Penerapan Metode Single Moving Average Dalam Memprediksi Jumlah Penduduk Miskin Pada Perencanaan Pembangunan Daerah Kabupaten Pamekasan
Luluk Sarifah 1 , Siti Kamilah 2 , Siti Khotijah 3
1 Institut Sains dan Teknologi Annuqayah, lu2ksarifah@istannuqayah.ac.id
2 Institut Sains dan Teknologi Annuqayah, miela.now@gmail.com 3 Institut Sains dan Teknologi Annuqayah, siti@istannuqayah.ac.id
DOI 10.31102/zeta.2023.8.2.47-54

## ABSTRACT
Indonesia  is  a  country  that  is  still  developing,  so  poverty  is  still  a  major  problem  that  needs  to  be addressed,  as  is  the  problem  of  poverty  in  Pamekasan.  he  purpose  of  this  study  is  to  predict  the population  poor  using  the  single  moving  average  method.  The  single  moving  average  method  is  a forecasting method that is done by taking a group of observation values, find the average value as a forecast for the period to come, then in research using data on poor residents of Pamekasan district from 2017-2023 with the calculation of 2 periods ( 𝑛 = 2) and 3 periods ( 𝑛 = 3) and measurement of accuracy with MSE (Mean Squared Error), MAD (Mean Absolute Deviation) and MAPE (Mean absolute presentation error). Based on the research that has been done, the results are obtained that the movement 𝑛 = 3 has a better result value than the one using 𝑛 = 2, where the value of forecasting results in the future period is obtained in 2024, namely the estimated poor population of 134.55 people. It is based the MAD and MSE values are smaller compared to the calculation with 𝑛 = 2, that is with a MAD value of 4.228 and an MSE of 38.045. Furthermore, based on the MAPE also obtained the smallest calculation results, namely calculations using the method Single Moving Average with a movement size of 𝑛 = 3, which is 3.186%.
Keywords: Poverty, Forecasting, Single Moving Average

## ABSTRAK
Negara Indonesia merupakan Negara yang tergolong masih berkembang, sehingga kemiskinan masih menjadi masalah utama yang perlu dibenahi, seperti halnya juga masalah kemiskinan yang ada di Pamekasan. Tujuan dari penelitian ini adalah memprediksi jumlah penduduk miskin menggunakan metode single moving average. Metode single moving average adalah suatu metode peramalan yang dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata-rata tersebut sebagai ramalan  untuk  periode  yang  akan  dating,  kemudian  dalam  penelitian  menggunakan  data  penduduk miskin  kabupaten  Pamekasan  dari  tahun  2017-2023  dengan  perhitungan  2  periode  ( 𝑛 = 2 )  dan  3 periode ( 𝑛 = 3 ) dan pengukuran akuarasi dengan MSE (Mean Squared Error), MAD (Mean Absolute Deviation) dan MAPE (Mean Absolute Precentage Error). Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan diperoleh  hasil  bahwa  pergerakan 𝑛 = 3 memiliki  nilai  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan yang menggunakan 𝑛 = 2 , dimana diperoleh nilai hasil peramalan di periode yang akan datang pada tahun 2024 yaitu perkiraan penduduk miskin sebanyak 134,55 jiwa. Hal itu berdasarkan nilai MAD dan MSE  yang  lebih  kecil  dibangdingkan  dengan  perhitungan  dengan 𝑛 = 2 ,  yaitu  dengan  nilai  MAD sebesar  4,228  dan  MSE  sebesar  38,045.  Selanjutnya  berdasarkan  nilai  MAPE  juga  diperoleh  hasil perhitungan paling kecil yaitu perhitungan menggunakan metode Single Moving Average dengan besar pergerakan 𝑛 = 3 yaitu sebesar 3,186%.
Kata Kunci : Kemiskinan, Peramalan, Single Moving Average

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan secara etimologis berasal dari kata miskin yang memiliki arti tidak memiliki harta benda dan  serba  kekurangan.  Departemen  Sosial  dan  Biro Pusat Statistik, mendefinisikan sebagai ketidakmampuan  individu  memenuhi  kebutuhan dasar minimal hidup layak (BPS dan Depsos, 2002). Kemiskinan bisa menjadi suatu masalah dikarenakan sangat  berperan  penting  terhadap  pertumbuhan ekonomi suatu negara (Kusuma, dkk, 2021)
Negara  Indonesia  merupakan  Negara  yang tergolong  masih  berkembang,  sehingga  kemiskinan menjadi masalah utama (Zuhdiyati & Kaluge, 2017). Kemiskinan  di  Indonesia  merupakan  masalah  yang kompleks dan multidimensi, karena tingkat kemiskinan  di  suatu  negara  akan  mempengaruhi indikator  keberhasilan  baik  dari  segi  pembangunan maupun  perekonomian  negara  tersebut  (Prasetyono &  Anggraini,  2021).  Berdasarkan  data  dari  BPS (2020)  Indonesia  menjadi  negara  berkembang  yang sudah berumur 57 tahun sehingga Indonesia sempat mengalami  kontraksi  pertembuhan  ekonomi  pada tahun  2020  dan  bisa  dikatakan  kemiskinan  di Indonesia  masih  terbilang  cukup  tinggi.  Masalah kemiskinan  di  Indonesia  sebanyak 24% jika  dilihat dari  standar  hidup  berada  di  bawah  1$US  dari  240 juta  jiwa.  Akan  tetapi,  jika  menggunakan standar hidup di bawah 2$US maka angka kemiskinan akan melonjak menjadi 35%.
Berdasarkan  laporan  BPS  pada  bulan September 2016, bahwa presentase penduduk miskin di  perkotaan  turun  dari 7,79% menjadi 7,73% , sedangkan pada daerah pedesaan turun dari 14,11% menjadi 13,96% .  Meskipun  demikian,  jumlah penduduk miskin di perkotaan naik sebesar 0.15 juta orang,  selain  itu  adanya  provinsi  yang  memiliki prensentase  kemiskinan  di  atas  presentase  nasional. Hal  tersebut  menandakan  bahwa  Indonesia  masih memiliki  presentase  kemiskinan  yang  tinggi  di daerah provinsi (Zuhdiyaty dan Kaluge, 2017).
Meskipun  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia mengalami  penurunan  dari  tahun  ke  tahun,  namun untuk provinsi atau kabupaten yang daerahya kurang berkembang menunjukkan bahwa tingkat kemiskinannya masih cukup tinggi terutama di Pulau Madura. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (BPS),  Kabupaten  Pamekasan  menduduki  peringkat terakhir angka kemiskinan di pulau Madura. Hal ini ditunjukkan  pada  data  tahun  2004  tingkat  rata-rata kemiskinan  di  Kabupaten  Pamekasan  sebesar 24,88 %.
Tingkat kemiskinan di Kabupaten Pamekasan  pada  tahun  2020  sebesar16,60%  dan turun pada tahun 2021 tingkat kemiskinan Kabupaten Pamekasan  sebesar 15,30% .  Kabupaten  Sampang menduduki peringkat pertama kota termiskin di Pulau Madura  dengan  rata-rata 32,95% ,  Kabupaten Bangkalan menduduki peringkat kedua yaitu dengan
8,41% sedangkan  Kabupaten  Sumenep  menduduki peringkat ketiga dengan 26,37%.
Berdasarkan urain di atas, rendahnya angka kemiskinan  di  Kabupaten  Pamekasan  menjadi catatan penting oleh Pemerintah Kabupaten Pamekasan  untuk  dapat  mempertahankan  dan mampu mengurangi angka kemiskinan di Kabupaten Pamekasan  pada  tahun  yang  akan  datang.  Melihat pentingnya  masalah  kemiskinan,  maka  dalam penelitian  ini  dilakukan  prediksi  jumlah  penduduk miskin  di  tahun-tahun  berikutnya.  Agar  menjadi acuan  atau  referensielas  bagi  pemerintah  kabupaten pamekasan  dalam  menyikapi  dan  mengambil langkah-langkah untuk memperkecil angka kemiskinan di Kabupaten Pamekasan.
Prediksi  adalah  suatu  proses  secara sistematis yang memperkirakan tentang sesuatu yang paling  mungkin  terjadi  di  masa  depan  berdasarkan informasi atau data masa lalu dan sekarang yang kita miliki,  agar  kesalahannya  (selisih  antara  hasil perkiraan  dengan  sesuatu  yang  terjadi)  dapat diperkecil. Prediksi tidak harus memberikan jawaban yang  pasti  kejadian  yang  akan  terjadi,  akan  tetapi berusaha  untuk  mencari  jawaban  sedekat  mungkin yang  akan  terjadi  (Herdianto,  2013).  Pengertian Prediksi  sama  halnya  dengan  peramalan  dan perkiraan.
Pada  penelitian  ini,  metode  prediksi  yang digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  penduduk miskin di Kabupaten Pamekasan dalah Metode Single Moving  Average .  Metode Single  Moving  Average adalah  suatu  metode  peramalan  yang  dilakukan dengan  mengambil  sekelompok  nilai  pengamatan, mencari nilai rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan datang (Silalahi, 2021). Kelebihan dari metode Single Moving Average yaitu mengitung rata-rata  pada  periode  tertentu  yang  akan  terus dihitung  berdasarkan  pergerakan  data  sehingga metode  ini  lebih  efektif,  mudah  dan  lebih  efisien proses  perhitungannya,  karena  tidak  memerlukan pembobotan pada setiap data (Dewi & Chamid, 2019)
Adapun peneltian  yang  membahas  prediksi kemiskinan  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  oleh Prasetyono  dan  Anggraini  (2021),  dimana  dalam peneltian tersebut memprediksi tingkat kemiskinan di Indonesia dengan model ARIMA dan menggunakan tiga  parameter error yaitu  MAE,  MAPE,  RMSE, sedangkan  penelitian  terkait  Prediksi  Jumlah Penduduk  Miskin  dengan  metode Single  Moving Average telah banyak dilakukan sebelumnya. Seperti penelitian  Kusuma,  dkk  (2021)  yang  melakukan penelitian tentang Prediksi Jumlah Penduduk Miskin Indonesia.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian tersebut  adalah  metode Single  Moving  Average dan Double  Moving  Average .  Hasil  pada  penelitian tersebut menunjukkan bahwa metode yang digunakan  dapat  diterapkan  untuk  mepresiksikan jumlah penduduk miskin dengan hasil yang diperoleh SMA  bernilai  29,340.45  dan  hasil  DMA  bernilai
26,243.68  pada  tahun  2021.  Peramalan  tersebut sangat  akurat  dikarenakan  nilai  MAPE  kurang  dari 10% yaitu bernilai 3,47%.
Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Prapcoyo (2018) yang melakukan penelitian tentang Permalan Jumlah Mahasiswa Jurusan Informatika di Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyajakarta  untuk  periode  yang  akan  datang, penelitian tersebut juga menggunakan metode Single Moving Average . Dalam penelitian tersebut mendapatkan hasil nilai MAPE sebesar 5,24%. Hasil peramalan  Mahasiswa  Jurusan  Informatika  untuk  4 periode  kedepan  (genap  2017,  ganjil  2017,  genap 2018 dan ganjil 2018) dari model WMA yaitu: 789; 899; 965; dan 985.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  tersebut, peneliti tertarik untuk memprediksi jumlah penduduk miskin dengan menggunakan Metode Single Moving Average di Kabupaten Pamekasan dengan melakuan peramalan  pada  tahun  2024  berdasarkan  data  tahun 2017-2023

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Kemiskinan
Definisi  kemiskinan  menurut  Badan  Pusat Statistik  (BPS) adalah  “kemiskinan  adalah  suatu kondisi  seseorang  yang  hanya  dapat  memenuhi makanannya  kurang  dari  2100  kalori  per  kapita  per hari”  (Tibyan,  2010).  Selanjutnya,  Bappenas mendefinisikan kemiskinan adalah “kondisi di mana seseorang  atau  sekelompok  orang,  laki-laki  dan perempuan,  tidak  mampu  memenuhi  hak  dasarnya untuk mempertahankan dan mengembangkan kehidupan  yang  bermartabat”  (Apriayanti,  2011). Hak-hak dasar masyarakat antara lain, terpenuhinya kebutuhan pangan, kesehatan, pendidikan, pekerjaan, perumahan, air bersih, pertanahan, sumberdaya alam dan  lingkungan  hidup,  rasa  aman  dari  perlakukan atau  ancaman  tindak  kekerasan,  dan  hak  untuk berpartisipasi  dalam  kehidupan  sosial-politik,  baik bagi perempuan maupun laki-laki”.

## 2.2 Peramalan
Peramalan  atau  bisa  disebut forecasting adalah hasil  dari  kegiatan  memprediksi  atau  meramalkan atau juga memperkirakan nilai pada masa yang akan datang  dengan  menggunakan  data  di  masa  lampau (Sinaga  &  Irawati,  2018).  Prediksi  atau  peramalan juga  diartikan  sebagai  suatu  proses  memperkirakan secara  sistematis  tentang  sesuatu  yang  paling mungkin terjadi di masa lampau dan sekarang yang dimiliki,  agar  kesalahnnya  (selisih  antara  sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil. Prediksi  tidak  harus  memberikan  jawaban  secara pasti  atas  kejadian  yang  akan  terjadi,  melainkan berusaha  mencari  jawaban  sedekat  mungkin  yang akan terjadi (Herdianto, 2013). Ada berbagai metode yang digunakan untuk peramalan salah satunya yaitu metode Single Moving Average

## 2.3 Metode Single Moving Average
Metode  ini  juga  disebutkan  sebagai  suatu metode  untuk  memperkirakan  masa  depan  dengan cara  mengambil  nilai  pengamatan  dari  data  masa lampau  dan  data  dari  masa  lampau  tersebut  akan dihitung nilainya untuk mencari rata-rata untuk bisa bisa  dilakukan  perhitungan  yang  disebut  dengan Single Moving Average atau juga bisa disebut metode rata-rata  yang  bergerak  tunggal,  data  dari  masa lampau  dimanfaatkan  oleh  metode Single  Moving Average untuk dapat mengetahui masa depan. Metode Single  Moving  Average mempunyai karakteristik khusus tersendiri yaitu sebagai berikut:
1. Untuk  menentukan  ramalan  pada  periode  yang akan  datang  memerlukan  data  historis  selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 3 bulan moving average , maka ramalan bulang ke 5 baru bisa dihitung setelah bulan ke 4 seleasai/berakhir. Jika moving  average bulan  ke  7  maka  baru  bisa dihitung jika bulang ke 6 selesai/berakhir.
2. Semakin  panjang  jangka  waktu moving  average efek  pelicinan  akan  semakin  terlihat  dalam ramalan atau menghasilkan moving average yang semakin halus. Atau dengan kata lain, untuk dapat menghasilkan  ramalan  yang  semakin  terlihat, maka  jangka  waktu  yang  butuhkan  atau digunakan akan semakin lama atau panjang.
Berikut  ini  adalah  persamaan  matematis Single Moving Average dapat dilihat pada persamaan (2.1)
𝑀 𝑡 =   𝐹 𝑡+1 = 𝑌𝑡+𝑌𝑡−1++𝑌𝑡−2+⋯+𝑌𝑡−𝑛+1
𝑛
(2.1)
dimana: 𝑀 𝑡 = Moving Average periode t 𝐹 𝑡+1 = Ramalan periode t+1 𝑌 𝑡 = Nilai riil periode ke t 𝑛      = jumlah batas dalam moving averages
2.4 Pengukuran Akurasi Hasil Peramalan
Menurut  Arsyad  (1997)  ukuran  akurasi  hasil peramalan  merupakan  ukuran  tentang  tingkat perbedaan  antara  hasil  rill  dan  hasil  peramalan.
Beberapa  m etode  telah  digunakan  untuk menunjukkan  kesalahan  yang  disebabkan oleh suatu teknik peramalan tersebut. Hampir semua ukuran  tersebut  menggunakan  pengrata-rataan beberapa  fungsi  dari  perbedaan  antara  nilai  riil  dan hasil  peramalannya.  Perbedaan  nilai  sebenarnya dengan  hasil  peramalan  disebut residual .  Akurasi yang  baik  memiliki  tingkat  perbedaan  hasil  riil  dan hasil  peramalan  yang  rendah,  namun  jika  semakin tinggi  tingkat  perbedaan  antara  hasil  riil  dan  hasil peramalan maka akurasi akan semakin buruk.
Menghitung  nilai error dari  setiap  periode peramalan dapat dilihat pada persamaan (2.2) 𝑒 𝑡 = 𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 (2.2)
dimana: 𝑒 𝑡 = Kesalahan peramalan pada periode ke t 𝑋 𝑡 = Nilai riil pada periode ke t 𝐹 𝑡 = Nilai Peramalan pada periode ke t
Berikut metode yang digunakan dalam mengukur akurasi hasil peramalan dalam penelitian ini:
a. Rata-rata Kesalahan Kuadrat ( Mean Squared Error )
Untuk  menentukan  jenis  uji  mana  yang paing  mendekati  kebenaran  dilakukan dengan mengukur error (kesalahan). Untuk mengukur error biasanya  digunakan Mean Squared Error. Mean Squared Error (MSE) adalah  kuadrat  dari  rata-rata  kesalahan. Rata-rata  kesalahan  kuadrat  antara  nilai aktual  dan  nilai  peramalan.  Metode  ini umumnya  digunakan  untuk  mengecek estimasi  berapa  nilai  kesalahan  pada peramalan  yang  dilakukan. Mean  Squared Error (MSE)  dihitung  berdasarkan  jumlah dari  selisih  data  peramalan  dengan  aktual. Semakin  kecil  nilai  MSE  maka  ramalan semakin  aktual  (Baroto,  2002).  Rumus matematis MSE dapat dilihat pada persamaan (2.3).
∑ (𝑋𝑡−𝐹𝑡)2 𝑛 𝑛 𝑡=1
(2.3)
Dimana:
𝑋 𝑡
: Nilai riil pada periode ke t 𝐹 𝑡 : Nilai peramalan pada periode ke t
𝑛 : Jumlah periode peramalan
b. Rata-rata  Kesalahan  Mutlak  dan  Absolut ( Mean Absolute Deviation )
Mean  Absolute  Deviation atau  yang  biasa kita  kenal  dengan  MAD  merupakan  rerata kesalahan  mutlak  pada  sebuah  perhitungan dengan  memperhatikan  besar  maupun kecilnya hasil yang diperoleh dari peramalan tersebut  (Putrasyah  &  Sukemi,  2019). Rumus  matematis  MAD  dapat  dilihat  pada persamaan (2.4).
𝑀𝐴𝐷 =   ∑ | 𝐴𝑡−𝐹𝑡 𝑛 | (2.4)
dimana:
𝐴 𝑡 : Permintaan rill pada periode t
𝐹 𝑡 : Permintaan prediksi pada periode t 𝑛 : jumlah periode peramalan
c. MAPE  ( Mean  Absolute  Precentage  Error ) Menurut  Darsyah  (2018)  MAPE  ( Mean
Absolute Precentage Error ) adalah pengukuran  presentase  tingkat  kesalahan penyimpangan antara data yang sebenarnya dengan  data  ramalan.  Semakin  kecil  nilai MAPE yang diperoleh maka bisa dikatakan hasil  peramalan  atau  prediksi  yang  dipakai akurat.  Sebaliknya,  bila  nilai  MAPE  yang diperoleh  tinggi  maka  bisa  dikatakan peramalan atau prediksi belum akurat. Jika nilai  MAPE  kurang  dari  10%  peramalan tergolong  sangat  baik  dan  jika  kurang  dari 20% dapat dibilang baik. Rumus matematis MAPE dapat dilihat pada persamaan (2.5).
1 𝑛 ∑ | 𝑋𝑡−𝐹𝑡 𝑋𝑡 | 𝑛 𝑡=1 × 100% (2.5)
dimana: 𝑋 𝑡 : Nilai riil pada periode ke t 𝐹 𝑡 : Nilai peramalan pada periode ke t
𝑛 : Jumlah periode peramalan

## 3. METODE PENELITIAN
Berikut diagram alir dari metode penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 3.1.

## Gambar 3.1. Metode Penelitian

## 4. HASIL PENELITIAN
4.1. Data Set
Data  yang  digunakan  dalam  meramalkan jumlah  penduduk  miskin  ialah  data  penduduk miskin di Kabupaten Pamekasan yang diperoleh dari  Badan  Perencanaan  Pembangunan,  Riset dan Inovasi Daerah (BAPPERIDA), yang dapat dilihat pada table 4.1
Tabel 4. 1 Data Penduduk  Miskin Kabupaten Pamekasan Tahun 2017-2023
No. Tahun Jumlah Penduduk Miskin (Ribu/Jiwa) Presentase Penduduk Miskin (P0) 1 2017 137,77 16.00 2 2018 125.76 14.47 3 2019 122.43 13.95 4 2020 129.41 16.60 5 2021 137.12 15.30 6 2022 129.41 11,54 7 2023 137.12 10.97

## 4.2 Melakukan Peramalan dengan Metode Single
Moving Average
Dalam penelitian ini menggunakan 𝒏 = 𝟐 atau 2 periode  dan 𝒏 = 𝟑 atau  3  periode,  karena  melihat banyaknya  data  yang  tersedia,  sehingga  diperoleh hasil yaitu sebagai berikut:
a. Single Moving Average 𝑛 = 2
Berdasarkan  persamaan  (2.1)  diperoleh  hasil untuk penerapan metode Single Moving Average dengan 𝑛 = 2 yaitu,
𝐹 2018+1 = 137,77 + 125,76
2 = 263,53
2 = 131,765 𝐹 2019+1 = 125,76 + 122,43 2 = 248,19
2 = 124,095 𝐹 2020+1 = 122,43 + 129,41 2 = 251,84 2 = 125,92 𝐹 2021+1 = 129,41 + 137,12 2 = 266,53 2 = 133,265
𝐹 2022+1 = 137,12 + 129,41 2 = 266,53
2 = 133,265
𝐹 2023+1 = 129,41 + 137,12
2 = 266,53 2 = 133,265
Tabel 4. 2 Hasil Peramalan Single Moving Average 2 Periode Tahun Data Asli Forecasting 2017 137,77 - 2018 125.76 - 2019 122.43 131.765 2020 129.41 124.095 2021 137.12 125,92 2022 129.41 133,265 2023 137.12 133,265 2024 - 133,265
Berdasarkan  Tabel  4.2,  dapat  dilihat  hasil prediksi  atau  peramalan  dengan  metode Single Moving  Average 𝑛 = 2 memiliki  perbedaan yang cukup jauh bila dibandingkan dengan data asli.
b. Single Moving Average 𝑛 = 3 Berdasarkan  persamaan  (2.1)  diperoleh hasil  untuk  penerapan  metode Single  Moving Average dengan 𝑛 = 3 yaitu,
𝐹 2019+1 = 137,77 + 125,76 + 122,43
3 = 385,96 3 = 128,65 𝐹 2020+1 = 125,76 + 122,43 + 129,41
3 = 377,6 3 = 125,87
𝐹 2021+1 = 122,43 + 129,41 + 137,12 3 = 388,96 3 = 129,65 𝐹 2022+1 = 129,41 + 137,12 + 129,41 3 = 395,94 3 = 131,98 𝐹 2023+1 = 137,12 + 129,41 + 137,12 3 = 403,65 3 = 134,55
Tabel  4.  3  Hasil  Peramalan Single  Moving Average 3 Periode Tahun Data Asli Forecasting 2017 137,77 - 2018 125.76 - 2019 122.43 - 2020 129.41 128,65 2021 137.12 125,87 2022 129.41 129,65 2023 137.12 131,98 2024 134,55
Berdasarkan  tabel  4.3,  dapat  dilihat  bahwa hasil  perkiraan/prediksi  dengan  metode Single Moving Avirage tidak jauh berbeda dengan data asli
4.3 Akurasi Peramalan
Untuk mengukur akurasi dari peramalan menggunakan 3 metode yaitu sebagai berikut:
a. Single  Moving  Average 𝑛 = 2  dan 𝑛 = 3 dengan menggunakan MSE
Berikut  hasil  dari  pengukuran  akurasi dengan metode Single Moving Average 𝑛 = 2 dan 𝑛 = 3 dengan  menggunakan  MSE  yang dapat dilhat pada tabel 4.4.
Tabel  4.  4  Hasil  MSE  untuk Single  Moving Average 𝒏 = 𝟐 dan 𝒏 = 𝟑 .
Tahun Data Asli MSE 𝒏 = 𝟐 MSE 𝒏 = 𝟑 2017 137.77 - - 2018 125.76 - - 2019 122.43 87,142 - 2020 129.41 28,249 0,578 2021 137.12 125,44 126,566 2022 129.41 14,861 0,058 2023 137.12 14,861 26,419 2024 - - - Jumlah 919,02 270,553 153,621
Berdasarkan  Tabel  4.4.  Perhitungan  MSE untuk Single Moving Average 𝑛 = 2 , yaitu:
𝑀𝑆𝐸  =   ∑ (𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 𝑛 𝑡=1 = 270,553 5 =  54,111
Sehingga,  diperoleh error sebesar  54,111. Adapun  Perhitungan  MSE  untuk Single Moving Average 𝑛 = 3 , yaitu:
𝑀𝑆𝐸  =   ∑ (𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 𝑛 𝑡=1 = 153,621 4 =  38,405
Sehingga, diperoleh error sebesar 38,405
b. Single  Moving  Average 𝑛 = 2  dan 𝑛 = 3 dengan menggunakan MAD
Berikut  hasil  dari  pengukuran  akurasi dengan  metode Single  Moving  Average 𝑛 = 2
dan 𝑛 = 3 dengan  menggunakan  MAD  yang dapat dilhat pada tabel 4.5.
Tabel  4.5.  Akurasi  Hasil  Peramalan Single Moving  Average 𝑛 = 2  dan 𝑛 = 3 dengan menghitung MAD
Tahun Aktual MAD 𝒏 = 𝟐 MAD 𝒏 = 𝟑 2017 137.77 - - 2018 125.76 - - 2019 122.43 9,335 - 2020 129.41 5,315 0,76 2021 137.12 11,2 11,25 2022 129.41 3,855 0,24 2023 137.12 3,855 5,14 2024 - - - Jumlah 919,02 33,56 16,91 Berdasarkan Tabel 4.5, diperoleh
Perhitungan  MAD  untuk Single  Moving Average 𝑛 = 2 yaitu:
𝑀𝐴𝐷  =   ∑ | 𝐴𝑡−𝐹𝑡 𝑛 | = 33,56 5 =  6,712
Sehingga diperoleh eror adalah sebesar 6,712.
Adapun  Perhitungan  MAD  untuk Single Moving Average 𝑛 = 3 yaitu:
𝑀𝐴𝐷  =   ∑ | 𝐴 𝑡−𝐹𝑡 𝑛 | = 16,91 4 =  4,228 Sehingga, diperoleh error sebesar 4,228
c. Single  Moving  Average 𝑛 = 2  dan 𝑛 = 3 dengan menggunaan MAPE
Berikut  hasil  dari  pengukuran  akurasi dengan  metode Single  Moving  Average 𝑛 = 2 dan 𝑛 = 3 dengan  menggunakan  MAPE  yang dapat dilhat pada tabel 4.6.
Tabel  4.  4 Single  Moving  Average 2  dan  3
periode untuk menghitung MSE Tahun Aktual  MAPE 𝒏 = 𝟐 MAPE 𝒏 = 𝟑 2017 137.77 - - 2018 125.76 - - 2019 122.43 87,142 - 2020 129.41 28,249 0,578 2021 137.12 125,44 126,566 2022 129.41 14,861 0,058 2023 137.12 14,861 26,419 2024 - - - Jumlah 919,02 270,55 3 153,621 Berdasarkan Tabel 4.6. Perhitungan MAPE untuk Single Moving Average 𝑛 = 2 , yaitu:
𝑀𝐴𝑃𝐸  = 1 𝑛 ∑ | 𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 𝑋 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 × 100% = 25,69 5 × 100%
=  5,138%
Sehingga  diperoleh error sebesar  5,138%. Adapun  Perhitungan  MAPE  untuk Single Moving Average 𝑛 = 3, yaitu:
𝑀𝐴𝑃𝐸  = 1 𝑛 ∑ | 𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 𝑋 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 × 100% = 12,726 4 × 100% =  3,186% Sehingga diperoleh error sebesar 3,186%
Adapun keseluruhan hasil akurasi dari penerapan  metode Single  Moving  Average baik dengan 𝑛 = 2 dan 𝑛 = 3 , dapat dilihat pada tabel 4.7.
Tabel 4. 7 Hasil Peramalan Single Moving Average 2 dan 3 periode atau
Kategori Single  Moving Average 𝑛 = 2 𝑛 = 3 MSE 54,111 38,405 MAD 6,712 4,228 MAPE 5,138% 3,186%
Berdasarkan  tabel  4.7  di  atas  peramalan  yang dilakukan  oleh  peneliti  dalam  meramalkan  jumlah penduduk  miskin  Kabupaten  Pamakasan  dengan menggunakan Single Moving Average 𝑛 = 2 dan 𝑛 =
3 menghasilkan  MSE  2  periode  54,111  dan  MSE  3 periode = 38,405. MAD 2 periode = 6,712 dan MAD 3 periode = 4,228. Sedangkan hasil akurasi MAPE 2 periode = 5,138% dan MAPE 3 periode = 3,186%.

## 5. KESIMPULAN
Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa, untuk  hasil  peramalan  jumlah  penduduk  miskin  di Kabupaten Pamekasan dengan metode Single Moving Average menggunakan 𝑛 = 2 dan 𝑛 = 3 dengan nilai Mean  Squared  Error (MSE) ,  Mean  Absolut Deviation (MAD),  dan Mean  Absolut  Persentage Error (MAPE)  yaitu:  bahwa  pergerakan 𝑛 = 3 memiliki  nilai  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan yang menggunakan 𝑛 = 2 , dimana diperoleh nilai  hasil  peramalan  di  periode  yang  akan  datang pada  tahun  2024  yaitu  dengan  jumlah  penduduk miskin  sebesar  134,55  jiwa.  Hal  itu  ditunjukkan berdasarkan nilai MAD dan MSE yang memiliki nilai hitung  derajat  kesalahan  peramalan  ( error) yang paling  kecil  dibangdingkan  dengan  perhitungan dengan  besar  pergerakan 𝑛 = 2 ,  yaitu  dengan  nilai MAD  sebesar  4,228  dan  hasil  hitung  MSE  sebesar 38,045.  Selanjutnya  berdasarkan  nilai  MAPE  juga diperoleh  hasil  perhitungan  paling  kecil  yaitu perhitungan  menggunakan  metode Single  Moving Average dengan  besar  pergerakan 𝑛 = 3 yaitu sebesar 3,186%.

## DAFTAR PUSTAKA
Pustaka yang berupa jurnal ilmiah Choguill (1996) Toward Sustainability of Human Settlements, Habitat International, Vol. 20 No 2, Elsevier Science Ltd, UK: v-viii.
Pugh (2000) Squatter Settlements: Their Sustainability, Architectural Contribution, and Socio-economic Role , Cities Vol. 17 No. 5 pp.
325-337, Elsevier Science Ltd.

## Pustaka yang berupa judul buku
Rapoport, A. (2005) Culture, Architecture and Design , Locke Science Publishing Company,
Inc, USA.

## Pustaka yang berupa Prosiding Seminar
Saraswati  (2001)  Towards  Sustainable  Cities:
Encounter the Problems in Third World Cities, Proceeding  The  4th  Quality  in  Research Seminar  on  Urbanization  in  the  Information Age: New Perspective on the Transformation of Fast Growing Cities in the Pacific Rim (pp 165- 177), Manila, ACM Press
Apriyanti,  Liyana.  (2011).  Analisis Program
Pemberdayaan
Masyarakat dalam
Penanggulangan  Kemiskinan  Kota  Semarang (Kasus  Implementasi  Program  Pinjaman Bergulir PNPM Mandiri Perkotaan Kelurahan Kemijen  Kecamatan  Semarang  Timur  Kota Semarang  Tahun  2008-2010, Skripsi  Tidak Dipublikasikan, Fakultas Ekonomi, Universitas Diponegoro, Semarang. Arsyad,  Lincolin.  1997. Ekonomi  Pembangunan .
Penerbit STIE YKPN. Yogyakarta.
Arumningsih, L dan Darsyah, Moh. 2018. Peramalan
Indeks Harga Konsumen Kota Malang Tahun 2014-2016 dengan Menggunakan Metode Moving Average  dan  Exponential Smoothing  Holt-Winter.  Skripsi.  Semarang: FMIPA Universitas Muhammadiyah Semarang.
Badan  Pusat  Statistik,  (2002), Statistik  Indonesia , Semarang.
Baroto,  T.  (2002). Perencanaan  dan  Pengendalian Produksi . Jakarta: Penerbit   Ghalia, Indonesia.
Dewi,  E.  N.  S.,  &  Chamid,  A.  A.,  (2019), Implementation  Of  Single  Moving  Average Methods  For  Sales  Forecasting  Of  Bag  In Convection Tas Loram Kulon .Transformatika, vol. 16, No. 2, pp. 113-125.
Prapcoyo, H., (2018), Peramalan Jumlah Mahasiswa Menggunakan  Moving  Average ,  Telematika: Jurnal  Informatika  dan  Teknologi  Informasi, vol. 15, no. 1, p. 67
Herdianto,  (2013), Prediksi  Kerusakan  Motor Induksi Menggunakan Metode Jaringan Saraf
Tiruan  Backpropagation ,Tesis,  Universitas Sumatera Utara, Medan:45.
Kusuma,  F.,  Ahsan,  M.,  dan  Syaihminan  (2021)  , Prediksi  Jumlah  Penduduk  Miskin  Indonesia Menggunakan Metode Single Moving Average Dan Double Moving Average , Jurnal Informatika  dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak, Vol. 3, No. 2, hal 105-109 .
Putrasyah,  A.,  &  Sukemi.  (2019). Perhitungan Peramalan Harga Emas Menggunakan metode  Single  exponential  smoothing  dan single moving average . 5(1) hal. 978-979.
Prasetyono,  R.I.,  &  Anggraini,  D.,  (2021). Analisis peramalan  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia dengan Model ARIMA, Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, vol 26, No. 2.
Sartika,  D.  &  Dalimunthe,  N.,  (2016). Analisis Kualitas Layanan Sistem Informasi   Inlis Lite  Menggunakan  Metode  Libqual  (Studi Kasus : Badan Perpustakaan dan Arsip Kota Pekanbaru  ). Jurnal  Sains,  Teknologi  Dan Industri, 13(2), 211–217.
Silalahi, D. E. M. (2021). Buku Referensi Intellectual Capital Improve Your Employee Productivity And Performance .  Deepublish.54 Sinaga, H. D. E., Irawati, N., & Informasi, S. (2018).
Perbandingan Double Moving  Average Dengan  Double  Exponential  Smoothing Pada Peramalan Bahan Medis Habis Pakai . JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Informasi), IV(2).
Tibyan,  (2010) Analisis  Program  Penanggulangan Kemiskinan  di  Kabupaten  Slagen .  Tesis. Surakarta.  Program  Pascasarjana  Fakultas Ekonomi. Universitas Sebelas Maret.
Wirawan.  (2014). Kepemimpinan:  Teori,  Psikologi, Perilaku Organisasi, Aplikasi dan Penelitian .  Edisi  1.  Cetakan  kedua.  Jakarta: PT Rajagrafindo Persada. Zuhdiyaty, N., & Kaluge, D. (2017). Analisis Faktor- faktor yang Mempengaruhi  Kemiskinan di
Indonesia  Selama  Lima  Tahun  Terakhir (Studi Kasus Pada 33 Provinsi) .
Jurnal  Ilmiah  Bisnis  Dan  Ekonomi  Asia, 11(2), 27–31.