Vol. 4, No. 2, Juli 2024, Hal: 452-465 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i2.490 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.
Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Memprediksi Jumlah Pertumbuhan Penduduk
Mira Tania 1 , Ruri Ashari Dalimunthe 2 , Sri Rezki Maulina Azmi 1
1 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal, Indonesia.
2 Teknik Komputer, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
Metode Single Moving Average ; Penduduk; Prediksi.

## Keywords:
Method Single Moving Average ;
Resident; Prediction.
Abstrak : Kecamatan Buntu Pane merupakan kecamatan besar nomor 7  yang  ada  di  Kabupaten  Asahan.  Wilayah  Administrasi  pada pemerintahan Kecamatan Buntu Pane terdiri dari 9 Desa dengan luas wilayah  157,19  Km2.  Berdasarkan  data  dari  Kecamatan  Buntu  Pane, migrasi  masuk  yang  terjadi  di  Kecamatan  Buntu  Pane  mengalami peningkatan  yang  pada tahun  2020 yaitu sebesar 24  794,00 jiwa  dan laju  pertumbuhan  sebesar  2,16  %  sehingga  disimpulkan  bahwa pertumbuhan  penduduk  di  Kecamatan  Buntu  Pane  sering mengalami  peningkatan.  Berdasarkan  yang  dilaksanakan  di Kecamatan  Buntu  Pane,  proses  perhitungan  kepadatan  penduduk yang  dilakukan  masih  secara  manual  dengan  mengumpulkan informasi  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  setiap  akhir  tahun  dan pengumpulan  data  dari  setiap  Desa  dan  Kelurahan  sangat menghabiskan  banyak  waktu.  Metode  yang  di  pakai  dalam penelitian  ini  adalah   metode Single  Moving  Average.  Metode  ini paling sering digunakan untuk meramalkan, karena perhitungannya lebih  teliti. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan metode Single  Moving  Average  untuk  peramalan  pertumbuhan penduduk Kecamatan Buntu Pane dan membuat aplikasi peramalan pertumbuhan  penduduk  menggunakan  bahasa  pemograman  PHP dan  databse  MySQL.  Hasil  penelitian  itu,  dapat  digunakan  untuk meramalkan  pertumbuhan  penduduk  pada  kecamatan  Buntu  Pane yang  akan  terjadi  pada  tahun  berikutnya.  Peramalan  ini  bersifat jangka  panjang  yakni  pertahun.  Informasi  disajikan  dalam  bentuk tabel dan grafik pertumbuhan penduduk.
Abstract: Buntu  Pane  District  is  the  7th  largest  district  in  Asahan Regency.  The  administrative  area  in  the  Buntu  Pane  District  government consists of 9 villages with an area of 157.19 km2. Based on data from Buntu Pane District, incoming migration in Buntu Pane District has increased in 2020,  namely  24  794.00  people  and  a  growth  rate  of  2.16%,  so  it  can  be concluded  that  population  growth  in  Buntu  Pane  District  is  often increasing.  Based  on  what  was  carried  out  in  Buntu  Pane  District,  the population  density  calculation  process  was  still  carried  out  manually  by collecting information from the Central Statistics Agency (BPS) at the end of each year and collecting data from each village and sub-district took a lot of  time.  The  method  used  in  this  research  is  the  Single  Moving  Average method.  This  method  is  most  often  used  for  forecasting,  because  the calculations  are  more  thorough.  The  aim  of  this  research  is  to  apply  the Single  Moving  Average  method  to  forecast  population  growth  in  Buntu Pane District and create a population growth forecasting application using the  PHP  programming  language  and  MySQL database.  The  results  of  this research  can  be  used  to predict  population  growth  in  the  Buntu Pane  sub- district  that  will  occur  in  the  following  year.  This  forecast  is  long  term,

## Riwayat Artikel:
Submitted: 13 Maret 2024 Accepted:  16 Mei 2024 Published: 4 Juni 2024
Mira Tania, Ruri Ashari Dalimunthe, Sri Rezki Maulina Azmi
namely per year. Information is presented in the form of tables and graphs of population growth .
Corresponding Author: Mira Tania Email: miratania234a@gmail.com

## PENDAHULUAN
Kecamatan Buntu Pane merupakan kecamatan besar nomor  7 yang ada di Kabupaten Asahan. Wilayah  Administrasi  pada  pemerintahan  Kecamatan  Buntu  Pane  terdiri  dari  9  Desa  dengan  luas wilayah  157,19  Km 2 .  Berdasarkan  data  dari  Kecamatan  Buntu  Pane,  migrasi  masuk  yang  terjadi  di Kecamatan Buntu Pane mengalami peningkatan pada tahun 2020 yaitu sebesar 24 794,00 jiwa dan laju pertumbuhan  sebesar  2,16  %  sehingga  disimpulkan  bahwa  pertumbuhan  penduduk  di  Kecamatan Buntu Pane sering mengalami peningkatan.
Pertumbuhan  penduduk  adalah  perubahan  populasi  sewaktu-waktu,  dan  dapat  dihitung sebagai  perubahan  dalam  jumlah  individu  dalam  sebuah  populasi  menggunakan  "per  waktu  unit" untuk  pengukuran.  Sebutan  pertumbuhan  penduduk  merujuk  pada  semua  spesies,  tapi  selalu mengarah  pada  manusia,  dan  sering  digunakan  secara  informal  untuk  sebutan  demografi  nilai pertumbuhan penduduk, dan digunakan untuk merujuk pada pertumbuhan penduduk dunia (Zulfa, 2016).  Hampir  semua  rencana  pembangunan  perlu  ditunjang  dengan  data  jumlah  penduduk, persebaran  dan  susunannya  agar  relevan  dengan  rencana  tersebut.  Tidak  hanya  dari  segi pembangunan  saja  melainkan  dari  segi  perekonomian,  pendidikan,  kesehatan  dan  sebagainya. Semakin bertambah jumlah penduduk dalam suatu daerah maka semakin tinggi pula investasi yang dibutuhkan  suatu  daerah  tersebut.    Melihat  betapa  pentingnya  informasi  akan  jumlah  penduduk, sehingga dibutuhkan sebuah aplikasi peramalan pertumbuhan penduduk, maka akan mempermudah dalam  menghitung  peningkatan  jumlah  pertumbuhan  penduduk  setiap  tahunnya.  Agar  pihak kecamatan  dapat  menyiapkan  bantuan  baik  berupa  bantuan  langsung  seperti  Bantuan  Sosial  Tunai (BST),  Bantuan  Jaring  Pengaman  Sosial  (JPS),  Bantuan  Sembako  Non  Tunai  dan  Bantuan  Langsung Tunai  (BLT)  ataupun  pembangunan  dan  pengembangan  di  semua  desa  yang  menjadi  naungan Kecamatan tersebut.
Peramalan (forecasting) merupakan  alat  bantu  yang  penting  dalam  perencanaan  yang  efektif dan  efisien.  Langkah  penting  setelah  peramalan  dilakukan  adalah  verifikasi  peramalan  sedemikian rupa  sehingga  mencerminkan  data  masa  lalu  dan  sistem  penyebab  yang  mendasari  pertumbuhan tersebut.  Sepanjang  representasi  peramalan  tersebut  dapat  dipercaya,  hasil  peramalan  dapat  terus digunakan.  Metode Single  Moving  Average adalah  metode  yang  paling  luas  digunakan  untuk menentukan  persamaan  trend  data  karena  metode  ini  menghasilkan  secara  matematik  (Syafitri  & Amri,  2019).  Peramalan (forecasting) adalah  seni  dan  ilmu  untuk  memprediksi  kejadian  yang  akan terjadi dengan menggunakan data historis dengan bentuk model matematis dan memproyeksikannya ke  masa  yang  akan  dating  (Ardiana  &  Loekito,  2019).  Peramalan (forecasting) adalah  suatu  usaha untuk  meramalkan  keadaan  dimasa  mendatang  melalui  pengujian  keadaan  masa  lalu  peramalan bertujuan  mendapatkan  hasil  yang  mampu  meminimumkan  kesalahan  dalam  peramalan  ( forecast error) (Zannah  et  al.,  2015) . Peramalan  adalah  suatu  seni  dan  pengetahuan  yang  digunakan  dalam memprediksi  keadaan  dimasa  mendatang  dengan  menggunakan  data  masa  lalu  dan  model pendekatan  matematis.  (Siregar,  2020). Forecasting (peramalan)  merupakan  alat  bantu  yang  penting dalam  perencanaan  yang  efektif  dan  efisien  khususnya  dalam  bidang  ekonomi.  Peramalan merupakan bagian dalam sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pengambil keputusan, berbagai  metode  telah  diterapkan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  (Dewi  &  Chamid,  2019). Berdasarkan  dari  beberapa  pengertian  peramalan  tersebut,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa
Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Memprediksi Jumlah Pertumbuhan Penduduk
peramalan  adalah  memprediksi  keadaan  dimasa  yang  akan  datang  dengan  data-data  yang  telah terjadi pada masa lalu.
Metode Single Moving Average telah banyak digunakan dalam beberapa studi kasus diantaranya diantaranya  (Ilyas et al., 2018) dengan hasil aplikasi peramalan menggunakan  metode Single Moving Average dapat  dipergunakan  untuk  meramalkan  jumlah  mahasiswa  baru  di  Universitas  Widyagama Malang di periode yang akan datang dan Juga aplikasi peramalan ini dapat mempermudah petugas di Universitas Widyagama Malang untuk menentukan dan mengetahui jumlah mahasiswa baru yang akan datang. Penelitian selanjutnya (Amrullah et al., 2020) hasil dari penelitian yang terjadi berkenaan prediksi  penjualan  pada  bulan  yang  akan  datang  diselesaikan  dengan  menerapkan  Metode Single Moving  Average .    Metode Single  Moving  Average digunakan  untuk  membantu  pemilik  toko  dalam memprediksi penjualan pada Toko Suamzu Boutique pada periode 1 bulan mendatang. Berdasarkan riwayat penjualan selama 2 tahun sebelumnya. Penelitian selanjutnya (Amrullah et al., 2020) hasil dari penelitian  yang  terjadi  berkenaan  prediksi  penjualan  pada  bulan  yang  akan  datang  diselesaikan dengan menerapkan Metode Single Moving Average .  Metode Single Moving Average digunakan untuk membantu pemilik toko dalam memprediksi penjualan pada Toko Suamzu Boutique pada periode 1 bulan mendatang. Berdasarkan riwayat penjualan selama 2 tahun sebelumnya.  Penelitian selanjutnya (Yulian  et  al.,  2020),  hasil  pengukuran  kesalahan  dengan  metode Single  Moving  Average nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) adalah 0.47% dan pengukuran dengan pengaruh indeks musim nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE)  adalah  0.45%.    Penelitian  yang  dilakukan  (Nurfadilah  et  al., 2022) dengan hasil penelitian nilai IHK dengan metode Single Moving Average 3 periode untuk bulan September  2021  menurun  dari  data  aktual  bulan  Agustus  2021  dan  nilai  error  dengan  MAPE  yang cukup kecil.
Selanjutnya penelitian yang dilakukan (Fazira et al., 2023) dengan hasil analisis dengan metode least square menunjukan bahwa peramalan bulan Januari tahun 2023 sebesar 5.376 kg, Februari 2023 sebesar  5.433  kg  dan  Maret  2023  sebesar  5.489  kg  dengan  tingkat  kesalahan  (error)  sebanyak  MSE 69196, RMSE 263, MAD 214 dan MAPE 0,04%. Aplikasi ini diharapkan dapat mendukung pabrik tahu agar bisnisnya bisa lancar dan tidak terkendala masalah bahan baku. Selanjutnya penelitian (Kusuma et  al.,  2021)  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%. Selanjutnya penelitian (Marlina et al., 2020) dengan hasil peramalan jumlah penduduk Kabupaten Tuban selama 5 tahun mengalami kenaikan dengan rata-rata sebesar 1,013% untuk jumlah penduduk laki-laki dan jumlah penduduk perempuan sebesar 1,031%. Kemudian penelitian (Chandra &  Rohmaniah,  2022)  Dari  analisis  yang  dilakukan  diperoleh  bahwa  metode  single  exponential smoothing  lebih  baik  digunakan  dalam  peramalan  data  inflasi  dibandingkan  metode  moving  av- erage, berdasarkan nilai MSD dan MAD terkecil. Hasil peramalan total nilai inflasi kota Purwokerto pada  tahun  2018  sebesar  4,34  persen  dan  konstan.  Selanjutnya  penelitian  (Ayuni,  Nurlaily,  2021) didapatkan  hasil  prediksi  penjualan,  nilai  rata-rata  MAPE  yang  diperoleh  pada  pengujian  akurasi pada  periode  7  dengan  contoh  5  jenis  barang  adalah  26,068  %  yang  menunjukkan  bahwa  metode Single  Moving  Average  yang  digunakan  pada  sistem  ini  adalah  layak.  Kemudian  penelitian  dari (Sudarwadi  et  al.,  2020)  Hasil  penelitian  peramalan  permintaan  produk  batik  Tahun  2019  dengan metode  Single  Moving  Average  adalah  3.936  unit  dengan Mean  Absolute  Deviation (MAD)  sebesar 632,5  unit  dan  Mean  Square  Error  (MSE)  sebesar  693.718  unit.  Dan  metode  Exsponential  Smoothing Alpha 0,05 adalah 2.788,879 unit, dengan Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 694,318 unit dan Mean  Square  Error  (MSE)  sebesar  960.665  unit.  Metode  yang  disarankan  kepada  perusahaan  dalam membuat  ramalan  permintaan,  ialah  menggunakan  metode Single Moving Averages karena  memiliki tingkat Error terkecil dibandingkan metode Exsponential Smoothing dengan nilai Alpha 0.05 Dari  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  menjadi  acuan  dalam  penelitian  ini,  maka  tujuan dilakukan  penelitian  ini  yaitu  dengan  menerapkan  metode Single  Moving  Average sebagai  bentuk teknik  penelitian  dalam  memprediksi  jumlah  pertumbuhan  penduduk  di  Kecamatan  Buntu  Pane dalam beberapa tahun kedepan berdasarkan dua komponen yaitu kelahiran (fertilitas) dan migrasi.

## Mira Tania, Ruri Ashari Dalimunthe, Sri Rezki Maulina Azmi

## METODE
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ialah  metode Single  Moving  Aveage dimana metode ini dapat memodifikasi pengaruh data masa lalu terhadap rata-rata bergerak (moving average) sebagai  alat  meramal  adalah  dengan  menetapkan  berapa  banyak  observasi  terakhir  yang diikutsertakan.  Metode  single  moving  average  adalah  metode  peramalan  yang  menggunakan sejumlah  data  aktual  permintaan  yang  baru  untuk  membangkitkan  nilai  ramalan  untuk  permintaan dimasa  yang  akan  dating  (Astuti  et  al.,  2019).  Metode single moving average memiliki  karater  khusus yaitu  memerlukan  data  historis  dengan  jangka  waktu  tertentu  dan  semakin  pajang  waktunya  maka moving  average  yang  akan  dihasilkan  akan  semakin  halus  (Liyadi  et  al.,  2022)  .  Metode  moving average  cocok  digunakan  untuk  data  jangka  panjang  Ramalan  demikian  dikatakan  adaptiv  yang berarti menyesuaikan terhadap tersedianya data baru dengan sendirinya.
𝐹 𝑡+1 = 𝑋𝑡 + 𝑋𝑡−1 +  𝑋𝑡−2+⋯+  𝑋𝑡−𝑁+1 𝑛
Keterangan :
Ft+1 :  Ramalan untuk periode ke t + 1 Xt :   periode ke t N : Jangka waktu rata-rata bergerak (pergerakan)
Metode single moving average mempunyai karakteristik khusus yaitu:
1. Untuk  menentukan  ramalan  pada  periode  yang  akan  datang  memerlukan  data  historis  selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 3 bulan moving average , maka ramalan  bulan ke 5 baru dibuat setelah bulan ke 4  selesai/berakhir. Jika bulan moving average bulan  ke 7  baru bisa dibuat setelah bulan ke 6 selesai/berakhir.
2. Semakin panjang jangka waktu moving average , efek mulus semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilkan moving average yang semakin halus.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Error Forecasting Pertumbuhan Penduduk Adapun nilai Error Forecasting Pertumbuhan Penduduk adalah sebagai berikut:
Tabel 4. 1 Nilai Error Forecasting No Nilai Error Forecasting Pertumbuhan Penduduk Hasil Peramalan Hasil Error 1 Kelahiran 1031 7,92% 2 Kedatangan 130 6,73% 3 Perpindahan 143 6,99%
Dari  hasil  perhitungan  manual  dengan  menggunakan  rumus  yang  tersedia  maka  didapat kesimpulan bahwa pertumbuhan penduduk pada  angka kelahiran di kecamatan Buntu Pane sebesar 7,92%,  untuk  angka  kedatangan  /  pendatang  sebesar  6,73%,  dan  angka  perpindahan  sebesar  6,99%. Angka  kelahiran  penduduk  mendominan  pada  pertumbuhan  data  penduduk  di  Kecamatan  Buntu Pane, dan hasil yang sudah didaptkan denga perhitungan manual akan diimplementasikan kedalam sebuah perangkat ( software ).

## Pembahasan
Analisis data terdiri atas analisis data masukan dan analisis data keluaran. Data masukan yang dibutuhkan  di  dalam  prediksi  Pertumbuhan  Penduduk  adalah  Data  Penduduk  tahun  2014  sampai dengan tahun 2023.
Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Memprediksi Jumlah Pertumbuhan Penduduk

## Tabel 1. Data Pertumbuhan Penduduk di Kecamatan Buntu Pane
No Tahun Jenis Pertumbuhan Penduduk Kelahiran Migrasi Kedatangan Perpindahan 1 2014 829 196 113 2 2015 833 128 124 3 2016 857 133 142 4 2017 889 147 131 5 2018 907 132 129 6 2019 1043 141 131 7 2020 1166 139 142 8 2021 1189 133 156 9 2022 1291 128 147 10 2023 1311 131 139
Data  masukan  tersebut  akan  diperoses  dengan  menggunakan  metode Single  Moving  Average untuk  menghitung  data  menggunakan  cara  manual  dan  cara  perhitungan  sistem.  Kemudian  data masukan  akan  diinputkan  ke  dalam  sistem yang  dirancang  dan  dibangun  menggunakan  bahasa pemrograman PHP dan database  MySQL. Analisis  kebutuhan  keluaran  berupa  tampilan  program berbasis dekstop yang  dapat  digunakan  ketika  sudah  mengaktifkan local  server yaitu XAMPP. Perancangan  antarmuka  program  aplikasi  ini  menggunakan  perangkat  lunak  pendukung Microsoft Visio. Algoritma  Sistem  yang  akan  dibuat  merupakan forcasting Pertumbuhan  Penduduk  dengan metode Single Moving Average pada Kantor Camat Buntu Pane.

## Pertumbuhan Penduduk Kelahiran
Perhitungan Peramalan Pertumbuhan Penduduk Kelahiran Tabel 2. Peramalan Pertumbuhan Penduduk Kelahiran Periode 2024
No  Tahun  (Periode) Pertumbuhan Penduduk ( At) (Jiwa) Forecast SMA (Ft) 1 2014 829 - 2 2015 833 - 3 2016 857 831 4 2017 889 845 5 2018 907 873 6 2019 1043 898 7 2020 1166 975 8 2021 1189 1104 9 2022 1291 1177 10 2023 1311 1240 2024 1301
Perhitungan Peramalan Pertumbuhan Penduduk Kelahiran Periode 2024: = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1 n =  1291 + 1311 2 = 1301
Mira Tania, Ruri Ashari Dalimunthe, Sri Rezki Maulina Azmi
Perhitungan Error Forecasting Peramalan Pertumbuhan Penduduk
Tabel 3. Analisis Kesalahan Peramalan Pertumbuhan Penduduk Kelahiran Periode 2024
No Tahun (Periode) Pertumbuhan Penduduk (At) Forecast SMA (Ft) Abs Error (MAD) Error ^2 (MSE) MAPE (%) 1 2014 829 - - - - 2 2015 833 - - - - 3 2016 857 831 26 676 0,03 4 2017 889 845 44 1936 0,05 5 2018 907 873 34 1156 0,04 6 2019 1043 898 145 21025 0,14 7 2020 1166 975 191 36481 0,16 8 2021 1189 1104 84,50 7140,25 0,07 9 2022 1291 177 113,50 12882,25 0,09 10 2023 1311 1240 71 5041,00 0,05 Total 1301 709 86337,50 0,63 MAD = ∑|At – Ft|  =   709,00  = 88,63 n
8
MSE = ∑|At – Ft| 2 =   86337  =  10792,19
n 8
MAPE = ∑|At – Ft| (100)  =  (0,63)   = 7,92%
|Yt| 8

## Pertumbuhan Penduduk Kedatangan
Perhitungan Peramalan Pertumbuhan Penduduk Kedatangan disajikan pada Tabel 4. Tabel 4. Peramalan Pertumbuhan Penduduk Kedatangan Periode 2024
1 Tahun  (Periode) Pertumbuhan Penduduk ( At) (Jiwa) Forecast SMA (Ft) 1 2014 196 - 2 2015 128 - 3 2016 133 162 4 2017 147 130,50 5 2018 132 140 6 2019 141 139,50 7 2020 139 136,50 8 2021 133 140 9 2022 128 136 10 2023 131 130,50 2024 130
Perhitungan Peramalan Pertumbuhan Penduduk Kedatangan Periode 2024: = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1 n =  128 + 131 2 = 130
Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Memprediksi Jumlah Pertumbuhan Penduduk
Perhitungan Error Forecasting Peramalan Pertumbuhan Penduduk disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Analisis Kesalahan Peramalan Pertumbuhan Penduduk Kedatangan Periode 2024
No Tahun (Periode) Pertumbuhan Penduduk (At) Forecast SMA (Ft) Abs Error (MAD) Error ^2 (MSE) MAPE (%) 1 2014 196 - - - - 2 2015 128 - - - - 3 2016 133 162,00 29,00 841,00 0,22 4 2017 147 130,50 16,50 272,25 0,11 5 2018 132 140,00 8,00 64,00 0,06 6 2019 141 139,50 1,50 2,25 0,01 7 2020 139 136,50 2,50 6,25 0,02 8 2021 133 140,00 7,00 49,00 0,05 9 2022 128 136,00 8,00 64,00 0,06 10 2023 131 130,50 0,50 0,25 0,00 Total 130 73,00 1299,00 0,54 MAD = ∑|At – Ft|  =   73,00  =  9,125 n
8
MSE = ∑|At – Ft| 2 =  1299,00  =  162,375
n 8
MAPE = ∑|At – Ft| (100)  =  (0,54)   = 6,73%
|Yt| 8

## Pertumbuhan Penduduk Perpindahan
Perhitungan Peramalan Pertumbuhan Penduduk Perpindahan disajikan pada Tabel 6. Tabel 6. Peramalan Pertumbuhan Penduduk Perpindahan Periode 2024
No Tahun  (Periode) Pertumbuhan Penduduk ( At) (Jiwa) Forecast SMA (Ft) 1 2014 113 - 2 2015 124 - 3 2016 142 118,50 4 2017 131 133,00 5 2018 129 136,50 6 2019 131 130,00 7 2020 142 130,00 8 2021 156 136,50 9 2022 147 149,00 10 2023 139 151,50 2024 143
Perhitungan Peramalan Pertumbuhan Penduduk Perpindahan Periode 2024:   = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1 n =  147 + 139 2 = 143
Perhitungan Error Forecasting Peramalan Pertumbuhan Penduduk disajikan pada Tabel 7.
Mira Tania, Ruri Ashari Dalimunthe, Sri Rezki Maulina Azmi
Table 7. Analisis Kesalahan Peramalan Pertumbuhan Penduduk Perpindahan Periode 2024
No Tahun (Periode) Pertumbuhan Penduduk (At) Forecast SMA (Ft) Abs Error (MAD) Error ^2 (MSE) MAPE (%) 1 2014 113 - - - - 2 2015 124 - - - - 3 2016 142 118,50 23,50 552,25 0,17 4 2017 131 133,00 2,00 4,00 0,02 5 2018 129 136,50 7,50 56,25 0,06 6 2019 131 130,00 1,00 1,00 0,01 7 2020 142 130,00 12,00 144,00 0,08 8 2021 156 136,50 19,50 380,25 0,13 9 2022 147 149,00 2,00 4,00 0,01 10 2023 139 151,50 12,50 156,25 0,09 Total 143 80 1298,00 0,56
MAD = ∑|At – Ft|  =   80  =  10 n              8
MSE = ∑|At – Ft| 2 =  1298  =  162,25 n 8
MAPE = ∑|At – Ft| (100)  =  (0,56)   = 6,99%
|Yt| 8

## Use Case Diagram
Use case diagram adalah gambaran grafis dari beberapa atau semua actor, use case, dan interaksi diantaranya  yang  memperkenalkan  suatu  sistem. Use  case  diagram tidak  menjelaskan  secara  detail tentang penggunaan use case , tetapi hanya memberi gambaran singkat hubungan antara use case, actor , dan sistem. Didalam use case ini akan diketahui fungsi-fungsi apa saja yang berada pada sistem yang dibuat (Aprianti & Maliha, 2016) .
Gambar 1. Use Case Diagram

## Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Memprediksi Jumlah Pertumbuhan Penduduk
Use case diagram dari forcasting Pertumbuhan  Penduduk  dengan  metode Single Moving Average pada Kantor Camat Buntu Pane terdiri atas beberapa skenario yaitu melakukan login, mengelola data jenis  pertumbuhan  penduduk,  mengelola  data  periode,  mengelola  Data  Penduduk,  mengelola perhitungan, mengelola ganti password dan melakukan logout

## Class Diagram
Class  diagram  merupakan  pembentukkan  utama  dari  system  berorientasi  objek  yang  mempresentasikan suatu class berserta dengan antribut dan operasinya (Nistrina & Sahidah, 2022) .
Gambar 2. Class Diagram
Class  diagram dari forcasting Pertumbuhan  Penduduk  dengan  metode Single  Moving  Average pada  Kantor  Camat  Buntu  Pane  terdiri  atas  beberapa  kelas  yaitu  kelas  main,  kelas  mengelola antarmuka, kelas jenis pertumbuhan penduduk, kelas periode, kelas pengguna, kelas user dan kelas database.

## Penggunaan Program
Dalam  penggunaan  program  ini  bertujuan  untuk  menjelaskan  beberapa  tahapan  yang  perlu dilakukan  dalam  menggunakan  program  aplikasi  peramalan  Pertumbuhan  Penduduk  Di  Kantor Camat Buntu Pane Dengan Metode Single Moving Average .
Program Login Dalam  menggunakan  program login bertujuan  agar  dapat  masuk  ke  halaman  utama.  Berikut tampilan  menu login peramalan  Pertumbuhan  Penduduk  Di  Kantor  Camat  Buntu  Pane  Dengan Metode Single Moving Average :
Mira Tania, Ruri Ashari Dalimunthe, Sri Rezki Maulina Azmi

## Form Data Jenis Pertumbuhan Penduduk
Berikut ini merupakan tampilan Form Jenis Pertumbuhan Penduduk pada sistem Pertumbuhan Penduduk di Kantor Camat Buntu Pane
Gambar 4. Form Jenis Pertumbuhan Penduduk
Form Data Periode Pertumbuhan Penduduk
Berikut  ini  merupakan  tampilan form periode  data  Pertumbuhan  Penduduk  pada  masing- masing Pertumbuhan Penduduk
Gambar 5. Form Data Periode Pertumbuhan Penduduk

## Perhitungan Peramalan dan Nilai Eror
Setelah  penginputan  selesai  berikutnya  menghitung  peramalan  dan  nilai  eror  sesuai  dengan bobot dan Pertumbuhan Penduduk yang ingin diprediksi Pertumbuhan Penduduk. Berikut tampilan Form perhitungan  peramalan  dan  nilai  eror  pada  sistem  peramalan  Pertumbuhan  Penduduk  Di Kantor Camat Buntu Pane Dengan Metode Single Moving Average : a. Hasil Perhitungan Kelahiran
Gambar 6. Hasil Perhitungan Kelahiran
Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Memprediksi Jumlah Pertumbuhan Penduduk
b. Hasil Perhitungan Kedatangan
Gambar 7. Hasil Perhitungan Kedatangan
c.  Hasil Perhitungan Perpindahan

## Gambar 8. Hasil Perhitungan Perpindahan

## Laporan Hasil Peramalan
Berikut  ini  merupakan  hasil  laporan  ramalan  data  Pertumbuhan  Penduduk  Di  Kantor  Camat Buntu Pane Dengan Metode Single Moving Average
a. Laporan Hasil Kelahiran
Gambar 9. Laporan Hasil Kelahiran
Mira Tania, Ruri Ashari Dalimunthe, Sri Rezki Maulina Azmi
b. Laporan Hasil Kedatangan
Gambar 10. Laporan Hasil Kedatangan
c. Laporan Hasil Perpindahan

## Gambar 11. Laporan Hasil Perpindahan

## KESIMPULAN
Setelah penelitian, maka dilakukan uji coba pada sistem, penulis menarik kesimpulan dari hasil penelitian yang telah dilakukan bahwa Dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL, maka akan mempermudah dalam melakukan peramalan pada Pertumbuhan Penduduk pada Kantor  Camat  Buntu  Pane  Dengan  Metode Single  Moving  Average untuk  tahun  berikutnya.  Dari peramalan  yang  dilakukan  maka  didapat  hasil  pertumbuhan  penduduk  pada  angka  kelahiran  di kecamatan Buntu Pane sebesar 7,92%, untuk angka kedatangan / pendatang sebesar 6,73%, dan angka perpindahan  sebesar  6,99%.  Angka  kelahiran  penduduk  mendominan  pada  pertumbuhan  data
Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Memprediksi Jumlah Pertumbuhan Penduduk
penduduk  di  Kecamatan  Buntu  Pane,  dan  hasil  yang  sudah  didaptkan  denga  perhitungan  manual akan diimplementasikan kedalam sebuah perangkat ( software ).

## DAFTAR PUSTAKA
Amrullah,  A.,  Affandi,  E.,  Riansyah,  W.,  &  Sobirin,  S.  (2020).  Peramalan  Penjualan  Bulanan menggunakan  metode  Trend  Moment  pada  Toko  Suamzu  Boutique. Jurnal  SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika Dan Komputer) , 19 (2), 46.
https://doi.org/10.53513/jis.v19i2.2423
Aprianti, W., & Maliha, U. (2016). Sistem Informasi Kepadatan Penduduk Kelurahan Atau Desa Studi Kasus Pada Kecamatan Bati-Bati . 2 (2013), 21-28.
Ardiana,  D.  P.  Y.,  &  Loekito,  L.  H.  (2018).  Sistem  Informasi  Peramalan  Persediaan  Barang Menggunakan  Metode  Weighted  Moving  Average. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komputer,
4 (1), 71-79. https://doi.org/10.36002/jutik.v4i1.397
Astuti, Y., Novianti, B., Hidayat, T., & Maulina, D. (2019). Penerapan Metode Single Moving Average Untuk  Peramalan  Penjuaan  Mainan  Anak. Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  Dan  Teknik Informatika Sensitif , 4 (July), 255.
Ayuni,  Nurlaily,  R.  (2021).  Penerapan  Metode  Sma  (Single  Moving  Average)  Dalam. Journal  of Computer)Online) , 1 (3), 185-190.
Chandra,  N.  E.,  &  Rohmaniah,  S.  A.  (2022).  Perbandingan  Metode  Moving  Average  dan  Single Exponential Smoothing Pada Peramalan Inflasi Kota Purwokerto. Jurnal Matematika , 12 (1), 49. https://doi.org/10.24843/jmat.2022.v12.i01.p148
Dewi, E. N. S., & Chamid, A. A. (2019). Implementation of Single Moving Average Methods For Sales Forecasting  Of  Bag  in  Convection  Tas  Loram  Kulon. Jurnal  Transformatika , 16 (2),  113. https://doi.org/10.26623/transformatika.v16i2.1047
Fazira,  D.  N.,  Mulyani,  N.,  &  Rahayu,  E.  (2023).  Prediksi  Kebutuhan  Bahan  Baku  Kedelai  Di  Pabrik Tahu  Buk  Iyem  Menggunakan  Metode  Least  Square.  Decode:  Jurnal  Pendidikan  Teknologi Informasi, 3(2), 341-351. https://doi.org/10.51454/decode.v3i2.203
Ilyas,  I.,  Marisa,  F.,  &  Purnomo,  D.  (2018).  Implementasi  Metode  Trend  Moment  (Peramalan) Mahasiswa Baru Universitas Widyagama Malang. JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) , 3 (2). https://doi.org/10.31328/jointecs.v3i2.785
Kusuma,  F.,  Ahsan,  M.,  &  Syahminan,  S.  (2021).  Prediksi  Jumlah  Penduduk  Miskin  Indonesia menggunakan  Metode  Single  Moving  Average  dan  Double  Moving  Average. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Perangkat Lunak , 3 (2), 105. https://doi.org/10.36499/jinrpl.v3i2.4594
Liyadi, K. R., Pratiwi, H., Aditya, P., & Sa’ad, M. I. (2022). Penerapan Metode Single Moving Average Dalam  Peramalan  Persediaan  Bahan  Pangan. Brahmana :  Jurnal  Penerapan  Kecerdasan  Buatan , 4 (1), 72-80.
Marlina, N. E., Oktafianto, K., & Yuliastuti, R. (2020). Perbandingan Metode Trend Moment dan Single Moving Average untuk Meramalkan Jumlah Penduduk Kabupaten Tuban pada Tahun 2017- 2021. MathVision: Jurnal Matematika, 2 (1), 18-22.
Nistrina,  K.,  &  Sahidah,  L.  (2022).  Unified  Modelling  Language  (Uml)  Untuk  Perancangan  Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru Di Smk Marga Insan Kamil. Jurnal Sistem Informasi, J-SIKA , 4 (1), 17-23.
Nurfadhilah, A. N., Budi, W., Kurniati, E., & Suhaedi, D. (2022). Penerapan Metode Moving Average untuk Prediksi Indeks Harga Konsumen. Matematika: Jurnal Teori dan Terapan Matematika,
Mira Tania, Ruri Ashari Dalimunthe, Sri Rezki Maulina Azmi
21(1), 19-26.
Siregar,  Y.  (2020).  Pemilihan  Metoda  Peramalan  Volume  Penjualan  Sepeda  Motor  Yamaha  Nmax 155cc Di Flagship Shop Yamaha Cempaka Putih Jakarta Pusat (Doctoral dissertation, Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia Jakarta). http://repository.stei.ac.id/1001/
Sudarwadi, D. S., Fitriani, M., & Nurlaela, N. (2020). Penerapan Metode Single Moving Average Dan Exsponential  Smoothing  Pada  Usaha  Asrie  Modesta. Cakrawala Management Business Journal ,
3 (1), 547. https://doi.org/10.30862/cm-bj.v3i1.58
Syafitri, S., & Amri, R. (2019). Prediksi Tingkat Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Least Square  Pada  Desa  Beringin  Jaya  Kec.  Singingi  Hilir  Kab.  Kuantan  Singingi.  Jurnal  Online Mahasiswa (JOM) Bidang Teknik dan Sains, 6, 1-8.
Yulian, I., Anggraeni, D. S., & Aini, Q. (2020). Penerapan Metode Trend Moment Dalam Forecasting Penjualan Produk CV. Rabbani Asyisa. JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi) , 6 (2), 193-200.
Zannah,  A.  W.,  Informatika,  T.,  Islam,  U.,  Universitas,  I.,  &  Lamongan,  I.  (2015). Analisis Peramalan Stok Barang dengan Metode Weight Moving Average dan Double Exponential Smoothing pada Jovita Ms Glow Lamongan . 39-42.
Zulfa,  A.  (2016).  Pengaruh  Pertumbuhan  Penduduk  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  terhadap  Tingkat Pengangguran di Kota Lhokseumawe. Jurnal Visioner & Strategis , 5 (1), 13-22.