and  Gamma  ( γ ).  To determine the best parameter value is to use the trial and error method. The best parameter value produces the smallest value of MAPE (Mean Absolute Percentage Error). The data pattern shows the trend, meaning that the Double Exponential Smoothing Holt’s method is appropriate for use in this research. The parameter values generated from the trial and error methods are Alpha ( α ) of 0.7 and Gamma ( γ ) of 0.1, which produced the smallest measure of accuracy, in this  research using MAPE. By observing the results of the forecasting that  has  been  done,  this  forecasting  model  has  a  very  good  performance.  Poverty  Line  value  will  keep  increasing,  in  accordance  with increasing consumption patterns and rising prices of basic necessities.
Keywords :Poverty Line, Forecasting, Double Exponential Smoothing Holt’s Method, Time Series, MAPE (Mean Absolute Percentage Error) .

## I. P ENDAHULUAN
Kemiskinan  adalah  masalah  multidimensi  yang kompleks,  bukan  hanya  diukur  dari  pendapatan tetapi  juga  melibatkan  kerentanan  dan  kerentanan orang atau sekelompok orang baik laki-laki maupun perempuan  menjadi  miskin  [10].  Untuk  mengukur kemiskinan, Badan Pusat Statistik (BPS)
menggunakan kemampuan untuk memenuhi kebutuhan  dasar.  Kemiskinan  dipandang  sebagai ketidakmampuan ekonomi untuk memenuhi kebutuhan  dasar  makanan  dan  non-makanan  yang diukur dari pengeluaran. Penanggulangan kemiskinan  dan  ketidaksetaraan  dalam  distribusi
pendapatan  adalah  inti  dari  semua  masalah pembangunan  dan  merupakan  tujuan  utama kebijakan  pembangunan  di  banyak  negara  [17]. Masalah kemiskinan merupakan salah satu masalah mendasar yang menjadi pusat perhatian pemerintah di negara mana pun. Komitmen dunia internasional dalam  penanggulangan  kemiskinan  tercantum dalam Sustainable  Developmeny  Goals (SDGs) sebagai  kelanjutan  dari Millenium  Development Goals (MDGs)  yang  disepakati  oleh  193  negara pada  bulan  September  2015.  Berbagai  program pengentasan  kemiskinan  telah  dilakukan,  seperti bantuan tunai untuk masyarakat ” top down” hingga program pemberdayaan masyarakat lain. Salah satu
aspek penting untuk mendukung strategi penanggulangan  kemiskinan  adalah  ketersediaan data dan informasi  yang akurat  dan  "tepat sasaran" mengenai  kemiskinan.  Pengukuran  kemiskinan yang dapat dipercaya dapat menjadi instrumen yang tangguh  bagi  para  pengambil  kebijakan  dalam memfokuskan  perhatian  pada  kondisi  kehidupan orang  miskin.  Angka  kemiskinan  yang  baik  dapat digunakan untuk mengevaluasi kebijakan pemerintah dalam upaya penanggulangan kemiskinan,  membandingkan  kemiskinan  antar waktu  dan  wilayah,  dan  menentukan  target penduduk  miskin  dengan  tujuan  memperbaiki kondisi mereka.
Ada  banyak  metode-metode  yang  digunakan dalam  mengukur  kemiskinan  di  suatu  daerah. Menurut BPS, orang miskin adalah penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran per kapita per bulan di  bawah  garis  kemiskinan  [3].  Untuk  mengukur kemiskinan  di  Indonesia.  BPS  menggunakan konsep  kemampuan  kebutuhan  dasar  ( basic  need approach ),  dengan  pendekatan  ini,  kemiskinan dipandang sebagai  ketidakmampuan  dari sisi  untuk memenuhi kebutuhan dasar baik makanan dan non- makanan  yang  diukur  dari  segi  pengeluaran  [3]. Bank  Dunia  dalam  mengukur  kemiskinan  adalah tercapainya kehidupan yang layak dengan penghasilan US $ 1 per hari per kapita.
Garis kemiskinan adalah representasi dari jumlah minimum rupiah yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan  makanan  pokok  minimum  yang  setara dengan  2100  kilo  kalori  per  kapita  per  hari  dan bahan pokok bukan makanan [3].
Salah  satu  sebab  kurangnya  penanggulangan kemiskinan  pada  suatu  wilayah  karena  kurangnya informasi mengenai kemiskinan. Untuk itu diperlukan suatu metode untuk mengetahui keberadaan  kemiskinan  di  masa  yang  akan  datang, sebagai upaya penanggulangan kemiskinan di suatu daerah.  Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  maka diperlukan suatu penelitian tentang peramalan Garis Kemiskinan  untuk  yang  akan  datang,  sebagai peringatan  dini  pemerintah  dalam  penanggulangan masalah  kemiskinan,  karena  Garis  Kemiskinan merupakan variabel yang digunakan untuk menghitung  jumlah  penduduk  miskin.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  "Melakukan  peramalan  Garis Kemiskinan  dengan  menggunakan  Metode Double
Exponential  Smoothing dari Holt ".  Metode  yang digunakan  untuk  data  yang  bersifat trend linier yang  menunjukkan  persamaan  garis  lurus  yang terbentuk berdasarkan titik-titik diagram pencar dari data  selama  periode  waktu  tertentu.  Model trend biasanya  digunakan  untuk  memprediksi  perkiraan jangka panjang.
Peramalan adalah seni dan ilmu untuk memprediksi  peristiwa  masa  depan.  Peramalan mungkin  melibatkan  mengambil  data  historis  dan memproyeksikannya  ke  masa  depan  dengan semacam  model  matematika.  Ini  mungkin  prediksi subyektif atau intuitif [2].
Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam melakukan  peramalan  dengan  menganalisa  data dengan  model time  series adalah  metode Double Exponential  Smoothing. Metode  ini  dibagi  menjadi dua  yaitu Double  Exponential  Smoothing satu parameter  dari Brown dan Double  Exponential Smoothing dari Holt. Double Exponential Smoothing dari Brown merupakan  model  linear yang  di  kemukakan  oleh  Brown.  Didalam  metode ini dilakukan proses smoothing dua kali. Metode ini dapat  dihitung  dengan  tiga  nilai  data  dan  satu parameter  yaitu  alpha.  Pendekatan  ini  juga memberikan  bobot  yang  semakin  menurun  pada observasi masa lalu. Double Exponential Smoothing dari Holt pada prinsipnya sama dengan Brown, Tapi Holt tidak menggunakan rumus Double Exponential Smoothing secara  langsung.  Sebagai  gantinya Holt memuluskan  nilai trend dengan  parameter  yang berbeda  dari  parameter  yang  digunakan  pada  deret asli.  Model  peramalan  dari Double  Exponential Smoothing dari Holt didapat  dengan  menggunakan dua parameter pemulusan yaitu alpha dan gamma.
Model  peramalan  ini  menggunakan  metode Double  Exponential  Smoothing dari Holt .  Langkah pertama  dalam  peramalan  dengan  metode Double Exponential  Smoothing dari Holt adalah  memplot data  terlebih  dahulu  untuk  mengetahui  pola  data. Langkah  kedua  adalah  estimasi  atau  penentuan parameter yaitu alpha (α) dan gamma (γ). Parameter alpha  (α)  digunakan  untuk  menghaluskan  data  asli secara berkala sambil menghaluskan trend . Metode ini menggunakan dua parameter alpha dan gamma. dalam  penelitian  ini  nilai  parameter  terbaik  yang dihasilkan yaitu alpha = 0,7 dan gamma = 0,1  yang menghasilkan  nilai  MAPE  terkecil..  Langkah
selanjutnya  adalah  meramalkan  data  untuk  tahun mendatang.  Hasil  peramalan  Garis  Kemiskinan akan  terus  meningkat  karena  perubahan  pola konsumsi  dan  kenaikan  harga  kebutuhan  pokok. Model peramalan dapat digunakan sebagai alat bagi pemerintah  dan  pemangku  kepentingan  lainnya dalam perencanaan dan kebijakan dalam mengurangi  kemiskinan  jangka  pendek  dan  jangka panjang.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk meramalkan  Garis  Kemiskinan  di  Jawa  Barat menggunakan metode Double Exponential Smoothing dari Holt ,  sebagai  referensi  data  dan informasi untuk perencanaan dalam rangka pengentasan  kemiskinan  dan  mengetahui  kinerja model  peramalan  Garis  Kemiskinan  dengan menggunakan metode Double Exponential Smoothing dari Holt.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  deskriptif,  yaitu  metode  yang berfokus  pada  penyelesaian  masalah.  Dalam penelitian  ini,  penulis  menggunakan  metode pendekatan penelitian kuantitatif. Metode kuantitatif yaitu metode yang menyajikan data yang didominasi  dalam  bentuk  angka  dan  analisis  data yang  menggunakan  statistik.  Dengan  pendekatan statistik, dalam penelitian ini menggunakan metode Double  Exponential  Smoothing .  Metode  ini digunakan ketika data menunjukkan trend . Tingkatan eksponensial dengan fungsi trend seperti tingkatan  sederhana  kecuali  bahwa  dua  komponen harus diperbarui pada setiap periode dan level trend . Taksiran tingkat  estimasi  data disempurnakan  pada akhir setiap periode. Trend ini merupakan perkiraan pertumbuhan  rata-rata  yang  lancar  pada  akhir periode  [13].  Ada  dua  metode  dalam Double Exponential  Smoothing ,  yaitu  metode Double Exponential  Smoothing dari Brown dan  metode Double  Exponential  Smoothing dari Holt. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode Double Exponential Smoothing dari Holt.
Dalam  penelitian  ini,  penulis  memilih  Provinsi Jawa  Barat  sebagai  tempat  penelitian.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder,  yaitu  data  Garis  Kemiskinan  di  Jawa
Barat  periode  2005-2017.  Jenis  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data time series dan  data cross  section atau  sering  disebut data panel. Keseluruhan data yang digunakan dalam penelitian  ini  diperoleh  dari  BPS  Provinsi  Jawa Barat.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode Double Exponential  Smoothing dari Holt .  Metode  ini  tidak menggunakan  beberapa  rumus  penghalusan  secara langsung,  sebagai  gantinya, Holt menghaluskan nilai trend dengan parameter yang berbeda dari dua parameter yang digunakan dalam seri asli [9].
Dalam penelitian ini, data  yang digunakan untuk peramalan  adalah  data  sekunder  yaitu  data  Garis Kemiskinan tahun 2005 - 2017 di Jawa Barat,  data tersebut  diperoleh  dari  BPS  Provinsi  Jawa  Barat. Data dapat dilihat pada tabel IV.1.

## TABEL IV.1
GARIS KEMISKINAN DI JAWA BARAT TAHUN 2005-2017
Tabel  IV.1  merupakan  data  Garis  Kemiskinan Provinsi  Jawa  Barat  periode  2005-2017  yang merupakan  rekapitulasi  dan  nilai  rata-rata  Garis Kemiskinan  dari  27  Kabupaten  dan  Kota  di  Jawa Barat.  Dilihat  dari  data  tersebut  diduga  pola  data Garis  Kemiskinanan  mempunyai  pola trend, sehingga  peneliti  menggunakan  metode Double Exponential Smoothing dalam penelitian ini.
Periode Garis Kemiskinan (Rupiah) 2005 133.701 2006 149.673 2007 165.734 2008 190.788 2009 220.068 2010 201.138 2011 226.097 2012 242.104 2013 276.825 2014 291.474 2015 306.876 2016 324.992 2017 344.427
Metode  yang  digunakan  dalam  peramalan menggunakan metode
Double
Exponential Smoothing dari Holt .  Langkah  pertama  dalam peramalan  dengan  metode Double  Exponential Smoothing dari Holt adalah  melakukan  plot  data terlebih  dahulu  untuk  mengetahui  pola  data.  Tahap ini  bertujuan  untuk  menentukan trend ,  siklus, musiman, random (acak) atau stasioner.
Hasil  penggambaran  pola  data time  series dari data aktual dibuat plot dan hasilnya disajikan dalam Gambar  1.  Plot  data  Garis  Kemiskinan  di  Jawa Barat tahun 2005-2017
Gambar 4.1. Time series Plot Data Garis Kemiskinan .
Gambar  4.1  menunjukkan  bahwa  pola  Garis Kemiskinan  menunjukkan  pola  data  adalah trend linier ,  sehingga  metode  yang  baik  dan  tepat  untuk digunakan  adalah  metode Double  Exponential Smoothing dari Brown dan  metode Double Exponential Smoothing dari Holt . Peneliti memutuskan  metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menggunakan  metode Double Exponential  Smoothing dari Holt .  Metode  ini menggunakan  dua  parameter  smoothing  alpha  (α) dan  gamma  (γ),  dalam  menghaluskan  data trend linier .  Metode Double  Exponential  Smoothing dari Holt tidak menggunakan beberapa rumus smoothing secara langsung.
Langkah  kedua  adalah  estimasi  atau  penentuan parameter yaitu alpha (α) dan gamma (γ). Parameter alpha  (α)  digunakan  untuk  menghaluskan  data  asli secara  berkala  sambil  menghaluskan trend .  Nilai parameter  antara  0  dan  1.  Menentukan  nilai parameter ini dapat dilakukan dengan cara trial dan error .  Parameter  ini  menentukan  perbedaan  antara
nilai  perkiraan  dan  data  aktual.  Ketika  nilai  alpha mendekati  1,  bobot  yang  diberikan  pada  data terbaru  lebih  besar  sehingga  efek  smoothing  kecil. Sebaliknya, ketika nilai alpha mendekati 0, itu akan memberikan  respons  kecil  terhadap  data  terbaru, sehingga efek smoothingnya besar.
Penentuan  parameter  alpha  (α)  dan  gamma  (γ) dalam  praktiknya  hanya  mengambil  kisaran  nilai yang  terbatas,  walaupun  secara  teoritis  alpha  (α) dan  gamma  (γ)  dapat  dianggap  bernilai  0  dan  1. Karena  adanya  himpunan  pilihan  alpha  (α)  dan gamma (γ), yang dipersempit, maka metode Double Exponential  Smoothing biasanya  dilihat  sebagai metode yang lebih mudah diterapkan [9]. Parameter gamma (γ) digunakan untuk menghilangkan sedikit fleksibilitas  dalam  data  yang  dihasilkan  selama perkiraan.  Dengan  menggunakan  metode trial dan error untuk  menentukan  nilai  parameter  alpha  (α) dan  gamma  (γ)  yang  optimal  yaitu  menghasilkan nilai  MAPE  yang  paling  kecil.  Dari  hasil pengolahan  data  menggunakan  program  komputer ( software minitab) nilai alpha = 0,7 dan gamma 0,1 menghasilkan  nilai  MAPE  terkecil  yaitu  3,005%. Untuk lebih jelasnya dapat di lihat pada table IV.2
TABEL IV.2 PARAMETER DAN AKURASI PENGUKURAN Parameter α Parameter γ MAPE MAD MSD 0,1 0,1 3,0625 6,9121 86,9956 0,2 0,1 3,2344 7,3403 96,0212 0,3 0,1 3,307 7,492 104,069 0,4 0,1 3,289 7,394 111,347 0,5 0,1 3,204 7,120 118,275 0,6 0,1 3,100 6,817 125,210 0,7 0,1 3,005 6,560 132,469 0,8 0,1 3,020 6,555 140,459 0,9 0,1 3,226 7,092 149,795
Dalam  penelitian  ini,  pengukuran  akurasi peramalan menggunakan nilai MAPE. Nilai MAPE adalah  ukuran  akurasi  relatif  untuk  menentukan persentase  penyimpangan  hasil  peramalan,  ini menunjukkan  bahwa  nilai  MAPE  menghasilkan persentase kesalahan dari hasil peramalan.
Langkah  ketiga  adalah  pengolahan  data  Garis Kemiskinan  pada  tabel  4.1.  Hasil  pengolahan  data menghasilkan  nilai  angka  ramalan  dapat  dilihat pada tabel IV.3.
TABEL IV.3 HASIL PENGOLAHAN DATA GARIS KEMISKINAN MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
DARI HOLT (RUPIAH), TAHUN 2005-2017
Tabel  IV.3  menunjukkan  hasil  pengolahan peramalan  Garis  Kemiskinan  untuk  periode  2005  - 2017  di  mana  nilai  pendekatan  peramalan  pada setiap periode menunjukkan trend yang meningkat, akurasi  nilai  peramalan  dapat  dilihat  dari  nilai peramalan  yang  mendekati  nilai  aktualnya.  Nilai peramalan  yang  paling  mendekati  dengan  nilai aktualnya  adalah  pada  tahun  2016  yaitu  Rp.  62,4, sedangkan  nilai  peramalan  dengan  selisihnya  besar adalah  pada  tahun  2010  di  mana  nilai error atau salah dalam perhitungannya adalah Rp. (33,580).
Sedangkan  nilai  peramalan  untuk  waktu  yang akan  datang,  yaitu  perkiraan  untuk  periode  2018  - 2020, dapat dilihat pada tabel IV.4
TABEL IV.4
HASIL PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING DARI HOLT (RUPIAH), TAHUN 2018-2020
Tabel  IV.  4  menunjukan  nilai  peramalan  untuk tahun  yang  akan  dating,  dimana  Garis  Kemiskinan terus  meningkat  setiap  tahun,  hal  ini  disebabkan karena  Garis  Kemiskinan  dipengaruhi  oleh  pola konsumsi  dan  kenaikan  harga  kebutuhan  pokok, sehingga pengeluaran akan terus meningkat.
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  plot peramalan  Garis  Kemiskinan  yang  ditunjukkan pada Gambar 4.3.
Gambar 4.3. Time series Plot Data Garis Kemiskinan
Gambar  4.3,  menunjukkan  variabel actual , fits , forecast ,  dan  95%  PI.  Grafik  ini  mencerminkan smoothing costant Alpha (α) 0,7 dan Gamma (γ) 0,1. Nilai Ukuran Akurasi dari MAPE, MAD, dan MSD juga  disajikan.  Keakuratan  MAPE  3,005%,  MAD 6,650  dan  MSD  132,469.  Suatu  model  memiliki kinerja yang sangat baik jika nilai MAPE di bawah 10  %,  dan  memiliki  kinerja  yang  baik  jika  nilai MAPE antara 10 % dan 20 % [18].
Analisis  model  peramalan  Garis  kemiskinan, dimana  pola  data  memiliki trend  linier ,  sehingga metode Double  Exponential  Smoothing dari Holt sangat  tepat  untuk  digunakan.  Parameter  optimal yang dihasilkan dengan  menggunakan metode trial dan error adalah  alpha  =  0,7  dan  gamma  =  0,1 dengan  hasil  nilai  MAPE  3,005%.  Nilai  MAPE tersebut menunjukkan persentase kesalahan peramalan  sebesar  3,005%,  dengan  nilai  MAPE  di bawah  10%,  model  peramalan  ini  memiliki  kinerja yang  sangat  baik.  Nilai  Garis  Kemiskinan  untuk tahun  yang  akan  datang  terus  menunjukkan peningkatan  setiap  tahun  dan  pola  datanya trend
Tahun Garis Kemiskinan Smooth Predict Selisih 2005 133.701 133.254 132.210 1.4910 2006 149.673 149.991 150.732 -1.0590 2007 165.734 166.232 167.395 -1.6609 2008 190.788 188.608 183.520 7.2678 2009 220.068 215.969 206.404 13.6637 2010 201.138 211.213 234.722 -33.5840 2011 226.097 226.553 227.615 -1.5184 2012 242.104 242.327 242.848 -0.7445 2013 276.825 271.349 258.571 18.2538 2014 291.474 290.693 288.870 2.6035 2015 306.876 307.332 308.397 -1.5208 2016 324.992 324.973 324.930 0.0624 2017 344.427 343.871 342.575 1.8519 Periode Hasil Peramalan (Rp.) Lower (Rp) Upper (Rp) 2018 361.603 345.531 377.675 2019 379.334 359.043 399.625 2020 397.066 372.189 421.942
linear .  Adapun  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi nilai  kenaikan  Garis  Kemiskinan  adalah  pola konsumsi  masyarakat,  tingginya  tingkat  inflasi karena  kenaikan  harga,  terutama  komoditas  untuk kebutuhan dasar, dan fenomena kebijakan pemerintah dalam bidang ekonomi. Model peramalan  ini  dapat  digunakan  untuk  jangka panjang  karena  model  ini  menghasilkan  kesalahan ramalan sebesar 3,005% sesuai dengan nilai MAPE. Model  peramalan  diharapkan  dapat  digunakan sebagai  alat  bagi  pemerintah  dan  pemangku kepentingan  lainnya  dalam  perencanaan  dan kebijakan  dalam  mengurangi  kemiskinan  dalam jangka pendek dan panjang.

## IV. K ESIMPULAN
Diperlukan  pemanfaatan  sistem  informasi  untuk memproses  data  dan  informasi  yang  membantu pemerintah  dan  pemangku  kepentingan  dalam konteks  pengentasan  kemiskinan.  Peramalan  Garis Kemiskinan  sangat  berguna  untuk  mengetahui situasi  masa  depan  terkait  kemiskinan.  sehingga pemerintah  dan  pemangku  kepentingan  dapat mengantisipasi fenomena yang dapat mempengaruhi  peningkatan  garis  kemiskinan. model ini adalah model yang tepat digunakan dalam peramalan garis kemiskinan di mana penyimpangan peramalan  sangat  kecil,  yaitu  di  bawah  10%,  ini menunjukkan kinerja yang sangat baik.

## R EFERENSI
[1] Ahmad  Nazim  Aimran.  2014.  A  Comparison  between  single exponential  smoothing  (SES),  double  exponential  smoothing  (DES), holt’s (brown) adaptive response rate exponential smoothing (ARRES) technique inforecasting Malaysia population. Malaysia : Global Journal of Mathematical Analysis.
[2] Barry,  Render  dan  Jay  Heizer.  2001.  Prinsip-prinsip  Manajemen Operasi: Operations Management . Jakarta : Salemba Empat.
[3] BPS.  2008. Analisis  dan  Penghitungan  Tingkat  Kemiskinan ,  Jakarta, Indonesia : Badan Pusat Statistik.
[4] BPS  Provinsi  Jawa  Barat. 2018. Kemiskinan  Kabupaten/Kota  di Jawa Barat 2012-2017. Jawa Barat, Indonesia.
[5] Chang,  Pei-Chan,  Yen-Wen  Wang,  and  Chen-Hao  Liu.  2017.  The Development  of  Weight  for  PCB  Sales  Forecasting.  Elsevier  32 (Expert Sysytem with Aplications).
[6] Dielman, T. E. 2006. Choosing Smoothing Parameters for Exponential Smoothing  :  Minimizing  Sums  of  Squared  versus  Sums  Of  Absolute Errors. Journal of Modern Applied Statistical Methods.
[7] Li,  Xiaochen.  2013.  Comparison  and  Analysis  between  Holt Exponential  Smoothing  and  Brown  Exponential  Smoothing  Used  for Freight  Turnover  Forecasts.  Third  International  Conference  on Intelligent System Design and Engineering Applications.
[8] Makridakis,  Sypros,  Steven  C,  Wheelwright,  and  Rob  J.  Hyndman. 1989.  Forecasting  :  Methods  and  Aplications.  Third  edition,  John Wiley and Sons.
[9] Makridakis,  S.,  Wheelwright,  S.C., &  McGee,  VE.  1999. Metode dan Aplikasi  Peramalan. Diterjemahkan  oleh  Sumitro,  H . Jakarta  : Binarupa Aksara.
[10] Mega  F.  2003.  Strategi  Bersama  Masyarakat  Sipil  Indonesia  :  Empat Pilar  Demokratisasi  untuk  Melawan  Kemiskinan  dan  Pemiskinan. Jakarta : Gerakan Anti Pemiskinan (GAPRI).
[11] Nurkse, Ragnar. 1953. Problems of Capital Formation in Underdevelop Countries.
[12] Paul, S.K., 2011. Determination of Exponential Smoothing Constant to Minimize  Mean  Square  Error  and  Mean  Absoute  Deviation.  Global Journal of Research in Engineering.
[13] Prajakta S. Kalekar. 2004. Time series forecasting using Holt’s Winters Exponential  Smoothing.  Kanwal  Rekhi  School  of  Information Technology.
[14] Sri  Winarso  dan  Martin  Setiawan.  2013.  Model  Time  Series Peramalan  Daerah  Miskin  menggunakan Double  Exponential Smoothing berbasis Metode Fuzzy MCDA, Salatiga, Indonesia.
[15] Taylor, J. W. 2003. Short Term Electricity Demand Forecasting Using Double  Exponential  Smoothing  .  Journal  of  Operatioan  Research,
Volume 54 799-805.
[16] Todaro,  M  1985.  Economic  Development  in  The  Third  World, Longman
[17] Todaro,  Michael  P.  and  Stephen  C.  Smith.  2006.  Economic Development (Ninth Edition, volume I). Jakarta: Erlangga.
[18] Zainun,  N.Y  dan  Majid,  ZA.  2003.  Low  Cost  Demand  Predictor. Malaysia. Universitas Teknologi Malaysia.