PERANCANGAN APLIKASIFORECASTING PERTUMBUHAN PENDUDUK PADA KECAMATAN TEBING TINGGIDENGAN MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE
PERANCANGAN APLIKASIFORECASTING PERTUMBUHAN
PENDUDUK PADA KECAMATAN TEBING TINGGIDENGAN
MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE
Tulus Mangihuttua Simbolon
Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Sp. Limun Medan http : // www.stmik-budidarma.ac.id // Email : loez.blonz@gmail.com
ABSTRAK
Pertumbuhan penduduk diakibatkan oleh tiga komponen yaitu: kelahiran (fertilitas), kematian(mortalita)s dan migrasi. Tiga komponen tersebut sangat mempengaruhi proses pertumbuhan penduduk yang
terjadi. Perkembangan pertumbuhan penduduk pada satu kecamatan sangat penting untuk dirincikan, agar
perkembangan kecamatan tersebut dapat ditingkatkan. 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 least square adalah metode yang paling luas digunakan untuk menentukan
persamaan trend data karena metode ini menghasilkan secara matematik.Kata kunci : peramalan, pertumbuhan penduduk, least square.
1. Pendahuluan
1.1 Latar Belakang
Berdasarkan observasi yang dilaksanakan di Kecamatan Tebing Tinggi, proses perhitungan kepadatan penduduk yang dilakukan masih secara manual sangat menghabiskan banyak waktu.Sehingga dibutuhkan sebuah aplikasi komputerisasi untuk membantu pegawai kecamatan melakukan perhitungan pertumbuhan penduduk. Agar pihak kecamatan dapat menyiapkan bantuan baik berupa bantuan langsung ataupunpembangunan dan pengembangan dari semua desa yang menjadi naungan kecamatan tersebut, maka diperlukan perhitungan yang akurat dalam memprediksi pertumbuahan penduduk dalam beberapa tahun kedepan.
1. Data yang digunakan adalah data pertumbuhan penduduk pada 3 tahun terakhir.
Kecamatan merupakan instansi pemerintah yang mewakili pemerintah kabupaten/kota dalam sebuah provinsi untuk menata dan mengembangkan Rukun Tangga / Rukun Warga (RT/RW), maupun desa-desa yang menjadi naungan dalam kecamatan. Perkembangan pertumbuhan penduduk pada satu kecamatan sangat penting untuk dirincikan, agar perkembangan kecamatan tersebut dapat ditingkatkan.
1. Mengumpulkan data mengenai pertumbuhan
Adapun yang menjadi tujuan penelitian adalah:
1.4.1 Tujuan
1.4 Tujuan dan Manfaat
untuk merancang aplikasi peramalan pertumbuhan penduduk.
Visual Studio 2008
3. Menggunakan
2. Menggunaka metode Least Square dalam melakukan peramalan pertumbuhan penduduk pada tahun berikutnya.
masalah yang diberikan penulis adalah:
Metode least square adalah metode yang paling luas digunakan untuk menentukan persamaan trend data karena metode ini menghasilkan secara matematik.Dalam hal ini akan lebih dikhususkan untuk membahas analisis time series dengan metode kuadrat terkecil yang dibagi dalam dua kasus, yaitu kasus data genap dan kasus data ganjil.
1.3 Batasan Masalah Batasan masalah berfungsi untuk membatasi melebarnya pembahasan permasalahan yang ditemukan dalam pembahasan. Adapun batasan
pertumbuhan penduduk pada Kecamatan Tebing Tinggi?
Setiap kecamatan semakin memperhatikan perkembangan setiap desa dan masyarakat yang termasuk kedalam naungan kecamatan tersebut. Hal ini dilakukan untuk membantu pemerintah yang diwakili oleh kecamatanmenyalurkan berbagai jenis bantuan kepada masyarakat. Selain kepada masyarakat secara langsung, bantuan juga dapat diberikan berupa pembanguna, perbaikan maupun pengembangan desa.
memprediksi pertumbuhan penduduk pada Kecamatan Tebing Tinggi?
2. Bagaimana penerapan metode Least Squaredalam
1. Bagaimana mengumpulkan data pertumbuhan penduduk pada kecamatan Tebing Tinggi?
1.2 Perumusan Masalah
Dengan menggunakan aplikasi forecasting pertumbuhan penduduk, maka akan mempermudah pegawai kecamatan Tebing-Tinggi untuk menghitung peningkatan pertumbuhan penduduk.
Perkembangan aplikasikomputer dapat membantu pemerintah dalam melakukan prediksi pertumbuhan penduduk secara akurat. Dengan melakukan perhitungan pertumbuhan penduduk pada tahun-tahun sebelumnya maka pertumbuhan penduduk pada tahun- tahun berikutnya akan dapat diprediksi.
3. Bagaimana merancang aplikasi prediksi penduduk pada Kecematan Tebing Tinggi.
2. Menerapkan metode Least Square pada peramalan pertumbuhan penduduk pada Kecamatan Tebing Tinggi.
1.4.2 Manfaat
2. Landasan Teori
4. Penerapan model. Setelah pengujian, analisis menerapkan model dalam tahap ini, data historik dimasukkan dalam model untuk menghasilkan suatu ramalan. Dalam kasus model penjualan = A + Bx, analisis menerapkan teknik- teknik matematik agar diperoleh A dan B.
meramalkan keadaan di masa mendatang melalui pengujian keadaan di masa lalu. (T. Hani Handoko, “Dasar-Dasar
Manajemen Produksi dan Operasi”,1984:260). Proses peramalan biasanya terdiri dari langkah-langkah sebagai berikut:
1. Penentuan tujuan. Langkah pertama terdiri atas penentuan macam estimasi yang diinginkan.
Sebaliknya, tujuan tergantung pada kebutuhan- kebutuhan informasi.
2. Pengembangan model. Setelah tujuan ditetapkan, langkah berikutnya adalah mengembangkan suatu model, yaitu penyajian secara lebih sederhana sistem yang dipelajari. Dalam peramalan, model adalah suatu kerangka analitik yang bila dimasukkan data masukan, menghasilkan estimasi pada waktu yang mendatang.
3. Pengujian model. Sebelum diterapkan, model biasanya diuji untuk menentukan tingkat akurasi, validatas dan reliabilitas yang diharapkan. Ini sering mencakup penerapannya pada data historik, dan penyiapan estimasi untuk tahun- tahun sekarang dengan data nyata yang tersedia. Nilai suatu model ditentukan oleh derajat ketetapan hasil peramalan dengan kenyataan (actual).
2.5.1 Langkah – Lagkah Forecasting
5. Revisi dan evaluasi. Ramalan- ramalan yang dibuat harus senantiasa diperbaiki dan ditinjau kembali. Perbaikan mungkin perlu dilakukan karena adanya perubahan- perubahan dalam perusahaan atau lingkungannya. Evaluasi, dilain pihak, merupakan perbandingan ramalan- ramalan dengan hasil- hasil nyata untuk menilai ketetapan penggunaan suatu metodologi atau teknik peramalan. Langkah ini diperlukan untuk menjaga kualitas estimasi- estimasi pada waktu yang akan datang. (T. Hani Handoko, “Dasar- Dasar Manajemen Produksi dan Operasi”, 1984: 260)
Migrasi adalah perpindahan penduduk dengan tujuan untul menetap dari suatu tempat ke tempat lain melampaui batas politik/negara ataupun batas administratif/batas bagian dalam suatu negara.
Pada dasarnya ada tiga langkah peramalan yang penting, yaitu:
1. Menganalisa data yang lalu Tahap ini berguna untuk pola yang terjadi pada masa lalu. Analisa ini dilakukan dengan cara membuat tabulasi dari data yang lalu. Dengan tabulasi data, maka dapat diketahui pola dari data tersebut.
2. Menentukan metode yang digunakan
3. Masing- masing metode memberikan hasil peramalan yang berbeda. Metode peramalan yang terbaik adalah metode yang memberikan hasil ramalan yang tidak jauh berbeda dengan kenyataan yang terjadi.
4. Memproyeksikan data yang lalu dengan menggunakan metode yang dipergunakan dan mempertimbangkan adanya beberapa faktor perubahan. Faktor- faktor perubahan
Forecasting adalah suatu usaha untuk
2.4.3 Migrasi
3. Merancang aplikasi prediksi pertumbuhan penduduk denganUnified Modeling Language (UML) dan dijalankan dengan menggunakanvisual studio 2008 .
2.2 Aplikasi
Adapun yang menjadi manfaat penelitian adalah:
1. Membantu penulis mengetahui tingkat pertumbuhan penduduk yang ada di Kecamatan Tebing Tinggi.
2. Memudahkan penulis dalam mengolah data pertumbuhan penduduk pada periode berikutnya.
3. Dapat digunakan oleh kantor Camat Tebing Tinggi untuk melakukan peramalan pertumbuhan penduduk.
2.1 Perancangan
Menurut Jogiyanto
H. M. (2001:196), mengemukakan bahwa, “Perancangan adalah sistem dapat didefenisikan sebagai penggambaran, perencanaan, dan pembuatan sketsa atau pengaturan dari beberapa elemen yang terpisah ke dalam satu kesatuan yang utuh dan berfungsi”.
Menurut Sri Widianti dalam buku Pengantar Basis Data tahun 2000, “aplikasi adalah sebuah perangkat lunak yang menjadi front end dalam sebuah sistem yang digunakan untuk mengolah data menjadi suatu informasi yang berguna bagi orang- orang dan sistem yang bersangku tan”.
Mortalitas atau kematian merupakan salah satu diantara tiga komponen demografi yang dapat mempengaruhi perubahan penduduk. Informasi tentang kematian penting, tidak saja bagi pemerintah melainkan juga bagi pihak swasta, yang terutama berkecimpung dalam bidang ekonomi dan kesehatan.
2.3 Perancangan Aplikasi
Berdasarkan uraian dari pengertian program aplikasi maka perancangan aplikasi adalah mengatur atau menata suatu sistem untuk dapat memecahkan atau menyelesaikan suatu masalah.
2.4 Pertumbuhan Penduduk
Pertumbuhan penduduk diakibatkan oleh tiga komponen yaitu: fertilitas, mortalitas dan migrasi.
2.4.1 Kelahiran (Fertilitas)
Fertilitas sebagai istilah demografi diartikan sebagai hasil reproduksi yang nyata dari seorang wanita atau sekelompok wanita. Dengan kata lain fertilitas ini menyangkut banyaknya bayi yang lahir hidup.
2.4.2 Kematian (Mortalitas)
2.5 Peramalan (Forecasting)
tersebut antara lain terdiri dari perubahan b = rata- rata pertumbuhan nilai trend tiap kebijakan- kebijakan yang mungkin terjadi, tahun termasuk perubahan kebijakan pemerintah, n = Jumlah data perkembangan potensi masyarakat, perkembangan Untuk n ganjil maka : teknologi dan penemuan- penemuan baru, dan
1. Jarak antara 2 waktu diberi nilai satu perbedaan antara hasil ramalan yang ada dengan satuan kenyataan.
2. Di atas 0 diberi tanda negatif ( - )
2.5.2 Peranan Forecasting
3. Dibawahnya diberi tanda positif ( + ) Metode peramalan memiliki beberapa peranan, yaitu:
Untuk n genap maka :
1. Penjadwalan sumber daya yang tersedia
1. Jarak antara 2 waktu diberi nilai dua
2. Penyediaan sumber daya tambahan satuan
3. Penentuan sumber daya yang diinginkan
2. Di atas 0 diberi tanda negatif ( - )
2.5.3 Ketepatan Metode Forecasting
3. Dibawahnya diberi tanda positif ( + ) Ketetapan metode peramalan secara garis besar dibagi
3. Analisa dan Perancangan
menjadi :
3.1 Analisa data Pertumbuhan Penduduk
1. Ukuran Statistik Standar Berikut adalah sampel data yang akan dikaji Jika X i merupakan data aktual untuk periode I pada sistem yang akan dibangun. dan F i merupakan ramalan untuk periode yang sama, maka kesalahan didefenisikan sebagai: Tabel 1 Data Pertumbuhan Penduduk
E i = X i - F i
Tahun
Jika terdapat nilai pengamatan dan ramalan
Pertumbuha
untuk n periode waktu, maka ukuran statistik n Penduduk
2012 2013 2014
standar dapat didefenisikan sebagai berikut:
a. Nilai Tengah Kesalahan Persentase
Kelahiran 145 191 136
Absolute ( Mean Absolute Percentage
Error
), dirumuskan dengan :
Kematian 109 129 108
PE
=1
MAPE =
Datang
56 92 144
b. Nilai Tengah Deviasi Absolute ( Mean
Absolute deviation ), dirumuskan : n Pindah 205 427 432
X i=1 i i − F
MAD = 4109 4263 4877 n
Penduduk
1
7
5 Dimana : X i - F i = Kesalahan pada periode ke-i
3.2 Penerapan Metode Least Square
X i = Data aktual pada periode ke-i
1. Perhitungan forecasting angka kelahiran pada F i = Nilai ramalan pada periode ke-i tahun 2015 n = Banyaknya periode waktu
Tabel 2 Forecasting angka kelahiran pada tahun 2015
2.6. Metode Least Square ( Metode Kuadrat Kecil)
2 Tahun Y
X X
XY Metode least square adalah metode yang paling luas digunakan untuk menentukan persamaan trend
2012 145 -1 1 -145 data karena metode ini menghasilkan secara 2013 191 matematik. 2014 136
1 1 136 Dalam hal ini akan lebih dikhususkan untuk
∑ 472 2 -9 membahas analisis time series dengan metode kuadrat terkecil yang dibagi dalam dua kasus, yaitu kasus data
Y 472
genap dan kasus data ganjil. Secara umum persamaan a = = = 157 n 3 garis linier dari analisis time series adalah: 9 XY b = = = 4 Y = a + bX. 2 X2
Untuk persamaan linear, garis trend dicari Y= a+ bx = 157 + -4 (2)= 149 dengan penyelesaian simultan nilai a dan b pada dua Y angka kelahiran pada tahun 2015 = persamaan berikut: 149
Y 2
Y = n a a = = n
2. Perhitungan forecasting angka kematian pada
= tahun 2015
2 Keterangan :
Tabel 3 Forecasting angka kematian pada tahun 2015 2 Y = data berkala (time series) = taksiran nilai Tahun Y
X X
XY
trend
2012 109 -1 1 -109 X = variabel waktu (hari, minggu, bulan, atau 2013 129 0 tahun).
2014 108 1 1 108 a = nilai trend pada tahun dasar
2
1 ∑ 346 0
346 Y
1. Angka Kelahiran a = = = 115 n 3 Tabel 5 Analisis Kesalahan Forecasting Kelahiran
XY −1
b = = = -0.5
Forecasti 2 Tahun Data (|y 1-
X2 ’ ’
Aktual ng (y t ) y t |) Y = a+ bx= 115 + -0.5(2)= 115
(y ) 1 Y angka kematian pada tahun 2015 = 116 2012 145 149
4 Atas dasar perhitungan Pertumbuhan Penduduk 2013 191 149
42 menggunakan metode least square di atas, dapat 2014 136 149
13 diketahui forecasting Pertumbuhan penduduk pada
∑ 472
59
- – Kecamatan Tebing Tinggi bulan Januari 2016 59
|y1− yt’|
Desember 2016 adalah sebagai berikut: MAD= = = 19 | n 3
− ’| 0,13
Tabel 4 Forecasting Pertumbuhan Penduduk pada MAPE= x 100 %= x 100 %= 4,3% n 3
2015 Maka perhitungan error adalah sebesar 4,3 %
Forecasting No Tahun Analisa Pertumbuhan
2. Angka Kematian
Penduduk
Tabel 6 Analisis Kesalahan Forecasting Kematian 1 2015 Kelahiran 149 Tahun Data Foreca (|y 1-
’
2 2015 Kematian 116 Aktual sting y t |)
’
(y ) (y ) 1 t 3 2015 Kedatangan 185 2012 109 116
7 4 2015 Perpindahan 580 2013 129 116
13 2014 108 116 8 5 2015 Penduduk 47851
346
28 ∑
3.3 Anaalisis kesalahan Forecasting
28 |y1− yt’|
MAD= = = 9 Adapun perincian perhitungan error forecasting | n 3
− ’|
dengan menggunakan Mean Absolute Deviation 0,08 MAPE= x 100 %= x 100 %= 2,66 %
(MAD), Mean Absolute Percentace Error (MAPE) n 3 adalah sebagai berikut : Maka perhitungan error adalah sebesar 2,66 %
Tabel 7 Hasil Perhitungan MAD dan MAPE pada Forecasting Pertumbuhan Penduduk Tahun Bulan Kategori
MAD MAPE 2015 Kelahiran 19 4,16% 2015 Kematian
9 2,66% 2015 Kedatangan 87 30% 2015 Perpindahan 225 21%
2015 Penduduk 3683 3%
4. Algoritma dan Implementasi Keluar Tampilan Form Input
4.1 Algoritma
jika Aksi adalah Menu Metode maka Algoritma adalah langkah-langkah penyelesaian suatu keluar Tampilan Form Hasil Least Square permasalahan, juga langkah-langkah yang digunakan Selesai untuk memecahkan suatu persoalan sehingga Output : Hasil Forecasting Prtumbuhan Penduduk menghasilkan suatu program yang siap digunakan.
a. Algoritma Login
c. Algoritma Input Data Pertumbuhan Penduduk Input :User, password Input :Tahun, Jumlah Proses :jika user adalah Admin dan password Proses : lakukan pengenalan variabel adalah 123
Tahun dan jumlah adalah variabel masukan maka Tampilkan program Masukkan data jika tidak Masukkan data tahun dan jumlah data
Lakukan pencarian kode tampilkan dialog “Maaf! Username dan Password salah!”
Jika ditemukan selesai Tampilkan data
Output : Tampilan program Menu_Utama selesai proses akhir b. Algoritma Menu Utama Simpan Data Input :Pilihan Menu
d. Algoritma Forecasting Proses :Mulai Input : Jenis Pertumbuhan, Jumlah Penduduk
Jika aksi adalah Menu Input maka Proses : lakukan pengenalan variabel
Jenis dan jumlah adalah variabel masukan Masukkan data
Masukkan data pertumbuhan penduduk Lakukan perhitungan keseluruhan data
Lakukan pencarian kode Jika kode ditemukan Tampilkan Data selesai masukkan nilai tahun
a. Lakukan perhitungan nilai a dengan cara total nilai data aktual dibagi dengan jumlah tahun data yang digunakan
b. Lakukan perhitungan nilai b Total nilai data aktual yang dikalikan dengan
Gambar 2 Form Data Pertumbuhan Penduduk variabel bebas dibagi dengan total nilai variabel bebas yang telah dipangkatkan dengan nilai 2.
Form data forecasting digunakan untuk
c. Perhitungan nilai peramalan (y) meramal pertumbuhan penduduk pada tahun yang Nilai a ditambah dengan nilai b yang telah akan datang. Sehingga Kecamatan Tebing Tinggi dikalikan dengan nilai x. dapat mengetahui tingkat pertumbuhan penduduk Maka hasil forecasting ditemukan. yang ada wilayahnya. Adapun form tersebut dapat
Output :Hasil Peramalan (Forecasting) dilihat pada gambar 3 di bawah ini.
4.2. Implementasi
Dari menu utama dipanggil sub- sub program yang lebih kecil karena menu utama berfungsi sebagai program pengumpulan dari sekian banyaknya menu, dimana dari menu utama dapat digunakan program- program yang ada agar dapat dijadikan suatu program pengolahan data. Berikut gambar 1 merupakan tampilan menu utama admin.
Gambar 4 Form Forecasting
5. Kesimpulan dan Saran
5.1 Kesimpulan
1 Form Menu Utama Dari hasil perancangan aplikasi forecasting
Pertumbuhan Penduduk pada Kecamatan Tebing Form ini adalah form pertumbuhan penduduk
Tinggi ini, maka dapat diambil kesimpulan sebagai yang akan diinput tiap tahunnya. Pada sistem ini data berikut: jumlah pertumbuhan penduduk tiap tahun akan
1. Data yang digunakan untuk skripsi ini adalah tersimpan. Untuk membatalkan jumlah pertumbuhan data pertumbuhan penduduk pada kecamatan yang diinput, user dapat menggunakan tombol batal. Tebing Tinggi, data yang diolah pada skripsi ini
Adapun form tersebut dapat di lihat pada gambar 2 di adalah data pertumbuhan penduduk pada periode bawah ini.
3 tahun sebelumnya yaitu data tahun 2012 hingga tahun 2014.
2. Metode yang digunakan pada skripsi ini adalah metode least square, dan dilakukan perhitungan tingkat kesalahan forecasting.
3. Perancangan aplikasi forecasting pertumbuhan penduduk menggunakan Unified Modeling Language (UML) dan dijalankan dengan menggunakan bahasa pemograman visual basic 2008.
4. Aplikasi forecasting yang dibangun akan dapat memberikan informasi mengenai pertumbuhan penduduk yang mungkin akan terjadi pada periode selanjutnya.
5.2 Saran
Model peramalan ini masih dapat dikembangkan lebih lanjut dengan perkembangan spesifikasi kebutuhan pengguna sistem yang harus dipenuhi untuk mencapai tahap yang lebih tinggi dan kinerja sistem yang lebih baik. Berikut adalah beberapa saran untuk pengembangan sistem lebih lanjut :
1. Hasil peramalan yang dilakukan bukanlah nilai yang pasti terjadi pada waktu yang akan datang, karena banyaknya faktor-faktor pendukung pertumbuhan lainnya yang sangat mempengaruhi nilai hasil akhirnya.
2. Metode Least Square merupakan metode yang digunakan untuk meramalkan pertumbuhan ekonomi, sehingga untuk meramalkan pertumbuhan penduduk lebih baik menggunakan metode Anova.
DAFTAR PUSTAKA
1. Azhar Susanto ( “ Sistem Informasi Manajemen
Konsep dan Pengembangan”, 2004: 332) 2. Sri Widianti (“Pengantar Basis Data”, 2000)
4. T. Hani Handoko, (“Dasar-Dasar Manajemen Produksi dan Operasi”,1984:260)
5. Soeparno W, (“Analisis Forecasting dan Keputusan Manajemen”, 2009, 70)
6. Yuni Sugiarti (2013, Analisis dan Perancangan UML)
7. Wahana Komputer, 2009