1. Home
  2. Vol 4, No 2
  3. Suryani

Peramalan Tingkat Kemiskinan Kota Pekalongan Tahun 2027 Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing

Author


Ulum Hidayah Suryani(1Mail), Daffa Oktavianuri Ramadhan(2), Wilda Yulia Rusyida(3),
(1) Universitas Islam Negeri K.H. Abdurrahman Wahid Pekalongan, Indonesia
(2) Universitas Islam Negeri K.H. Abdurrahman Wahid Pekalongan, Indonesia
(3) Universitas Islam Negeri K.H. Abdurrahman Wahid Pekalongan, Indonesia

Mail Corresponding Author
Article Analytic
  [File Size: 522KB]  Language: Indonesia
Available online: 2026-03-24  |  Published : 2026-03-24
Copyright (c) 2026 Ulum Hidayah Suryani
Article can trace at:

Article Metrics

Abstract Views: 39 times PDF Downloaded: 30 times

Abstract


Tingkat kemiskinan di Kota Pekalongan menunjukkan fluktuasi yang cukup kuat selama dua dekade terakhir dengan tren penurunan yang belum stabil, sehingga diperlukan analisis prediktif untuk mendukung perencanaan kebijakan daerah. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi persentase tingkat kemiskinan di Kota Pekalongan hingga tahun 2027 menggunakan metode Double Exponential Smoothing (DES) dengan bantuan perangkat lunak IBM SPSS 26. Data yang digunakan merupakan data deret waktu persentase penduduk miskin Kota Pekalongan periode 2002–2025 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Pekalongan. Analisis dilakukan dengan tahapan visualisasi data, pemodelan DES, evaluasi akurasi menggunakan MAE, MAPE, dan RMSE, serta pengujian residual melalui ACF dan PACF. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model DES memiliki performa yang sangat baik dengan nilai MAE sebesar 0.787, RMSE 1.130, dan MAPE 9.823% yang termasuk kategori akurasi sangat baik. Analisis residual juga menunjukkan bahwa model memenuhi asumsi white noise. Hasil peramalan memperlihatkan tren penurunan tingkat kemiskinan dari 6,28% pada tahun 2025 menjadi 6,13% pada tahun 2027. Temuan ini mengindikasikan bahwa meskipun penurunan tidak terlalu besar, tren arah kemiskinan di Kota Pekalongan cenderung membaik, sehingga hasil peramalan dapat dimanfaatkan sebagai dasar perumusan strategi pengentasan kemiskinan yang lebih optimal.


Keywords


Peramalan; Double Exponential Smoothing; Kemiskinan; Deret Waktu; Akurasi Model

References


Aloycius, Asung, Melvi Muchlian, and Fanny Denovis. 2025. “Penerapan Model Arima dalam Peramalan Tingkat Kemiskinan” 4(1):28–38. doi: https://doi.org/10.31317/aktr.v4i01.1145.

Booranawong, Thitima, and Apidet Booranawong. 2018. “Engineering and Applied Science Research Double Exponential Smoothing and Holt-Winters Methods with Optimal Initial Values and Weighting Factors for Forecasting Lime , Thai Chili and Lemongrass Prices in Thailand.” 45(March):32–38. doi: 10.14456/easr.2018.5.

Debrina Vita Ferezagia. 2018. “Analisis Tingkat Kemiskinan.” Jurnal Sosial Humaniora Terapan 1(1):1–6.

Ellya Rosana. 2019. “Kemiskinan Dalam Prespektife Struktural Fungsional.” Al-Adyan 14(1):19–34. doi: https://doi.org/10.24042/ajsla.v14i1.4483.

Hyndman, Leader Rob J. 2014. “Forecasting : Principles & Practice.” (September).

Ilyas, Fitri Marisa, and Dwi Purnomo. 2018. “Implementasi Metode Trend Moment (Peramalan) Mahasiswa Baru Universitas Widyagama Malang.” JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) 3(2). doi: https://doi.org/10.31328/jointecs.v3i2.785.

Kahraman, Esma, and Ozlem Akay. 2022. “Comparison of Exponential Smoothing Methods in Forecasting Global Prices of Main Metals.” Mineral Economics (2010). doi: 10.1007/s13563-022-00354-y.

Misiurek, Kamil, and Tadeusz Olkuski. 2025. “Review of Methods and Models for Forecasting Electricity Consumption.” doi: https://doi.org/10.3390/en18154032.

Montgomery, Douglas C. 2015. “Time Series Analysis and Forecasting.”

Pratowo, Nano. 2009. “Memahami Kemiskinan Dan Strategi Penanggulangannya.” 9(April):56–68.

Riswanto. 2016. “Kemiskinan : Faktor Penyebab Dan Analisis Pemecahan Masalah.” 7(April):59–72. doi: https://doi.org/10.30997/jsh.v7i1.486.

Santoso. 2021. “Komparasi Analisis Trend Hasil Peramalan Tingkat Kemiskinan Kabupaten Situbondo.” Jurnal Penelitian 5:420–27. doi: https://doi.org/10.36841/cermin_unars.v5i2.2792.

Sinaga, Lotar Mateus, and Sardo Pardingotan Sipayung. 2024. “Analisis Dan Prediksi Persentase Angka Kemiskinan Di Indonesia Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda.” 06(02):116–25. doi: https://doi.org/10.54367/kakifikom.v6i2.4332.

Suprayogi, Muhammad Azis. 2022. “Model Double Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penerimaan Pajak Pemerintah Pusat Indonesia Target Penerimaan Perpajakan Dalam APBN Akan Menjadi Acuan Dan Terbesar Sumber Penerimaan Negara Dari Tabel 1 Terlihat Bahwa Penerimaan Peningkatan Mulai Tahun.” 1(2):83–92. doi: https://doi.org/10.32665/statkom.v1i2.1233.

Wiyanti, Wiwik. 2023. “Effectiveness of Single and Double Exponential Smoothing : SES , ARRSES and Holt ’ s Linear for Time Series Data Prediction with Trend and Non-Seasonal Characteristic ( Covid-19 Vaccinate Case ) Efektivitas Metode Single Dan Double Exponential Smoothing :” 20(1):52–64. doi: 10.20956/j.v20i1.27193.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.