Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)

## RANCANGAN PROGRAM  ANALISIS TINGKAT KEMISKINAN PENDUDUK INDONESIA MENGGUNAKAN METODE RANTAI MARKOV
Poverty Level Analysis Program Design Of Indonesia's Population Using The Markov Chain  Method
Ngarap Imanuel Manik 1 ,  Meutia Hanafiah 2
Computer Science–Applied Mathematics, Bina Nusantara University Jln. Kebon Jeruk Raya No.27, Jakarta 11480, Indonesia Corresponding author : Tel: 0812-1104453
Corresponding author e-mail: manik@binus.ac.id
Received: May 7 , 2024 . Revised: June 17 , 2024 . Accepted: June 23 , 2024 .  Issue Period: Vol.8 No.3 (2024), Pp. 493-504
Abstrak: Masalah  kemiskinan  merupakan  salah  satu  masalah  penting  yang  harus ditanggulangi  oleh  pemerintah.  Sehubungan  dengan  hal  tersebut    dirancang  sebuah program  Komputer  yang  dapat  menganalisis  tingkat  kemiskinan  penduduk  Indonesia menggunakan  metode  Rantai  Markov.  Dalam  perancangan  program  ini  digunakan  data Sekunder  dari  BPS  tentang  Jumlah  Penduduk  Miskin,  Persentase  Penduduk  Miskin(%), Garis Kemiskinan (Rp), Index Kedalaman Kemiskinan (P1), Index Keparahan Kemiskinan (P2)  dari  tahun  2019-2022  pada  tingkat  propinsi  di  Indonesia.  Teknik  analisis  data  yang digunakan  dalam  peramalan  tingkat  kemiskinan  di  Wilayah  Indonesia  adalah  metode Markov Chain. Semua data dari variabel di kelompokkan ke dalam 7 stage.  Matrik transisi menunjukkan  nilai  besarnya  perpindahan  nilai  pada  suatu  stage  ke  stage  lain  disusun berdasarkan perpindahan dari  suatu tahun ke tahun berikutnya.  Hasil ramalan dari semua variabel  kemiskinan  menunjukkan  bahwa  terdapat  kecenderungan  adanya  penurunan tingkat  kemiskinan di wilayah Indonesia dan rancangan program menggunakan Java SE.
Kata kunci: : Rantai Markov, Kemiskinan, Rancangan Program
Abstract: The problem of poverty is one of the important problems that must be addressed by  the  government.  In  connection  with  this,  a  computer  program  is  designed  that  can analyze the poverty level of the Indonesian population using the Markov Chain method. In designing  this  program,  secondary  data  from  BPS  is  used  on  the  Number  of  Poor Population,  Percentage  of  Poor  Population  (%),  Poverty  Line  (Rp),  Poverty  Depth  Index (P1),  Poverty  Severity  Index  (P2)  from  2019-2022  at  the  provincial  level  in  Indonesia.  . The  data  analysis  technique  used  in  forecasting  the  poverty  rate  in  the  Indonesian Territory is the Markov Chain method. All data from variables are grouped into 7 stages. The transition matrix shows the magnitude of the value transfer from one stage to another, arranged based on the displacement from one year to the next. The forecast results of all
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
poverty variables indicate that there is a tendency for a decrease in the level of poverty in the territory of Indonesia and the program design uses Java SE.
Keywords: Markov Chains, poverty, program design

## I. PENDAHULUAN
Dewasa  ini  sering  terlihat  pada  lingkungan  sekitar,  banyaknya  orang  miskin  dengan  tingkat  kesulitan  ekonomi yang sangat tinggi. Misalnya di persimpangan lampu merah banyak sekali pengemis dari mulai anak kecil hingga orang dewasa. Selain itu juga terlihat orang yang sudah bekerja banting tulang tetapi tetap saja tidak cukup untuk menghidupi  diri  sendiri  dan  keluarganya  dalam  sehari.  Contohnya  seperti  pemulung,  tukang  sampah  ataupun buruh bangunan. Di samping  itu juga dapat terlihat banyaknya orang kaya  menghambur-hamburkan uang tanpa memperdulikan orang sekitar yang mengalami kesulitan.[2]
Sebenarnya  apa  yang  menjadi  latar  belakang  faktor  munculnya  tingkat  kemiskinan  yang  tinggi  merupakan pertanyaan  dari  sebagian  besar  penduduk  Indonesia.  Salah  satunya  adalah  kurang  terjangkaunya  program pemerintah  di  daerah-daerah  terpencil  seperti  desa.  Selain  itu,  masih  banyak  lagi  sebab  lainnya  seperti  tingkat kemalasan penduduk yang semakin tinggi, tidak adanya perhatian penduduk, tingkat dan laju pertumbuhan output lambat, tingkat upah neto relatif kecil, distribusi pendapatan, kesempatan kerja, tingkat inflasi, pajak dan subsidi, investasi,  alokasi  serta  kualitas  Sumber  Daya  Alam  (SDA),  ketersedian  fasilitas  umum,  penggunaan  teknologi, tingkat dan jenis pendidikan, kondisi fisik dan alam, politik, bencana alam ataupun peperangan.[8]
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  melihat  seberapa  besar  perubahan  tingkat  kemiskinan  yang  terjadi  di  wilayah Indonesia  pada  waktu  yang  lalu  dan  kemungkinan  yang  akan  datang.  Di  samping  itu,  untuk  menyediakan program komputer yang dapat menghasilkan informasi tentang peramalan tingkat kemiskinan.
Agar  permasalahan  yang  akan  dibahas  sesuai  dengan  tujuan  penelitian  dan  dapat  berjalan  dengan  efektif  dan efisien,  maka  perlu  adanya  pembatasan  ruang  lingkup.  Maka  pada  penelitian  kali  ini  penulis  membatasi  Ruang Lingkup  penelitian.    Ruang  lingkup  penelitian  mencakup  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia  berdasarkan  data kemiskinan di semua tingkat propinsi, yang meliputi : [3]
a. Data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) tentang kemiskinan dari semua provinsi di Indonesia. Data tersebut sebagai hasil survey dari kalangan ekonomi menengah ke atas, menengah kebawah, dan miskin.
b. Ekonomi menengah ke atas
Ekonomi menengah ke atas adalah masyarakat yang mempunyai penghasilan atau pendapatan di atas rata- rata atau dengan kata lain dapat mencukupi kebutuhannya beserta orang lain secara berlebih.
c.    Ekonomi menengah ke bawah
Ekonomi menengah ke bawah adalah masyarakat yang mempunyai penghasilan atau pendapatan yang pas- pasan atau orang hanya dapat mencukupi kebutuhannya sendiri ataupun orang lain secara pas-pasan.
d.    Miskin
Miskin adalah masyarakat yang mempunyai penghasilan atau pendapatan yang sangat minim sekali atau kecil, dengan kata lain untuk membiayai kebutuhannya sendiri  saja kurang cukup.
Dari seluruh data yang telah tersedia akan dilakukan pengolahan data dengan menggunakan model Rantai Markov, yang untuk proses pengolahannya dilakukan dengan program komputer meliputi :
1) Jumlah Penduduk Miskin
Jumlah penduduk miskin  pada setiap provinsi berupa angka per kepala yang termasuk dalam kategori Miskin.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)

## 2) Persentase Penduduk Miskin
Jumlah persentase penduduk miskin Indonesa pada setiap provinsi berupa persentase (%) angka kemiskinan dari keseluruhan penduduk pada setiap provinsi.
3) Garis kemiskinan (Rp)
Jumlah pendapatan penduduk per keluarga miskin Indonesia pada setiap provinsi berupa uang (Rp) dalam 1 bulan yang diterima serta untuk menghidupi keluarganya.
4) Indeks Kedalaman Kemiskinan (P1)
Indeks yang memberi indikator kedalaman pada kemiskinan yang terjadi di setiap provinsi.
5) Indeks Keparahan Kemiskinan (P2)
Indeks yang memberi indikator keparahan pada kemiskinan yang terjadi di setiap provinsi.
Dari uraian di atas maka makalah ini bertujuan untuk :
a). Mengkaji perubahan tingkat kemiskinan yang terjadi pada negara Indonesia.
b). Mengetahui tingkat kemiskinan pada negara Indonesia.
c). Mengetahui Prediksi atau ramalan dari Jumlah Penduduk Miskin yang terjadi di Wilayah Indonesia.
d). Mengetahui Prediksi atau ramalan dari persentase Penduduk Miskin yang terjadi di Wilayah Indonesia.
e). Mengetahui Prediksi atau ramalan dari persentase Indeks Kedalaman Kemiskinan (P1) di Wilayah Indonesia.
f). Mengetahui Prediksi atau ramalan dari persentase Indeks Keparahan Kemiskinan (P2) di Wilayah Indonesia.
g). Membantu untuk menanggulangi kemiskinan yang terjadi pada daerah Indonesia.

## II. METODE DAN MATERI
Bahan atau materi penelitian yang dikumpulkan berupa data sekunder dan  materi pendukung diperoleh melalui studi kepustakaan meliputi
a. Data Sekunder tentang Jumlah Penduduk Miskin, Persentase Penduduk Miskin(%) , Garis Kemiskinan (Rp), Index  Kedalaman  Kemiskinan  (P1),  Index  Keparahan  Kemiskinan  (P2)  pada  setiap  tahunnya  dari  data tingkat  propinsi  di  Indonesia.  Data  yang  dikumpulkan  dari  data  4  tahun  sebelumnya  yaitu  dari  data  tahun 2019 sampai dengan data pada tahun 2022. Data kemiskinan tersebut diperoleh dari Badan Pusat  Statistika (BPS)  Jakarta  yang  terdapat  di  Jalan.  Dr.  Soetomo  dan  beberapa  dari  situs www.bps.go.id yang  diperoleh dari internet.
b. Studi  kepustakaan  dilakukan  dengan  mencari  bahan-bahan  serta  materi  dari  buku-buku  maupun  makalah ilmiah  statistika  terapan  dan  buku  bahasa  pemrograman  yang  mendukung  program  aplikasi  perhitungan peramalan. Selain itu bahan-bahan dan materi yang ada yang diperoleh dari internet.

## 2.1. Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan dalam penelitian adalah data kemiskinan dari seluruh provinsi di Indonesia selama 4  tahun.    Variabel  yang  digunakan  terdiri  dari  lima  macam  dan  masing-masing    memiliki  tiga  kategori  yaitu  Kota, Desa, Kota + Desa. Variabel kemiskinan meliputi:
1. Jumlah Penduduk Miskin (000). 2. Persentase Penduduk Miskin (%).
3. Garis Kemiskinan (Rp).
4. Index Kedalaman Kemiskinan (P1).
5. Index Keparahan Kemiskinan (P2).

## 2.2  Hipotesis
Setelah membaca dan melihat data yang ada di website BPS tentang data penduduk miskin  dimaksud di atas, dapat dilihat bahwa dari tahun ke tahun nampak terjadi penurunan tingkat kemiskinan. Dengan demikian ada dugaan prubahan itu masih akan berlagnsung pada tahun berikutnya. Hipotesis penelitian ini yaitu :[1][4] H0 : Tidak ada perubahan dari tingkat kemiskinan dari  Jumlah penduduk miskin, persentase penduduk miskin, Index Kedalaman  Kemiskinan  (P1),  Index  Keparahan  Kemiskinan  (P2)  dan  Garis  Kemiskinan  (Rp)  yang  terjadi  di Setiap Provinsi di Wilayah Indonesia yang cukup signifikan untuk tahun periode berikutnya.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
H1 :  Adanya  perubahan dari tingkat kemiskinan dari  Jumlah penduduk  miskin, persentase penduduk  miskin, Index Kedalaman  Kemiskinan  (P1),  Index  Keparahan  Kemiskinan  (P2)  dan  Garis  Kemiskinan  (Rp)  yang  terjadi  di Setiap Provinsi di Wilayah Indonesia yang cukup signifikan untuk tahun periode berikutnya.

## 2.3 Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  dalam  peramalan  tingkat  kemiskinan  di  Wilayah  Indonesia  adalah  metode Markov Chain . Dalam peramalan ini menggunakan data 4 tahun dari tahun 2019-2022. Tahapan analisis data sebagai berikut : [6][7]
1. Pengumpulan  data  yang  ada  selama  4  periode  atau  4  tahun.  Data  yang  dikumpulkan  adalah  data  Jumlah Penduduk  Miskin  (000),  Persentase  Penduduk  Miskin  (%),  Garis  kemiskinan  (Rp),  Index  Kedalaman Kemiskinan  (P1),  Index  Keparahan  Kemiskinan  (P2)  dimana  masing-masing  memiliki  data  pada  daerah Kota, Desa dan Kota + Desa (K+D) dari tiap provinsi di Indonesia.
2. Setelah  data  terkumpul  semua  maka  akan  dimulai  melakukan  perhitungan  pada  setiap  kategori  yang diinginkan. Semua data di kelompokkan ke dalam beberapa stage. Pada penelitian ini, peneliti membentuk 7 stage untuk mengelompokkan data. Stage yang telah dibuat adalah sebagai berikut :
Tabel 1.  Stage pada Markov Chain Stage Rentang klasifikasi/stage 1 <    ( 𝑥̅ − 3 2 𝑠 ) 2 ( 𝑥̅ − 3 2 𝑠 ) −    (𝑥̅ −  𝑠) 3 (𝑥̅ −  𝑠) −   ( 𝑥̅ − 1 2 𝑠 ) 4 (𝑥̅ − 1 2 𝑠) −   ( 𝑥̅ + 1 2 𝑠 )
5 (𝑥̅ + 1 2 𝑠) −   ( 𝑥̅ + 𝑠 ) 6 (𝑥̅ + 𝑠) −   ( 𝑥̅ + 3 2 𝑠 ) 7 >   ( 𝑥̅ + 3 2 𝑠 )
Keterangan : 𝒙 ̅ = Rata – Rata pada variabel yang terpilih di seluruh Indonesia 𝒔 = Simpangan Baku pada kategori yang terpilih di seluruh Indonesia. Rumus S :
𝑺 𝟐 = 𝒏  ∑ 𝒙 𝒊 𝟐 −   ( ∑ 𝒙 𝒊 ) 𝟐

## 𝒏 (𝒏 − 𝟏)
Pada Tabel 1. Stage pada Markov Chain diatas dapat dilihat bahwa pada setiap  stage  yang ditentukan oleh peneliti menyebar mengikuti Distribusi Normal. Berikut merupakan gambar Distribusi Sebaran Normal [5]
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)

## Gambar 1. Distribusi Sebaran Normal Pada Stage
3. Setelah  mendapatkan  nilai  stage  1  sampai  dengan  stage  7,  lalu  data  di  mana  yang  memenuhi  kategori  dari stage 1 sampai 7 dihitung.  Selanjutnya, perhitungan data dilakukan pada setiap periode berikutnya. Setelah mendapatkan nilai pada stage-stage pada setiap periode tersebut, lalu dibuat matriks transisi P ij atau matriks P (matrik  transisi)  yang  merupakan  matrix  yang  menunjukkan  nilai  besarnya  perpindahan  nilai  pada  suatu stage ke stage lain.
4. Setelah  mendapatkan  nilai  W  awal  dari  nilai  pembagian  pada  masing-masing  stage  pada  periode  pertama, maka  lakukan  perkalian  W equilibrium yang  di  dapat  dari  perkalian  nilai  P ij rata-rata  dengan  nilai  W  awal yang di dapat untuk menghasilkan nilai ramalan menggunakan Markov Chain .
5. Setelah  data  di  dapatkan    maka  data  yang  ada  akan  ditampilkan  merupakan  peramalan    pada  tahun berikutnya.

## 2.4 Metode Perancangan Program Aplikasi

## 2.4.1 State Transition Diagram
Pada Penelitian ini Perancangan state transistion diagram pada program Markov Chain dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2. State Transition Diagram.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)

## 2.4.2 Use Case Diagram
Gambar 3. Use Case Diagram.
Pada  Gambar  3.  menunjukan  bahwa  sistem  dalam  program  ini  dapat  melihat  data  dan  melakukan  perhitungan peramalan (Proses). Pada saat melihat data atau melakukan perhitungan peramalan (Proses) user harus memilih Data mana  yang  mau user lihat  dan  melakukan  peramalan.  Ada  beberapa  pilihan  data  yang  ada  yaitu  Jumlah  Penduduk Miskin  ,  Persentase  Penduduk  Miskin  (%),  Garis  Kemiskinan  (Rp),  Index  Kedalaman  Kemiskinan  (P1),  dan  Index Keparahan Kemiskinan (P2). Setelah melakukan pemilihan  data maka sistem akan me Load data dan me Load grafik yang  ada.  Setelah  data  di load maka  sistem  akan  dapat  melakukan  perhitungan  pada  ramalan  dari  data  sebelumnya serta dapat menampilkan data yang sudah diramalkan.

## 2.4.3 Sequence Diagram
Gambar 4. Sequence Diagram
Pada    Gambar  4.  menjelaskan  bahwa  tahap  pertama  dalam Sequence  Diagram adalah  pengguna  hanya  ingin
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
melihat data perhitungan. Dalam proses sebelumnya, sistem telah me- load data dari Database. Pada sistem ini dapat memilih  data  serta  menampilkan  data  yang  dipilih.  Selain  itu  sistem  dapat  melakukan  peramalan  menggunakan metode Markov Chain dari periode waktu 4 periode yaitu  4 tahun. Dalam  melakukan perhitungan peramalan sistem me- load data dari database lalu melakukan perhitungan dan ditampilkan di sistem sebagai nilai peramalan yang baru.

## Perancangan Layar
Setelah  perancangan  UML  yaitu state  transistion  diagram,  use  case  diagram,  sequence  diagram telah  dirancang, maka dilanjutkan dengan perancangan layar. Perancangan layar harus dibuat user-friendly , maksudnya mudah untuk dipakai para pengguna,  mudah dimengerti oleh pengguna  dan tidak  menyulitkan pengguna. Perancangan layar pada program  aplikasi  peramalan  tingkat  kemiskinan  di  wilayah  Indonesia  dengan  metode Markov  Chain meliputi Perancangan  Layar  Menu  Awal , Perancangan  Layar  Menu  Utama , Perancangan  Layar  Menu  File, Perancangan Layar Menu About Me dan yang lainnya .

## III. PEMBAHASAN  DAN HASIL
Dalam  penelitian  ini  data  yang  dikumpulkan  meliputi    5  variabel,  yaitu  Jumlah  Penduduk  Miskin,  Persentase Penduduk  Miskin(%),  Garis  Kemiskinan(Rp),  Index  Kedalaman  Kemiskinan(P1),  dan  Index  Keparahan Kemiskinan(P2).  Pada  kelima  variabel  tersebut  merupakan  data  dari  seluruh  provinsi  di  Indonesia.  Pada  setiap vaariabel  di  bagi  menjadi  3  kategori,  yaitu  Kota,  Desa,  Kota+Desa.  Berdasarkan  data  dari  BPS  (Badan  Pusat Statistika)  Jakarta.  Keseluruhan  data  yang  dipakai  untuk  menganalisis  suatu  tingkat  kemiskinan  merupakan  data historis, sehingga tidak ada suatu  kepastian  yang dapat  mengatakan bahwa suatu tingkat kemiskinan pada masa lalu akan menjamin hal yang sama pada masa berikutnya. Namun nilai yang dihasilkan dengan mempertimbangkan faktor- faktor yang mempengaruhinya dapat dijadikan sebagai gambaran atau petunjuk dalam melihat potensi seberapa besar pengaruh  dari  Nilai  dari  suatu  Tingkat  Kemiskinan  di  wilayah  Indonesia  di  masa  yang  akan  datang.  Pada  metode Markov Chain semakin banyak historis data yang dipakai pada saat meramalkan, maka kemungkinan hasil peramalan yang akan didapatkan akan semakin baik.

## Layar Menu Proses
Pada  layar  menu Proses, user dapat  meramalkan  data  pada  tahun  berikutnya  misal  2021.  Program  akan melakukan  perhitungan  dari  data-data  yang  ada  pada  tahun-tahun  sebelumnya  untuk  meramalkan  tahun  berikutnya. Pada menu proses terdapat menu bar baru bernama Forcast . Ketika user memilih forcast maka akan ada beberapa kategori untuk meramalkan. User dapat memilih kategori mana yang ingin diramalkan. Kategori yang ada itu adalah Jumlah  Penduduk  Miskin  (000),  Persentase  Penduduk  Miskin  (%),  Garis  Kemiskinan  (Rp),  Index  Kedalaman Kemiskinan  (P1),  Index  Keparahan  Kemiskinan  (P2). User dapat  memilih  salah  satu  kategori  tersebut  untuk melakukan peramalan pada tahun berikutnya. Pada Gambar 6, menampilkan Menu Tampilan Proses.

## Gambar 5. Tampilan Menu Proses

## Layar Menu Jumlah Penduduk Miskin (000)
Pada layar menu Jumlah Penduduk Miskin (000) maksudnya adalah menu dari hasil perhitungan peramalan ( forcasting) total  penduduk  miskin  yang  terjadi  pada  setiap  provinsi  di  wilayah  Indonesia  yang  datanya  secara
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
otomatis di hitung oleh prgram ketika user memilih menu Jumlah penduduk Miskin (000) dari menu bar proses. Data yang di tampilkan pada layar ini adalah data dari  nilai Matrix Total P , W awal dari penelitian, serta nilai Ramalan tahun 2021 dan 2022 dari Jumlah Penduduk Miskin (000) menggunakan data peramalan. Gambar 7 layar yang akan ditampilkan  untuk  proses  forcast  jumlah  penduduk  miskin  dann  beberapa  tampilan  layar  lainnya  dapat  dilihat  pada gambar-gambar berikutnya.
Tampilan Awal :
Gambar 6. Tampilan Awal Forecast Jumlah Penduduk Miskin
Data : Kota :
Gambar 7. Tampilan Data Kota Jumlah Penduduk Miskin
Desa :
Gambar 8. Tampilan Data Desa Jumlah Penduduk Miskin
Kota + Desa :
Gambar 9. Tampilan Data Kota + Desa Jumlah Penduduk Miskin
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)

## Layar Menu Garis Kemiskinan (Rp)
Pada  layar  menu  Garis  Kemiskinan  (Rp)  maksudnya  adalah  menu  dari  hasil  perhitungan  peramalan ( forcasting) minimal penduduk dikatakan miskin dalam hitungan pendapatan dalam perbulan yang terjadi pada setiap provinsi di wilayah Indonesia yang datanya secara otomatis di hitung oleh program ketika user memilih menu Garis Kemiskinan (Rp) dari menu bar proses.
Data  yang  di  tampilkan  pada  layar  ini  adalah  data  dari  nilai  Matrix  Total  P  ,  W  awal  dari  penelitian,  serta nilai Ramalan tahun 2021 dan 2022 dari Garis Kemiskinan (Rp) menggunakan data peramalan. Gambar layar 10 akan menampilkan forecast garis kemiskinan.
Tampilan Awal :
Gambar 10. Tampilan Awal Forecast Garis Kemiskinan Data : Kota :
Gambar 11. Tampilan Data Kota Garis Kemiskinan
Desa :
Gambar 12. Tampilan Data Desa Garis Kemiskinan
Kota + Desa :
Gambar 13.Tampilan Data Kota + Desa Garis Kemiskinan
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)

## Layar Menu Index Kedalaman Kemiskinan (P1)
Pada  layar  menu  Index  Kedalaman  Kemiskinan  (P1)  maksudnya  adalah  menu  dari  hasil  perhitungan peramalan  ( forcasting) index  dari  seberapa  dalam  tingkat  kemiskinan  yang  terjadi  pada  setiap  provinsi  di  wilayah Indonesia  yang  datanya  secara  otomatis  di  hitung  oleh  program  ketika user memilih  menu  Index  Kedalaman Kemiskinan (P1) dari menu bar proses. Tampilan Awal :
Gambar 14. Tampilan Awal Forecast Index Kedalaman Kemiskinan (P1) Data : Kota
Gambar 15. Tampilan Data Kota Index Kedalaman Kemiskinan (P1)
Desa :
Gambar 16. Tampilan Data Desa Index Kedalaman Kemiskinan (P1)
Kota + Desa :
Gambar 17. Tampilan Data Kota + Desa Index Kedalaman Kemiskinan (P1)
Dari beberapa tabel yang dihasilkan bahwa  :
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
 Jumlah  Penduduk  Miskin  di  Wilayah  KOTA  dan  DESA  ada  penurunan  Jumlah  Penduduk  Miskin  pada Tingkat Kemiskinan di Indonesia.
 Persentase  Penduduk  Miskin  di  Wilayah  KOTA  dan  DESA  Ada  Penurunan  Persentase  Penduduk  Miskin pada Tingkat Kemiskinan di Indonesia.
 Garis Kemiskinan di Wilayah KOTA dan Desa  Ada Peningkatan Garis Kemiskinan  yang  menyebabkan adanya penurunan pada Tingkat Kemiskinan di Indonesia.
 Index Kedalaman Kemiskinan di Wilayah KOTA dan Desa Ada Penurunan Index Kedalaman Kemiskinan pada Tingkat Kemiskinan di Indonesia.
 Index  Keparahan  Kemiskinan  di  Wilayah  KOTA  dan  Desa  Ada  Penurunan  Index  Keparahan  Kemiskinan  pada Tingkat Kemiskinan di Indonesia.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  tentang  peramalan  tingkat  kemiskinan  penduduk  di  wilayah  Indonesia berbasis komputer menggunakan metode Markov Chain yang telah diuraikan, maka dapat disimpulkan beberapa hal, yaitu :
Penerapan  Metode  Markov  Chain  dapat  diterapkan  pada  peramalan  Tingkat  Kemiskinan  di  wilayah  Indonesia  yang mencakup  Jumlah  Penduduk  Miskin,  Persentase  Penduduk  Miskin,  Garis  Kemiskinan,  Index  Kedalaman Kemiskinan(P1), Index  Keparahan  Kemiskinan(P2). Program  yang  dirancang  dengan  menggunakan  JAVA  SE  yang menggunakan  metode  peramalan  Markov  Chain  ini  akan  memudahkan  pengguna  dalam  memperoleh  nilai  ramalan pada masa yang akan datang.
Program  yang  telah  dibuat  ini  dapat    menghitung  forcast/ramalan    tingkat  kemiskinan  di  Indonesia  dengan  baik, namun demikian   hendaknya  program ini dapat dikembangkan  menjadi program  yang berbasis  web, sehingga dapat digunakan oleh masyarakat umum.
Hasil  ramalan  satu  dan  dua  tahun  berikutnya  untuk  semua  variabel  kemiskinan  menujukkan  bahwa  terdapat kecenderungan adanya penurunan tingkat kemiskinan. di wilayah Indonesia.

## Ucapan Terima Kasih
Dengan  selesianya  penelitian  ini,  penulis  mengucapkan  banyak  terima  kasih  kepada  Meutia  Hanafiah  yang  sudah membantu dalam pembuatan program komputer  untuk penyelesaian perhitungan Markov Chain untuk penelitian ini.

## REFERENSI
[1]  Abdurachman,  Edi.  Konsep  Dasar Markov  Chain serta  kemungkinan  penerapannya  di  bidang  pertanian. Departement Pertanian.(2010) http://www.litbang.deptan.go.id/warta-ip/pdf-file/edi.pdf
[2]  Avenzora,  Ahmad.,  Sitorus,  Jeffry  R.H.,  Aritonang,  Julita  L.B.  (2005).  Analisis  dan  Perhitungan  Tingkat Kemiskinan Tahun. BPS (Badan Pusat Statistika). Jakarta (2015) http://achmad.blog.undip.ac.id/files/markov.pdf
[3]  Badan  Pusat  Statistika. Berita  Resmi  Statistik,  Profil  Kemiskinan  Di  Indonesia  Maret  2010 .  BPS  (Badan  Pusat Statistika). http://www.bps.go.id/brs_file/kemiskinan-01jul10.pdf
[4]  Mariany,  Henny.  Analisis  Peramalan  Harga  Emas  Nasional  dengan  Metode Multivariate  Autoregressive berbasiskan komputer. Binus University. Jakarta.(2010).
[5]  Priyanto,  Eko.  Analisis  Kuantitatif BullWhip  Effect pada  Supplay  Chain  Management  Berbasis  Komputer menggunakan Moving  Average , Exponential  Smoothing dan  Metode  Peramalan  ARCH,  dan  Garch.  Binus University. Jakarta.(2010)
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
[6]  Rambe,  A.J.M.  Teknik  Rantai  Markov  Dalam  Analisa  Posisi  Dan  Perpindahan  Fungsi  Produksi  Sejenis  (Studi Kasus Merek Handphone di Kota Medan). Universitas Sumatera Utara. Medan. (2015)
[7] Stewart, William J. Probability, Markov Chains, queues, and simulation (the  mathematical basis of performace modeling) . Princeton University, Amerika Serikat.(2019)
[8]  World Bank Institute. Introduction to Poverty Analysis atau Dasar-Dasar Analisis Kemiskinan. BPS( Badan Pusat Statistika), Jakarta. (2002)
[9]  Besse Arnawisuda Ningsi, Dinda Novianda Putri, (Application of Markov Chain to Prediction Poverty in Banten Province, JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) | Vol. 7, No. 1, January 2023, pp. 47-57