## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 566 − 573 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1396

## Penerapan Metode Trend Moment Untuk Memprediksi Jumlah Pertumbuhan Penduduk

## Laily Rizky Amalia*, William Ramdhan, Wan Mariatul Kifti
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Kisaran, Indonesia Email: 1,* lailylailyy53@gmail.com, 2 william.ramdhan052@gmail.com, 3 kifti.inti@gmail.com Email Penulis Korespondensi: lailylailyy53@gmail.com Submitted: 14/03/2022 ; Accepted: 21/03/2022 ; Published: 31/03/2022
Abstrak− Pertumbuhan penduduk diakibatkan oleh tiga komponen yaitu kelahiran (fertilitas), kematian (mortalitas) dan migrasi. Tiga komponen tersebut sangat mempengaruhi proses pertumbuhan penduduk yang terjadi. Perkembangan pertumbuhan penduduk padasatu  kecamatan  sangat  penting  untuk  dirincikan,  agar  perkembangan  kecamatan  tersebut  dapat  ditingkatkan.    Peramalan 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. Tujuan penelitian  ini  yaitu  menerapkan  metode Trend  Moment untuk  memprediksi  jumlah  pertumbuhan  penduduk  di  Kecamatan  Air Joman dalam beberapa tahun kedepan berdasarkan tiga komponen yaitu kelahiran (fertilitas), kematian (mortalitas) dan migrasi. Hasil dari penelitian ini dapat memprediksi jumlah pertumbuhan penduduk menggunakan Metode Trend Moment pada tahun 2022 dengan angka kelahiran1573, kematian 641, kedatangan 601, dan perpindahan 235 dengan nilai error dibawah 10%.
Kata Kunci: Peramalan ; Pertumbuhan Penduduk; Trend Moment; Air Joman
Abstract −Population growth is caused by three components, namely birth (fertility), death (mortality), and migration. These three components greatly affect the process of population growth that occurs. The development of population growth in one sub-district is very important to be detailed so that the development of the subdistrict can be improved.  Forecasting is an important tool in effective  and  efficient  planning.  An  important  step  after  forecasting  is  done  is  verification  of  forecasting  in  such  a  way  that  it reflects past data and the underlying causal systems of such growth. As long as the forecasting representation is reliable, forecasting results can continue to be used. The purpose of this study is to apply the Trend Moment method to predict the population growth in Joman Water District in the next few years based on three components, namely birth (fertility), death (mortality), and migration. The results of this study can predict the number of population growth using the Trend Moment Method in 2022 with birth rates of 1573, 641 arrivals, 601 arrivals, and 235 displacements with errors below 10%.
Keywords : Forecasting; Population Growth; Trend Moment; Air Joman

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan penduduk merupakan perubahan populasi sewaktu-waktu, dan dapat dihitung sebagai perubahan dalam jumlah individu dalam sebuah populasi menggunakan "per waktu unit" untuk pengukuran[1]. Pertumbuhan penduduk diakibatkan oleh tiga komponen yaitu  kelahiran (fertilitas), kematian (mortalitas) dan migrasi  [2]. Tiga komponen tersebut sangat mempengaruhi proses pertumbuhan penduduk yang terjadi. Perkembangan pertumbuhan penduduk pada satu kecamatan mempunya peranan yang sangat penting untuk dirincikan[3].
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.
Kecamatan  Air  Joman  merupakan  kecamatan  besar  nomor  3  yang  ada  di  Kabupaten  Asahan.  Wilayah Administrasi pada pemerintahan Kecamatan Air Joman terdiri dari 6 Desa dan 1 Kelurahan dengan luas wilayah 98,74 Km 2 . Berdasarkan data dari Kecamatan Air Joman, migrasi masuk yang terjadi di Kecamatan Air Joman mengalami peningkatan  yang  pada  tahun  2020  yaitu  sebesar  57.127  jiwa  dan  laju  pertumbuhan  sebesar  2,16  %  sehingga disimpulkan bahwa pertumbuhan penduduk di Kecamatan Air Joman sering mengalami peningkatan.  Adapun data pertumbuhan penduduk 5 tahun berturut di Kecamatan Air Joman seperti pada Tabel 1 yaitu:
Tabel 1. Tabel Data Pertumbuhan Penduduk Di Kecamatan Air Joman
No Tahun Jenis Pertumbuhan Penduduk Kelahiran Kematian Migrasi Kedatangan Perpindahan 1 2017 1.429 433 596 213 2 2018 1.233 512 628 224 3 2019 1.387 489 633 192 4 2020 1.489 508 587 241 5 2021 1.557 642 602 229
Proses  perhitungan  kepadatan  penduduk  yang  dilakukan  diKecamatan  Air  Joman  masih  dilakukan  dengan mengumpulkan  informasi  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  setiap  akhir  tahun  dan mengumpulkan  data  dari  setiap

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 566 − 573 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1396
Desa  dan  Kelurahan,  sehingga  menghabiskan  banyak  waktu.  Melihat  betapa  pentingnya  informasi  akan  jumlah penduduk,  sehingga  dibutuhkan  sebuah  aplikasi  peramalan  pertumbuhan  penduduk  menggunakan  Metode Trend Moment yang  dapat mempermudah dalam menghitung peningkatan jumlah pertumbuhan penduduk setiap tahunnya. Informasi  tersebut  dapat  digunakan  pihak  kecamatan  untuk  menyiapkan  berbagai  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[4]. 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.  Banyak  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  melakukan peramalan, salah satunya adalah Trend Moment. Metode Trend Moment adalah metode yang paling luas digunakan untuk menentukan persamaan trend data karena metode ini menghasilkan secara matematik.
Metode Trend Moment telah banyak digunakan dalam beberapa studi kasus diantaranya diantaranya Ilyas, dkk, (2018),  dengan  judul“Implementasi  Metode Trend  Moment (Peramalan)  Mahasiswa  Baru  Universitas  Widyagama Malang”, hasil aplikasi peramalan menggunakan metode trend moment 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 [5].
Penelitian  selanjutnya  Amrullah,  dkk  (2020),  dengan  judul  “Peramalan  Penjualan  Bulanan  menggunakan metode Trend Moment pada Toko Suamzu Boutique”, hasil dari penelitian yang terjadi berkenaan prediksi penjualan pada  bulan  yang  akan  datang  diselesaikan  dengan  menerapkan  Metode Trend  Moment .    Metode Trend  Moment digunakan untuk membantu pemilik toko dalam memprediksi penjualan pada Toko Suamzu Boutique pada periode 1 bulan mendatang. Berdasarkan riwayat penjualan selama 2 tahun sebelumnya [6].
Penelitian  selanjutnya  Yulian,  dkk,  (2018)  dengan  judul  “Penerapan  Metode Trend  Moment Dalam Forecasting Penjualan Produk CV. Rabbani Asyisa. Penelitian mengambil sampel data kerudung mulai dari periode Agustus  2019  sampai  November  2019.  Hasil  pengukuran  kesalahan    dengan  metode    trend  moment    nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE)  adalah  0.47% dan  pengukuran  dengan pengaruh  indeks  musim  nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) adalah 0.45%[7].
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  menerapkan  metode  Trend  Moment  untuk  memprediksi  jumlah  pertumbuhan penduduk  di  Kecamatan  Air  Joman  dalam  beberapa  tahun  kedepan  berdasarkan  tiga  komponen  yaitu  kelahiran (fertilitas), kematian (mortalitas) dan migrasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  dalam  menyelesaikan  penelitian  sistem  peramalan  pertumbuhan  penduduk  di  Kantor  Camat  Air  Joman dengan metode Trend Moment , dapat dilihat dari gambar dibawah ini:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 566 − 573 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1396
1. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  merupakan  tindakan  yang  diperlukan  untuk  mengetahui  inti  dari  permasalahan,  penyebab permasalahan, sekaligus solusi yang tepat untuk memperbaiki atau menyelesaikan permasalahan tersebut. Pada penelitian  ini  penulis  akan  menentukan  terlebih  dahulu  permasalahan  yang  terjadi  pada  perhitungan  jumlah pertumbuhan penduduk.
2. Analisa Masalah
Dalam melakukan analisa masalah, penelitian melakukan beberapa cara dan metode diantaranya metode deskriptif . Metode deskriptif merupakan  suatu  data  yang  dikumpulkan,  disusun,  dikelompokkan,  dianalisa  sehingga diperoleh beberapa gambaran yang jelas pada masalah penelitian.
3. Studi Literatur
Pada tahap ini dilakukan pencarian landasan-landasan teori yang diperoleh dari berbagai sumber buku dan internet untuk melengkapi konsep dan teori, sehingga memiliki landasan dan keilmuan yang baik dan sesuai.
4. Pengumpulan Data
Pada tahap ini pengumpulan data dilakukan dengan melakukan interview (wawancara), observasi dan ditambah dengan studi pustaka.
5. Perhitungan Model Peramalan Menggunakan Metode Trend Moment
Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan  dengan  metode  Trend  moment  dengan  mencari  persamaan  A  dan  B, melakukan substitusi dan mencari nilai eror.
6. Desain Sistem
Desain sistem merupakan kegiatan merancang sistem informasi dari hasil analisa sistem yang dibuat berdasarkan permasalahan yang diteliti, sehingga dapat memenuhi kebutuhan dari pengguna termasuk diantaranya perancangan UML, basisdata dan user interface .
7. Pengujian Sistem
Sistem yang selesai dibangun dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL perlu dilakukan pengujian apakan  bisa  berjalan  sesuai  dengan  yang  dirancang  dan  sesuai  dengan  tujuan  dari  penelitian.  Pengujian  sistem secara fungsional dilakukan dengan menggunakan black box .
8. Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan tahap penerapan sistem yang akan digunakan untuk menghasilkan output yang merupakan informasi dari perhitungan peramalan.

## 2.2 Peramalan
Peramalan  adalah perkiraan  peristiwa  masa  yang  akan  datang  atas  dasar  pola  waktu  di masa  lalu  dan penggunaan kebijakan terhadap proyeksi dengan pola di masa yang lalu [8].Menurut Heizer dan Render, (2015) dalam Stacia A. Waruntu  (2018)  peramalan  adalah  seni  dan  ilmu  untuk  memprediksi  kejadian  di  masa  depan  dengan  melibatkan pengambilan  data  historis  dan  memproyeksikannya  ke  masa  mendatang  dengan  model  pendekatan sistematis[9].Peramalan bertujuan untuk  medapatkan  ramalan  yang  dapat  meminimumkan  kesalahan  meramal[10]. Hasil peramalan dikatakan konsisten bila besarnya kesalahan peramalanperamalan relatif kecil[11].

## 2.3 Metode Trend Moment
Metode forecast dilakukan  dengan menggunakan model  matematis  yang beragam  dengan  data histori  yang  terkait dengan  peramalan  dan variable sebab  akibat  untuk  meramalkan  permintaan  [13].  Salah  satu  metode  di  dalam peramalan yaitu trend moment yang merupakan metode statistik dengan tujuan untuk mencari hubungan sebab akibat antara  variabel  faktor  penyebab  atau independen (X)  terhadap  variabel  akibatnya  (Y).  Trend  data  dianalisis  dan digunakan untuk menentukan peramalan periode berikutnya. Trend pergerakan data tersebut dapat berupa trendlinear , polynomial , exponential , logarithmic atau lainnya sesuai dengan pola data yang diolah[14]. Garis trend pada dasarnya garis regresi dan variabel bebas (X) merupakan variabel waktu. Trend garis lurus ( linier ) adalah suatu trend yang diramalkan naik atau turun secara garis lurus. Variabel waktu sebagai variabel bebas dapat menggunakan waktu tahunan, semesteran, bulanan, atau mingguan. Analisis trend garis lurus ( linier ) terdiri atas metode kuadrat kecil atau ( least square ) dan moment [15] . Trend menunjukkan perubahan nilai suatu variabel yang relatif stabil perubahan populasi, perubahan harga, perubahan teknologi, dan peningkatan produktivitas.Rumusnya Teknik moment dapat dihitung menggunakan :
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 (1) ∑Y    =  n a + b∑X (2) ∑XY =  a∑X + b∑X² (3)
Keterangan Y       =  peramalan menggunakan ( trend ) ∑Y    =  jumlah periode/interval kali a ditambah jumlah nilai x kali b ∑XY =  a dikali jumlah nilai x ditambah b dikali jumlah nilai x N       =  jumlah data

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 566 − 573 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1396

## 2.3.1 Nilai Ketetapan Prediksi
Ketetapan ramalan merupakan  sesuatu yang sangat penting  dalam peramalan karna mengukur kesesuia data yang ada dengan data peramalan, Dalam penelitian ini peneliti melakukan perhitungan ketetapan nilai predikisi  dengan meghitung  nilai  kesalahan  kuadrat  rata-rata (Mean  Squared  Error  –  MSE), dan  kesalahan  persen  mutlak  rata-rata (Mean Absolute Percentage Error – MAPE) [12].
1. Mean absoulte diviation (MAD)
Metode untuk mengevaluasi metode peramalan digunakan jumlah dari kesalahan-kesalahan yang absolute. Dengan mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolute masing-masing kesalahan). MAD berguna untuk mengukur kesalahan ramalan dalam unit yang sama sebagai deret asli. Nilai MAD dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝑀𝐴𝐷 = 
      − n Forecast Actual
(4)
Actual : Data Nilai aktual Forecast :  Peramalan n : Jumlah data 2. Mean Squared Error – MSE Mean Squared Error (MSE) adalah metode lain untuk mengevaluasi metode peramalan. Masing-masing kesalahan atau  sisa  dikuadratkan.  Pendekatan  ini  mengatur  kesalahan  peramalan  yang  besar  karena  kesalahan-kesalahan  itu dikuadratkan. Metode itu menghasilkan kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinanlebih baik untuk kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar.  MSE merupakan cara kedua untuk mengukur kesalahan peramalan  keseluruhan.  MSE  merupakan  rata-rata  selisih  kuadrat  antara  nilai  yang  diramalkan  dan  yang  diamati. Kekurangan  penggunaan  MSE  adalah  bahwa  MSE  cenderung  menonjolkan  deviasi  yangbesar  karena  adanya pengkuadratan. Rumus untuk menghitung MSE adalah sebagai berikut.
𝑀𝑆𝐸 = n f x t  − 2
(5)
X t : Data nilai aktual F t : Data ramalan dihitung dari model yang digunakan pada wakti atau tahun t n : Banyak data hasil ramalan 3. Mean Absolute Percentage Error – MAPE Mean Absolute Percentage Error(MAPE) dihitung dengan menggunakan kesalahan absolut pada tiap periode dibagi dengan  nilai  observasi  yang  nyatauntuk  periode  itu.  Kemudian,  merata-rata  kesalahan  persentase  absolut  tersebut, MAPE  merupakan  pengukuran  kesalahan  yang  menghitung  ukuran  presentase  penyimpanganantara  data  aktual dengan data peramalan. Nilai MAPE dapat dihitung dengan persamaan berikut.

## 𝑀𝐴𝑃𝐸 =
t t t x f x t n n − −        1 % 100 (6)
X t : Data nilai aktual pada periode t F t : Data peramalan pada periode t n : Jumlah data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif yang digunakan dalam memperkirakan atau meramalkan yang dapat dikelompokkan dalam dua jenis, yaitu metode serial waktu dan kausal. Peramalan adalah penggunaan data masa lalu dari sebuah variable atau kumpulan variable untuk mengestimasi nilanya dimasa yang akan datang..

## 3.1 Hasil Penerapan Metode Trend Moment
Sistem yang akan dibuat merupakan aplikasi peramalan pertumbuhan penduduk dengan metode Trend Moment pada Kantor Camat Air Joman . Adapun data Pertumbuhan Penduduk dari tahun 2017 sampai dengan 2021 yaitu:
Tabel 2. Data Pertumbuhan Penduduk Di Kecamatan Air Joman
No Tahun Jenis Pertumbuhan Penduduk Kelahiran Kematian Migrasi Kedatangan Perpindahan 1 2017 1.429 433 596 213 2 2018 1.233 512 628 224

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 566 − 573 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1396
No Tahun Jenis Pertumbuhan Penduduk Kelahiran Kematian Migrasi Kedatangan Perpindahan 3 2019 1.387 489 633 192 4 2020 1.489 508 587 241 5 2021 1.557 642 602 229 Sumber : Kantor Camat Air Joman (2021)

## 3.1.1 Menghitung Pertumbuhan Penduduk Berdasarkan Kelahiran
Berdasarkan data pertumbuhan penduduk di Kecamatan Air Joman pada Tabel 2 maka akan dilakukan perhitungan peramalan pertumbuhan penduduk jenis kelahiran.
Tabel 3. Peramalan Pertumbuhan Penduduk Kelahiran Periode 2022
Tahun Pertumbuhan Penduduk (Y) X X 2 XY 2017 1.429 0 0 - 2018 1.233 1 1 1.233 2019 1.387 2 4 2.774 2020 1.489 3 9 4.467 2021 1.557 4 16 6.228 Total 7.095 10 30 14.702
Untuk menghitung peramalan gunakan rumus Trend Moment berikut ini: Persamaan (i)  :   ∑Y   =  n x a + b x ∑X 7095 = 5a + 10b Persamaan (ii) :   ∑XY = a x ∑X + b x ∑X 2
14702= 10a + 30b Mencari Persamaan Antara Nilai A Atau Nilai B : 7095 = 5a + 10b x4 =  28380 = 20a + 40b 14702 = 10a + 30b x2 =  29404 = 20a + 60b Persamaan (ii) – Persamaan (i)
29404 = 20a + 60b 28380 = 20a + 40b 1024 = 20b b = 1024 / 20 b = 51 Nilai a :  7095 = 5a + 10b 7095 = 5a + 10 (51) 7095= 5a +  512 5a = 7095 - 512 5a = 6583 a = 6583 / 5 a = 1317 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 Y =  1317 + 51 (5) =  1317 + 256 =  1573

## 3.1.2 Menghitung Pertumbuhan Penduduk Berdasarkan Kematian
Setelah  menghitung  pertumbuhan  penduduk  berdasarkan  kelahiran maka  selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan peramalan pertumbuhan penduduk berdasarkan jumlah kematian.
Tabel 4. Peramalan Pertumbuhan Penduduk Kematian Periode 2022
Tahun Pertumbuhan Penduduk (Y) X X 2 XY 2017 433 0 0 - 2018 512 1 1 512 2019 489 2 4 978 2020 508 3 9 1524 2021 642 4 16 2568 Total 2584 10 30 5582 Untuk menghitung peramalan gunakan rumus Trend Moment 1, 2 dan 3: Persamaan (i)  :   ∑Y    =  n x a + b x ∑X

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 566 − 573 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1396
2584  = 5a + 10b
Persamaan (ii) :   ∑XY = a x ∑X + b x ∑X 2
5582 = 10a + 30b
Mencari Persamaan Antara Nilai A Atau Nilai B :
2584 = 5a + 10b x4 =  10336 = 20a + 40b 5582 = 10a + 30b x2 =  11164 = 20a + 60b Persamaan (ii) – Persamaan (i)
11164 = 20a + 60b 10336 = 20a + 40b 828 = 20b b = 828 / 20 b = 51 Nilai a : 2584 = 5a + 10b 2584 = 5a + 10 (41) 2584 = 5a +  414 5a =2584- 414 5a = 2170 a = 2170/ 5 a = 434 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 Y =  434 + 41 (5) =  434 + 207 =  641

## 3.1.3 Menghitung Pertumbuhan Penduduk Berdasarkan Kedatangan
Setelah  menghitung  pertumbuhan  penduduk  berdasarkan  kematian maka  selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan peramalan pertumbuhan penduduk berdasarkan migrasi kedatangan.
Tabel 5. Peramalan Pertumbuhan Penduduk Kedatangan Periode 2022 Tahun Pertumbuhan Penduduk (Y) X X 2 XY 2017 596 0 0 - 2018 628 1 1 628 2019 633 2 4 1266 2020 587 3 9 1761 2021 602 4 16 2408 Total 3046 10 30 6063
Untuk menghitung peramalan gunakan rumus Trend Moment 1, 2 dan 3: Persamaan (i)  :   ∑Y    =  n x a + b x ∑X 3046  = 5a + 10b Persamaan (ii) :   ∑XY = a x ∑X + b x ∑X 2 6063 = 10a + 30b Mencari Persamaan Antara Nilai A Atau Nilai B :
3046 = 5a + 10b x4 =  12184 = 20a + 40b 6063 = 10a + 30b x2
=  12126= 20a + 60b
Persamaan (ii) – Persamaan (i)
12126 = 20a + 60b 12184 = 20a + 40b 58 = 20b b = 58 / 20 b = 3 Nilai a : 3046 = 5a + 10b 3046 = 5a + 10 (41) 3046 = 5a +  414 5a = 3046 - 29 5a = 3075 a = 3075 / 5 a = 615 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 Y =  615 + 3 (5) =  615 + 15 =  601

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 566 − 573 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1396

## 3.1.4 Menghitung Pertumbuhan Penduduk Berdasarkan Kepindahan
Setelah  menghitung  pertumbuhan  penduduk  berdasarkan  migrasi  kedatangan maka  selanjutnya  akan  dilakukan perhitungan peramalan pertumbuhan penduduk berdasarkan migrasi kepindahan.
Tabel 6. Peramalan Pertumbuhan Penduduk Kepindahan Periode 2022 Tahun Pertumbuhan Penduduk (Y) X X 2 XY 2017 213 0 0 - 2018 224 1 1 224 2019 192 2 4 384 2020 241 3 9 723 2021 229 4 16 916 Total 1099 10 30 2247 Untuk menghitung peramalan gunakan rumus Trend Moment 1, 2 dan 3: Persamaan (i)  :   ∑Y    =  n x a + b x ∑X 1099  = 5a + 10b Persamaan (ii) :   ∑XY = a x ∑X + b x ∑X 2 2247 = 10a + 30b Mencari Persamaan Antara Nilai A Atau Nilai B :
1099 = 5a + 10b x4 =  4396 = 20a + 40b 2247 = 10a + 30b x2 =  4494 = 20a + 60b Persamaan (ii) – Persamaan (i)
4494 = 20a + 60b 4396 = 20a + 40b 98 = 20b b = 98/ 20 b = 5 Nilai a : 1099 = 5a + 10b 1099 = 5a + 10 (5) 1099 = 5a +  49 5a =1099 - 49 5a = 1050 a = 1050/ 5 a = 210 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 Y =  210 + 5 (5) =  210 + 25 =  235

## 3.2 Implementasi Program
Pada  implementasi  sistem  peramalan  pertumbuhan  penduduk  di  Kantor  Camat  Air  Joman  dengan  metode Tend Moment antarmuka admin terdapat beberapa menu pilihan antara lain:
1. Halaman Perhitungan Trend Moment dan Nilai Error
Setelah penginputan selesai berikutnya menghitung peramalan dan nilai eror sesuai dengan bobot dan Pertumbuhan Penduduk yang ingin diprediksi . Gambar 2 merupakan tampilan Form perhitungan peramalan dan nilai eror seperti pada sistem peramalan peramalan pertumbuhan penduduk di Kantor Camat Air Joman dengan metode Trend Moment.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 566 − 573 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1396
2. Halaman Laporan Peramalan
Gambar 3 merupakan hasil laporan prediksi pertumbuhan penduduk di Kantor Camat Air Joman dengan metode Trend Moment. Laporan  ini  berisi  hasil  peramalan  pertumbuhan  penduduk  tahun  2022  yang  dapat  dicetak  dalam  bentuk hardcopy.
Gambar 3. Halaman Laporan Hasil Peramalan

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan dari penelitian ini adalah Sistem yang dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan databaseMySQL dapat memprediksi jumlah Pertumbuhan Penduduk diwilayah Air Joman dengan metode Trend Moment pada tahun berikutnya. Implementasi peramalan pertumbuhan penduduk di Kantor Camat Air Joman dengan metode Tend  Moment ini  memberikan  hasil  peramalan  pertumbuhan  penduduk  jenis  kelahiran  pada  tahun  2022 sebanyak 1573,jenis kematian pada tahun 2022 sebanyak 641,jenis kepindahan pada tahun 2022 sebanyak 235,dan jenis kedatangan pada tahun 2022 sebanyak 601 dengan tingkat error dibawah 10%.

## REFERENCES
[1] A.  Zulfa,  “Pengaruh  Pertumbuhan  Penduduk  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  terhadap  Tingkat  Pengangguran  di  Kota Lhokseumawe,” J. Visioner&Strategis , vol. 5, no. 1, pp. 13–22, 2016.
[2] A. Mahendra, “ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI FERTILITAS DI INDONESIA,” vol. 3, no. 2, pp. 223–242, 2017.
[3] T. M. Simbolon, “PERANCANGAN APLIKASIFORECASTING PERTUMBUHAN PENDUDUK PADA KECAMATAN TEBING TINGGIDENGAN,” 2016.
[4] R. A. Syafitri, “Prediksi Tingkat Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Least Square Pada Desa Beringin Jaya Kec. Singingi Hilir Kab. Kuantan Singingi,” Jom FTEKNIK , vol. 6, no. 2, pp. 1–8, 2019.
[5] I.  Ilyas,  F.  Marisa,  and  D.  Purnomo,  “Implementasi  Metode  Trend  Moment  (Peramalan)  Mahasiswa  Baru  Universitas Widyagama Malang,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 2, 2018, doi: 10.31328/jointecs.v3i2.785.
[6] A. Amrullah, E. Affandi, W. Riansyah, and S. Sobirin, “Peramalan Penjualan Bulanan menggunakan metode Trend Moment pada Toko Suamzu Boutique,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 19, no. 2, p. 46, 2020, doi: 10.53513/jis.v19i2.2423.
[7] I.  Yulian,  D.  S.  Anggraeni,  and  Q.  Aini,  “Penerapan  Metode  Trend  Moment  Dalam  Forecasting  Penjualan  Produk  CV. Rabbani Asyisa,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 193–200, 2020.
[8] I. D. Palandeng, F. Ekonomi, and J. Manajemen, “Analisis Ramalan Penjualan Dan Persediaan Produk Sepeda Motor Suzuki Pada Pt Sinar Galesong Mandiri Malalayang,” J. EMBA J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 6, no. 4, pp. 2828– 2837, 2018, doi: 10.35794/emba.v6i4.21067.
[9] S.  A.  Paruntu  and  I.  D.  Palandeng;,  “SEPEDA  MOTOR  SUZUKI  PADA  PT  SINAR  GALESONG  MANDIRI MALALAYANG ANALYSIS OF SALES FORECAST AND INVENTORY FOR SUZUKI MOTORCYCLE PRODUCTS AT PT SINAR GALESONG MANDIRI MALALAYANG,” vol. 6, no. 4, pp. 2828–2837, 2018.
[10]  Rusdiana, Manajemen Operasi . Bandung: CV Pustaka Setia, 2014.
[11]  D.  R.  Indah,  “Sistem  Forecasting  Perencanaan  Produksi  dengan  Metode  Single  Eksponensial  Smoothing  pada  Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa,” vol. 2, no. 1, pp. 10–18, 2018.
[12]  F.  A.  Reicita,  “Analisis  Perencanaan  Produksi  Pada  Pt.  Armstrong  Industri  Indonesia  Dengan  Metode  Forecasting  Dan Agregat Planning,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 7, no. 3, pp. 160–168, 2020, doi: 10.24912/jitiuntar.v7i3.6340.
[13]  W. C. Pratami, “Penerapan Metode Kuantitatif Terhadap Jumlah Permintaan Tenaga Kerja Perhotelan Di Denpasar,” J. Bisnis Darmajaya , vol. 3, no. 1, pp. 65–73, 2017.
[14]  J.  D.  Jaya,  “Peramalan  Jumlah  Populasi  Sapi  Potong  di  Kalimantan  Selatan  Menggunakan  Metode  Moving  Average, Exponential Smoothing dan Trend Analysis,” J. Teknol. Agro-Industri , vol. 6, no. 1, p. 41, 2019, doi: 10.34128/jtai.v6i1.88.
[15]  Gratiana  Deodata  H.D.P,  “ANALISIS  PERAMALAN  (  FORECASTING  )  PENDAPATAN  HOTEL  MERBAU MENGGUNAKAN METODE SEMI AVARAGE DAN METODE LEAST SQUARE,” J. Din. , vol. 2, no. 12, pp. 53–58, 2020.