## PREDIKSI JUMLAH PENGANGGURAN PROVINDI RIAU DENGAN MENGGUNAKAN METODE (SMA, WMA, EMA)

## Yudha Ardana
1 , Waris Khair Fadli 2 , Zulfaidi 3 1,2,3 Pendidikan matematika, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Jl. H.R. Soebrantas. No. 155 Km 15 e-mail: 1 12110514622@students.uin-suska.ac.id, 2 warisKF@gmail.com, 3 zulfaidi@gmail.com

## Abstrak
Masalah pengangguran merupakan salah satu masalah utama dalam bidang ekonomi yang sampai saat ini masih menjadi penghambat dalam hal pembangunan daerah. Karena masalah pengangguran ini akan menimbulkan masalah-masalah sosial lainya. Di tinjau dari hasil penelitian yang kamu telah lakukan di peroleh akurasi hasil peramalan yang di nilai lebih akurat di bandingkan dengan metode lainnya yaitu dengan menggunakan metode single moving avarage dengan priode n=2, perbandingan hasil dari penelitian ini dengan menggunakan tiga metode yang berbeda di peroleh hasil bahwa hasil peramalan dengan cara MSE,MAD dan MAPE, di peroleh rata-rata kesalahan yang berbeda misalnya pada metode EMA diperoleh MFE dengan rata-rata kesalahan sebesar 12825,1. Pada pada peramalan MAD dengan menggunakan metode EMA diperoleh rata-rata kesalahan sebesar 12825,1. Hal ini sama dengan metode EMA dengan cara MFE, sedangkan pada peramalan dengan menggunakan metode SMA dengan menggunakan 2 priode di peroleh hasil peramalan yaitu 920182821. Dengan tingkat eror yaitu 5, 4%, dan pada peramalan dengan menggunakan metode EMA memiliki tingkat kesalahan yang relatif sedang yaitu 20,2%. Jadi dari hasil penelitian ini dapat di simpulkan bahwa metode yang paling tepat di gunakan dalam peramlan ini yaitu metode single moving average (SMA) di karenakan pada metode ini memiliki tingkat eror atau kesalahan yang paling kecil.
Kata kunci : P rediksi; Pengangguran; SMA; WMA; EMA

## Abstract
The problem of unemployment is one of the main problems in the economic sector and is still an obstacle to regional development. Because this unemployment problem will give rise to other social problems. Judging from the results of the research you have carried out, the accuracy of the forecasting results is found to be more accurate compared to other methods, namely using the single moving average method with a period of n = 2. A comparison of the results of this research using three different methods is obtained. The result is that in the results of forecasting using MSE, MAD, and MAPE, different average errors are obtained; for example, in the EMA method, MFE is obtained with an average error of 12825.1. When forecasting MAD using the EMA method, an average error of 12825.1 was obtained. This is the same as the EMA method using the MFE method, whereas in forecasting using the SMA method using 2 periods, the forecast result is 920182821. With an error rate of 5.4%, and forecasting using the EMA method has a relatively moderate error rate, namely 20.2%. So from the results of this research, it can be concluded that the most appropriate method to use in this forecasting is the single moving average (SMA) method because this method has the smallest error rate.
Keywords : P rediction; Unemployment; SMA; WMA; EMA
I. PENDAHULUAN Masalah pengangguran merupakan salah satu masalah makro ekonomi yang menjadi penghambat pembangunan daerah karena akan menimbulkan masalah-masalah sosial lainya. Menurut Badan Pusat Statistik (BPS) dalam indikator ketenagakerjaan, pengangguran adalah penduduk yang tidak bekerja, namun sedang mencari pekerjaan atau sedang mempersiapkan suatu usaha baru atau penduduk yang tidak mencari pekerjaan karena sudah diterima bekerja tetapi belum mulai bekerja. Menurut Yanuar (2009) pengangguran adalah keadaan di mana angkatan kerja yang ingin memperoleh pekerjaan tapi belum mendapatkannya . pengangguran adalah seseorang yang digolongkan dalam Angkatan kerja aktif sedang mencari pekerjaan pada suatu tingkat upah tertentu, tetapi tidak memperoleh pekerjaan yang diinginkan. Pengangguran dapat disebabkan oleh kurangnya lapangan pekerjaan atau sedikitnya kesempatan untuk mendapat pekerjaan peramalan merupakan sebuah proses yang menggunakan data yang sudah ada untuk dilakukan sebuah peramalan atau prediksi sesuatu dimasa yang akan datang. Hal yang paling penting dan perlu di perhatikan dalam melakukan peramalan atau prediksi adalah data yang digunakan dalam peramalan harus akurat dan sumber data harus terpercaya. Istilah yang paling sering digunakan dalam peramalan yaitu prediksi, ramalan dan perkiraan. Definisi prediksi menunjukkan bahwa hasil dari upaya peramalan di masa yang akan datang harus menggunakan data dari masa lalu serta masa sekarang. Haizer dan Render mendefinisikan tentang peramalan sebagai suatu kombinasi antara keterampilan seni dan ilmu pengetahuan dalam memprediksi pristiwa-pristiwa di
masa yang akan datang. Sebelum melakukan peramalan terlebih dahulu harus melakukan pengumpulan data yang akan menjadi objek ramalan setelah data yang menjadi objek peramlan di dapat maka langkah selanjutnya menganalisis data yang sudah di peroleh biasanya data yang di peroleh dalam peramlan adalah data historis. Dalam beberapa literatur peramalan yang ada pembahasan mengenai teori-teoti yang membahas tentang peramalan sangat terbatas. Namun terdapat kaitan implisit antara peramalan dengan proses analisis kebijakan, dalam analisis kebikjakan kebijakan mengenai peramalan akan ditetapkan di masa depan diperlukan untuk menyusun rekomendasi sebuah kebijakan yang baru harus memberikan latar belakang yang jelas, pernyataan masalah yang jelas, literatur yang sesuai, dan solusi yang diajukan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Setelah peneliti melakukan telaah terhadap beberapa hasil penelitian yang relavan dengan judul penelitian ini, peneliti menemukan beberapa hasel penelitian yang memiliki keterkaitan terhadap apa yang sedang peneliti bahas atau teliti pada penelitian ini. Penelitian yang pertama yang relevan dengan penelitian ini yaitu penelitian yang dilakukan oleh Luluk sarifa dan kawan-kawan (2023) yang berjudul “penerapan metode single moving average dalam memprediksi jumlah penduduk miskin pada perencanaan pembangunan daerah kabupaten pamekasan”. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk memprediksi jumlah masyarakat misikin di kabupaten pamekasan, sehimgga dengan adanya hasil perediksi ini dapat memudahkan langkah apa yang harus di ambil oleh pemerintah setempat untung mengatasi jumlah kemiskinan pada daerah pamekasan ini. Ratih yuli hayuningyias (2017) yang bejudul “ peramalan persediaan
barang dengan menggunakan metode weighted moving average dan metode double exponential smoothing”. Pada artikel penelitian ini membahas tentang peramalan persediaan barang yang mana hasil dari penelitian ini di peroleh bahwa dengan adanya pearamal persediaan barang ini dapat membantu mempermudah proses pelayanan pemilik dalam menyediakan barang untuk kedepannya
III. METODOLOGI PENELITIAN Dalam melakukan artikel ini penulis menggunakan tiga metode dalam melakukan peramalan yaitu: Metode single moving avarage (SMA) sering di artikan sebagai metode yang digunakan dalam melakukan peramalan di masa yang akan datang dengan cara sebelum melakukan peramalan dengan metode ini harus dilakukan pengamatan terlebih dahulu terhadap data sebelumnya yang akan digunakan dalam peramalan. Setelah dilakukan pengamatan langkah selanjutnya yaitu mencari nilai rata-rata dari data yang sudah ada untuk digunakan sebagai ramalan untuk priode dimasa yang akan datang. Metode single moving avarage memiliki karateristik khusus dan berberbeda dengan metode-metode lainnya yang sering digunakan dalam melakukan permalan, dapat dilihat sebagai berikut: Dalam melakukan peramalan di masa yang akan datang diperlukan data historis selama jangka waktu tertentu, misalnya dengan menggunakan data 5 tahun terakhir maka peramalan perlu dilakukan peramalan 4 tahun terlebih dahulu kemudian baru bisa dilakukan peramalan tahun selanjutnya tergantung berapa priode yang digunakan dalam peramalan. Semakin panjang jangka waktu yang digunakan dalam peramalan single moving avarage makan hasil dari peramalan akan semakin halus atau akurat. Rumus yang digunakan dalam metode Single Moving Avarage sebagai berikut M t = F t+1 = ��+��−1 + ��−2 + …+ ��−�+1 � Dimana : M t = Moving Avarage Priode T
F t+1 = Ramalan Periode t + 1
Y t = nilai rill pada periode ke t Weighted Moving Average (WMA) merupakan metode peramalan yang menggunakan rata-rata bergerak dan memiliki bobot. Teknik pemberian bobot pada metode weighted moving average berbeda-beda sesuai dengan data yang disediakan, maka dari itu data yang terbaru dianggap lebih relevan dalam proses peramalan sehingga diberikan bobot yang lebih tinggi. Bobot-bobot ini diatur sedemikian rupa sehingga total bobotnya sama dengan satu. Pada umumnya, Metode Weighted Moving Average digunakan untuk menemukan trend dalam data deret waktu atau time series. Metode ini cocok untuk data yang cenderung berubah dengan lambat dan tidak menunjukkan pola musiman atau seasonal. Model pada metode ini biasanya menggunakan tiga periode dengan bobot yang berbeda-beda, yang mana ketiga bobot tersebut terdapat beragam kombinasi nilai. Kombinasi pertama memiliki bobot tertinggi, diikuti oleh kombinasi kedua, dan kombinasi ketiga Rumus dari Metode Weighted Moving
Average sebagai berikut :
��� = ∑(���� × �����) ∑ (�����) Exponential moving average (EMA) atau yang biasa dikenal juga dengan
Exponential Weighted Moving Average merupakan jenis moving average yang menambahkan pembobotan dalam perhitungan terhadap pergerakan closing price. Semakin pendek rentang waktu yang digunakan, maka semakin berbobot penerapan penggunaan exponential moving average (EMA) ini untuk memberikan nilai rata-rata terkini dari suatu sekuritas.
Indikator exponentiaL moving average (EMA) mengurangi efek lagging yang biasanya terjadi pada simple moving average (SMA) dengan memberikan pembebanan ( weighting ) kepada harga terkini terhadap harga masa lalu, oleh karena itu exponential moving average
bergerak lebih cepat dibandingkan dengan simple moving average (SMA). Untuk mengetahui perhitungan EMA maka harus terlebih dahulu menghitung SMA ( simple moving average). Adapun rumus dalam menghitung SMA adalah sebagai berikut :
SMA= � � + � � + � � +…+ � �
� Keterangan : A = Periode rata-rata n n = jumlah periode n. Exponential moving average (EMA) atau yang biasa dikenal juga dengan
Exponential Weighted Moving Average merupakan jenis moving average yang menambahkan pembobotan dalam perhitungan terhadap pergerakan closing price. Semakin pendek rentang waktu yang digunakan, maka semakin berbobot penerapan penggunaan exponential moving average (EMA) ini untuk memberikan nilai rata-rata terkini dari suatu sekuritas.
Indikator exponentiaL moving average (EMA) mengurangi efek lagging yang biasanya terjadi pada simple moving average (SMA) dengan memberikan pembebanan ( weighting ) kepada harga terkini terhadap harga masa lalu, oleh karena itu exponential moving average bergerak lebih cepat dibandingkan dengan simple moving average (SMA).
Untuk mengetahui perhitungan EMA maka harus terlebih dahulu menghitung SMA ( simple moving average). Adapun rumus dalam menghitung SMA adalah sebagai berikut :
SMA= � � + � � + � � +…+ � �
�
Keterangan :
A = Periode rata-rata n n = jumlah periode n.
berikut ini adalah rumus yang di gunkan dalam peramlan dengan metode EMA yaitu:
EMA today = EMA yesterday + � � ( Price today - EMA yesterday ) Dimana :
EMA yesterday = Nilai simple moving average period eke-n
� =faktor pembobotan EMA, dengan rumus 2 n+1
Price today =Harga saham penutupan hari ini atau n+1
Menurut Arsyad (1997) iya menyatakan bahwa ukuran akurasi dari hasil peramalan merupakan ukuran tingkat perbedaan antara hasil rill dengan hasil yang telah diramalkan. Ada beberapa metode yang bisa digunakan untuk mengetahui perbedaan antara hasil rill dengan peramalan, perbedaan antara hasil rill dengan peramalan disebut residual. Akurasi yang baik memiliki memiliki tingkat perbedaan yang kecil antara nilai rill dengan nilai prediksi. Namun jika semakin tinggi tingkatan hasil keduanya maka akurasi akan semakin buruk Berikut metode yang digunakan dalam mengukur tingkat akurasi dari hasil peramalan pada penelitian ini Rata-rata kesalahan kuadrat (Mean squared error) Mean squared error (MSE) digunakan untuk mengetahui nilai kuadrat dari rata-rata kesalahan antara niali aktual atau nilai sebenarnya dengan nilai hasil peramalan. Metode mean squared error ini pada umumnya dipergunakan untuk mengecek peramlan dan berapa nilai kesalan atau selisish pada peramalan yang dilakukan. Mean squared error dapat dihitung dengan mengunakan rumus berikut ini
MSE= �=1 � (��−��) 2 � ∑ Dimana :
Xt : nilai rill pada priode ke t
Ft : nilai peramalan pada prriode ke t n : jumlah priode peramalan b. Rata-rata kesalahan mutlak (mean absolute deviation) Mean absolute deviatioan yang yang lebih sering disebut dengan MAD merupakaan metode yang digunakan untuk melihat rata-rata kesalahan mutalak yang terjadi dalam proses peramalan dengan memperhatikan besar kecilnya hasil yang diperoleh dalam
perhitungan peramalan tersebut. Rumus yang digunakan dalam metode ini adalah sebagai berikut: MAD= �=1 � |��−��| � ∑ Dimana :
Xt : pemilihan rill pada priode ke t Ft : permintaan prediksi pada priode t n : jumlah priode peramalan c. Mean Forecast Error (MFE) Mean Forecast Error (MFE)
adalah metode statistik yang digunakan untuk mengukur kesalahan rata-rata antara nilai hasil peramalan dan nilai aktual atau data sebenarnya. Ini memberikan gambaran tentang sejauh mana hasil peramalan cenderung terlalu tinggi atau terlalu rendah dibandingkan dengan data aktual. MFE positif mengindikasikan kecenderungan untuk peramalan yang terlalu tinggi, sedangkan MFE negatif mengindikasikan kecenderungan untuk peramalan yang terlalu rendah. Berikut adalah rumusnya:
��� = ∑ (��−��)
�
Dimana : Xt : pemilihan rill pada priode ke t Ft: permintaan prediksi pada priode t n : jumlah priode peramalan
d. Mean absolute precentage error (MAPE) Mean absolute precentage error adalah metode yang digunakan dalam pengukuran persentase tingkat kesalahan penyimpangan antara data rill dengan data hasil peramalan, dari MAPE ini bisa dilihat jika semakin kecil nilai persentase MAPE nya maka hasil dari peramalan atau prediksi yang telah dilakukan akurat, akan tetapi jika nilai nilai persentase MAPE nya semakin besar maka hasil dari peramalan yang dilakukan semakintidak akurat. Dengan ketentuan jika hasil MAPE nya kurang dari 10% peramalan maka masih tergolong tingkat akurasinya sangat baik dan kurang dari 20% tergolong baik. Rumus yang digunakan dalam perhutangan MAPE ini yaitu sebagai berikut: MAPE= ∑ ��−��
��

## Dimana :
Xt : nilai rill pada priode ke t
Ft : nilai peramalan pada prriode ke t n : jumlah priode peramalan Berikut ini adalah gambar langkah- langkah dng di gunakan dalam melakukan peramalan dengan menggunakan metode Single Moving Avarage (SMA), Weighted Moving Average (WMA), Exponential Moving Average (EMA ) Mulai Pengumpul an data Penentuan bobot dan priode Melaku an peramalan dengan Menghitun g error dengan MAD, MFE, MFE, Perbandingan hasil peramalan

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini kami menggunakan Metode Single Moving Average, Weighted Moving Average dan Exponential Weighted Moving Everage untuk melakukan peramalan pengangguran di Provinsi Riau untuk tahun 2023. A. Data Data yang digunakan dalam memprediksi jumlah pengangguran adalah data pengangguran penduduk berbagai kabupaten di Provinsi Riau dari Badan Pusat Statistik Provinsi Riau (Statistics of Riau Province). Kemudain dalam melakukan prediksi jumlah penganguran maka di gunakan jumlah atau total dari semua data pertahunnya, sehingga akan di peroleh data jumlah penganguran provinsi pertahunnya pada tabel berikut
Tabel 2 jumlah penganguran provinsi riau pada tahun 2017 sampai 2022 Tahun Jumlah Pengangguran 2017 184564 2018 192801 2019 190143 2020 203837 2021 145669
2022 144889 B. Melakukan Peramalan Setelah dilakulkannya pengumpulan data, maka selanjutnya akan dilakukan peramalan menggunakan Metode Single Moving Average, Weighted Moving Average dan ExponentialExponential menggunakan data yang sudah tersedia pada tabel 3.2 1. Single Moving Average
a. Single Moving Average n = 2
SMA(2019) � 2018 +1 = 184564+192801 2 =
377365
2 =188682 SMA (2020) � 2019 +1 = 192801+190143 2 = 382944 2 =191472
SMA (2021) � 2020 +1 = 190143+203837 2 = 393980 2 =196990 SMA (2022) � 2021 +1 = 203837+145669 2 = 349506 2 =174753 SMA (2023) � 2023 +1 = 145669+144889 2 = 290558 2 =145279
b. Single Moving Average n = 3
SMA(2020) � 2019 +1=
184564+192801+190143 3 = 567508
3 = 189169
SMA(2021) � 2020 +1 = 192801+190143+203837
3 = 586781 3 = 195594 SMA(2022) � 2021 +1 = 190143+203837+145669 3 = 539649
3 = 179883
SMA(2023) � 2022 +1 = 203837+145669+144889 3 = 494395 3 = 164798
Dari hasil peramalan pada n=2 (2 priode) dan n=3 (3 priode) di atas makah di peroleh data yang di sajikan pada tabel 3.3 di bawah ini
Tabel 3 Hasil Peramalan Single Moving Average tahu n data asli forecasrin g n=2 forecastin g n=3 2017 18456 4 2018 19280
tahu n data asli forecasrin g n=2 forecastin g n=3 1 2019 19014 3 188682 2020 20383 7 191472 189169 2021 14566 9 196990 195594 2022 14488 9 174753 179883 2023 145279 164798 1. Weighted Moving Average Sebelum menghitung peramalan di tahun 2023, dilakukan penetapan nilai bobot untuk rata-rata bergerak 3 tahun dengan nilai bobot 3, 2, dan 1 dengan total bobot yaitu 6. Tabel 4 Tabel bobot periode Periode Bobot Tahun Lalu 3 2 Tahun Lalu 2 3 Tahun Lalu 1 Total 6 Setelah bobot niai ditentukan, selanjutnya akan diramalkan jumlah pengangguran pada tahun 2023 menggunakan metode weighted moving average. WMA(2020) � 2020 =
190143∗3 + 192801∗2 + 184564∗1 6 =
570429 + 38502 +(184564) 6
=190099 WMA(2021) � 2021 = 203837∗3 + 190143∗2 + 192801∗1 6 = 611511 + 380286 +(192801) 6 =197433 WMA(2022) � 2022 =
145669∗3 + 203837∗2 +(190143∗1) 3+2+1 = = 437007 + 407674 + 190143
6 = 172471 WMA(2023) � 2023 =
144889∗3 + 155669∗2 +(203837∗1)
3+2+1
= 434677 + 291388 +(203837) 6 =154974
Tabel 5 Hasil Peramalan Weighted Moving Average Tahun Data Asli Forecasting 2017 184564 2018 192801 2019 190143 2020 203837 190099 2021 145669 197433 2022 144889 172471 2023 154974

## 2. Exponential Moving Average
Dari data pada tabel menunjukkan jumlah pengangguran dari tahun 2017 hingga 2022 (6 tahun) maka dapat kita ambil n = 6 (enam periode). Adapun langkah-langkah nya sebagai berikut: Langkah pertama yang harus dilakukan yaitu mencari nilai simple moving average (SMA) terlebih dahulu yaitu : SMA(N-1)= 184.564+192.801+190.143+203.837+145.669 5
= 183.402,8 Langkah kedua, Hitung faktor pembobotan EMA menggunakan rumus 2/(n+1), sehingga : 2 �+1 = 2 5+1 = 0,333 Langkah ketiga, Jika diketahui pada tahun 2022 jumlah pengangguran di
Provinsi Riau sebanyak 144.889 orang (data BPS). Maka perhitungannya menjadi : EMA = 183.402,8+ 0,333 (144.889 – 183.402,8)
= 183.402,8+ 0,333 (-38.513,8)
= 183.402,8 – 12.825,1 = 170.577,7
Berdasarkan peramalan diatas maka dapat dibuat tabel baru yaitu :
Tabel 6 Hasil Peramalan Exponential Moving Average Tahun Data Asli Forecasting 2017 184.564 2018 192.801 2019 190.143 2020 203.837 2021 145.669 2022 144.889 2023 170.577,7

## Perhitungan Kesalahan atau Error Peramalan
Setelah mendapatkan hasil peramalan dari setiap tahun, maka untuk perhitungan pengujian kesalahan (error) pada tahun yang kita ramal bisa kita tentukan sebagai berikut. 1. Perhitungan Kesalahan Single Moving Average a. Kesalahan rata-rata peramalan (Mean Forecast Error atau MFE N=2 (2 periode)
MFE (2019) = 190143−188682 1
= 1461 MFE (2020) = 203837−191472
1 = 12365 MFE (2021) = 145669−196990
1 =− 51321 MFE (2022) = 144889−174753
1 =− 2986 Total rata-rata = 1461+12365+ −51321 + −29864
� =− ����� n=3 (3 priode)
MFE (2020) = ������−������
�
= 14668 MFE (2021) = ������−������ � =− ����� MFE (2022) = ������−������ � =− ����� Total rata-rata
= �����+ −����� + −����� � =− �����
Rata-rata penyimpanan absolut (Mean Absolute Deviation atau MAD)
n=2 (2 priode )
MAD (2019)= 190143−188682
1 = 1461
MAD (2020) = 203837−191472 1 = 12365
MAD (2021) = 145669−196990 1 = 51321
MAD (2022) = 144889−174753
1

## = 29864
Total rata-rata = ����+�����+�����+�����
�
= �����
n=3 (3 priode)
MAD (2020) = 203837−189169,3
1 = 14668 MAD (2021) = 145669−195593,7 1 = 49925 MAD (2022) = 144889−179883
1 = 34994 Total rata-rata = �����+�����+����� � = ����� Rata-rata kesalahan kuadrat (Mean Squared Error atau MSE)
n=2 (2 priode) MSE(2019)= 190143−188682 2 1 = 1461 2
1 =2134521
MSE(2020)= 203837−191472 2 1 = 12365 2
1
=152893225
MSE(2021)= 145669−196990 2 1 = −51321 2
1
=2633845041
MSE(2022)= 144889−174753 2 1 = −29864 2 1
=891858496
Total rata-rata
=
2134521+152893225+2633845041+891858496 4 = ��������� n=3 (3 priode) MSE (2020) = 203837−189169 2 1 = 14668 2 1 =215141423 MSE(2021) = 145669−195594 2 1 = −49925 2
1 =2492505625 MSE(2022) = 144889−179883 2 1 = −34994 2 1 =1224580036
Total rata-rata = ����������+����������+����������
� = ����������
a. Persentase Kesalahan Rata-rata secara mutlak (Mean Absolut Pecentage Error atau MAPE)
n=2 (2 priode) MAPE(2019)= 190143−188682,5 190143 100% = 0,0077 ∗ 100% = 0,77% MAPE(2020)= 203837−191472 203837 100% = 0,0606 ∗ 100% = 6,06% MAPE(2021)= 145669−196990 145669 100% = 0,35 ∗ 100% = 35% MAPE(2022)= 144889−174753 144889 100% = 0,20 ∗ 100% = 20% Total rata-rata = �,��%+�,��%+��%+��% � = ��, ��% n=3 (3 priode) MAPE(2020)= 203837−189169,3 203837 100% = 0,72 ∗ 100% = 7,2% MAPE(2021)= 145669−195593,7 145669 100% = 0,34 ∗ 100% = 34% MAPE(2022) = 144889−179883 144889 100% = 0,24 ∗ 100% = 24% Total rata-rata = �,�%+��%+��% � = ��, ��% Dari hasil perhitungan kesalahan peramalan SMA, maka kita mendapatkan rata-rata kesalahan dalam perhitungan SMA Tabel 7 Rata-rata Kesalahan atau Error SMA Kategori Rata-rata Kesalahan n = 2 n = 3 MFE -16840 -23417 MAD 23753 33196 MSE 920182821 1644075695 MAPE 15,4 % 21,73% 1. Perhitungan Kesalahan Weighted Moving Average a. Kesalahan rata-rata peramalan (Mean Forecast Error atau MFE) MFE(2020)
= (203837 − 190099) 1 = 13738 MFE (2021)
= (145669 − 197433)
1 =− 51764 MFE (2022)
= 144889 − 172471 1 =− 27582 Total rata-rata MFE
13738+ −51764 + −27582 3 = 31028
b. Rata-rata penyimpanan absolut (Mean Absolute Deviation atau MAD) MAD(2020) = 203837−190099 1
= 13738 MAD(2021) = 145669−197433 1 = 51764 MAD(2022) = 144889−172471 1
= 27582
Total rata-rata
= �����+�����+����� � =− ����� c. Rata-rata kesalahan kuadrat (Mean Squared Error atau MSE)
MSE(2020) = 203837−190099 2 1 = (13738)² = 188732644 MSE(2021) = 145669−197433 2 1 = ( − 51764)² = 2679511696 MSE (2022) = 144889−172471 2 1 = −27582 2 = 760766724
Total rata-rata ���������+����������+���������
�
= 1209670355 d. Persentase Kesalahan Rata-rata secara mutlak (Mean Absolut Pecentage Error atau MAPE) MAPE (2020) = 203837 − 190099 203837 100% = 0,067 ∗ 100% = 6,7% MAPE (2021) = 145669 − 197433 14566 100% = 0,35 ∗ 100% = 35% MAPE(2021) = 144889−172471 144889 100% = 0,19 ∗ 100% = 19% Total rata-rata = �,�%+��%+��% � = ��, �% Dari hasil perhitungan kesalahan peramalan WMA, maka kita mendapatkan rata-rata kesalahan dalam perhitungan WMA Tabel 8 Rata-rata Kesalahan atau Error WMA Kategori Rata-rata Kesalahan MFE -21869 MAD 31028 MSE 1209670355 MAPE 20,2% 2. Perhitungan Kesalahan Exponential Moving Average a. Kesalahan rata-rata peramalan (Mean Forecast Error atau MFE) MFE = 183402,8−170577,7 1 = 12825,1 b. Rata-rata penyimpanan absolut (Mean Absolute Deviation atau MAD) MAD = 183402,8−170577,7 1 = 12825,1 c. Rata-rata kesalahan kuadrat (Mena Squared Error atau MSE) MSE = 183402,8−170577,7 ²
1 = 12825,1 2 = 164483190
d. Persentase Kesalahan Rata- rata secara mutlak (Mean Absolut Pecentage Error atau
MAPE)

## MAPE
=( 1 6 ) |183.402,8−170.577,7| 183.402,8 ×100% =0,419572×100%=40,19% Adapun keseluruhan hasil akurasi dari penerapan exponential moving average dengan n = 5 adalah Tabel 9 Hasil akurasi peramalan dengan cara MSE, MAD dan MAPE Kategori Rata-rata Kesalahan
Vol 15 No 2 Desember 2023
MFE 12825,1 MAD 12825,1 MSE 164483190 MAPE 40,219% Perbandingan SMA, WMA, dan EMA Berdasarkan hasil peramalan dan perhitungan kesalahan peramalan, beberapa hal dapat dijelaskan sebagai berikut. 1. Peramalan jumlah pengangguran di Provinsi Riau yang memiliki perhitungan kesalahan peramalan MFE terkecil yaitu menggunakan metode EMA dengan rata- rata kesalahan 12825,1. 2. Peramalan jumlah pengangguran di Provinsi Riau yang memiliki perhitungan kesalahan peramalan MAD terkecil yaitu menggunakan metode EMA dengan rata- rata kesalahan 12825,1. 3. Peramalan jumlah pengangguran di Provinsi Riau yang memiliki perhitungan kesalahan peramalan MSE terkecil yaitu menggunakan metode SMA dengan periode n=2 yaitu 920182821. 4. Peramalan jumlah pengangguran di Provinsi Riau yang memiliki perhitungan kesalahan peramalan MPE terkecil yaitu menggunakan metode SMA dengan n=2 yaitu15, 4% 5. Peramalan jumlah pengangguran di Provinsi Riau menggunakan metode WMA memiliki perhitungan kesalahan yang relatif sedang, tidak tinggi dan juga tidak rendah.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan nilai perhitungan kesalahan peramalan metode SMA, WMA, dan EMA terlihat bahwa metode dengan rata-rata akurasi kesalahan terkecil adalah
SMA dengan periode n=2. Artinya SMA dengan periode n=2 merupakan metode terbaik dalam peramalan data jumlah pengangguran di Provinsi Riau yang berfluktuasi, karena lebih dominan. Peramalan menggunakan metode SMA (Single Moving Average) WMA (Weighted Moving Average) dan EMA (Exponential Moving Average) dapat dilakukan kembali dengan menggunakan
lebih banyak data agar terlihat kestabilan dari hasil peramalan yang dilakukan. Penulis menyarankan dalam penelitian selanjutnya peramalan dilakukan menggunakan metode lainnya untuk peramalan berdasarkan produk yang diminati dan trend pemesanan yang dilakukan oleh pelanggan. Penggunaan beberapa metode akan memberikan perbanding dan hasil lebih baik. VI. DAFTAR PUSTAKA 1. Andriana, A. D. (2017). Peramalan Jumlah Produksi Teh Menggunakan Metode Single Moving Average ( SMA ). Prosiding Saintiks FTIK UNIKOM, 2, 1-6. 2. Ardana, A. (2022). Analisis Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Riau Tahun 2005-2021. Economics, Accounting and Business Journal, 2(3), 531-539. 3. Astuti, Y. N. (2019). Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Peramalan Penjuaan Mainan Anak. Seminar Nasional Sistem Informasi dan Teknik Informatika Sensitif, 225. 4. Hayuningtyas, R. Y. (2017, September). PERAMALAN PERSEDIAAN BARANG MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE DAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING. Jurnal PILAR Nusa Mandiri, 13(2), 217-222. 5. Hayuningtyas, R. Y. (2021). Aplikasi Peramalan Alat Kesehatan Menggunakan Single Moving Average. Jurnal Infortech, 40-45. 6. Litha, N. H. (2020, Januari). Analisis Performa Metode Moving Average Model untuk Prediksi Jumlah Penderita Covid-19. Indonesian Journal of Data and Science, 1(3), 87-95. 7. Nurhayati, S. S. (2022, April). Sistem Prediksi Jumlah Produksi Baju Menggunakan Weighted Moving Average. Jurnal
Manajemen Informatika (JAMIKA), 12(1), 14-24. 8. Pratiwi, D. W. (2022, September). Implementasi Metode Weighted Moving Average untuk Peramalan Produksi Daging Itik Manila di Indonesia. Journal of Machine Learning and Artificial Intelligence, 1(3), 2828-9099. 9. Putri, A. N. (2020). Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Peramalan Harga Cabai Rawit Hijau. Indonesian Journal of Technology, Informatics and Science (IJTIS), 2(1), 37-40. 10. Rachman, R. (2018, September). Penerapan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Industri Garment. Jurnal Informatika, 5(2), 211-220. 11. Rizwan Nurfalah, d. (2023, Agustus). ANALISIS TINGKAT AKURASI SIGNAL INDIKATOR EXPONENTIAL MOVING AVERAGE PADA BITCOIN (PERIODE 2017 – 2023). JINTEKS (Jurnal Informatika Teknologi dan Sains), 5(3), 446 – 453. 12. Saputra. (2021, Agustus). Rancang Bangun Aplikasi Peramalan Persediaan Stok Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average (Wma) Pada Toko Barang Xyz. Jurnal Teknik
Informatika, Vol. 13, No. 3, Agustus 2021, 13(1), 1-9. 13. Sarifah, L. K. (2023). Penerapan Metode Single Moving Average Dalam Memprediksi Jumlah Penduduk Miskin Pada Perencanaan Pembangunan Daerah Kabupaten Pamekasan. Zeta - Math Journal, 8(2), 47-54. 14. Setiawan, I. (2021, Agustus). RANCANG BANGUN APLIKASI PERAMALAN PERSEDIAAN STOK BARANG MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE (WMA) PADA TOKO
BARANG XYZ. Jurnal Teknik Informatika, 13(3), 1-9. 15. Syafwan, H. S. (2021, Juli). Forecasting Jumlah Pengangguran Di Kabupaten Asahan Menggunakan Metode Weighted Moving Average. Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK), 5(2),
224-229.